Ed Stanek. c08ed01v6.doc A version of the grant proposal to be submitted for review in 2008.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Ed Stanek. c08ed01v6.doc A version of the grant proposal to be submitted for review in 2008."

Transcript

1 Relatnhp between tatn ued b ew Grant Applcatn, and Regren Predctr Develpment f Gnzala wth Suggeted Change t Cmmn tatn Baed n Gnzala and Stanek ntrductn Ed Stanek We lt ntatn ued n tw prncpal dcument, wth a uggeted cmmn ntatn. The purpe f th ltng facltatn f cmparn f the dcument, and checkng reult. Dcument ued n develpng th dcument are: c08ed0v6.dc A vern f the grant prpal t be ubmtted fr revew n 008. Gnzala&Snger&Stanek008v.te Etmatn f Fnte Ppulatn Parameter wth aular nfrmatn and repne errr. Draft manucrpt. Other dcument that were cndered n the develpment are: c08ed04.dc (an update n c07ed66.dc A develpment f a predctr f a meaure f acatn mlar t the develpment f Gnzala ung dfferent ntatn ntrduced b Stanek. c08ed05.dc A develpment f a predctr wth errr n aular varable, and meaurement errr n repne, cmbnng reult f and Gnzala ung dfferent ntatn ntrduced b Stanek. W_errr_n_X_v0-ej.dc An edted vern f Wenjun develpment f a predctr f the repne mean cntrllng fr an aular varable when there endgenu meaurement errr n the aular varable. tatn We ummarze ntatn n a table, gvng epren fr varu uantte ued n the dfferent dcument. C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM

2 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Fnte Ppulatn,...,,...,,..., w (ue when w (nt wted ( (nt wted ( μ (nt wted μ (nt wted w w μ μ w (eample nl w ( ( β μ μ (weghted ( β β β β (weghted μ μ μ (weghted μ μ (weghted,...,,..., ( ( μ ( k μ μ ( ( ( ( ( ( C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM

3 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v μ μ ( μ μ μ μ μ ( μ μ μ μ (weghted μ μ μ 0 ( μ z ( 0 z ( z ( ( z ( z ( z ( γ / ρ M M O M ( Σ Σ ( z μ ( z μ Σ ( z μ ( z μ z z Σ ( z z Σ M M O M (weghted C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 3

4 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Addng Samplng U U u (realzed value f U U (( U U (( U U ( U ( U ( U U U U U U U U U ( U ( U U U U ( U U U U U U U U n U U ( n n π E U U U (weghted U U (weghted U U b Uβ d U (wted, centered uβ (realzed μ + b μ + d (weghted b Uβ E μ d U (wted, centered b b b b d U ( d d d d d U U d U (centered C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 4

5 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Z Uz Z Uz U( Z vec U ( vec ( U U vec ( U d Z vec U ( vec ( U U vec ( U d X U (nt centered E vec Z μ (wted, nt centered S ( ( ( vec( Z Σ P cv vec ( Z Σ P var S ( vec, varξ ξ (amplng nde S (amplng nde P J P P n, n n n, var P ξ V V, varξ V, V V P n, V P ( n, V V J,, / n ( n P b J ab, a a Z Σ P (wted C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 5

6 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Addng Endgenu Meaurement Errr t R nde fr epectatn wth repect t meaurement errr when weght are eual t r + Er + E (unwted E Er (r E Ek (unwted, r E ( E E E (r ( E ( E 0 0 R r ( E var R r e e e E ( E E E E E (unwted, r E E (unwted, r R var R e r we r we (unwted, r general weght E (wted, r ER( E r 0 R 0 ( E w ( E w var R r e e e e var R E r e E E (wted, r var R e e e e (wted, r (wted, r E ( E r Er E r (wted, r E ( E E E (wted, r Addng Endgenu Meaurement Errr t R nde fr dt. f meaurement errr U??? r,..., R X r + Wr + W (aume and r W Wr ( R W (aume and r ( ( ( r 0 ( W W W W W ( W W W W ( R R R W ( E W E ( W 0 var R r e e e ( W W W W U var e e e C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 6

7 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Addng Samplng t Endgenu Meaurement Errr t r Ur r UEr Ur UEr E E ( R ( R U + UE + E ( E UE ( E E E R Addng Samplng t Endgenu Meaurement Errr n W UW X U + W Z vec X Z Z+ U E W ( d d d Z ( d U + W U + W k d U + UW μ E X Z vec U ( + U ( E W vec ( ( + ( + U E U W vec( ( + U W d Z vec U ( + U ( E W vec ( ( + ( + U E U W vec( ( + U W d C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 7

8 Prped Cmmn tatn W_errr_n_X_v0 Gnzala008v Addng Egenu Meaurement Errr t % r μ + b + E% r E E % R ( r 0 ( E% var R r ( E % E % E % E % Mdel ntatn X X X X degn matr fr MV mdel fr Z (eample X where X ( p ( ( X X X X ample degn matr fr MV mdel fr Z (eample X n p X X X X remander degn matr fr MV mdel fr Z (eample X n p + vec Z G (wth (te: When Z, X X X degn matr fr Z X X degn matr fr + + X degn matr fr Z Xμ + b X + b+ E μ X b μ + X b var V V, ξ V, V V P n,, ( n, V P, V V J Z vec U z ( Z vec U ( b Ub [ ] b U b, d vec Ud d vec[ U d ], Z X μ + b d b d + X z + μ Z + X b d d U d, d ( d d d + X E ξ μ X z r E ξ μ where X n, X n Z + X Z X 0 0 V V, V varξ V Σ P n,, V Σ P n,, V, V, Σ J Z V, V n ( n ,, / n ( n C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 8

9 Z X μ + b d + E 0 + X X μ where X n, X n Z X 0 0 V V, VR 0 e 0 V varξ R + V VR VR VR ΣR n, VR ΣR n, and ΣR Z V, V 0 VR z ( vec U E 0 Z Z Z Z vec U ( E 0 + E ξ R μ z r E Z + X ξ Mdel ntatn Z X μ z + b d + E W + X X μ where X n, X n Z X 0 0 e 0 0 V V, VR 0 e 0 V varξ R + V VR VR VR ΣR n, VR ΣR n, and ΣR where 0 e 0 ΣR Z V, V 0 VR 0 ΣR M M O M 0 0 e Z Repreentatn fr develpng predctr. Z Target ntatn c c c c c c c Z Z vec U E W Z Z vec U ( E W + E ξ R μ z r E Z + X ξ c ( c c c ( n n+ n+ T c g c g c Eample: T cz gz + g Z g c g c Eample: c, 0 c, ( C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 9

10 T α α w T ( 0 n g g Z w μ / where Z when C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM 0

11 Slutn ntatn Tˆ g ˆ, ( ˆ + g Xα + V V Xα ˆ X V X X V α ˆ + ( k / ( + e T k T% ˆ μ + % + ( ˆ k μ ˆ n n T + γ d n d n n n n n n ˆ μ w% k / w % % w% / ( + n d d n ( d d d, ˆ g ˆ ˆ ˆ ˆ X + VV Z X + g X + V V Z X T α α α α ˆ X V X X V Z α C08ed03v3.dc 9/5/008 :06 PM

8.1 The Nature of Heteroskedasticity 8.2 Using the Least Squares Estimator 8.3 The Generalized Least Squares Estimator 8.

8.1 The Nature of Heteroskedasticity 8.2 Using the Least Squares Estimator 8.3 The Generalized Least Squares Estimator 8. 8.1 The Nature of Heteroskedastcty 8. Usng the Least Squares Estmator 8.3 The Generalzed Least Squares Estmator 8.4 Detectng Heteroskedastcty E( y) = β+β 1 x e = y E( y ) = y β β x 1 y = β+β x + e 1 Fgure

Διαβάστε περισσότερα

Multi-dimensional Central Limit Theorem

Multi-dimensional Central Limit Theorem Mult-dmensonal Central Lmt heorem Outlne () () () t as () + () + + () () () Consder a sequence of ndependent random proceses t, t, dentcal to some ( t). Assume t 0. Defne the sum process t t t t () t tme

Διαβάστε περισσότερα

Multi-dimensional Central Limit Theorem

Multi-dimensional Central Limit Theorem Mult-dmensonal Central Lmt heorem Outlne () () () t as () + () + + () () () Consder a sequence of ndependent random proceses t, t, dentcal to some ( t). Assume t 0. Defne the sum process t t t t () t ();

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 10. Hence, the circuit in the frequency domain is as shown below. 4 Ω V 1 V 2. 3Vx 10 = + 2 Ω. j4 Ω. V x. At node 1, (1) At node 2, where V

CHAPTER 10. Hence, the circuit in the frequency domain is as shown below. 4 Ω V 1 V 2. 3Vx 10 = + 2 Ω. j4 Ω. V x. At node 1, (1) At node 2, where V February 5, 006 CHAPTER 0 P.P.0. 0 in(t 0 0, ω H jωl j4 0. F -j.5 jωc Hence, e circuit in e frequency dmain i a hwn belw. -j.5 Ω 4 Ω 0 0 A Ω x j4 Ω x At nde, At nde, 0 - j.5 00 (5 j4 j ( 4 x where x j4

Διαβάστε περισσότερα

CYLINDRICAL & SPHERICAL COORDINATES

CYLINDRICAL & SPHERICAL COORDINATES CYLINDRICAL & SPHERICAL COORDINATES Here we eamine two of the more popular alternative -dimensional coordinate sstems to the rectangular coordinate sstem. First recall the basis of the Rectangular Coordinate

Διαβάστε περισσότερα

Derivation of Tranformation Parameter Computation for a 2D/3D Coordinates System from Laser Scanner Coordinates to Camera Coordinates

Derivation of Tranformation Parameter Computation for a 2D/3D Coordinates System from Laser Scanner Coordinates to Camera Coordinates Dervatn Tranratn Paraeter Cputatn r a D/3D Crdnate te r Laer anner Crdnate t Caera Crdnate Cnventn: In a 3D rdnate te wll be ued r bjet rdnate n the anner rdnate te. Th the rdnate te r whh the tranratn

Διαβάστε περισσότερα

Cytotoxicity of ionic liquids and precursor compounds towards human cell line HeLa

Cytotoxicity of ionic liquids and precursor compounds towards human cell line HeLa Cytotoxcty of oc lqud ad precuror compoud toward huma cell le HeLa Xuefeg Wag, a,b C. Adré Ohl, a Qghua Lu,* a Zhaofu Fe, c Ju Hu, b ad Paul J. Dyo c a School of Chemtry ad Chemcal Techology, Shagha Jao

Διαβάστε περισσότερα

The Simply Typed Lambda Calculus

The Simply Typed Lambda Calculus Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and

Διαβάστε περισσότερα

Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.

Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1. Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given

Διαβάστε περισσότερα

Variance of Trait in an Inbred Population. Variance of Trait in an Inbred Population

Variance of Trait in an Inbred Population. Variance of Trait in an Inbred Population Varance of Trat n an Inbred Populaton Varance of Trat n an Inbred Populaton Varance of Trat n an Inbred Populaton Revew of Mean Trat Value n Inbred Populatons We showed n the last lecture that for a populaton

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

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

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

SOLUTIONS & ANSWERS FOR KERALA ENGINEERING ENTRANCE EXAMINATION-2018 PAPER II VERSION B1

SOLUTIONS & ANSWERS FOR KERALA ENGINEERING ENTRANCE EXAMINATION-2018 PAPER II VERSION B1 SOLUTIONS & ANSWERS FOR KERALA ENGINEERING ENTRANCE EXAMINATION-8 PAPER II VERSION B [MATHEMATICS]. Ans: ( i) It is (cs5 isin5 ) ( i). Ans: i z. Ans: i i i The epressin ( i) ( ). Ans: cs i sin cs i sin

Διαβάστε περισσότερα

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i. Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x

Διαβάστε περισσότερα

Lecture 21: Properties and robustness of LSE

Lecture 21: Properties and robustness of LSE Lecture 21: Properties and robustness of LSE BLUE: Robustness of LSE against normality We now study properties of l τ β and σ 2 under assumption A2, i.e., without the normality assumption on ε. From Theorem

Διαβάστε περισσότερα

Correction Table for an Alcoholometer Calibrated at 20 o C

Correction Table for an Alcoholometer Calibrated at 20 o C An alcoholometer is a device that measures the concentration of ethanol in a water-ethanol mixture (often in units of %abv percent alcohol by volume). The depth to which an alcoholometer sinks in a water-ethanol

Διαβάστε περισσότερα

Symplecticity of the Störmer-Verlet algorithm for coupling between the shallow water equations and horizontal vehicle motion

Symplecticity of the Störmer-Verlet algorithm for coupling between the shallow water equations and horizontal vehicle motion Symplectcty of the Störmer-Verlet algorthm for couplng between the shallow water equatons and horzontal vehcle moton by H. Alem Ardakan & T. J. Brdges Department of Mathematcs, Unversty of Surrey, Guldford

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

5.4 The Poisson Distribution.

5.4 The Poisson Distribution. The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable

Διαβάστε περισσότερα

Suppose Mr. Bump observes the selling price and sales volume of milk gallons for 10 randomly selected weeks as follows

Suppose Mr. Bump observes the selling price and sales volume of milk gallons for 10 randomly selected weeks as follows Albert Ludwgs Unverst Freburg Department of Emprcal Research and Econometrcs Appled Econometrcs Dr Kestel ummer 9 EXAMPLE IMPLE LINEAR REGREION ANALYI uppose Mr Bump observes the sellng prce and sales

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

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

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α Α Ρ Χ Α Ι Α Ι Σ Τ Ο Ρ Ι Α Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α Σ η µ ε ί ω σ η : σ υ ν ά δ ε λ φ ο ι, ν α µ ο υ σ υ γ χ ω ρ ή σ ε τ ε τ ο γ ρ ή γ ο ρ ο κ α ι α τ η µ έ λ η τ ο ύ

Διαβάστε περισσότερα

Γενικό ποσοστό συμμετοχής στην αγορά εργασίας πληθυσμού χρονών - σύνολο

Γενικό ποσοστό συμμετοχής στην αγορά εργασίας πληθυσμού χρονών - σύνολο πληθυσμού 15-64 χρονών - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Το γενικό ποσοστό συμμετοχής στην αγορά εργασίας πληθυσμού 15-64 χρονών υπολογίζεται με τη διαίρεση του αριθμού του οικονομικά ενεργού

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

CHAPTER 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 περισσότερα

Γενικό ποσοστό απασχόλησης ισοδύναμου πλήρως απασχολούμενου πληθυσμού - σύνολο

Γενικό ποσοστό απασχόλησης ισοδύναμου πλήρως απασχολούμενου πληθυσμού - σύνολο απασχολούμενου πληθυσμού - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Το γενικό ποσοστό απασχόλησης ισοδύναμου πλήρως απασχολούμενου πληθυσμού υπολογίζεται με τη διαίρεση του αριθμού του ισοδύναμου πλήρως

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ537: Έλεγχος Πόρων και Επίδοση σε Ευρυζωνικά Δίκτυα,

ΗΥ537: Έλεγχος Πόρων και Επίδοση σε Ευρυζωνικά Δίκτυα, ΗΥ537: Έλεγχος Πόρων και Επίδοση σε Ευρυζωνικά Δίκτυα Βασίλειος Σύρης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Πανεπιστήμιο Κρήτης Εαρινό εξάμηνο 2008 Economcs Contents The contet The basc model user utlty, rces and

Διαβάστε περισσότερα

Γενικός ρυθμός μεταβολής οικονομικά ενεργού πληθυσμού χρονών - σύνολο

Γενικός ρυθμός μεταβολής οικονομικά ενεργού πληθυσμού χρονών - σύνολο 15-64 χρονών - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Ο γενικός ρυθμός μεταβολής οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15-64 χρονών υπολογίζεται με τη διαίρεση της ετήσιας αύξησης του οικονομικά ενεργού πληθυσμού

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοστό απασχόλησης στον τριτογενή τομέα του πληθυσμού χρονών - σύνολο

Ποσοστό απασχόλησης στον τριτογενή τομέα του πληθυσμού χρονών - σύνολο Ποσοστό απασχόλησης στον τριτογενή τομέα του πληθυσμού 15-64 χρονών - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Το ποσοστό απασχόλησης στον τριτογενή τομέα του πληθυσμού 15-64 χρονών υπολογίζεται με

Διαβάστε περισσότερα

m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) F = F (x) m dv dt = F (x) vdv = F (x)dx d dt = dx dv dt dx = v dv dx

m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) F = F (x) m dv dt = F (x) vdv = F (x)dx d dt = dx dv dt dx = v dv dx m r = F m r = F ( r) m r = F ( v) x F = F (x) m dv dt = F (x) d dt = dx dv dt dx = v dv dx vdv = F (x)dx 2 mv2 x 2 mv2 0 = F (x )dx x 0 K = 2 mv2 W x0 x = x x 0 F (x)dx K K 0 = W x0 x x, x 2 x K 2 K =

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοστό μακροχρόνιας ανεργίας (διάρκεια 12+ μήνες) οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15+ χρονών - σύνολο

Ποσοστό μακροχρόνιας ανεργίας (διάρκεια 12+ μήνες) οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15+ χρονών - σύνολο οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15+ χρονών - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Το ποσοστό μακροχρόνιας ανεργίας (διάρκεια 12+ μήνες) οικονομικά ενεργού πληθυσμού 15+ χρονών υπολογίζεται με τη διαίρεση

Διαβάστε περισσότερα

CAPM. VaR Value at Risk. VaR. RAROC Risk-Adjusted Return on Capital

CAPM. VaR Value at Risk. VaR. RAROC Risk-Adjusted Return on Capital C RAM 3002 C RAROC Rsk-Adjusted Return on Captal C C RAM Rsk-Adjusted erformance Measure C RAM RAM Bootstrap RAM C RAROC RAM Bootstrap F830.9 A CAM 2 CAM 3 Value at Rsk RAROC Rsk-Adjusted Return on Captal

Διαβάστε περισσότερα

t-distribution t a (ν) s N μ = where X s s x = ν 2 FD ν 1 FD a/2 a/2 t-distribution normal distribution for ν>120

t-distribution t a (ν) s N μ = where X s s x = ν 2 FD ν 1 FD a/2 a/2 t-distribution normal distribution for ν>120 t-ditribution t X x μ = where x = ν FD ν FD t a (ν) 0 t-ditribution normal ditribution for ν>0 a/ a/ -ta ta ΒΑΘΜΟΙ ΕΛΕΥΘΕΡΙΑΣ (freedom degree) Βαθμοί ελευθερίας (ν): ο αριθμός των ανεξάρτητων μετρήσεων

Διαβάστε περισσότερα

2. THEORY OF EQUATIONS. PREVIOUS EAMCET Bits.

2. 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 περισσότερα

Μερίδιο εργοδοτουμένων με μερική ή / και προσωρινή απασχόληση στον εργοδοτούμενο πληθυσμό 15+ χρονών - σύνολο

Μερίδιο εργοδοτουμένων με μερική ή / και προσωρινή απασχόληση στον εργοδοτούμενο πληθυσμό 15+ χρονών - σύνολο Μερίδιο εργοδοτουμένων με μερική ή / και προσωρινή απασχόληση στον εργοδοτούμενο πληθυσμό 15+ χρονών - σύνολο Περιγραφή δείκτη και πηγή πληροφοριών Το μερίδιο εργοδοτουμένων με μερική ή/και προσωρινή απασχόληση

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

Μετρήσεις ηλιοφάνειας στην Κύπρο

Μετρήσεις ηλιοφάνειας στην Κύπρο Πτυχιακή εργασία Μετρήσεις ηλιοφάνειας στην Κύπρο Ιωσήφ Μικαίος Λεμεσός, Μάιος 2018 1 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ

Διαβάστε περισσότερα

Solutions - Chapter 4

Solutions - Chapter 4 Solutions - Chapter Kevin S. Huang Problem.1 Unitary: Ût = 1 ī hĥt Û tût = 1 Neglect t term: 1 + hĥ ī t 1 īhĥt = 1 + hĥ ī t ī hĥt = 1 Ĥ = Ĥ Problem. Ût = lim 1 ī ] n hĥ1t 1 ī ] hĥt... 1 ī ] hĥnt 1 ī ]

Διαβάστε περισσότερα

6.3 Forecasting ARMA processes

6.3 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 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

D Alembert s Solution to the Wave Equation

D Alembert s Solution to the Wave Equation D Alembert s Solution to the Wave Equation MATH 467 Partial Differential Equations J. Robert Buchanan Department of Mathematics Fall 2018 Objectives In this lesson we will learn: a change of variable technique

Διαβάστε περισσότερα

Appendix to On the stability of a compressible axisymmetric rotating flow in a pipe. By Z. Rusak & J. H. Lee

Appendix to On the stability of a compressible axisymmetric rotating flow in a pipe. By Z. Rusak & J. H. Lee Appendi to On the stability of a compressible aisymmetric rotating flow in a pipe By Z. Rusak & J. H. Lee Journal of Fluid Mechanics, vol. 5 4, pp. 5 4 This material has not been copy-edited or typeset

Διαβάστε περισσότερα

ANSWERSHEET (TOPIC = DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION #2. h 0 h h 0 h h 0 ( ) g k = g 0 + g 1 + g g 2009 =?

ANSWERSHEET (TOPIC = DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION #2. h 0 h h 0 h h 0 ( ) g k = g 0 + g 1 + g g 2009 =? Teko Classes IITJEE/AIEEE Maths by SUHAAG SIR, Bhopal, Ph (0755) 3 00 000 www.tekoclasses.com ANSWERSHEET (TOPIC DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION # Question Type A.Single Correct Type Q. (A) Sol least

Διαβάστε περισσότερα

ECE Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 2

ECE Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 2 ECE 634 Spring 6 Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes Fields in a Source-Free Region Example: Radiation from an aperture y PEC E t x Aperture Assume the following choice of vector potentials: A F = =

Διαβάστε περισσότερα

Three-Dimensional Experimental Kinematics

Three-Dimensional Experimental Kinematics Notes_5_3 o 8 Three-Dmesoal Epermetal Kematcs Dgte locatos o ladmarks { r } o bod or pots to at gve tme t All pots must be o same bod Use ladmark weghtg actor = pot k s avalable at tme t. Use = pot k ot

Διαβάστε περισσότερα

Global energy use: Decoupling or convergence?

Global energy use: Decoupling or convergence? Crawford School of Public Policy Centre for Climate Economics & Policy Global energy use: Decoupling or convergence? CCEP Working Paper 1419 December 2014 Zsuzsanna Csereklyei Geschwister Scholl Institute

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

V. Finite Element Method. 5.1 Introduction to Finite Element Method

V. Finite Element Method. 5.1 Introduction to Finite Element Method V. Fnte Element Method 5. Introducton to Fnte Element Method 5. Introducton to FEM Rtz method to dfferental equaton Problem defnton k Boundary value problem Prob. Eact : d d, 0 0 0, 0 ( ) ( ) 4 C C * 4

Διαβάστε περισσότερα

1 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 περισσότερα

EE101: Resonance in RLC circuits

EE101: Resonance in RLC circuits EE11: Resonance in RLC circuits M. B. Patil mbatil@ee.iitb.ac.in www.ee.iitb.ac.in/~sequel Deartment of Electrical Engineering Indian Institute of Technology Bombay I V R V L V C I = I m = R + jωl + 1/jωC

Διαβάστε περισσότερα

Dielectric Wave Guide

Dielectric Wave Guide Electrmagnetc Fels Delectrc Wave Gue A electrc wavegue s a structure whch eplts ttal reflectn at electrc nterfaces t gue electrmagnetc raatn. The smplest case s the symmetrc electrc slab wave gue clang

Διαβάστε περισσότερα

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Math 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 περισσότερα

u = 0 u = ϕ t + Π) = 0 t + Π = C(t) C(t) C(t) = K K C(t) ϕ = ϕ 1 + C(t) dt Kt 2 ϕ = 0

u = 0 u = ϕ t + Π) = 0 t + Π = C(t) C(t) C(t) = K K C(t) ϕ = ϕ 1 + C(t) dt Kt 2 ϕ = 0 u = (u, v, w) ω ω = u = 0 ϕ u u = ϕ u = 0 ϕ 2 ϕ = 0 u t = u ω 1 ρ Π + ν 2 u Π = p + (1/2)ρ u 2 + ρgz ω = 0 ( ϕ t + Π) = 0 ϕ t + Π = C(t) C(t) C(t) = K K C(t) ϕ = ϕ 1 + C(t) dt Kt C(t) ϕ ϕ 1 ϕ = ϕ 1 p ρ

Διαβάστε περισσότερα

Aluminum Electrolytic Capacitors

Aluminum Electrolytic Capacitors Aluminum Electrolytic Capacitors Snap-In, Mini., 105 C, High Ripple APS TS-NH ECE-S (G) Series: TS-NH Features Long life: 105 C 2,000 hours; high ripple current handling ability Wide CV value range (47

Διαβάστε περισσότερα

EE512: Error Control Coding

EE512: 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 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

Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type)

Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type) Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type) Snap-In, 85 C TS-U ECE-S (U) Series: TS-U Features General purpose Wide CV value range (33 ~ 47,000 µf/16 4V) Various case sizes Top vent construction

Διαβάστε περισσότερα

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1) 84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this

Διαβάστε περισσότερα

Mock Exam 7. 1 Hong Kong Educational Publishing Company. Section A 1. Reference: HKDSE Math M Q2 (a) (1 + kx) n 1M + 1A = (1) =

Mock Exam 7. 1 Hong Kong Educational Publishing Company. Section A 1. Reference: HKDSE Math M Q2 (a) (1 + kx) n 1M + 1A = (1) = Mock Eam 7 Mock Eam 7 Section A. Reference: HKDSE Math M 0 Q (a) ( + k) n nn ( )( k) + nk ( ) + + nn ( ) k + nk + + + A nk... () nn ( ) k... () From (), k...() n Substituting () into (), nn ( ) n 76n 76n

Διαβάστε περισσότερα

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required) Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts

Διαβάστε περισσότερα

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------

Inverse 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 περισσότερα

CHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD

CHAPTER 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 περισσότερα

Lecture 26: Circular domains

Lecture 26: Circular domains Introductory lecture notes on Partial Differential Equations - c Anthony Peirce. Not to be copied, used, or revised without eplicit written permission from the copyright owner. 1 Lecture 6: Circular domains

Διαβάστε περισσότερα

Errata (Includes critical corrections only for the 1 st & 2 nd reprint)

Errata (Includes critical corrections only for the 1 st & 2 nd reprint) Wedesday, May 5, 3 Erraa (Icludes criical correcios oly for he s & d repri) Advaced Egieerig Mahemaics, 7e Peer V O eil ISB: 978474 Page # Descripio 38 ie 4: chage "w v a v " "w v a v " 46 ie : chage "y

Διαβάστε περισσότερα

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Approximation 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 περισσότερα

Section 9.2 Polar Equations and Graphs

Section 9.2 Polar Equations and Graphs 180 Section 9. Polar Equations and Graphs In this section, we will be graphing polar equations on a polar grid. In the first few examples, we will write the polar equation in rectangular form to help identify

Διαβάστε περισσότερα

HOMEWORK#1. t E(x) = 1 λ = (b) Find the median lifetime of a randomly selected light bulb. Answer:

HOMEWORK#1. t E(x) = 1 λ = (b) Find the median lifetime of a randomly selected light bulb. Answer: HOMEWORK# 52258 李亞晟 Eercise 2. The lifetime of light bulbs follows an eponential distribution with a hazard rate of. failures per hour of use (a) Find the mean lifetime of a randomly selected light bulb.

Διαβάστε περισσότερα

3.5 - Boundary Conditions for Potential Flow

3.5 - Boundary Conditions for Potential Flow 13.021 Marine Hydrodynamics, Fall 2004 Lecture 10 Copyright c 2004 MIT - Department of Ocean Engineering, All rights reserved. 13.021 - Marine Hydrodynamics Lecture 10 3.5 - Boundary Conditions for Potential

Διαβάστε περισσότερα

Α. Η ΜΕΛΙΣΣΟΚΟΜΙΑ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ

Α. Η ΜΕΛΙΣΣΟΚΟΜΙΑ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΗΡΟΤΡΟΦΙΑΣ ΚΑΙ ΜΕΛΙΣΣΟΚΟΜΙΑΣ Πασχάλης Χαριζάνης Α. Η ΜΕΛΙΣΣΟΚΟΜΙΑ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ 1. Κερί Σύμφωνα με την Εθνική Στατιστική Υπηρεσία της Ελλάδος η παραγωγή κεριού για

Διαβάστε περισσότερα

Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΕΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος Εύα- Στυλιανή Στείρου Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ

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

SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions

SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)

Διαβάστε περισσότερα

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. Άρα ο γ. τ. των εικόνων των μιγαδικών z είναι ο κύκλος κέντρου Ο(0,0) κι ακτίνας ρ=2. 4 z. 4 w 4 w 4. Πράγματι: w (1 1) 4

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. Άρα ο γ. τ. των εικόνων των μιγαδικών z είναι ο κύκλος κέντρου Ο(0,0) κι ακτίνας ρ=2. 4 z. 4 w 4 w 4. Πράγματι: w (1 1) 4 ΠΑΝΕΛΛΑ ΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑ Α Β ) ΕΥΤΕΡΑ 5 ΜΑΪΟΥ 5 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Α Α. Θεώρημα ενδιαμέσων

Διαβάστε περισσότερα

On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations

On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations Ruyong Feng KLMM, Chinese Academy of Sciences, China Ruyong Feng (KLMM, CAS) Galois Group 1 / 19 Contents 1 Basic Notations and Concepts

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟ ΟΜΟΓΕΝΕΣ MΑΡΚΟΒΙΑΝΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ ΜΕ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΗ ΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΣΕ ΜΙΑ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ

ΤΟ ΟΜΟΓΕΝΕΣ MΑΡΚΟΒΙΑΝΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ ΜΕ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΗ ΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΣΕ ΜΙΑ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 2 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (27) σελ 3- ΤΟ ΟΜΟΓΕΝΕΣ MΑΡΚΟΒΙΑΝΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ ΜΕ ΠΕΠΕΡΑΣΜΕΝΗ ΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΣΕ ΜΙΑ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ Γ Βασιλειάδης Γ Τσακλίδης

Διαβάστε περισσότερα

Geodesic Equations for the Wormhole Metric

Geodesic Equations for the Wormhole Metric Geodesic Equations for the Wormhole Metric Dr R Herman Physics & Physical Oceanography, UNCW February 14, 2018 The Wormhole Metric Morris and Thorne wormhole metric: [M S Morris, K S Thorne, Wormholes

Διαβάστε περισσότερα

From the finite to the transfinite: Λµ-terms and streams

From the finite to the transfinite: Λµ-terms and streams From the finite to the transfinite: Λµ-terms and streams WIR 2014 Fanny He f.he@bath.ac.uk Alexis Saurin alexis.saurin@pps.univ-paris-diderot.fr 12 July 2014 The Λµ-calculus Syntax of Λµ t ::= x λx.t (t)u

Διαβάστε περισσότερα

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R + Chapter 3. Fuzzy Arithmetic 3- Fuzzy arithmetic: ~Addition(+) and subtraction (-): Let A = [a and B = [b, b in R If x [a and y [b, b than x+y [a +b +b Symbolically,we write A(+)B = [a (+)[b, b = [a +b

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ανάκτηση Πληροφορίας Αποτίμηση Αποτελεσματικότητας Μέτρα Απόδοσης Precision = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # κειμένων που επιστρέφονται Recall = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # συνολικών

Διαβάστε περισσότερα

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1 Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος 205 ιδάσκων : Α. Μουχτάρης Τριτη Σειρά Ασκήσεων Λύσεις Ασκηση 3. 5.2 (a) From the Wiener-Hopf equation we have:

Διαβάστε περισσότερα

Introduction to Theory of. Elasticity. Kengo Nakajima Summer

Introduction to Theory of. Elasticity. Kengo Nakajima Summer Introduction to Theor of lasticit Summer Kengo Nakajima Technical & Scientific Computing I (48-7) Seminar on Computer Science (48-4) elast Theor of lasticit Target Stress Governing quations elast 3 Theor

Διαβάστε περισσότερα

Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου

Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου Σππξίδσλ Κνπδνύπεο Τκήκα Μνπζηθήο Τερλνινγίαο θαη Αθνπζηηθήο, Τ.Δ.Ι. Κξήηεο skuz@staff.teicrete.gr Παλαγηώηεο Παπαδάθεο

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary Appendix

Supplementary Appendix Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table

Διαβάστε περισσότερα

(2), ,. 1).

(2), ,. 1). 178/1 L I ( ) ( ) 2019/1111 25 2019,, ( ), 81 3,,, ( 1 ), ( 2 ),, : (1) 15 2014 ( ). 2201/2003. ( 3 ) ( ). 2201/2003,..,,. (2),..,,, 25 1980, («1980»),.,,. ( 1 ) 18 2018 ( C 458 19.12.2018,. 499) 14 2019

Διαβάστε περισσότερα

MATH423 String Theory Solutions 4. = 0 τ = f(s). (1) dτ ds = dxµ dτ f (s) (2) dτ 2 [f (s)] 2 + dxµ. dτ f (s) (3)

MATH423 String Theory Solutions 4. = 0 τ = f(s). (1) dτ ds = dxµ dτ f (s) (2) dτ 2 [f (s)] 2 + dxµ. dτ f (s) (3) 1. MATH43 String Theory Solutions 4 x = 0 τ = fs). 1) = = f s) ) x = x [f s)] + f s) 3) equation of motion is x = 0 if an only if f s) = 0 i.e. fs) = As + B with A, B constants. i.e. allowe reparametrisations

Διαβάστε περισσότερα

ALUMINUM ELECTROLYTIC CAPACITORS LKG

ALUMINUM ELECTROLYTIC CAPACITORS LKG Lug / Snap-in Terminal Type, For Audio Equipment Disigned for high grade audio equipment, giving priority to high fidelity sound quality. The variation expansion of the. TYPE-: The low profile high tone

Διαβάστε περισσότερα

Overview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation

Overview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation Overview Transition Semantics Configurations and the transition relation Executions and computation Inference rules for small-step structural operational semantics for the simple imperative language Transition

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL

Διαβάστε περισσότερα

Study on Re-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction

Study 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 περισσότερα

Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method

Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method Kensaku FUJII Isao WAKABAYASI Tadashi UJINO Shigeki KATO Abstract FUJITSU TEN Limited has developed "TOYOTA remium Sound System"

Διαβάστε περισσότερα

Math221: HW# 1 solutions

Math221: HW# 1 solutions Math: HW# solutions Andy Royston October, 5 7.5.7, 3 rd Ed. We have a n = b n = a = fxdx = xdx =, x cos nxdx = x sin nx n sin nxdx n = cos nx n = n n, x sin nxdx = x cos nx n + cos nxdx n cos n = + sin

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

SPECIAL FUNCTIONS and POLYNOMIALS

SPECIAL FUNCTIONS and POLYNOMIALS SPECIAL FUNCTIONS and POLYNOMIALS Gerard t Hooft Stefan Nobbenhuis Institute for Theoretical Physics Utrecht University, Leuvenlaan 4 3584 CC Utrecht, the Netherlands and Spinoza Institute Postbox 8.195

Διαβάστε περισσότερα

RG Tutorial xlc3.doc 1/10. To apply the R-G method, the differential equation must be represented in the form:

RG Tutorial xlc3.doc 1/10. To apply the R-G method, the differential equation must be represented in the form: G Tuorial xlc3.oc / iear roblem i e C i e C ( ie ( Differeial equaio for C (3 Thi fir orer iffereial equaio ca eaily be ole bu he uroe of hi uorial i o how how o ue he iz-galerki meho o fi ou he oluio.

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

Bayesian 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 περισσότερα

Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος. ιδάσκων : Α. Μουχτάρης. εύτερη Σειρά Ασκήσεων.

Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος. ιδάσκων : Α. Μουχτάρης. εύτερη Σειρά Ασκήσεων. Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος 2015 ιδάσκων : Α. Μουχτάρης εύτερη Σειρά Ασκήσεων Λύσεις Ασκηση 1. 1. Consder the gven expresson for R 1/2 : R 1/2

Διαβάστε περισσότερα

Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit

Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit Ting Zhang Stanford May 11, 2001 Stanford, 5/11/2001 1 Outline Ordinal Classification Ordinal Addition Ordinal Multiplication Ordinal

Διαβάστε περισσότερα

Areas and Lengths in Polar Coordinates

Areas and Lengths in Polar Coordinates Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the

Διαβάστε περισσότερα

Chapter 6 BLM Answers

Chapter 6 BLM Answers Chapter 6 BLM Answers BLM 6 Chapter 6 Prerequisite Skills. a) i) II ii) IV iii) III i) 5 ii) 7 iii) 7. a) 0, c) 88.,.6, 59.6 d). a) 5 + 60 n; 7 + n, c). rad + n rad; 7 9,. a) 5 6 c) 69. d) 0.88 5. a) negative

Διαβάστε περισσότερα