Μ 126 Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων
|
|
- Περσεφόνη Βενιζέλος
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Μ 6 Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων Ιωάννης Σταυρακάκης Αντώνης Παναγάκης Bscs o Sochsc Processes clug Mrov Bsc Newor Moelg Perormce vluo Desg Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6 PAR A BASICS O SOCHASIC PROCSS Probbly rom vrbles: Beroull rls; Posso Sochsc Processes: epee cremes; Weer & Posso Processes; sory & ergocy Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ
2 PAR Β Mrov Processes - Ppers Dscree / Couous me Mrov Processes Mrov Decso Queug moels perormce evluo Ppers o moelg eworg evromes???? Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 Merl e-clss Iroucory revew or probbles Sochsc Processes oes. Reerece boo: ``Probbly Rom Processes smo heory or geers H. Sr J. Woos Prece Hll eo chpers o Posso / Mrov processes rom Irouco o Sochsc Processes. Clr Chper o Mrov Decso probbly rom "Irouco o Operos Reserch". Hller G. Leberm Reserch rcles o Newor moelg perormce evluo Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 4
3 Reserch Ppers - 3 Α.3. Iervl vlbly esmo or proece coecos opcl ewors Α.4. Improveme o LRU cche or he eeco corol o log-lve hgh bwh lows Α.5. ergy-svg by low-power moes ADSL Ε.. A Mrov pproch or bes- chel seleco cogve ro ewors Ε.. r pce scheulg Wreless Mesh Newors Ε.3. A hybr NMCHO sohr vercl hover echque or heerogeeous wreless ewors Ε.4. ergy ece ewor cog-bse MAC or cooperve ARQ wreless ewors Ε.5 Perormce Alyss o O-he-spo Moble D Olog Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5 Reserch Ppers 3 Ε.6. Moelg comprso o ce seleco lgorhms opporusc roug Ε.7. Mrov Ch-bse perormce lyss o mulhop I wreless ewors Ε.8. hroughpu lyss moble hoc ewors wh recol es Ε.9. Dymc-cos-rewr coeco msso corol or mmzg sysem rewr 4G wreless mulhop relyg Ε.. rus-bse s Auheco or Mulower Wreless Newors Ε.. Coe-peerg Dymcs o Auoomous Cches Coe-cerc Newor Ε.. Ise Pger Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6 3
4 he pcure c' be splye. RLAIV RQUNC-BASD probbly # epermes whch A occurs P A lm ol # o eperme Commes:. Requres epermeo. s usully e ppromo Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 7 3. Covergece mples h s -> : A P A occurs less & less No h : A P A rol eo o covergece Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 8 4
5 AIOMAIC DINIION O PROBABILI PROBABILI SPAC Probbly Spce: ΩP Ω: Smple spce : σ-el geere by Ω P: A probbly mesure. I s se uco o ssyg: P A A P P A B P A P B A B A B Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 9 BRNOULLI RIALS Coser smple eperme wh Ω=s Ps=p & P=-p=q Coser ep. epermes: Ω =ΩΩ=ssss possble oucomes Coser ep. epermes: Ω =Ω Ω= possble oucomes... s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5
6 Jo Probbly: P P... P P... P ep. epermes Queso: Prob. o successes rls =? A Coser per Π oucome Ω coug successes ss... s s... P P ss... ss... p q hs prob. s he sme or AN per wh successes & - lures B Coser ll possble legme pers. here re:! Cll hem!! Boml coeces... Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ Aswer: P oucome muully sjo hs successes P rls P p q b p Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6
7 POISSON PROBABILI LAW Moelg lrge umber o smll corbuos Assume -> p-> such h p= =re o success P successes Comme: lm p p b e! I lrge p<< pprome bp e-p p** /! Cummulve rrvls corbue by lrge # o epee sources c be moele s Posso Above plus oher properes o Posso process me goo rc eve geeror moel Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 RANDOM VARIABLS RV A mppg rom Ω o he rel umbers ssyg: P C Mesures or RV: PD: p : P PM : P y y or scree - vlue RV Ω A ] R Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 4 7
8 8 SOM PROPRIS O PD jump hs uless rgh couous s o - ecresg P P P P Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5 AMPL-PD he pcure c' be splye. A o - ecresg A P P Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6
9 SOM PROPRIS O p - Are= P sce s o - ecresg Are P Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 7 MOR ON RVs Cool & jo PD/p/PM; epecos; momes mome geerg ucos & chrcersc ucos AMPL: Gve B= clcule /B /B ANSWR: / B / B P B P B P B P P Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 8 9
10 : : / B / B P / B P P / B P P B B P Noe: Gve co. PD mus rech = P> s srbue o vlues o by cresg he orgl mss by /P Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 9 AMPL: memoryless propery o epoel RV e ce c c c Coser h uro o clls s ep QUSION: Gve h cll s sll o us er o.e. clcule he probbly wll sll be o er s me us.e. A=P>+s > Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ
11 ANSWR: A P s P P s P c e e h s : P s c cs e e e s P e s cs P he hsory cor.e.lrey o or us oes o ler he resul c c s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ SQUNCS O RVs SOM K QUSIONS: Wh s he behvor o s -> or s very lrge? Wh s >> >> o Σ = >> >> >> >>? USUL IN: Deermg behvor sey-se.e. -> ; lso s esece or o Delg wh verges o lrge umber o smples Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ
12 SNSS O CONVRGNC O ω->ω verywhere e.: hols or ll ω Ω b Almos verywhere or wh probbly.e./wp: oes o hol ONL or ll ω A wh PA= c I Probbly: lm -> P ω-ω ε= ε> Me Squre M.S.: lm -> ω-ω = e I srbuo: lm -> = ; po o couy Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 COMPARISON O SNSS O CONVRGNC.e./wp e prob s MS Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 4
13 COMPARISON O SNSS O CONVRGNC AML/APPLICAION: LAW O LARG NUMBRS: Avergg WLLN : SLLN : ep. RVs S S S re... prob; coul be use o esme he me o uow RV S ep.... wh ; S prob. we Lw o Lrge Numbers - WLLN or b S.e.Srog Lw o ; he ; he Lrge Numbers - SLLN Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5 AMPL: Proo o WLLN or... RVs Usg Chebyshev s equly or =S / : Vr A P Vr S Vr S Vr hus : A S prob. ucorrele Vr Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6 3
14 4 AMPL/APPLICAION: CNRAL LIMI HORM ormlzg hols lwys... PD Norml coos geerl uer ; RVs; ep. N Vr Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 7 COMMN ON CL o hol loo or lo o RVs wh goo vrbly : or orml chrcersc uco o ep. ep. z z j w w w w w w w e w e w w Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 8
15 oly m w re el s vrce e RVs hve vrce res hve lmos zero w z z... w CL co hol... e Sme coclusos me om s well: m w 3 Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 9 z z Alervely he bove vrce requreme c be se s: SOCHASIC PROCSSS Prob spce P A mppg I s sochsc process e se e.g. me scree or couous s RV or y e Ierpreo : I s colleco o RVs ee o commo prob spce ; I Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 5
16 Ierpreo : I s mppg Ω co me ucos se o rel umbers or e s RV cse o RV smple ph or relzo Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 Ierpreo : I s mppg cos meucosse o rel umberscse o RV or e rel umber or e ω s RV relzo ω= or e ω s eermsc e uco 3 3 or e s RV ssoce wh Osclloscope vew reeze mge -> Smple ph Bloc scree ecep sl Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 3 6
17 7 DSCRIPION O A SOCH PROCSS Auocovrce : Auocorrelo : Me : Jo PD : * * l l R l l K l R l l C be cle by: g vge o specl srucure o some processes ep. cremes Mrov ec. Sory rgocy Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 33 PROCSS WIH INDPNDN INCRMNS N N N N S I S S I S p S p S y y y y y y y y y N N N N N ep. o... Le o WSS wp... mple : BINOMIAL COUNING PROCSS wh ep. cremes : he or re ep ll Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 34
18 Sory Src Sese Sory SSS : Neher prob behvor o ech or erepeeces chge wh WeSeseSory WSS: cos K l K Noe: l s o WSS s lsoo SSS boh me covrcere me-sh vr Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 35 s Le w H WINR PROCSS Le w : w s where w w p w p... w s s rom sequece whch creses by or ecreses by ech sep.rom wl Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 36 8
19 9 H WINR PROCSS 3 4 Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 37 eger / / # # Pr : prob. RV wh s e or / / / r r p p r r P r P r lures successes r P p p r r s s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 38
20 w wp wp W u W W W c be obe rom hose o he PM momes o h s. be he pecewse cos verso o Le Clerly / / h s. be he pecewse cos verso o Le Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 39 Deo o Weer Process he Weer process or Weer-Levy or Brow moo s he process whose srbuo s he lmg srbuo o s ->; he jump sze δ goes o zero s well s couous se couous me sochsc process. Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 4
21 Vr Vr or Suppose h vsh s -. he lm S so h he vrce oes o Vr Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 4 r * * * * * * Weer Ανάλυση και process Μοντελοποίηση moels Δικτύων - Ιωάννης he Σταυρακάκης choc / Αντώνης moo Παναγάκης o gs - ΕΚΠΑmolecules. 4
22 Noe: s he sum o... RVs w Cerl Lm heorem lmg process s creses woul be Guss he sme woul be epece or he Weer process s ->. e Vr oce h s o SSS sce chges wh me Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 43 he Weer process s emple o Guss process sce ll h -orer p s re Guss. hs c be see uvely s ollows: Le sce s s. By coserg he e umber o... RVs he CL we hve: y; s s s bewee s pplyg e s y s s s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 44
23 3 Usg he p or he creme Δ he epee creme propery o he Weer process we c erve he h -orer ps show hey re Guss. Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 45 Covrce or uocorrelo uco: m hus ] [ ] [ * * * s s K s s s s s s s s s K s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 46
24 MAN SQUAR CALCULUS & RGODICI CALCULUS: Dee lms egrls & ervves or SPs RGODICI: Coo uer whch me verges=esemble over Ω verges Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 47 Me Squre Couy A SP s couous N & S coo : R R R Noe : N & S coo or WSS s couous R SP : R R couous Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 48 4
25 5 Me Squre Dervve. ess SP : N &S coo or WSS Noe : ess N &S coo : Coo : R R Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 49 Momes o he Dervve SP s epece or SP wh ep. cremes ep. sce Guss whe ucorrele.e. s m ' ' u R u R R R R Weer SP - mple Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5
26 6 Me Squre Iegrl ess N & S coo : umber vlue o R.V. Noe : R b b b b b eermsc sgl Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5 b b b b K K R ] [ : SP WSS mple or or Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 5
27 mple or K A A zero me whe SP s lso Guss he A A s Weer : Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 53 RGODICI s SP smple ph/relzo me Averges A o ucos o re possble semble Averges re ypclly o possble bu eee Queso : Aswer :? A es ergoc some sese. Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 54 7
28 Deos : mples: or or A lm A verge o over ll wh he correspog probbly s weghs lm A? A R? Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 55 IMPORANOBSRVAION A ee or some sory or o be POSSIBL o be ergoc mus be sory me sh vr o cer ee Argume :Sce As ep.o me A he mus lso be ep.o me cos Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 56 8
29 IMPORANOBSRVAION B ee or some regulry or o be POSSIBL o be ergoc mus be regulr.e. me verges be ep.o Argume :Sce s ep.o ω A he A mus lso be ep.o cos A Comme o ee or regulry : or y shoul behve over me le y oher so h s NO eble by me verge or y shoul ehb over me ll s o behvor wh he proper "requecy & uro"s or y so h he me verge becomes equvle o esemble verge Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 57 DINIION : s ergoc : I s sory o some ee cos b I s c Coss regulr A A cos A re equl c s me & A operors re erchgeble - ub's heorem AMPL : semble Averge: semble Averge: A or P 4 or me sh - vr o regulr o ergoc. Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 58 9
30 De : Proo : M.S. RGODICI IN H MAN A N & S coo : lm * A K m.s. * ** A ** K Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 59 A mples: K he ** s ergoc he me K b K & K he s ergoc he me Proo : ** K K : K K K 4 rbrrly smll s Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6 3
31 3 M.S. RGODICI IN H AUOCORRLAION ** or SP.. : quvle.. * * K m s A m s R A N & S coo : : De Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6 M.S. RGODICI IN DISRIBUION o o be equl uvely epee or shoul be sympoclly epee or.e. shoul vsh o s mples h ** *** ] [ ] [ where ** oherwse Ie uco : * I I I I I A K I I I K K I I A I Noe : N & S coo : : De Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης Παναγάκης - ΕΚΠΑ 6
Processes; stationarity & ergodicity
Μ 6 Αάλ Ανάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων Ιωάννης Σταυρακάκης Αντώνης Παναγάκης Bc o Sochc rocee clug Mrov Bc Newor Moelg erormce vluo Deg Αναάλυση και Μοντελοποίηση Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης / Αντώνης
Probability and random variables: Bernoulli trials; Poisson Stochastic Processes: independent increments; Wiener & Poisson
ΠΜΣ 54 Μοντελοποίηση και Ανάλυση Απόδοσης Δικτύων Ιωάννης Σταυρακάκης Αντώνης Παναγάκης Bc o Sochc rocee clug Mrov Bc Newor Moelg erormce vluo Deg Μοντελοποίηση και Αναλυση Απόδοσης Δικτύων - Ιωάννης Σταυρακάκης
FORMULAE SHEET for STATISTICS II
Síscs II Degrees Ecoomcs d Mgeme FOMULAE SHEET for STATISTICS II EPECTED VALUE MOMENTS AND PAAMETES - Vr ( E( E( - Cov( E{ ( ( } E( E( E( µ ρ Cov( - E ( b E( be( Vr( b Vr( b Vr( bcov( THEOETICAL DISTIBUTIONS
Vidyamandir Classes. Solutions to Revision Test Series - 2/ ACEG / IITJEE (Mathematics) = 2 centre = r. a
Per -.(D).() Vdymndr lsses Solutons to evson est Seres - / EG / JEE - (Mthemtcs) Let nd re dmetrcl ends of crcle Let nd D re dmetrcl ends of crcle Hence mnmum dstnce s. y + 4 + 4 6 Let verte (h, k) then
Fourier Series. constant. The ;east value of T>0 is called the period of f(x). f(x) is well defined and single valued periodic function
Fourier Series Periodic uctio A uctio is sid to hve period T i, T where T is ve costt. The ;est vlue o T> is clled the period o. Eg:- Cosider we kow tht, si si si si si... Etc > si hs the periods,,6,..
Oscillatory integrals
Oscilltory integrls Jordn Bell jordn.bell@gmil.com Deprtment of Mthemtics, University of Toronto August, 0 Oscilltory integrls Suppose tht Φ C R d ), ψ DR d ), nd tht Φ is rel-vlued. I : 0, ) C by Iλ)
Poularikas A. D. Distributions, Delta Function The Handbook of Formulas and Tables for Signal Processing. Ed. Alexander D. Poularikas Boca Raton: CRC
Pulrik A. D. Diribui, Del Fuci The Hbk f Frmul Tble fr Sigl Prceig. E. Aleer D. Pulrik Bc R: CRC Pre LLC, 999 5 Diribui, Del Fuci 5. Te Fuci 5. Diribui 5.3 Oe-Dimeil Del Fuci 5.4 Emple 5.5 Tw-Dimeil Del
MA6451-PROBABILITY & RANDOM PROCESS. UNIT-IV-CORRELATION AND SPECTRAL DENSITIES By K.VIJAYALAKSHMI Dept. of Applied mathematics
M645-POBBILIY & NDOM POCESS UNI-IV-COELION ND SPECL DENSIIES By K.VIJYLKSHMI Dp. of pplid mhmics COELION ND SPECL DENSIIES Dfiniion: uo Corrlion h uo Corrlion of rndom procss {x}is dfind by xx xx im vrg
APPENDIX A DERIVATION OF JOINT FAILURE DENSITIES
APPENDIX A DERIVAION OF JOIN FAILRE DENSIIES I his Appedi we prese he derivaio o he eample ailre models as show i Chaper 3. Assme ha he ime ad se o ailre are relaed by he cio g ad he sochasic are o his
Appendix. The solution begins with Eq. (2.15) from the text, which we repeat here for 1, (A.1)
Aenix Aenix A: The equaion o he sock rice. The soluion egins wih Eq..5 rom he ex, which we reea here or convenience as Eq.A.: [ [ E E X, A. c α where X u ε, α γ, an c α y AR. Take execaions o Eq. A. as
George S. A. Shaker ECE477 Understanding Reflections in Media. Reflection in Media
Geoge S. A. Shake C477 Udesadg Reflecos Meda Refleco Meda Ths hadou ages a smplfed appoach o udesad eflecos meda. As a sude C477, you ae o equed o kow hese seps by hea. I s jus o make you udesad how some
If ABC is any oblique triangle with sides a, b, and c, the following equations are valid. 2bc. (a) a 2 b 2 c 2 2bc cos A or cos A b2 c 2 a 2.
etion 6. Lw of osines 59 etion 6. Lw of osines If is ny oblique tringle with sides, b, nd, the following equtions re vlid. () b b os or os b b (b) b os or os b () b b os or os b b You should be ble to
1. Functions and Operators (1.1) (1.2) (1.3) (1.4) (1.5) (1.6) 2. Trigonometric Identities (2.1) (2.2) (2.3) (2.4) (2.5) (2.6) (2.7) (2.8) (2.
ECE 3 Mh le Sprig, 997. Fucio d Operor, (. ic( i( π (. ( β,, π (.3 Im, Re (.4 δ(, ; δ( d, < (.5 u( 5., (.6 rec u( + 5. u( 5., > rc( β /, π + rc( β /,
Chapter 3 Diode and Thyristor Rectifiers
Cher Doe Thyror Recfer Dewe(D) Xu De. of Elecrcl & Comuer Egeerg Ryero Uery Coe Sgle-he hree-he oe recfer Hrmoc oro New efo of ower fcor Dlceme fcor oro fcor Sgle-he hree-he SCR recfer Mcroroceor corol
Fourier Series. Fourier Series
ECE 37 Z. Aliyazicioglu Elecrical & Compuer Egieerig Dep. Cal Poly Pomoa Periodic sigal is a fucio ha repeas iself every secods. x() x( ± ) : period of a fucio, : ieger,,3, x() 3 x() x() Periodic sigal
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 ();
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
Iterative Learning Control with a Forgetting Factor for Consensus Tracking in Multi-Agent Systems
33 E-mal: hxx@zju.edu.c :... : Ierave Learg Corol wh a Forgeg Facor for Cosesus racg Mul-Age Sysems Jgy Zheg Xogxog He Ymg Wu Zhehua Q College of Iformao Egeerg Zhejag Uversy of echology Hagzhou 33 Cha
SHORT REVISION. FREE Download Study Package from website: 2 5π (c)sin 15 or sin = = cos 75 or cos ; 12
SHORT REVISION Trigoometric Rtios & Idetities BASIC TRIGONOMETRIC IDENTITIES : ()si θ + cos θ ; si θ ; cos θ θ R (b)sec θ t θ ; sec θ θ R (c)cosec θ cot θ ; cosec θ θ R IMPORTANT T RATIOS: ()si π 0 ; cos
Lecture 12 Modulation and Sampling
EE 2 spring 2-22 Handou #25 Lecure 2 Modulaion and Sampling The Fourier ransform of he produc of wo signals Modulaion of a signal wih a sinusoid Sampling wih an impulse rain The sampling heorem 2 Convoluion
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
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
Στα επόμενα θεωρούμε ότι όλα συμβαίνουν σε ένα χώρο πιθανότητας ( Ω,,P) Modes of convergence: Οι τρόποι σύγκλισης μιας ακολουθίας τ.μ.
Στα πόμνα θωρούμ ότι όλα συμβαίνουν σ ένα χώρο πιθανότητας ( Ω,,). Modes of covergece: Οι τρόποι σύγκλισης μιας ακολουθίας τ.μ. { } ίναι οι ξής: σ μια τ.μ.. Ισχυρή σύγκλιση strog covergece { } lim = =.
A N A L I S I S K U A L I T A S A I R D I K A L I M A N T A N S E L A T A N S E B A G A I B A H A N C A M P U R A N B E T O N
I N F O T E K N I K V o l u m e 1 5 N o. 1 J u l i 2 0 1 4 ( 61-70) A N A L I S I S K U A L I T A S A I R D I K A L I M A N T A N S E L A T A N S E B A G A I B A H A N C A M P U R A N B E T O N N o v i
5 Ι ^ο 3 X X X. go > 'α. ο. o f Ο > = S 3. > 3 w»a. *= < ^> ^ o,2 l g f ^ 2-3 ο. χ χ. > ω. m > ο ο ο - * * ^r 2 =>^ 3^ =5 b Ο? UJ. > ο ο.
728!. -θ-cr " -;. '. UW -,2 =*- Os Os rsi Tf co co Os r4 Ι. C Ι m. Ι? U Ι. Ι os ν ) ϋ. Q- o,2 l g f 2-2 CT= ν**? 1? «δ - * * 5 Ι -ΐ j s a* " 'g cn" w *" " 1 cog 'S=o " 1= 2 5 ν s/ O / 0Q Ε!θ Ρ h o."o.
Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών. Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Thales Workshop, 1-3 July 2015.
Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Thles Worksho, 1-3 July 015 The isomorhism function from S3(L(,1)) to the free module Boštjn Gbrovšek Άδεια Χρήσης Το παρόν
To find the relationships between the coefficients in the original equation and the roots, we have to use a different technique.
Further Conepts for Avne Mthemtis - FP1 Unit Ientities n Roots of Equtions Cui, Qurti n Quinti Equtions Cui Equtions The three roots of the ui eqution x + x + x + 0 re lle α, β n γ (lph, et n gmm). The
CHAPTER (2) Electric Charges, Electric Charge Densities and Electric Field Intensity
CHAPTE () Electric Chrges, Electric Chrge Densities nd Electric Field Intensity Chrge Configurtion ) Point Chrge: The concept of the point chrge is used when the dimensions of n electric chrge distriution
Polynomial. Nature of roots. Types of quadratic equation. Relations between roots and coefficients. Solution of quadratic equation
Qudrti Equtios d Iequtios Polyomil Algeri epressio otiig my terms of the form, eig o-egtive iteger is lled polyomil ie, f ( + + + + + +, where is vrile,,,, re ostts d Emple : + 7 + 5 +, + + 5 () Rel polyomil
www.absolualarme.com met la disposition du public, via www.docalarme.com, de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont
w. ww lua so ab me lar m.co t me la sit po dis ion du c, bli pu via lar ca do w. ww me.co m, de la ion nta t do cu me on t ed hn iqu tec les en ce s, rι fιr ma rq ue se t lo go s, so nt la pr op riι tι
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
MATRICES WITH CONVOLUTIONS OF BINOMIAL FUNCTIONS, THEIR DETERMINANTS, AND SOME EXAMPLES
Journl of Alger umer Teor: Avne n Applon Volume umer 9 Pge -7 MATRICES WITH COVOLUTIOS OF BIOMIAL FUCTIOS THEIR DETERMIATS AD SOME EXAMPLES ORMA C SEVERO n PAUL J SCHILLO Meove Lne Wllmvlle Y USA e-ml:
Refined Hyers-Ulam approximation for Jensen and Euler-Lagrange Mappings
Reed Hyes-Ul oo o Jese d Eule-Lgge Mgs Joh Mchel Rsss d M (Sk Joh Rsss Pedgogcl Dee E E Seco o Mhecs d Iocs Nol d Cods Uvesy o Ahes 0 Hocous S. Ahes GREECE e-l: jsss@edu.uo.g URL:h://www.edu.uo.g/~jsss/
( ) ( t) ( 0) ( ) dw w. = = β. Then the solution of (1.1) is easily found to. wt = t+ t. We generalize this to the following nonlinear differential
Periodic oluion of van der Pol differenial equaion. by A. Arimoo Deparmen of Mahemaic Muahi Iniue of Technology Tokyo Japan in Seminar a Kiami Iniue of Technology January 8 9. Inroducion Le u conider a
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
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 :
Key Formulas From Larson/Farber Elementary Statistics: Picturing the World, Second Edition 2002 Prentice Hall
64_INS.qxd /6/0 :56 AM Page Key Formulas From Larson/Farber Elemenary Saisics: Picuring he World, Second Ediion 00 Prenice Hall CHAPTER Class Widh = round up o nex convenien number Maximum daa enry - Minimum
ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΗΜΥ ΔΙΑΚΡΙΤΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΔΟΜΕΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΗΜΥ Διακριτή Ανάλυση και Δομές Χειμερινό Εξάμηνο 6 Σειρά Ασκήσεων Ακέραιοι και Διαίρεση, Πρώτοι Αριθμοί, GCD/LC, Συστήματα
Derivation of the Filter Coefficients for the Ramp Invariant Method as Applied to Base Excitation of a Single-degree-of-Freedom System Revision B
Dervao of he Fler Coeffce for he Ramp Ivara Meho a Apple o Bae Excao of a Sgle-egree-of-Freeom Sem Revo B B om Irve Emal: om@vbraoaa.com Aprl, 0 Irouco Coer he gle-egree-of-freeom em Fgure. m &&x k c &&
AMS 212B Perturbation Methods Lecture 14 Copyright by Hongyun Wang, UCSC. Example: Eigenvalue problem with a turning point inside the interval
AMS B Perturbtion Methods Lecture 4 Copyright by Hongyun Wng, UCSC Emple: Eigenvlue problem with turning point inside the intervl y + λ y y = =, y( ) = The ODE for y() hs the form y () + λ f() y() = with
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΕΚΘΕΤΙΚΗ ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΑ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ ΛΕΜΟΝΙΑ ΓΕΩΡ. ΜΠΟΥΤΣΚΟΥ ΕΡΓΑΣΙΑ Που υποβλήθηκε στο Τμήμα Στατιστικής του Οικονομικού Πανεπιστημίου ΑΘηνών ως μέρος των απαιτήσεων
Theoretical Competition: 12 July 2011 Question 2 Page 1 of 2
Theoretcl Competton: July Queston ge of. Ηλεκτρισμένη Σαπουνόφουσκα Θεωρήστε μια σφαιρική σαπουνόφουσκα ακτίνας. Ο αέρας στο εσωτερικό της σαπουνόφουσκας έχει πυκνότητα ρ και θερμοκρασία T. Η σαπουνόφουσκα
Probability theory STATISTICAL METHODS FOR SAFETY ANALYSIS FMS065 TABLE OF FORMULÆ (2016) Basic probability theory. One-dimensional random variables
Lund University Centre for Mthemticl Sciences Mthemticl Sttistics STATISTICAL METHODS FOR SAFETY ANALYSIS FMS065 TABLE OF FORMULÆ (06) Probbility theory Bsic probbility theory Let S be smple spce, nd let
The Early Universe Big Bang Cosmology: Einstein Universe Friedmann-Lemaître Universe Einstein-deSitter Universe
Seminr The Erly Universe Big Bng Cosmology: Einsein Universe Friemnn-Lemîre Universe Einsein-eSier Universe by Oliver Schmi Ouline The observe universe Meric of he universe Curvure Einsein Equion Cosmologicl
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 :
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
University of Washington Department of Chemistry Chemistry 553 Spring Quarter 2010 Homework Assignment 3 Due 04/26/10
Universiy of Washingon Deparmen of Chemisry Chemisry 553 Spring Quarer 1 Homework Assignmen 3 Due 4/6/1 v e v e A s ds: a) Show ha for large 1 and, (i.e. 1 >> and >>) he velociy auocorrelaion funcion 1)
Matrices 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
The one-dimensional periodic Schrödinger equation
The one-dmensonal perodc Schrödnger equaon Jordan Bell jordan.bell@gmal.com Deparmen of Mahemacs, Unversy of Torono Aprl 23, 26 Translaons and convoluon For y, le τ y f(x f(x y. To say ha f : C s unformly
Appendix B Table of Radionuclides Γ Container 1 Posting Level cm per (mci) mci
3 H 12.35 Y β Low 80 1 - - Betas: 19 (100%) 11 C 20.38 M β+, EC Low 400 1 5.97 13.7 13 N 9.97 M β+ Low 1 5.97 13.7 Positrons: 960 (99.7%) Gaas: 511 (199.5%) Positrons: 1,199 (99.8%) Gaas: 511 (199.6%)
Vidyalankar. Vidyalankar S.E. Sem. III [BIOM] Applied Mathematics - III Prelim Question Paper Solution. 1 e = 1 1. f(t) =
. (a). (b). (c) f() L L e i e Vidyalakar S.E. Sem. III [BIOM] Applied Mahemaic - III Prelim Queio Paper Soluio L el e () i ( ) H( ) u e co y + 3 3y u e co y + 6 uy e i y 6y uyy e co y 6 u + u yy e co y
A NOTE ON ENNOLA RELATION. Jae Moon Kim and Jado Ryu* 1. INTRODUCTION
TAIWANESE JOURNAL OF MATHEMATICS Vol 8, No 5, pp 65-66, Ocober 04 DOI: 0650/m804665 Th paper avalable ole a hp://ouralawamahocorw A NOTE ON ENNOLA RELATION Jae Moo Km ad Jado Ryu* Abrac Eola ve a example
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.
(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
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
Other 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 :
) 2. δ δ. β β. β β β β. r k k. tll. m n Λ + +
Techical Appedix o Hamig eposis ad Helpig Bowes: The ispaae Impac of Ba Cosolidaio (o o be published bu o be made available upo eques. eails of Poofs of Poposiios 1 ad To deive Poposiio 1 s exac ad sufficie
On homeomorphisms and C 1 maps
arxv:1804.10691v1 [mah.gm] 7 Apr 018 On homeomorphsms and C 1 maps Nkolaos E. Sofronds Deparmen of Economcs, Unversy of Ioannna, Ioannna 45110, Greece. nsofron@oene.gr, nsofron@cc.uo.gr Absrac Our purpose
C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions
C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions Paul Liu November 15, 2007 Note that these are sample solutions only; in many cases there were many acceptable answers. 1 Reynolds Problem 10.1 1.1 Normal-order
Example Sheet 3 Solutions
Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note
CHAPTER-III HYPERBOLIC HSU-STRUCTURE METRIC MANIFOLD. Estelar
CHAPE-III HPEBOLIC HSU-SUCUE MEIC MANIOLD I this chpte I hve obtied itebility coditios fo hypebolic Hsustuctue metic mifold. Pseudo Pojective d Pseudo H-Pojective cuvtue tesos hve bee defied i this mifold.
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
Introduction to Numerical Analysis. Marek Kręglewski
Iroduo o Numerl Alss Mre Kręglews Course oe Wee Wee Wee Wee Wee 5 Wee 6 Wee 7 Wee 8 Wee 9 Wee Wee Wee Wee Wee Wee 5 Soluos o oler equos oe vrle: e seo lgorm. Derel lulus. Te Newo-Rpso meod, e se meod.
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
! " # $ $ % # & ' (% & $ &) % & $ $ # *! &+, - &+
! " # $ $ % # & ' (% & $ &) % & $ $ # *! &+, - &+ &) + ) &) $, - &+ $ " % +$ ". # " " (% +/ ". 0 + 0 1 +! 1 $ 2 1 &3 # 2 45 &.6#4 2 7$ 2 2 2! $/, # 8 ! "#" $% & '( %! %! # '%! % " "#" $% % )% * #!!% '
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
( ) ( ) ( ) Fourier series. ; m is an integer. r(t) is periodic (T>0), r(t+t) = r(t), t Fundamental period T 0 = smallest T. Fundamental frequency ω
Fourier series e jm when m d when m ; m is an ineger. jm jm jm jm e d e e e jm jm jm jm r( is periodi (>, r(+ r(, Fundamenal period smalles Fundamenal frequeny r ( + r ( is periodi hen M M e j M, e j,
[ ] ( l) ( ) Option 2. Option 3. Option 4. Correct Answer 1. Explanation n. Q. No to n terms = ( 10-1 ) 3
Q. No. The fist d lst tem of A. P. e d l espetively. If s be the sum of ll tems of the A. P., the ommo diffeee is Optio l - s- l+ Optio Optio Optio 4 Coet Aswe ( ) l - s- - ( l ) l + s+ + ( l ) l + s-
d dt S = (t)si d dt R = (t)i d dt I = (t)si (t)i
d d S = ()SI d d I = ()SI ()I d d R = ()I d d S = ()SI μs + fi + hr d d I = + ()SI (μ + + f + ())I d d R = ()I (μ + h)r d d P(S,I,) = ()(S +1)(I 1)P(S +1, I 1, ) +()(I +1)P(S,I +1, ) (()SI + ()I)P(S,I,)
( )( ) La Salle College Form Six Mock Examination 2013 Mathematics Compulsory Part Paper 2 Solution
L Slle ollege Form Si Mock Emintion 0 Mthemtics ompulsor Prt Pper Solution 6 D 6 D 6 6 D D 7 D 7 7 7 8 8 8 8 D 9 9 D 9 D 9 D 5 0 5 0 5 0 5 0 D 5. = + + = + = = = + = =. D The selling price = $ ( 5 + 00)
Perturbation Series in Light-Cone Diagrams of Green Function of String Field
Petuto Sees ht-coe Dms of ee Fucto of St Fel Am-l Te-So Km Chol-M So- m Detmet of Eey Scece Km l Su Uvesty Pyoy DPR Koe E-y Km l Su Uvesty Pyoy DPR Koe Detmet of Physcs Km l Su Uvesty Pyoy DPR Koe Astct
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.
Fourier Transform. Fourier Transform
ECE 307 Z. Aliyziioglu Eleril & Compuer Engineering Dep. Cl Poly Pomon The Fourier rnsform (FT is he exension of he Fourier series o nonperiodi signls. The Fourier rnsform of signl exis if sisfies he following
Chapter 22 - Heat Engines, Entropy, and the Second Law of Thermodynamics
apter - Heat Engines, Entropy, and te Seond Law o ermodynamis.1 (a).0 J e 0.069 4 or 6.94% 60 J (b) 60 J.0 J J. e eat to melt 1.0 g o Hg is 4 ml 1 10 kg 1.18 10 J kg 177 J e energy absorbed to reeze 1.00
Solutions_3. 1 Exercise Exercise January 26, 2017
s_3 Jnury 26, 217 1 Exercise 5.2.3 Apply composite Simpson s rule with m = 1, 2, 4 pnels to pproximte the integrls: () x 2 dx = 1 π/2 3, (b) cos(x) dx = 1, (c) e x dx = e 1, nd report the errors. () f(x)
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
Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη
Άσκηση 8 Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη Δ. Φ. Αναγνωστόπουλος Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ιωάννινα 2013 Άσκηση 8 ii Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη Πίνακας περιεχομένων
!"!# ""$ %%"" %$" &" %" "!'! " #$!
" "" %%"" %" &" %" " " " % ((((( ((( ((((( " %%%% & ) * ((( "* ( + ) (((( (, (() (((((* ( - )((((( )((((((& + )(((((((((( +. ) ) /(((( +( ),(, ((((((( +, 0 )/ (((((+ ++, ((((() & "( %%%%%%%%%%%%%%%%%%%(
3. Υπολογίστε το μήκος κύματος de Broglie (σε μέτρα) ενός αντικειμένου μάζας 1,00kg που κινείται με ταχύτητα1 km/h.
1 Ο ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΑΣΚΗΣΕΙΣ 1. Ποια είναι η συχνότητα και το μήκος κύματος του φωτός που εκπέμπεται όταν ένα e του ατόμου του υδρογόνου μεταπίπτει από το επίπεδο ενέργειας με: α) n=4 σε n=2 b) n=3 σε n=1 c)
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
Homomorphism of Intuitionistic Fuzzy Groups
International Mathematical Forum, Vol. 6, 20, no. 64, 369-378 Homomorphism o Intuitionistic Fuzz Groups P. K. Sharma Department o Mathematics, D..V. College Jalandhar Cit, Punjab, India pksharma@davjalandhar.com
L.K.Gupta (Mathematic Classes) www.pioeermathematics.com MOBILE: 985577, 4677 + {JEE Mai 04} Sept 0 Name: Batch (Day) Phoe No. IT IS NOT ENOUGH TO HAVE A GOOD MIND, THE MAIN THING IS TO USE IT WELL Marks:
Solutions 3. February 2, Apply composite Simpson s rule with m = 1, 2, 4 panels to approximate the integrals:
s Februry 2, 216 1 Exercise 5.2. Apply composite Simpson s rule with m = 1, 2, 4 pnels to pproximte the integrls: () x 2 dx = 1 π/2, (b) cos(x) dx = 1, (c) e x dx = e 1, nd report the errors. () f(x) =
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
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
Homework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
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
THE PUBLISHING HOUSE PROCEEDINGS OF THE ROMANIAN ACADEMY, Series A, OF THE ROMANIAN ACADEMY Volume 15, Number 2/2014, pp
THE PUBLISHING HOUSE PROCEEDINGS OF THE ROMANIAN ACADEMY, Series A, OF THE ROMANIAN ACADEMY Volume 5, Number /0, pp. 07 DOUBLY STOCHASTIC MODELS WITH ASYMMETRIC GARCH ERRORS Muhmmd SHERAZ Uniersiy o Buchres,
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
Space-Time Symmetries
Chapter Space-Time Symmetries In classical fiel theory any continuous symmetry of the action generates a conserve current by Noether's proceure. If the Lagrangian is not invariant but only shifts by a
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
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
Uniform Convergence of Fourier Series Michael Taylor
Uniform Convergence of Fourier Series Michael Taylor Given f L 1 T 1 ), we consider the partial sums of the Fourier series of f: N 1) S N fθ) = ˆfk)e ikθ. k= N A calculation gives the Dirichlet formula
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
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
Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ. Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής
ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΟΜΗ ΚΑΙ Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής ΤΟ ΜΕΓΕΘΟΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ Ατομική ακτίνα (r) : ½ της απόστασης μεταξύ δύο ομοιοπυρηνικών ατόμων, ενωμένων με απλό ομοιοπολικό δεσμό.
Homework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
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
Low ESR Tantalum Capacitors (TCR Series)
Low SR Tnlum pciors (TR Series) Pr Numer Srucure Feures: RoHS omplin nd Hlogen Free Lower SR hn sndrd Tnlum xcellen frequency chrcerisics nd impednce Lser mrking for esy idenificion Volge rnge: 4V o 50V
I Feel Pretty VOIX. MARIA et Trois Filles - N 12. BERNSTEIN Leonard Adaptation F. Pissaloux. ι œ. % α α α œ % α α α œ. œ œ œ. œ œ œ œ. œ œ. œ œ ƒ.
VOX Feel Pretty MARA et Trois Filles - N 12 BERNSTEN Leonrd Adpttion F. Pissloux Violons Contrebsse A 2 7 2 7 Allegro qd 69 1 2 4 5 6 7 8 9 B 10 11 12 1 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2 24 C 25 26 27 28 29