Vektorraummodell. Michael Granitzer Know-Center - gefördert durch das Kompetenzzentrenprogramm

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Vektorraummodell. Michael Granitzer Know-Center - gefördert durch das Kompetenzzentrenprogramm"

Transkript

1 Vektorrauoell Mchael Gratzer / - geförert urch as Kopetezzetreprogra

2 Vektorrauoell Ausgagsbass Gegebe: Vorverarbetug vo Dokuete Tokezato POS Taggg Nae Etty Extracto Mege vo Merkale pro Dokuet Gesucht: Matheatsches Moell für Berechuge Ählchkets- u Dstazberechug Ato Subtrakto vo Dokuete Trasforato vo Dokuete 8

3 Vektorrauoell Matheatsches Moell Vektorrauoel atheatsches Moell auf Bass Vektoralgebra/learer Algebra Erzeugug über statstsche Ausertug er Merkale ees Dokuetes. Aalyse er Merkalstype. Aalyse er Merkale pro Dokuet. Merkalsgechtug 4. Merkalsreukto. Selekto. Trasforato 5. Aufspae es Vektorraus 8

4 Vektorrauoell Merkale Vektorrau D D D D D "De Vorlesug gehalte v o Markus Strohaer. Vorlesug SS 8" "Behaelt r { Kk as Vector } {" Vorlesug" K" Strohaer" " Vorlesug"} {" Vector" K" VSM" " Vorlesug"" VSM"} k Space Moel kurz VSM. Vector Defto FeatureTyp es {" Vorlesug"" Strohaer"" Vector"" VSM} :" Mege er Merkalstype D D D 4 8

5 Vektorrauoell Merkale Vektorrau Wörterbuch: De Mege er uterschelche Merkalstype Dokuet Besteht aus eer Mege vo Merkale Jees Merkal st.a. ee Zechekette Dokuet Jees Merkal hat ee Merkalstyp 5 8

6 Vektorrauoell Merkalstyp vs. Merkalsstaz Merkalstyp/Deso/Merkalsklasse De Veregugsege aller uterschelche Merkale (.e. Zechekette Dokuete Uabhägg vo Dokuet Merkalsstaz/Merkalsvorkoss Vorkos ees Merkalstyp ee Dokuet Istaz er Zechekette ee Dokuet Achtug: Merkal als Ter oft ehreutg er Lteratur 6 8

7 Vektorrauoell Dokuet Vektor Zel: r r M r < < < K K K Jeer Etrag Vektor etsprcht ee Merkalstyp > > > r r r <. < < K > > > Gechtug es Merkalstyps ach Wchtgket für as Dokuet 7 8

8 Merkalsgechtug Bär Führe zu bäre Merkalsvektore Aeug vo Megeoperatoe als atheatsches Moell Nachtel as Stoppörter e u oer etc. glech chtg s e svolle Wörter erkal Dokuet Dokuet erkal < K > r 8 8

9 Merkalsgechtug TF-IDF Berückschtgug er voragegagee Aalyse zur Bestug er Wchtgket ees Merkals TF: Ter Frequez resp. Merkalsfrequez: We oft kot e Merkal ee Dokuet (bezoge auf esse Läge vor IDF: Iverse Dokuetfrequez /Dokuetfrequez: I e ehr Merkale e Dokuet vorkot u so uchtger r es Kobato vo TF u IDF: TF *log( IDF TF erkal Dokuet Dokuet IDF erkal Dokuet Dokuet 9 8

10 Merkalsgechtug TF-IDF Repräsetato ees Dokuetes als uerscher Vektor Aeug vo Vektorrechug u Vektoralgebra Uterschelche Möglchkete er TF/IDF Berechug TF log( TF * IDF *log( IDF 8

11 8 Aufspae es Vektorraus Vektorrau Moell - Matheatsch D K M O M L Dokuet Ter Matrx

12 Aufspae es Vektorraus Vektorrau Moell Vsuelle Iterpretato I er Praxs ufasst er Terrau. Desoe u ehr 8

13 Aufspae es Vektorraus Bespel Dokuet : Des st er erste Satz Dokuet : Des st er zete Satz erste 8 Dokuet : Des st er erste erste/zete Satz erste zete zete

14 Operatoe Vektorrau Ato vo Dokuete Subtrakto vo Dokuete Textokuete Trasforato es Vektorraus ee eue Vektorrau (Merkalsselekto & Proekto Ählchketsberechug Vektorrau Dstazberechuge Vektorrau Multesoale Skalerug er Vektore zur Vsualserug 4 8

15 Operatoe Vektorrau Ählchket/Dstaz Ählchket/Dstaz eröglcht as Ore vo Dokuete Relevat uterschelche Algorthe Relevace Rakg (IR Query by Exaple Klassfkato Clusterg Trasforato & Proekto 5 8

16 Operatoe Vektorrau Egeschafte v. Ählchket/Dstaz Fukto s : D D R st : D D R Syetrsch s ( s( st ( st( Selbstählchket s ( s( s( st( st( st( Ählchket est Itervall [] s( s( 6 8

17 Operatoe Vektorrau Egeschafte eer Metrk We Dreecksuglechug erfüllt Dstaz efert Metrk über Vektorrau st ( st( k + st( k 7 8

18 Operatoe Vektorrau Ählchkete Bär Bärer Vektorrau: Ählchket st proportoal er Mege er überestee Merkale Jaccar Koeffzet Ählchket # geesae Merkale/# veregte Merkale s ( 8 8

19 Operatoe Vektorrau Bespel Jaccar Koeffzet Bespel: Dokuet : Des st er erste Satz Dokuet : Des st er zete Satz Bäre Gechtug [] [] Merkal Des Ist Der Erste Zete Satz Dokuet Dokuet Jaccar(Docuet Docuet 4/6 9 8

20 Operatoe Vektorrau Kosusählchket Vektorrau Moell: Wkel zsche Vektore etsprcht Ählchket (Cosusaß Häufg egesetzt efach lefert gute Ergebsse Bespel: Proble: Aahe as Merkale voeaer uabhägg s stt cht 8

21 8 Skalarproukt (arthetsche Forel Cosusaß Cosus es Wkels zsche Query u Dokuetvektor x y y x y x y x Operatoe Vektorrau Kosusählchket - atheatsch D k k D k k D k k k s ( r r r r r r

22 Operatoe Vektorrau Kosusählchket - Bespel Dokuet : Des st er erste Satz Dokuet : Des st er zete Satz erste Dokuet : Des st er erste erste/zete Satz erste zete s( s( s(.5 + * * * zete 8

23 Operatoe Vektorrau Euklsche Dstaz st euclea r r ( ( k k k 8

24 Operatoe Vektorrau Euklsche Dstaz - Bespel Dokuet : Des st er erste Satz Dokuet : Des st er zete Satz Dokuet : Des st er erste erste/zete Satz erste zete erste st( st( (.5 + (.5 ( (.5.5*.9.49 zete st( (..5 + (

25 8 5 Matrx elche alle Ählchkete/Dstaze zsche alle Obekte ethält Quaratsch Syetrsch Bespel Operatoe Vektorrau Dstaz u Ählchketsatrx ( ( ( ( ( ( s S s s s s S L M O M L * ( * (.5 * ( s s s

26 Vektorrauoell Zusaefassug Vortele: Schell u efach Erstellug es VSM erfolgt O( Ählchketskrteru zsche Dokuete TFIDF stellt ee beährte Heurstk ar (set 968 Nachtele: Uabhäggketsaahe er Tere Relatv llkürlches Ählchketsaß bezoge auf atürlchsprachlche Texte Berückschtgug es Kotextes 6 8

9. Clustern und Klassifizieren

9. Clustern und Klassifizieren 03. JULI 2006: BLATT 55 9. Cluster ud Klassfzere 9.. Eletug Uter Klassfkato wrd de Zuordug vordeferter Klassfkatore (etwa sytaktsche Kategore aus eer Grammatk) zu Obekte verstade - userem Fall zu sprachlche

Mehr

WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...}

WIB 2 Mathematik und Statistik Formelsammlung. Z Menge der ganzen Zahlen {...,-3,-2,-1,0,1,2,3,...} 1 Allgeme Geometrsche Rehe: q t = 1 q1 t=0 1 q Mtterachtsformel: ax 2 bxc=0 x 1/ 2 = b±b2 4ac 2a Bomsche Formel: 1. ab 2 =a 2 2abb 2 2. a b 2 =a 2 2abb 2 3. ab a b=a 2 b 2 Wurzel: ugerade 1 Ergebs gerade

Mehr

Kapitel 6: Regression

Kapitel 6: Regression udwg-maxmlas-uverstät Müche Isttut für Iformatk ehr- ud Forschugsehet für Datebaksysteme Skrpt zur Vorlesug Kowledge Dscovery Databases m Sommersemester 05 Kaptel 6: Regresso Vorlesug: PD Dr. Arthur Zmek

Mehr

Optimierungsverfahren: Motivation. Bayes-Formalismus. Schätztheorie. -- Fehlerfunktion L -- Regularisierungsfunktion R

Optimierungsverfahren: Motivation. Bayes-Formalismus. Schätztheorie. -- Fehlerfunktion L -- Regularisierungsfunktion R Optmerugsverfahre: Motvato Bayes-Formalsmus -- egatve log-lkelhoo -- egatver log-pror -- Max. a Posteror! l p( D! l p( + cost = m Schätztheore -- Fehlerfukto L -- Regularserugsfukto R -- F ( = L( +! R(

Mehr

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele

Erinnerung: Funktionslernen. 5.6 Support Vector Maschines (SVM) Beispiel: Funktionenlernen. Reale Beispiele Ererug: Fuktoslere 5.6 Support Vector Masches (SVM) überomme vo Stefa Rüpg, Kathara Mork Uverstät Dortmud Vorlesug Maschelles Lere ud Data Mg WS 2002/03 Gegebe: Bespele X LE de ahad eer Wahrschelchketsvertelug

Mehr

Konzentrationsanalyse

Konzentrationsanalyse Kaptel V Kozetratosaalyse B. 5.. Im Allgemee wrd aus statstscher Scht zwsche - absoluter ud - relatver Kozetrato uterschede Der absolute ud relatve Aspekt wrd och emal utertelt - statscher ud - dyamscher

Mehr

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen II. Clustering

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen II. Clustering Uverstät Potsdam Isttut für Iformatk Lehrstuhl Maschelles Lere Maschelles Lere II Clusterg Matthas Bussas / Nels Ladwehr Tobas Scheffer Motvato 2 Motvato 3 Clusterg Gegebe: Objekte V = { x,...,x } 1 Dstazfukto

Mehr

Elemente der Algebra und Zahlentheorie Musterlösung, Serie 7, Wintersemester vom 21. Januar 2006

Elemente der Algebra und Zahlentheorie Musterlösung, Serie 7, Wintersemester vom 21. Januar 2006 Prof. E.-W. Zk Isttut für Matheatk Huboldt-Uverstät zu Berl Eleete der Algebra ud Zahletheore Musterlösug, Sere 7, Wterseester 2005-06 vo 21. Jauar 2006 1. Se = 2 p 1 Mersee-Zahl, d.h. p P 1. a) Zege:

Mehr

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen II. Clustering 2

Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen II. Clustering 2 Uverstät Potsdam Isttut für Iformatk Lehrstuhl Maschelles Lere Maschelles Lere II Clusterg 2 Chrstoph Sawade/Nels Ladwehr Tobas Scheffer Überblck Zuletzt: K-meas Mxture of Gaussas Herarchsches Cluster

Mehr

Verteilungen und Schätzungen

Verteilungen und Schätzungen Verteluge ud Schätzuge Zufallseperet Grudbegrffe Vorgag ach eer bestte Vorschrft ausgeführt ( Przp) belebg oft wederholbar se Ergebs st zufallsabhägg be ehralge Durchführug des Eperets beeflusse de Ergebsse

Mehr

Neuronale Verfahren zur Regression

Neuronale Verfahren zur Regression Neuroale Verfahre zur Regresso eares oell Vo Percetro zu ultlage-percetro Error-BAckroagato erregel Raale Bassfuktoe-Netze P r art Stetter Sees AG Regresso as leare oell Ausgagsukt: eares Percetro Fttet

Mehr

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung

Regressionsrechnung und Korrelationsrechnung Regressosrechug ud Korrelatosrechug Beschrebede Statstk Modul : Probleme be der Abhäggketsaalyse Problem : Es gbt mest cht ur ee Eflussfaktor (Probleme sd selte mookausal ) A Ursache() Wrkug B C - efache

Mehr

Eigenwerteinschließungen I

Eigenwerteinschließungen I auptsemar: Numersche Lösuge für Egewertaufgabe Egewerteschleßuge I Referet: Wolfgag Wesselsky Glederug Eletug Kodto vo Egewerte 3 Eschleßugssätze Bauer-Fke, Gershgor, Wlkso, Bedxo 4 Zusatz: Courat / Weyl

Mehr

6.Hashing. Vorlesung Algorithmen (RN/MK/AZ) WSI für Informatik, Universität Tübingen 1

6.Hashing. Vorlesung Algorithmen (RN/MK/AZ) WSI für Informatik, Universität Tübingen 1 6.Hashg Hash-Tafel ( Streutafel ) dee zur Ipleeterug vo Wörterbücher (Dctoares) ud solle daher de Operatoe Zugrff, Efüge ud Streche uterstütze. Ausgagslage: Uversu U [... N-], S U st de zu verwaltede Mege.

Mehr

19. Amortisierte Analyse

19. Amortisierte Analyse 9. Amortserte Aalyse Amortserte Aalyse wrd egesetzt zur Aalyse der Laufzet vo Operatoe Datestrukture. Allerdgs wrd cht mehr Laufzet ezeler Operatoe aalysert, soder de Gesamtlaufzet eer Folge vo Operatoe.

Mehr

Genexpression (1) Clustering

Genexpression (1) Clustering Clusterg Clusterg: Grupperug ud Etelug eer Datemege ach ählche Merkmale Uüberwachte Klassfzerug (Neuroale Netze- Termologe) Dstazkrterum: E Datevektor st zu adere Datevektore seer Gruppe ahe (äher als

Mehr

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen

Erzeugen und Testen von Zufallszahlen Erzeuge ud Teste vo Zufallszahle Jürge Zumdck Eletug Ee Lergruppe wrd aufgefordert 00 Zufallszahle (0 oder ) ach folgede Methode zu erzeuge: De Hälfte der Gruppe beutzt a) ee Müze oder b) de Zufallszahlefukto

Mehr

Fernstudium. Technische Thermodynamik Teil: Energielehre

Fernstudium. Technische Thermodynamik Teil: Energielehre Fakultät Maschewese Isttut für Eergetechk, Professur für Techsche Therodyak Ferstudu Techsche Therodyak Tel: Eergelehre Prof. Dr. C. Bretkopf Wterseester 2012/13 Adstratves Techsche Therodyak Eergelehre

Mehr

Regelungs- und Systemtechnik 3

Regelungs- und Systemtechnik 3 Regelug Mechatroscher stee Regelugs- u stetech 3 aptel 3: ala-flter Prof. Dr.-g. Pu L Fachgebet ulato u Optale Proesse OP Dsrete asche stee 4 3 0 Zustasvarable: e st otuerlch aber cht ffereerbar. u u u

Mehr

Definitionen und Aussagen zu Ringen

Definitionen und Aussagen zu Ringen Deftoe ud Aussage zu Rge Mchael Hortma, 1142002 Währed wr es be Gruppe mt ur eer Operato zu tu habe, kee wr zb vo de gaze Zahle das Zusammespel zweer Operatoe, Addto ud Multplkato, wobe charakterstsch

Mehr

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Schiefe- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse m Gruppe

Mehr

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse

Einführung 2. Teil: Fehleranalyse Phskalsch-chesches Praktku I Modul Eführug. Tel: Fehleraalse Ja Helbg, 7.09.08 Uterlage: htt://www.che.uzh.ch/stud/old/docuets/ear/che3.htl Fehlerrechug Gesucht: wahrer Wert eer Grösse Aber: Sere vo Messuge

Mehr

Statistische Maßzahlen

Statistische Maßzahlen Statstsche Maßzahle Stochastk h Mt h Mt Varaz arosches Mttelwert Azahl der Klasse, Azahl der Beobachtugswerte, statstscher Beobachtugswert, Zufallsvarable, Azahl der Beobachtugswerte Azahl der Beobachtugswerte,

Mehr

Innovative Information Retrieval Verfahren

Innovative Information Retrieval Verfahren Thomas Madl Iovatve Iformato Retreval Verfahre Hauptsemar Wtersemester 004/005 Überblc Formales Vortrag Ausarbetug Scheerwerb Termplaug Kurzvorstellug Theme Themevergabe Wederholug Grudlage Gewchtug ud

Mehr

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret)

Statistische Grundlagen Ein kurzer Überblick (diskret) Prof. J.C. Jackwerth 1 Statstsche Grudlage E kurzer Überblck (dskret De wchtgste Begrffe ud Deftoe: 1 Erwartugswert Varaz / Stadardabwechug 3 Stchprobevaraz 4 Kovaraz 5 Korrelatoskoeffzet 6 Uabhäggket

Mehr

Schiefe- und Konzentrationsmaße

Schiefe- und Konzentrationsmaße Statst für SozologIe Schefe- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Mermal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgetstabelle berchtet: Klasse m Gruppe

Mehr

Sitzplatzreservierungsproblem

Sitzplatzreservierungsproblem tzplatzreserverugsproblem Be vele Zugsysteme Europa müsse Passagere mt hrem Zugtcet ee tzplatzreserverug aufe. Da das Tcetsystem Kude ee ezele Platz zuwese muss, we dese e Tcet aufe, ohe zu wsse, welche

Mehr

(Markowitz-Portfoliotheorie)

(Markowitz-Portfoliotheorie) Thema : ortfolo-selekto ud m-s-rzp (Markowtz-ortfolotheore) Beurtelugskrtere be quadratscher Nutzefukto: Beroull-rzp + quadratsche Nutzefukto Thema Höhekompoete: Erwartugswert µ Rskokompoete: Stadardabwechug

Mehr

Übungen zum Vorkurs Mathematik

Übungen zum Vorkurs Mathematik Matheatsches Isttut der Uverstät zu Köl Dr. L. Galat WSe 016/017 Motag, 19.09.016 Blatt 6-10 Übuge zu Vorkurs Matheatk Aufgabe 0. (1 Es gbt 6 5 4 3 7893600 Möglchkete. 1 ( Uter Aahe vo Glechvertelug ergbt

Mehr

2 42 ). logn, y an, bzw die Information, die y über x enthält. input y besitzt, dann gibt die notwendige Programmlänge, KΦ x y p : Φ p x

2 42 ). logn, y an, bzw die Information, die y über x enthält. input y besitzt, dann gibt die notwendige Programmlänge, KΦ x y p : Φ p x TM, KΦ y y y lteratv dazu ka a auch sage, dass der $ (a) koplzerter ( Se seer Beschrebug) als (b) oder (c) st. Das führt zu Begrff der deskrptve oder Kologorov Kopletät edlcher oder uedlcher $s. Zufällgket

Mehr

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition Fole 3 Allgeee lere Glechugssystee üer R. Superposto (3.) Defto: E leres Glechugssyste Uestte ud Glechuge st: De sd de Koeffzete us R. De sd wetere Zhle, uch de Kostte get, ud de sd de Uestte, zw. de Uekte,

Mehr

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition

3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme über R. Superposition Fole 3 Allgeee lere Glechugssystee üer R. Superposto (3.) Defto: E leres Glechugssyste Uestte ud Glechuge st: De sd de Koeffzete us R. De sd wetere Zhle, uch de Kostte get, ud de sd de Uestte, zw. de Uekte,

Mehr

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen.

Statistik. ist die Kunst, Daten zu gewinnen, darzustellen, zu analysieren und zu interpretieren um zu neuem Wissen zu gelangen. Statstk st de Kust, Date zu gewe, darzustelle, zu aalysere ud zu terpretere um zu euem Wsse zu gelage. Sachs (984) Aufgabe De Statstk hat also folgede Aufgabe: Zusammefassug vo Date Darstellug vo Date

Mehr

5.5 MSC - Erweiterungen

5.5 MSC - Erweiterungen 5.5 MSC - Erweteruge MSC - Erweteruge Her ohe foral deferte Seat. Seat t Prozessalgebra öglch (sehe Dssertato vo Reers). Textuelle Sytax leße sch auch erweter. 1 5.5 MSC - Erweteruge Prozesserzeugug ud

Mehr

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe-, Wölbugs- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse

Mehr

Vorlesung Reaktionskinetik

Vorlesung Reaktionskinetik Karlsruher Isttut für Techologe Isttut für Physkalsche Cheme Vorlesug Reaktosketk Sommersemester 3 Prof Dr M Olzma Texterfassug: Isabelle Weber Grudbegrffe Gegestad der Reaktosketk Physkalsche Cheme reaktver

Mehr

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung.

Spannweite, Median Quartilsabstand, Varianz und Standardabweichung. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 06.0.008 Spawete, Meda Quartlsabstad, Varaz ud Stadardabwechug. Streuug um de Mttelwert. I de folgede Säuledagramme st de Notevertelug zweer Schülergruppe (Mädche,

Mehr

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik

Grundlagen der Energietechnik Energiewirtschaft Kostenrechnung. Vorlesung EEG Grundlagen der Energietechnik Prof. Dr. Ig. Post Grudlage der Eergetechk Eergewrtschaft Kosterechug EEG. Vorlesug EEG Grudlage der Eergetechk De elektrsche Eergetechk st e sogeates klasssches Fach. Folglch st deses Fach vele detallert

Mehr

Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Braunschweig

Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Braunschweig Üerscht üer essuscherhetserechuge vo der Darstellug der Ehet des Drehmometes üer de Wetergae s h zur Aedug ud Bespel eer Ope-ource-Aedug dafür Drk Röske Physkalsch-Techsche Budesastalt, Brauscheg Darstellug

Mehr

Ergebnis- und Ereignisräume

Ergebnis- und Ereignisräume I Ergebs- ud Eregsräume Zufallsexpermete Defto: E Expermet, welches belebg oft uter gleche Bedguge wederholbar st ud desse Ergebs cht mt Bestmmthet vorhergesagt werde ka (d.h. es gbt md. 2 Mgk.), heßt

Mehr

Definitionen und Aussagen zu Potenzreihen

Definitionen und Aussagen zu Potenzreihen Deftoe ud Aussage zu Potezrehe User bsherges Repertore a stetge Abblduge basert auf ratoale Fuktoe, also Ausdrücke, dee Addto, Subtrakto, Multplkato ud Dvso vorkomme. Auf dese Wese sd aber Epoetalfukto,

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes Quellecoderug Durch de Quellecoderug werde de Date aus der Quelle codert, bevor se ee Übertragugskaal übertrage werde De Coderug det der Verkleerug

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Bedgte Wahrschelchket

Mehr

Stochastik und Vektorgeometrie 1

Stochastik und Vektorgeometrie 1 Jörg Meyer, Hamel Stochastk u Vektorgeometre 1 Zusammefassug: I er Beschrebee Statstk u er Wahrschelchketsrechug komme häufg Quaratsumme vor. Deutet ma ese als Skalarproukte, so lasse sch mache Aussage

Mehr

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF Alteratve Darstellug des -Stchprobetests für Atele DCF CF Total 111 11 3 Respose 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Respose No Respose Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154 3 Be Gültgket

Mehr

Allgemeine Prinzipien

Allgemeine Prinzipien Allgemee Przpe Es estere sebe Grudehete der Physk; alle adere physkalsche Größe ka ma darauf zurückführe. Dese Grudehete sd: Läge [m] Masse [kg] Zet [s] Elektrsche Stromstärke [A] Temperatur [K], Stoffmege

Mehr

Skript Teil 7: Polygonzug

Skript Teil 7: Polygonzug Prof. Dr. tech. Alfred Mschke Vorlesug zur Verastaltug Vermessugskude Skrpt Tel 7: Polgozug Der Begrff Polgo letet sch aus Pol = vel ud Go = Wkel ab ud bedeutet uregelmäßges Veleck. Das Polgoere det zum

Mehr

Zum Problem unterjähriger Zinsen und Zahlungen in der Zinseszinsrechnung

Zum Problem unterjähriger Zinsen und Zahlungen in der Zinseszinsrechnung Zu Proble urjährger Zse ud Zahluge der Zsessrechug Gewöhlch geht a der Zsessrechug davo aus, dass de Zse ach ee Jahr de Kapl ugeschlage werde ud da weder Zse trage. Der Zssat, t de das Kapl ultplert wrd,

Mehr

Thema 5: Reduzierte Datenanforderungen II: Naive Diversifikation

Thema 5: Reduzierte Datenanforderungen II: Naive Diversifikation Thea 5: Reduzerte Dateaforderuge II: Nave Dversfkato roble: Klealeger verfüge oft cht eal über hrechede Iforatoe zur Awedug des Sgle-Idex-Modells. I wetere: Herletug eer Hadlugsepfehlug für de Fall fehleder

Mehr

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen.

Zur Interpretation einer Beobachtungsreihe kann man neben der grafischen Darstellung weitere charakteristische Größen heranziehen. Rudolf Brkma http://brkma-du.de Sete 0.0.008 Lagemaße der beschrebede Statstk. Zur Iterpretato eer Beobachtugsrehe ka ma ebe der grafsche Darstellug wetere charakterstsche Größe herazehe. Mttelwert ud

Mehr

Eigenschaften der arithmetischen Mittel. Schätzer für die Varianz. Allgeimeines Method: Likelihood Funktion. Schätzer für die Wahrscheinlichkeit

Eigenschaften der arithmetischen Mittel. Schätzer für die Varianz. Allgeimeines Method: Likelihood Funktion. Schätzer für die Wahrscheinlichkeit Statstk. Vorlesug, September 6, 009 Egeschafte er arthmetsche Mttel für alle Fälle wo e Stchprobeelemete habe e selbe Vertelug u s uabhägg: E ( = mvar, ( = / Staarabwechug (Staarfehler: D ( = / Korrektur

Mehr

( ) := 1 N. μ 1 : Mittelwert. 2.2 Statistik und Polydispersität. Definition des k-ten Moments: Definition des k-ten zentralen Moments: 1 N

( ) := 1 N. μ 1 : Mittelwert. 2.2 Statistik und Polydispersität. Definition des k-ten Moments: Definition des k-ten zentralen Moments: 1 N . Charakterserug vo Polymere. moodsperse polydsperse cytochrom c Ege Bopolymere (Ezyme) habe ur ee ehetlche olekülgröße. moodsperse mometa st kee Polymersatosmethode verfügbar, de Polymere mt eer ehetlche

Mehr

Strichlisten bei Laplace-Experimenten zum Paradox der ungleichmäßigen

Strichlisten bei Laplace-Experimenten zum Paradox der ungleichmäßigen Strchlste be Laplace-Experete zu Paradox der uglechäßge Vertelug DIETMAR PFEIFER, OLDENBURG Zusaefassug: Das Theegebet Zufall ud Wahrschelchket wrd auf eleetare Nveau zwsche berets der Grudschule behadelt.

Mehr

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält.

Intervallschätzungen geben unter Berücksichtigung des Verteilungstyps von X einen Bereich an, der den Parameter mit vorgegebener Sicherheit enthält. Parameterschätzuge Fachhochschule Jea Uversty of Appled Sceces Jea Oft st der Vertelugstyp eer Zufallsgröße X bekat, ur de Parameter sd ubekat. Da erfolgt hre Schätzug aus eer Stchprobe. Ma uterschedet

Mehr

Ein paar einfache q-analoga des binomischen Lehrsatzes

Ein paar einfache q-analoga des binomischen Lehrsatzes E paar efache -Aaloga des bosche Lehrsatzes Joha Cgler Sowet r beat st, gbt es ee allgeee Utersuchuge darüber, we sch das Reurrezverhalte vo Boalsue ädert, we a de Boaloeffzete durch ersetzt U ee erste

Mehr

Vorkurs, Teil 1. (3) Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Determinanten (Lehrbuch Kap )

Vorkurs, Teil 1. (3) Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Determinanten (Lehrbuch Kap ) Vorkurs, Tel Lehrbuch: Sydsaeter / Hammod, Mathematk für Wrtschaftswsseschaftler, Pearso Studum, ISBN 978-3-873-73-9 Skrpt vo Sevtap Kestel Ihalt () Eführug: Zahle, Fuktoe Potezfukto, Expoetalfukto (Lehrbuch

Mehr

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot Abschlussprüfug zum/zur Fazplaer/ mt edg. Fachauswes Formelsammlug Autor: Iwa Brot Dese Formelsammlug wrd a de Ole- ud a de müdlche Prüfuge abgegebe sowet erforderlch. A der schrftlche Klausur (Ope-book-Prüfug)

Mehr

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot

Abschlussprüfung zum/zur Finanzplaner/in mit eidg. Fachausweis. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot Abschlussprüfug zum/zur Fazplaer/ mt edg. Fachauswes Formelsammlug Autor: Iwa Brot Dese Formelsammlug wrd a de Prüfuge abgegebe sowet erforderlch. Stad 1. Jul 2010. Äderuge vorbehalte. Formelsammlug Fazplaer

Mehr

Interpolationspolynome

Interpolationspolynome Iterpolatospolyome Ac Gegebe sd +1 Stützstelle x 0 bs x zusamme mt hre Stützwerte y 0 bs y. Durch de Pukte ( x / y ) soll e Polyom p(x) -te Grades gelegt werde : p(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x² + + a x = Das

Mehr

Quantitative BWL 2. Teil: Finanzwirtschaft

Quantitative BWL 2. Teil: Finanzwirtschaft Quattatve BWL. el: Fazwtschaft Mag. oáš Sedlačk Lehstuhl fü Fazdestlestuge Uvestät We Quattatve BWL: Fazwtschaft Ogasatosches Isgesat wd es 6 ee gebe (5 Ehete + Klausu Klausu fdet a D 7. Jaua 009 statt

Mehr

Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen

Vl. Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Übung 3: Diskrete Verteilungen Vl. Statstsche Prozess- ud Qualtätsotrolle ud Versuchsplaug Übug 3: Dsrete Verteluge Prof. Dr. B. Grabows Zur Lösug der folgede Aufgabe öe Se auch de begefügte Tabelle der dsrete Verteluge m Ahag verwede.

Mehr

Stochastische Bildmodelle und deren Anwendung

Stochastische Bildmodelle und deren Anwendung Abtelug Stochastk --Uverstät Ulm Ulm Semar: Bayessche Asätze der der Bldaalyse Stochastsche Bldmodelle ud dere Awedug Sad Bakadr 22.Ma 2006 Sad Bakadr - Uverstät Ulm - Ihalt Eletug Bespele vo Bldmodelle

Mehr

Skript zur Vorlesung. Knowledge Discovery in Databases II. im Wintersemester 2013/2014. Kapitel 2: Feature Selection und Feature Reduktion

Skript zur Vorlesung. Knowledge Discovery in Databases II. im Wintersemester 2013/2014. Kapitel 2: Feature Selection und Feature Reduktion Luwg Mamlas Uerstät Müche Isttut für Iformatk Lehr u Forschugsehet für atebakssteme Skrpt zur Vorlesug Kowlege scoer atabases II m Wtersemester 3/4 Kaptel : Feature Selecto u Feature Reukto Vorlesug: P

Mehr

Reihen n. Man benutzt letztere Schreibweise aber häufig auch zur Bezeichnung der Partialsummenfolge. konvergiert, die geometrische Reihe.

Reihen n. Man benutzt letztere Schreibweise aber häufig auch zur Bezeichnung der Partialsummenfolge. konvergiert, die geometrische Reihe. Deftoe ud Aussge über Rehe Bchräume ud Hlberträume E vollstädger ormerter Vektorrum (sehe Bemerkuge zur Alyss) heßt Bchrum Stmmt de Norm vo eem Sklrprodukt v = , so sprcht m vo eem Hlbertrum ZB sd

Mehr

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes

Quellencodierung I: Redundanzreduktion, redundanzsparende Codes Quellecoderug I: Redudazredukto, redudazsparede Codes. Redudaz. Eführug. Defto der Redudaz. allgemee Redudazredukto. redudazsparede Codes. Coderug ach Shao. Coderug ach Fao. Coderug ach Huffma.4 Coderug

Mehr

Mathematikaufgabe 96

Mathematikaufgabe 96 Hoe Startsete Ipressu Kotakt Gästebuch Aufgabe: Fde Se de rchtge Kres. Lösug: Dese Aufgabestellug ka ur t Hlfe ees euroale Netzes gelöst werde. De allgeee Kresglechug lautet wobe de ezge Ubekate aus der

Mehr

F 6-2 π. Seitenumbruch

F 6-2 π. Seitenumbruch 6 trebsauslegug Für dese ckelprozess üsse de otore so ausgelegt werde, dass dese Fahrbetreb cht überlastet werde. Herfür üsse de ezele asseträghetsoete [7] der Bautele (otor, etrebe, ckler ud Ulekrolle)

Mehr

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt?

Lohnkosten pro Arbeitsstunde. Wie hoch sind die Lohnkosten pro Arbeitsstunde im Jahresdurchschnitt? Klausur Wrtschaftsstatstk. [ Pukte] E Uterehme hat folgede Date ermttelt: Moat Gelestete Arbetsstude Lohkoste pro Arbetsstude Jauar 86.400 0,06 Februar 75.000 3,0 März 756.000 4,47 Aprl 768.000,53 Ma 638.400

Mehr

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze

5 Reproduktions- und Grenzwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze Reproduktos- ud Grezwertsätze. Reproduktossätze Bespel 0: Der Aufzug eer Frma st zugelasse für Persoe bzw. 000 kg. Das Durchschttsgewcht der Agestellte der Frma st µ = 80

Mehr

Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung

Unter einer Rente versteht man eine regelmässige und konstante Zahlung 8 Aweduge aus der Fazmathematk Perodsche Zahluge: Rete ud Leasg Uter eer Rete versteht ma ee regelmässge ud kostate Zahlug Bespele: moatlche Krakekassepräme, moatlche Altersrete, perodsches Spare, verteljährlcher

Mehr

Dr. Monika Meiler. Inhalt

Dr. Monika Meiler. Inhalt Uverstät Lepzg Isttut für Iforatk Dr. Moka Meler Ihalt Zahle ud hre Darstellug... -. Addtossystee... -. Postossystee... -.3 Dezal- ud Dualsyste... -3.3. Dezalsyste... -3.3. Dualsyste... -4.4 Wetere Bespele

Mehr

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Lösungen zum Übungs-Blatt 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung Lösuge zum Übugs-Blatt 7 Wahrschelchketsrechug BMT Bostatstk Prof. Dr. B. Grabowsk ----------------------------------------------------------------------------------------------- Satz vo Bayes ud totale

Mehr

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße

Schiefe-, Wölbungs- und Konzentrationsmaße Statstk für SozologIe Schefe-, Wölbugs- ud Kozetratosmaße Uv.Prof. Dr. Marcus Hudec Höhere Vertelugsmaßzahle E stetges Merkmal wurde 3 Gruppe beobachtet ud Form der folgede Häufgketstabelle berchtet: Klasse

Mehr

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert

Physikalische Messungen sind immer fehlerbehaftet! Der wahre Wert ist nicht ermittelbar. Der wahre Wert x ist nicht identisch mit dem Mittelwert Physkalsche Messuge sd mmer fehlerbehaftet! Der wahre Wert st cht ermttelbar. Der wahre Wert st cht detsch mt dem Mttelwert Der Wert legt mt eer gewsse Wahrschelchket (Kofdezahl bzw. Vertrauesveau %) m

Mehr

Ordnungsstatistiken und Quantile

Ordnungsstatistiken und Quantile KAPITEL Ordugsstatste ud Quatle Um robuste Lage- ud Streuugsparameter eführe zu öe, beötge wr Ordugsstatste ud Quatle... Ordugsstatste ud Quatle Defto... Se (x,..., x R ee Stchprobe. Wr öe de Elemete der

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk ud Wahrschelchketsrechug Mathas Graf 8.04.009 Ihalt der heutge Vorlesug Auswahl eer Vertelugsfukto: Wahrschelchketspaper Schätzug ud Modelletwcklug: Methode der Momete Methode der Maxmum Lkelhood

Mehr

( ) ( ) ) ( ) 1/ ( ) Beispiel: U = y1. 3. Ergänzungen zur Haushaltstheorie, insbesondere Dualität und Anwendungen

( ) ( ) ) ( ) 1/ ( ) Beispiel: U = y1. 3. Ergänzungen zur Haushaltstheorie, insbesondere Dualität und Anwendungen Prof. Dr. Fredel Bolle 3. rgäzuge zur Haushaltstheore, sbesodere Dualtät ud Aweduge (Btte wederhole Se zuächst emal de Haushaltstheore aus Mkro I!!!) komme gegebe errechbare Idfferezkurve festgelegt Güterprese

Mehr

1. Zufallsbewegung und Binomialverteilung. Statistische Betrachtungsweise bezieht sich stets auf ein Ensemble.

1. Zufallsbewegung und Binomialverteilung. Statistische Betrachtungsweise bezieht sich stets auf ein Ensemble. . Zfallsbewegg d Boalvertelg Statstsche Betrachtgswese bezeht sch stets af e Eseble. Eseble: Gesathet eer sehr große Zahl N detscher Systee. Wahrschelchket für das Etrete ees Eregsses A: Brchtel der Systee,

Mehr

Hier die ausführlichen Lösungen (wenn auch nicht druckreif ): Zeigen Sie für vollkommene Konkurrenz auf dem Faktormarkt:

Hier die ausführlichen Lösungen (wenn auch nicht druckreif ): Zeigen Sie für vollkommene Konkurrenz auf dem Faktormarkt: Her de ausführlche Lösuge (e auch cht druckref ): ufgabeblatt 5: ufgabe : Zege Se für ollkoee Kokurrez auf de Faktorarkt: a) e ollstädger Kokurrez auf de Güterarkt rd jeder Faktor t see Wertgrezrodukt

Mehr

Versuch Dichte- und Dickenmessung

Versuch Dichte- und Dickenmessung Rcklger Stadtweg, D-3459 Haover Tel.: 5/ 996-359 Versuch 3.3 - Dchte- ud Dckemessug U. J. Schrewe, Ma 7. Grudlage Bem Durchgag vo mooeergetscher Rötge- ud -Strahlug durch ee Matereschcht der Dcke glt das

Mehr

absoluter Fehler x Relativer Fehler = = wahrer Wert x

absoluter Fehler x Relativer Fehler = = wahrer Wert x F Aletug zur Fehlerrechug Physkpraktku Lteratur: Nor DIN 39 VDI-Rchtle 048 Blatt 60 Blatt u. G.L. Squres: Messergebsse ud hre Auswertug Verlag de Gruyter Berl G. Hartwg: Eführug de Fehler- ud Ausglechsrechug

Mehr

Rekurrenz. Algorithmen rufen sich selbst (rekursiv) auf.

Rekurrenz. Algorithmen rufen sich selbst (rekursiv) auf. Rekurrez Rekurso: Algorthme rue sch selst rekursv u. Rekurrez: Ds Luzetverhlte zw. der Specherpltzedr vo rekursve Algorthme k der Regel durch ee Rekursosormel recurrece, RF eschree werde. Rekurrez Bespel:

Mehr

Short Listing für multikriterielle Job-Shop Scheduling-Probleme

Short Listing für multikriterielle Job-Shop Scheduling-Probleme Short Lstg für ultkrterelle Job-Shop Schedulg-Problee Dr. Adré Heg, r.z.w.-cdata AG, Zu Hosptalgrabe 2, 99425 Wear, adre.heg@rzw.de 1. Multkrterelle Job-Shop Schedulg-Problee Das Job-Shop Schedulg-Proble,

Mehr

2. Mittelwerte (Lageparameter)

2. Mittelwerte (Lageparameter) 2. Mttelwerte (Lageparameter) Bespele aus dem täglche Lebe Pro Hemspel hatte Borussa Dortmud der letzte Saso durchschttlch 7.2 Zuschauer. De deutsche Akte sd m Durchschtt um 0 Zähler gefalle. I Ide wurde

Mehr

Dr. Monika Meiler. Inhalt

Dr. Monika Meiler. Inhalt Ihalt 5 Datedarstellug m Recher... 5-5.1 Postossysteme... 5-4 5. Coderug atürlcher Zahle... 5-5 5.3 Coderug gaer Zahle... 5-6 5.4 Coderug ratoaler Zahle... 5-8 Propädeutkum 5-1/11 5 Datedarstellug m Recher

Mehr

Investmentfonds Kennzahlen- berechnung

Investmentfonds Kennzahlen- berechnung Ivestmetfods Kezahle- berechug erformace Rsko- ud Ertragsaalyse, Rskokezahle Gültg ab 0.0.2007 Ivestmetfods - Kezahleberechug 2 Ivestmetfods - Kezahleberechug Ihalt erformace 4. Berechug der erformace

Mehr

Fachhochschule Jena University of Applied Sciences Jena Grundbegriffe. Fachhochschule Jena University of Applied Sciences Jena Ereignisse

Fachhochschule Jena University of Applied Sciences Jena Grundbegriffe. Fachhochschule Jena University of Applied Sciences Jena Ereignisse Grudbegrffe Grudbegrffe Zufallsexpermet uter gleche Bedguge wederholbarer Vorgag (geplat, gesteuert, beobachtet oder auch ur gedalch) Mege der möglche Versuchsausgäge st beat oreter Ausgag st ugewss Das

Mehr

Es ist dann nämlich 2 2 2

Es ist dann nämlich 2 2 2 Ege Bemerkuge zum Sklrprodukt See U,V,W Vektorräume üer eem Körper K. Ee Aldug ϕ :U V W heßt ler, we λ, λ, µ, µ K, u, u U, v, v V : ϕ( λ u + λ u, µ v + µ v ) = λ µ ϕ( u, v ) + λ µ ϕ( u, v ) + λ µ ϕ( u,

Mehr

Peter Hager: Eine kleine mathematische Auffrischung

Peter Hager: Eine kleine mathematische Auffrischung Peter Hager: Ee klee mathematsche Auffrschug Überscht Überscht... 1 Formel ud Bespele... 1 Lteraturhwes... 2 1. Eführug... 2 2. Zseszsrechug... 2 2.1. Edwert... 2 2.2. Barwertermttlug... 3 2.3. Zssatzermttlug...

Mehr

Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen

Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen. Probleme mit mehreren Zielen Probleme mt mehrere Zele Bespel (Dkelbach) E Reseder muss sch vor Ort vo ver Hotels für ees etschede. Dabe verfolgt er folgede Zele: - Bestmöglche Ruhe - Qualtät des Frühstücks - Sauberes Bad - Scherer

Mehr

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste):

Aufgaben. 1. Gegeben seien folgende Daten einer statistischen Erhebung, bereits nach Größe sortiert (Rangliste): Aufgabe. Gegebe see folgede Date eer statstsche Erhebug, berets ach Größe sortert (Raglste): 0 3 4 4 5 6 7 7 8 8 8 9 9 0 0 0 0 0 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 30 Erstelle Se ee Tabelle, der de Merkmalsauspräguge

Mehr

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet:

( x) eine Funktion definiert, in der nur die i-te Komponente variabel ist. Folgende Schreibweisen werden aufgrund dieser Anmerkungen auch verwendet: Pro. Dr. Fredel Bolle LS ür Volkswrtschatslehre sb. Wrtschatstheore (Mkroökoome) Vorlesug Mathematk - WS 008/009 4. Deretalrechug reeller Fuktoe IR IR (Karma, S. 00 06, dort glech ür IR IR m ) 4. Partelle

Mehr

Carl Friedrich Gauß (Deutscher Mathematiker, 1777 bis 1855) formulierte die folgende Formel n

Carl Friedrich Gauß (Deutscher Mathematiker, 1777 bis 1855) formulierte die folgende Formel n mthphys-ole Alyss. Klsse Techk Itegrlrechug Vertefug des Itegrlegrffs De Itegrlrechug ht ds Zel, de Flächehlt krummlg egrezter Flächestücke zu ereche. Be der äherugswese Berechug der Fläche uter Polyomfuktoe

Mehr

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen

Zahlensysteme. Dezimalsystem. Binär- oder Dualsystem. Hexadezimal- oder Sedezimalzahlen IT Zahlesysteme Zahledarstellug eem Stellewertcode (jede Stelle hat ee bestmmte Wert) Def. Code: Edeutge Abbldugsvorschrft für de Abbldug ees Zeche-Vorrates eem adere Zechevorrat. Dezmalsystem De Bass

Mehr

Einführung Fehlerrechnung

Einführung Fehlerrechnung IV Eführug Fehlerrechug Fehlerrechuge werde durchgeführt, um de Vertraueswürdgket vo Meßergebsse beurtele zu köe. Uter dem Fehler eer Messug versteht ma de Abwechug ees Meßergebsses vom (grudsätzlch ubekate

Mehr