Chapter 3 Prior Information

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Chapter 3 Prior Information"

Transcript

1 Chatr Pror Iorato Subjtv Dtrato o th Pror Dst Svral usul aroah a b us to tr th ror st Th ar th hstogra aroah th rlatv llhoo aroah athg a gv utoal or 4 CDF trato () Th hstogra aroah Dv th aratr sa to trvals tr th subjtv robablt o ah trval a th lot a robablt hstogra () Th rlatv llhoo aroah Coar th tutv llhoos o varous ots a rtl sthg a ror st ro ths tratos () Mathg a gv utoal or Assu that ( ) s o a gv utoal or a to th hoos th st o ths gv or whh ost losl aths ror bls (4) CDF trato Subjtvl tr svral α rtls lot th ots ( z ( α )α ) sth a sooth urv jog th whr ( z ( α )) α P

2 ot: Th hstogra a th rlatv llhoo aroahs ar th ost usul ot: Utra or urt ol o qut oorl trg th robablt strbutos Through th stu o Basa robustss w a allvat ths robl o-oratv Prors (a) Itrouto o-oratv ror s a ror whh otas o orato about al : ( ) ( ) ( ) s so ostat ala (8) us ( ) As ( ) ( ) ( ) s ot a ror st (ror ror) I ato th othr svr rts o th o-oratv ror s th la o vara ur trasorato al :

3 s th aratr w ar trst Suos ( ) ( ) t Th th ror or s ( ) ( ) ( ( )) Thror th ror or s ot o-oratv (b) o-oratv ror or loato a sal robls () oato robl Th st o s o or ( ) ( ) ( s ol o ) Th st s th sa to b a loato st al : Th lt Th st o s ( ) ( z ) ( ) z ( ) For a ostat th st Y Y th Y has

4 ( ) ( ) ( ) ( ) Furthr ot th Y has th st ( ) whh s tal to th st o ( ) strutur al (otu): ( ) Y 5 Th Y ( 5 ) ( ) 5 st ( ) ( ) ( ) Y has th Assu ( ) a ( ) ar th o-oratv rors o a rstvl t A b a st Th A ( ) ( ) A A A ( ) Q ( ) A A A Thus ( ) ( ) t () ( ) so ostat It s ovt to hoos th ostat to b ; that s () 4

5 5 () Sal robl Th st o s o or > Th st s th sa to b a sal st al 4: Th lt z z Th st o s t Y Y Th Y has th st uto whr Y has th st whh s tal to th st o strutur al 4: 5 Y

6 Th 5 Y Th st o Y s Y Assu a ar th o-oratv rors o a rstvl t A b a st Th A A A A A A A Q Thus t () () It s ovt to st () Th () ot: s a ror ror s

7 7 ot: Th a ult usg th o-oratv ror s th uquss For al loato robl a b ossbl hos Thr ar a vart o rt hos () o-oratv rors gral sttgs t I b th t Fshr s orato Jrs (9) roos th o-oratv ror [ ] I I [ ] t s a vtor o aratr th [ ] t I K whr I M O M M al 5: Th

8 8 I Thus th o-oratv ror s [ ] I al : Th 4 4 I

9 Mau tro Prors Motvato: S artal orato s avalabl t s srabl to a ror that s as o-oratv as ossbl Dto (tro srt as): Assu { K K } s srt a lt b a robablt o Th tro o s ot b ε ( ) ot: ε ( ) ( ) [ ( )] [ ( ( ))] I ( ) th ( ) [ ( )] s to b al 7: Th al 8: Th K { } ( ) ε { K } ( ) ε ( ) ( ) 9

10 Th ollowg rsult a b us to th au tro as so artal ror orato [ g ] K avalabl or al as g s ( ) [ g ( )] ( ) ; as as g [ ] ( ) ( ) [ g ( )] ( ) g ; I ( ) [ g ( )] I ( ) ( z ] ( z ] [ ] P ( z ) Iortat Rsult: Th ror satsg [ g ( )] K has au tro ( ) g ( ) g ( ) whr K a b tr b quatos [ g ( )] K al 9: Th { } g ( ) 5 K

11 whh s gotr strbuto 5 Thror 5 Dto (tro otuous as): Assu s otuous Th tro o s ε whr s th atural oratv ror Iortat Rsult: Th ror satsg [ ] g g K has au tro g g whr K a b tr b quatos

12 [ g ( )] K al : ( ) Θ a assu s loato aratr Also lt ( ) Assu w ow g ( ) ( ) Thus That s Th ( ) ( ) ( ) ( ) al : ( ) R Θ a assu s loato aratr Also lt ( ) Assu w ow g ( ) ( ) Th ( )

13 os ot st s os ot st al : R Θ a assu s loato aratr Also lt Assu w ow Var g g Th Thus Var Thror ot: Two ults ars trg to us th au tro aroah to tr a ror: th to us a o-oratv ror th rvato o os ot st

14 4 Usg th Margal Dstrbuto (I) Itrouto Rall th arg st o s Θ Θ ( ) ( ) ( otuous ) ( ) ( ) ( srt ) al : ( ) ( ) ( ) Th th argal st o s ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ot: ( ) s sots all th rtv strbuto or t ( ) w b th argal st ur th orrt ror a ( ) b th argal st ur th wrog ror Th th statst obta ro th ata shoul b los to th sa 4

15 statst bas o ( ) ot o w ( ) b th o o ( ) w ( ) For al lt a w b th o o Itutvl th obsrv ata shoul b arou ot w To th orrt or ssbl ror tvl o oul rstrt th ho o th rors to so lass Th bas o so rtra th bst ror oul b ou Svral lasss o rors ar rqutl us Prors o a gv utoal or: Γ { : ( ) g ( ) Λ} whr Λ s so st a s all a hr-aratr o th ror al : Γ ( ) { : ( ) > > } s th hr-aratr Prors o a gv utoal or: Γ : K t ( ) ( ) s a st ( ) al 4: K ( ) 5

16 s a ow ostat Γ : ( ) ( ) ( ) < < > Prors los to a lt ror: A ror los to a ssbl ror woul also b rasoabl For al ε otaato lass s Γ { : ( ε ) ( ) εq( ) q } whr s a lass o ossbl otaatos a q ( ) s so st uto or (II) Pror slto Thr ar svral aroahs to slt a ssbl ror Th ar () th M-II aroah () th ot aroah () th sta aroah () M-II aroah t Γ b a lass o rors ur osrato M-II (au llhoo-t II) s to Γ satsg su [ ] Γ al 5:

17 7 K Th Th M-II tho s to a azg Thus [ ] { } a s s Thror { } a s al : { } : q q Γ ε ε Th [ ] [ ] [ ] q q q ε ε ε ε ε ε

18 ow M-II ror s to q whh azs q ( ) I s th lass o all ossbl strbutos a azs ( ) t ( ) δ b th strbuto wth ( ) P (all ass at ) S th q ( ) q( ) ( ) q( ) ( ) q( ) ( ) ( ) δ ( ) δ ( ) ( ε ) ( ) εδ ( ) () Mot aroah t ( ) a ( ) vara o wth rst to ( ) b th otoal a o Also lt a b th ow argal a o vara o wth rst to ( ) Th th ollowg quatos a b us to obta th ot o th ror st suh as ( ) 8 a [ ] ( ) ( Y ) : ( [ ]) Q [( ) ] [ ( )] ( ) [ ] ( QVar ( ) [ Var ( Y )] ( ( Y ) ( )) )

19 O sal al s ( ) ( ) al 7: ( ) ( ) ( ) Suos w ow S ( ) ( ) th Thus ( ) ( ) s th arorat ror () Dsta aroah t ( ) b th argal st stat o obta ro th ata Also lt ( ) ( ) ( ) Θ b th argal st wh th bst ror s ou Th w tr to to z 9

20 ( ) ( otuous ) ( srt ) ot: ( ) ( ) ( ) 5 Hrarhal Prors Hrarhal ror s all a ultstag ror t th ror lass Γ whr ( ) { ( ) } : Λ s o a gv utoal or Th so stag s to osr ( ) o th hr-aratr Th so stag ror ( ) s also all a hr-ror ot: ( ) ( ) ( ) Λ

21 al 8: K : > < < Γ α α α γ α γ z z z IG Z IG Q al 9: K : > Γ γ Th

22 I t t Σ Σ 5 t strbuto wth Multvarat K α γ γ γ γ γ γ γ γ γ

23 s γ s th st o IG a or a ultvarat-t strbuto Y wth aratrs [ ] Σ t α has th st [ ] t t Σ Σ α α γ α γ K Crtss I Objtvt Bo (98): t s ossbl all to stgush btw ol assutos a th ror strbuto o th aratrs II Msus o ror strbuto Qusto: Wh rt rasoabl rors l substatall rt

24 aswrs a t b rght to stat that thr s a sgl aswr? Woul t ot b bttr to at that thr s st urtat wth th oluso g o th ror bls? Aswr: I rortg olusos ro Basa aalss th ror (also ata a loss) shoul b rort saratl orr to allow othrs to valuat th rasoablss o th subjtv uts III Robustss Qusto: Slght hags th ror strbuto ght aus sgat hags th so Aswr: Through robust Basa thoo a ho o robust rors or a b ru 7 ral Bas Aalss Motvato: For ε ε Th th M stat s ( ) K (hghr soal ol) I th M stat s 4

25 (lowr soal ol) Qusto to as: whh ol s bttr (lowr or hghr)? Aswr: ral Bas aalss s artular srabl ths (a) Itrouto stuato ral Bas tho rovs a oros btw th ol whr ar oltl urlat (hghr soal ol) a that whr all th ar assu to b qual (lowr soal ol) Thr ar two ts o ral Bas thos O s aratr ral Bas (PB) a th othr s oaratr ral Bas (PB) Paratr ral Bas: th ror ( ) s so aratr lass wth uow hraratrs oaratr ral Bas: o tall assu ol that ar ro so ror ( ) al : t ( ) ( ) ( ) 5

26 whr a ar uow hraratrs Two rt was to arr out ral Bas aalss ar statg th ror or ostror b ata rst th us ( ) or ( ) to arr out th staar Bas aalss g th Bas rul tr o uow ror a us th ata to stat th Bas rul (b) Paratr ral Bas or oral a al 5 (otu): Th K ( ) ( ) ( ) Th ror usg M-II tho s whr ( ) ( ) ( ) ( ) ( a { s } ) a a{ s } Th ostror strbuto or s ( ) Th th aratr stat usg Bas rul ur squar-loss uto s th ostror a

27 7 B B B whr B Furthr th ostror vara s B V ot: B B Morrs (98 JASA) suggst B a th th ral Bas stat s B B V B B B B B B whr a ar th stats obta st Th stat ostror strbuto s B B V ot: B B

28 8 Th % α HPD rbl st or s B B B B B V z V z C α α a Th % α HPD rbl st or s : α χ B B B V C al : [ ] [ ] t Y Y Y Y ε ε K Th S Th argal strbuto s th [ ] [ ] t Σ K whr Σ M O M M M O M M M

29 9 a zg also z t Σ Thus t t Σ Σ whr Σ M O M M S volvs a volvs w hav to us tratv sh to solv Th ostror strbuto or Y s Slar to th rvous al th ral Bas stats ar B B l C C l V C whr l l C

30 a [ ] Σ t t l () o-aratr ral Bas aalss al : P K ar ro a oo ror Ur squar loss th stat s th ostror a!! δ Furthr w a stat th argal strbuto b th ral

31 strbuto I ( ) ( ) whr I ( ) as as Thus th ral Bas stat or s δ B ( ) ( ) I ( j ) j j I ( ) j

r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t

r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t r t t r t ts r3 s r r t r r t t r t P s r t r P s r s r P s r 1 s r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r 2s s r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r t r 3 s3 Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t r r r rs

Διαβάστε περισσότερα

ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s

ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s P P P P ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s r t r 3 2 r r r 3 t r ér t r s s r t s r s r s ér t r r t t q s t s sã s s s ér t

Διαβάστε περισσότερα

ΑΓΓΕΛΗΣ ΧΡΗΣΤΟΣ ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ 6 OO ΑΓΓΕΛΙΔΗΣ ΧΑΡΙΛΑΟΣ ΧΡΗΣΤΟΣ 4 OO ΑΓΓΟΥ ΑΝΑΣΤΑΣΙΑ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ 6 OO ΑΔΑΜΙΔΟΥ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑ ΑΒΡΑΑΜ 3 OO ΑΛΕΒΙΖΟΥ ΠΑΝΑΓΙΩΤΑ

ΑΓΓΕΛΗΣ ΧΡΗΣΤΟΣ ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ 6 OO ΑΓΓΕΛΙΔΗΣ ΧΑΡΙΛΑΟΣ ΧΡΗΣΤΟΣ 4 OO ΑΓΓΟΥ ΑΝΑΣΤΑΣΙΑ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ 6 OO ΑΔΑΜΙΔΟΥ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑ ΑΒΡΑΑΜ 3 OO ΑΛΕΒΙΖΟΥ ΠΑΝΑΓΙΩΤΑ ΕΠΩΝΥΜΙΑ ΠΕΡΙΟΔΟΣ ΜΕΣΟ ΑΓΓΕΛΗΣ ΧΡΗΣΤΟΣ ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ 6 OO ΑΓΓΕΛΙΔΗΣ ΧΑΡΙΛΑΟΣ ΧΡΗΣΤΟΣ 4 OO ΑΓΓΟΥ ΑΝΑΣΤΑΣΙΑ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ 6 OO ΑΔΑΜΙΔΟΥ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑ ΑΒΡΑΑΜ 3 OO ΑΛΕΒΙΖΟΥ ΠΑΝΑΓΙΩΤΑ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ 7 OO ΑΝΑΓΝΩΣΤΟΠΟΥΛΟΥ ΖΩΙΤΣΑ

Διαβάστε περισσότερα

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â rs r r â t át r st tíst P Ó P ã t r r r â ã t r r P Ó P r sã rs r s t à r çã rs r st tíst r q s t r r t çã r r st tíst r t r ú r s r ú r â rs r r â t át r çã rs r st tíst 1 r r 1 ss rt q çã st tr sã

Διαβάστε περισσότερα

CS 1675 Introduction to Machine Learning Lecture 7. Density estimation. Milos Hauskrecht 5329 Sennott Square

CS 1675 Introduction to Machine Learning Lecture 7. Density estimation. Milos Hauskrecht 5329 Sennott Square CS 675 Itroducto to Mache Learg Lecture 7 esty estmato Mlos Hausrecht mlos@cs.tt.edu 539 Seott Square ata: esty estmato {.. } a vector of attrbute values Objectve: estmate the model of the uderlyg robablty

Διαβάστε περισσότερα

Homework #6. A circular cylinder of radius R rotates about the long axis with angular velocity

Homework #6. A circular cylinder of radius R rotates about the long axis with angular velocity Homwork #6 1. (Kittl 5.1) Cntrifug. A circular cylindr of radius R rotats about th long axis with angular vlocity ω. Th cylindr contains an idal gas of atoms of mass m at tmpratur. Find an xprssion for

Διαβάστε περισσότερα

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ P P Ó P r r t r r r s 1 r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s Pr s t P r s rr r t r s s s é 3 ñ í sé 3 ñ 3 é1 r P P Ó P str r r r t é t r r r s 1 t r P r s rr 1 1 s t r r ó s r s st rr t s r t s rr s r q s

Διαβάστε περισσότερα

Some Geometric Properties of a Class of Univalent. Functions with Negative Coefficients Defined by. Hadamard Product with Fractional Calculus I

Some Geometric Properties of a Class of Univalent. Functions with Negative Coefficients Defined by. Hadamard Product with Fractional Calculus I Itrtol Mthtcl Foru Vol 6 0 o 64 379-388 So otrc Proprts o Clss o Uvlt Fuctos wth Ntv Cocts Dd y Hdrd Product wth Frctol Clculus I Huss Jr Adul Huss Dprtt o Mthtcs d Coputr pplctos Coll o Sccs Uvrsty o

Διαβάστε περισσότερα

UNIT 13: TRIGONOMETRIC SERIES

UNIT 13: TRIGONOMETRIC SERIES UNIT : TRIGONOMETRIC SERIES UNIT STUCTURE. Larg Objctvs. Itroducto. Grgory s Srs.. Gral Thorm o Grgory s Srs. Summato of Trgoomtrc Srs.. CS Mthod.. Srs Basd o Gomtrc or Arthmtco-Gomtrc Srs.. Sum of a Srs

Διαβάστε περισσότερα

Convection Derivatives February 17, E+01 1.E-01 1.E-02 1.E-03 1.E-04 1.E-05 1.E-06 1.E-07 1.E-08 1.E-09 1.E-10. Error

Convection Derivatives February 17, E+01 1.E-01 1.E-02 1.E-03 1.E-04 1.E-05 1.E-06 1.E-07 1.E-08 1.E-09 1.E-10. Error onvcton rvtvs brry 7, nt Volm Mtho or onvcton rvtvs Lrry rtto Mchncl ngnrng 69 omttonl l ynmcs brry 7, Otln Rv nmrcl nlyss bscs oncl rslts or son th sorc nlyss Introc nt-volm mtho or convcton Not n or

Διαβάστε περισσότερα

Pairs of Random Variables

Pairs of Random Variables Pairs of Random Variabls Rading: Chaptr 4. 4. Homwork: (do at last 5 out of th following problms 4..4, 4..6, 4.., 4.3.4, 4.3.5, 4.4., 4.4.4, 4.5.3, 4.6.3, 4.6.7, 4.6., 4.7.9, 4.7., 4.8.3, 4.8.7, 4.9.,

Διαβάστε περισσότερα

ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t

ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t FichaCatalografica :: Fichacatalografica https://www3.dti.ufv.br/bbt/ficha/cadastrarficha/visua... Ficha catalográfica preparada

Διαβάστε περισσότερα

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Alexis Nuttin To cite this version: Alexis Nuttin. Physique des réacteurs

Διαβάστε περισσότερα

ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient)

ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient) ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient) Samuel Galice, Veronique Legrand, Frédéric Le Mouël, Marine Minier, Stéphane Ubéda, Michel Morvan, Sylvain Sené, Laurent Guihéry, Agnès Rabagny,

Διαβάστε περισσότερα

ON THE MEASUREMENT OF

ON THE MEASUREMENT OF ON THE MEASUREMENT OF INVESTMENT TYPES: HETEROGENEITY IN CORPORATE TAX ELASTICITIES HENDRIK JUNGMANN, SIMON LORETZ WORKING PAPER NO. 2016-01 t s r t st t t2 s t r t2 r r t t 1 st t s r r t3 str t s r ts

Διαβάστε περισσότερα

Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis

Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Daniel García-Lorenzo To cite this version: Daniel García-Lorenzo. Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence

Διαβάστε περισσότερα

Couplage dans les applications interactives de grande taille

Couplage dans les applications interactives de grande taille Couplage dans les applications interactives de grande taille Jean-Denis Lesage To cite this version: Jean-Denis Lesage. Couplage dans les applications interactives de grande taille. Réseaux et télécommunications

Διαβάστε περισσότερα

r t t r t t à ré ér t é r t st é é t r s s2stè s t rs ts t s

r t t r t t à ré ér t é r t st é é t r s s2stè s t rs ts t s r t r r é té tr q tr t q t t q t r t t rrêté stér ût Prés té r ré ér ès r é r r st P t ré r t érô t 2r ré ré s r t r tr q t s s r t t s t r tr q tr t q t t q t r t t r t t r t t à ré ér t é r t st é é

Διαβάστε περισσότερα

Richard Barrett. Helene soprano, recorder, marimba and triple harp. performing score

Richard Barrett. Helene soprano, recorder, marimba and triple harp. performing score chrd Brrtt 00-0 oro,, d trl hr rformg cor (00-) for oro,, d broqu trl hr commod by th Cty of Lvrool rt of CONSTUCTION (rtc & vo rt ) durto: roxmtly mut to Gvv Lcy Grl ot Th cor trod. Th hr tud to A=1Hz

Διαβάστε περισσότερα

General theorems of Optical Imaging systems

General theorems of Optical Imaging systems Gnral thorms of Optcal Imagng sstms Tratonal Optcal Imagng Topcs Imagng qualt harp: mags a pont sourc to a pont Dstorton fr: mags a shap to a smlar shap tgmatc Imagng Imags a pont sourc to a nfntl sharp

Διαβάστε περισσότερα

IJAO ISSN Introduction ORIGINAL ARTICLE

IJAO ISSN Introduction ORIGINAL ARTICLE IJAO Int ISSN 0391-3988 J Artif Organs 2015; 38(11): 600-606 OI: 10 5301 a 5000 52 ORIGINAL ARTICLE Fluid dynamic characterization of a polymeric heart valve prototype (Poli-Valve) tested under continuous

Διαβάστε περισσότερα

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ GRADUATION PROJECT

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ GRADUATION PROJECT İSABUL EKİK ÜİVESİESİ FE-EEBİYA FAKÜLESİ GAUAI PJE SIPLE SUPEGAVIY I IAY SPAE- IE P.v IEUWEHUIZE 90 Ykup Eül 090970 prtt : prtt of Physs Egrg SPIG 00 ABSA hs s ltry trouto to thtl tools for spl suprgrvty

Διαβάστε περισσότερα

P P Ô. ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t

P P Ô. ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t P P Ô P ss rt çã r s t à rs r ç s rt s 1 ê s Pr r Pós r çã ís r t çã tít st r t FELIPE ANDRADE APOLÔNIO UM MODELO PARA DEFEITOS ESTRUTURAIS EM NANOMAGNETOS Dissertação apresentada à Universidade Federal

Διαβάστε περισσότερα

Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE)

Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE) Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE) Khadija Idlemouden To cite this version: Khadija Idlemouden. Annulations de la dette extérieure

Διαβάστε περισσότερα

P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r

P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r r s s s t t P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r t t s st ä r t str t st t tt2 t s s t st

Διαβάστε περισσότερα

ψ(x) ψ (x) =exp[iγ a Θ a ] ψ(x) =1+iΓ a Θ a ψ ±

ψ(x) ψ (x) =exp[iγ a Θ a ] ψ(x) =1+iΓ a Θ a ψ ± CHPR III: SYMMRIS Sytrs OFo CD CD CD s b on local SU( c gag sytry In aton: global sytrs. Nöthr s hor L CD ( ( [γ D ] ( 4 Ga ν(g ν a ( (a 8 whr D g ( ( a( λ a an (. s Lt L CD b nvarant nr a global transoraton

Διαβάστε περισσότερα

Hygromécanique des panneaux en bois et conservation du patrimoine culturel. Des pathologies... aux outils pour la conservation

Hygromécanique des panneaux en bois et conservation du patrimoine culturel. Des pathologies... aux outils pour la conservation Hygromécanique des panneaux en bois et conservation du patrimoine culturel. Des pathologies... aux outils pour la conservation Bertrand Marcon To cite this version: Bertrand Marcon. Hygromécanique des

Διαβάστε περισσότερα

Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées

Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées Noureddine Rhayma To cite this version: Noureddine Rhayma. Contribution à l évolution des méthodologies

Διαβάστε περισσότερα

Nonlinear Motion. x M x. x x. cos. 2sin. tan. x x. Sextupoles cause nonlinear dynamics, which can be chaotic and unstable. CHESS & LEPP CHESS & LEPP

Nonlinear Motion. x M x. x x. cos. 2sin. tan. x x. Sextupoles cause nonlinear dynamics, which can be chaotic and unstable. CHESS & LEPP CHESS & LEPP Georg.otaetter@Corell.eu USPAS Avace Accelerator Phic - ue 6 CESS & EPP CESS & EPP 56 Setupole caue oliear aic which ca be chaotic a utable. l M co i i co l i i co co i i co l l l l ta ta α l ta co i i

Διαβάστε περισσότερα

ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA)

ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA) ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ Φύση του σύμπαντος Η γη είναι μία μονάδα μέσα στο ηλιακό μας σύστημα, το οποίο αποτελείται από τον ήλιο, τους πλανήτες μαζί με τους δορυφόρους τους, τους κομήτες, τα αστεροειδή και τους μετεωρίτες.

Διαβάστε περισσότερα

Boundary-Layer Flow over a Flat Plate Approximate Method

Boundary-Layer Flow over a Flat Plate Approximate Method Bounar-aer lo oer a lat Plate Approimate Metho Transition Turbulent aminar The momentum balance on a control olume o the bounar laer leas to the olloing equation: + () The approimate metho o bounar laer

Διαβάστε περισσότερα

Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications

Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications Robin Genuer To cite this version: Robin Genuer. Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications.

Διαβάστε περισσότερα

Estimators when the Correlation Coefficient. is Negative

Estimators when the Correlation Coefficient. is Negative It J Cotemp Math Sceces, Vol 5, 00, o 3, 45-50 Estmators whe the Correlato Coeffcet s Negatve Sad Al Al-Hadhram College of Appled Sceces, Nzwa, Oma abur97@ahoocouk Abstract Rato estmators for the mea of

Διαβάστε περισσότερα

ο ο 3 α. 3"* > ω > d καΐ 'Ενορία όλις ή Χώρί ^ 3 < KN < ^ < 13 > ο_ Μ ^~~ > > > > > Ο to X Η > ο_ ο Ο,2 Σχέδι Γλεγμα Ο Σ Ο Ζ < o w *< Χ χ Χ Χ < < < Ο

ο ο 3 α. 3* > ω > d καΐ 'Ενορία όλις ή Χώρί ^ 3 < KN < ^ < 13 > ο_ Μ ^~~ > > > > > Ο to X Η > ο_ ο Ο,2 Σχέδι Γλεγμα Ο Σ Ο Ζ < o w *< Χ χ Χ Χ < < < Ο 18 ρ * -sf. NO 1 D... 1: - ( ΰ ΐ - ι- *- 2 - UN _ ί=. r t ' \0 y «. _,2. "* co Ι». =; F S " 5 D 0 g H ', ( co* 5. «ΰ ' δ". o θ * * "ΰ 2 Ι o * "- 1 W co o -o1= to»g ι. *ΰ * Ε fc ΰ Ι.. L j to. Ι Q_ " 'T

Διαβάστε περισσότερα

Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada ( )

Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada ( ) Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada (1969-2008) Julien Boelaert, François Gardes To cite this version: Julien Boelaert, François Gardes. Consommation marchande et contraintes

Διαβάστε περισσότερα

Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes.

Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes. Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes. Diego Torres Machado To cite this version: Diego Torres Machado. Radio

Διαβάστε περισσότερα

Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor

Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor t s st tt r st s s r r t rs t2 t P t rs str t t r 1 t s ér r tr st tr r2 t r r t s t t t r t s r ss r rr t 2 s r r 1 s r r t s s s r t s t

Διαβάστε περισσότερα

Langages dédiés au développement de services de communications

Langages dédiés au développement de services de communications Langages dédiés au développement de services de communications Nicolas Palix To cite this version: Nicolas Palix. Langages dédiés au développement de services de communications. Réseaux et télécommunications

Διαβάστε περισσότερα

Émergence des représentations perceptives de la parole : Des transformations verbales sensorielles à des éléments de modélisation computationnelle

Émergence des représentations perceptives de la parole : Des transformations verbales sensorielles à des éléments de modélisation computationnelle Émergence des représentations perceptives de la parole : Des transformations verbales sensorielles à des éléments de modélisation computationnelle Anahita Basirat To cite this version: Anahita Basirat.

Διαβάστε περισσότερα

i i (3) Derive the fixed-point iteration algorithm and apply it to the data of Example 1.

i i (3) Derive the fixed-point iteration algorithm and apply it to the data of Example 1. Howor#3 urvval Aalyss Na: Huag Xw 黃昕蔚 Quso: uppos ha daa ( follow h odl ( ( > ad <

Διαβάστε περισσότερα

1 B0 C00. nly Difo. r II. on III t o. ly II II. Di XR. Di un 5.8. Di Dinly. Di F/ / Dint. mou. on.3 3 D. 3.5 ird Thi. oun F/2. s m F/3 /3.

1 B0 C00. nly Difo. r II. on III t o. ly II II. Di XR. Di un 5.8. Di Dinly. Di F/ / Dint. mou. on.3 3 D. 3.5 ird Thi. oun F/2. s m F/3 /3. . F/ /3 3. I F/ 7 7 0 0 Mo ode del 0 00 0 00 A 6 A C00 00 0 S 0 C 0 008 06 007 07 09 A 0 00 0 00 0 009 09 A 7 I 7 7 0 0 F/.. 6 6 8 8 0 00 0 F/3 /3. fo I t o nt un D ou s ds 3. ird F/ /3 Thi ur T ou 0 Fo

Διαβάστε περισσότερα

Latent variable models Variational approximations.

Latent variable models Variational approximations. CS 3750 Mache Learg Lectre 9 Latet varable moel Varatoal appromato. Mlo arecht mlo@c.ptt.e 539 Seott Sqare CS 750 Mache Learg Cooperatve vector qatzer Latet varable : meoalty bary var Oberve varable :

Διαβάστε περισσότερα

Teen Physique. 131 Luke Smith Lance Manibog Donail Nikooei 4 137

Teen Physique. 131 Luke Smith Lance Manibog Donail Nikooei 4 137 T hysq Fst Lst 20 Avo Vs 1 20 21 Rdy z 16 21 56 Ms Sz 8 56 67 Dy Gdy 15 67 82 Adw L 11 82 94 Do Csos 12 94 98 Jss Vs 6 98 103 Jss Mo 13 103 105 Dvd K 10 105 107 Jo By 9 107 112 Js Gtt 3 112 114 Ty MKy

Διαβάστε περισσότερα

Finite Field Problems: Solutions

Finite Field Problems: Solutions Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The

Διαβάστε περισσότερα

A NEW FORM OF MULTIVARIATE GENERALIZED DOUBLE EXPONENTIAL FAMILY OF DISTRIBUTIONS OF KIND-2

A NEW FORM OF MULTIVARIATE GENERALIZED DOUBLE EXPONENTIAL FAMILY OF DISTRIBUTIONS OF KIND-2 Journal of Rlablty and Statstcal Studs; ISSN (Prnt: 0974-804, (Onln: 9-5666 Vol. 0, Issu (07: 79-0 A NEW FORM OF MULTIVARIATE GENERALIZED DOUBLE EXPONENTIAL FAMILY OF DISTRIBUTIONS OF KIND- G.S. Davd Sam

Διαβάστε περισσότερα

Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design

Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design Supplemental Material for Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design By H. A. Murdoch and C.A. Schuh Miedema model RKM model ΔH mix ΔH seg ΔH

Διαβάστε περισσότερα

GPS, 0. 5 kg ( In tegrated Fertility Index, IF I) 1. 1 SPSS 10. IF I =

GPS, 0. 5 kg ( In tegrated Fertility Index, IF I) 1. 1 SPSS 10. IF I = 34 11 () V o l. 34 N o. 11 2006 11 Jour. of N o rthw est Sci2T ech U niv. of A gri. and Fo r. (N aṫ Sci. Ed. ) N ov. 2006 α 1, 1, 2, 1 (1, 450002; 2, 410007) [ ]12 () 1 612,, ( IF I ) : (1), ( ) ( ), ph

Διαβάστε περισσότερα

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3.

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3. 3 s st 3 r 3 t r 3 3 t s st t 3t s 3 3 r 3 3 st t t r 3 s t t r r r t st t rr 3t r t 3 3 rt3 3 t 3 3 r st 3 t 3 tr 3 r t3 t 3 s st t Ax = b. s t 3 t 3 3 r r t n r A tr 3 rr t 3 t n ts b 3 t t r r t x 3

Διαβάστε περισσότερα

[ ] [ ] ( ) 1 1 ( 1. ( x) Q2bi

[ ] [ ] ( ) 1 1 ( 1. ( x) Q2bi NSW BOS Mhics Esio Soluios 8 F dowlod d pi fo wwwiuco Do o phoocopy opyigh 8 iuco Q L u 5 d ( ) c u u 5 Q Qc ( ) ( ) d 5 u d c d d l c d [ ] [ ] ( ) d l ( ) l l Qd L u fo > ( ) u d Wh u ; wh u d d ( u

Διαβάστε περισσότερα

Cursul 10 T. rezultă V(x) < 0.

Cursul 10 T. rezultă V(x) < 0. ursul uţol ătrtă V: X R V s lsă stl: ) V st oztv tă ă X u X rzultă V(). ) V st tv tă ă X u X rzultă V()

Διαβάστε περισσότερα

❷ s é 2s é í t é Pr 3

❷ s é 2s é í t é Pr 3 ❷ s é 2s é í t é Pr 3 t tr t á t r í í t 2 ➄ P á r í3 í str t s tr t r t r s 3 í rá P r t P P á í 2 rá í s é rá P r t P 3 é r 2 í r 3 t é str á 2 rá rt 3 3 t str 3 str ýr t ý í r t t2 str s í P á í t

Διαβάστε περισσότερα

Το άτομο του Υδρογόνου

Το άτομο του Υδρογόνου Το άτομο του Υδρογόνου Δυναμικό Coulomb Εξίσωση Schrödinger h e (, r, ) (, r, ) E (, r, ) m ψ θφ r ψ θφ = ψ θφ Συνθήκες ψ(, r θφ, ) = πεπερασμένη ψ( r ) = 0 ψ(, r θφ, ) =ψ(, r θφ+, ) π Επιτρεπτές ενέργειες

Διαβάστε περισσότερα

Transfert sécurisé d Images par combinaison de techniques de compression, cryptage et de marquage

Transfert sécurisé d Images par combinaison de techniques de compression, cryptage et de marquage Transfert sécurisé d Images par combinaison de techniques de compression, cryptage et de marquage José Marconi Rodrigues To cite this version: José Marconi Rodrigues. Transfert sécurisé d Images par combinaison

Διαβάστε περισσότερα

Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale

Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale POLITECNICO DI TORINO Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale Relatore Ing. Stefania Scarsoglio Studente Marco Enea Anno accademico 2015 2016

Διαβάστε περισσότερα

P r s r r t. tr t. r P

P r s r r t. tr t. r P P r s r r t tr t r P r t s rés t t rs s r s r r t é ér s r q s t r r r r t str t q q s r s P rs t s r st r q r P P r s r r t t s rés t t r t s rés t t é ér s r q s t r r r r t r st r q rs s r s r r t str

Διαβάστε περισσότερα

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING COMMITTEE BANSKO 26-5-2015 LEGISLATIVE FRAMEWORK Regulation 1083/2006 (general provisions for ERDF). Regulation 1080/2006 (ERDF) Regulation 1028/2006 (Implementing

Διαβάστε περισσότερα

α A G C T 國立交通大學生物資訊及系統生物研究所林勇欣老師

α A G C T 國立交通大學生物資訊及系統生物研究所林勇欣老師 A G C T Juks and Cantor s (969) on-aramtr modl A T C G A G 0 0 0-3 C T A() A( t ) ( 3 ) ( ) A() A() ( 3 ) ( ) A( A( A( A( t ) A( 3 A( t ) ( ) A( A( Juks and Cantor s (969) on-aramtr modl A( A( t ) A( d

Διαβάστε περισσότερα

Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU

Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU Jean-François Degurse To cite this version: Jean-François Degurse. Traitement STAP en environnement

Διαβάστε περισσότερα

QBER DISCUSSION PAPER No. 8/2013. On Assortative and Disassortative Mixing in Scale-Free Networks: The Case of Interbank Credit Networks

QBER DISCUSSION PAPER No. 8/2013. On Assortative and Disassortative Mixing in Scale-Free Networks: The Case of Interbank Credit Networks QBER DISCUSSION PAPER No. 8/2013 On Assortative and Disassortative Mixing in Scale-Free Networks: The Case of Interbank Credit Networks Karl Finger, Daniel Fricke and Thomas Lux ss rt t s ss rt t 1 r t

Διαβάστε περισσότερα

One and two particle density matrices for single determinant HF wavefunctions. (1) = φ 2. )β(1) ( ) ) + β(1)β * β. (1)ρ RHF

One and two particle density matrices for single determinant HF wavefunctions. (1) = φ 2. )β(1) ( ) ) + β(1)β * β. (1)ρ RHF One and two partcle densty matrces for sngle determnant HF wavefunctons One partcle densty matrx Gven the Hartree-Fock wavefuncton ψ (,,3,!, = Âϕ (ϕ (ϕ (3!ϕ ( 3 The electronc energy s ψ H ψ = ϕ ( f ( ϕ

Διαβάστε περισσότερα

10. Circuit Diagrams and PWB Layouts

10. Circuit Diagrams and PWB Layouts ircuit iagrams and W ayouts Q... ircuit iagrams and W ayouts mbilight nterface: nterf. + Single / TR + S - V _SS RV_ SW_ T_ V T_ V_UT SW_T _S V STU VRSTS R / TR See the stuffing diversities table in the

Διαβάστε περισσότερα

Mean-Variance Analysis

Mean-Variance Analysis Mean-Variance Analysis Jan Schneider McCombs School of Business University of Texas at Austin Jan Schneider Mean-Variance Analysis Beta Representation of the Risk Premium risk premium E t [Rt t+τ ] R1

Διαβάστε περισσότερα

PARTIAL SUMS OF CERTAIN CLASSES OF MEROMORPHIC FUNCTIONS

PARTIAL SUMS OF CERTAIN CLASSES OF MEROMORPHIC FUNCTIONS 5 Proc Pist Acd Sci Nilh 43: A 5-6 Al-ih 006 PATIAL SUMS OF CETAIN CLASSES OF MEOMOPHIC FUNCTIONS Nilh A Al-ih Girls Collg o Eductio iydh Sudi Arbi civd Jury 006 cctd Fbrury 006 Couictd by Pro r M Iqbl

Διαβάστε περισσότερα

1. For each of the following power series, find the interval of convergence and the radius of convergence:

1. For each of the following power series, find the interval of convergence and the radius of convergence: Math 6 Practice Problems Solutios Power Series ad Taylor Series 1. For each of the followig power series, fid the iterval of covergece ad the radius of covergece: (a ( 1 x Notice that = ( 1 +1 ( x +1.

Διαβάστε περισσότερα

Su cient conditions for sound hashing using atruncatedpermutation

Su cient conditions for sound hashing using atruncatedpermutation Su cient conditions for sound hashing using atruncatedpermutation Sander van Dam supervised by Joan Daemen icis 10/8/2016 For my thesis I corrected and expanded upon the paper 1. Due to the nature of

Διαβάστε περισσότερα

Transparency and liquidity in securities markets*

Transparency and liquidity in securities markets* Trasarcy ad lqudty scurts marts Taash U Isttut for Motary ad Ecoomc Studs Ba of Jaa (E-mal: taashu@bojorj Abstract Ths ar rods a framwor whch dals wth arous tys of trasarcy cocr th comosto of ordr flow

Διαβάστε περισσότερα

Vers un assistant à la preuve en langue naturelle

Vers un assistant à la preuve en langue naturelle Vers un assistant à la preuve en langue naturelle Thévenon Patrick To cite this version: Thévenon Patrick. Vers un assistant à la preuve en langue naturelle. Autre [cs.oh]. Université de Savoie, 2006.

Διαβάστε περισσότερα

Errata Sheet. 2 k. r 2. ts t. t t ... cos n W. cos nx W. W n x. Page Location Error Correction 2 Eq. (1.3) q dt. W/m K. 100 Last but 6 2.

Errata Sheet. 2 k. r 2. ts t. t t ... cos n W. cos nx W. W n x. Page Location Error Correction 2 Eq. (1.3) q dt. W/m K. 100 Last but 6 2. Eaa S Pag can E Ccn Eq. (. q q k W/ K k W/ K A A 6 n as bu 6 s q lns s q T k T k Q.. Wall s aus n gvn Wall s aus a an C. 7 n, lf kc cs ( s sn kc cs ( s sn s f cs k sn cs k sn quan C ( s C ( s an ln 6 sn

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΤΑΣΗ ΖΩΗΣ: «Η ΒΙΟΛΟΓΙΚΗ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΑ ΚΑΙ ΤΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ ΤΗΣ»

ΠΡΟΤΑΣΗ ΖΩΗΣ: «Η ΒΙΟΛΟΓΙΚΗ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΑ ΚΑΙ ΤΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ ΤΗΣ» ΠΡΟΤΑΣΗ ΖΩΗΣ: «Η ΒΙΟΛΟΓΙΚΗ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΑ ΚΑΙ ΤΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ ΤΗΣ» ΠΑΣΧΑΛΙΔΗΣ Ν. 1, και ΤΣΑΜΠΛΗΣ Ι. 1 1 3 Ο Δημοτικό Σχολείο Δράμας, Α/θμια Εκπαίδευση Δράμας e-mail: nikospas18@yahoo.gr ΠΕΡΙΛΗΨΗ Οι λόγοι επιλογής

Διαβάστε περισσότερα

Relative Valuation. Relative Valuation. Relative Valuation. Υπολογισµός αξίας επιχείρησης µε βάση τρέχουσες αποτιµήσεις οµοειδών εταιρειών

Relative Valuation. Relative Valuation. Relative Valuation. Υπολογισµός αξίας επιχείρησης µε βάση τρέχουσες αποτιµήσεις οµοειδών εταιρειών Rlativ Valuatio Αρτίκης Γ. Παναγιώτης Rlativ Valuatio Rlativ Valuatio Υπολογισµός αξίας επιχείρησης µε βάση τρέχουσες αποτιµήσεις οµοειδών εταιρειών Ø Επιλογή οµοειδών επιχειρήσεων σε όρους κινδύνου, ανάπτυξης

Διαβάστε περισσότερα

Network Neutrality Debate and ISP Inter-Relations: Traffi c Exchange, Revenue Sharing, and Disconnection Threat

Network Neutrality Debate and ISP Inter-Relations: Traffi c Exchange, Revenue Sharing, and Disconnection Threat Network Neutrality Debate and ISP Inter-Relations: Traffi c Exchange, Revenue Sharing, and Disconnection Threat Pierre Coucheney, Patrick Maillé, runo Tuffin To cite this version: Pierre Coucheney, Patrick

Διαβάστε περισσότερα

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr T t N n) Pr max X 1,..., X N ) t N n) Pr max

Διαβάστε περισσότερα

Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves

Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Philippe Helluy, Thomas Strub To cite this version: Philippe Helluy, Thomas Strub. Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves. ESAIM:

Διαβάστε περισσότερα

01 A. b = 2 b = n b = n + 1

01 A. b = 2 b = n b = n + 1 P P 1èt s Ð P Ôst ì t è t Ð Ð t èr è ❼ ❼s t t s s Ð s Ð sô t r s Ð t s Ô ❼r rì ì èq Ð ì r t t èr Ôt r t r trðt rìq r r❼2t r rqðs 1èt s t r t ì s s ❼ ì s èq Ð r❼2t st r t ì st Ôt r ì st trðt ì P t r tè

Διαβάστε περισσότερα

Exam Statistics 6 th September 2017 Solution

Exam Statistics 6 th September 2017 Solution Exam Statstcs 6 th September 17 Soluto Maura Mezzett Exercse 1 Let (X 1,..., X be a raom sample of... raom varables. Let f θ (x be the esty fucto. Let ˆθ be the MLE of θ, θ be the true parameter, L(θ be

Διαβάστε περισσότερα

Power allocation under per-antenna power constraints in multiuser MIMO systems

Power allocation under per-antenna power constraints in multiuser MIMO systems 33 0 Vol.33 No. 0 0 0 Journal on Councatons October 0 do:0.3969/.ssn.000-436x.0.0.009 IO 009 IO IO N94 A 000-436X(0)0-007-06 Power allocaton under er-antenna ower constrants n ultuser IO systes HAN Sheng-qan,

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΜΕΛΕΤΗ ΚΑΙ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΙΑΤΑΞΗΣ ΜΕΤΡΗΣΗΣ ΘΕΡΜΟΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΜΑΓΝΗΤΙΚΟ ΠΕ ΙΟ ΓΙΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΜΟ

Διαβάστε περισσότερα

Examples of Cost and Production Functions

Examples of Cost and Production Functions Dvso of the Humates ad Socal Sceces Examples of Cost ad Producto Fuctos KC Border October 200 v 20605::004 These otes sho ho you ca use the frst order codtos for cost mmzato to actually solve for cost

Διαβάστε περισσότερα

n r f ( n-r ) () x g () r () x (1.1) = Σ g() x = Σ n f < -n+ r> g () r -n + r dx r dx n + ( -n,m) dx -n n+1 1 -n -1 + ( -n,n+1)

n r f ( n-r ) () x g () r () x (1.1) = Σ g() x = Σ n f < -n+ r> g () r -n + r dx r dx n + ( -n,m) dx -n n+1 1 -n -1 + ( -n,n+1) 8 Higher Derivative of the Product of Two Fuctios 8. Leibiz Rule about the Higher Order Differetiatio Theorem 8.. (Leibiz) Whe fuctios f ad g f g are times differetiable, the followig epressio holds. r

Διαβάστε περισσότερα

Representing Relations Using Digraph

Representing Relations Using Digraph M R n = M R, Κλειστότητες, Ισοδυναµίες, Μερικές ιατάξεις Ορέστης Τελέλης tllis@unipi.gr Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων, Πανεπιστήµιο Πειραιώς Σύνοψη Προηγούµενου EXAMPLE 6 from th finition of Booln powrs. Exris

Διαβάστε περισσότερα

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max

Διαβάστε περισσότερα

Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation

Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation Florent Jousse To cite this version: Florent Jousse. Transformations d Arbres XML avec des Modèles Probabilistes pour l Annotation.

Διαβάστε περισσότερα

Statistical Inference I Locally most powerful tests

Statistical Inference I Locally most powerful tests Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided

Διαβάστε περισσότερα

E fficient computational tools for the statistical analysis of shape and asymmetryof 3D point sets

E fficient computational tools for the statistical analysis of shape and asymmetryof 3D point sets E fficient computational tools for the statistical analysis of shape and asymmetryof 3D point sets Benoît Combès To cite this version: Benoît Combès. E fficient computational tools for the statistical

Διαβάστε περισσότερα

Neutralino contributions to Dark Matter, LHC and future Linear Collider searches

Neutralino contributions to Dark Matter, LHC and future Linear Collider searches Neutralno contrbutons to Dark Matter, LHC and future Lnear Collder searches G.J. Gounars Unversty of Thessalonk, Collaboraton wth J. Layssac, P.I. Porfyrads, F.M. Renard and wth Th. Dakonds for the γz

Διαβάστε περισσότερα

Das Pentagramma Mirificum von Gauß

Das Pentagramma Mirificum von Gauß Wissenschaftliche Prüfungsarbeit gemäß 1 der Landesverordnung über die Erste Staatsprüfung für das Lehramt an Gymnasien vom 07. Mai 198, in der derzeit gültigen Fassung Kandidatin: Jennifer Romina Pütz

Διαβάστε περισσότερα

Section 8.3 Trigonometric Equations

Section 8.3 Trigonometric Equations 99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.

Διαβάστε περισσότερα

LEM. Non-linear externalities in firm localization. Giulio Bottazzi Ugo Gragnolati * Fabio Vanni

LEM. Non-linear externalities in firm localization. Giulio Bottazzi Ugo Gragnolati * Fabio Vanni LEM WORKING PAPER SERIES Non-linear externalities in firm localization Giulio Bottazzi Ugo Gragnolati * Fabio Vanni Institute of Economics, Scuola Superiore Sant'Anna, Pisa, Italy * University of Paris

Διαβάστε περισσότερα

Expected Mean Squares For 4-Way Crossed Model With Balanced Correlated Data

Expected Mean Squares For 4-Way Crossed Model With Balanced Correlated Data ourn of Bsrh Rsrhs Sns Vo o un Expt n Squrs -Wy ross o Wth Bn rt Dt ZAAB A AKAABAW Dprtnt of thtsog of Sn Unvrsty of Bsrh Bsrh rq Rv // Apt // ABSTRAT n ths stuy w ut th xpt n squrs f -wy ross n o wth

Διαβάστε περισσότερα

{3k + a : k N a = 1,2}.

{3k + a : k N a = 1,2}. P P 1èt s t rð P Ôst ì t è t Ð Ð t èr è ❼ ❼s t t s s Ð s Ð sô t r s Ð t s Ô ❼r rì ì èq Ð ì r t t èr Ôt r t r trðt rìq r r❼2t r rqðs 1èt s t r t ì s s ❼ ì s èq Ð r❼2t st r t ì st Ôt r ì st trðt ì P t r

Διαβάστε περισσότερα

Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.

Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού. Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού. Περιοδικός πίνακας: α. Είναι µια ταξινόµηση των στοιχείων κατά αύξοντα

Διαβάστε περισσότερα

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used

Διαβάστε περισσότερα

( )( ) ( ) ( )( ) ( )( ) β = Chapter 5 Exercise Problems EX α So 49 β 199 EX EX EX5.4 EX5.5. (a)

( )( ) ( ) ( )( ) ( )( ) β = Chapter 5 Exercise Problems EX α So 49 β 199 EX EX EX5.4 EX5.5. (a) hapter 5 xercise Problems X5. α β α 0.980 For α 0.980, β 49 0.980 0.995 For α 0.995, β 99 0.995 So 49 β 99 X5. O 00 O or n 3 O 40.5 β 0 X5.3 6.5 μ A 00 β ( 0)( 6.5 μa) 8 ma 5 ( 8)( 4 ) or.88 P on + 0.0065

Διαβάστε περισσότερα

Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes

Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Jérôme Baril To cite this version: Jérôme Baril. Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ ΤΟΜΕΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΛΕΓΧΟΥ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ Υ ΑΤΙΚΩΝ & Ε ΑΦΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ ΕΠΙΒΑΡΥΝΣΗ ΜΕ ΒΑΡΕΑ ΜΕΤΑΛΛΑ Ε ΑΦΩΝ ΤΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

5 Haar, R. Haar,. Antonads 994, Dogaru & Carn Kerkyacharan & Pcard 996. : Haar. Haar, y r x f rt xβ r + ε r x β r + mr k β r k ψ kx + ε r x, r,.. x [,

5 Haar, R. Haar,. Antonads 994, Dogaru & Carn Kerkyacharan & Pcard 996. : Haar. Haar, y r x f rt xβ r + ε r x β r + mr k β r k ψ kx + ε r x, r,.. x [, 4 Chnese Journal of Appled Probablty and Statstcs Vol.6 No. Apr. Haar,, 6,, 34 E-,,, 34 Haar.., D-, A- Q-,. :, Haar,. : O.6..,..,.. Herzberg & Traves 994, Oyet & Wens, Oyet Tan & Herzberg 6, 7. Haar Haar.,

Διαβάστε περισσότερα

ITU-R P (2009/10)

ITU-R P (2009/10) ITU-R.45-4 (9/) % # GHz,!"# $$ # ITU-R.45-4.. (IR) (ITU-T/ITU-R/ISO/IEC).ITU-R http://www.tu.t/itu-r/go/patets/e. (http://www.tu.t/publ/r-rec/e ) () ( ) BO BR BS BT F M RA S RS SA SF SM SNG TF V.ITU-R

Διαβάστε περισσότερα

Self and Mutual Inductances for Fundamental Harmonic in Synchronous Machine with Round Rotor (Cont.) Double Layer Lap Winding on Stator

Self and Mutual Inductances for Fundamental Harmonic in Synchronous Machine with Round Rotor (Cont.) Double Layer Lap Winding on Stator Sel nd Mutul Inductnces or Fundmentl Hrmonc n Synchronous Mchne wth Round Rotor (Cont.) Double yer p Wndng on Sttor Round Rotor Feld Wndng (1) d xs s r n even r Dene S r s the number o rotor slots. Dene

Διαβάστε περισσότερα

Relativsitic Quantum Mechanics. 3.1 Dirac Equation Summary and notation 3.1. DIRAC EQUATION SUMMARY AND NOTATION. April 22, 2015 Lecture XXXIII

Relativsitic Quantum Mechanics. 3.1 Dirac Equation Summary and notation 3.1. DIRAC EQUATION SUMMARY AND NOTATION. April 22, 2015 Lecture XXXIII 3.1. DIRAC EQUATION SUMMARY AND NOTATION April, 015 Lctur XXXIII Rlativsitic Quantum Mchanics 3.1 Dirac Equation Summary and notation W found that th two componnt spinors transform according to A = ± σ

Διαβάστε περισσότερα

16 Electromagnetic induction

16 Electromagnetic induction Chatr : Elctromagntic Induction Elctromagntic induction Hint to Problm for Practic., 0 d φ or dφ 0 0.0 Wb. A cm cm 7 0 m, A 0 cm 0 cm 00 0 m B 0.8 Wb/m, B. Wb/m,, dφ d BA (B.A) BA 0.8 7 0. 00 0 80 0 8

Διαβάστε περισσότερα