7. Menetysjärjestelmät

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "7. Menetysjärjestelmät"

Transkriptio

1 Ssältö Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss lueto7.ppt S Lkeeteor perusteet Kevät 26 2 Ykskerte lkeeteoreette mll Ääretö ärestelmä Askkt spuu keskmäär opeudell (skst per kyks.) / = keskmääräe skkde välk Askkt plvell :llärkksell plvelll Kuk plvel plvelee keskm. opeudell (skst per kyks.) / = keskmääräe skk plveluk Järestelmässä o + m skspkk vähtää plvelupkk korket m odotuspkk Estyvät skkt (ode spuess ärestelmä o täys) meetetää Ääretö määrä plvelot plvelupkko ( = ), e yhtää odotuspkk (m = ) Yhtäkää skst e meetetä, ekä keekää trvtse edes odott plveluu pääsyä. Estoto ärestelmä. Tällse (hypotettse) ärestelmä lyys o tyypllsest huomttvst helpomp ku vstv todellse ärestelmä, oss vo oll v äärelle määrä plvelot. Joskus tämä o o tp sd edes pproksmtvst teto vstvst todellsest ärestelmästä. + m 3 4

2 Puhds meetysärestelmä Ssältö Äärelle määrä plvelot ( < ), plvelupkko, e yhtää odotuspkk (m = ) Jos skk spuess kkk plvelt ovt käytössä el ärestelmä o s. estotlss (use puhut myös täydestä ärestelmästä), kysee sks postuu koko ärestelmästä pääsemättä plveluu ollek. Järestelmä o ss estolle (hävölle) estyvä sks meetetää. Käyttää kokem plvelu ldu klt kostv suure o esm todeäkösyys, että ärestelmä o täys skk spuess Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss 5 6 Posso-mll (M/M/ ) Tlsrtymäkvo Määrtelmä: Posso-mll o seurvle ykskerte lkeeteoreette mll: ääretö määrä rppumttom käyttää (k = ) spumste vält IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / spumsprosess o ss Posso-prosess testeetllä ääretö määrä plvelot ( = ) plvelut IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / e odotuspkko (m = ) Huom. Kedll merköllä kyseessä o M/M/ -oomll ääretö ärestelmä, ss estoto Merktä: = / = lkeetesteett 7 Trk. ärestelmässä oleve skkde lkm:ää X(t) t fukto Oletet, että X(t) = ollk hetkellä t Lyhyellä kvälllä (t, t+h] vo tphtu seurv: t:llä h + o(h) systeem spuu uus sks (heutte tlsrtymä + ) os >, t:llä h + o(h) oku systeemssä olev skk plvelu päättyy (heutte tlsrtymä ) Prosess X(t) o selvästk Mrkov-prosess tlsrtymäkvo 2 2 Huom. Prosess X(t) o pelkstymätö sk-prosess äärettömällä tl-vruudell S = {,,2,...} 3 8

3 Tspokum () Tspokum (2) Lähdetää lkkeelle loklest tspoyhtälöstä: Sovellet stte kumehto: π = π + ( + ) π + = π = π ( + ) + = π π, =,,2,K! = π π! = = = π = = =! ( e ) = e (LBE) (N) 9 Tspotlteess systeemssä oleve skkde lkm X oudtt ss Posso-kum: X Posso() P X { = } = π = e,! 2 E[ X ] =, D [ X ] = =,,2, K Huom. Isestvsyys plvelu kum suhtee: Itse sss tulos pätee ylesemmk: ekspoetlse plvelukkum sst vod plvelulle vlt mkä ths kum, ok odotusrvo o / (tätä sot sestvsyydeks plvelu kum suhtee) Vomme ss M/M/ -mll sst trkstell ylesempää M/G/ -mll Ssältö Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss Posso-mll soveltuu vrtv vkoopeuksse dtlketee kuvmsee vuotsoll sks = vkoopeukse UDP-vuo = uuse vode spumstesteett (vuot per kyks.) h = / = keskmääräe vuo kesto (kyks.) = / = lkeetesteett r = yksttäse vuo bttopeus (dtyks. per kyks.) N = ktvste vode lukumäärä oudtte Posso()-kum Ku vode yhtee lähetysopeus Nr ylttää lk opeude C = r, btteä kto hävösuhde p loss kertoo kdoee lketee osuude koko lketeestä: E[( Nr C) + ] E[( N ) + ] = = = = loss ( ) p e E[ Nr] E[ N ]! + 2

4 Multpleksotumsetu Ssältö Lsket trottu lkee ste että hävösuhde p loss < % Multpleksotumsetu kuv yhdelle kpsteettykskölle trotu lketee määrä / kpsteet fukto ormeerttu lkee / Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss kpsteett 3 4 Erlg-mll (M/M//) Tlsrtymäkvo Määrtelmä: Erlg-mll o seurvle ykskerte lkeeteoreette mll: ääretö määrä rppumttom käyttää (k = ) spumste vält IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / spumsprosess o ss Posso-prosess testeetllä äärelle määrä plvelot ( < ) plvelut IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / e odotuspkko (m = ) Huom. Kedll merköllä kyseessä o M/M// -oomll puhds estoärestelmä, ss estolle Merktä: = / = lkeetesteett 5 Trk. ärestelmässä oleve skkde lkm:ää X(t) t fukto Oletet, että X(t) = ollk hetkellä t Lyhyellä kvälllä (t, t+h] vo tphtu seurv: os <, t:llä h + o(h) systeem spuu uus sks (heutte tlsrtymä + ) os >, t:llä h + o(h) oku systeemssä olev skk plvelu päättyy (heutte tlsrtymä ) Prosess X(t) o selvästk Mrkov-prosess tlsrtymäkvo 2 ( ) Huom. Prosess X(t) o pelkstymätö sk-prosess äärellsellä tl-vruudell S = {,,2,,} 6

5 Tspokum () Tspokum (2) Lähdetää ällee lkkeelle loklest tspoyhtälöstä: π = π + ( + ) π + = π = π ( + ) + π = π, =,, K,! Sovellet stte kumehto: π = π! = = = π = =! (LBE) (N) 7 Tspotlteess systeemssä oleve skkde lkm X oudtt ss s. ktkstu Posso-kum: P{ X = } = π =!, =,, K, =! Huom. Isestvsyys plvelu kum suhtee: Tulos pätee ällee ylesemmk: ekspoetlse plveluk-kum sst vod plvelulle vlt mkä ths kum, ok odotusrvo o / Vomme ss M/M// -mll sst trkstell ylesempää M/G// -mll 8 Akesto Kutsuesto Akesto B t = se osuus st, ollo systeem o täys = t, että systeem o melvltse hetkeä täys el tlss = π : B = = = = t : P{ X } π! =! Kutsuesto B c = de spuve kutsue osuus, otk meetetää = t, että spuv sks meetetää = t, että skk spuess systeem o täys el tlss Posso-prosess PASTA-omsuude muk: spuv sks äkee systeem tsposs. Tästä päättelemme, että kutsuesto o Erlg-mllss täsmällee sm ku kestok: B = B =! c t =! Kute emm o o todettu, tämä o s. Erlg (esto)kv 9 2

6 Ssältö Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss 2 Erlg-mll soveltuu puhellketee kuvmsee rukoverkoss, oss yhtä lkkä kuormttve käyttäe lukumäärä o hyv suur sks = puhelu = kutsu = uuse kutsue spumstesteett (kutsu per kyks.) h = / = keskmääräe kutsu kesto el ptok (kyks.) = / = lkeetesteett = lk kpsteett Ku uude kutsu spuess koko lk kpsteett o käytössä, kutsu estyy kutsuesto B c kertoo tämä tphtum todeäkösyyde B =! c =! 22 Multpleksotumsetu Ssältö Lsket trottu lkee ste että kutsuesto B c < % Multpleksotumsetu kuv yhdelle kpsteettykskölle trotu lketee määrä / kpsteet fukto ormeerttu lkee / Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss kpsteett 23 24

7 Bommll (M/M/k/k/k) O-off-tyyppe sks () Määr. Bommll o seurvle ykskert. lkeeteor. mll: äärelle määrä rppumttom skkt (k < ) skkt o-off-tyyppsä (ss välllä outlt välllä plveluss ) outeolot IID oudtte Exp(ν)-kum odotusrvoll /ν okselle skklle om plvel ( = k) plvelut IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / e odotuspkko (m = ) Huom. Kedll merköllä: M/M/k/k/k -oomll ko. systeem o estoto (vkkk äärelle) O-off tyyppe sks: outl plveluss 25 Merk. X (t):llä skk ( =,2,,k ) tl hetkellä t Ideksot: tl = outl, tl = plveluss Lyhyellä kvälllä (t, t+h] vo tphtu seurv: osx (t) =, t:llä νh + o(h) sks srtyy plveluu (heutte tlsrtymä ) osx (t) =, t:llä h + o(h) skk plvelu päättyy (heutte tlsrtymä ) Prosess X (t) o selvästk Mrkov-prosess tlsrtymäkvo ν Huom. Prosess X(t) o pelkstymätö sk-prosess äärellsellä tl-vruudell S = {,} 26 O-off-tyyppe sks (2) Tlsrtymäkvo Prosess X (t) tspokum lskemseks lähdetää lkkeelle loklst tspoyhtälöstä: ( ) ( ) ( ) ( ) π ν = π π = ν π Jkumehdo muk: ( ) ( ) ( ) π + π = π + ν ( ) = ( ) π =, ν + ( ) π = ν ν + Tspotlteess yksttäse skk tl X oudtt ss Beroull-kum ostumstodeäkösyydellä ν/(ν+) trottu lkee o tässä tpuksess ν/(ν+) Tästä vots suor päätellä (kosk skkt oletettu tosst rppumttomks), että koko systeem tl X (so. systeemssä oleve skkde lkm:) tspokum o B(k, ν/(ν+))-kum 27 Trk. ärestelmässä oleve skkde lkm:ää X(t) t fukto Oletet, että X(t) = ollk hetkellä t Lyhyellä kvälllä (t, t+h] vo tphtu seurv: os < k, t:llä (k )νh + o(h) oku outl olevst skkst srtyy plveluu (heutte tlsrtymä + ) os >, t:llä h + o(h) oku systeemssä olev skk plvelu päättyy (heutte tlsrtymä ) Prosess X(t) o selvästk Mrkov-prosess tlsrtymäkvo kν (k )ν 2ν ν 2 (k ) k k k Huom. Prosess X(t) o pelkstymätö sk-prosess äärellsellä tl-vruudell S = {,,,k} 28

8 Tspokum () Tspokum (2) Lähdetää ällee lkkeelle loklest tspoyhtälöstä: π ( k ) ν = π + ( + ) (LBE) ( k ) ν π + = π ( + ) k k π =! ( ν ) π ( )( ),,,, k!( k )! = ν π = K Sovellet stte kumehto: k k k ( )( ν π = π ) = (N) = = k k k k ( )( ν π ) ( ν = = + ) = ( ) ν + = 29 Tspotlteess systeemssä oleve skkde lkm X oudtt ss bomkum: X B( k, ν ) ν + k { } ( )( ν k P X = = π = ) ( ), ν + ν + E[ X ] = kν, ν + 2 D [ X ] = k ν = ν + ν + =,, K, k kν 2 ( ν + ) Huom. Isestvsyys plvelu outeolo kum suhtee: Tässä tpuksess tulos o sestv sekä plvelu että outeolo kum suhtee Vomme ss M/M/k/k/k -mll sst trkstell ylesempää G/G/k/k/k - mll 3 Ssältö Egset-mll (M/M///k) Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss 3 Egset-mll o seurvle ykskerte lkeeteor. mll: äärelle määrä rppumttom skkt (k < ) skkt o-off-tyyppsä (ss välllä outlt välllä plveluss ) outeolot IID oudtte Exp(ν)-kum odotusrvoll /ν vähemmä plvelot ku skkt ( < k) plvelut IID oudtte Exp()-kum odotusrvoll / e odotuspkko (m = ) Huom. Kedll merköllä: M/M///k -oomll ko. systeem o estolle O-off tyyppe sks: outl plveluss Oletus: Estotlteess (so. systeem olless täys skk hlutess plveluu) ko. sks lott uude outeolokso. esto! oute oute 32

9 Tlsrtymäkvo Tspokum () Trk. ärestelmässä oleve skkde lkm:ää X(t) t fukto Oletet, että X(t) = ollk hetkellä t Lyhyellä kvälllä (t, t+h] vo tphtu seurv: os <, t:llä (k )νh + o(h) oku outl olevst skkst srtyy plveluu (heutte tlsrtymä + ) os >, t:llä h + o(h) oku systeemssä olev skk plvelu päättyy (heutte tlsrtymä ) Prosess X(t) o selvästk Mrkov-prosess tlsrtymäkvo kν (k )ν (k +2) ν (k +)ν 2 ( ) Huom. Prosess X(t) o pelkstymätö sk-prosess äärellsellä tl-vruudell S = {,,,} 33 Lähdetää ällee lkkeelle loklest tspoyhtälöstä: π ( k ) ν = π + ( + ) (LBE) ( k ) ν π + = π ( + ) k π k =! ( ν ) π k = ( )( ν ) π,!( )! Sovellet stte kumehto: k π = π ( )( ν ) = = = = k π ( )( ν ) = =,, K, (N) 34 Tspokum (2) Akesto Tspotlteess systeemssä oleve skkde lkm X oudtt ss s. ktkstu bomkum: k k k ( )( ν ) ( )( ) ( ) ν ν + ν + P{ X = } = π = =, =, K, k k k ( )( ν ) ( )( ) ( ) ν ν + ν + = = Trottu lkee o tässä tpuksess kν/(ν+) Huom. Isestvsyys plvelu outeolo kum suhtee: Tässäk tpuksess tulos o sestv sekä plvelu että outeolo kum suhtee Vomme ss M/M///k -mll sst trkstell ylesempää G/G///k - mll 35 Akesto B t = se osuus st, ollo systeem o täys = t, että systeem o melvltse hetkeä täys el tlss = π : k ( )( ν ) Bt : = P{ X = } = π = k ( )( ν ) = 36

10 Kutsuesto () Kutsuesto (2) Kutsuesto B c = de spuve kutsue osuus, otk meetetää = t, että spuv sks meetetää = t, että skk spuess systeem o täys el tlss Kosk Egset-mllss spumsprosess e ole Posso-prosess (mkse?), myöskää PASTA-omsuutt e vod hyödytää kutsuesto lskettess Kute tull seurvst klvost äkemää, Egset-mllss tos käy, että spuv skk äkemä tlkum pokke edellä ohdetust tspokumst (so. prosess X(t) sttorsest kumst) Tästä ts seur, että Egset-mllss kutsu- kesto pokkevt tosst Merk. π *:llä t:ttä, että spuv sks äkee systeem tlss Trkstell ptkää kso (,T): Tästä st systeem vettää keskmäär π T tlss, mä k spuu keskmäär (k )ν π T skst (otk ss kkk äkevät systeem tlss ) Kke kkk kvälllä (,T) spuu keskmäär Σ (k )ν π T skst Nä olle ( k ) ν πt ( k ) π π * = =, =,, K, ( k ) ν π T ( k ) π = = Kutsuesto (3) Kutsuesto (4) Vod osott (osot!) että k ( )( ν ) π * =, =,, K, k ( )( ν ) = Ku rppuvuus skkde lkm:stä k merktää eksplsttsest äkyv, smme seurv tulokse: π *( k) = π ( k ), =,, K, Tos soe spuv sks äkee sellse systeem tsposs, oss o yks sks vähemmä (hä tse!) 39 Vltsemll = smme kutsuestolle kv Bc ( k) = π *( k) = π ( k ) = Bt ( k ) Egset-mllss ss kutsuesto k: skk systeemssä o sm ku kesto k : skk systeemssä: k ( )( ν ) Bc ( k) = Bt ( k ) = k ( )( ν ) = Tämä o Egset (esto)kv 4

11 Ssältö Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss Kertust: ykskerte lkeeteoreette mll Posso-mll (skkt, plvelot ) Sovellus vrtv dtlketee mlltmsee vuotsoll Erlg-mll (skkt, plvelot < ) Sovellus puhellketee mlltmsee rukoverkoss Bommll (skkt k <, plvelot = k) Egset-mll (skkt k <, plvelot < k) Sovellus puhellketee mlltmsee ltytäverkoss 4 Egset-mll soveltuu puhellketee kuvmsee ltytäverkoss, oss yhtä lkkä kuormttve käyttäe lukumäärä o kohtle sks = puhelu = kutsu ν = uuse kutsue spumstesteett per outls käyttää / = keskmääräe kutsu kesto el ptok (kyks.) k = käyttäe lukumäärä = lk kpsteett Ku uude kutsu spuess koko lk kpsteett o käytössä, kutsu estyy kutsuesto B c kertoo tämä tphtum todeäkösyyde k ( )( ν ) Bc = k ( )( ν ) = 42 Multpleksotumsetu Oletet, että ltytälkkä kuormtt k = käyttäää Lsket trottu lkee kν/(ν+) ste että kutsuesto B c < % Multpleksotumsetu kuv yhdelle kpsteettykskölle trotu lketee määrä kν/((ν+)) kpsteet fukto.8 ormeerttu lkee kν/((ν+)) kpsteett 43

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli Ssältö Kertausta: ykskertae lkeeteoreette mall M/M/-PS asakasta palvelja asakaspakkaa M/M/-PS asakasta palveljaa asakaspakkaa Sovellus elastse datalketee malltamsee vuotasolla M/M//k/k-PS k asakasta palvelja

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa

Lisätiedot

7. Menetysjärjestelmät

7. Menetysjärjestelmät lueto7.ppt S-38.45 Leeteora perusteet Kevät 25 Ssältö Kertausta: ysertae leeteoreette mall Posso-mall asaata, palvelota Sovellus vrtaava dataletee malltamsee vuotasolla Erlag-mall asaata, palvelota < Sovellus

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu

Lisätiedot

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst

Lisätiedot

8.4 Gaussin lause Edellä laskettiin vektorikentän v = rf(r) vuo R-säteisen pallon pinnan läpi, tuloksella

8.4 Gaussin lause Edellä laskettiin vektorikentän v = rf(r) vuo R-säteisen pallon pinnan läpi, tuloksella H 8.3.2 uontegrlt: vektoreden pntntegrlt Tvllsn tpus pntntegrlest on lske vektorkentän vuo pnnn läp: Trkstelln pnt j sllä psteessä P (x, y, z olev pnt-lkot d. Määrtellään vektorlnen pnt-lko d sten, että

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit (2)

6. Stokastiset prosessit (2) Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella

Lisätiedot

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on 4. DETERINANTTI JA KÄÄNTEISATRIISI 6 4. Neliömtriisi determitti Neliömtriisi A determitti o luku, jot merkitää det(a) ti A. Se lsket seurvsti: -mtriisi A determitti o det(a) () -mtriisi A determitti void

Lisätiedot

Digipalvelujen ja tiedonhallinnan sääntely , Kuntamarkkinat neuvotteleva virkamies Tomi Voutilainen, valtiovarainministeriö

Digipalvelujen ja tiedonhallinnan sääntely , Kuntamarkkinat neuvotteleva virkamies Tomi Voutilainen, valtiovarainministeriö Dgplveluje j tedohll säätely 11.9.2019, Kutmrkkt euvottelev vrkmes Tom Voutle, vltovrmsterö Keskee säätely Tedohlltlk: tedohllt j tetoturvllsuus Lk sähkösestä sost vromstom ss: sähköse so meettelyt Tetosuojlsäädätö

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat: Mt-1.60 Sovellettu todeäkösyyslsket 8. hrjotukset Mt-1.60 Sovellettu todeäkösyyslsket B 8. hrjotukset / Rtksut Aheet: Otos j otosjkumt Avst: Artmeette keskrvo, Beroull-jkum, Beroull-koe, χ -jkum, Frekvess,

Lisätiedot

MATRIISILASKENNAN PERUSTEET. Timo Mäkelä

MATRIISILASKENNAN PERUSTEET. Timo Mäkelä MTRIISILSKENNN PERUSTEET Tmo Mäkelä Mtrslske perusteet SISÄLLYS:. PERUSSIOIT.... MÄÄRITELMIÄ.... MTRIISITYYPPEJÄ.... LSKUTOIMITUKSET.... MTRIISIN KERTOMINEN LUVULL.... YHTEEN- J VÄHENNYSLSKU.... KERTOLSKU....

Lisätiedot

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU A TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoverkkolbortorio. Esimerkkeä eri ärestelmien mllintmisest (os ) luento0.ppt S-8.45 - Liikenneteorin perusteet - Kevät 00. Esimerkkeä eri ärestelmien mllintmisest (os ) Sisältö

Lisätiedot

10. VAKIOLÄMPÖTILASSA JA VAKIOPAINEESSA TAPAHTUVAN PROSESSIN MINIMI- JA MAKSIMI-TYÖMÄÄRÄ

10. VAKIOLÄMPÖTILASSA JA VAKIOPAINEESSA TAPAHTUVAN PROSESSIN MINIMI- JA MAKSIMI-TYÖMÄÄRÄ 32 0. VAKIOLÄMPÖTILASSA JA VAKIOPAINEESSA TAPAHTUVAN PROSESSIN MINIMI- JA MAKSIMI-TYÖMÄÄRÄ 0. M- j kstyö Trkstell vkoläpötlss j vkopeess tphtuv prosess P:A f B. Terodyk esäe pääsäätö o D U = Q(P) - W(P),

Lisätiedot

Estynyt puheluyritys menetetään ei johda uusintayritykseen alkaa uusi miettimisaika: aika seuraavaan yritykseen Exp(γ) pitoaika X Exp(µ)

Estynyt puheluyritys menetetään ei johda uusintayritykseen alkaa uusi miettimisaika: aika seuraavaan yritykseen Exp(γ) pitoaika X Exp(µ) J Virtamo 383143 Jonoteoria / Engsetin järjestelmä 1 Äärellinen lähdepopulaatio: M/M/s/s/n-järjestelmä Tarkastellaan estojärjestelmää (ei odotuspaikkoja) tapauksessa, jossa saapumiset tulevat äärellisestä

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.9 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harjotus 8 (vko 45/3) (Ahe: Raja-arvolauseta, otostuuslukuja, johdatusta estmot, Lae luvut 9.5,.-.6). Olkoo X ~ p(λ), mssä λ

Lisätiedot

.) (b) Vertaa p :tä vastaavaa kineettistä energiaa perustilan kokonaisenergiaan. ( ) ( ) = = Ek

.) (b) Vertaa p :tä vastaavaa kineettistä energiaa perustilan kokonaisenergiaan. ( ) ( ) = = Ek S-446, FYSIIKKA IV (Sf) Kevät 5, HSf Rtkisut HSf- Kvnttimekninen hrmoninen värähtelijä on perustillln (mss m) Värähtelyn mplitudi on A () ske p (Värähtelijä sijitsee välillä A ) (b) Vert p :tä vstv kineettistä

Lisätiedot

ja differenssi jokin d. Merkitään tämän jonon n:n ensimmäisen jäsenen summaa kirjaimella S

ja differenssi jokin d. Merkitään tämän jonon n:n ensimmäisen jäsenen summaa kirjaimella S 3.3. Aritmeettie summ 3.3. Aritmeettie summ Mikä olisi helpoi tp lske 0 esimmäistä luoollist luku yhtee? Olisiko r voim käyttö 0 + + + 3 + + 00 hyvä jtus? Tekiik vull se iki toimii. Fiksumpiki tp kuiteki

Lisätiedot

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit 68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta

Lisätiedot

1.3 Toispuoleiset ja epäoleelliset raja-arvot

1.3 Toispuoleiset ja epäoleelliset raja-arvot . Toisuoleiset j eäoleelliset rj-rvot Rj-rvo lim f () A olemssolo edellyttää että muuttuj täytyy void lähestyä rvo kummst suust hyväsä. Jos > ii sot että lähestyy rvo oikelt ositiivisest suust. Jos ts

Lisätiedot

Tasapainojen määrittäminen tasapainovakiomenetelmällä

Tasapainojen määrittäminen tasapainovakiomenetelmällä Luento 6: sutspnot eskvkko 3.1. klo 8-1 771 - Termodynmset tspnot (Syksy 18) http://www.oulu.f/pyomet/771/ Tspnojen määrttämnen tspnovkomenetelmällä Trkstel homogeenst ksufsrektot. Esm.: (g) + (g) = (g)

Lisätiedot

Säännöllisten operaattoreiden täydentäviä muistiinpanoja

Säännöllisten operaattoreiden täydentäviä muistiinpanoja Säännöllisten operttoreiden täydentäviä muistiinpnoj Antti-Juhni Kijnho 1. huhtikuut 2011 Vnht määritelmät Määritelmä 1. Äärellinen epätyhjä joukko on merkistö, j sen lkioit kutsutn merkeiksi. Määritelmä

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat: Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Otos ja otosjakaumat Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, χ -jakauma, Frekvess, Frekvessjakauma,

Lisätiedot

Demonstraatiot Luento 7 D7/1 D7/2 D7/3

Demonstraatiot Luento 7 D7/1 D7/2 D7/3 TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos S-8.45 Liikenneteorian perusteet, Kevät 2008 Demonstraatiot Luento 7 7.2.2008 D7/ Tarkastellaan piirikytkentäisen järjestelmän n-kanavaista

Lisätiedot

Polynomien laskutoimitukset

Polynomien laskutoimitukset Polyomie lskutoimitukset Polyomi o summluseke, joss jokie yhteelskettv (termi) sisältää vi vkio j muuttuj välisiä kertolskuj. Esimerkki 0. Mm., 6 j ovt polyomej. Polyomist, joss o vi yksi termi, käytetää

Lisätiedot

10. Verkkotason malleja

10. Verkkotason malleja luento0.ppt S-38.45 Liikenneteorin perusteet Kevät 006 Sisältö Piirikytkentäisen verkon mllinnus estoverkkon Pkettikytkentäisen verkon mllinnus onoverkkon Piirikytkentäisen verkon mlli () Trkstelln piirikytkentäistä

Lisätiedot

3.7. Rekursiivisista lukujonoista

3.7. Rekursiivisista lukujonoista .7 Rekursiivisist lukujooist.7. Rekursiivisist lukujooist Kerrt vielä, että lukujoo void määritellä khdell eri tvll, joko käyttämällä lyyttistä säätöä ti rekursiivist säätöä. Joo määrittelemie rekursiivisesti

Lisätiedot

3. Esimerkkejä. Sisältö. Klassinen puhelinliikenteen malli (1) Klassinen puhelinliikenteen malli (2)

3. Esimerkkejä. Sisältö. Klassinen puhelinliikenteen malli (1) Klassinen puhelinliikenteen malli (2) Sisältö Puhelinliikenteen malli Pakettitason malli dataliikenteelle Vuotason malli elastiselle dataliikenteelle Vuotason malli virtaavalle dataliikenteelle luento03.ppt S-38.45 - Liikenneteorian perusteet

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit

6. Stokastiset prosessit luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät Ssältö Peruskästtetä Posson-prosess Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst Stokastset prosesst () Tarkastellaan otakn (lkenneteoran kannalta ta stten

Lisätiedot

3. Esimerkkejä luento03.ppt S Liikenneteorian perusteet - Kevät

3. Esimerkkejä luento03.ppt S Liikenneteorian perusteet - Kevät luento03.ppt S-38.1145 - Liikenneteorian perusteet - Kevät 2006 1 Sisältö Puhelinliikenteen malli Pakettitason malli dataliikenteelle Vuotason malli elastiselle dataliikenteelle Vuotason malli virtaavalle

Lisätiedot

solmujoukko V omassa säiliössä (sekvenssi) kaarijoukko E kaarialkio-säiliössä kussakin kaarialkiossa viite sen alku- ja loppusolmuun

solmujoukko V omassa säiliössä (sekvenssi) kaarijoukko E kaarialkio-säiliössä kussakin kaarialkiossa viite sen alku- ja loppusolmuun Grf-tetorkenteen toteutus Grfn toteutus? Perustp : krlst e f Tetorkenteet, syksy 7 Grf-tetorkenteen toteutus Perusopertoen työmäärä krlstss...: ovtko solmut u j v verekkäsä?: O(m) solmun lsäys: O() solmun

Lisätiedot

Kuvausta f sanotaan tällöin isomorfismiksi.

Kuvausta f sanotaan tällöin isomorfismiksi. Määritelmä..12. Oletetn, että 1 =(V 1,E 1 ) j 2 =(V 2,E 2 ) ovt yksinkertisi verkkoj. Verkot 1 j 2 ovt isomorfiset, jos seurvt ehdot toteutuvt: (1) on olemss bijektio f : V 1 V 2 (2) kikill, b V 1 pätee,

Lisätiedot

6. Menetysjärjestelmät

6. Menetysjärjestelmät S-38.45 Lkeeeora perusee K-99 6. Meeysjärjeselmä lec6.pp 6. Meeysjärjeselmä Ssälö Kerausa: ykskerae lkeeeoreee mall Posso-mall asakkaa, palveljoa Erlag-mall asakkaa, palveljoa < Bommall asakkaa k

Lisätiedot

Kirkkonummen kunta Yhdyskuntatekniikan toimiala Pöyry Finland Oy / Veikko Urmas 13.5.2015

Kirkkonummen kunta Yhdyskuntatekniikan toimiala Pöyry Finland Oy / Veikko Urmas 13.5.2015 rkkoumm kut dyskuttkk tom öyry Fd y / kko rms M - D M yrkv j oktty strbyt, strbykr, oktyt, oktytörmä, oktyoku jk-t, ysäkötut tuuokk strbyt o v mt, jok muuttuu kduks o yrkv j okty kv-u ääktu j v myös joukkokttä

Lisätiedot

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut) J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät

Lisätiedot

JARRUDYNAMOMETRIN LASKENTAOHJELIITE

JARRUDYNAMOMETRIN LASKENTAOHJELIITE LIITE JARRUDYNAMOMETRIN LASKENTAOHJELIITE Jrruje surtuskyvy määrtys jrrudymmetrllä Määräksktsstuksess rsk kurm-ut j erävuu jrrujärjestelmä surtuskyky määrtetää jrrudymmetrmttuksll. Jrrujärjestelmä mttussuurede

Lisätiedot

tehtävän n yleinen muoto

tehtävän n yleinen muoto t-.474 tettste lgorte ohelot Sple-eetel eetelä lsellset tet. lueto: P-tehtävä ylee uoto S ysteelyys bortoro Telle oreoulu tettste lgorte ohelot Kevät 008 / P-teht tehtävä ylee uoto Stdrduoto selle uoto

Lisätiedot

Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille: Esitiedot TKK (c) Ilkk Melli (24) Johdtus tilstotieteesee TKK (c) Ilkk Melli (24) 2 : Mitä opimme? Trkstelemme tässä luvuss seurvi ltuerosteikolliste muuttujie testejä: Testukse kohtee testeissä o Beroulli-jkum

Lisätiedot

Menetelmiä formuloinnin parantamiseen

Menetelmiä formuloinnin parantamiseen Meetelmiä formuloii prtmisee Mikko Korpel Dimitris Bertsims & Robert Weismtel, 2005, Optimiztio over Itegers, ch 2.-2.5 S ysteemilyysi Lbortorio Tekillie korkekoulu Mikko Korpel Sovelletu mtemtiik tutkisemiri-

Lisätiedot

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2 HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske

Lisätiedot

8. Jonotusjärjestelmät

8. Jonotusjärjestelmät 8. Joousjärjeselmä lueo8. S-38.45 Lkeeeora erusee Kevä 6 8. Joousjärjeselmä Ssälö Kerausa: ykskerae lkeeeoreee mall Jookur M/M/ alvelja, odousakkaa Sovellus daalkeee mallamsee akeasolla M/M/ alveljaa,

Lisätiedot

8. Jonotusjärjestelmät

8. Jonotusjärjestelmät lueo8. S-38.45 Lkeeeora erusee Kevä 5 Ssälö Kerausa: ykskerae lkeeeoreee mall Jookur M/M/ alvelja, odousakkaa Sovellus daalkeee mallamsee akeasolla M/M/ alveljaa, odousakkaa Ykskerae lkeeeoreee mall Asakkaa

Lisätiedot

Tiedonhallintalaki (HE 248/2018 vp) Täytäntöönpanosuunnitelma. Juhta

Tiedonhallintalaki (HE 248/2018 vp) Täytäntöönpanosuunnitelma. Juhta Tedohlltlk (HE 248/2018 vp) Täytätööposuutelm Juht 24.4.2019 Tedohlltl tvotteet Tvottee uudst j yhteästää julkse hllo tedohllt koskev ylessäätelyä sekä vähetää teksluotese säätely trvett ertyslsäädäössä

Lisätiedot

Jarmo Kuusela PL 467 65101 VAASA 20.10.2009 MAAPERÄTUTKIMUS LAKEUDEN ANKKURI, SEINÄJOKI

Jarmo Kuusela PL 467 65101 VAASA 20.10.2009 MAAPERÄTUTKIMUS LAKEUDEN ANKKURI, SEINÄJOKI YT Rkes Oy Jrmo Ksel P 6 MAAPERÄTUTKMUS 6 VAASA MAAPERÄTUTKMUS AKEUDEN ANKKUR, SENÄJOK Ylesä YT Rkes Oy: (Jrmo Ksel) omeksos o KS-Geokosl sor ohjkmkse es mlle kede Akkrll Seäjoell Aleell eh okrks seessä,

Lisätiedot

Estojärjestelmä (loss system, menetysjärjestelmä)

Estojärjestelmä (loss system, menetysjärjestelmä) J. Virtamo 38.3143 Jonoteoria / Estojärjestelmä 1 Estojärjestelmä (loss system, menetysjärjestelmä) Tarkastellaan perinteistä puhdasta estojärjestelmää, jossa on annettu n = johtojen (varattavien elementtien)

Lisätiedot

Riemannin integraalista

Riemannin integraalista Lebesguen integrliin sl. 2007 Ari Lehtonen Riemnnin integrlist Johdnto Tämän luentomonisteen trkoituksen on tutustutt lukij Lebesgue n integrliin j sen perusominisuuksiin mhdollisimmn yksinkertisess tpuksess:

Lisätiedot

2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita:

2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita: 2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automttimlleist poikkev tp kuvt yksinkertisi kieliä. Olkoot A j B kkoston Σ kieliä. Perusopertioit: Yhdiste: A B = {x Σ x A ti x B}; Ktentio: AB = {xy Σ x A, y B}; Potenssit:

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus ja vikaantumisprosessit

Luento 6 Luotettavuus ja vikaantumisprosessit Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Luo 6 Luoavuus a vkaaumsrosss Ah alo ysmaalyys laboraoro Tkll korkakoulu PL 00, 005 TKK Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Määrlmä Tarkaslava ykskö luoavuus o s odäkösyys,

Lisätiedot

Markovin ketju. Stokastinen prosessi. Markovin ketju. Markovin malli: DNA esimerkki. M-ketju:homogeeninen ja ei-homogeeninen

Markovin ketju. Stokastinen prosessi. Markovin ketju. Markovin malli: DNA esimerkki. M-ketju:homogeeninen ja ei-homogeeninen Soke roe Mkäl lmöö lyy uuu (okuu), uhu ok roee. Soke roe vod myö ähdä oukko umuuu X() oll o ey relo x(). Proe o oääre, o e lolle omuude evä muuu myöä (em. odourvo, vr). Ak vo oll kuv dkree, mo X() Mrkov

Lisätiedot

= a sanoo vain, että jonon ensimmäinen jäsen annetaan. Merkintä a. lasketaan a :stä.

= a sanoo vain, että jonon ensimmäinen jäsen annetaan. Merkintä a. lasketaan a :stä. .. Lukujoo Aluksi Mtemtiiklle o erityise tyypillistä se, että käytäö tiltee settm ogelm bstrhoid. Käytäössä tämä trkoitt sitä, että siitä krsit lilluk vrret. Trkstelu kohteeksi jätetää vi si loogie ydi

Lisätiedot

Kohina. Mittaustekniikan perusteet / luento 8. Kohina. Kohina. Kohinan mittaaminen

Kohina. Mittaustekniikan perusteet / luento 8. Kohina. Kohina. Kohinan mittaaminen Mttutkk prutt / luto 8 Koh Koh mttm Koh lttyvää trmolog Kohtyypt Mttuvhvt Kohll trkott lktro järjtlmää pot fluktutot, jok hutuu jok ltt, kompot t mtrl fykt Ku mtt pä glj, mttuk lrj (pmmä mtttv gl) määrää

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 9. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 9 () Numeeriset menetelmät / 29

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 9. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 9 () Numeeriset menetelmät / 29 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 9 Kirsi Vljus Jyväskylän yliopisto Luento 9 () Numeeriset menetelmät 17.4.2013 1 / 29 Luennon 9 sisältö Numeerisest integroinnist Newtonin j Cotesin kvt Luento 9 ()

Lisätiedot

Painopiste. josta edelleen. x i m i. (1) m L A TEX 1 ( ) x 1... x k µ x k+1... x n. m 1 g... m n g. Kuva 1. i=1. i=k+1. i=1

Painopiste. josta edelleen. x i m i. (1) m L A TEX 1 ( ) x 1... x k µ x k+1... x n. m 1 g... m n g. Kuva 1. i=1. i=k+1. i=1 Pinopiste Snomme ts-ineiseksi kpplett, jonk mteriliss ei ole sisäisiä tiheyden vihteluj. Tällisen kppleen pinopisteen sijinti voidn joskus päätellä kppleen muodon perusteell. Esimerkiksi ts-ineisen pllon

Lisätiedot

OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA

OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA Tekijät: Ari Heimonen, Hellevi Kupil, Ktj Leinonen, Tuomo Tll, Hnn Tuhknen, Pekk Vrniemi Alkupl Tiedekeskus Tietomn torninvrtij

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma Aheet: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Kertymäfukto Jakaume tuusluvut Dskreettejä jakauma Jatkuva jakauma Avasaat: Bomjakauma Desl Dskreett

Lisätiedot

PUTKIKAKSOISNIPPA MUSTA

PUTKIKAKSOISNIPPA MUSTA Takorauta Tuote LVI-numero Pikakoodi 0753007 RU33 KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS KESKIRASKAS DN 65 KESKIRASKAS 0 KESKIRASKAS 0 KESKIRASKAS SK/UK SK/UK

Lisätiedot

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A:

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A: Merkkjonot (strngs) n merkkä ptkä merkkjono : T T T G T n = 18 kukn merkk [], mssä 0 < n, kuuluu aakkostoon Σ, jonka koko on Σ esm. bttjonot: Σ = {0,1} ja Σ = 2, DN: Σ = {,T,,G} ja Σ = 4 tetokoneen aakkosto

Lisätiedot

Pinta-alan laskeminen

Pinta-alan laskeminen Pint-ln lskeminen Esimerkki Välillä, jtkuvn, einegtiivisen funktion f määrätt integrli nt suorn pint-ln, eli f = A. INTEGRAALILASKENTA, MAA9 A = f Toislt, jos f on välillä,, eipositiivinen, eli f R, niin

Lisätiedot

S FYSIIKKA III (ES) Syksy 2004, LH 10. Ratkaisut

S FYSIIKKA III (ES) Syksy 2004, LH 10. Ratkaisut S-4 FYSIIKKA III (ES) Syksy 004, LH 0 Rtksut LH0-* Jäähdytyskneen tmv Crnt n kne luvutt 0,0 kj lämöä hunelmn smll, kun kneen mttr tekee työtä 0,0 J Hunelmn lämötl n C () Kunk ljn lämöä kne tt lemmst lämösälöstä?

Lisätiedot

Littlen tulos. Littlen lause sanoo. N = λ T. Lause on hyvin käyttökelpoinen yleisyytensä vuoksi

Littlen tulos. Littlen lause sanoo. N = λ T. Lause on hyvin käyttökelpoinen yleisyytensä vuoksi J. Virtamo 38.3143 Jonoteoria / Littlen tulos 1 Littlen tulos Littlen lause Littlen tuloksena tai Littlen lauseena tunnettu tulos on hyvin yksinkertainen relaatio järjestelmään tulevan asiakasvirran, keskimäärin

Lisätiedot

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat: Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Artmeette keskarvo, Estmaatt,

Lisätiedot

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10

Lisätiedot

Fiksu kaupunki 2013-2017. 8/2013 Reijo Kangas

Fiksu kaupunki 2013-2017. 8/2013 Reijo Kangas Fsu upun 2013-2017 8/2013 Rejo Kngs Tulevsuuden mhdollsuude eyyvä sregsss ohjelmss Tees suun lähes puole rhousesn sregsen pnopseden mun. Näyvä Teesn ohjelmss, sregsss umusvusss seä SHOK-ohjelmn Leomn globless

Lisätiedot

Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 2/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 1/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme?

Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 2/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? 1/3. Jatkuvia jakaumia Mitä opimme? TKK (c) Ilkk Melli (4) Jtkuvi jkumi Jtkuv tsie jkum Johdtus todeäköisyyslsket Jtkuvi jkumi TKK (c) Ilkk Melli (4) Jtkuvi jkumi Mitä opimme? /3 Tutustumme tässä luvuss seurvii jtkuvii todeäköisyysjkumii:

Lisätiedot

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään 4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa

Lisätiedot

II.1. Suppeneminen., kun x > 0. Tavallinen lasku

II.1. Suppeneminen., kun x > 0. Tavallinen lasku II. EPÄOLEELLISET INTEGRAALIT nt II.. Suppeneminen Esim. Olkoon f() =, kun >. Tvllinen lsku = / =. Kuitenkn tätä integrli ei ole ikisemmss mielessä määritelty, kosk f ei ole rjoitettu välillä [, ] (eikä

Lisätiedot

VEKTOREILLA LASKEMINEN

VEKTOREILLA LASKEMINEN ..07 VEKTOREILL LSKEMINEN YHTEENLSKU VEKTORIT, M4 Vektoreiden j summ on vektori +. Tämän summvektorin + lkupiste on vektorin lkupiste j loppupiste vektorin loppupiste, kun vektorin lkupisteenä on vektorin

Lisätiedot

2.4 Pienimmän neliösumman menetelmä

2.4 Pienimmän neliösumman menetelmä 2.4 Pienimmän neliösummn menetelmä Optimointimenetelmiä trvitn usein kokeellisen dtn nlysoinniss. Mittuksiin liittyy virhettä, joten mittus on toistettv useit kertoj. Oletetn, että mittn suurett c j toistetn

Lisätiedot

TYÖ 30. JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS. Tehtävänä on määrittää jään tiheys.

TYÖ 30. JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS. Tehtävänä on määrittää jään tiheys. TYÖ 30 JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS Tehtävä älineet Tusttietoj Tehtävänä on äärittää jään tiheys Byretti (51010) ti esi 100 l ittlsi (50016) j siihen sopivi jääploj, lkoholi (sopii jäähdytinneste lsol), nlyysivk

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM) Laskuharjoitus 4 / vko 47, mallivastaukset

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM) Laskuharjoitus 4 / vko 47, mallivastaukset Differentili- j integrlilskent (CHEM) Lskuhrjoitus / vko 7, mllivstukset Johdntotehtävä x dx = ln.693, joten rvo ln voidn pproksimoid integroimll numeerisesti funktiot x välillä [,]. Jetn väli [,] khteen

Lisätiedot

****************************************************************** MÄÄRITELMÄ 4:

****************************************************************** MÄÄRITELMÄ 4: . Murtopotessi MÄÄRITELMÄ : O Olkoo prillie, positiivie kokoisluku. Ei egtiivise luvu :s juuri trkoitt sellist ei-egtiivist luku b, jok :s potessi o. Merkitää b. Kute eliöjuureki tpuksess, luku b täyttää

Lisätiedot

Kertymäfunktio. Kertymäfunktio. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 2/2. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 1/2. Kertymäfunktio: Esitiedot

Kertymäfunktio. Kertymäfunktio. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 2/2. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 1/2. Kertymäfunktio: Esitiedot TKK (c) Ilkk Mellin (24) 1 Johdtus todennäköisyyslskentn TKK (c) Ilkk Mellin (24) 2 : Mitä opimme? 1/2 Jos stunnisilmiötä hlutn mllint mtemttisesti, on ilmiön tulosvihtoehdot kuvttv numeerisess muodoss.

Lisätiedot

Koulutoimen henkilöstörakenne

Koulutoimen henkilöstörakenne Koulutoimen henkilöstörakenne 11.11.2016 Virka/toimi Toimen/viran nimike Toimisto V 1 koulutusjohtaja T 2 toimistosihteeri T 3 toimistosihteeri V0033 4 koulukuraattori T 5 koulupsykologi Yhtenäiskoulu,

Lisätiedot

ER-kaaviot. Ohjelmien analysointi. Tilakaaviot. UML-kaaviot (luokkakaavio) Tietohakemisto. UML-kaaviot (sekvenssikaavio) Kirjasto

ER-kaaviot. Ohjelmien analysointi. Tilakaaviot. UML-kaaviot (luokkakaavio) Tietohakemisto. UML-kaaviot (sekvenssikaavio) Kirjasto Ohelmen analsont Ohelmen kuvaamnen kaavolla ohelmen mmärtämnen kaavoden avulla kaavoden tuottamnen ohelmasta Erlasa kaavotppeä: ER-kaavot, tlakaavot, UML-kaavot tetohakemsto vuokaavot (tarkemmn) Vuoanals

Lisätiedot

ELEC-E8419 syksyllä 2017 Sähkönsiirtojärjestelmät 1

ELEC-E8419 syksyllä 2017 Sähkönsiirtojärjestelmät 1 ELECE849 sksllä 7 ähkösrtoärestelmät lmukodu verko tehoko Perodt I II, 5 optopstettä Ls Hrl 9.8.7 Lueo dst Tehokohtälöt, Ertppset solmut tehokolskuss Gussedel terto tehokohtälöde rtksumeetelmää Letv teto:

Lisätiedot

Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa. väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,...

Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa. väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,... Induktiotodistus Induktiota käyttäen voidaan todistaa luonnollisia lukuja koskevia väitteitä, jotka ovat muotoa väite P(n) on totta kaikille n = 0,1,2,.... Tässä väite P(n) riippuu n:n arvosta. Todistuksessa

Lisätiedot

ELEC-E8419 Sähkönsiirtojärjestelmät 1 Silmukoidun verkon tehonjako. Kurssi syksyllä 2015 Periodit I-II, 5 opintopistettä Liisa Haarla

ELEC-E8419 Sähkönsiirtojärjestelmät 1 Silmukoidun verkon tehonjako. Kurssi syksyllä 2015 Periodit I-II, 5 opintopistettä Liisa Haarla ELECE849 ähkösrtoärestelmät lmukodu verko tehoko Kurss sksllä 05 Perodt III, 5 optopstettä Ls Hrl Lueo dst Tehokohtälöt, Ertppset solmut tehokolskuss Gussedel terto tehokohtälöde rtksumeetelmää Letv teto:

Lisätiedot

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12 Pallollse puolustae: Sokea ja ta käspallo/ Lppupallo Tavote: aalteo estäe sjottue puolustavalle puolelle, potku ta heto estäe, syöttäse estäe rstäe taklaus, pae tla vottase estäe sjottue puolustavalle

Lisätiedot

763333A KIINTEÄN AINEEN FYSIIKKA Ratkaisut 1 Kevät 2014

763333A KIINTEÄN AINEEN FYSIIKKA Ratkaisut 1 Kevät 2014 763333A KIINTEÄN AINEEN FYSIIKKA Rtkisut 1 Kevät 014 1. Tehtävä: Lske, kuink mont hilpistettä on yksikkökopiss ) yksinkertisess kuutiollisess, b) tkk:ss j c) pkk:ss. (Ot huomioon, että esimerkiksi yksikkökopin

Lisätiedot

Syntymä-kuolema-prosessit

Syntymä-kuolema-prosessit J. Virtamo Liikenneteoria ja liikenteenhallinta / SK-prosessit Syntymä-kuolema-prosessit Yleistä Syntymä-kuolema-prosessiksi (SK-prosessi) kutsutaan Markov-prosessia, jonka - tila-avaruus on iskreetti

Lisätiedot

Sähköstaattinen potentiaalienergia lasketaan jatkuville varausjakaumille käyttäen energiatiheyden

Sähköstaattinen potentiaalienergia lasketaan jatkuville varausjakaumille käyttäen energiatiheyden Jkso 4. Sähkösttkst muut Tämän oson lskuj e tvtse nättää. Tämän jkson tehtävät ovt sllsltt el tähän on ksttu kkk ne sähkösttkn st, jot e kästelt edellsssä jksoss. Se e tkot, että nämä st evät ols täketä.

Lisätiedot

Geometrinen lukujono. Ratkaisu. a2 = 50 4 = 200 a3 = = 800 a4 = = 3 200

Geometrinen lukujono. Ratkaisu. a2 = 50 4 = 200 a3 = = 800 a4 = = 3 200 Geometrie lukujoo 7. Geometrise lukujoo esimmäie jäse o = 0 j peräkkäiste jäsete suhde =. Määritä lukujoo kolme seurv jäsetä. = 0 = 00 = 0 = 800 = 0 = 00 8. Geometrie lukujoo lk seurvsti: ), 0, 0, b) 000,

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Mtemtiikn tukikurssi Kurssikert 4 Tilvuuden j vipn ln lskeminen Kuten iemmin käsittelimme, määrätyn integrlin vull voi lske pintloj j tilvuuksi. Tyypillisenä sovelluksen tilvuuden lskemisest on tpus, joss

Lisätiedot

Diofantoksen yhtälön ratkaisut

Diofantoksen yhtälön ratkaisut Diofantoksen yhtälön ratkaisut Matias Mäkelä Matemaattisten tieteiden tutkinto-ohjelma Oulun yliopisto Kevät 2017 Sisältö Johdanto 2 1 Suurin yhteinen tekijä 2 2 Eukleideen algoritmi 4 3 Diofantoksen yhtälön

Lisätiedot

Todista raja-arvon määritelmään perustuen seuraava lause: Jos lukujonolle a n pätee lima n = a ja lima n = b, niin a = b.

Todista raja-arvon määritelmään perustuen seuraava lause: Jos lukujonolle a n pätee lima n = a ja lima n = b, niin a = b. 2 Lukujonot 21 Lukujonon määritelmä 16 Fibonacci n luvut määritellään ehdoilla Osoita: 17 a 1 = a 2 = 1; a n+2 = a n+1 + a n, n N a n = 1 [( 1 + ) n ( 2 1 ) n ] 2 Olkoon a 1 = 3, a 2 = 6, a n+1 = 1 n (na

Lisätiedot

Sinilause ja kosinilause

Sinilause ja kosinilause Siniluse j kosiniluse GEOMETRI M3 Mikäli kolmion korkeus j knt tiedetään, voidn pint-l lske. Esimerkki: Lske kolmion l, kun 38 kulmn viereiset sivut ovt 8, j 6,8. Nyt knt tiedetään, korkeutt ei! 38 8,

Lisätiedot

EDE Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy Matematiikan ja matriisilaskennan kertausta

EDE Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy Matematiikan ja matriisilaskennan kertausta mperee tekillie yliopisto hum.8.3 Kostruktiotekiik litos EDE-00 Elemettimeetelmä perusteet. Lueto vk Syksy 03. Mtemtiik j mtriisilske kertust Yleistä Kirjoittele täe joiti kurssi keskeisiä sioit iille,

Lisätiedot

KUSTANNUSPAIKAT 1.9.2015 TUTKINNOT OSAAMISALAT (lähihoitaja) HUOMIO Kustannuspaikan numero

KUSTANNUSPAIKAT 1.9.2015 TUTKINNOT OSAAMISALAT (lähihoitaja) HUOMIO Kustannuspaikan numero KUSTANNUSPAIKAT 1.9.2015 TUTKINNOT OSAAMISALAT (lähhot) HUOMIO Vstuulue Ktpk umero Ktpk m Pkkkut Fysote t et Kot tpl. t o- vp Ertysplvelut 5502 Astutplv. Mätsälä Kyllä Kyllä 1.6.-31.7. Asume 3120 Askol

Lisätiedot

Syntymä-kuolema-prosessit

Syntymä-kuolema-prosessit J. Virtamo 38.343 Jonoteoria / SK-prosessit Syntymä-kuolema-prosessit Yleistä Syntymä-kuolema-prosessiksi (SK-prosessi) kutsutaan Markov-prosessia, jonka - tila-avaruus on iskreetti - tilat voiaan järjestää

Lisätiedot

Pythagoraan lause. Pythagoras Samoslainen. Pythagoraan lause

Pythagoraan lause. Pythagoras Samoslainen. Pythagoraan lause Pythgorn luse Pythgors Smoslinen Pythgors on legendrinen kreikklinen mtemtiikko j filosofi. Tiedot hänen elämästään ovt epävrmoj j ristiriitisi. Tärkein Pythgorst j pythgorlisi koskev lähde on Lmlihosin

Lisätiedot

R4 Harjoitustehtävien ratkaisut

R4 Harjoitustehtävien ratkaisut . Mitkä seurvist lusekkeist eivät ole polynomej? Miksi eivät? Polynomin termine eksponentti on luonnollinen luku, ne lusekkeet, joiss eksponentti ei ole luonnollinen luku ei ole myöskään polynomi.. x x

Lisätiedot

http://www.angelniemenankkuri.com/index.php?page=ilu/nuoret/ajankohtaista&select=3&head=nuori%20...

http://www.angelniemenankkuri.com/index.php?page=ilu/nuoret/ajankohtaista&select=3&head=nuori%20... Sivu 1/28 " #%% ((%% ( * +, " -. / " - ("*0 "# % "# (( # # ( ( * # +,,-. /0,-,,2 3 #4 3 % % 5 5 * 4 % 3 6 4 4 44( ( % #"" #"#"# + 7. 4 %%2%%3 % 4 9#:200; 1 5242%% 1,1200/,/,/ (43%% 1 ("*01,01200/,202200/

Lisätiedot

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT Funktiojonot 1

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT Funktiojonot 1 SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 2003 JOUNI PARKKONEN Sisältö 0. Tästä tekstistä. Funktiojonot 0. Tästä tekstistä Tämä moniste on trkoitettu käytettäväksi kurssin Srjt j differentiliyhtälöt luentomterilin.

Lisätiedot

Demonstraatiot Luento

Demonstraatiot Luento TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos S-8.45 Liikenneteorian perusteet, Kevät 8 Demonstraatiot Luento 8..8 D/ Tarkastellaan seuraavaa yksinkertaista piirikytkentäistä (runko)verkkoa.

Lisätiedot

SATE2140 Dynaaminen kenttäteoria syksy / 6 Laskuharjoitus 0: Siirrosvirta ja indusoitunut sähkömotorinen voima

SATE2140 Dynaaminen kenttäteoria syksy / 6 Laskuharjoitus 0: Siirrosvirta ja indusoitunut sähkömotorinen voima ATE14 Dynminen kenttäteori syksy 1 1 / skuhrjoitus : iirrosvirt j inusoitunut sähkömotorinen voim Tehtävä 1. All olevss kuvss esitetyssä pitkässä virtlngss kulkee virt i 1 (t) j sen vieressä on kuvn mukinen

Lisätiedot

Sisältö. Piirikytkentäisen verkon malli (2) Piirikytkentäisen verkon mallinnus estoverkkona Pakettikytkentäisen verkon mallinnus jonoverkkona

Sisältö. Piirikytkentäisen verkon malli (2) Piirikytkentäisen verkon mallinnus estoverkkona Pakettikytkentäisen verkon mallinnus jonoverkkona 0. Verkkotson mllej Sisältö Piirikytkentäisen verkon mllinnus estoverkkon Pkettikytkentäisen verkon mllinnus jonoverkkon 0. Verkkotson mllej luento0.ppt S-8. Liikenneteorin perusteet Kevät 00 0. Verkkotson

Lisätiedot

7. Arbitrage Pricing Theory

7. Arbitrage Pricing Theory 7. Atg Pcg Thoy Cptl Asst Pcg odl CAP mll sovltms lttyy ust hstt. stmotv pmt määä ksv sotuskohtd lukumäää ksvss kohdtt odotusvo vss -/ kovss -/ stmotv pmt sm. 5 kohdtt 5 75 pmt. stmoss tvttv dt välttämättä

Lisätiedot

Kertausosa. Kertausosa. 3. Merkitään. Vastaus: 2. a) b) 600 g. 4. a)

Kertausosa. Kertausosa. 3. Merkitään. Vastaus: 2. a) b) 600 g. 4. a) Kertusos Kertusos ). ) : j 7 0 7 ) 0 :( ) c) :( ). Merkitää merirosvorht (kg) sukltrffelit (kg) ) 7, 0 hit: /kg hit: 7 /kg ) 00 g 0,kg 7 0,,0,,0, 0, (kg) :. ) Vstus: ) 7, 0 ( ) ) 00 g. ) 0 7 9 7 0 0 Kertusos

Lisätiedot

'.: RAKEN NUSTYÖKONEI DEN LYHENNEMERKINNÄT. TIE-JA VESIRAKENNUSHALLITUS Järjestelytoimisto 1972 TVH A

'.: RAKEN NUSTYÖKONEI DEN LYHENNEMERKINNÄT. TIE-JA VESIRAKENNUSHALLITUS Järjestelytoimisto 1972 TVH A RAKEN NUSTYÖKONEI DEN LYHENNEMERKINNÄT LOKOMO - 2O = r ': -- - # - 4 TIE-JA VESIRAKENNUSHALLITUS Järjestelytoimisto 1972 TVH 3728 A5 3000 1172 110000 7 / ( 41 -1- RAKENNUSKONEIDEN RYHMITTELYT JA LYHENTEET

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle / MS-A8 Differentiaali- ja integraalilaskenta, V/7 Differentiaali- ja integraalilaskenta Ratkaisut 5. viikolle / 9..5. Integroimismenetelmät Tehtävä : Laske osittaisintegroinnin avulla a) π x sin(x) dx,

Lisätiedot

M 1 ~M 2, jos monikulmioiden vastinkulmat ovat yhtä suuret ja vastinsivujen pituuksien suhteet ovat yhtä suuret eli vastinsivut ovat verrannolliset

M 1 ~M 2, jos monikulmioiden vastinkulmat ovat yhtä suuret ja vastinsivujen pituuksien suhteet ovat yhtä suuret eli vastinsivut ovat verrannolliset Yhdenmuotoisuus ja mittakaava Tasokuvioiden yhdenmuotoisuus tarkoittaa havainnollisesti sitä, että kuviot ovat samanmuotoiset mutta eivät välttämättä samankokoiset. Kahdella yhdenmuotoisella kuviolla täytyy

Lisätiedot