Grundlagen verteilter Systeme

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Grundlagen verteilter Systeme"

Transkript

1 Universität Augsburg Institut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Bauer Stephan Roser Viviane Schöbel Wintersemester 07/08 Übungsblatt Grundlagen verteilter Systeme Lösungsvorschlag Aufgabe 1: Erläutern Sie das Network Time Protocol an folgendem Beispiel. Gehen Sie dabei auf die verschiedenen Zeit (Time) Server und deren Synchronisierung ein. zu 1) Abbildung 1: Network Time Protocol Das Network Time Protocol (NTP) dient der Synchronisierung von Uhren in Computersystemen mit unterschiedlichen Übertragungszeiten. Dabei handelt es sich um eine hierarchische Architektur von Zeit Servern auf bis zu 56 Schichten, die untereinander synchronisiert werden. Auf der höchsten Schicht (Stratum 0 ) befinden sich Atom-, GPS- oder Radio-Uhren, die Zeit Server auf der darunter liegenden Schicht (Stratum 1) synchronisieren. Auf der untersten Schicht, im Beispiel Stratum 3, befinden sich die zu synchronisierenden Computer. Die Genauigkeit der Synchronisierung hängt mit dem logischen Abstand (Stratum) und der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Zeit Server zusammen. Das Protokoll beschreibt drei Arten der Synchronisierung: Multicast: Ein Zeit Server, normalerweise in einem high speed LAN, sendet regelmäßig Multicasts an das Netzwerk. Die Empfänger können durch einen festen Latenzwert die Uhrzeit anpassen. Die Genauigkeit der Synchronisierung ist von einer geringen und gleichbleibenden Latenz abhängig. Symmetrischer Modus: Zeit Server befragen aktiv andere Zeit Server auf der gleichen bzw. höheren Schicht und schicken dabei eigene Zeitinformationen. Die anderen Zeit Server können auf diese Anfrage mit der eigenen Zeit antworten. Die Zeit Server synchronisieren sich untereinander, indem der Offset und der Delay berechnet wird. Diese Art der Synchronisierung wird in LANs und auf unteren Schichten verwendet, wenn eine hohe Genauigkeit gefordert wird. Client/Server Procedure Call: Ein Client schickt regelmäßig NTP Nachrichten an einen Server um synchronisiert zu werden. Die darauf folgende 1

2 Synchronisierung entspricht dem symmetrischen Modus. Diese Art der Synchronisierung wird angewendet, wenn eine hohe Genauigkeit gefordert wird oder ein Multicast, aufgrund von Soft- und Hardware Verfügbarkeit, nicht möglich ist. Das Beispiel zeigt drei Schichten: Time/Zeit Server auf den oberen zwei Schichten, sowie zu synchronisierende Computer auf der untersten Schicht. Die Zeit Server auf der obersten Schicht synchronisieren sich gegenseitig im symmetrischen Modus. Die Zeit Server auf der zweiten Schicht werden durch die Zeit Server der obersten Schicht mittels Procedure Calls synchronisiert. Clients auf der dritten Ebene können mittels Multicast synchronisiert werden. Zeit Server auf einer Schicht bieten nicht zwingend die gleiche Qualität bezüglich der Synchronisierung. Daher werden neben einer möglichst realistischen Auswahl des Offsets (mit einem Filter aus 8 Paaren von < o i, d i >) Zusatzinformationen wie Filterabweichung, Uhrdrift und Filterfehler in den Servern hinterlegt. Auf diesen Daten basiert die Auswahl der optimalen Knoten. Aufgabe : Parker und Lewis machen einen Uhrenvergleich mittels NTP. Dabei ermitteln sie folgende Zeiten: Paket lokal gesendet [s] lokal empfangen [s] P L 443, ,09 L P 443, ,089 P L 443,1 443,137 L P 443,01 443,194 Ermitteln Sie die Gesamtübertragungszeiten d 4 und d 8 für beide round trips. Für welchen round trip entscheiden sie sich? Berechnen Sie dafür den geschätzten offset. Auf welche Zeit stellt Parker daraufhin direkt nach Empfang des letzten Pakets seine Uhr? zu ) Die angegebenen Zeiten aus der Tabelle werden in Abbildung den Nachrichten entsprechend zugeordnet. Dazu wird jeweils der Delay und der Offset berechnet: Abbildung : NTP Nachrichtenaustausch zwischen Parker und Lewis d i = T i T i 3 + T i T i 1 ; o i = Ti Ti 3+Ti 1 Ti

3 d 4 = T T 1 + T 4 T 3 d 4 = 443, , , , 098 = 0, 007 Sekunden. o 4 = T T1+T3 T4 o 4 = 443,09 443, , ,089 = 0, 015 Sekunden d 8 = T 6 T 5 + T 8 T 7 d 4 = 443, , , , 01 = 0, 008 Sekunden. o 8 = T6 T5+T7 T8 o 8 = 443, ,1+443,01 443,194 = 0, 011 Sekunden Da d 4 < d 8 und somit minimal ist, entscheiden wir uns für d 4. Daher passt Parker seine Uhr um o 4 an. Aktuelle Zeit ist daher 443, , 015 = 443, , 07. Aufgabe 3: Beweisen Sie die folgenden Aussagen: a) in Lamport Uhren: e e L(e) < L(e ) und L(e) < L(e ) e e. b) in Vektor Uhren: e e V (e) < V (e ). Überlegen Sie sich eine Nachrichtenkommunikation zwischen 3 Prozessen. zu a) c) Versuchen Sie zwei Ereignisse zu finden für die folgenden Aussagen auf Basis von Lamportuhren richtig/falsch/nicht entscheidbar sind: 1. e e. e e 3. e e Wie ändert sich das Ergebnis, wenn Vektoruhren für die Entscheidung über die Aussagen herangezogen werden? Beweis durch Induktion: I.H.: e i (1) e j (n) L(e i (1)) < L(e j (n)), wobei i,j die Nummer des Prozesses n=: e i (1) e j (n) und i = j, so treten beide Ereignisse im selben Prozess auf. Nach Definition von L(e), wird vor jedem Ereignis die Uhr um eins inkrementiert. Daher ist L(e i (1)) < L(e j ()). Ist i j, so treten die Ereignisse in unterschiedlichen Prozessen auf. Nach Definition wird die Lamportuhr von Prozess i mitgeschickt. Bei Erhalt der Nachricht setzt Prozess j seine Uhr L j = max(l j, t) und inkrementiert die Uhr anschließend um 1. Daher ist L(e i (1)) < L(e j ()). n= n+1: e i (1) e j (n + 1) e i (1) e k (n) e j (n + 1). Nach I.H. 3

4 gilt e i (1) e j (n) L(e i (1)) < L(e j (n)). Ist k = j, so treten beide Ereignisse im selben Prozess auf. Nach Definition von L(e), wird vor jedem Ereignis die Uhr um eins inkrementiert. Daher ist L(e k (n)) < L(e j (n + 1)) und aufgrund der Transitivität der happenedbefore Relation gilt e i (1) e j (n + 1) L(e i (1)) < L(e j (n + 1)). Ist k j, so treten die Ereignisse in unterschiedlichen Prozessen auf. Nach Definition wird die Lamportuhr von Prozess k mitgeschickt. Bei Erhalt der Nachricht setzt Prozess j seine Uhr L j = max(l j, t) und inkrementiert die Uhr anschließend um 1. Daher ist L(e k (n)) < L(e j (n + 1)) und aufgrund der Transitivität der happened-before Relation gilt e i (1) e j (n + 1) L(e i (1)) < L(e j (n + 1)). Beweis durch Widerspruch: Annahme: L(e) < L(e ) e e Nach Abbildung 3 ist L(e) < L(e ) aber nicht e e. Somit handelt es sich um einen Widerspruch zur Annahme und daher gilt L(e) < L(e ) e e. Abbildung 3: e nach e zu b) Beweis durch Induktion: I.H.: e i (1) e j (n) V (e i (1)) < V (e j (n)) n=: e i (1) e j (n) und i = j, so treten beide Ereignisse im selben Prozess auf. Nach Definition von VC ist V (e i (1)) < V (e j ()). Ist i j, so treten die Ereignisse in unterschiedlichen Prozessen auf. Nach Definition von VC, VC3 und VC4 ist V (e i (1)) < V (e j ()). n= n+1: e i (1) e j (n + 1) e i (1) e k (n) e j (n + 1). Nach I.H. gilt e i (1) e j (n) V (e i (1)) < V (e j (n)). Ist k = j, so treten beide Ereignisse im selben Prozess auf. Nach Definition VC, wird vor jedem Ereignis die Uhr an Stelle j = i um eins inkrementiert. Daher ist V (e k (n)) < V (e j (n + 1)) und aufgrund der Transitivität der happened-before Relation gilt e i (1) e j (n+1) V (e i (1)) < V (e j (n + 1)). Ist k j, so treten die Ereignisse in unterschiedlichen Prozessen auf. Nach Definition von VC, VC3 und VC4 ist V j nach der Inkrementierung von V j [j] in allen Einträgen mindestens so groß wie V k und im Eintrag j echt 4

5 größer. Somit ist V (e k (n)) < V (e j (n + 1)) und aufgrund der Transitivität der happened-before Relation gilt e i (1) e j (n + 1) V (e i (1)) < V (e j (n + 1)). V (e) < V (e ) e e e e V (e) V (e ) Beweis durch Induktion: I.H.: e i (1) e j (n) V (e i (1)) V (e j (n)) zu c) n=: Ist e i (1) e j () und i = j, so ist wegen VC V (e i (1)) V (e j ()). Ist e i (1) e j () und i j, so ist V j [i] = 0 V i [i] = 1 und V i [j] = 0 V j [j] = 1 und somit V (e i (1)) V (e j ()). n=n+1: e i (1) e j (n + 1) e i (1) e k (n) e j (n + 1). Nach I.H. gilt e i (1) e k (n) V (e i (1)) V (e k (n)). Ist k = j, so ist wegen VC V (e k (n)) V (e j (b + 1)). Ist k j, so V j [k] V i [i] und V i [k] V k [k] und somit V (e k (n)) V (e j (n + 1)). Aufgrund der Transitivität der happened-before Relation gilt e i (1) e j (n + 1) V (e i (1)) V (e j (n + 1)). Abbildung 4: Ereignisse in Prozess p i e i (Ereignis,LamportZeit) Aussage richtig falsch nicht entscheidbar e e e (3,3) e3 (1,1) e 1 (1,1) e (,) e e e 1 (1,1) e (1,1) e 1 (,) e (3,3) e e e (3,3) e3 (1,1) e 1 (1,1) e (,) e e richtig, kann mit Lamport Uhren nicht bestimmt gezeigt werden. Man kann zwar Ergebnisse finden, für die e e gilt, aber nicht durch Lamport Uhren belegen. e (3,3) e3 (1,1) falsch, da L(e (3,3) ) L(e3 (1,1) ) e 1 (1,1) e (,) nicht entscheidbar, da (L(e1 (1,1) ) L(e (,))) = false. e 1 (1,1) e (1,1) richtig, da beide Richtungen der happend-before Relation falsch sind (e e = richtig e e = richtig). e e falsch, kann mit Lamport Uhren nicht bestimmt gezeigt werden, d.h. man kann Ergebnisse finden, aber nicht belegen. e 1 (,) e (3,3) gilt zwar, aber nicht entscheidbar, da L(e1 (,) ) L(e (3,3) ). 5

6 Aussagen über e e analog zu e e. Wie unter Teil a) schon gezeigt wurde, kann von Lamportuhren nicht auf eine happened-before Relation zweier Ereignisse geschlossen werden. Dies ist bei Vektoruhren möglich und daher gibt es keine nicht entscheidbare Beziehungen. Daher gibt es immer Beispiele für richtig und falsch, aber keine Beispiele für nicht entscheidbar. Aufgabe 4: Gegeben sind verschiedene Prozesse mit ihren Aktionen. Begründen Sie welche Schnitte konsistent sind und welche nicht. zu 3 Abbildung 5: Cuts c1 Nicht konsistent, da das auswirkende Ereignis in p3 nicht aber das auslösende Ereignis von p1 im Schnitt enthalten ist. c Konsistent. c3 Konsistent. c4 Konsistent. c5 Konsistent. c6 Konsistent. Aufgabe 5: Gegeben ist folgendes Beispiel: ein Prozess p1 verfügt über 100 e und 10 Objekte. Prozess verfügt über die gleiche Menge an Objekten, besitzt allerdings nur 6

7 90 e. Ausgehend von diesem Zustand überweist p1 40 e an p und erhält dafür 4 Objekte, von denen umgehend transferiert werden. Anschließend sendet p1 eine Marker Nachricht an p und stößt den Chandy-Lamport Algorithmus an. Nach versenden des Markers leitet p1 eine weitere Transaktion über 0 e und über 3 Objekte ein. P sendet die restlichen Objekte der ersten Transaktion bevor die Markernachricht von p1 bei ihm eintrifft. a) Ermitteln Sie mit Hilfe des Chandy-Lamport Algorithmus den globalen Zustand des Beispiels. Erläutern Sie zusätzlich, wie die Ereignisse in presnap und post-snap Gruppen unterteilt werden. b) Im Beispiel beschreibt die Anordnung der Ereignisse ihre happened-before Relation. Stellen Sie diesbezüglich die Vektor-Uhren auf und berechnen Sie posφ und defφ mit Hilfe des Algorithmus von Marzullo-Neiger für das Prädikat φ((geld 1 40) (Objekte 1 < 14)). zu a) Prozess 1 zeichnet seinen Zustand mit < 60, 1 > auf und sendet eine Mar- Abbildung 6: Sequenzdiagramm Chandy-Lamport Algorithmus ker Nachricht an p. Da dieser seinen Zustand noch nicht aufgezeichnet hat, zeichnet p seinen Zustand und den Kanal c1 (<>) auf. Unmittelbar anschließend sendet p eine Marker Nachricht an p1. Dieser zeichnet die eingehenden Nachrichten im Kanal c1 auf. Daher ist der letzte aufgezeichnete Zustand des Systems p1:< 60, 1 >, p:< 130, 6 >, c1: <>, c1:< Objekte >. 7

8 Nachtrag zur Übung: Bei den Kanälen handelt es sich nach Voraussetzung um unidirektionale FIFO Kanäle. Daher ist das Überholen einer Nachricht in einem Kanal nicht möglich. Siehe dazu Abbildung 7. Abbildung 7: FIFO Kanal Falls ein Prozess seinen Zustand noch nicht aufgezeichnet hat und eine Marker Nachricht von Prozess i über Kanal c erhält, zeichnet er seinen Zustand und den Zustand der Kanäle ohne c auf. Aufgrund der FIFO Eigenschaft und dem aufgezeichneten Zustand von Prozess i wird der Kanal c als <> (leer) aufgezeichnet. Um die Permutation Sys des Ablaufs Sys zu erhalten, werden alle Ergebnisse wie folgt in pre-snap und post-snap unterteilt: Als erstes unterteilt man für jeden Prozess i die Ereignisse in pre-snap, die vor der Zustandsaufzeichnung aufgetreten sind und die anderen in post-snap Ereignisse. Anschließend tauscht man alle Paare von Ereignissen benachbarter Prozesse, deren Ereignisse e j post-snap und e j+1 pre-snap sind. Dadurch erhält man eine mögliche Linearisierung und damit einen möglichen Ablauf des Systems. Anhand dieses Ablaufs können Aussagen über stabile Zustandsprädikate getroffen werden. Abbildung 8: Aufteilung in pre- und post-snap Ereignisse 8

9 zu b) Jeder Prozess sendet bei Änderungen seine Vektoruhr an einen Monitorprozess. Dieser speichert die Nachrichten je Prozess in einer Warteschlange in der Reihenfolge der Werte der Vektoruhren. Zur Bestimmung von posφ und def φ geht der Monitorprozess die Wartenschlangen durch und überprüft jeden Schnitt auf Konsistenz (CGS). Diese Zustände sind in Abbildung 9 verzeichnet. Anhand dieser Zustände werden posφ und def φ geprüft. Dabei bricht der Algorithmus für posφ ab, falls ein erreichbarer Zustand true ist und gibt das Ergebnis zurück. In dem Beispiel ist somit posφ = true. Die Berechnung von defφ terminiert, wenn alle Zustände des Levels true sind. In dem Beispiel ist defφ = true, da auf Level 6 alle Zustände (S 3,3 ) true sind und somit alle Linearisierungen die Bedingung erfüllen. Abbildung 9: Vektoruhren der Ereignisse 9

10 Abbildung 10: Gitter globaler Zustände Abbildung 11: pos(φ) = true; def(φ) = true 10

Grundlagen verteilter Systeme

Grundlagen verteilter Systeme Universität Augsburg Insitut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Bauer Wolf Fischer Christian Saad Wintersemester 08/09 Übungsblatt 5 26.11.08 Grundlagen verteilter Systeme Lösungsvorschlag Aufgabe 1: Erläutern

Mehr

Zeit als Mittel der Reihenfolgebestimmung

Zeit als Mittel der Reihenfolgebestimmung Uhrensynchronisation Notwendigkeit von Uhrensynchronisation Zeit als Mittel der Reihenfolgebestimmung Probleme der Uhrensynchronisation Lamport Vektorduhren Synchronisation von physikalischen Uhren Grundlagen

Mehr

Elementare Systemkomponenten:

Elementare Systemkomponenten: Elementare Systemkomponenten: Zeitsynchronisation Verteilten Systemen (Time Service) VSS1-Time-1 Zeit und Koordination: Einführung Grundsätzliche Alternativen: externe Synchronisation interne Synchronisation

Mehr

Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen

Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen Zeitsynchronisation in drahtlosen Sensornetzen (DSN) Michael Oeste - 674177 Michael Oeste 12.02.2007-1 / 27 Inhalt Problematik der Zeitsynchronisation Zeit Synchronisation

Mehr

Grundlagen verteilter Systeme

Grundlagen verteilter Systeme Universität Augsburg Insitut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Bauer Wolf Fischer Christian Saad Wintersemester 08/09 Übungsblatt 7 17.12.08 Grundlagen verteilter Systeme Lösungsvorschlag Aufgabe 1: a)

Mehr

Algorithmus von Berkeley (1989)

Algorithmus von Berkeley (1989) Annahme: kein UTC Empfänger verfügbar Algorithmus (zentral, intern): Algorithmus von Berkeley (1989) ein Rechneragiert als aktiver Time Server. Der Server fragt periodisch die Zeiten/Unterschiede aller

Mehr

Verteilte Systeme - 3. Übung

Verteilte Systeme - 3. Übung Verteilte Systeme - 3. Übung Dr. Jens Brandt Sommersemester 2011 1. Zeit in verteilten Systemen a) Nennen Sie mindestens drei verschiedene Ursachen zeitlicher Verzögerungen, die bei einem Entwurf eines

Mehr

Verteilte Systeme. Synchronisation II. Prof. Dr. Oliver Haase

Verteilte Systeme. Synchronisation II. Prof. Dr. Oliver Haase Verteilte Systeme Synchronisation II Prof. Dr. Oliver Haase 1 Überblick Synchronisation 1 Zeit in verteilten Systemen Verfahren zum gegenseitigen Ausschluss Synchronisation 2 Globale Zustände Wahlalgorithmen

Mehr

Grundlagen verteilter Systeme

Grundlagen verteilter Systeme Universität Augsburg Institut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Bauer Stephan Roser Viviane Schöbel Aufgabe 1: Wintersemester 07/08 Übungsblatt 6 15.01.08 Grundlagen verteilter Systeme Lösungsvorschlag

Mehr

Verteilte Systeme SS 2015. Universität Siegen rolanda.dwismuellera@duni-siegena.de Tel.: 0271/740-4050, Büro: H-B 8404. Stand: 7.

Verteilte Systeme SS 2015. Universität Siegen rolanda.dwismuellera@duni-siegena.de Tel.: 0271/740-4050, Büro: H-B 8404. Stand: 7. Verteilte Systeme SS 2015 Universität Siegen rolanda.dwismuellera@duni-siegena.de Tel.: 0271/740-4050, Büro: H-B 8404 Stand: 7. Juli 2015 Betriebssysteme / verteilte Systeme Verteilte Systeme (1/13) i

Mehr

Verteilte Systeme. Diffusionsalgorithmen. Secure Identity Research Group

Verteilte Systeme. Diffusionsalgorithmen. Secure Identity Research Group Verteilte Systeme Diffusionsalgorithmen Diffusionsalgorithmen Definition: Ein verteilter Diffusionsalgorithmus auf einem Beliebigen Graphen startet in einem Zustand, in dem alle Knoten des Graphen idle

Mehr

Überblick. Zeit Motivation Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren. c td VS (SS16) Zeit 9 1

Überblick. Zeit Motivation Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren. c td VS (SS16) Zeit 9 1 Überblick Zeit Motivation Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren c td VS (SS16) Zeit 9 1 Motivation Zeit als Mittel zur Reihenfolgebestimmung (Beispiele) Erkennung von Modifikationen an Dateien (z.

Mehr

Aufgabe 2.1: Lamports Uhren

Aufgabe 2.1: Lamports Uhren Aufgabe 2.1: Lamports Uhren Die Relation a ereignet sich kausal vor b wird kurz als a b notiert. Von zwei Ereignissen a und b sind logische Zeitstempel nach Lamport, C(a) und C(b), bekannt, und es gilt

Mehr

Lösung zum 2. Übungsblatt VBS

Lösung zum 2. Übungsblatt VBS UNIVERSITÄT ULM Fakultät für Informatik Verteilte Systeme Prof. Dr. Peter Schulthess Ralph Göckelmann Stefan Frenz Lösung zum 2. Übungsblatt VBS Aufgabe 1: Schnappschussgewinnung a) Welche Bedingungen

Mehr

Verteilte Algorithmen

Verteilte Algorithmen Verteilte Softwaresysteme Verteilte Algorithmen Fakultät für Informatik und Mathematik Hochschule München Letzte Änderung: 18.06.2018 21:08 Inhaltsverzeichnis Verteilt versus zentralisiert 1 Unterschiede....................................

Mehr

5 Verteilte Algorithmen. vs5 1

5 Verteilte Algorithmen. vs5 1 5 Verteilte Algorithmen vs5 1 Charakterisierung eines verteilten Systems? Prozesse als Systemkomponenten: Spezifikation eines Prozesses (Vgl. Spezifikation eines ADT) syntaktisch: z.b. Ports oder Parameter

Mehr

Uberblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS- Ubung (SS15) Verteilte Synchronisation 10 1

Uberblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS- Ubung (SS15) Verteilte Synchronisation 10 1 Überblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS-Übung (SS15) Verteilte Synchronisation 10 1 Zeit in verteilten Systemen Ist Ereignis A auf Knoten

Mehr

One way Delay (OWD) Determination Techniques

One way Delay (OWD) Determination Techniques Lehrstuhl Netzarchitekturen und Netzdienste Institut für Informatik Technische Universität München One way Delay (OWD) Determination Techniques Referent: Mislav Boras Betreuer: Dirk Haage Seminar: Innovative

Mehr

Uberblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS- Ubung (SS13) Verteilte Synchronisation 11 1

Uberblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS- Ubung (SS13) Verteilte Synchronisation 11 1 Überblick Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten Systemen Logische Uhr Synchronisation Aufgabe 6 VS-Übung (SS13) Verteilte Synchronisation 11 1 Zeit in verteilten Systemen Ist Ereignis A auf Knoten

Mehr

Überblick. Zeit in verteilten Systemen. Echtzeit-basierte Uhren. Synchronsation von Echtzeit-Uhren: NTP, PTP

Überblick. Zeit in verteilten Systemen. Echtzeit-basierte Uhren. Synchronsation von Echtzeit-Uhren: NTP, PTP Überblick Zeit in verteilten Systemen Ist Ereignis A auf Knoten X passiert bevor B auf Y passiert ist? Beispiele: Internet-Auktion, Industrie-Steuerungen,... Verteilte Synchronisation Zeit in verteilten

Mehr

Grundlagen verteilter Systeme

Grundlagen verteilter Systeme Universität Augsburg Institut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Bauer Stephan Roser Viviane Schöbel Wintersemester 07/08 Übungsblatt 5 08.01.08 Grundlagen verteilter Systeme Lösungsvorschlag Aufgabe 1:

Mehr

Vorlesung "Verteilte Systeme" Sommersemester 1999. Verteilte Systeme NTP) Verteilte Systeme, Sommersemester 1999 Folie 4.2

Vorlesung Verteilte Systeme Sommersemester 1999. Verteilte Systeme NTP) Verteilte Systeme, Sommersemester 1999 Folie 4.2 Verteilte Systeme 4. Zeit Ansätze Pragmatisch: Uhrensynchronisation Abgleich der lokalen Uhren Beispiele Zeitabgleich nach F. Christian Berkeley-Algorithmus Verteilte Synchronisation Network Time Protocol

Mehr

Tutorübung zur Vorlesung Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme Übungsblatt 10 (24. Juni 28. Juni 2013)

Tutorübung zur Vorlesung Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme Übungsblatt 10 (24. Juni 28. Juni 2013) Technische Universität München Lehrstuhl Informatik VIII Prof. Dr.-Ing. Georg Carle Dipl.-Ing. Stephan Günther, M.Sc. Nadine Herold, M.Sc. Dipl.-Inf. Stephan Posselt Tutorübung zur Vorlesung Grundlagen

Mehr

3. Übung zur Vorlesung Verteilte Betriebssysteme

3. Übung zur Vorlesung Verteilte Betriebssysteme UNIVERSITÄT ULM Fakultät für Informatik Verteilte Systeme Prof. Dr. Peter Schulthess Markus Fakler 3. Übung zur Vorlesung Verteilte Betriebssysteme 21.11.2007 Aufgabe 1: Verteilte Algorithmen (3 + 1 +

Mehr

Multicast-Kommunikation Teleseminar Wintersemester 1999/2000. MOSPF (Multicast Open Shortest Path First)

Multicast-Kommunikation Teleseminar Wintersemester 1999/2000. MOSPF (Multicast Open Shortest Path First) Multicast-Kommunikation Teleseminar Wintersemester 1999/2000 MOSPF (Multicast Open Shortest Path First) OSPF Abk. für Open Shortest Path First ist ein internes Gateway Protokoll gehört zur Klasse der Link-State-Routing-

Mehr

13. Woche: NP-Vollständigkeit Satz von Cook-Levin Anwendungen in der Kryptographie

13. Woche: NP-Vollständigkeit Satz von Cook-Levin Anwendungen in der Kryptographie 13 Woche: NP-Vollständigkeit Satz von Cook-Levin Anwendungen in der Kryptographie 13 Woche: NP-Vollständigkeit, Satz von Cook-Levin, Anwendungen 276/ 333 N P-Vollständigkeit Ḋefinition NP-vollständig Sei

Mehr

Überblick. Zeit Motivation Konvergenz-Algorithmus CNV Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren. c td VS (SS17) Zeit 8 1

Überblick. Zeit Motivation Konvergenz-Algorithmus CNV Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren. c td VS (SS17) Zeit 8 1 Überblick Zeit Motivation Konvergenz-Algorithmus CNV Network Time Protocol (NTP) Logische Uhren c td VS (SS17) Zeit 8 1 Motivation Zeit als Mittel zur Reihenfolgebestimmung (Beispiele) Erkennung von Modifikationen

Mehr

Verteilte Systeme - Synchronisation

Verteilte Systeme - Synchronisation Verteilte Systeme - Synchronisation... alois.schuette@h-da.de Alois Schütte 25. Februar 2014 1 / 24 Inhaltsverzeichnis Die Synchronisationsmethoden bei Einprozessorsystemen (z.b. Semaphore oder Monitore)

Mehr

Theoretische Grundlagen der Informatik

Theoretische Grundlagen der Informatik Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 16.11.2010 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK 0 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft

Mehr

Theoretische Informatik

Theoretische Informatik Theoretische Informatik Lektion 10: Entscheidbarkeit Kurt-Ulrich Witt Wintersemester 2013/14 Kurt-Ulrich Witt Theoretische Informatik Lektion 10 1/15 Inhaltsverzeichnis Kurt-Ulrich Witt Theoretische Informatik

Mehr

Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Ausarbeitung. Verteilte Snapshots. im Rahmen des Seminars Parallele und verteilte Programmierung

Westfälische Wilhelms-Universität Münster. Ausarbeitung. Verteilte Snapshots. im Rahmen des Seminars Parallele und verteilte Programmierung Westfälische Wilhelms-Universität Münster Ausarbeitung Verteilte Snapshots im Rahmen des Seminars Parallele und verteilte Programmierung Matthias Bedarff Themensteller: Prof. Dr. Herbert Kuchen Betreuer:

Mehr

Verteilte Algorithmen

Verteilte Algorithmen Verteilte Algorithmen Zeitsynchronisation (Time Service) Zustandsalgorithmen VIS-1 VertAlg-1 VIS1-VertAlg-1 Gliederung Übersicht verteilte Algorithmen Zeitalgorithmen Zustandsalgorithmen VIS-1 VertAlg-2

Mehr

Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018

Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018 Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018 Übungsblatt 11 2. Juli 6. Juli 2018 Hinweis: Mit * gekennzeichnete Teilaufgaben sind ohne Lösung vorhergehender Teilaufgaben lösbar. Aufgabe

Mehr

Berechenbarkeitstheorie

Berechenbarkeitstheorie Berechenbarkeitstheorie Prof. Dr. Christoph Walther / Nathan Wasser Technische Universität Darmstadt Sommersemester 2011 zu Übung 2 Aufgabe 2.1 (Paar-Funktion) 1. Beweisen Sie die folgen Eigenschaften

Mehr

Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra

Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra Folie 1 von 30 Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra Quelle: http://www.map24.de Folie 2 von 30 Algorithmus von Dijkstra Übersicht Kürzester Weg von A nach B in einem Graphen Problemstellung: Suche einer

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 4

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 4 Prof. Dr. Bernhard Steffen Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen)

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen) DEPENDABLE SYSTEMS AND SOFTWARE Fachrichtung 6. Informatik Universität des Saarlandes Christian Eisentraut, M.Sc. Julia Krämer Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 0/3) Übungsblatt 8 (Relationen

Mehr

Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph.

Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph. Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph. a) Es seien W 1 = (V, E 1 ), W 2 = (V, E 2 ) Untergraphen von G, die beide Wälder sind. Weiter gelte E 1 > E 2.

Mehr

Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I

Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Technische Universität München WS 00/0 Institut für Informatik Aufgabenblatt Prof. Dr. J. Csirik. November 00 Brandt & Stein Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Abgabetermin: Tutorübungen am. und.

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Technische Universität München Fakultät für Informatik Prof. Tobias Nipkow, Ph.D. Dr. Werner Meixner, Dr. Alexander Krauss Sommersemester 2010 Lösungsblatt 11 15. Juli 2010 Einführung in die Theoretische

Mehr

Prof. Dr. Th. Letschert CS5001. Verteilte Systeme. Master of Science (Informatik) - Formalisierungen, Logische Zeit - Th Letschert FH Gießen-Friedberg

Prof. Dr. Th. Letschert CS5001. Verteilte Systeme. Master of Science (Informatik) - Formalisierungen, Logische Zeit - Th Letschert FH Gießen-Friedberg Prof. Dr. Th. Letschert CS5 Master of Science (Informatik) - Formalisierungen, Logische Zeit - Th Letschert FH Gießen-Friedberg Formalisierung verteilter Berechnungen Logische Zeit 2 Formalisierung verteilter

Mehr

Algorithmen II Vorlesung am

Algorithmen II Vorlesung am Algorithmen II Vorlesung am 03.12.2013 Algorithmische Geometrie: Schnitte von Strecken Sweep-Line INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg

Mehr

Softwareentwicklung in verteilten Umgebungen, Teil 8 Time and Global States (Coulouris et al., Kapitel 11) Dieter Schmalstieg

Softwareentwicklung in verteilten Umgebungen, Teil 8 Time and Global States (Coulouris et al., Kapitel 11) Dieter Schmalstieg Softwareentwicklung in verteilten Umgebungen, Teil 8 Time and Global States (Coulouris et al., Kapitel 11) Dieter Schmalstieg Zeit und Uhren in Computersystemen Netw ork Uhren auf verschiedenen Computern

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP

Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP. Das Network Time Protocol - NTP Ausführliche Informationen zu NTP im WWW: Eigenschaften von NTP http://www.ntp.org ("Offizielle" NTP-Homepage) http://www.eecis.udel.edu/~mills (Homepage David Mills) Geschichte Entwickelt seit 198 (NTP

Mehr

4.6 Beweistechniken Die meisten mathematischen Behauptungen sind von der Form

4.6 Beweistechniken Die meisten mathematischen Behauptungen sind von der Form 4.6 Beweistechniken Die meisten mathematischen Behauptungen sind von der Form A B bzw. (A 1 A k ) B. Um A B zu beweisen, können wir zeigen: 1 Unter der Annahme A können wir B zeigen (direkter Beweis).

Mehr

Mustererkennung: Neuronale Netze. D. Schlesinger ()Mustererkennung: Neuronale Netze 1 / 12

Mustererkennung: Neuronale Netze. D. Schlesinger ()Mustererkennung: Neuronale Netze 1 / 12 Mustererkennung: Neuronale Netze D. Schlesinger ()Mustererkennung: Neuronale Netze 1 / 12 Feed-Forward Netze y 1 y 2 y m...... x 1 x 2 x n Output Schicht i max... Zwischenschicht i... Zwischenschicht 1

Mehr

Vorlesung "Verteilte Systeme" Wintersemester 2002/03. Vergleichbarkeit kausal abhängiger Ereignisse Reicht in vielen Fällen aus

Vorlesung Verteilte Systeme Wintersemester 2002/03. Vergleichbarkeit kausal abhängiger Ereignisse Reicht in vielen Fällen aus Verteilte Systeme 5. Zeit Ansätze Pragmatisch: Uhrensynchronisation Abgleich der lokalen Uhren Beispiele Zeitabgleich nach F. Christian Berkeley-Algorithmus Verteilte Synchronisation Network Time Protocol

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12 Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12 Die Lösungshinweise dienen

Mehr

Komplexität von Algorithmen Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben

Komplexität von Algorithmen Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben Dieses Dokument soll mehr dazu dienen, Beispiele für die formal korrekte mathematische Bearbeitung von Aufgaben zu liefern, als konkrete Hinweise auf typische Klausuraufgaben zu liefern. Die hier gezeigten

Mehr

Vorlesung "Verteilte Systeme" Sommersemester Verteilte Systeme. 8. Verteilte Terminierung

Vorlesung Verteilte Systeme Sommersemester Verteilte Systeme. 8. Verteilte Terminierung Verteilte Systeme 8. Verteilte Terminierung Verteilte Terminierung Im sequentiellen Fall stellt sich das Problem nicht Zwei Terminierungsvarianten Kommunikationsorientierte Terminierung Beispiel Alle Prozesse

Mehr

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Eziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester 2007/08

Mehr

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0 Funktionen Aufgabe 1. Finden Sie 3 Beispiele von Funktionen und 3 Beispiele von partiellen Funktionen, die nicht total sind. Es sollten auch mehrstellige Funktionen darunter sein. Aufgabe 2. Zeigen Sie,

Mehr

2. Zeit in Verteilten Systemen

2. Zeit in Verteilten Systemen Überblick. in Verteilten Systemen. Asynchrone Verteilte Systeme. Synchronisierung physischer Uhren.3 Relative Uhrsynchronisation und NTP.4 Logische.5 Vektorzeit O. Kao Systemaspekte Verteilter Systeme

Mehr

Hauptdiplomklausur Informatik März 2001: Internet Protokolle

Hauptdiplomklausur Informatik März 2001: Internet Protokolle Universität Mannheim Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrstuhl für Praktische Informatik IV Professor Dr. W. Effelsberg Hauptdiplomklausur Informatik März 200: Internet Protokolle Name:... Vorname:...

Mehr

Verteilte Algorithmen. Zeitsynchronisation (Time Service) Zustandsalgorithmen

Verteilte Algorithmen. Zeitsynchronisation (Time Service) Zustandsalgorithmen Verteilte Algorithmen Zeitsynchronisation (Time Service) Zustandsalgorithmen VIS-1 VertAlg-1 Gliederung Übersicht verteilte Algorithmen Zeitalgorithmen ith Zustandsalgorithmen VIS-1 VertAlg-2 Übersicht

Mehr

Zeitsynchronisation in Sensornetzen. Kay Römer ETH Zürich Switzerland

Zeitsynchronisation in Sensornetzen. Kay Römer ETH Zürich Switzerland Zeitsynchronisation in Sensornetzen Kay Römer ETH Zürich Switzerland Überblick Wozu wird Zeit gebraucht? Warum Forschung notwendig? Varianten von Synchronisation Eigenschaften von Sensorknoten Einmalige

Mehr

10.1 Motivation. Beispiel: verbundene Geldkonten. Beispiel: verbundene Geldkonten (Forts.)

10.1 Motivation. Beispiel: verbundene Geldkonten. Beispiel: verbundene Geldkonten (Forts.) Verteilte Betriebssysteme Wintersemester 28/29 Verteilte Betriebssysteme. Kapitel Globaler Zustand Prof. Matthias Werner Professur Betriebssysteme Mitunter ist der globale verteilte Zustand einer verteilten

Mehr

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch 5.9 Permutationsgruppen Definition 103 Eine Permutation ist eine bijektive Abbildung einer endlichen Menge auf sich selbst; o. B. d. A. sei dies die Menge U := {1, 2,..., n}. S n (Symmetrische Gruppe für

Mehr

Gruppen Di-T14 / Mi-T25

Gruppen Di-T14 / Mi-T25 Gruppen Di-T14 / Mi-T25 Tutorübung zu Grundlagen: echnernetze und Verteilte Systeme (SS 16) Michael Schwarz Institut für Informatik Technische Universität München 27.06 / 28.06.2016 1/1 In Kapitel 3 haben

Mehr

Theoretische Grundlagen der Informatik

Theoretische Grundlagen der Informatik Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 20. November 2014 INSTITUT FÜR THEORETISCHE 0 KIT 20.11.2014 Universität des Dorothea Landes Baden-Württemberg Wagner - Theoretische und Grundlagen der

Mehr

Themen. Vermittlungsschicht. Routing-Algorithmen. IP-Adressierung ARP, RARP, BOOTP, DHCP

Themen. Vermittlungsschicht. Routing-Algorithmen. IP-Adressierung ARP, RARP, BOOTP, DHCP Themen outing-algorithmen IP-Adressierung AP, AP, OOTP, DHCP echnernetze Schicht 3 des OSI-, sowie TCP/IP-Modells Aufgaben: Vermittlung von Paketen von einer Quelle zum Ziel Finden des optimalen Weges

Mehr

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen

Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester

Mehr

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

Mehr

Vernetzte Systeme. Übungsstunde Adrian Schüpbach 09. Juni 2006

Vernetzte Systeme. Übungsstunde Adrian Schüpbach 09. Juni 2006 Vernetzte Systeme Übungsstunde 09.06.2006 Adrian Schüpbach scadrian@student.ethz.ch 09. Juni 2006 Adrian Schüpbach (ETH Zürich) Vernetzte Systeme SS 2006 1 / 28 Übersicht 1 TCP-Zustandsdiagramm 2 Proxy

Mehr

Parallele Algorithmen in der Bildverarbeitung

Parallele Algorithmen in der Bildverarbeitung Seminar über Algorithmen - SoSe 2009 Parallele Algorithmen in der Bildverarbeitung von Christopher Keiner 1 Allgemeines 1.1 Einleitung Parallele Algorithmen gewinnen immer stärker an Bedeutung. Es existieren

Mehr

Vollständige Induktion. Analysis I. Guofang Wang. Universität Freiburg

Vollständige Induktion. Analysis I. Guofang Wang. Universität Freiburg Universität Freiburg 26.10.2011 Vollständige Induktion Wir unterbrechen jetzt die Diskussion der Axiome der reellen Zahlen, um das Beweisverfahren der vollständigen Induktion kennenzulernen. Wir setzen

Mehr

Experimentelle Bewertung der Synchronisationsgenauigkeit von IEEE 802.1AS für variierende Temperaturbedingungen

Experimentelle Bewertung der Synchronisationsgenauigkeit von IEEE 802.1AS für variierende Temperaturbedingungen Experimentelle Bewertung der Synchronisationsgenauigkeit von IEEE 802.1AS für variierende Temperaturbedingungen Andreas Kern (Daimler AG) Helge Zinner (Continental Automotive GmbH) Thilo Streichert (Daimler

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 5: Algebraische Strukturen (Gruppen)

Diskrete Strukturen Kapitel 5: Algebraische Strukturen (Gruppen) WS 2015/16 Diskrete Strukturen Kapitel 5: Algebraische Strukturen (Gruppen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_15

Mehr

Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme

Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund

Mehr

1. Übungsblatt zur Analysis I. Gruppenübungen

1. Übungsblatt zur Analysis I. Gruppenübungen Prof. Dr. Helge Glöckner Wintersemester 2013/2014 17.10.2013 1. Übungsblatt zur Analysis I Gruppenübungen Aufgabe G1 (Aussagenlogik, Wahrheitstabellen) Es seien p und q Aussagen. (a) Geben Sie die Wahrheitstabelle

Mehr

Cognitive Interaction Technology Center of Excellence

Cognitive Interaction Technology Center of Excellence Kanonische Abdeckung Motivation: eine Instanz einer Datenbank muss nun alle funktionalen Abhängigkeiten in F + erfüllen. Das muss natürlich immer überprüft werden (z.b. bei jedem update). Es reicht natürlich

Mehr

Algorithmentechnik - U bung 3 4. Sitzung Tanja Hartmann 03. Dezember 2009

Algorithmentechnik - U bung 3 4. Sitzung Tanja Hartmann 03. Dezember 2009 Algorithmentechnik - U bung 3 4. Sitzung Tanja Hartmann 03. Dezember 2009 I NSTITUT F U R T HEORETISCHE I NFORMATIK, P ROF. D R. D OROTHEA WAGNER KIT Universita t des Landes Baden-Wu rttemberg und nationales

Mehr

Beispiel 27 (Beweis durch Widerspruch) Satz 28 3 ist irrational, d. h. Beweis: Widerspruchsannahme: 3 Q.

Beispiel 27 (Beweis durch Widerspruch) Satz 28 3 ist irrational, d. h. Beweis: Widerspruchsannahme: 3 Q. Beispiel 27 (Beweis durch Widerspruch) Wir nehmen an, dass die zu zeigende Aussage falsch ist und führen diese Annahme zu einem Widerspruch. Satz 28 3 ist irrational, d. h. 3 / Q. Beweis: Widerspruchsannahme:

Mehr

6. Texterkennung in Videos Videoanalyse

6. Texterkennung in Videos Videoanalyse 6. Texterkennung in Videos Videoanalyse Dr. Stephan Kopf 1 Übersicht Motivation Texterkennung in Videos 1. Erkennung von Textregionen/Textzeilen 2. Segmentierung einzelner Buchstaben 3. Auswahl der Buchstabenpixel

Mehr

FAKULTÄT FÜR INFORMATIK

FAKULTÄT FÜR INFORMATIK TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 2008/09 Einführung in die Informatik 2 Übungsblatt 10 Prof. Dr. Helmut Seidl, T. M. Gawlitza,

Mehr

Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um Uhr.

Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um Uhr. M a t h e m a t i s c h e s P r o p ä d e u t i k u m Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um14 00-16 00 Uhr. Erfahrungsgemäß

Mehr

modulo s auf Z, s. Def

modulo s auf Z, s. Def 16. Januar 2007 Arbeitsblatt 5 Übungen zu Mathematik I für das Lehramt an der Grund- und Mittelstufe sowie an Sonderschulen I. Gasser, H. Strade, B. Werner WiSe 06/07 21.11.06 Präsenzaufgaben: 1) Seien

Mehr

Christian Rieck, Arne Schmidt

Christian Rieck, Arne Schmidt Institute of Operating Systems and Computer Networks Algorithms Group Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 207/208 Übung#5, 2.2.207 Christian Rieck, Arne Schmidt Bäume Satz Jeder gerichtete Baum

Mehr

Übung 4 Gruppe Hosebei

Übung 4 Gruppe Hosebei Übung 4 Gruppe Hosebei 03.0.2002 Michele Luongo migi@luongo.org s99-73-90 Franziska Zumsteg F.Zumsteg@access.unizh.ch s99-77-084 Philip Iezzi pipo@iezzi.ch s99-74-354 Raphael Bianchi saint.ch@dtc.ch s95-2-003

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 6

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 6 Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 6 Die Lösungshinweise dienen

Mehr

Grundlagen: Überblick

Grundlagen: Überblick Grundlagen: Überblick Verteilte Systeme Definition Grundbegriffe Kommunikation Klassifikation von Fehlern Begriffe Fehlerarten Analyse von Algorithmen Korrektheit Komplexität Verteilte Algorithmen (VA),

Mehr

Wechselseitiger Ausschluss in verteilten Systemen / Elektionsalgorithmen. Özden Urganci Ulf Sigmund Ömer Ekinci

Wechselseitiger Ausschluss in verteilten Systemen / Elektionsalgorithmen. Özden Urganci Ulf Sigmund Ömer Ekinci Wechselseitiger Ausschluss in verteilten Systemen / Elektionsalgorithmen Özden Urganci Ulf Sigmund Ömer Ekinci Inhaltsangabe 1 Einleitung 2 Prinzipien des verteilten wechselseitigen Ausschlusses 2.1 Anforderungen

Mehr

Informatik I Übung, Woche 47: Nachtrag zur dynamischen Programmierung

Informatik I Übung, Woche 47: Nachtrag zur dynamischen Programmierung Informatik I Übung, Woche 47: Nachtrag zur dynamischen Programmierung Giuseppe Accaputo 20. November, 2015 : Definition : Unser Rucksack kann nur 20 kg tragen, wir wollen jedoch den Wert der Ware, welche

Mehr

Gödels Incompleteness Theorems. Episode I: Einführung

Gödels Incompleteness Theorems. Episode I: Einführung Gödels Incompleteness Theorems Episode I: Einführung Inhaltsübersicht Generelle Beweisidee Gödels Eigenschaften und Relationen der Sprache L Tools & Rules Beweise, 1. Teil Anforderungen an L Tools & Rules,

Mehr

Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018

Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018 Grundlagen Rechnernetze und Verteilte Systeme IN0010, SoSe 2018 Übungsblatt 8 11. Juni 15. Juni 2018 Hinweis: Mit * gekennzeichnete Teilaufgaben sind ohne Lösung vorhergehender Teilaufgaben lösbar. Aufgabe

Mehr

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

Mehr

MODELLIERUNG UND SPEZIFIKATION

MODELLIERUNG UND SPEZIFIKATION MODELLIERUNG UND SPEZIFIKATION ZUSAMMENFASSUNG DES PRAKTIKUMS JAN SÜRMELI T o P THEORY OF PROGRAMMING HEUTE 2 Nachbesprechung der Aufgaben Zusammenfassung + Eure Fragen Ein bisschen was zur Evaluierung

Mehr

Lineare Algebra 6. Übungsblatt

Lineare Algebra 6. Übungsblatt Lineare Algebra 6. Übungsblatt Fachbereich Mathematik M. Schneider 16.05.01 Konstantin Pertschik, Daniel Körnlein Gruppenübung Aufgabe G19 Berechnen Sie das inverse Element bzgl. Multiplikation in der

Mehr

Mathematik I. Vorlesung 14. Rang von Matrizen

Mathematik I. Vorlesung 14. Rang von Matrizen Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 14 Rang von Matrizen Definition 141 Es sei K ein Körper und sei M eine m n-matrix über K Dann nennt man die Dimension des von den Spalten

Mehr

Data Mining und Maschinelles Lernen Wintersemester 2015/2016 Lösungsvorschlag für das 12. Übungsblatt

Data Mining und Maschinelles Lernen Wintersemester 2015/2016 Lösungsvorschlag für das 12. Übungsblatt Data Mining und Maschinelles Lernen Wintersemester 2015/2016 Lösungsvorschlag für das 12. Übungsblatt 9. Februar 2016 1 Aufgabe 1: RelieF (1) Gegeben sind folgende 12 Beispiele der Wetter-Daten: ID outlook

Mehr

Zunächst ein paar einfache "Rechen"-Regeln: Lemma, Teil 1: Für beliebige Funktionen f und g gilt:

Zunächst ein paar einfache Rechen-Regeln: Lemma, Teil 1: Für beliebige Funktionen f und g gilt: Der Groß-O-Kalkül Zunächst ein paar einfache "Rechen"-Regeln: G. Zachmann Informatik 1 - WS 05/06 Komplexität 22 Additionsregel Lemma, Teil 1: Für beliebige Funktionen f und g gilt: Zu beweisen: nur das

Mehr

Algorithmen für Verteilte Systeme

Algorithmen für Verteilte Systeme Überblick Zeit in verteilten Systemen. Überblick. Uhrensynchronisation..4 Synchr. von physikal. Uhren Zeit Überblick Algorithmen für Verteilte Systeme Uhrensynchronisation Zeit im Verteilten System Teil

Mehr

Routing. Was ist Routing?

Routing. Was ist Routing? Das Internet Protocol (IP) ist das wichtigste routingfähige Protokoll und aus keinem Netzwerk mehr weg zu denken. Es kann die Daten über jede Art von physikalischer Verbindung oder Übertragungssystem vermitteln.

Mehr

Wo geht's lang: I Ro R u o t u i t n i g

Wo geht's lang: I Ro R u o t u i t n i g Wo geht's lang: IP Routing Inhalt Was ist Routing? Warum ist Routing notwendig? Funktion von IP-Routing: -TCP/IP zur Kommunikation im Internet -IP-Datagramme -Was ist ein IP-Router? Inhalt Routingprotokolle:

Mehr

Vorlesung. Vollständige Induktion 1

Vorlesung. Vollständige Induktion 1 WS 015/16 Vorlesung Vollständige Induktion 1 1 Einführung Bei der vollständigen Induktion handelt es sich um ein wichtiges mathematisches Beweisverfahren, mit dem man Aussagen, die für alle natürlichen

Mehr