at 3 at 13 (r1=1 r2=1)
|
|
- Θάλεια Βιτάλη
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1
2
3
4 lb at 3 at 13 (r1=1 r2=1)
5 Peterson 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do {i} 12:do {j} 4: r[] R1 F2 { F2 i 4 } 13: r[] R3 F1; { F1j 13 } 5: r[] R2 T { T i 5 } 14: r[] R4 T; { Tj 14 } 6:while R1 R2 1 {i end } 15:while R3 R4 2; {j end } 7:skip (* CS1 *) 16:skip (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 9: 18: G. L. Peterson. Myths about the mutual exclusion problem. Inf. Process. Lett., 12(3): , doi: / (81)90106-X. URL 1: {true}... 10: {true}... 7: { at{16}}... 16: { at{7}}... 9: {true} 18: {true}
6
7 read x write x write x write x read x write x
8 lb at 3 at 13 r1=1 r2=1
9 Peterson 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7:skip (* CS1 *) 16:skip (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 9: 18:
10 Peterson 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7:skip (* CS1 *) 16:skip (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 9: 18:
11
12 Domain of sets of candidate executions! c " c Invariance domain " i Domain of sets of histories! i! h! e! h " h Domain of sets of executions " e Domain of sets of interleaved traces
13 eee ee
14 lb 0} w 0 w 0 ; { w, 0 w}, 0 { 0}, { r 1 { w 12, w 0 }, { 1}, { 0} { w 12, w 2 }, { 1}, { 1} w}, 2 { 1}, { 1} { 1} r 11 w 12 { w 12, w 2 { w 12, w 2 }, { 1},
15 rf rw rf τ = τ 0 ν,... r ν,... τ 1 ν ((r)) = w
16 lb 1:,r1=0 0:, start w 0 ; w 0 11:,r2=0 r 1 2:,r1=1 rf r 11 12:,r2=1 w 2 3:,r1=1 w 12 13:,r2=1
17
18 lb 1:,r1=0 0:, start w 0 ; w 0 11:,r2=0 r 1 2:,r1=1 rf r 11 12:,r2=1 w 2 3:,r1=1 w 12 13:,r2=1
19 rf! n τ 0 τ i, i=1 IW in τ 0 po e e' e,e' po τiτi' τi'' τi'''
20 lb w 0 ; w 0 IW r 1 po rf r 11 po w 2 w 12
21 loc ext co fr frrf co
22 r 1 rf rf w 0 ; co w 0 IW r 11 po w 2 fr po w 12
23 "co.cat" co let fold f = let rec fold_rec (es,y) = match es with {} -> y e ++ es -> fold_rec (es, f(e,y)) end in fold_rec let map f = fun es -> fold (fun (e,y) -> f e ++ y) (es,{}) let rec cross S = match S with {} -> { 0 } S1 ++ S -> let yss = cross S in fold (fun (e1,r) -> map (fun t -> e1 t) yss r) (S1,{}) end let co0 = loc & (IW * (W\IW)) let makeco(s) = linearisations(s,co0) let same-loc-writes = loc & (W*W) let allcol = map makeco (classes (same-loc-writes)) let allco = cross allcol with co from allco
24
25 lb 0} w 0 w 0 ; { w, 0 w}, 0 { 0}, { r 12 { w 12, w 0 }, { 1}, { 0} { w 12, w 2 }, { 1}, { 1} w}, 2 { 1}, { 1} { 1} r 11 w 12 { w 12, w 2 { w 12, w 2 }, { 1},
26 lb π π rf w w 1:,r1=0 r 12 2:,r1=1 0:, start rf w 0 ; w 0 11:,r2=0 r 11 12:,r2=1 π π r rf rf w w 12 3:,r1=1 w 2 13:,r2=1
27 lb irreflexive po ; rf ; po; rf w 0 ; w 0 IW r 12 po w 12 rf r 11 po w 2
28
29 rf rf rf
30 { x = 0; y = 0; } P0 P1 ; r[] r1 x r[] r2 y ; w[] y 1 w[] x 1 ; J. Alglave and L. Maranget. herd7. virginia.cs.ucl.ac.uk/herd, 31 Aug
31 cat J. Alglave. A Shared Memory Poetics. PhD thesis, Université Paris 7, J. Alglave, P. Cousot, and L. Maranget. Syntax and semantics of the cat language. HSA Foundation, Version 1.1:38 p., 16 Oct 2015b. URL
32 let co = (IW*W) & loc let fr = (rf^-1;co) acyclic po rf co fr as sc let co = (IW*W) & loc let fr = (rf^-1;co) let po-loc = po & loc acyclic po-loc rf co fr as scpv let ppo = po \ (W*R) let rfe = rf & ext acyclic ppo rfe co fr as tso lb lblb acyclic (po rf) as lb
33 Lisa { x = 0; y = 0; } P0 P1 ; r[] r1 x r[] r2 y ; f[dep] f[lw] ; w[] y 1 w[] x 1 ; { x = 0; y = 0; } P0 P1 ; r[] r1 x r[] r2 y ; r2 = xor r1 r1 mfence ; r3 = r2+1 w[] y r3 w[] x r3 ;
34 cat _ IWWRF po rf locext, *; &\+^-1, irreflexive r, acyclic r, empty r, not empty r
35 let fr = rf^-1;co acyclic po-loc rf co fr as scpv let deps = addr data let rdw = po-loc & (fre;rfe) let detour = po-loc & (coe ; rfe) let ii0 = deps rfi rdw let ic0 = 0 let ci0 = ctrlcfence(isb) detour let cc0 = deps ctrl (addr;po) let rec ii = ii0 ci (ic;ci) (ii;ii) and ic = ic0 ii cc (ic;cc) (ii;ic) and ci = ci0 (ci;ii) (cc;ci) and cc = cc0 ci (ci;ic) (cc;cc) let ppo = ii & R*R ic & R*W let dmb = fencerel(dmb) let dsb = fencerel(dsb) let fences = dmb dsb let A-cumul = rfe;fences let hb = ppo fences rfe acyclic hb as no-thin-air let prop-base = (fences A-cumul);hb* let prop = (prop-base & W*W) (com*; prop-base*; fences; hb*) irreflexive fre;prop;hb* as observation acyclic co prop as propagation
36
37 rf
38 cat
39 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
40 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
41 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:repeat {i} 12:repeat {j} 4: r[] R1 F2 { F2 i 4 } 13: r[] R3 F1; { F1j 13 } 5: r[] R2 T { T i 5 } 14: r[] R4 T; { Tj 14 } 6:until R1 R2 = 1 {i end } 15:until R3 R4 = 2; {j end } 7:skip (* CS1 *) 16:skip (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 9: 18:
42 ς i = Γ i, i } τ i start rf k 0 k 1 k p k n 1 κ i 0, θ i 0, ρ i 0, ν i 0 κ i n 1, θ i n 1, ρ i n 1, ν i n 1 l, θ i p, ρ i p, ν i p τ i 0 τ i 1 τ i p τ i n 1
43 ς i = rf Γ i, i π i = ς i Γ i τ i start k 0, k 1 k p k n 1 κ i 0, θ i 0, ρ i 0, ν i 0 κ i n 1, θ i n 1, ρ i n 1, ν i n 1 l, θ i p, ρ i p, ν i p τ i 0 α a ({π i i })! $ p Pi τ i 1 $ l L(p) % i τ i p τ i n 1 { κ i 0,k 0, θ i 0,k 0, ρ i 0,k 0, ν i 0,k 0,..., ν i p 1,k p 1, θ i p,k p, ρ i p,k p, ν i p,k p, κ i p+1,k p+1,..., κ i n 1,k n 1, θ i n 1,k n 1, ρ i n 1,k n 1, νn 1,k i n 1, Γrf i q [0, n[ \ {p}. τq i = kq s κ i q,k q, θ i q,k q, ρ i q,k q, ν i q,k q τ i p kp = s l, θ i p,k p, ρ i p,k p, ν i p,k p }.
44 rf
45 0: { w F1 false; w F2 false; w T 0; } {F1=false F2=false T=0} } 1: {R1=0 R2=0} 10: {R3=0 R4=0} w[] F1 true w[] F2 true; 2: {R1=0 R2=0} 11: {R3=0 R4=0} w[] T 2 w[] T 1; 3: {R1=0 R2=0} 12: {R3=0 R4=0} do {i} do {j} 4: {(i=0 R1=0 R2=0) 13: {(j=0 R3=0 R4=0) (i>0 R1=F2 i 1 4 R2=T i 1 5 )} (j>0 R3=F1 j 1 13 R4=T j 1 14 )} r[] R1 F2 { F2 i 4 } r[] R3 F1 { F1j 13 }; 5: {R1=F2 i 4 (i=0 R2=0) (i>0 R2=T i 1 )} 5 14: {R3=F1 j 13 (j=0 R4=0) (j>0 R4=T j 1 14 )} r[] R2 T { T i 5 } r[] R4 T; { Tj 14 } 6: {R1=F2 i 4 R2=Ti 5 } 15: {R3=F1j 13 R4=Tj 14 )} while R1 R2 1 {i end } while R3 R4 2 {j end } ; 7: { F2 i end 4 T i end 5 =1} 16: { F1 j end 13 T j end 14 =2} skip (* CS1 *) skip (* CS2 *) 8: { F2 i end 4 T i end 5 =1} 17: { F1 j end 13 T j end 14 =2} w[] F1 false w[] F2 false; 9: { F2 i end 4 T i end 5 =1} 18: { F1 j end 13 T j end 14 =2} rf
46 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
47 rf wxvrθx rf read x R { x θ } θ θ vrf fence write R x
48 rf wθxvrθxx θ rf θ x x θ v
49 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
50 rf
51 at 7 at 16 ( F2 i end 4 T i end 5 = 1) ( F1 j end 13 Tj end 14 = 2)}!i.e. the invariants at lines 7: and 16: hold" S com!since by taking i = i end and j = j end, we have (F2 i 4 = false T i 5 = 1) (F1 j 13 = false Tj 14 = 2)" specification S com! [ i, j.[rf F2 i 4, 0:, false rf F2 i 4, 17:, false rf T i 5, 11:, 1 ] [rf F1 j 13, 0:, false rf F1 j 13, 8:, false rf T j 14, 2:, 2 ]]
52 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
53 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
54 cat
55 specification S com! [ i, j.[rf F2 i 4, 0:, false rf F2 i 4, 17:, false rf T i 5, 11:, 1 ] [rf F1 j 13, 0:, false rf F1 j 13, 8:, false rf T j 14, 2:, 2 ]] cat
56 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: co rf P1: co 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; po 3:do 12:do fr 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 4 fr 10 po 13 fr 1 po 4 case 1: 0:F2,0:F1 po 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: rf P1: co po 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 fr 11:w[] T 1; 3:do co 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 11 co 2 po 4 fr 10 po 11 case 2b: 0:F2,1:F1 (11 co 2) 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; po 2:w[] T 2 rf 11:w[] T 1; 3:do co 12:do fr 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 14 fr 11 po 14 case 2a: 0:F2,1:F1 (2 co 11) 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: co rf P1: 1:w[] F1 true fr 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; po 3:do co 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 2 co 11 po 13 fr 1 po 2 case 3a: 10:F2,0:F1 (2 co 11)
57 fr 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true rf 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do po co 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 8:w[] F1 false 5 fr 2 po 5 case 3b: 10:F2,0:F1 (11 co 2) 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: rf 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; po 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do fr co 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 5 fr 2 po 5 case 4b: 10:F2,1:F1 (11 co 2) 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 rf 11:w[] T 1; po 3:do 12:do fr co 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 17:w[] F2 false; fr po 14 case 4a: 10:F2,1:F1 (2 co 11) 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false 17:w[] F2 false; 4 po 8 rf 13 po 17 rf 4 case 5: 17:F2,8:F1
58 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do po 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T rf 14: r[] R4 T; po 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false cut 17:w[] F2 false; 7 po 8 rf 13 po 17 cut 7 case 6: 8:F1 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do po 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) po 8:w[] F1 false cut 17:w[] F2 false; 16 po 17 rf 4 po 7 cut 16 case 7: 17:F2 cutcat f[p0]f[p1] irreflexive fr;po;fr;po irreflexive fr;po irreflexive co;po;fr;po irreflexive po;rf;po;rf irreflexive po;rf;po;cut
59 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
60 irreflexive fr;po;fr;po irreflexive fr;po irreflexive co;po;fr;po irreflexive po;rf;po;rf irreflexive po;rf;po;cut cat let fr = (rf^-1 ; co) acyclic po rf co fr as sc
61 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do po 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T rf 14: r[] R4 T; po 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) 8:w[] F1 false cut 17:w[] F2 false; 7 po 8 rf 13 po 17 cut 7 case 6: 8:F1 0:{ w F1 false; w F2 false; w T 0; } P0: P1: 1:w[] F1 true 10:w[] F2 true; 2:w[] T 2 11:w[] T 1; 3:do 12:do po 4: r[] R1 F2 13: r[] R3 F1; 5: r[] R2 T 14: r[] R4 T; 6:while R1 R2 1 15:while R3 R4 2; 7: f[p0] (* CS1 *) 16: f[p1] (* CS2 *) po 8:w[] F1 false cut 17:w[] F2 false; 16 po 17 rf 4 po 7 cut 16 case 7: 17:F2 π π π r rf rf w w π rf w
62 let fr = (rf^-1;co) let po-loc = po & loc acyclic po-loc rf co fr as scpv let ppo = po \ (W*R) let rfe = rf & ext acyclic ppo rfe co fr as tso w1,r4 fr ; po ; fr ; po is wr ppo
63 cat
64 0:{ F1 = 0; F2 = 0; T = 0; } 1: w[] F1 1 10: w[] F2 1 ; 2: w[] T 2 11: w[] T 1 ; 3: do 12: do ; f[fhw] f[fhw] ; 4: r[] r1 F2 13: r[] r3 F1 ; 5: r[] r2 T 14: r[] r4 T ; 6: while r1 r2 1 15: while r3 r4 1 ; 7: (* CS1 *) 16: (* CS2 *) ; f[fhw] f[fhw] ; 8: w[] F1 0 L17: w[] F2 0 ; let fhw = (po & (_ * F)) ; po let fre = (rf^-1;co) & ext irreflexive fhw;fre; fhw;fre fenceskip cat
65 algorithm A invariant specification S inv communication specification S com concistency hypothesis H com consistency model M invariance proof S com! S inv inclusion proof H com S com consistency proof M H com algorithm A proved correct w.r.t. H com and S inv H com! S inv algorithm A proved correct w.r.t. M and S inv M! S inv
66 Peterson Mʹ Mʹ fhw fhwmfence fhwdbmdsb
67
68 cat cat
69
70
Dynamic types, Lambda calculus machines Section and Practice Problems Apr 21 22, 2016
Harvard School of Engineering and Applied Sciences CS 152: Programming Languages Dynamic types, Lambda calculus machines Apr 21 22, 2016 1 Dynamic types and contracts (a) To make sure you understand the
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS)
Μια ταπεινή προσπάθεια κατανόησης του χαλαρού μοντέλου μνήμης της C/C++ Βίκτωρ Βαφειάδης Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS) Σημασιολογία των παράλληλων προγραμμάτων Μοντέλα μνήμης (memory
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
Partial 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
LTL to Buchi. Overview. Buchi Model Checking LTL Translating LTL into Buchi. Ralf Huuck. Buchi Automata. Example
Overview LTL to Buchi Buchi Model Checking LTL Translating LTL into Buchi Ralf Huuck Buchi Automata Example Automaton which accepts infinite traces δ A Buchi automaton is 5-tuple Σ, Q, Q 0,δ, F Σ is a
Reminders: 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
Αλγόριθμοι. Α. Υπολογιστικά Προβλήματα. Β. Εισαγωγή στους Αλγόριθμους. Γ. ομή Αλγόριθμων. Δ. ομές εδομένων
Αλγόριθμοι Α. Υπολογιστικά Προβλήματα Β. Εισαγωγή στους Αλγόριθμους Γ. ομή Αλγόριθμων Δ. ομές εδομένων Α. Υπολογιστικά Προβλήματα Πρόβλημα: Μια μη αποδεκτή κατάσταση που χρειάζεται επίλυση. Η διατύπωση
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2. Περιγραφή της Κίνησης. 2.1 Κίνηση στο Επίπεδο
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Περιγραφή της Κίνησης Στο κεφάλαιο αυτό θα δείξουμε πώς να προγραμματίσουμε απλές εξισώσεις τροχιάς ενός σωματιδίου και πώς να κάνουμε βασική ανάλυση των αριθμητικών αποτελεσμάτων. Χρησιμοποιούμε
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
LAD Estimation for Time Series Models With Finite and Infinite Variance
LAD Estimatio for Time Series Moels With Fiite a Ifiite Variace Richar A. Davis Colorao State Uiversity William Dusmuir Uiversity of New South Wales 1 LAD Estimatio for ARMA Moels fiite variace ifiite
Maude 6. Maude [1] UIUC J. Meseguer. Maude. Maude SRI SRI. Maude. AC (Associative-Commutative) Maude. Maude Meseguer OBJ LTL SPIN
78 Maude 1 Maude [1] UIUC J. Meseguer ( 1 ) ( ) Maude Maude SRI 90 UIUC SRI Maude SRI S. Eker C++ Maude 2 Maude Meseguer OBJ 1983-84 OBJ2[3] OBJ Maude OBJ 1 CafeOBJ 3 Maude 4 Maude CafeOBJ Maude: A Computer
Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider
Every set of first-order formulas is equivalent to an independent set
Every set of first-order formulas is equivalent to an independent set May 6, 2008 Abstract A set of first-order formulas, whatever the cardinality of the set of symbols, is equivalent to an independent
Lecture 2. Soundness and completeness of propositional logic
Lecture 2 Soundness and completeness of propositional logic February 9, 2004 1 Overview Review of natural deduction. Soundness and completeness. Semantics of propositional formulas. Soundness proof. Completeness
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
ÔÏÕËÁ ÓÁÑÑÇ ÊÏÌÏÔÇÍÇ
ΤΑΞΗ: 3 η ΤΑΞΗ ΕΠΑ.Λ. (Α Β ΟΜΑ Α) ΜΑΘΗΜΑ: ΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ / ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ ΘΕΜΑ Α Α.1. Α.2. Α.3. Α.4. 1 - Σωστό 2 - Σωστό 3 - Λάθος 4 - Λάθος 5 Σωστό 1 δ 2 ε 3 β 4 γ 5 α Ηµεροµηνία: Κυριακή 14 Απριλίου
Κεφάλαιο 4 Σημασιολογία μιας Απλής Προστακτικής Γλώσσας
Κεφάλαιο 4 Σημασιολογία μιας Απλής Προστακτικής Γλώσσας Προπτυχιακό μάθημα Αρχές Γλωσσών Προγραμματισμού Π. Ροντογιάννης 1 Εισαγωγή - 1 Μία κλασσική γλώσσα προγραμματισμού αποτελείται από: Εκφράσεις (των
Chap. 6 Pushdown Automata
Chap. 6 Pushdown Automata 6.1 Definition of Pushdown Automata Example 6.1 L = {wcw R w (0+1) * } P c 0P0 1P1 1. Start at state q 0, push input symbol onto stack, and stay in q 0. 2. If input symbol is
EE434 ASIC & Digital Systems Arithmetic Circuits
EE434 ASIC & Digital Systems Arithmetic Circuits Spring 25 Dae Hyun Kim daehyun@eecs.wsu.edu Arithmetic Circuits What we will learn Adders Basic High-speed 2 Adder -bit adder SSSSSS = AA BB CCCC CCCC =
Συστήματα 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
ο ο 3 α. 3"* > ω > d καΐ 'Ενορία όλις ή Χώρί ^ 3 < KN < ^ < 13 > ο_ Μ ^~~ > > > > > Ο to X Η > ο_ ο Ο,2 Σχέδι Γλεγμα Ο Σ Ο Ζ < o w *< Χ χ Χ Χ < < < Ο
18 ρ * -sf. NO 1 D... 1: - ( ΰ ΐ - ι- *- 2 - UN _ ί=. r t ' \0 y «. _,2. "* co Ι». =; F S " 5 D 0 g H ', ( co* 5. «ΰ ' δ". o θ * * "ΰ 2 Ι o * "- 1 W co o -o1= to»g ι. *ΰ * Ε fc ΰ Ι.. L j to. Ι Q_ " 'T
ECE 308 SIGNALS AND SYSTEMS FALL 2017 Answers to selected problems on prior years examinations
ECE 308 SIGNALS AND SYSTEMS FALL 07 Answers to selected problems on prior years examinations Answers to problems on Midterm Examination #, Spring 009. x(t) = r(t + ) r(t ) u(t ) r(t ) + r(t 3) + u(t +
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
ES440/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
The Pohozaev identity for the fractional Laplacian
The Pohozaev identity for the fractional Laplacian Xavier Ros-Oton Departament Matemàtica Aplicada I, Universitat Politècnica de Catalunya (joint work with Joaquim Serra) Xavier Ros-Oton (UPC) The Pohozaev
Zigbee. Zigbee. Zigbee Zigbee ZigBee. ZigBee. ZigBee
Zigbee 150m 1000m Zigbee Zigbee Zigbee ZigBee ZigBee ZigBee 1 Zigbee Zigbee PC PC PC Zigbee 65536 256 20 30 2011.06 Signal Process & System 1 DS18B20 ACS712 TI CC2430 CC2430 Zigbee PC LED 1 1 DS18B20 9~12-55
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥΣ ΚΑΙ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΣΜΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ. Διδάσκουσα Δρ Β.
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥΣ ΚΑΙ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΣΜΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Διδάσκουσα Δρ Β. Καβακλή Χειμερινό Εξάμηνο 2001 1 Ο τύπος char Επιτρέπει να διαβάζουμε
ΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ ΤΣΗΜΑΣΟ ΨΗΦΙΑΚΗ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΕΧΝΕΙΟ ΣΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ-ΣΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΣΟΜΕΑ ΣΟΠΟΓΡΑΦΙΑ ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ ΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ
Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1
Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test
TMA4115 Matematikk 3
TMA4115 Matematikk 3 Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet Trondheim Spring 2010 Lecture 12: Mathematics Marvellous Matrices Andrew Stacey Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
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
Srednicki Chapter 55
Srednicki Chapter 55 QFT Problems & Solutions A. George August 3, 03 Srednicki 55.. Use equations 55.3-55.0 and A i, A j ] = Π i, Π j ] = 0 (at equal times) to verify equations 55.-55.3. This is our third
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
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Προηγµένα Συστήµατα Πληροφορικής»
Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Προηγµένα Συστήµατα Πληροφορικής» Μεταπτυχιακή ιατριβή Τίτλος ιατριβής Εκπαίδευση μαθητών της Γ λυκείου ΕΠΑΛ, στον Προγραμματισμό
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
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques Raphael Chenouard, Patrick Sébastian, Laurent Granvilliers To cite this version: Raphael
Advanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response
Write your name here Surname Other names Edexcel GE entre Number andidate Number Greek dvanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response Thursday 16 May 2013 Morning Time: 2 hours 45 minutes
ΑΛΕΞΑΝΔΡΟΣ ΠΑΛΛΗΣ SCHOOLTIME E-BOOKS
ΟΜΗΡΟΥ ΙΛΙΑΔΑ ΑΛΕΞΑΝΔΡΟΣ ΠΑΛΛΗΣ SCHOOLTIME E-BOOKS www.scooltime.gr [- 2 -] The Project Gutenberg EBook of Iliad, by Homer This ebook is for the use of anyone anywhere at no cost and with almost no restrictions
P AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:
(B t, S (t) t P AND P,..., S (p) t ): securities P : actual probability P : risk neutral probability Realtionship: mutual absolute continuity P P For example: P : ds t = µ t S t dt + σ t S t dw t P : ds
Στο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά.
Διαστημικό εστιατόριο του (Μ)ΑστροΈκτορα Στο εστιατόριο «ToDokimasesPrinToBgaleisStonKosmo?» έξω από τους δακτυλίους του Κρόνου, οι παραγγελίες γίνονται ηλεκτρονικά. Μόλις μια παρέα πελατών κάτσει σε ένα
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
ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΒΑΛΕΝΤΙΝΑ ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΥ Α.Μ.: 09/061. Υπεύθυνος Καθηγητής: Σάββας Μακρίδης
Α.Τ.Ε.Ι. ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΑΡΓΟΣΤΟΛΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «Η διαμόρφωση επικοινωνιακής στρατηγικής (και των τακτικών ενεργειών) για την ενδυνάμωση της εταιρικής
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) =
ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2014
ΤΑΞΗ: 3 η ΤΑΞΗ ΕΠΑ.Λ. (Α Β ΟΜΑ Α) ΜΑΘΗΜΑ: ΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ / ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ Ηµεροµηνία: Κυριακή 4 Μαΐου 2014 ιάρκεια Εξέτασης: 3 ώρες ΘΕΜΑ Α Α1. α - Σωστό β - Σωστό γ - Λάθος δ - Λάθος ε Λάθος ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ
A Note on Intuitionistic Fuzzy. Equivalence Relation
International Mathematical Forum, 5, 2010, no. 67, 3301-3307 A Note on Intuitionistic Fuzzy Equivalence Relation D. K. Basnet Dept. of Mathematics, Assam University Silchar-788011, Assam, India dkbasnet@rediffmail.com
Heisenberg Uniqueness pairs
Heisenberg Uniqueness pairs Philippe Jaming Bordeaux Fourier Workshop 2013, Renyi Institute Joint work with K. Kellay Heisenberg Uniqueness Pairs µ : finite measure on R 2 µ(x, y) = R 2 e i(sx+ty) dµ(s,
ΜΑΘΗΜΑ / ΤΑΞΗ : ΔΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ / Γ ΕΠΑΛ ΣΕΙΡΑ: ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 27/01/2013
ΜΑΘΗΜΑ / ΤΑΞΗ : ΔΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ / Γ ΕΠΑΛ ΣΕΙΡΑ: ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 27/01/2013 ΘΕΜΑ Α Α1. Να χαρακτηρίσετε τις προτάσεις που ακολουθούν, γράφοντας δίπλα στο γράμμα που αντιστοιχεί σε κάθε πρόταση τη
Commutative Monoids in Intuitionistic Fuzzy Sets
Commutative Monoids in Intuitionistic Fuzzy Sets S K Mala #1, Dr. MM Shanmugapriya *2 1 PhD Scholar in Mathematics, Karpagam University, Coimbatore, Tamilnadu- 641021 Assistant Professor of Mathematics,
ΚΥΠΡΙΑΚΗ 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
Access Control Encryption Enforcing Information Flow with Cryptography
Access Control Encryption Enforcing Information Flow with Cryptography Ivan Damgård, Helene Haagh, and Claudio Orlandi http://eprint.iacr.org/2016/106 Outline Access Control Encryption Motivation Definition
ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2013
ΤΑΞΗ: 3 η ΤΑΞΗ ΕΠΑ.Λ. (Α Β ΟΜΑ Α) ΜΑΘΗΜΑ: ΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ / ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ ΘΕΜΑ Α Ηµεροµηνία: Κυριακή 14 Απριλίου 2013 ιάρκεια Εξέτασης: 3 ώρες ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ Α1. Να γράψετε στο τετράδιο σας το γράµµα
Eight Examples of Linear and Nonlinear Least Squares
Eight Examples of Linear and Nonlinear Least Squares CEE 699.4, ME 99.4 Sstem Identification Fall, 21 c Henri P. Gavin, September 2, 21 1 Not polnomial, but linear in parameters. ŷ(t i ; a) = a 1 sin(t
Homework for 1/27 Due 2/5
Name: ID: Homework for /7 Due /5. [ 8-3] I Example D of Sectio 8.4, the pdf of the populatio distributio is + αx x f(x α) =, α, otherwise ad the method of momets estimate was foud to be ˆα = 3X (where
Takeaki Yamazaki (Toyo Univ.) 山崎丈明 ( 東洋大学 ) Oct. 24, RIMS
Takeaki Yamazaki (Toyo Univ.) 山崎丈明 ( 東洋大学 ) Oct. 24, 2017 @ RIMS Contents Introduction Generalized Karcher equation Ando-Hiai inequalities Problem Introduction PP: The set of all positive definite operators
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.
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
Solutions to Exercise Sheet 5
Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X
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
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec
Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ. Δομή Επιλογής. Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD
Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ Δομή Επιλογής Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD Δομή Επιλογής (Απόφασης) Εκτέλεση υπό συνθήκη IF THEN IF THEN ELSE IF THEN
Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort
Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: -Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort -Δυο εκδοχές: Most Significant Digit (MSD) και Least Significant
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
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates
derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used
Arithmetical applications of lagrangian interpolation. Tanguy Rivoal. Institut Fourier CNRS and Université de Grenoble 1
Arithmetical applications of lagrangian interpolation Tanguy Rivoal Institut Fourier CNRS and Université de Grenoble Conference Diophantine and Analytic Problems in Number Theory, The 00th anniversary
Προγραμματισμός PASCAL
Προγραμματισμός PASCAL 1 PASCAL Η PASCAL σχεδιάστηκε από τον Worth το 1968 στη Ζυρίχη, αρχικά σαν εργαλείο για τη διδασκαλία προγραμματισμού. Είναι γλώσσα για σειριακό προγραμματισμό. 2 Απλή και εύκολη
Προτεινόμενες λύσεις
ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΣΜΟΥ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΑΝΩΤΕΡΗΣ ΚΑΙ ΑΝΩΤΑΤΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΠΑΓΚΥΠΡΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ 2010 Προτεινόμενες λύσεις Μάθημα: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ημερομηνία και ώρα εξέτασης: Σάββατο,
Teaching and Designing Microarchitecture. in Racket Jay McCarthy UMass Lowell & PLT
Teaching and Designing Microarchitecture in Racket Jay McCarthy UMass Lowell & PLT STOL 0 ; AC = 0 => M[SP] = Fib(0) LOCO 1 ; True => AC = 1 STOL 1 ; AC = 1 => M[SP+1] = Fib(1) loop: ADDL 0 ; AC =
Υπολογιστική 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
9.09. # 1. Area inside the oval limaçon r = cos θ. To graph, start with θ = 0 so r = 6. Compute dr
9.9 #. Area inside the oval limaçon r = + cos. To graph, start with = so r =. Compute d = sin. Interesting points are where d vanishes, or at =,,, etc. For these values of we compute r:,,, and the values
Γ ΤΑΞΗ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΕΠΑ.Λ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ ΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ
1 ΘΕΜΑ 1 Γ ΤΑΞΗ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΕΠΑ.Λ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙ ΙΚΟΤΗΤΑΣ ΟΜΗΜΕΝΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ Α) Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθµό καθεµιάς από τις παρακάτω προτάσεις και δίπλα τη λέξη Σωστό, αν είναι σωστή,
Συνέπεια μνήμης σε πολυπύρηνα/πολυεπεξεργαστικά συστήματα
Συνέπεια μνήμης σε πολυπύρηνα/πολυεπεξεργαστικά συστήματα ΙΙΙ 1 lalis@inf.uth.gr Απλοποιημένο μοντέλο συστήματος CPU/cores πάνω σε δίαυλο/δίκτυο (bus/interconnect) για απλότητα, εδώ CPU = core Η κυρίως
Ποια ιδιότητα αϖό τις δύο τελευταίες είναι ϖιο ισχυρή;
Το Πρόβληµα του Αµοιβαίου Αϖοκλεισµού Τµήµατα Κώδικα Ο χρήστης που την τρέχουσα χρονική στιγµή προσβαίνει τον πόρο βρίσκεται στο κρίσιµο τµήµα του. Χρήστες που την τρέχουσα χρονική στιγµή δεν ενδιαφέρονται
Capacitors - Capacitance, Charge and Potential Difference
Capacitors - Capacitance, Charge and Potential Difference Capacitors store electric charge. This ability to store electric charge is known as capacitance. A simple capacitor consists of 2 parallel metal
ΕΙΣΑΓΩΓΗ 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
Το «κλειστό» σύστημα. Ανοικτές επικοινωνίες... Εισαγωγή στην Τεχνολογία της Πληροφορικής. Εισαγωγή στην τεχνολογία της πληροφορικής
ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΙ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Εισαγωγή στην Τεχνολογία της Πληροφορικής ΓΙΩΡΓΟΣ Ν. ΓΙΑΝΝΟΠΟΥΛΟΣ Λέκτορας στο Πανεπιστήμιο Αθηνών gyannop@law.uoa.gr Το «κλειστό» σύστημα ΕΙΣΟΔΟΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ
Statistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
PATROL II LCD. Roger S.C. NK Ltd Partners
Φορητό σύστηµα επιτήρησης περιπόλων PATROL II LCD Εγχειρίδιο Λειτουργίας & Τεχνικών Χαρακτηριστικών Roger S.C. NK Ltd Partners Ιούν. 2010 Εισαγωγή Το σύστηµα PATROL II LCD είναι ένα φορητό σύστηµα επιτήρησης
2 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,
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΦΙΛΟΛΟΓΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΦΙΛΟΛΟΓΙΑΣ Π.Μ.Σ: «Σύγχρονες Προσεγγίσεις στη γλώσσα και στα κείμενα» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΓΛΩΣΣΟΛΟΓΙΑΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ Το φωνηεντικό
Sequent Calculi for the Modal µ-calculus over S5. Luca Alberucci, University of Berne. Logic Colloquium Berne, July 4th 2008
Sequent Calculi for the Modal µ-calculus over S5 Luca Alberucci, University of Berne Logic Colloquium Berne, July 4th 2008 Introduction Koz: Axiomatisation for the modal µ-calculus over K Axioms: All classical
Generating Set of the Complete Semigroups of Binary Relations
Applied Mathematics 06 7 98-07 Published Online January 06 in SciRes http://wwwscirporg/journal/am http://dxdoiorg/036/am067009 Generating Set of the Complete Semigroups of Binary Relations Yasha iasamidze
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.
ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΥΞΗΣΗΣ ΤΗΣ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ I
ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΥΞΗΣΗΣ ΤΗΣ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ I MIPS Η MIPS (Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages) είναι μία αρχιτεκτονική συνόλου εντολών (ISA) γλώσσας μηχανής που αναπτύχθηκε από την εταιρεία
ST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Ανταλλακτικά για Laptop Lenovo
Ανταλλακτικά για Laptop Lenovo Ημερομηνία έκδοσης καταλόγου: 6/11/2011 Κωδικός Προϊόντος Είδος Ανταλλακτικού Μάρκα Μοντέλο F000000884 Inverter Lenovo 3000 C200 F000000885 Inverter Lenovo 3000 N100 (0689-
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
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:
The challenges of non-stable predicates
The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates
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
3607 Ν. 7.28/88. E.E., Παρ. I, Αρ. 2371,
E.E., Παρ. I, Αρ. 271, 16.12. 607 Ν. 7.2/ περί Συμπληρματικύ Πρϋπλγισμύ Νόμς (Αρ. 5) τυ 19 εκδίδεται με δημσίευση στην επίσημη εφημερίδα της Κυπριακής Δημκρατίας σύμφνα με τ Άρθρ 52 τυ Συντάγματς- - Αριθμός
Numerical 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) =
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 :
Χαρτογράφηση θορύβου
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙKΗΣ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΚΑΙ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Μ Ε Τ Α Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Ο Π Ρ Ο Γ Ρ Α Μ Μ Α Γ Ε Ω Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΦΩΤΟΓΡΑΜΜΕΤΡΙΚΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΙΣΗΣ
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
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
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
FORTRAN & Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός ΣΝΜΜ 2017
FORTRAN & Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός ΣΝΜΜ 2017 M7 Δομές δεδομένων: Πίνακες - Ασκήσεις Γεώργιος Παπαλάμπρου Επικ. Καθηγητής ΕΜΠ Εργαστήριο Ναυτικής Μηχανολογίας george.papalambrou@lme.ntua.gr ΕΜΠ/ΣΝΜΜ
ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΑΛΛΗΛΟΓΡΑΦΙΑ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Ιονίων Νήσων ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΑΛΛΗΛΟΓΡΑΦΙΑ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑ ΣΤΗΝ ΑΓΓΛΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ Ενότητα 9: Inversion Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται με άδεια Creative Commons εκτός