Matematiikka ja teknologia, kevät 2011



Samankaltaiset tiedostot
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 8: Newtonin iteraatio. Taso- ja avaruusintegraalit

Aineenopettajien erikoistyö Sisällönsuunnittelu, kevät 2010

Oppimistavoitematriisi

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Sarjat ja integraalit, kevät 2014

Oppimistavoitematriisi

Koodausteoria, Kesä 2014

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

Kanta ja Kannan-vaihto

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

Matriisit ja vektorit Matriisin käsite Matriisialgebra. Olkoon A = , B = Laske A + B, , 1 3 3

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?

Numeeriset menetelmät

Matriisihajotelmat. MS-A0007 Matriisilaskenta. 5.1 Diagonalisointi. 5.1 Diagonalisointi

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Malliratkaisut Demot

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

1 Kannat ja kannanvaihto

Koodausteoria, Kesä 2014

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Ominaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.

(1.1) Ae j = a k,j e k.

8 KANNAT JA ORTOGONAALISUUS. 8.1 Lineaarinen riippumattomuus. Vaasan yliopiston julkaisuja 151

Etsintä verkosta (Searching from the Web) T Datasta tietoon Heikki Mannila, Jouni Seppänen

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Koodausteoria, Kesä 2014

} {{ } kertaa jotain

Sarjat ja integraalit, kevät 2015

Insinöörimatematiikka D

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

4. Lasketaan transienttivirrat ja -jännitteet kuvan piiristä. Piirielimien arvot ovat C =

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi

802120P Matriisilaskenta (5 op)

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

Insinöörimatematiikka D

Harjoitusten 5 vastaukset

Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Analyysi 1, kevät 2010

Kohdeyleisö: toisen vuoden teekkari

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Harjoitus 4 / Ratkaisut

Johdatus matematiikkaan

Käänteismatriisi 1 / 14

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Matematiikan tukikurssi

Ohjelmointi 1 / 2009 syksy Tentti / 18.12

Simplex-algoritmi. T Informaatiotekniikan seminaari , Susanna Moisala

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Kerta 2. Kerta 2 Kerta 3 Kerta 4 Kerta Toteuta Pythonilla seuraava ohjelma:

MS-A0202 Di erentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 8: Taso- ja avaruusintegraalit

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Lineaarialgebra, kertausta aiheita

Insinöörimatematiikka D

Ohjelmointi 1. Kumppanit

Ennakkotehtävän ratkaisu

Talousmatematiikan perusteet: Johdanto. Kurssin tavoitteet Käytännön järjestelyt Suosituksia suorittamiseen

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Insinöörimatematiikka D

Java-kielen perusteita

Dynaamiset regressiomallit

Luento 3: 3D katselu. Sisältö

Tarvitseeko informaatioteknologia matematiikkaa?

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

VÄRISPEKTRIKUVIEN TEHOKAS SIIRTO TIETOVERKOISSA

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Harjoitus 2 -- Ratkaisut

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 5 - Ratkaisut / vko 41

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Transkriptio:

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 3. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos

Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat: 13.1 Global positioning system (GPS) 20.1 Satunnaislukugeneraattorit 27.1 Google ja PageRank algoritmi 3.2 JPEG kuvanpakkaus 10.2 ei luentoa! 17.2 Geometria arkkitehtuurissa 24.2 ROF kuvan virheenpoisto (3.3 Fraktaalit ja kuvanpakkaus) HUOM! 3.3 on ylimääräinen luento fraktaaleista tässä luennossa ei ole ollenkaan perusosaa, koska aiheen käsittely vaatii enemmän matemaattista pohjaa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 2 / 10

Pakkaus yleensä Tiedon pakkaus voidaan jakaa häviöllisiin ja häviättömiin menetelmiin. Pakkaus perustuu esiinytmistodennäköisyyteen: pakkauksessa jotkin tiedostot pitenevät! Esimerkkinä voidaan ajatella kirjainten esiitymistä tekstissä: e ja a esiintyvät paljon, p harvemmin, ja x ei juuri ollenkaan. Jos e:n koodi on 10010 ja x:n 0011101001001, niin säästämme todennäköisesti tilaa verrattuna siihen, että jokaisen kirjaimen koodi on 8-bittinen. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 3 / 10

Kuvanpakkaus Kuva tallennetaan useimmiten tietokoneella n m matriisina jossa jokainen alkoi on 8- tai 32-bittinen luku joka kertoo harmaasävyn tai värien vahvuudet. Esim. pieni 640 480 harmaasävykuva vie 300 kb, värikuva kolminkertaisen määrän; Digikameran 10 megapikselin kuva vie vastaavasti 10 MB tai 40 MB. Ilman pakkausta värikuvia mahtuisi 2 GB muistikortille vain 50 kappaletta! Kuvan pakkauksessa voi säästää paljon tilaa koska kuvassa on tyypillisesti erittäin paljon niin vähäpätöistä informaatiota, ettei sitä voi edes silmällä havaita. JPEG pakkaus perustuu kuvan jakamiseen 8 8 kokosiin kenttiin, jotka koodataan erikseen. Jos kuvan koko ei ole kahdeksalla jaollinen, siihen lisätään tarvittavat lisäpikselit. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 4 / 10

Miten kuvasta voidaan jättää pois tietoa? Tarkastellaan ensin 2 2 tapausta. Vastaavaa matriisi voidaan lausua seuraavien neljän matriisin summan avulla: ( ) ( ) ( ) ( ) 1 0 0 1 0 0 0 0 e 11 =, e 0 0 21 =, e 0 0 12 =, e 1 0 22 =. 0 1 [kuva] Siis voimme kirjoittaa ( ) a b = ae c d 11 + be 21 + ce 12 + de 22, eli matriisi (kuva) voidaan esittää vektorina (a, b, c, d). Voisimme säästää tilaa tallentamalla vain osa vektorista, mutta tällä on ei toivottu vaikutus lopputulokseen. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 5 / 10

Miten kuvasta voidaan jättää pois tietoa? 2 2 matriisi voidaan myös esittää toisten kantamatriisien avulla, esim. ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 1 1 1 1 e 1 =, e 1 1 2 =, e 1 1 3 =, e 1 1 4 =. 1 1 Mikä on matriisien graafinen esitys? Jos nyt jätämme representaatiosta xe 1 + ye 2 + ze 3 + we 4, pois 3 4 tiedosta ja meille jää vain x, niin tiedämme silti jotain mielekästä, globaalia kuvasta (mitä?). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 6 / 10

Kantamatriisit 8 8 tapauksessa Voimme generoida vastaavat kantamatriisit 8 8 tapauksessa. [kuva] JPEG pakkauksessa on tarkoitus lausua kuvablokki näiden kantaelementtien avulla. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 7 / 10

JPEG algoritmi Ensin kuva-alkiot skaalataan välille [ 128, 127]. Sitten lasketaan kuvan representaatio 8 8 kantamatriisien avulla. Lopuksi kertoimet kvantifioidaan ja tallennetaan. Tämä on se häviöllinen vaihe, jossa tilaa säästyy. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 8 / 10

JPEG algoritmi Ensin kuva-alkiot skaalataan välille [ 128, 127]. Sitten lasketaan kuvan representaatio 8 8 kantamatriisien avulla. Lopuksi kertoimet kvantifioidaan ja tallennetaan. Tämä on se häviöllinen vaihe, jossa tilaa säästyy. [selitys kvantifionnista taululle] [kuva] Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 8 / 10

JPEG algoritmi dekoodaus Ensin kertoimet kerrotaan kvantifiointikertoimella. Kertomien rekonstruktiolla generoidaan alkuperäinen matriisi käyttäen kantamatriiseja. Lopuksi kuva-alkiot skaalataan välille [0, 255]. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 9 / 10

JPEG algoritmi dekoodaus Ensin kertoimet kerrotaan kvantifiointikertoimella. Kertomien rekonstruktiolla generoidaan alkuperäinen matriisi käyttäen kantamatriiseja. Lopuksi kuva-alkiot skaalataan välille [0, 255]. [kuva] Pakkausjärjestelmästä johtuen kuvan laadussa voi olla suurta eroa yhdestä 8 8-blokista toiseen. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 9 / 10

Matemaattinen osa Matemaattisessa osassa pohditaan, miten voimme siirtyä representaatioiden (kantojen) välillä. Tarvittavat käsitteet ovat linearialgebrasta: kanta käänteismatriisi, transpoosi Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 3. helmikuuta 2011 10 / 10