DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, Følsomhed af Knapsack Problemet
|
|
|
- Gudrun Laugesen
- 10 år siden
- Visninger:
Transkript
1 DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Følsomhed af Kapsack Problemet David Pisiger, Projektopgave 1 Dette er de første obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse. Opgave stilles fredag 16. februar 2007 og skal afleveres seest tirsdag 27. februar 2007 kl i DIKU s førstedelsadmiistratio. For at blive godkedt skal der være gjort et reelt forsøg på at løse samtlige spørgsmål. Besvarelse skal udarbejdes i grupper på to til tre deltagere. Grupper med é deltager kræver skriftlig accept fra istruktore midst e uge før opgave skal afleveres. Læs veligst hele opgaveformulerige igeem ide du går i gag. Hits til opgavere ka fås ved øvelsere, hvor der er afsat tid til at arbejde med projektopgave. Idledig Kapsack problemet har utallige avedelser idefor økoomi (budgetlægig) trasport (pakig, ladig), og som uderproblem ved løsig af mere komplekse problemer [4, 3]. Specielt bruges kapsack problemet til at separere lovlige uligheder i heltalsprogrammerigs-løsere og det opstår som pricig problem år ma løser bi-packig problemet ved Datzig-Wolfe dekompoerig. Kapsack problemet er et heltalsprogrammerigsproblem (IP-problem) som er NP-hårdt at løse. Formelt ka kapsack problemet defieres på følgede vis: Lad der være givet gestade som hver har e tilkyttet profit p j og vægt w j. Udvælg e delmægde af gestadee således at de samlede profit-sum bliver maksimeret ude at de tilhørede vægt-sum overstiger e give græse c, kaldet kapacitete. Hvis vi bruger biære variable x j til at agive om e gestad vælges eller ej, får vi følgede matematiske defiitio af problemet: maximize subject to p j x j (1) w j x j c, (2) x j {0,1}, j = 1,...,. (3) De optimale løsigsværdi vil blive beteget z. Det atages ormalt at alle koefficieter p j, w j og c er positive heltal. Se evt. Corme [2] afsit 16.2 for yderligere beskrivelse af problemet. Eksempel 1 I det følgede eksempel er c = 9 og der er givet = 7 gestade med følgede profitter og vægte: j p j w j De optimale løsig er at vælge gestadee 1 og 4 hvilket giver e optimal løsig på z = 15. 1
2 Løsig af det fraktioelle kapsack problem LP-relaxerige af (1) (3) svarer til det fraktioelle kapsack problem, hvor det er tilladt at medtage brøkdele af gestade: maximize subject to p j x j (4) w j x j c, (5) 0 x j 1, j = 1,...,. (6) Selv om problemet (4) (6) er et ormalt LP-problem, og derfor ka løses med Simplex algoritme, ka det bedre betale sig at løse problemet med e grådig algoritme. Først sorteres gestadee efter aftagede effektivitet p j /w j således at p 1 w 1 p 2 w 2 p 3 w 3... p w (7) hvorpå rygsække fyldes som følger: Elemetere 1, 2, 3,... lægges i rygsække idtil ma støder på de første gestad s, som der ikke er plads til. De optimale løsig er da at medtage de første s 1 gestade (dvs. x j = 1 for j = 1,...,s 1) mes e brøkdel af gestad s medtages således at hele de tilbageværede kapacitet udyttes: x s = c s 1 w j Ige af gestadee efter s medtages (dvs. x j = 0 for j = s + 1,...,). Det fraktioelle kapsack problem ka dermed løses i O( log ) tid, hvor de tugeste beregig er sorterige (7). Løsigsværdie til det fraktioelle kapsack problem beteges z LP z LP = s 1 Opgave 1 Fid z LP for istase fra eksempel 1. p j + p s c s 1 w j Grådig løsig Sorterige (7) ka bruges til at fide e lovlig (me ikke ødvedigvis optimal) løsig til kapsack problemet (1) (3). Vi geemløber gestadee i rækkefølge 1,2,3,..., og medtager gestad j (dvs. sætter x j = 1) hvis de ka tilføjes rygsække ude at overskride kapacitete c. De tilsvarede løsigsværdi vil blive beteget z G. Opgave 2 Fid z G for istase fra eksempel 1. 2
3 Duale problem Opgave 3 Opskriv (i geerel form) det duale problem af (4) (6). Lad y være de duale variabel svarede til begræsig (5) og y j for j = 1,..., være de duale variable svarede til begræsigere (6). Opgave 4 Agiv værdiere af y og y 1,...,y for istase fra eksempel 1. Opgave 5 Vis at der geerelt gælder at de duale værdi svarede til begræsig (5) er givet ved y = p s /. Opgave 6 Bestem i geerelt form de duale værdier y i svarede til begræsigere (6). LP-følsomhedsaalyse Ofte keder ma ikke profitter p j og vægte w j af gestadee med fuldstædig øjagtighed. Det ka derfor være relevat at bestemme hvor meget profitte eller vægte af e gestad j ka ædres ude at de optimale LP-løsig ædrer sig. Dette kaldes følsomhedsaalyse (sesitivity aalysis), jf. Taha [5] afsit 4.5. Opgave 7 Agiv for hver gestad j = 1,...,7 i eksempel 1 de midste og største værdi af profit p j således at LP-løsige er uædret. Det er tilstrækkeligt ku at redegøre for detaljere i udregige for de første gestad, og herefter at opstille alle resultater i tabel-form. Reduced-cost fixig Opgave 8 Vis at hvis vi øger/midsker kapacitete c af rygsække med, da er e øvre græseværdi U for det fraktioelle kapsack problem givet ved U(c + ) = z LP + y Atag at vi har fudet e LP-løsig til det fraktioelle kapsack problem (4) (6). Hvis der for e gestad j gælder at p p s j w j zlp z G (8) så vil x j i e IP-løsig (kapsack problemet) have samme værdi som x j i de tilhørede LP-løsig (fraktioelle kapsack problem). Opgave 9 Vis at oveståede påstad er korrekt. Metode kaldes reduced cost fixig og de ka avede til at formidske e istas af kapsack problemet idet de variable hvis IP-løsigsværdi er kedt ka fjeres fra problemet ([6] sectio 7.8 exercise 7). Opgave 10 Udreg værdie af p j w j p s / for j = 1,..., i istase fra eksempel 1, og aved reduced cost fixig til at bestemme de optimale IP-løsigsværdier for så mage variable som muligt. Opgave 11 Fjer de reducerede variable fra kapsack problem istase i eksempel 1 og opskriv det tilbageværede problem. Husk at reducere kapacitete c af rygsække med e passede værdi. 3
4 Dyamisk programmerig Bellma viste i 1957 at kapsack problemet ka løses med dyamisk programmerig [1] (se også Taha [5] afsit ). Lad f i (d) være e optimal løsig til (1) (3), hvor kapacitete er begræset til c = d og hvor ku de første i gestade tages i betragtig. Med adre ord har vi i i f i (d) = max{ p j x j : w j x j d, x j {0,1} for i = 0,..., og d = 0,...,c. For i = 0 ka ma aturligvis ku opå profit-summe 0 uaset værdie af d så der gælder f 0 (d) = 0 for d = 0,...,c (10) Hvis vi keder de optimale løsiger for f i 1 ka vi fide de optimale løsiger for f i ved brug af følgede rekursio { fi 1 (d) hvis d < w i f i (d) = { } (11) max f i 1 (d), f i 1 (d w i ) + p i hvis d w i De optimale løsigsværdi til (1) (3) fides dermed som z = f (c). Eksempel 2 Tabelle f i (d) for eksempel 1 løst med dyamisk programmerig bliver: d\ i } (9) IP følsomhedsaalyse Modsat følsomhedsaalyse af LP-problemer er det ikke emt at lave følsomhedsaalyse af IP-problemer. For kapsack problemet ka det dog lade sig gøre relativt effektivt ved brug af dyamisk programmerig. Betragt kapsack problemet fra eksempel 1 og de tilhørede dyamisk programmerigs tabel fra eksempel 2. Opgave 12 Atag at vi vil fide de midste og største værdi af p i således at IP-løsige er uædret. Vi betragter de sidste gestad = 7 i problemet. Betragt de sidste to koloer i dyamisk programmerigs tabelle, og agiv på basis af disse de midste og største værdi af p 7 så IP-løsige er uædret. 4
5 Dyamisk programmerigs rekursioe (11) fugerer uaset rækkefølge af gestadee. Vi ka derfor på skift lade hver gestad i være de sidste gestad i istase. Opgave 13 Beyt dee ide til for samtlige j = 1,...,7 at fide midste og største værdi af p j således at IP-løsige er uædret. Noter Det ka være hesigtsmæssigt at udvikle ogle små programmer til f.eks. at løse kapsack problemet med dyamisk programmerig. Dermed spares mage beregiger, og ma udgår at lave regefejl. Udskrifter af sådae programmer må godt vedlægges besvarelse, me besvarelse skal kue læses ude at kigge i programmet. Litteratur [1] R.E. Bellma (1957), Dyamic programmig, Priceto Uiversity Press, Priceto, NJ. [2] T.H. Corme, C.E. Leisersio, R.L. Rivest, C. Stei (2003), Itroductio to Algorithms, secod editio, MIT-Press, Cambridge, Eglad. [3] H. Kellerer, U. Pferschy, ad D. Pisiger (2004), Kapsack Problems, Spriger, Berli, Germay. [4] S. Martello ad P. Toth (1990), Kapsack Problems: Algorithms ad Computer Implemetatios, Wiley, Chichester, Eglad. [5] H.A. Taha (2003) Operatios Research, a itroductio, Pretice Hall, Lodo, Eglad. [6] L.A. Wolsey (1998) Iteger Programmig Wiley, Chichester, Eglad. 5
DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, Følsomhed af Knapsack Problemet
DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Følsomhed af Kapsack Problemet David Pisiger, Projektopgave 1 Dette er de første obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig
DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Bin Packing Problemet
DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Bi Packig Problemet David Pisiger, Projektopgave 2 Dette er de ade obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse.
Kvadratisk 0-1 programmering. David Pisinger
Kvadratisk - programmerig David Pisiger 27-8 MAX-CUT problemet Givet e ikke-orieteret graf G = (V, E) er MAX-CUT problemet defieret som MAX-CUT = {< G > : fid et sit S, T i grafe G som maksimerer atal
Sprednings problemer. David Pisinger
Spredigs problemer David Pisiger 2001 Idledig Jukfood A/S er e amerikask kæde af familierestaurater der etop er ved at etablere sig i Damark. E massiv reklamekampage med de to slogas vores fritter er de
Introduktion til optimering og operationsanalyse. Asymmetric Traveling Salesman Problem
Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse Asymmetric Travelig Salesma Problem David Pisiger, Efterår 2003 Dette er de ade obligatoriske projektopgave på kurset Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse.
Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar 2008 1. Kombinatorik
Noter om ombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 Kombiatori Disse oter er e itrodutio til ombiatori og starter helt fra bude, så e del af det idledede er siert edt for dig allerede, me der ommer også hurtigt
Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Forsøg med digitale eksamensopgaver med adgang til internettet.
Matematik A Studetereksame Forsøg med digitale eksamesopgaver med adgag til iterettet Forberedelsesmateriale Vejledede opgave Forår 0 til stx-a-net MATEMATIK Der skal afsættes 6 timer af holdets sædvalige
Løsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)
Løsigsforslag til skriftlig eksame i Kombiatorik, sadsylighed og radomiserede algoritmer (DM58) Istitut for Matematik & Datalogi Syddask Uiversitet Madag de 3 Jauar 011, kl. 9 13 Alle sædvalige hjælpemidler
Elementær Matematik. Polynomier
Elemetær Matematik Polyomier Ole Witt-Hase 2008 Køge Gymasium Idhold 1. Geerelle polyomier...1 2. Divisio med hele tal....1 3. Polyomiers divisio...2 4. Polyomiers rødder....4 5. Bestemmelse af røddere
Claus Munk. kap. 1-3
Claus Muk kap. 1-3 1 Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Pris og kurs Effektive reter 2 1 Obligatioer Grudlæggede Itro Debitor
Dagens forelæsning. Claus Munk. kap. 1-3. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro
Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Claus Muk kap. - 3 Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Effektive reter 2 Obligatioer Grudlæggede Itro Obligatioer Grudlæggede Itro
Introduktion til uligheder
Itroduktio til uligheder, marts 0, Kirste Rosekilde Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og
og Fermats lille sætning
Projekter: Kaitel 0. Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruer og Fermats lille sætig Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruere ( { 0 }, ) og Fermats lille sætig Vi aveder moduloregig og restklasser mage
Branch-and-bound. Indhold. David Pisinger. Videregående algoritmik, DIKU ( )
Brach-ad-boud David Pisiger Videregåede algoritmik, DIK (005-06) 6 Kvalitet af græseværdifuktioe 3 6. Eksempler på domias....................... 3 7 Kritiske og Semikritiske delproblemer 34 8 Kuste at
Noter om polynomier, Kirsten Rosenkilde, Marts Polynomier
Noter om polyomier, Kirste Rosekilde, Marts 2006 1 Polyomier Disse oter giver e kort itroduktio til polyomier, og de fleste sætiger æves ude bevis. Udervejs er der forholdsvis emme opgaver, mes der til
Matematikkens mysterier - på et obligatorisk niveau. 7. Ligninger, polynomier og asymptoter
Matematikkes mysterier - på et obligatorisk iveau af Keeth Hase 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Hvad er e asymotote? Og hvorda fides de? 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Idhold 7.0 Idledig 7.1 Udsag
Introduktion til uligheder
Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og det kvadratiske geemsit. Først skal vi ved fælles
Den flerdimensionale normalfordeling
De flerdimesioale ormalfordelig Stokastiske vektorer Ved e stokastisk vektor skal vi forstå e vektor, hvor de ekelte kompoeter er sædvalige stokastiske variable. For de stokastiske vektor Y = Y,..., Y
og Fermats lille Projekt 0.4 Modulo-regning, restklassegrupperne sætning ..., 44, 20,4,28,52,... Hvad er matematik? 3 ISBN
Projekt 0.4 Modulo-regig, restklassegruppere sætig ( p 0, ) og Fermats lille Vi aveder moduloregig og restklasser mage gage om dage, emlig år vi taler om tid, om hvad klokke er, om hvor lag tid der er
Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.
Repetitio: Normalfordelige Ladmåliges fejlteori Lektio Trasformatio af stokastiske variable - [email protected] http://people.math.aau.dk/ kkb/udervisig/lf13 Istitut for Matematiske Fag Aalborg Uiversitet
1 Punkt- og intervalestimation Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens... 2
Idhold 1 Pukt- og itervalestimatio 2 1.1 Puktestimatorer: Cetralitet(bias) og efficies.................... 2 2 Kofidesiterval 3 2.1 Kofidesiterval for adel................................ 4 2.2 Kofidesiterval
Meningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017
Meigsmåliger KLADDE Thomas Heide-Jørgese, Rosborg Gymasium & HF, 2017 Idhold 1 Meigsmåliger 2 1.1 Idledig................................. 2 1.2 Hvorda skal usikkerhede forstås?................... 3 1.3
Motivation. En tegning
Motivatio Scatter-plot at det mådelige salg mod det måedlige reklamebudget. R: plot(salg ~ budget, data = salg) Økoometri Lektio Simpel Lieær Regressio salg 400 450 500 550 20 25 30 35 40 45 50 budget
Formelskrivning i Word 2. Sådan kommer du i gang 4. Eksempel med skrivning af brøker 5. Brøker skrevet med småt 6. Hævet og sænket skrift 6
Dee udgave er til geemkig på ettet. Boge ka købes for kr. 5 hos EH-Mat. E y og udvidet udgave med title»symbol- og formelskrivig«er udkommet september 00. Se mere om de her. Idholdsfortegelse Formelskrivig
Projekt 9.1 Regneregler for stokastiske variable middelværdi, varians og spredning
Hvad er matematik? Projekter: Kaitel 9 Projekt 9 Regeregler for stokastiske variable middelværdi, varias og sredig Projekt 9 Regeregler for stokastiske variable middelværdi, varias og sredig Sætig : Regeregler
Lys og gitterligningen
Fysik rapport: Lys og gitterligige Forfatter: Bastia Emil Jørgese.z Øvelse blev udført osdag de 25. jauar 202 samme med Lise Kjærgaard Paulse 2 - Bastia Emil Jørgese Fysik rapport (4 elevtimer), februar
Bjørn Grøn. Analysens grundlag
Bjør Grø Aalyses grudlag Aalyses grudlag Side af 4 Idholdsfortegelse Kotiuerte og differetiable fuktioer 3 Differetial- og itegralregiges udviklig 5 3 Hovedsætiger om differetiable fuktioer 8 Opgaver til
Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar Kombinatorik
Noter om ombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 Kombiatori Disse oter er e itrodutio til ombiatori og starter helt fra bude, så e del af det idledede er siert edt for dig allerede, me der ommer også hurtigt
6 Populære fordelinger
6 Populære fordeliger I apitel 4 itroducerede vi stoastise variabler so e åde at repræsetere udfald af et esperiet på. De stoastise variabler ue være både disrete (fx terigslag) og otiuerte (fx vareægder).
Projekt 1.3 Brydningsloven
Projekt 1.3 Brydigslove Når e bølge, fx e lysbølge, rammer e græseflade mellem to stoffer, vil bølge ormalt blive spaltet i to: Noget af bølge kastes tilbage (spejlig), hvor udfaldsvikle u er de samme
Projekt 3.2 Anlægsøkonomien i Storebæltsforbindelsen. Indhold. Hvad er matematik? 1 ISBN
Projekt 3.2 Alægsøkoomie i Storebæltsforbidelse Dette projekt hadler, hvorda økoomie var skruet samme, da ma byggede storebæltsforbidelse. Store alægsprojekter er æste altid helt eller delvist låefiasieret.
Renteformlen. Erik Vestergaard
Reteformle Erik Vestergaard 2 Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Erik Vestergaard, 2010. Billeder: Forside: istock.com/ilbusca Side 4: istock.com/adresrimagig Desude ege illustratioer. Erik Vestergaard
Matematik A. Højere handelseksamen. Tirsdag den 26. maj 2015 kl hhx151-mat/a
Matematik A Højere hadelseksame hhx151-mat/a-26052015 Tirsdag de 26. maj 2015 kl. 9.00-14.00 Matematik A Prøve består af to delprøver. Delprøve ude hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål.
Gamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)
Gamle eksamesopgaver Diskret Matematik med Avedelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504) Istitut for Matematik& Datalogi Syddask Uiversitet, Odese Alle sædvalige hjælpemidler(lærebøger, otater etc.), samt
Mikroøkonomi, matematik og statistik Eksamenshjemmeopgave 14. 20. december 2007
Mikroøkoomi, matematik og statistik Eksameshjemmeopgave 14. 20. december 2007 Helle Buzel, Tom Egsted og Michael H.J. Stæhr 14. december 2007 R E T N I N G S L I N I E R F O R E K S A M E N S H J E M M
hvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i
Normalfordeliger For at e stokastisk variabel X ka være ormalfordelt, skal X agive værdie af e eller ade målig, f.eks. tid, lægde, vægt, beløb osv. Notatioe er: Xi ~ N( μ, σ hvor i er observatiosummeret,
Projekt 4.8 De reelle tal og 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner
Projekter: Kapitel 4 Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Kotiuitet og kotiuerte fuktioer Ord som kotiuert og kotiuerlig
Praktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.
Praktisk ifo Liste med rettelser og meigsforstyrrede trykfejl i DS på Absalo. Statistisk aalyse af e ekelt stikprøve: kedt eller ukedt varias Sadsylighedsregig og Statistik (SaSt) Helle Sørese Projekt
Branchevejledning. ulykker indenfor. lager. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros
Brachevejledig ulykker idefor lager området Brachearbejdsmiljørådet for trasport og egros Baggrud Udersøgelser på lager- og trasportområdet har vist, at beskrivelse af hædelsesforløbet ved udfyldelse
FUNKTIONER del 1 Funktionsbegrebet Lineære funktioner Eksponentialfunktioner Logaritmefunktioner Rentesregning Indekstal
FUNKTIONER del Fuktiosbegrebet Lieære fuktioer Ekspoetialfuktioer Logaritmefuktioer Retesregig Idekstal -klassere Gammel Hellerup Gymasium November 08 ; Michael Szymaski ; [email protected] Idholdsfortegelse FUNKTIONSBEGREBET...
- et værktøj til fejlrettende QR-koder. Projekt 0.3 Galois-legemerne. Indhold. Hvad er matematik? A, i-bog
Projekt 0.3 Galois-legemere GF é ëp û - et værktøj til fejlrettede QR-koder Idhold De karakteristiske egeskaber ved de tre mest almidelige talsystemer, og... De kommutative, associative og distributive
Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 15
Vejledede besvarelser til opgaver i apitel 5 Opgave a) De teststatistier, ma aveder til at teste om to middelværdier er es, består af et estimat på forselle mellem middelværdiere,, divideret med et udtry
9. Binomialfordelingen
9. Biomialfordelige 9.. Gekedelse Hvert forsøg ka ku resultere i to mulige udfald; succes og fiasko. I modsætig til poissofordelige er atallet af forsøg edeligt. 9.. Model X : Stokastisk variabel, der
Talfølger og -rækker
Da Beltoft og Klaus Thomse Aarhus Uiversitet 2009 Talfølger og -rækker Itroduktio til Matematisk Aalyse Zeos paradoks om Achilleus og skildpadde Achilleus løber om kap med e skildpadde. Achilleus løber
Opgave 1. a) f : [a, b] R er en begrænset funktion for hvilken. A ε = {x [a + ε, b] f(x) 0}
Opgve ) f : [, b] R er e begræset fuktio for hvilke er edelig for ethvert < ε < b. Vi skl vise t f er itegrbel og t A ε = { [ + ε, b] } d =. Vi bemærker først t f er itegrbel på [, b] hvis og ku hvis de
Statistik 8. gang 1 KONFIDENSINTERVALLER. Konfidensintervaller: kapitel 11. Valg og test af fordelingsfunktion
Statistik 8. gag 1 KONIDENSINTERVALLER Kofidesitervaller: kapitel 11 Valg og test af fordeligsfuktio Statistik 8. gag 11. KONIDENS INTERVALLER Et kofides iterval udtrykker itervallet hvori de rigtige værdi
Udtrykkelige mængder og Cantorrækker
Udtrykkelige mægder og Catorrækker Expressible sets ad Cator series Matematisk speciale Simo Bruo Aderse 20303870 Vejleder: Simo Kristese Istitut for Matematik Aarhus Uiversitet 208 Abstract This thesis
Branchevejledning. ulykker indenfor. godschauffør. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros
Brachevejledig ulykker idefor godschauffør området Brachearbejdsmiljørådet for trasport og egros Baggrud Udersøgelser på lager- og trasportområdet har vist, at beskrivelse af hædelsesforløbet ved udfyldelse
Sandsynlighedsregning i biologi
Om begrebet sadsylighed Sadsylighedsregig i biologi Hvis vi kaster e almidelig, symmetrisk terig, er det klart for de fleste af os, hvad vi meer, år vi siger, at sadsylighede for at få e femmer er 1/6.
De reelle tal. Morten Grud Rasmussen 5. november Se Sætning 3.6 og 3.7 for forskellige formuleringer af egenskaben og dens negation.
De reelle tal Morte Grud Rasmusse 5. ovember 2015 Ordede mægder Defiitio 3.1 (Ordet mægde). pm, ăq kaldes e ordet mægde såfremt: For alle x, y P M gælder etop ét af følgede: x ă y, x y, y ă x @x, y, z
Projekt 2.3 Det gyldne snit og Fibonaccitallene
Projekter: Kapitel Projekt.3 Det glde sit og Fiboaccitallee Forslag til hvorda klasses arbejde med projektet ka tilrettelægges: Forløbet:. Præsetatio af emet med vægt på det glde sit.. Grppere arbejder
Begreber og definitioner
Begreber og defiitioer Daske husstades forbrug på de medierelaterede udgiftsposter stiger og udgør i 2012*) 11,3 % af husstadees samlede forbrug mod 5,5 % i 1994. For husstade med de laveste idkomster
x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium
SANDSYNLIGHEDSREGNING OG KOMBINATORIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasium Idholdsfortegelse SANDSYNLIGHEDSREGNING... 3 SANDSYNLIGHEDSFELT... 3 DE STORE TALS LOV... 4 Sadsyligheder og frekveser:... 4 STOKASTISK
MOGENS ODDERSHEDE LARSEN. Fourieranalyse
MOGENS ODDERSHEDE LARSEN Fourieraalyse. udgave 7 FORORD Dette otat giver e kort idførig i teorie for fourierrækker og fouriertrasformatio. Det forudsættes i dette otat, at ma har rådighed over matematiklommeregere
3y MA, Steen Toft Jørgensen side 1/5 Helsingør Gymnasium. Definitioner, formler, sætninger og ideen i beviserne så det er muligt at huske beviserne.
3y MA, Stee Toft Jørgese side /5 Helsigør Gymasium Vektorregig i 3D Formålet er at skabe overblik over emet. Boge Mat3A af Jes Carstese, kapitel 3 og 4, side 83-5. Defiitioer, formler, sætiger og idee
Kompendie Komplekse tal
Kompedie Komplekse tal Prebe Holm 08-06-003 "!#!%$'&($)+*-,. cos(s + t) )0/ si(s + t) Trigoometri er måske ikke så relevat, år ma såda umiddelbart sakker om komplekse tal. Me faktisk avedes de trigoometriske
Estimation ved momentmetoden. Estimation af middelværdiparameter
Statistik og Sadsylighedsregig 1 STAT kapitel 4.2 4.3 Susae Ditlevse Istitut for Matematiske Fag Email: [email protected] http://math.ku.dk/ susae Estimatio ved mometmetode Idimellem ka det være svært (eller
Skriftlig Eksamen Introduktion til lineær og heltalsprogrammering (DM515)
Skriftlig Eksamen Introduktion til lineær og heltalsprogrammering (DM55) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Mandag den 2 Juni 2008, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater
Termodynamik. Indhold. Termodynamik. Første og anden hovedsætning 1/18
ermodyamik. Første og ade hovedsætig /8 ermodyamik Idhold. Isoterme og adiabatiske tilstadsædriger for gasser...3 3. ermodyamikkes. hovedsætig....5 4. Reversibilitet...6 5. Reversibel maskie og maksimalt
StudyGuide til Matematik B.
StudyGuide til Matematik B. OVERSIGT. Dee study guide ideholder følgede afsit Geerel itroduktio. Emeliste. Eksame. Bilag 1: Udervisigsmiisteriets bekedtgørelse for matematik B. Bilag 2: Bilag 3: Uddrag
Undgå tab med effektiv debitorstyring og inkasso
Udgå tab med effektiv debitorstyrig og ikasso 6. maj 2009 tekologisk istitut TAASTRUP Bliv opdateret på de yeste regler hvad betyder de for di virksomhed? Har du styr på virksomhedes tilgodehaveder? Etablerig
Modul 14: Goodness-of-fit test og krydstabelanalyse
Forskigsehede for Statistik ST01: Elemetær Statistik Bet Jørgese Modul 14: Goodess-of-fit test og krydstabelaalyse 14.1 Idledig....................................... 1 14.2 χ 2 -test i e r c krydstabel.............................
1. De karakteristiske egenskaber ved de tre mest almindelige talsystemer, og... 2
Projekt 0.3 Galois-legemere GF p - et værktøj til fejlrettede QR-koder Idhold. De karakteristiske egeskaber ved de tre mest almidelige talsystemer, og.... De kommutative, associative og distributive lov
Teoretisk Statistik, 18. november Stikprøveteori: hvor er vi, og hvor skal vi hen? Proportional allokering Optimal allokering
Uge 47 I Teoretisk Statistik, 8. oveber 003 Stikprøveteori: hvor er vi, og hvor skal vi he? Proportioal allokerig Optial allokerig Heruder: Saeligig af variaser og ødvedige stikprøvestørrelser for de forskellige
Prisfastsættelse af digitale goder - Microsoft
Iteretøkoomi: risfastsættelse af digitale goder Afleveret d. 9 maj 003 Af Julie ech og Malee Aja org risfastsættelse af digitale goder - Microsoft Af Julie ech og Malee Aja org.0.0 DIGITALE GODER....0.0
Projekt 9.10 St. Petersborg paradokset
Hvad er matematik? ISBN 978877066879 Projekt 9.0 St. Petersborg paradokset. De store tals lov & viderchacer I grudboges kapitel 9 omtales de store tals lov, som ka formuleres således: Hvis e spiller i
Teoretisk Statistik, 9. februar Beskrivende statistik
Uge 7 I Teoretisk Statistik, 9 februar 004 Beskrivede statistik Kategoriserede variable 3 Kvatitative variable 4 Fraktiler for ugrupperede observatioer 5 Fraktiler for grupperede observatioer 6 Beliggeheds-
Operationsanalyse 1 Obligatorisk opgave 2
Operationsanalyse Obligatorisk opgave Anders Bongo Bjerg Pedersen. juni Opgave (i) Vi tilføjer først slack-variable til (P ): Minimize Z = x + x + x subject to x + x + x x 4 = x x + x x 5 = x + x x x =
Beregning af prisindeks for ejendomssalg
Damarks Saisik, Priser og Forbrug 2. april 203 Ejedomssalg JHO/- Beregig af prisideks for ejedomssalg Baggrud: e radiioel prisideks, fx forbrugerprisidekse, ka ma ofe følge e ideisk produk over id og sammelige
HASTIGHEDSKORT FOR DANMARK VHA. GPS
HASTIGHEDSKORT FOR DANMARK VHA. GPS Ove Aderse [email protected] Istitut for Datalogi Aalborg Uiversitet Harry Lahrma [email protected] Trafikforskigsgruppe Aalborg Uiversitet Kristia Torp [email protected]
EGA Vejledning om EGA og monotont arbejde
EGA og mootot arbejde 04/09/02 14:27 Side 1 Orgaisatioer repræseteret i Idustries Brachearbejdsmiljøråd: Arbejdstagerside: Arbejdsgiverside: Dask Metal Specialarbejderforbudet Kvideligt Arbejderforbud
Den Store Sekretærdag
De Store Sekretærdag Tilmeld dig ide 1. oktober og få 300 kr. i rabat! De 25. ovember 2008 Tekologisk Istitut Taastrup De 8. december 2008 Mukebjerg Hotel Vejle Nia Siegefeldt, chefsekretær Camilla Miehe-Reard,
Skriftlig Eksamen Introduktion til lineær og heltalsprogrammering (DM515)
Skriftlig Eksamen Introduktion til lineær og heltalsprogrammering (DM55) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Tirsdag den Juni 009, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater
