LÄHTEENKOODAUS. Mikä on lähteenkoodauksen perusidea? A Tietoliikennetekniikka II Osa 20 Kari Kärkkäinen Syksy 2015
|
|
|
- Reijo Ketonen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 1 LÄHTEENKOODAUS Mikä on lähteenkoodauksen perusidea?
2 LÄHTEENKOODAUKSEN IDEA 2 Lähteen symbolien keskimääräinen informaatio (keskimääräinen epävarmuus) määritellään entropian H(X) avulla, ja se on symbolien esiintymistodennäköisyyksien funktio. Entropia on siis lähteen sisäinen ominaisuus, joka ei muutu millään tempulla. Lähteen tuottamien symbolien symbolinopeuteen voidaan sen sijaan vaikuttaa lähteenkoodauksella poistamalla symbolijonosta epäsystemaattista redundanssia. Pidentämällä symbolin tai bitin kestoa (T S,T B ) redundanssia poistamalla parametri z (E S /N 0, E b /N 0 ) kasvaa ja siten P E pienenee modulaatiolle, mistä siis motivaatio lähteenkoodaukselle. Matkapuhelimessa puhekooderi-dekooderi-pari suorittaa lähteen koodauksen ja alkuperäisten symbolien palautuksen. Esim. puolittamalla puheen bittinopeus, saadaan järjestelmän samanaikaista palvelukapasiteettia kasvatettua (esim. tukiasemasolun alueella) käytettävissä olevalla vakiokaistanleveydellä toinen käyttäjä voi käyttää säästyneen osan solun välityskyvystä. Vrt. lankapuhelimen PCM-koodauksen nopeus on 64 kbs (vakiopituiset A/D-muunnetut sanat/näyte), kun älykkäällä matkapuhelimien koodereilla päästään alle 10 kbs puheen laadun kärsimättä.
3 LÄHTEENKOODAUKSEN IDEA 3 Puhekoodereissa puhe parametrisoidaan ja nuo parametrit lähetetään tavanomaisen suoran A/D-munnoksen sijaan. Dekooderissa puhe regeneroidaan eräänlaisella suodatinmallilla lähetettyjen parametriarvojen perusteella. Lähteenkoodauksen perusideaa valottaa parhaiten Morse-koodaus: annetaan eniten esiintyvälle lähteen tuottamalle tekstisymbolille (englannin kielessä e-kirjain) lyhin mahdollinen symbolikoodi ja harvemmin esiintyvälle pitempi. Näin lähteen tuottamaa ja kanavan näkemää keskimääräistä symbolinopeutta voidaan laskea, eikä tekstin informaatiosisältöä kuitenkaan menetetä. Kalle Päätalon Iijoki-sarja mahtuu Morse-koodattuna siis paljon pienempään tiedostokokoon kuin vakiolevyisesti ASCII-koodattuna.
4 MORSE-KOODAUS & MUITA KIRJAINKOODEJA 4
5 ASCII-KOODAUS 5
6 LÄHTEEN INFORMAATIONOPEUS 6 Koska H(X):n yksikkö on [bittiä/symboli], lähteen informaationopeus R S [bittiä/sekunnissa] saadaan kertomalla lähteen entropia lähteen tuottamien symbolien symbolinopeudella r [symbolia/sekunnissa]: R S = r H(x) [bit/s]. Lähteenkoodauksessa siis pyritään pienetämään r:n arvoa, koska lähteelle ominaista H(X):n arvoa ei pystytä pienentämään.
![tuottamien symbolien symbolinopeudella r [symbolia/sekunnissa]: R S = r H(x) [bit/s].](/docs-images/46/23536753/images/page_6.jpg "Lähteenkoodauksessa siis pyritään pienetämään r:n arvoa, koska lähteelle ominaista H(X):n")
7 SHANNONIN 1. TEOREEMA = LÄHTEENKOODAUS Lähde on liitetty diskreettiin kanavaan, jonka kapasiteetti on C [bittiä/symboli]. Lisäksi kanavan symbolinopeus siis modulaatiomenetelmän siirtonopeus on S [symbolia/sekunnissa]. Tällöin informaation välitysnopeus on S C [bittiä/sekunnissa]. Näin kanavan kapasiteetti on ilmaistu insinöörimäisemmällä yksiköllä verrattuna C-parametriin. Shannonin 1. teoreema (lähteenkoodausteoreema): Olkoon annettu kanava ja lähde, joka tuottaa informaatiota pienemmällä nopeudella kuin on kanavan kapasiteetti. Tällöin on mahdollista koodata lähde siten, että lähteen tuottama informaatio voidaan siirtää kanavassa. Se on olemassaoloteoreema, koska se ei kerro miten nuo lähteenkoodauskoodit löydetään. On kehitetty erilaisia lähteenkoodausmenetelmiä. Noita ns. zippaus-algoritmeja käytetään redundanssin poistamiseen/tiedon pakkaamiseen. Tässä tarkastellaan vain yksinkertaisia Shannon-Fano ja Huffman - koodauksia. 7
8 LAAJENNUSTEN KÄYTTÖ REDUNDANSSIN POISTOON 8 Olkoon symbolien A ja B esiintymistodennäköisyydet 0.9 ja 0.1. Lähteen symbolinopeus r = 3.5 symb/s ja H(X) = 0.1 log log 20.9 = bit/symb. Symbolit voidaan kuvata BSC-kanavalle lukuina 0 ja 1. Olkoon järjestelmän siirtonopeus S = 2 symb/s ja olkoon BSC-kanavan kapasiteetti C = 1 bit/symb, jolloin kanavan kapasiteetti informaationopeudella mitattuna: S C = 2 bit/s. Koska lähteen tuottama symbolinopeus 3.5 symb/s on suurempi kuin kanavan kapasiteetti 2 symb/s, ei lähdettä voida suoraan yhdistää kanavaan, mutta sopivalla lähteenkoodauksella se on mahdollista, sillä lähteen informaationopeus r H(X) = 3.5 (0.469) = bit/s on pienempi kuin 2 bit/s (Shannon 1. ehto toteutuu).
9 LAAJENNUSTEN KÄYTTÖ REDUNDANSSIN POISTOON 9 Ideana n-asteen laajennuksessa on ryhmitellä lähteen tuottamat symbolit n:n alkuperäisen peräkkäisen symbolin ryhmäksi, eli uudeksi symboliksi, jolle sitten annetaan uusi koodi siten, että todennäköisin uusi symboli saa lyhyimmän koodin ja epätodennäköisin pidemmän. Kanavan näkemää lähteen symbolinopeutta voidaan näin pienentää, koska koodisanan keskimääräinen pituus lyhenee. 1. asteen laajennus tarkoittaa lähtötilannetta (vielä koodaamatonta tapausta), 2. asteen laajennus 2 symbolin ryhmittelyä, jne.. Kuvan 11.8 esimerkissä 1. asteen laajennus ei siis vielä riitä, koska 3.5 symb/s > 2.0 symb/s ja keskimääräinen sanan pituus on 1.0 bitti.
10 LAAJENNUSTEN KÄYTTÖ REDUNDANSSIN POISTOON 10 Lyhin koodisana annetaan todennäköisimmälle uudelle symbolille. Koodisanat saadaan mm. Shannon-Fano tai Huffman -koodauksella. 2. asteen laajennuksessa keskimääräinen sanan pituus on 1.29 bittiä. Koodattujen symbolien (bittien) keskimääräiseksi lukumääräksi yhtä alkuperäistä 2 symbolin ryhmää kohden muodostuu 2. asteen laajennuksessa 1.29/2 = kpl. Kooderin lähdössä näkyy informaationopeus r L/n = 3.5 (0.645) = koodisymbolia/s, joka on edelleenkin suurempi kuin kanavan välityskyky 2 symb/s. 2. asteen laajennus ei siten vielä riitä.
11 LAAJENNUSTEN KÄYTTÖ REDUNDANSSIN POISTOON 3. asteen laajennuksessa keskimääräinen sanan pituus on bittiä. Siten kolmea alkuperäistä symbolia kohden muodostuu keskimäärin L/n = 1.598/3 = kpl uusia symboleita. Tällöin symbolinopeudeksi kooderin lähdössä muodostuu r L/n = 3.5(0.533) = koodattua symb/s, mikä on pienempi kuin kanavan välityskyky 2 symb/s. 3. asteen laajennus on siten riittävä. Kooderissa tarvitaan puskurointia, jotta kanavan bittinopeus olisi tasainen (lähde tuottaa alkuperäisiä symboleita vakionopeudella). 11 Huom: jos lähteellä olisi ollut P(A) = P(B) = 0.5, niin silloin redundanssia ei olisi voitu poistaa, eikä lähdettä olisi siten voitu sovittaa kanavaan (lähteen entropia olisi ollut suurempi). Kuten näemme redundanssin poisto Perustuu symbolien esiintymistodennäköisyyksien vinouman hyväksikäyttöön, kuten Morse-koodauksessa.
12 LAAJENNUSTEN KÄYTTÖ REDUNDANSSIN POISTOON Ennen koodausta on aina tarkistettava, että R S = r H(X) S C. Parametri L/n lähestyy n:n funktiona lähteen entropian arvoa H(X), jonka alle ei millään n:n arvolla päästä. Se on siis lähteenkoodauksen peruslainalaisuus. Kun L/n = H(X), lähteenkoodauksen tehokkuus on 100%. 12
13 MÄÄRITELMIÄ 13 Edellä ei vielä tullut ilmi miten eripituiset koodit käytännössä muodostetaan. Lähdekoodeihin liittyy muutamia peruskäsitteitä. Aakkosto on symbolien joukko, jota käytetään kanavan yli tapahtuvassa siirrossa. Binäärinen sisältää symbolit {0} ja {1}. Sanan pituus on symbolien lukumäärä koodisanassa. Koodi voi olla lohkottainen (block) tai lohkoton (non-block). Lohkottaisessa koodissa lähdesymbolit ryhmitellään määrätyn pituiseksi jonoksi (esim. 8 bitin ASCII-koodi). Morse-koodi on lohkoton. Yksikäsitteisesti dekoodattavissa olevat koodit voidaan dekoodata ilman välimerkkejä (alku- ja loppukohdat voidaan päätellä muuten). Tuollaisia koodeja käytetään lähteenkoodauksessa, ja ne voidaan jaotella edelleen välittömästi tai ei-välittömästi dekoodattaviksi koodeiksi rippuen siitä tarvitseeko seuraavia symboleita ottaa huomioon tehtäessä dekooderissa päätöstä vastaanotetusta lähdekoodisanasta Jälkimmäisessä tapauksessa dekooderilla on maksimissaan pisimmän laillisen koodisanan mittainen dekoodausviive.
14 MÄÄRITELMIÄ 14 Välittömästi dekoodattavissa oleva koodi ei ole minkään muun käytetyn koodin etuliite, joten päätös voidaan tehdä prosessorilla heti, kun dekooderissa havaitaan laillinen koodisana. Lähteenkoodauksessa tarvitaan muistia (puskurointia) datanopeuksien sovittamiseen jollakin nopeudella toimivaan modulaattoriin ja viiveellisten dekoodausoperaatioiden tekemiseen prosessorilla.
15 LÄHTEENKOODAUKSEN TEHOKKUUS 15 Lähteenkoodauksen hyvyyttä kuvaa käsite tehokkuus (efficiency), joka määritellään keskimääräisen koodisanan pituuden pienimmän mahdollisen arvon ja koodauksella saadun keskimääräisen sananpituuden suhteena. Se ilmaistaan yleensä prosentteina. Minimiarvolle voidaan todistaa aakkoston koosta D riippuva lauseke. Kun D = 2, muuttuu kaava helposti muistettavaan muotoon. Kun tehokkuus on 100%, keskimääräinen sananpituus on saavuttanut entropian H(X) arvon (kts. kuva 11.9). Tehokkuus Tehokkuus Tehokkuus L L H ( X ) L log D D 2 min 2 L min n i 1 p( x H ( X ) L i ) l i, L min H ( X ) log D 2
16 SHANNON-FANO-KOODAUS 16 Tarkastellaan kahta lähteenkoodausmenetelmää, joilla aiemmin esitetty laajennustekniikka voidaan käytännössä toteuttaa. Shannon-Fano -menetelmä tuottaa välittömästi dekoodattavissa olevan koodin (koodisanat eivät ole toistensa jatkeita). Koodausproseduuri: Lajittele lähdesymbolit 1. sarakkeeseen pienenevän todennäköisyyden mukaiseen järjestykseen. Jaa järjestetty joukko kahteen todennäköisyyksiltään mahdollisimman tasasuureen osajoukkoon (kyseessä osajoukon symbolien todennäköisyyksien summa) ja merkitse jakokohta viivalla A A. Muodostetaan sanan 1. bitti siten, että jakoviivan A A yläpuolelle tulee 0 ja alapuolelle 1 (voisi olla myös toisinkin päin, koska valinnalla ei merkitystä koodin pituuden kannalta, sillä kyseessä on sopimusasia). Jatka proseduuria kunnes kaikki jäljelle jääneet alijoukot on käsitelty samalla tavalla uusiksi alijoukoiksi todennäköisyyksien perusteella jakaen (kannattaa merkitä aina uudet jakoviivat). Lopulta kussakin alijoukossa on vain 2 jäsentä, joista ylempi tuottaa luokkaa vastaavaan koodisanan viimeiseksi häntäbitiksi nollan ja alempi ykkösen.
17 SHANNON-FANO-KOODAUS 17 Koodin tehokkuudeksi saadaan H(X)/L = 2.75/2.75 = 100%, koska alijoukkoihin jako todennäköisyyksien summan perusteella meni aina sopivasti tasan. Jos jako ei olisi mennyt tasan, tehokkuus olisi jäänyt alle 100%:n.
18 HUFFMAN-KOODAUS 18 Huffman-koodaus tuottaa lyhimmän mahdollisen koodisanan pituuden kullekkin lähde-entropian arvolle. Koodausproseduuri: Järjestä M kpl lähteen tuottamia symboleita pienenevän todennäköisyyden mukaiseen järjestykseen. Yhdistä kaksi viimeisintä (epätodennäköisintä) symbolia X M 1 ja X M uudeksi ekvivalenttiseksi symboliksi, jonka todennäköisyys on yhdistettävien todennäköisyyksien summa p M 1 + p M. Sijoita yhdistetty symboli sellaiseen paikkaan symbolien sarakkeessa, että se on todennäköisyyden mukaisessa järjestyksessä. Jos samat todennäköisyydet omaavia symboleita on useita, on aivan sama mihin kohtaa niiden symbolien joukossa yhdistetyn uuden symbolin sijoitat. Toista edelliset askeleet niin kauan kuin on jäljellä enää vain kaksi yhdistettävää symbolia. Näin olet saanut aikaan ns. koodipuun, jonka juuresta (siis kahdesta viimeksi yhdistetystä symbolista) lähtien luet kunkin koodisanapolun bitit kulkien koodipuuta latvaan saakka ja vielä siten siten, että haarauduttaessa ylöspäin otetaan koodisanaan mukaan nolla ja alaspäin mentäessä ykkönen.
19 HUFFMAN-KOODAUS 19 Koodin tehokkuus 100%, kuten Shannon-Fano-koodauksellakin samoilla lähdesymbolitodennäköisyyksillä (johtuu X i - tn. sopivasta tasavalinnasta). Saadut sanat ovat tosin erilaiset. Huffman-koodaus on yleensä tehokkaampi kuin Shannon-Fanokoodaus.
20 ESIMERKKI 1 20
21 ESIMERKKI 2 21
22 ESIMERKKI 3 22
23 ESIMERKKI 4 23
INFORMAATIOTEORIA & KOODAUS TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS A Tietoliikennetekniikka II Osa 28 Kari Kärkkäinen Syksy 2015
1 INFORMAATIOTEORIA & KOODAUS TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS TEENVETO 2 Informaatioteoria tarkastelee tiedonsiirtoa yleisemmällä, hieman abstraktilla tasolla ei enää tarkastella signaaleja aika- tai taajuusalueissa.
Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?
Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Voidaanko dataa tai informaatiota tallettaa tiiviimpään tilaan koodaamalla se uudelleen? 2012-2013 Lasse
JATKUVAN AWGN-KANAVAN KAPASITEETTI SHANNON-HARTLEY -LAKI
1 JATKUVAN AWGN-KANAVAN KAPASITEETTI SHANNON-HARTLEY -LAKI Miten tiedonsiirrossa tarvittavat perusresurssit (teho & kaista) riippuvat toisistaan? SHANNONIN 2. TEOREEMA = KANAVAKOODAUS 2 Shannonin 2. teoreema
Shannonin ensimmäinen lause
Shannonin ensimmäinen lause Pro gradu Maija-Liisa Metso Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2014 Sisältö Tiivistelmä 2 1 Johdanto informaatioteoriaan 2 1.1 Informaatioteorian historiaa...................
T Privacy amplification
T-79.4001 Privacy amplification Ari Nevalainen ajnevala@cc.hut.fi T-79.4001Privacy amplification 1/25 ALKUTILANNE Alkutilanne. Kaksi erikoistapausta. Yleinen tapaus. Yhteenveto. T-79.4001Privacy amplification
Koodausteoria, Kesä 2014
Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 6. Ryöppyvirheitä korjaavat koodit Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 2 / 34 6.1 Peruskäsitteitä Aiemmin on implisiittisesti
Koodausteoria, Kesä 2014
Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 3.3 Lineaarisen koodin dekoodaus Oletetaan, että lähetettäessä kanavaan sana c saadaan sana r = c + e, missä e on häiriön aiheuttama
Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus
Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 2 (10) Johdanto Tässä luvussa esitetään virheen havaitsevien ja korjaavien koodaustapojen perusteet ja käyttösovelluksia
Algoritmit 2. Luento 9 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 9 Ti 17.4.2018 Timo Männikkö Luento 9 Merkkitiedon tiivistäminen Huffmanin koodi LZW-menetelmä Taulukointi Editointietäisyys Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento 9 Ti 17.4.2018 2/29 Merkkitiedon
Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM
Puheenkoodaus Olivatpa kerran iloiset serkukset PCM, DPCM ja ADPCM PCM eli pulssikoodimodulaatio Koodaa jokaisen signaalinäytteen binääriseksi (eli vain ykkösiä ja nollia sisältäväksi) luvuksi kvantisointitasolle,
Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 13 Ti 30.4.2019 Timo Männikkö Luento 13 Simuloitu jäähdytys Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 13 Ti 30.4.2019
Informaatioteoria. Lasse Holmström Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto. Kevät 2012. 1 f f. f 1 1 1 f
Informaatioteoria Lasse Holmström Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Kevät 202 0 f f 0 X Y f f Sisältö Johdanto. Historiaa................................ Informaatioteorian synty...................2
esimerkkejä erilaisista lohkokoodeista
6.2.1 Lohkokoodit tehdään bittiryhmälle bittiryhmään lisätään sovitun algoritmin mukaan ylimääräisiä bittejä [k informaatiobittiä => n koodibittiä, joista n-k lisäbittiä], käytetään yleensä merkintää (n,k)-koodi
Kertaus. x x x. K1. a) b) x 5 x 6 = x 5 6 = x 1 = 1 x, x 0. K2. a) a a a a, a > 0
Juuri 8 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty 8.9.07 Kertaus K. a) 6 4 64 0, 0 0 0 0 b) 5 6 = 5 6 = =, 0 c) d) K. a) b) c) d) 4 4 4 7 4 ( ) 7 7 7 7 87 56 7 7 7 6 6 a a a, a > 0 6 6 a
MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut:
MAB - Harjoitustehtävien ratkaisut: Funktio. Piirretään koordinaatistoakselit ja sijoitetaan pisteet:. a) Funktioiden nollakohdat löydetään etsimällä kuvaajien ja - akselin leikkauspisteitä. Funktiolla
3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =
BM20A5810 Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 6, Syksy 2016 1. (a) Olkoon z = z(x,y) = yx 1/2 + y 1/2. Muodosta z:lle lineaarinen approksimaatio L(x,y) siten että approksimaation ja z:n arvot
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 13. syyskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 13. syyskuuta 2007 1 / 21 1 Klassinen todennäköisyys 2 Kombinatoriikkaa Kombinatoriikan perusongelmat Permutaatiot
2.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. b b 4ac = 2
.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. Toisen asteen yhtälön a + b + c 0 ratkaisukaavassa neliöjuuren alla olevaa lauseketta b b 4ac + a b b 4ac a D b 4 ac sanotaan yhtälön
SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe
SGN-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe 9.3.009 Sivuilla - on. Älä vastaa siihen, jos et ollut ensimmäisessä välikokeessa. Tentin kysymykset ovat sivuilla 3-4. Vastaa vain jompaan kumpaan kokeeseen,
Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja
581336 Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja 1. S! axc X! axc X! by c Y! by c Y! " 2. (a) Tehtävänä on konstruoida rajoittamaton kielioppi, joka tuottaa kielen f0 n 1 n jn 1g. Vaihe1: alkutilanteen
Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)
Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 017 Insinöörivalinnan matematiikan koe 30..017, Ratkaisut (Sarja A) 1. a) Lukujen 9, 0, 3 ja x keskiarvo on. Määritä x. (1 p.) b) Mitkä reaaliluvut
Vaihtoehtoinen tapa määritellä funktioita f : N R on
Rekursio Funktio f : N R määritellään yleensä antamalla lauseke funktion arvolle f (n). Vaihtoehtoinen tapa määritellä funktioita f : N R on käyttää rekursiota: 1 (Alkuarvot) Ilmoitetaan funktion arvot
Rekursio. Funktio f : N R määritellään yleensä antamalla lauseke funktion arvolle f (n). Vaihtoehtoinen tapa määritellä funktioita f : N R on
Rekursio Funktio f : N R määritellään yleensä antamalla lauseke funktion arvolle f (n). Vaihtoehtoinen tapa määritellä funktioita f : N R on käyttää rekursiota: Rekursio Funktio f : N R määritellään yleensä
2.2 Neliöjuuri ja sitä koskevat laskusäännöt
. Neliöjuuri ja sitä koskevat laskusäännöt MÄÄRITELMÄ 3: Lukua b sanotaan luvun a neliöjuureksi, merkitään a b, jos b täyttää kaksi ehtoa: 1o b > 0 o b a Esim.1 Määritä a) 64 b) 0 c) 36 a) Luvun 64 neliöjuuri
Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 8 Ke 1.2.2017 Timo Männikkö Luento 8 Järjestetty binääripuu Solmujen läpikäynti Binääripuun korkeus Binääripuun tasapainottaminen Graafit ja verkot Verkon lyhimmät polut Fordin ja Fulkersonin
Johdatus graafiteoriaan
Johdatus graafiteoriaan Syksy 2017 Lauri Hella Tampereen yliopisto Luonnontieteiden tiedekunta 62 Luku 2 Yhtenäisyys 2.1 Polku 2.2 Lyhin painotettu polku 2.3 Yhtenäinen graafi 2.4 Komponentti 2.5 Aste
Pikalajittelu: valitaan ns. pivot-alkio esim. pivot = oikeanpuoleisin
Pikalajittelu: valitaan ns. pivot-alkio esim. pivot = oikeanpuoleisin jaetaan muut alkiot kahteen ryhmään: L: alkiot, jotka eivät suurempia kuin pivot G : alkiot, jotka suurempia kuin pivot 6 1 4 3 7 2
Tekijä MAA2 Polynomifunktiot ja -yhtälöt = Vastaus a)
K1 a) Tekijä MAA Polynomifunktiot ja -yhtälöt 6.8.016 ( + + ) + ( ) = + + + = + + + = + 4 b) 4 4 ( 5 + ) ( 5 + 1) = 5 + + 5 + 1 4 = + + + 4 = + 5 5 1 1 Vastaus a) 4 + b) 4 + 1 K a) f ( ) = + 1 f () = +
SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti
SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 21.3.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle
4.3. Matemaattinen induktio
4.3. Matemaattinen induktio Matemaattinen induktio: Deduktion laji Soveltuu, kun ominaisuus on osoitettava olevan voimassa luonnollisilla luvuilla. Suppea muoto P(n) : Ominaisuus, joka joka riippuu luvusta
Harmaasävykuvien häviöttömästä tiivistyksestä
Harmaasävykuvien häviöttömästä tiivistyksestä TURUN YLIOPISTO Informaatioteknologian laitos Tietojenkäsittelytiede Pro gradu tutkielma 9.2.2004 Marko Männistö SISÄLLYSLUETTELO SISÄLLYSLUETTELO...2 1 JOHDANTO...5
jakokulmassa x 4 x 8 x 3x
Laudatur MAA ratkaisut kertausarjoituksiin. Polynomifunktion nollakodat 6 + 7. Suoritetaan jakolasku jakokulmassa 5 4 + + 4 8 6 6 5 4 + 0 + 0 + 0 + 0+ 6 5 ± 5 5 4 ± 4 4 ± 4 4 ± 4 8 8 ± 8 6 6 + ± 6 Vastaus:
Tarkastelemme ensin konkreettista esimerkkiä ja johdamme sitten yleisen säännön, joilla voidaan tietyissä tapauksissa todeta kielen ei-säännöllisyys.
Ei-säännöllisiä kieliä [Sipser luku 1.4] Osoitamme, että joitain kieliä ei voi tunnistaa äärellisellä automaatilla. Tulos ei sinänsä ole erityisen yllättävä, koska äärellinen automaatti on äärimmäisen
y 2 h 2), (a) Näytä, että virtauksessa olevan fluidialkion tilavuus ei muutu.
Tehtävä 1 Tarkastellaan paineen ajamaa Poisseuille-virtausta kahden yhdensuuntaisen levyn välissä Levyjen välinen etäisyys on 2h Nopeusjakauma raossa on tällöin u(y) = 1 dp ( y 2 h 2), missä y = 0 on raon
Koodausteoria, Kesä 2014
Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 3.5 Reedin-Mullerin koodit Olkoon tässä kappaleessa F = F2 = Z2 ja n = 2 m. Määritellään avaruuteen F n kertolasku koordinaateittain:
Numeropelissä 3x3-ruudukko sisältää luvut 1, 2,, 9. Tehtäväsi on järjestää ruudukko näin:
A Numeropeli Numeropelissä 3x3-ruudukko sisältää luvut 1, 2,, 9. Tehtäväsi on järjestää ruudukko näin: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Voit jokaisella siirrolla vaihtaa keskenään kaksi vierekkäistä lukua vaaka- tai
Matematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 4 Jatkuvuus Jatkuvan funktion määritelmä Tarkastellaan funktiota f x) jossakin tietyssä pisteessä x 0. Tämä funktio on tässä pisteessä joko jatkuva tai epäjatkuva. Jatkuvuuden
MS-A0003/A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6
MS-A3/A - Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 Ratkaisuehdotelmia. Diagonalisointi on hajotelma A SΛS, jossa diagonaalimatriisi Λ sisältää matriisin A ominaisarvot ja matriisin S sarakkeet ovat näitä ominaisarvoja
Epädeterministisen Turingin koneen N laskentaa syötteellä x on usein hyödyllistä ajatella laskentapuuna
Epädeterministisen Turingin koneen N laskentaa syötteellä x on usein hyödyllistä ajatella laskentapuuna. q 0 x solmuina laskennan mahdolliset tilanteet juurena alkutilanne lehtinä tilanteet joista ei siirtymää,
Juuri 6 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty
Juuri 6 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty 14..016 Kertaus K1. a) b) x 18 ( x 9) ( x ) ( x+ ) lim = lim = lim x+ x+ ( x + ) x x x = lim (x 6) = ( ) 6 = 1 x x + 6 ( ) + 6 0 lim = =
Yhden muuttujan funktion minimointi
Yhden muuttujan funktion minimointi Aloitetaan yhden muuttujan tapauksesta Tarpeellinen myös useamman muuttujan tapauksessa Tehtävä on muotoa min kun f(x) x S R 1 Sallittu alue on muotoa S = [a, b] tai
Diskreetin matematiikan perusteet Laskuharjoitus 2 / vko 9
Diskreetin matematiikan perusteet Laskuharjoitus 2 / vko 9 Tuntitehtävät 9-10 lasketaan alkuviikon harjoituksissa ja tuntitehtävät 13-14 loppuviikon harjoituksissa. Kotitehtävät 11-12 tarkastetaan loppuviikon
MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut:
MAB3 - Harjoitustehtävien ratkaisut: 1 Funktio 1.1 Piirretään koordinaatistoakselit ja sijoitetaan pisteet: 1 1. a) Funktioiden nollakohdat löydetään etsimällä kuvaajien ja - akselin leikkauspisteitä.
ja λ 2 = 2x 1r 0 x 2 + 2x 1r 0 x 2
Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 4, 7.10.2015 1. Olkoot c 0, c 1 R siten, että polynomilla r 2 c 1 r c 0 on kaksinkertainen juuri. Määritä rekursioyhtälön x n+2 = c 1 x n+1 + c 0 x n, n N,
Matias Sumanen Mittaussignaalin häviötön pakkaaminen. Kandidaatintyö
Matias Sumanen Mittaussignaalin häviötön pakkaaminen Kandidaatintyö Tarkastaja: Yliopistonlehtori Heikki Huttunen Jätetty tarkastettavaksi: 17.5.2015 2 TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Signaalinkäsittelyn
30A02000 Tilastotieteen perusteet
30A02000 Tilastotieteen perusteet Kertaus 1. välikokeeseen Lauri Viitasaari Tieto- ja palvelujohtamisen laitos Kauppatieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2019 Periodi I-II Sisältö Välikokeesta Joukko-oppi
ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät
ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Laskuharjoitus 8 - ratkaisut 1. Tehtävässä on taustalla ajatus kantoaaltomodulaatiosta, jossa on I- ja Q-haarat, ja joka voidaan kuvata kompleksiarvoisena kantataajuussignaalina.
Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe 10.6.2013 klo 10-13 Ratkaisut ja pisteytysohjeet
Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe.6. klo - Ratkaisut ja pisteytysohjeet. Ratkaise seuraavat epäyhtälöt ja yhtälö: a) x+ x +9, b) log (x) 7,
1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle
Matematiikan laitos Johdatus Diskrettiin Matematiikkaan Harjoitus 4 24.11.2011 Ratkaisuehdotuksia Aleksandr Pasharin 1. Esitä rekursiivinen määritelmä lukujonolle (a) f(n) = (2 0, 2 1, 2 2, 2 3, 2 4,...)
Merkitse yhtä puuta kirjaimella x ja kirjoita yhtälöksi. Mikä tulee vastaukseksi? 3x + 2x = 5x + =
Mikä X? Esimerkki: Merkitse yhtä puuta kirjaimella ja kirjoita yhtälöksi. Mikä tulee vastaukseksi? 3 + 2 = 5 + = 5 + = 1. Merkitse yhtä päärynää kirjaimella ja kirjoita yhtälöksi? Mikä tulee vastaukseksi?
Ei-yhteydettömät kielet [Sipser luku 2.3]
![Ei-yhteydettömät kielet [Sipser luku 2.3]](/thumbs/67/57656431.jpg "Ei-yhteydettömät kielet [Sipser luku 2.3]")
Ei-yhteydettömät kielet [Sipser luku 2.3] Yhteydettömille kielille pätee samantapainen pumppauslemma kuin säännöllisille kielille. Siinä kuitenkin pumpataan kahta osamerkkijonoa samaan tahtiin. Lause 2.25
Anna jokaisen kohdan vastaus kolmen merkitsevän numeron tarkkuudella muodossa
Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka / Kokeessa saa vastata enintään kymmeneen tehtävään Tähdellä (* merkittyjen tehtävien maksimipistemäärä on 9, muiden tehtävien maksimipistemäärä on 6 Jos tehtävässä
Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa
Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa Jyrki Lahtonen, Anni Hakanen, Taneli Lehtilä, Toni Hotanen, Teemu Pirttimäki, Antti Peltola Turun yliopisto MATINE-tutkimusseminaari, 16.11.2017
Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A
Mat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Klassinen todennäköisyys ja kombinatoriikka Todennäköisyyden aksioomat Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava Bayesin kaava,
1. Yksiulotteisen harmonisen oskillaattorin energiatilat saadaan lausekkeesta
766328A Termofysiikka Harjoitus no. 5, ratkaisut syyslukukausi 204). Yksiulotteisen harmonisen oskillaattorin energiatilat saadaan lausekkeesta E n n + ) ω, n 0,, 2,... 2 a) Oskillaattorin partitiofunktio
4.1. Olkoon X mielivaltainen positiivinen satunnaismuuttuja, jonka odotusarvo on
Mat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Otanta Poisson- Jakaumien tunnusluvut Diskreetit jakaumat Binomijakauma, Diskreetti tasainen jakauma, Geometrinen jakauma, Hypergeometrinen
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A050 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi B Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
Markov-kustannusmallit ja kulkuajat
2B Markov-kustannusmallit ja kulkuajat Tämän harjoituksen tavoitteena on oppia laskemaan Markov-kustannusmallien kustannuskertymiä ja -vauhteja, ketjujen odotettuja kulkuaikoja sekä todennäköisyyksiä osua
MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I
MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 3. huhtikuuta 2014 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteetesimerkkejä,
A-osa. Ratkaise kaikki tämän osan tehtävät. Tehtävät arvostellaan pistein 0-6. Taulukkokirjaa saa käyttää apuna, laskinta ei.
PITKÄ MATEMATIIKKA PRELIMINÄÄRIKOE 7..07 NIMI: A-osa. Ratkaise kaikki tämän osan tehtävät. Tehtävät arvostellaan pistein 0-. Taulukkokirjaa saa käyttää apuna, laskinta ei.. Valitse oikea vaihtoehto ja
MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I
MS-A040 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä, todistuksia ym., osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 3. huhtikuuta 014 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A040 Diskreetin matematiikan perusteetesimerkkejä,
4 Yleinen potenssifunktio ja polynomifunktio
4 Yleinen potenssifunktio ja polynomifunktio ENNAKKOTEHTÄVÄT 1. a) Tutkitaan yhtälöiden ratkaisuja piirtämällä funktioiden f(x) = x, f(x) = x 3, f(x) = x 4 ja f(x) = x 5 kuvaajat. Näin nähdään, monessako
1 Bayesin teoreeman käyttö luokittelijana
1 Bayesin teoreeman käyttö luokittelijana Bayesin kaavan mukaan merkityksen kontekstille c ehdollistettu todennäkköisyys voidaan määrittää alla olevan yhtälön perusteella: P ( c) = P (c )P ( ) P (c) (1)
Vastaus: 10. Kertausharjoituksia. 1. Lukujonot lim = lim n + = = n n. Vastaus: suppenee raja-arvona Vastaus:
. Koska F( ) on jokin funktion f ( ) integraalifunktio, niin a+ a f() t dt F( a+ t) F( a) ( a+ ) b( a b) Vastaus: Kertausharjoituksia. Lukujonot 87. + n + lim lim n n n n Vastaus: suppenee raja-arvona
PRELIMINÄÄRIKOE PITKÄ MATEMATIIKKA 9.2.2011
PRELIMINÄÄRIKOE PITKÄ MATEMATIIKKA 9..0 Kokeessa saa vastata enintään kymmeneen tehtävään.. Sievennä a) 9 x x 6x + 9, b) 5 9 009 a a, c) log 7 + lne 7. Muovailuvahasta tehty säännöllinen tetraedri muovataan
58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut
Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 0) Toinen välikoe, malliratkaisut. (a) Alussa puu näyttää tältä: Lisätään 4: 4 Tasapaino rikkoutuu solmussa. Tehdään kaksoiskierto ensin oikealle solmusta ja sitten
2. laskuharjoituskierros, vko 5, ratkaisut
2. laskuharjoituskierros, vko, ratkaisut Aiheet: Klassinen todennäköisyys, kombinatoriikka, kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava D1. Eräässä maassa autojen rekisterikilpien tunnukset ovat muotoa XXXXNN,
Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe klo 10-13
Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe.6. klo -. Ratkaise seuraavat epäyhtälöt ja yhtälö: a) x +9, b) log (x) 7, c) x + x 4 =.. Määrää kaikki ne
. Kun p = 1, jono suppenee raja-arvoon 1. Jos p = 2, jono hajaantuu. Jono suppenee siis lineaarisesti. Vastaavasti jonolle r k+1 = r k, suhde on r k+1
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-.39 Optimointioppi Kimmo Berg 8. harjoitus - ratkaisut. a)huomataan ensinnäkin että kummankin jonon raja-arvo r on nolla. Oletetaan lisäksi että
Koodausteoria, Kesä 2014
Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 3. Lineaariset koodit Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 2 / 22 3.1 Lineaarisen koodin määrittely Olkoon F äärellinen kunta.
Tilaston esittäminen frekvenssitaulukossa ja graafisesti. Keskiluvut luokittelemattomalle ja luokitellulle aineistolle: moodi, mediaani, keskiarvo.
Kertaus Tilaston esittäminen frekvenssitaulukossa ja graafisesti. Luokiteltu aineisto. Keskiluvut luokittelemattomalle ja luokitellulle aineistolle: moodi, mediaani, keskiarvo. Hajontaluvut luokittelemattomalle
Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47
MS-C34 Lineaarialgebra, II/7 Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47 Tehtävä : Olkoot M R symmetrinen ja positiividefiniitti matriisi (i) Näytä, että m > ja m > (ii) Etsi Eliminaatiomatriisi E R siten, että [
SYMBOLIVIRHETODENNÄKÖISYYDESTÄ BITTIVIRHETODENNÄKÖISYYTEEN
SYMBOLIVIRHETODENNÄKÖISYYDESTÄ BITTIVIRHETODENNÄKÖISYYTEEN Miten modulaation P S P B? 536A Tietoliienneteniia II Osa 4 Kari Käräinen Sysy 05 SEP VS. BEP D-SIGNAALIAVARUUDESSA Kullein modulaatiolle johdetaan
Kertaus. Integraalifunktio ja integrointi. 2( x 1) 1 2x. 3( x 1) 1 (3x 1) KERTAUSTEHTÄVIÄ. K1. a)
Juuri 9 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty 5.5.6 Kertaus Integraalifunktio ja integrointi KERTAUSTEHTÄVIÄ K. a) ( )d C C b) c) d e e C cosd cosd sin C K. Funktiot F ja F ovat saman
Approbatur 3, demo 1, ratkaisut A sanoo: Vähintään yksi meistä on retku. Tehtävänä on päätellä, mitä tyyppiä A ja B ovat.
Approbatur 3, demo 1, ratkaisut 1.1. A sanoo: Vähintään yksi meistä on retku. Tehtävänä on päätellä, mitä tyyppiä A ja B ovat. Käydään kaikki vaihtoehdot läpi. Jos A on rehti, niin B on retku, koska muuten
Digitaalitekniikan matematiikka Luku 6 Sivu 1 (20) Kombinaatiopiirit & & A B A + B
igitaalitekniikan matematiikka Luku 6 Sivu (20).9.20 e 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 igitaalitekniikan matematiikka Luku 6 Sivu 2 (20).9.20 e Johdanto Tässä luvussa esitellään porttipiirityypit J-EI ja TI-EI
Algoritmit 2. Luento 6 To Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 6 To 28.3.2019 Timo Männikkö Luento 6 B-puun operaatiot Nelipuu Trie-rakenteet Standarditrie Pakattu trie Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 6 To 28.3.2019 2/30 B-puu 40 60 80 130 90 100
Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka 4.2.2014 1 / 3
Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka / Kokeessa saa vastata enintään kymmeneen tehtävään Tähdellä (* merkittyjen tehtävien maksimipistemäärä on 9, muiden tehtävien maksimipistemäärä on 6 Jos tehtävässä
Nämä ovat siis minimivaatimukset, enemmänkin saa ja suositellaan
Mitä pitäisi vähintään osata Tässäkäydään läpi asiat jotka olisi hyvä osata Nämä ovat siis minimivaatimukset, enemmänkin saa ja suositellaan osattavan 333 Kurssin sisältö Todennäköisyyden, satunnaismuuttujien
Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi
TOD.NÄK JA TILASTOT, MAA0 Diskreetin satunnaismuuttujan odotusarvo, keskihajonta ja varianssi Kuten tilastojakaumia voitiin esittää tunnuslukujen (keskiarvo, moodi, mediaani, jne.) avulla, niin vastaavasti
Koodausteoria, Kesä 2014
Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 5.2 BCH-koodin dekoodaus Tarkastellaan t virhettä korjaavaa n-pituista BCH-koodia. Olkoon α primitiivinen n:s ykkösen juuri, c = c(x)
D B. Levykön rakenne. pyöriviä levyjä ura. lohko. Hakuvarsi. sektori. luku-/kirjoituspää
Levyn rakenne Levykössä (disk drive) on useita samankeskisiä levyjä (disk) Levyissä on magneettinen pinta (disk surface) kummallakin puolella levyä Levyllä on osoitettavissa olevia uria (track), muutamasta
Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 10 To 11.4.2019 Timo Männikkö Luento 10 Merkkitiedon tiivistäminen LZW-menetelmä Taulukointi Editointietäisyys Peruutusmenetelmä Osajoukon summa Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 10 To
Nopea kertolasku, Karatsuban algoritmi
Nopea kertolasku, Karatsuban algoritmi Mikko Männikkö 16.8.2004 Lähde: ((Gathen and Gerhard 1999) luku II.8) Esityksen kulku Algoritmien analysointia (1), (2), (3), (4) Klassinen kertolasku Parempi tapa
Algoritmit 2. Luento 6 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 6 Ke 29.3.2017 Timo Männikkö Luento 6 B-puun operaatiot B-puun muunnelmia Nelipuu Trie-rakenteet Standarditrie Pakattu trie Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 6 Ke 29.3.2017 2/31 B-puu
x 7 3 4x x 7 4x 3 ( 7 4)x 3 : ( 7 4), 7 4 1,35 < ln x + 1 = ln ln u 2 3u 4 = 0 (u 4)(u + 1) = 0 ei ratkaisua
Mallivastaukset - Harjoituskoe E E a) x 7 3 4x x 7 4x 3 ( 7 4)x 3 : ( 7 4), 7 4,35 < 0 x 3 7 4 b) 0 / x + dx = 0 ln x + = ln + ln 0 + = ln 0 Vastaus: ln c) x 4 3x 4 = 0 Sijoitetaan x = u Tulon nollasääntö
Tuloperiaate. Oletetaan, että eräs valintaprosessi voidaan jakaa peräkkäisiin vaiheisiin, joita on k kappaletta
Tuloperiaate Oletetaan, että eräs valintaprosessi voidaan jakaa peräkkäisiin vaiheisiin, joita on k kappaletta ja 1. vaiheessa valinta voidaan tehdä n 1 tavalla,. vaiheessa valinta voidaan tehdä n tavalla,
Laskuharjoitus 5. Mitkä ovat kuvan 1 kanavien kapasiteetit? Kuva 1: Kaksi kanavaa. p/(1 p) ) bittiä lähetystä kohti. Voidaan
Informaatioteoria ELEC-C7 5 Laskuharjoitus 5 Tehtävä 5.3 Mitkä ovat kuvan kanavien kapasiteetit?.3.7 a b Kuva : Kaksi kanavaa b Binäärisessä Z-kanavassa virhe tapahtuu todennäköisyydellä p ja virhe todennäköisyydellä.
TEHTÄVIEN RATKAISUT. Tehtäväsarja A. 2. a) a + b = = 1 b) (a + b) = ( 1) = 1 c) a + ( b) = 13 + ( 12) = = 1.
TEHTÄVIEN RATKAISUT Tehtäväsarja A.. a) a b b) (a b) ( ) c) a ( b) ( ) ). a) 4 4 5 6 6 6 6 6 b) Pienin arvo: ) 4 4 4 6 6 6 6 6 6 6 Suurin arvo: ) 4) 4 8 7 7 4 6 6 6 6 4. @ tekijät ja Sanoma Pro Oy 06 5.
4 LUKUJONOT JA SUMMAT
Huippu Kertaus Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty 0.7.08 4 LUKUJONOT JA SUMMAT ALOITA PERUSTEISTA 45A. Määritetään lukujonon (a n ) kolme ensimmäistä jäsentä ja sadas jäsen a 00 sijoittamalla
Jatkuvat satunnaismuuttujat
Jatkuvat satunnaismuuttujat Satunnaismuuttuja on jatkuva jos se voi ainakin periaatteessa saada kaikkia mahdollisia reaalilukuarvoja ainakin tietyltä väliltä. Täytyy ymmärtää, että tällä ei ole mitään
Tehtävien ratkaisut
Tehtävien 1948 1957 ratkaisut 1948 Kun juna matkaa AB kulkiessaan pysähtyy väliasemilla, kuluu matkaan 10 % enemmän aikaa kuin jos se kulkisi pysähtymättä. Kuinka monta % olisi nopeutta lisättävä, jotta
Matematiikan tukikurssi
Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 10 1 Funktion monotonisuus Derivoituva funktio f on aidosti kasvava, jos sen derivaatta on positiivinen eli jos f (x) > 0. Funktio on aidosti vähenevä jos sen derivaatta
BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2018
BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2018 1. (a) Tunnemme vektorit a = [ 5 1 1 ] ja b = [ 2 0 1 ]. Laske (i) kummankin vektorin pituus (eli itseisarvo, eli normi); (ii) vektorien
Automaatit. Muodolliset kielet
Automaatit Automaatit ovat teoreettisia koneita, jotka käsittelevät muodollisia sanoja. Automaatti lukee muodollisen sanan kirjain kerrallaan, vasemmalta oikealle, ja joko hyväksyy tai hylkää sanan. Täten
1 Aritmeettiset ja geometriset jonot
1 Aritmeettiset ja geometriset jonot Johdatus Johdatteleva esimerkki 1 Kasvutulille talletetaan vuoden jokaisen kuukauden alussa tammikuusta alkaen 100 euroa. Tilin nettokorkokanta on 6%. Korko lisätään
Integrointi ja sovellukset
Integrointi ja sovellukset Tehtävät:. Muodosta ja laske yläsumma funktiolle fx) x 5 välillä [, 4], kun väli on jaettu neljään yhtä suureen osaan.. Määritä integraalin x + ) dx likiarvo laskemalla alasumma,