Mandags Chancen. En optimal spilstrategi. Erik Vestergaard

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Mandags Chancen. En optimal spilstrategi. Erik Vestergaard"

Transkript

1 Mandags Chancen En optimal spilstrategi Erik Vestergaard

2 Spilleregler denne note skal vi studere en optimal spilstrategi i det spil, som i fjernsynet går under navnet Mandags Chancen. Spillets regler er som følger: ni felter på et bræt er på tilfældig måde anbragt følgende beløb: stk., stk., stk., stk. og. stk.. Spilleren kender beløbene, men ved ikke i hvilke felter, de enkelte beløb er placeret, eftersom de er dækket af et gummilag. Spilleren får nu lov til at skrabe ét felt af gangen, dog højst tre felter i alt. Det er tilladt inden et tredje skrab at stige af og modtage det sidst skrabede beløb. Foretager spilleren derimod et tredje skrab, så er han nødsaget til at modtage det beløb, der måtte vise sig her. Stopstrategier Spørgsmålet er nu, hvilken stopstrategi spilleren skal vælge for at optimere sine muligheder? Hvad der menes med disse ord er selvfølgelig en subjektiv vurdering. Måske står spileren lige og mangler kr. til en motorcykel, hvorfor det er vigtigt for ham, at han vinder mindst kr. Personen vil da måske vælge at stoppe på kr. selvom han vil have en god mulighed for at vinde endnu mere. For ham er det måske vigtigere, at han ikke er uheldig og kun vinder kr. eller kr. Vi skal først have en definition: Definition Med begrebet en optimal stopstrategi vil vi mene en strategi, der ved gentagne spil vil give en større eller mindst lige så stor forventet gennemsnitlig gevinst, som ved anvendelse af enhver anden stopstrategi.

3 Mandags Chancen er et spil, der ikke er mere omfattende, end at det kan analyseres i hånden. spil med et meget stort antal spiludfald kan det være nødvendigt at anvende computer til analysen. visse tilfælde vil end ikke verdens største computer have kapacitet nok til at udregne den bedste strategi indenfor en rimelig tid. For at få en idé om den bedste strategi i Mandags Chancen er det en god idé at betragte en forenklet udgave af spillet, for eksempel ét, hvor der er fire felter med beløbene,, og og muligheder for at skrabe højst to gange Øvelse ) Overvej, om du vil stoppe, hvis du i første skrab får a) b) c) ) Antag, at vi ønsker at ændre beløbet på den største præmie. Hvad skal beløbet mindst ændres til, før du skifter mening med hensyn til at stoppe/ikke stoppe i spørgsmål b) ovenfor? ) Prøv at give en matematisk opskrift, med hvilken man kan afgøre, om man skal stoppe/ikke stoppe efter første skrab. Man kan danne sig et vist overblik over situationen ved at tegne et såkaldt udfaldstræ. Forgreningerne viser de mulige udfald, når der skrabes. De involverede beløb er B =, B = 0.000, B = Lad os vedtage at kalde et udfald for udfald, hvis B skrabes, udfald hvis B skrabes og udfald, hvis B skrabes. På figuren nedenfor har jeg indtegnet to forgreningsniveauer, svarende til de to skrabemuligheder. De skraverede felter repræsenterer udsolgte beløb. Ved hver forgrening kan man angive sandsynligheden for at få det pågældende udfald, givet den viden, man har om de beløb, der allerede er skrabet. første forgrening er sandsynligheden for udfald, udfald og udfald henholdsvis ½, ¼ og ¼.

4 Ved. forgrening ved man hvad der blev skrabet i første omgang. Lad os sige, at første skrab gav udfald. Da vil der til et eventuelt sidste skrab kun være stk. og stk tilbage. Derfor vil sandsynligheden fra udfald og udfald være henholdsvis / og /, mens udfald ikke kan forekomme (se skravering). Øvelse Udregn de manglende sandsynligheder for udfaldene i. forgreningsniveau og indtegn dem i udfaldstræet. Lidt Teori Set over mange spil, så vil man gennemsnitligt få mest ud af det, såfremt man følger den såkaldte optimale Snell-strategi eller bare Snell-strategien. Den er defineret ved: Man stopper spillet, såfremt man i gennemsnit ikke kan forvente at opnå mere ved at fortsætte spillet, underforstået under brug af Snell-strategien. At denne strategi er fornuftig er vel heller ikke så mærkeligt: Hvorfor fortsætte spillet, hvis man gennemsnitligt ikke kan forvente at vinde mere ved at fortsætte? For at kunne analysere Snell-strategien er det hensigtsmæssigt med et lidt mere generelt setup, hvor vi tillader op til N skrab, hvor antallet af forskellige beløb er n, og hvor beløbene er B, B,..., B n. Som tidligere vil vi kalde et udfald for udfald, hvis B skrabes, udfald hvis B skrabes, etc.

5 Som tidligere set, giver spillet anledning til et udfaldstræ. En position heri er beskrevet ved de udfald k, k,..., k r, man møder ved at gå baglæns tilbage i træet til træets rod. Man kan sige, at med informationen = ( k, k,..., k r ) kender man de udfald, der allerede er forekommet i de hidtidige skrab, inklusiv rækkefølgen. Til hver position i udfaldstræet kan vi nu definere nogle størrelser: P ( k ) Sandsynligheden for et udfald k i næste skrab, givet informationen. V Den forventede gennemsnitlige gevinst ved at fortsætte med at skrabe, givet informationen. F Den forventede gennemsnitlige gevinst, givet informationen. Bemærk, at når vi her taler om den forventede gennemsnitlige gevinst, så mener vi under anvendelse af Snell-strategien. Man noterer sig, at den forventede gennemsnitlige gevinst løbende ændrer sig, når man skraber løs. Det, der er tilbage at skrabe, afhænger nemlig af informationen. Derfor benyttes betegnelsen den forventede gennemsnitlige gevinst, givet. Tilsvarende med de andre to størrelser. Man får nu nemt følgende sammenhæng, idet B er det sidst skrabede beløb: () F = max( B, V ) kr kr dentiteten () er en direkte konsekvens af, at man vælger at stoppe, hvis det sidst skrabede beløb B k er mindst lige så stort som den gevinst, man i gennemsnit vil r kunne forvente at opnå ved at fortsætte. Vi har desuden følgende: n () V = ( P( k) F ) k k = hvor k = ( k, k,..., kr, k). summen () kan det forekomme, at visse af F erne k ikke har mening. Dette sker hvis der ikke er flere udfald k tilbage i de uskrabede felter. disse tilfælde vedtager vi den konvention at lade det være underforstået, at man undlader de pågældende led i summen. Derved bliver udtrykket for V korrekt. dentiteten () udtrykker, at den forventede gennemsnitlige gevinst ved at fortsætte med at skrabe fra position fås ved at udregne det vejede gennemsnit af de forventede gennemsnitlige gevinster i de positioner k, man vil kunne nå med det ekstra skrab. Når Snell-strategien sættes på formel, får den følgende udseende: Man stopper første gang B V. kr 4

6 Snell-strategien anvendt på det forenklede spil Lad os analysere, hvordan Snell-strategien udmønter sig i tilfældet med det forenklede skrabespil. Sandsynlighedsvægtene er allerede udregnet i øvelse eller før. øvrigt er Snell-strategien defineret rekursivt bagfra, så for at bestemme de enkelte V- værdier og F-værdier, må vi trevle situationen op ved at begynde med det sidste forgreningsniveau i udfaldstræet, altså niveau N =, og derfra arbejde os baglæns igennem træet. Se i øvrigt figuren på side 6. Niveau højeste niveau starter vi med F-værdierne. F = B = F = B = F = B = 0.000,,, F = B = F = B = 0.000,, F = B = F = B = 0.000,, Begrundelse: Man har foretaget de maksimalt to skrab, som er tilladt. Dermed er man nødsaget til at beholde det, man har fået i sidste skrab. Dette er så samtidigt lig med den forventede gennemsnitlige gevinst, givet udfaldet af de to første skrab. Niveau Først udregnes V-værdierne ved hjælp af ():, k k= V = P( k) F = = 0.000, k k = V = P( k) F = = 6.666, 67, k k = V = P( k) F = =., Herefter kan F-værdierne findes ved hjælp af (): F F F = max( B, V ) = max(; 0.000) = = max( B, V ) = max(0.000; 6.666, 67) = = max( B, V ) = max(0.000;.,) =

7 Niveau 0 Først udregnes V-værdien ved hjælp af (): V = P( k) F = =.500 k = k 4 4 og da der endnu ikke er skrabet noget felt i niveau 0, så er F =.500. udfaldstræet for det forenklede skrabeproblem på side har jeg anbragt nogle tomme felter. Det er meningen, at man her skal anføre de til positionen hørende V-værdier. følge ovenstående beregninger kommer det udfyldte træ til at se ud som på figuren nedenfor. Man ser, at man skal stoppe spillet, hvis man skraber eller i første skrab, for i disse tilfælde er det sidste og eneste skrabede beløb større end den tilsvarende V-værdi, som er den forventede gennemsnitlige gevinst ved at fortsætte. Måske var det den samme strategi du fandt på i øvelse? , , Øvelse ) Undersøg den optimale Snell-strategi i forbindelse med Mandags Chancen ved at regne dig baglæns igennem udfaldstræet som i det enklere tilfælde ovenfor. Løst sagt: F-værdierne i tredje og sidste niveau er lig med de sidst skrabede beløb. Gå til forrige niveau. Udregn her V-værdier som vejede gennemsnit af de relevante F-værdier i niveauet højere. Opskriv de udregnede V-værdier på de re- 6

8 spektive pladser i træet. Udregn for hver position i det betragtede niveau i træet maksimum mellem det netop skrabede beløb og den tilhørende V-værdi (står side om side i træet). Dette er positionens F-værdi. Gå til forrige niveau og gentag proceduren etc. etc. ) Hvor meget vil man i længden i gennemsnit kunne forvente at vinde i Mandags Chancen ved brug af den optimale Snell Strategi? ) Besvar følgende spørgsmål udfra tallene i det udfyldte udfaldstræ og giv samtidigt en logisk forklaring på, hvorfor det forholder sig sådan: a) Hvad er det bedste beløb at få i første skrab? b) Det næstbedste? c) Tredjebedste? 4) Hvad er sandsynligheden for at ende med hovedgevinsten på, hvis man anvender Snell-strategien? Øvelse 4 ) Lad os overveje en helt anden stopstrategi i det forenklede skrabespil: At man stopper i det øjeblik, man får den maksimale gevinst på Underforstået, at hvis den ikke kommer, så skraber man til enden. Vis, at den forventede gennemsnitlige gevinst ved denne strategi er lig med.666,67, altså mindre end den optimale Snell-strategi. Hjælp: Du kan bruge udfaldstræet på side 7. den forbindelse får du ikke brug for V-værdierne anbragt i de to tomme felter, for de involverer som bekendt Snell-strategien. Betragt den tilsvarende strategi i tilfældet med Mandags Chancen: At man kun stopper spillet før tid, såfremt man får den maksimale gevinst på. Det kan vises, at man i længden ved brug af denne strategi vil få en forventet gennemsnitlig gevinst på 4.66,67 altså ikke så meget som i tilfældet med den optimale Snell-strategi! ) Undersøg ved hjælp af udfaldstræet for Mandags Chancen følgende strategi: At man stopper første gang man får minimum. Øvelse 5 Undersøg følgende mere sofistikerede strategi i tilfældet med Mandags Chancen: Man stopper efter første skrab, hvis man får eller derover. Hvis man ikke får dét i første skrab, anvendes følgende stopstrategi efter. skrab: Man stopper ved og derover, med mindre det første skrab viste, i hvilket tilfælde man vælger at stoppe ved og derover. 7

9 Mandags Chancen

10 Løsning til udfyldning af udfaldstræet for Mandags Chancen

11 77.57, ,4 96.4, , ,00.57, , , , ,6 74.5,7 7.57, ,9 67.4,6 7.57,4 5.4,57.0, ,57.4, , , ,4.57, ,00.57,4 5.74,.57,4 5.4, , , Mandags Chancen NB! Hvis man anvender den optimale Snell-strategi, så skal man stoppe spillet, hvis man kommer til et sted i træet, hvor der er en kraftig sort ramme.

Matematik og samfundsfag Gini-koefficienten

Matematik og samfundsfag Gini-koefficienten Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Matematik og samfundsfag Gini-koefficienten Den såkaldte Gini-koefficient, introduceret i 92 i en artikel af den italienske statistiker, demograf og sociolog Corrado

Læs mere

i x-aksens retning, så fås ). Forskriften for g fås altså ved i forskriften for f at udskifte alle forekomster af x med x x 0

i x-aksens retning, så fås ). Forskriften for g fås altså ved i forskriften for f at udskifte alle forekomster af x med x x 0 BAndengradspolynomier Et polynomium er en funktion på formen f ( ) = an + an + a+ a, hvor ai R kaldes polynomiets koefficienter. Graden af et polynomium er lig med den højeste potens af, for hvilket den

Læs mere

Allan C. Malmberg. Terningkast

Allan C. Malmberg. Terningkast Allan C. Malmberg Terningkast INFA 2008 Programmet Terning Terning er et INFA-program tilrettelagt med henblik på elever i 8. - 10. klasse som har særlig interesse i at arbejde med situationer af chancemæssig

Læs mere

Tip til 1. runde af Georg Mohr-Konkurrencen Kombinatorik

Tip til 1. runde af Georg Mohr-Konkurrencen Kombinatorik Tip til 1. runde af - Kombinatorik, Kirsten Rosenkilde. Tip til 1. runde af Kombinatorik Her er nogle centrale principper om og strategier for hvordan man tæller et antal kombinationer på en smart måde,

Læs mere

Opdrift i vand og luft

Opdrift i vand og luft Fysikøvelse Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Opdrift i vand og luft Formål I denne øvelse skal vi studere begrebet opdrift, som har en version i både en væske og i en gas. Vi skal lave et lille forsøg,

Læs mere

Lineære sammenhænge. Udgave 2. 2009 Karsten Juul

Lineære sammenhænge. Udgave 2. 2009 Karsten Juul Lineære sammenhænge Udgave 2 y = 0,5x 2,5 2009 Karsten Juul Dette hæfte er en fortsættelse af hæftet "Variabelsammenhænge, 2. udgave 2009". Indhold 1. Lineære sammenhænge, ligning og graf... 1 2. Lineær

Læs mere

Afstande, skæringer og vinkler i rummet

Afstande, skæringer og vinkler i rummet Afstande, skæringer og vinkler i rummet Frank Nasser 9. april 20 c 2008-20. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her.

Læs mere

Afstande, skæringer og vinkler i rummet

Afstande, skæringer og vinkler i rummet Afstande, skæringer og vinkler i rummet Frank Villa 2. maj 202 c 2008-20. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

Læs mere

Dynamisk programmering

Dynamisk programmering Dynamisk programmering Dynamisk programmering Et algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Har en hvis lighed med divide-and-conquer: Begge opbygger løsninger til større problemer

Læs mere

Fraktaler Mandelbrots Mængde

Fraktaler Mandelbrots Mængde Fraktaler Mandelbrots Mængde Foredragsnoter Af Jonas Lindstrøm Jensen Institut For Matematiske Fag Århus Universitet Indhold Indhold 1 1 Indledning 3 2 Komplekse tal 5 2.1 Definition.......................................

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Mandag den 7. juni 00, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater, osv.)

Læs mere

Spillebeskrivelse Spillehallen.dk Rev. 10.10.2012

Spillebeskrivelse Spillehallen.dk Rev. 10.10.2012 Indholdsfortegnelse - Spilleregler - Bånd oversigt - Gevinst oversigt - Featurespil Spillebeskrivelse Spillehallen.dk Rev. 10.10.2012 Spilleregler: Indsatsen vælges ved at logge på en automat med den ønskede

Læs mere

LEKTION 4 MODSPILSREGLER

LEKTION 4 MODSPILSREGLER LEKTION 4 MODSPILSREGLER Udover at have visse fastsatte regler med hensyn til udspil, må man også se på andre forhold, når man skal præstere et fornuftigt modspil. Netop modspillet bliver af de fleste

Læs mere

Spilstrategier. 1 Vindermængde og tabermængde

Spilstrategier. 1 Vindermængde og tabermængde Spilstrategier De spiltyper vi skal se på her, er primært spil af følgende type: Spil der spilles af to spillere A og B som skiftes til at trække, A starter, og hvis man ikke kan trække har man tabt. Der

Læs mere

Matematik, der afgør spil

Matematik, der afgør spil Artikeltype 47 Matematik, der afgør spil Sandsynlighedsregning vinder ofte. Kombinatorisk spilteori sejrer hver gang Mads Thrane Hvis du er træt af at tabe opvasketjansen i Sten Saks Papir eller Terning,

Læs mere

Excel tutorial om indekstal og samfundsfag 2008

Excel tutorial om indekstal og samfundsfag 2008 Excel tutorial om indekstal og samfundsfag 2008 I denne note skal vi behandle data fra CD-rommen Samfundsstatistik 2008, som indeholder en mængde data, som er relevant i samfundsfag. Vi skal specielt analysere

Læs mere

Lederens ressourceoptimering

Lederens ressourceoptimering Lederens ressourceoptimering 44568 5S Sortere Sætte i orden Skure Standardisere Selvdisciplin 1 Derfor skal der indføres 5S Eksempler på forventede resultater ved succesfuld 5S implementering: Reducerede

Læs mere

Københavns Universitet, Det naturvidenskabelige Fakultet. Afleveringsopgave 4

Københavns Universitet, Det naturvidenskabelige Fakultet. Afleveringsopgave 4 Københavns Universitet, Det naturvidenskabelige Fakultet Lineær Algebra LinAlg Afleveringsopgave 4 Eventuelle besvarelser laves i grupper af 2-3 personer og afleveres i to eksemplarer med 3 udfyldte forsider

Læs mere

m = 0,15 22,5 + 0, , , , ,05 90 = 61,9år år år år år 26,67% 40% 26,67% 6,67%

m = 0,15 22,5 + 0, , , , ,05 90 = 61,9år år år år år 26,67% 40% 26,67% 6,67% Kapitel 9 Øvelse 9.1 4 1 = = 11%. 36 9 a. Den gennemsnitlige levealder er hvor gamle folk i gennemsnit er når de dør. For grupperede observationer bruger vi en antagelse om, at gennemsnitsalderen for et

Læs mere

Lineære differentialligningers karakter og lineære 1. ordens differentialligninger

Lineære differentialligningers karakter og lineære 1. ordens differentialligninger enote 11 1 enote 11 Lineære differentialligningers karakter og lineære 1. ordens differentialligninger I denne note introduceres lineære differentialligninger, som er en speciel (og bekvem) form for differentialligninger.

Læs mere

Det nye Markedskort - gamle data på nye måder

Det nye Markedskort - gamle data på nye måder et nye Markedskort - gamle data på nye måder f professor arsten Stig Poulsen, Jysk nalyseinstitut /S et er i år netop 0 år siden, at Markedskortet blev introduceret af Otto Ottesen, kendt professor i afsætningsøkonomi

Læs mere

Spilstrategier, Kirsten Rosenkilde, september 2007 1. Spilstrategier

Spilstrategier, Kirsten Rosenkilde, september 2007 1. Spilstrategier Spilstrategier, Kirsten Rosenkilde, september 2007 1 1 Spilstrategier Spilstrategier De spiltyper vi skal se på her, er spil af følgende type: Spil der spilles af to spillere A og B som skiftes til at

Læs mere

Simulering af stokastiske fænomener med Excel

Simulering af stokastiske fænomener med Excel Simulering af stokastiske fænomener med Excel John Andersen, Læreruddannelsen i Aarhus, VIA Det kan være en ret krævende læreproces at udvikle fornemmelse for mange begreber fra sandsynlighedsregningen

Læs mere

Egenskaber ved Krydsproduktet

Egenskaber ved Krydsproduktet Egenskaber ved Krydsproduktet Frank Nasser 12. april 2011 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Bemærk:

Læs mere

Opgaver til Kapitel 6 MatB

Opgaver til Kapitel 6 MatB Opgave 1 En funktion i to variable er givet ved f (, ) = + 5 + 0 Indtegn niveauliner svarende til N(0), N(200) og N(400) og illustrér ved hjælp af en pil på niveaulinjerne den retning, hvori niveauet bliver

Læs mere

Opgaver i solens indstråling

Opgaver i solens indstråling Opgaver i solens indstråling I nedenstående opgaver skal vi kigge på nogle aspekter af Solens indstråling på Jorden. Solarkonstanten I 0 = 1373 W m angiver effekten af solindstrålingen på en flade med

Læs mere

Andengradsligninger. Frank Nasser. 12. april 2011

Andengradsligninger. Frank Nasser. 12. april 2011 Andengradsligninger Frank Nasser 12. april 2011 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Bemærk: Dette

Læs mere

Residualer i grundforløbet

Residualer i grundforløbet Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk 1 Residualer i grundforløbet I dette lille tillæg til grundforløbet, skal vi kigge på begreberne residualer, residualplot samt residualspredning. Vi vil se, hvad

Læs mere

Rekursion C#-version

Rekursion C#-version Note til Programmeringsteknologi Akademiuddannn i Informationsteknologi Rekursion C#-version Finn Nordbjerg 1 Rekursion Rekursionsbegrebet bygger på, at man beskriver noget ved "sig selv". Fx. kan tallet

Læs mere

Fraktaler. Mandelbrots Mængde. Foredragsnoter. Af Jonas Lindstrøm Jensen. Institut For Matematiske Fag Århus Universitet

Fraktaler. Mandelbrots Mængde. Foredragsnoter. Af Jonas Lindstrøm Jensen. Institut For Matematiske Fag Århus Universitet Fraktaler Mandelbrots Mængde Foredragsnoter Af Jonas Lindstrøm Jensen Institut For Matematiske Fag Århus Universitet Indhold Indhold 1 1 Komplekse tal 3 1.1 Definition.......................................

Læs mere

Dynamisk programmering

Dynamisk programmering Dynamisk programmering Dynamisk programmering Optimeringsproblem: man ønsker at finde bedste den kombinatoriske struktur blandt mange mulige. Dynamisk programmering Optimeringsproblem: man ønsker at finde

Læs mere

Variabel- sammenhænge

Variabel- sammenhænge Variabel- sammenhænge 2008 Karsten Juul Dette hæfte kan bruges som start på undervisningen i variabelsammenhænge for st og hf. Indhold 1. Hvordan viser en tabel sammenhængen mellem to variable?... 1 2.

Læs mere

2. Ved et roulettespil kan man vinde 0,10,100, 500 og 1000 kr. Sandsynligheden for gevinsterne ses af følgende skema:

2. Ved et roulettespil kan man vinde 0,10,100, 500 og 1000 kr. Sandsynligheden for gevinsterne ses af følgende skema: Der er hjælp til opgaver med # og facit på side 6 1. Et eksperiment kan beskrives med følgende skema: u 1 2 3 4 5 P(u) 0,3 0,2 0,1 0,2 x Bestem x og sandsynligheden for at udfaldet er et lige tal.. 2.

Læs mere

Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter

Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter Thomas Bolander 2. juni 2018 Vejledning til opgaver Opgave 1 kan eventuelt springes over, hvis man har mindre tid. De resterende opgaver

Læs mere

Andengradsligninger. Frank Nasser. 11. juli 2011

Andengradsligninger. Frank Nasser. 11. juli 2011 Andengradsligninger Frank Nasser 11. juli 2011 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Statistik. Peter Sørensen: Statistik og sandsynlighed Side 1

Statistik. Peter Sørensen: Statistik og sandsynlighed Side 1 Statistik Formålet... 1 Mindsteværdi... 1 Størsteværdi... 1 Ikke grupperede observationer... 2 Median og kvartiler defineres ved ikke grupperede observationer således:... 2 Middeltal defineres ved ikke

Læs mere

Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter LØSNINGER

Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter LØSNINGER Matematikken i kunstig intelligens Opgaver om koordinerende robotter LØSNINGER Thomas Bolander 25. april 2018 Vejledning til opgaver Opgave 1 kan eventuelt springes over, hvis man har mindre tid. De resterende

Læs mere

Analyse af ombytningspuslespil

Analyse af ombytningspuslespil Analyse af ombytningspuslespil 1 / 7 Konkret eksempel på algoritmeanalyse Prøv ombytningspuslespillet på kurset webside. Spørgsmål: Hvilken bedste (laveste) score kan du opnå på 5 forsøg? Hvilken algoritme

Læs mere

Erik Vestergaard 1. Opgaver. i Lineære. funktioner. og modeller

Erik Vestergaard   1. Opgaver. i Lineære. funktioner. og modeller Erik Vestergaard www.matematikfsik.dk Opgaver i Lineære funktioner og modeller Erik Vestergaard www.matematikfsik.dk Erik Vestergaard, Haderslev. www.matematikfsik.dk Teknik. Aflæse forskrift fra graf...

Læs mere

El-Teknik A. Rasmus Kibsgaard Riehn-Kristensen & Jonas Pedersen. Klasse 3.4

El-Teknik A. Rasmus Kibsgaard Riehn-Kristensen & Jonas Pedersen. Klasse 3.4 El-Teknik A Rasmus Kibsgaard Riehn-Kristensen & Jonas Pedersen Klasse 3.4 12-08-2011 Strømstyrke i kredsløbet. Til at måle strømstyrken vil jeg bruge Ohms lov. I kredsløbet kender vi resistansen og spændingen.

Læs mere

DM13-1. Obligatorisk opgave E.05. Jacob Aae Mikkelsen

DM13-1. Obligatorisk opgave E.05. Jacob Aae Mikkelsen DM13-1. Obligatorisk opgave E.05 Jacob Aae Mikkelsen - 191076 26. september 2005 Indhold Analyse af problemstillingen........................ 2 Spørgsmål 1................................. 3 Spørgsmål

Læs mere

Egenskaber ved Krydsproduktet

Egenskaber ved Krydsproduktet Egenskaber ved Krydsproduktet Frank Nasser 23. december 2011 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

Læs mere

Formål & Mål. Ingeniør- og naturvidenskabelig. Metodelære. Kursusgang 1 Målsætning. Kursusindhold. Introduktion til Metodelære. Indhold Kursusgang 1

Formål & Mål. Ingeniør- og naturvidenskabelig. Metodelære. Kursusgang 1 Målsætning. Kursusindhold. Introduktion til Metodelære. Indhold Kursusgang 1 Ingeniør- og naturvidenskabelig metodelære Dette kursusmateriale er udviklet af: Jesper H. Larsen Institut for Produktion Aalborg Universitet Kursusholder: Lars Peter Jensen Formål & Mål Formål: At støtte

Læs mere

Sortering. De n tal i sorteret orden. Eksempel: Kommentarer:

Sortering. De n tal i sorteret orden. Eksempel: Kommentarer: Sortering Sortering Input: Output: n tal De n tal i sorteret orden Eksempel: Kommentarer: 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 Sorteret orden kan være stigende eller faldende. Vi vil i dette kursus

Læs mere

Eksponentielle sammenhænge

Eksponentielle sammenhænge Eksponentielle sammenhænge Udgave 009 Karsten Juul Dette hæfte er en fortsættelse af hæftet "Lineære sammenhænge, udgave 009" Indhold 1 Eksponentielle sammenhænge, ligning og graf 1 Procent 7 3 Hvad fortæller

Læs mere

Differential- regning

Differential- regning Differential- regning del () f () m l () 6 Karsten Juul Indhold Tretrinsreglen 59 Formler for differentialkvotienter64 Regneregler for differentialkvotienter67 Differentialkvotient af sammensat funktion7

Læs mere

Analyse af ombytningspuslespil

Analyse af ombytningspuslespil Analyse af ombytningspuslespil 1 / 7 Konkret eksempel på algoritmeanalyse Prøv ombytningspuslespillet på kurset webside. 2 / 7 Konkret eksempel på algoritmeanalyse Prøv ombytningspuslespillet på kurset

Læs mere

Pointen med Funktioner

Pointen med Funktioner Pointen med Funktioner Frank Nasser 0. april 0 c 0080. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Bemærk: Dette er en

Læs mere

Omskrivningsregler. Frank Nasser. 10. december 2011

Omskrivningsregler. Frank Nasser. 10. december 2011 Omskrivningsregler Frank Nasser 10. december 2011 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Øvelsesbeskrivelser for SLH. Sunds Lydige Hunde

Øvelsesbeskrivelser for SLH. Sunds Lydige Hunde Øvelsesbeskrivelser for SLH. Sunds Lydige Hunde Øvelsesbeskrivelserne er kopieret fra DKK (Dansk Kennel Klub) Regler for lydighedstræning Hunden trænes alle 13 træningsaftener af samme fører, som skal

Læs mere

Matematiske metoder - Opgavesæt

Matematiske metoder - Opgavesæt Matematiske metoder - Opgavesæt Anders Friis, Anne Ryelund, Mads Friis, Signe Baggesen 24. maj 208 Beskrivelse af opgavesættet I dette opgavesæt vil du støde på opgaver, der er markeret med enten 0, eller

Læs mere

Maple 11 - Chi-i-anden test

Maple 11 - Chi-i-anden test Maple 11 - Chi-i-anden test Erik Vestergaard 2014 Indledning I dette dokument skal vi se hvordan Maple kan bruges til at løse opgaver indenfor χ 2 tests: χ 2 - Goodness of fit test samt χ 2 -uafhængighedstest.

Læs mere

MODELSÆT 2; MATEMATIK TIL LÆREREKSAMEN

MODELSÆT 2; MATEMATIK TIL LÆREREKSAMEN MODELSÆT ; MATEMATIK TIL LÆREREKSAMEN Forberedende materiale Den individuelle skriftlige røve i matematik vil tage udgangsunkt i følgende materiale:. En diskette med to regnearks-filer og en MathCad-fil..

Læs mere

6 Matematisk udledning af prisafsætningsfunktionen

6 Matematisk udledning af prisafsætningsfunktionen 6 Matematisk udledning af prisafsætningsfunktionen 6. Udledning af prisfunktionen ud fra forskellige oplysninger I sidste kapitel gennemgik vi, hvad du forståelsesmæssigt skal vide om omsætningsfunktioner.

Læs mere

Dynamisk programmering

Dynamisk programmering Dynamisk programmering Dynamisk programmering Optimeringsproblem: man ønsker at finde bedste den kombinatoriske struktur (struktur opbygget af et endeligt antal enkeltdele) blandt mange mulige. Eksempler:

Læs mere

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet February 11, 2016 1/22 Kursusindhold: Sandsynlighedsregning og lagerstyring

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Problemløsning i retvinklede trekanter

Problemløsning i retvinklede trekanter Problemløsning i retvinklede trekanter Frank Villa 14. februar 2012 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug

Læs mere

Tal. Vi mener, vi kender og kan bruge følgende talmængder: N : de positive hele tal, Z : de hele tal, Q: de rationale tal.

Tal. Vi mener, vi kender og kan bruge følgende talmængder: N : de positive hele tal, Z : de hele tal, Q: de rationale tal. 1 Tal Tal kan forekomme os nærmest at være selvfølgelige, umiddelbare og naturgivne. Men det er kun, fordi vi har vænnet os til dem. Som det vil fremgå af vores timer, har de mange overraskende egenskaber

Læs mere

Induktive og rekursive definitioner

Induktive og rekursive definitioner Induktive og rekursive definitioner Denne note omhandler matematiske objekter, som formelt er opbygget fra et antal basale byggesten, kaldet basistilfælde eller blot basis, ved gentagen brug af et antal

Læs mere

ØVEHÆFTE FOR MATEMATIK C GEOMETRI

ØVEHÆFTE FOR MATEMATIK C GEOMETRI ØVEHÆFTE FOR MATEMATIK C GEOMETRI Indhold Begreber i klassisk geometri + formelsamling... 2 Pythagoras Sætning... 8 Retvinklede trekanter. Beregn den ukendte side markeret med et bogstav.... 9 Øve vinkler

Læs mere

Grundliggende regning og talforståelse

Grundliggende regning og talforståelse Grundliggende regning og talforståelse De fire regnearter: Plus, minus, gange og division... 2 10-tals-systemet... 4 Afrunding af tal... 5 Regning med papir og blyant... 6 Store tal... 8 Negative tal...

Læs mere

Mini AT-forløb om kommunalvalg: Mandatfordeling og Retfærdighed 1.x og 1.y 2009 ved Ringsted Gymnasium MANDATFORDELING

Mini AT-forløb om kommunalvalg: Mandatfordeling og Retfærdighed 1.x og 1.y 2009 ved Ringsted Gymnasium MANDATFORDELING MANDATFORDELING Dette materiale er lavet som supplement til Erik Vestergaards hjemmeside om samme emne. 1 http://www.matematiksider.dk/mandatfordelinger.html I dette materiale er en række øvelser der knytter

Læs mere

Dynamisk programmering. Flere eksempler

Dynamisk programmering. Flere eksempler Dynamisk programmering Flere eksempler Eksempel 1: Længste fælles delstreng Alfabet = mængde af tegn: {a,b,c,...,z}, {A,C,G,T}, {,1} Streng = sekvens x 1 x 2 x 3... x n af tegn fra et alfabet: helloworld

Læs mere

Talrækker. Aktivitet Emne Klassetrin Side

Talrækker. Aktivitet Emne Klassetrin Side VisiRegn ideer 3 Talrækker Inge B. Larsen ibl@dpu.dk INFA juli 2001 Indhold: Aktivitet Emne Klassetrin Side Vejledning til Talrækker 2-4 Elevaktiviteter til Talrækker 3.1 Talrækker (1) M-Æ 5-9 3.2 Hanoi-spillet

Læs mere

Archimedes Princip. Frank Nasser. 12. april 2011

Archimedes Princip. Frank Nasser. 12. april 2011 Archimedes Princip Frank Nasser 12. april 2011 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Bemærk: Dette er

Læs mere

Om at udregne enkeltstående hexadecimaler i tallet pi

Om at udregne enkeltstående hexadecimaler i tallet pi Om at udregne enkeltstående hexadecimaler i tallet pi I 996 var det en sensation, da det kom frem, at det var lykkedes D. Bailey, P. Borwein og S. Plouffe at finde en formel for tallet π, med hvilken man

Læs mere

Arealer under grafer

Arealer under grafer HJ/marts 2013 1 Arealer under grafer 1 Arealer og bestemt integral Som bekendt kan vi bruge integralregning til at beregne arealer under grafer. Helt præcist har vi denne sætning. Sætning 1 (Analysens

Læs mere

Spilstrategier. Indhold. Georg Mohr-Konkurrencen. 1 Vindermængde og tabermængde 2. 2 Kopier modpartens træk 4

Spilstrategier. Indhold. Georg Mohr-Konkurrencen. 1 Vindermængde og tabermængde 2. 2 Kopier modpartens træk 4 Indhold 1 Vindermængde og tabermængde 2 2 Kopier modpartens træk 4 3 Udnyt modpartens træk 5 4 Strategityveri 6 5 Løsningsskitser 7 Spilstrategier De spiltyper vi skal se på her, er primært spil af følgende

Læs mere

Sikre Beregninger. Kryptologi ved Datalogisk Institut, Aarhus Universitet

Sikre Beregninger. Kryptologi ved Datalogisk Institut, Aarhus Universitet Sikre Beregninger Kryptologi ved Datalogisk Institut, Aarhus Universitet 1 Introduktion I denne note skal vi kigge på hvordan man kan regne på data med maksimal sikkerhed, dvs. uden at kigge på de tal

Læs mere

Lad os som eksempel se på samtidigt kast med en terning og en mønt:

Lad os som eksempel se på samtidigt kast med en terning og en mønt: SANDSYNLIGHEDSREGNING Stokastisk eksperiment Et stokastisk eksperiment er et eksperiment, hvor vi fornuftigvis ikke på forhånd kan have en formodning om resultatet af eksperimentet Til gengæld kan vi prøve

Læs mere

- med kortspil og legetøj

- med kortspil og legetøj - med kortspil og legetøj Dette hæfte er udarbejdet af Karina Pihl Færk og Maria Grove Christensen og tiltænkt FAMILIEMATEMATIK som inspiration til hyggelige matematiske spil og aktiviteter for 0.-2. årgangs

Læs mere

Projekt 1.4 De reelle tal og 2. hovedsætning om kontinuitet

Projekt 1.4 De reelle tal og 2. hovedsætning om kontinuitet Projekt 1.4 De reelle tal og 2. hovedsætning om kontinuitet Mens den 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner kom forholdsvis smertefrit ud af intervalrusebetragtninger, så er 2. hovedsætning betydeligt

Læs mere

Differentialregning. Et oplæg Karsten Juul L P

Differentialregning. Et oplæg Karsten Juul L P Differentialregning Et oplæg L P A 2009 Karsten Juul Til eleven Dette hæfte kan I bruge inden I starter på differentialregningen i lærebogen Det meste af hæftet er små spørgsmål med korte svar Spørgsmålene

Læs mere

Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528)

Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528) Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Tirsdag den 20 Januar 2009, kl. 9 13 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater etc.) samt brug

Læs mere

Husk Nummerering af afsnit. Navn og gruppe mv. skal fremgå af header på alle sider.

Husk Nummerering af afsnit. Navn og gruppe mv. skal fremgå af header på alle sider. Metode projekt tips Husk Nummerering af afsnit. Navn og gruppe mv. skal fremgå af header på alle sider. Husk, at et metodeafsnit ikke er retrospektivt (hvad vi har gjort) men skal være prospektivt (hvad

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Det skrå kast uden luftmodstand

Det skrå kast uden luftmodstand Det skrå kast uden luftmodstand I dette lille tillæg skal i smart benytte ektorer til at udlede udtryk for stedfunktionen og hastigheden i det skrå kast uden luftmodstand. Vi il gøre brug af de fundamentale

Læs mere

E-MAIL MICROSOFT OUTLOOK 2010

E-MAIL MICROSOFT OUTLOOK 2010 E-MAIL MICROSOFT OUTLOOK 2010 Erik Thorsager, Esbjerg. 3. udgave: Outlook Side 1 Microsoft Outlook 2010 Hvordan skriver og sender jeg en e-mail? Det engelske ord mail betyder post. E står for elektronisk.

Læs mere

Projekt 9.5 Racefordomme i USA og Simpsons paradoks (B og A)

Projekt 9.5 Racefordomme i USA og Simpsons paradoks (B og A) Projekt 9.5 Racefordomme i USA og Simpsons paradoks (B og A) (Data er hentet fra M. Radelet, "Racial characteristics and imposition of death penalty", American Sociological Review, 46 (1981), pp 918-927

Læs mere

Sortering af information er en fundamental og central opgave.

Sortering af information er en fundamental og central opgave. Sortering Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 Mange opgaver er hurtigere i sorteret information (tænk på ordbøger, telefonbøger,

Læs mere

Skabelon til funktionsundersøgelser

Skabelon til funktionsundersøgelser Skabelon til funktionsundersøgelser Nedenfor en angivelse af fremgangsmåder ved funktionsundersøgelser. Ofte vil der kun blive spurgt om et udvalg af nævnte spørgsmål. Syntaksen i løsningerne vil være

Læs mere

Kap4: Velfærdseffekten af prisdiskriminering i flybranchen

Kap4: Velfærdseffekten af prisdiskriminering i flybranchen Side 1 af 5 Kap4: Velfærdseffekten af prisdiskriminering i flybranchen Når flyselskaberne opdeler flysæderne i flere klasser og sælger billetterne til flysæderne med forskellige restriktioner, er det 2.

Læs mere

Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for 7.- 9.

Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for 7.- 9. Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for 7.- 9. klassetrin: statistisk sandsynlighed, kombinatorisk sandsynlighed og personlig

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M. Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet February 9, 2015 Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen

Læs mere

NetLogo-simuleringen. Simuleringer og fysiske modeller (henfaldsloven)

NetLogo-simuleringen. Simuleringer og fysiske modeller (henfaldsloven) NetLogo-simuleringen Simuleringer og fysiske modeller (henfaldsloven) Hvad er en simulering? For at kunne arbejde med en simulering er der to vigtige elementer, man må have en grundlæggende forståelse

Læs mere

π can never be expressed in numbers. William Jones og John Machins algoritme til beregning af π

π can never be expressed in numbers. William Jones og John Machins algoritme til beregning af π can never be expressed in numbers. William Jones og John Machins algoritme til beregning af. Oprindelsen til symbolet Første gang vi møder symbolet som betegnelse for forholdet mellem en cirkels omkreds

Læs mere

VVM-anmeldeskema, ny boringer. Donbækvej 26, 9900 Frederikshavn

VVM-anmeldeskema, ny boringer. Donbækvej 26, 9900 Frederikshavn VVM-anmeldeskema, ny boringer. Donbækvej 26, 9900 Frederikshavn Basisoplysninger Tekst Projektbeskrivelse (kan vedlægges) Ny vandforsyningsboring Navn, adresse, telefonnr. og e-mail på bygherre Helge Hagen

Læs mere

Matricer og lineære ligningssystemer

Matricer og lineære ligningssystemer Matricer og lineære ligningssystemer Grete Ridder Ebbesen Virum Gymnasium Indhold 1 Matricer 11 Grundlæggende begreber 1 Regning med matricer 3 13 Kvadratiske matricer og determinant 9 14 Invers matrix

Læs mere

Henrik Pedersen 3. HTX Jonas Johansen 16/01/2015. Visuel Identitet Ditlev Hellesøe

Henrik Pedersen 3. HTX Jonas Johansen 16/01/2015. Visuel Identitet Ditlev Hellesøe Visuel Identitet Ditlev Hellesøe 1 Indholdsfortegnelse Problemanalyse... 3 K Strategi... 3 Idéudvikling... 4 Medieproduktion... 5 Test... 6 Offentliggørelse... 6 Konklusion... 6 2 Problemanalyse Ditlev

Læs mere

Simple udtryk og ligninger

Simple udtryk og ligninger Simple udtryk og ligninger 009 Karsten Juul Til eleven Brug blyant og viskelæder når du skriver og tegner i hæftet, så du får et hæfte der er egenet til jævnligt at slå op i under dit videre arbejde med

Læs mere

Fig. 1 Billede af de 60 terninger på mit skrivebord

Fig. 1 Billede af de 60 terninger på mit skrivebord Simulation af χ 2 - fordeling John Andersen Introduktion En dag kastede jeg 60 terninger Fig. 1 Billede af de 60 terninger på mit skrivebord For at danne mig et billede af hyppighederne flyttede jeg rundt

Læs mere

(Positions) Talsystemer

(Positions) Talsystemer (Positions) Talsystemer For IT studerende Hernik Kressner Indholdsfortegnelse Indledning...2 Positions talsystem - Generelt...3 For decimalsystemet gælder generelt:...4 Generelt for et posistionstalsystem

Læs mere

Dynamisk programmering. Flere eksempler

Dynamisk programmering. Flere eksempler Dynamisk programmering Flere eksempler Eksempel 1: Længste fælles delstreng Alfabet = mængde af tegn: {a,b,c,...,z}, {A,C,G,T}, {,1} Eksempel 1: Længste fælles delstreng Alfabet = mængde af tegn: {a,b,c,...,z},

Læs mere

Fysikøvelse Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk. Musik og bølger

Fysikøvelse Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk. Musik og bølger Fysikøvelse Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Musik og bølger Formål Hovedformålet med denne øvelse er at studere det fysiske begreb stående bølger, som er vigtigt for at forstå forskellige musikinstrumenters

Læs mere

Sammenhængskomponenter i grafer

Sammenhængskomponenter i grafer Sammenhængskomponenter i grafer Ækvivalensrelationer Repetition: En relation R på en mængde S er en delmængde af S S. Når (x, y) R siges x at stå i relation til y. Ofte skrives x y, og relationen selv

Læs mere

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen og Monte

Læs mere

2 Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk

2 Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk 3 Lineære funktioner En vigtig type funktioner at studere er de såkaldte lineære funktioner. Vi skal udlede en række egenskaber

Læs mere

E-MAIL WINDOWS LIVE MAIL

E-MAIL WINDOWS LIVE MAIL E-MAIL WINDOWS LIVE MAIL Erik Thorsager, Esbjerg. 3. udgave: Live Mail Side 1 Windows Live Mail Hvordan skriver og sender jeg en e-mail? Det engelske ord mail betyder post. E står for elektronisk. E-mail

Læs mere