Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
|
|
- Ιολανθη Ακρίδας
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction of stock is much in demand for forecasting the economic trend and guideline for asset maintenance Although there are growing number of studies on learning theory based series prediction, the prediction of stock s is still being very difficult task In this study, the stock s is predicted not only using one predictor, but using a set of predictors generated by the method of Genetic Programming (GP) Each element predictor is given non-negative weight, and the weight is optimized to minimize the cross entropy between the true learning stock s and the weighted sum of predicted values The proposed stock prediction method is evaluated using both an artificial data and real-world stock data,, ), 2),,, 3), 4), 5), 6),,,,,,,,,,,,, ( ),,, (Genetic Programming:GP 7) ) GP, ( : ),, ( ),,,,, 2 GP, Waseda University, Genetic Programming Polynomial Models 8) c 200 Information Processing Society of Japan
2 GP 7) 8) 2 GP,,, 2, τ x t = {x t τ,, x t }, x t τ ( ) 2 2 y i (u, v), ( ),, GP f i (x t ), a (i) j,, x t τ = 0 x t 0, x t 9,, x t x t y 6, x 5, x 3 x t 5, x t 3 t = T, x t 5, x t 3, x T 5, x T 3 y 6, x t 5 x t 5 x t 3 x 2 t 5 x t+ 5 x t+ 5x t+ 3 x t+ 5 x T 5 x T 5x T 3 x 2 T 5 a (6) 0 a (6) a (6) 3 = ( ),, y 4,, x t 2, x t x t+, y 2, 22 GP,, {f i } n i= (N ), x T (),, GP, Rational Average Error (RAE) Generalized Cross-Validation (GCV) 9) T T A RAE = (x t f(x t )) 2 / (x t x t ) 2 + λ a 2 j, (2) i= GCV = RAE/( A/T ) 2 t=, A GCV, GCV,,,,, GP, 8),, ( ), x t x t t xi l i=t l+, 8) l = 5, 3 GP f i (x t ), x t Bagging ), Bagging 2(a),, 0),, 2(b) 3 f(x), g(x), H(f, g) = E f [ log g(x)] = f(x) log g(x)dx (3), f(x) D x = {x i} n i=, f(x), g(x) 2 c 200 Information Processing Society of Japan
3 f i Table Transfer function f f2 N f f2 y y 2 y 4 x x 4 x 2 x 5 y 6 x 3 Fig Tree structure Set of transfer polynomials y (u, v) = a () 0 + a () u + a() 2 v + a() 3 y 2 (u, v) = a (2) 0 + a (2) u + a(2) 2 uv + a() 4 u2 + a () 5 v2 uv + a(2) 3 u2 + a (2) 4 v2 uv + a(3) 3 u2 + a (3) 4 u2 y 3 (u, v) = a (3) 0 + a (3) v + a(3) 2 y 4 (u, v) = a (4) 0 + a (4) u + a(4) 2 v + a(4) 3 u2 + a (4) 4 v2 y 5 (u, v) = a (5) 0 + a (5) y 6 (u, v) = a (6) 0 + a (6) y 7 (u, v) = a (7) 0 + a (7) y 8 (u, v) = a (8) 0 + a (8) uv + a(5) 2 u2 + a (5) 3 v2 u + a(6) 2 u + a(7) 2 v + a(8) 2 uv + a(6) 3 u2 uv + a(7) 3 v2 uv + a(8) 3 u2 y 9 (u, v) = a (9) 0 + a (9) v + a(9) 2 uv + a(9) 3 v2 y 0 (u, v) = a (0) 0 + a (0) u + a (0) 2 v 2 + a (0) 3 uv y (u, v) = a () 0 + a () u + a () 2 v + a () 3 u 2 y 2 (u, v) = a (2) 0 + a (2) u + a (2) 2 v + a (2) 3 v 2 y 3 (u, v) = a (3) 0 + a (3) u 2 + a (3) 2 v 2 y 4 (u, v) = a (4) 0 + a (4) u + a (4) 2 v 2 y 5 (u, v) = a (5) 0 + a (5) v + a (5) 2 u 2 x i,, D x g(x), f(x), g(y) 2 D x = {x i } n i=, D y = {y j } m, D y y j, D yv = {D y, V} = {(y j, v j )} m, v j =, v j 0 (4), y F (y) m vjf (yj) 0), Ĥ(D x, D yv ) n i= v j log y j x i (5) V, D yv,,, x t τ fn x t 2 x t x t ˆxt = N fi(xt ) N i= (a): Fig 2 x t τ x t 2 x t x t fn v i N ˆxt = vifi(xt ) i= (b): 2 Proposed stock prediction method V, V D y β = {β j} m Dirichlet h(v; β) m vβ j j, Ĥ(D x, D yv ) log h(v; β) = Ĥ(D x, D yv ) m (β j ) log v j, V, j β j = µ + 32 x t D (t) x, t τ x t = {x t τ,, x t } GP x t D (t) y = {ˆx t = f j (x t )} m, {D (t) x, D y (t) } T t=τ+ T τ, x t {ˆx t = f j (x t )} m m v j f j (x t ) x t µ m (βj ) log vj, J(V) = T τ T t=τ+ v j log f j (x t ) x t µ (β j ) log v j (6), J(V),, J(V) µ, µ = c 200 Information Processing Society of Japan
4 4 2 GP Table 2 Setup of GP (size:2) 0 (2):λ 00000, GP 2 4,, (6),,,, 4 3, 20 3, (42) 7000 f,t (x t 4, x t 7 ) = a () + a () 2 y 3(x t 4, x t 7 ) + a () 3 y 3(x t 4, x t 7 )y 5 (x t 4, x t 7 ) +a () 4 y 3(x t 4, x t 7 ) 2 + a () 5 y 5(x t 4, x t 7 ) 2, f 2,t(x t 5, x t ) = a (2) + a (2) 2 y6(xt 5, xt ) + a(2) 3 y6(xt 5, xt )y2(xt 5, xt ) +a (2) 4 y 6(x t 5, x t ) 2 + a (2) 5 y 2(x t 5, x t ) 2, f 3,t (x t 6, x t 3 ) = a (3) + a (3) 2 y (x t 6, x t 3 ) + a (3) 3 y (x t 6, x t 3 )y 5 (x t 6, x t 3 ) +a (3) 4 y (x t 6, x t 3 ) 2 + a (3) 5 y 5(x t 6, x t 3 ) 2 a (i) j,,, 3, 3,, f v = 0, f 2 v 2 = 03, f 3 v 3 = 06,, D f = {f 3,t, f 3,t+, f 3,t+, f 3,t+2, f 2,t+3, f 2,t+4, f 3,t+5, f 3,t+6, f 2,t+7, f,t+8, }, 0, 03, 06, (6) 3 3, 3 3, 42, 00 (42) 7000,, 00, σ, [ σ/3, σ/3], ±, (6), 45, 705, 384%, ±, 3, ± 42, (2009/08/ 2009/2/3), , (GP) 3000, 5000, 0000, (Mean Prediction Error:MPE), 4 4,,,, 42 3 ( ) (Best Model) 4 c 200 Information Processing Society of Japan
5 3 Table 3 Defined weights for element models and optimized weights v v2 v3 f f 2 f True Value Orignal Weighted 3 Fig 3 Cut down dispersion ( 2 ) (Orignal Model) ( 3 ) (Weighted Model) 3, (MPE), [%](Hit Rate:HR) 4 4, 5 (sd), ,,,,,, t 5% 422 ±, ( ) (Orignal Model) ( 2 ) (Weighted Model) MPE weight 4 Fig 4 Correspondence between MPE and weight True Value Best Orignal Weighted 5 Fig 5 Result of prediction 2, (Variance), ± [%](Including) 5, 5, 5 (sd), 6 5,, ±,,, 5% t 5,,,,,, GP, 5 c 200 Information Processing Society of Japan
6 4 Table 4 Predictive accuracy MPE (sd) HR (sd) Best Model (0078) (0072) Orignal Model (0089) (050) Weighted Model (0088) (083) 5 Table 5 Predictive distribution Variance Including (sd) (sd) Orignal Model (230) (0073) Weighted Model (295) (07), 2, GP 0, GP,,,,,,, 6,,,, Fig 6 Result of prediction 0298 ) :, (2003) 2) :, (2000) 3) YYoon and GSwales: Predicting stock performance: A neural network approach, In Proc Twenty-Fourth Annual Hawaii International Conference on System Sciences, (99) 4) WHuang and YNakamori and SWang: Forecasting stock market movement direction with support vector machine, Computers and Operations Research, Vol32, No0, pp (2005) 5) SMahfoud and GMani: Financial forecasting using genetic algorithms, Applied Artificial Intelligence, Vol0, pp , (996) 6) HIba and TSasaki: Using Genetic Programming to Predict Financial Data, In Proc 999 Congress on Evolutionary Computation, (999) 7) (200) 8) HIba and NNikolaev: Genetic programming polynomial models of financial data series, In Proc the 2000 Congress on Evolutionary Computation (2000) 9) THastie and RTibshirani and JFriedman: The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction (2nd edition), Springer, (2009) 0), IBISML (200) ) L Brieman: Bagging Predictors, Machine Learning, Vol 24, No 2, pp (996) 6 c 200 Information Processing Society of Japan
«ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ ΓΔΓΟΜΔΝΩΝ ΣΟΝ ΔΛΛΑΓΗΚΟ ΥΩΡΟ»
ΓΔΩΠΟΝΗΚΟ ΠΑΝΔΠΗΣΖΜΗΟ ΑΘΖΝΩΝ ΣΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΗ ΦΤΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗ ΜΗΥΑΝΙΚΗ ΣΟΜΕΑ ΕΔΑΦΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΓΕΩΡΓΙΚΗ ΥΗΜΕΙΑ ΕΙΔΙΚΕΤΗ: ΕΦΑΡΜΟΓΕ ΣΗ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΣΟΤ ΦΤΙΚΟΤ ΠΟΡΟΤ «ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ
Διαβάστε περισσότεραBuried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Διαβάστε περισσότεραWeb-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data
Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data Rahim Alhamzawi, Haithem Taha Mohammad Ali Department of Statistics, College of Administration and Economics,
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Διαβάστε περισσότεραEE512: Error Control Coding
EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. XX, NO. X, XXXX XXXX Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation
Διαβάστε περισσότερα6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Διαβάστε περισσότεραVBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)
J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp. 29 38 (2006) Microsoft Excel, 184-8588 2-24-16 e-mail: yosimura@cc.tuat.ac.jp (Received: July 28, 2005; Accepted for publication: October 24, 2005; Published on
Διαβάστε περισσότεραResearch on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραYoshifumi Moriyama 1,a) Ichiro Iimura 2,b) Tomotsugu Ohno 1,c) Shigeru Nakayama 3,d)
1,a) 2,b) 1,c) 3,d) Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm 0-1 Search Performance Analysis According to Interpretation Methods for Dealing with Permutation on Integer-Type Gene-Coding Method based on
Διαβάστε περισσότεραApplying Markov Decision Processes to Role-playing Game
1,a) 1 1 1 1 2011 8 25, 2012 3 2 MDPRPG RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game Yasunari Maeda 1,a) Fumitaro Goto 1 Hiroshi Masui 1 Fumito Masui 1 Masakiyo
Διαβάστε περισσότεραSimplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms
Technical Papers GA Simplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms 47 Takahide Higuchi Shigeyoshi Tsutsui Masayuki Yamamura Interdisciplinary Graduate school of Science and Engineering, Tokyo Institute
Διαβάστε περισσότερα2. THEORY OF EQUATIONS. PREVIOUS EAMCET Bits.
EAMCET-. THEORY OF EQUATIONS PREVIOUS EAMCET Bits. Each of the roots of the equation x 6x + 6x 5= are increased by k so that the new transformed equation does not contain term. Then k =... - 4. - Sol.
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραInverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin
Διαβάστε περισσότεραThe Study of Evolutionary Change of Shogi
Vol. 43 No. 1 Oct. 22 2 Temporal Difference The Study of Evolutionary Change of Shogi Nobusuke Sasaki and Hiroyuki Iida This study explores how the evolutionary changes of the rules affect the characteristics
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότερα3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o
Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of
Διαβάστε περισσότεραHW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)
HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the
Διαβάστε περισσότεραΒασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Ακέραιος προγραμματισμός πολύ-κριτηριακές αντικειμενικές συναρτήσεις Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Πληροφορικής Διάλεξη 12-13 η /2017
Διαβάστε περισσότεραOptimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)
( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙO ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗΣ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙO ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗΣ ΦΥΣΙΚΩΝ ΠΟΡΩΝ & ΓΕΩΡΓΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΗΣ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΟΥΣ ΦΥΣΙΚΟΥΣ ΠΟΡΟΥΣ» «Χωρικά μοντέλα πρόβλεψης αναβλάστησης
Διαβάστε περισσότεραTopology Structural Optimization Using A Hybrid of GA and ESO Methods
Topology Structural Optimization Using A Hybrid of GA and ESO Methods Hiroki KAJIWARA, Graduate School of Engineering, Doshisha University Tomoyuki HIROYASU, Doshisha University, tomo@is.doshisha.ac.jp
Διαβάστε περισσότεραSCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018
Journal of rogressive Research in Mathematics(JRM) ISSN: 2395-028 SCITECH Volume 3, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION ublished online: March 29, 208 Journal of rogressive Research in Mathematics www.scitecresearch.com/journals
Διαβάστε περισσότεραStatistical 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 περισσότεραFigure A.2: MPC and MPCP Age Profiles (estimating ρ, ρ = 2, φ = 0.03)..
Supplemental Material (not for publication) Persistent vs. Permanent Income Shocks in the Buffer-Stock Model Jeppe Druedahl Thomas H. Jørgensen May, A Additional Figures and Tables Figure A.: Wealth and
Διαβάστε περισσότεραDetection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning
1 1 1 Detection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning Akihiro Nakano, 1 Hiroshi Koyasu 1 and Hitoshi Maekawa 1 To improve road safety by assisting the driver, traffic signal recognition
Διαβάστε περισσότεραΠτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων νευρωνικων δικτυ ων»
Ανώτατο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων
Διαβάστε περισσότεραProbabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Διαβάστε περισσότεραΠΩΣ ΕΠΗΡΕΑΖΕΙ Η ΜΕΡΑ ΤΗΣ ΕΒΔΟΜΑΔΑΣ ΤΙΣ ΑΠΟΔΟΣΕΙΣ ΤΩΝ ΜΕΤΟΧΩΝ ΠΡΙΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΡΙΣΗ
Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας Κρίστια Κυριάκου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΜΠΟΡΙΟΥ,ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ Της Κρίστιας Κυριάκου ii Έντυπο έγκρισης Παρουσιάστηκε
Διαβάστε περισσότεραGPGPU. Grover. On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU
GPGPU Grover 1, 2 1 3 4 Grover Grover OpenMP GPGPU Grover qubit OpenMP GPGPU, 1.47 qubit On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU Hiroshi Shibata, 1, 2 Tomoya Suzuki, 1 Seiya Okubo
Διαβάστε περισσότεραAn Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio
C IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.133 No.5 pp.910 915 DOI: 10.1541/ieejeiss.133.910 a) An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software
Διαβάστε περισσότεραPartial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013
The boundary element method March 26, 203 Introduction and notation The problem: u = f in D R d u = ϕ in Γ D u n = g on Γ N, where D = Γ D Γ N, Γ D Γ N = (possibly, Γ D = [Neumann problem] or Γ N = [Dirichlet
Διαβάστε περισσότεραAnomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle
27 27 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS27) Tokyo, Japan, November 5-7, 27. Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle Tsuyoshi Idé Abstract: We consider a task of anomaly
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραΙ ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ. Χρήστος Αθ. Χριστοδούλου. Επιβλέπων: Καθηγητής Ιωάννης Αθ. Σταθόπουλος
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ TΩΝ ΚΑΘΟ ΙΚΩΝ ΑΛΕΞΙΚΕΡΑΥΝΩΝ Ι ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ Χρήστος
Διαβάστε περισσότερα1530 ( ) 2014,54(12),, E (, 1, X ) [4],,, α, T α, β,, T β, c, P(T β 1 T α,α, β,c) 1 1,,X X F, X E F X E X F X F E X E 1 [1-2] , 2 : X X 1 X 2 ;
ISSN1000-0054 CN11-2223/N ( ) 2014 54 12 JTsinghuaUniv(Sci& Technol), 2014,Vol.54, No.12 4/20 1529-1533,, (,, (), 100084) [1-2] :,,,,,,,, :, 0.3~ [3] 0.8BLEU,, : ; ; [4], ; :TP391.2 :A, :1000-0054(2014)12-1529-05,
Διαβάστε περισσότεραReview Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.
Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -
Διαβάστε περισσότεραCE 530 Molecular Simulation
C 53 olecular Siulation Lecture Histogra Reweighting ethods David. Kofke Departent of Cheical ngineering SUNY uffalo kofke@eng.buffalo.edu Histogra Reweighting ethod to cobine results taken at different
Διαβάστε περισσότεραNumerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Διαβάστε περισσότεραStudy on Re-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction
() () Study on e-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction Takafumi Hara, Student Member, Takafumi Koseki, Member, Yutaka Tsukinokizawa, Non-member Abstract
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότεραMOTROL. COMMISSION OF MOTORIZATION AND ENERGETICS IN AGRICULTURE 2014, Vol. 16, No. 5,
MOTROL. COMMISSION OF MOTORIZATION AND ENERGETICS IN AGRICULTURE 2014, Vol. 16, No. 5, 3 14 -, :., 83, 66404 e-mail: chupinvr@istu.irk.ru...,,., -,.,. :,,,,,, -, - [1].,.., [2, 3].,.,,,.,,, [4, 5].,..1.
Διαβάστε περισσότερα[4] 1.2 [5] Bayesian Approach min-max min-max [6] UCB(Upper Confidence Bound ) UCT [7] [1] ( ) Amazons[8] Lines of Action(LOA)[4] Winands [4] 1
1,a) Bayesian Approach An Application of Monte-Carlo Tree Search Algorithm for Shogi Player Based on Bayesian Approach Daisaku Yokoyama 1,a) Abstract: Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm is quite
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότεραAn Inventory of Continuous Distributions
Appendi A An Inventory of Continuous Distributions A.1 Introduction The incomplete gamma function is given by Also, define Γ(α; ) = 1 with = G(α; ) = Z 0 Z 0 Z t α 1 e t dt, α > 0, >0 t α 1 e t dt, α >
Διαβάστε περισσότεραAssalamu `alaikum wr. wb.
LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραEstimation for ARMA Processes with Stable Noise. Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University
Estimation for ARMA Processes with Stable Noise Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University rdavis@stat.colostate.edu 1 ARMA processes with stable noise Review of M-estimation Examples of
Διαβάστε περισσότεραCorV CVAC. CorV TU317. 1
30 8 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK Vol. 30 No. 8 2011 1 2 1 2 2 1. 100044 2. 361005 TU317. 1 A Structural damage detection method based on correlation function analysis of vibration measurement data LEI
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ (ΣΔΟ) ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ (ΣΔΟ) ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ «ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΛΟΓΙΣΤΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ ΤΩΝ ΕΤΑΙΡΕΙΩΝ ΚΡΕΤΑ ΦΑΡΜ Α.Β.Ε.Ε. &
Διαβάστε περισσότεραΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟ ΟΡΟΣ ΠΗΛΙΟ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ
EΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΕΙΟ Τμήμα Μηχανικών Μεταλλείων-Μεταλλουργών ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Κιτσάκη Μαρίνα
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις
Διαβάστε περισσότεραDurbin-Levinson recursive method
Durbin-Levinson recursive method A recursive method for computing ϕ n is useful because it avoids inverting large matrices; when new data are acquired, one can update predictions, instead of starting again
Διαβάστε περισσότεραMathCity.org Merging man and maths
MathCity.org Merging man and maths Exercise 10. (s) Page Textbook of Algebra and Trigonometry for Class XI Available online @, Version:.0 Question # 1 Find the values of sin, and tan when: 1 π (i) (ii)
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
Διαβάστε περισσότεραSi + Al Mg Fe + Mn +Ni Ca rim Ca p.f.u
.6.5. y = -.4x +.8 R =.9574 y = - x +.14 R =.9788 y = -.4 x +.7 R =.9896 Si + Al Fe + Mn +Ni y =.55 x.36 R =.9988.149.148.147.146.145..88 core rim.144 4 =.6 ±.6 4 =.6 ±.18.84.88 p.f.u..86.76 y = -3.9 x
Διαβάστε περισσότεραStudy of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City
Paper published at Alexandria Engineering Journal, vol, No, July, Study of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City Hisham El Shimy Architecture Department, Faculty of
Διαβάστε περισσότεραAquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Διαβάστε περισσότεραΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ "ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ ΥΓΕΙΑΣ "
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΑΛΑΜΑΤΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΟΝΑΔΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ "ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ
Διαβάστε περισσότερα( ) , ) , ; kg 1) 80 % kg. Vol. 28,No. 1 Jan.,2006 RESOURCES SCIENCE : (2006) ,2 ,,,, ; ;
28 1 2006 1 RESOURCES SCIENCE Vol. 28 No. 1 Jan. 2006 :1007-7588(2006) 01-0002 - 07 20 1 1 2 (11 100101 ; 21 101149) : 1978 1978 2001 ; 2010 ; ; ; : ; ; 24718kg 1) 1990 26211kg 260kg 1995 2001 238kg( 1)
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραΤΟ ΜΟΝΤΕΛΟ Οι Υποθέσεις Η Απλή Περίπτωση για λi = μi 25 = Η Γενική Περίπτωση για λi μi..35
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΣΥΣΧΕΤΙΣΕΩΝ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD
CHAPTER FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD EXERCISE 36 Page 66. Determine the Fourier series for the periodic function: f(x), when x +, when x which is periodic outside this rge of period.
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 9: Transactions - part 1 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Tutorial on Undo, Redo and Undo/Redo
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ 1. Γενικά στοιχεία Όνομα Επίθετο Θέση E-mail Πέτρος Μαραβελάκης Επίκουρος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων με αντικείμενο «Εφαρμογές Στατιστικής
Διαβάστε περισσότεραSummary of the model specified
Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «ΘΕΜΑ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ Π.Μ.Σ. «ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «ΘΕΜΑ» «Εφαρμογή
Διαβάστε περισσότεραHigh order interpolation function for surface contact problem
3 016 5 Journal of East China Normal University Natural Science No 3 May 016 : 1000-564101603-0009-1 1 1 1 00444; E- 00030 : Lagrange Lobatto Matlab : ; Lagrange; : O41 : A DOI: 103969/jissn1000-56410160300
Διαβάστε περισσότερα1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραMean-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 περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: GP401 Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M.
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to Risk Parity and Budgeting
Introduction to Risk Parity and Budgeting Chapter 1 Modern Portfolio Theory c Thierry Roncalli & CRC Press Evry University & Lyxor Asset Management, France Instructors may find the description of the book
Διαβάστε περισσότεραEvolutive Image Coding
1 (GP) JPEG H.64/AVC / () GP Evolutive Image Coding Seishi TAKAMURA 1 Evolutive methods based on genetic programming (GP) enable dynamic algorithm generation, and have been successfully applied to many
Διαβάστε περισσότεραHomomorphism in Intuitionistic Fuzzy Automata
International Journal of Fuzzy Mathematics Systems. ISSN 2248-9940 Volume 3, Number 1 (2013), pp. 39-45 Research India Publications http://www.ripublication.com/ijfms.htm Homomorphism in Intuitionistic
Διαβάστε περισσότερα[1] P Q. Fig. 3.1
1 (a) Define resistance....... [1] (b) The smallest conductor within a computer processing chip can be represented as a rectangular block that is one atom high, four atoms wide and twenty atoms long. One
Διαβάστε περισσότεραMean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O
Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.
Διαβάστε περισσότεραn 1 n 3 choice node (shelf) choice node (rough group) choice node (representative candidate)
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. y y yy y 1565 0871 2 1 yy 525 8577 1 1 1 E-mail: yfmakihara,shiraig@cv.mech.eng.osaka-u.ac.jp, yyshimada@ci.ritsumei.ac.jp
Διαβάστε περισσότεραPresentation Structure
Improvement of wave height forecast in deep and intermediate waters with the use of stochastic methods Zoe Theocharis, Constantine Memos, Demetris Koutsoyiannis National Technical University of Athens
Διαβάστε περισσότεραChapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval
Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations
Διαβάστε περισσότεραReminders: linear functions
Reminders: linear functions Let U and V be vector spaces over the same field F. Definition A function f : U V is linear if for every u 1, u 2 U, f (u 1 + u 2 ) = f (u 1 ) + f (u 2 ), and for every u U
Διαβάστε περισσότεραRUHR. The New Keynesian Phillips Curve with Myopic Agents ECONOMIC PAPERS #281. Andreas Orland Michael W.M. Roos
RUHR ECONOMIC PAPERS Andreas Orland Michael W.M. Roos The New Keynesian Phillips Curve with Myopic Agents #281 Imprint Ruhr Economic Papers Published by Ruhr-Universität Bochum (RUB), Department of Economics
Διαβάστε περισσότερα2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Διαβάστε περισσότεραThe Impact of Stopping IPO in Shenzhen A Stock Market on Guiding Pattern of Information in China s Stock Markets
2005 9 9 :100026788 (2005) 0920036206,, (, 230009) :,.,, A ;, A A, A A.,2000 10,.,,,. : ; ; ; : F830191 : A The Impact of Stopping IPO in Shenzhen A Stock Market on Guiding Pattern of Information in China
Διαβάστε περισσότεραΥπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων
Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων Όρια Πιστότητας (Confidence Limits) 2/4/2014 Υπολογ.Φυσική ΣΣ 1 Τα όρια πιστότητας -Confidence Limits (CL) Tα όρια πιστότητας μιας μέτρησης Μπορεί να αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραImprovement of wave height forecast in deep and intermediate waters with the use of stochastic methods
Improvement of wave height forecast in deep and intermediate waters with the use of stochastic methods Zoe Theocharis, Constantine Memos, Demetris Koutsoyiannis National Technical University of Athens
Διαβάστε περισσότερα; +302 ; +313; +320,.
1.,,*+, - +./ +/2 +, -. ; +, - +* cm : Key words: snow-water content, surface soil, snow type, water permeability, water retention +,**. +,,**/.. +30- +302 ; +302 ; +313; +320,. + *+, *2// + -.*, **. **+.,
Διαβάστε περισσότεραES440/ES911: CFD. Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems
ES440/ES911: CFD Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems Dr Yongmann M. Chung http://www.eng.warwick.ac.uk/staff/ymc/es440.html Y.M.Chung@warwick.ac.uk School of Engineering & Centre for Scientific
Διαβάστε περισσότεραMIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)
1,a) 1,b) 1,c) 1. MIDI [1], [2] U/D/S 3 [3], [4] 1 [5] Song [6] 1 Sony, Minato, Tokyo 108 0075, Japan a) Emiru.Tsunoo@jp.sony.com b) AkiraB.Inoue@jp.sony.com c) Masayuki.Nishiguchi@jp.sony.com MIDI [7]
Διαβάστε περισσότεραMolecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in
Molecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in recurrent epidemics in coastal Kenya James R. Otieno 1#, Charles N. Agoti 1, 2, Caroline W. Gitahi 1, Ann Bett 1, Mwanajuma Ngama
Διαβάστε περισσότεραProblem Set 3: Solutions
CMPSCI 69GG Applied Information Theory Fall 006 Problem Set 3: Solutions. [Cover and Thomas 7.] a Define the following notation, C I p xx; Y max X; Y C I p xx; Ỹ max I X; Ỹ We would like to show that C
Διαβάστε περισσότεραThe ε-pseudospectrum of a Matrix
The ε-pseudospectrum of a Matrix Feb 16, 2015 () The ε-pseudospectrum of a Matrix Feb 16, 2015 1 / 18 1 Preliminaries 2 Definitions 3 Basic Properties 4 Computation of Pseudospectrum of 2 2 5 Problems
Διαβάστε περισσότερα