Übungen zu Algorithmen
|
|
- Matilde Frank
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Insttut für Informatk Unverstät Osnabrück, Prof. Dr. Olver Vornberger Lukas Kalbertodt, B.Sc. Testat bs , 14:00 Uhr Nls Haldenwang, M.Sc. Übungen zu Algorthmen Wntersemester 2016/2017 Blatt 7: Suchen und Sorteren I Aufgabe 7.1: Fragen (30 Punkte) Beantworten Se Ihrer Tutorn bezehungswese Ihrem Tutor Fragen zu den Inhalten der Veranstaltung. Aufgabe 7.2: Sorteren (20 Punkte) Gegeben se de Zahlenfolge 7, 4, 6, 8, 9, 1, 3, 2, de aufstegend sortert werden soll. Stellen Se de Arbetswese der folgenden Sorteralgorthmen durch geegnete Zwschenergebnsse dar. a) SelectonSort b) BubbleSort c) QuckSort d) MergeSort Machen Se be der Darstellung des QuckSort deutlch, n welchen Grenzen aktuell sortert wrd, welches das aktuelle Pvot-Element st und wann neue Sorter-Vorgänge mt neuen Grenzen erfolgen. Musterlösung: a) SelectonSort: b) BubbleSort:
2 c) QuckSort: Sortere Telfolge zwschen Index 0, 7 x Tausche 8 und Tausche 9 und Sortere Telfolge zwschen Index 0, 5 2
3 x Tausche 7 und Tausche 6 und Sortere Telfolge zwschen Index 0, 3 x Tausche 4 und Sortere Telfolge zwschen Index 0, 2 x Tausche 2 und 2 Sortere Telfolge zwschen Index 4, 5 3
4 x Tausche 6 und 6 Sortere Telfolge zwschen Index 6, 7 x Tausche 9 und 8 d) MergeSort:
5 Aufgabe 7.3: MergeSort Rekursv (25 Punkte) Schreben Se ene Klasse MergeSort mt der Methode publc statc nt[] sortrekursv(nt[] a) de en Array a belebger Länge nach der Methode des MergeSort rekursv sortert und das sorterte Array zurücklefert. Koperen Se dazu de Methode merge(nt[],nt[]) aus der m Anhang befndlchen Klasse Merge.ava n Ihre neue Klasse. Sollte de Länge n des übergebenen Arrays ncht ohne Rest durch zwe telbar sen, telen Se es unglechmäßg n en Array der Länge n 2 und en Array der Länge n 2 auf. Ergänzen Se Ihre Klasse um ene prvate Klassenvarable nt schrtte, mt der Se de Anzahl der durchgeführten relevanten Arbetsschrtte des Sorterverfahrens approxmeren. De relevanten Arbetsschrtte n deser Implementerung snd de Kopervorgänge für de enzelnen Array-Elemente be der Durchführung der merge-operaton. Erhöhen Se de Varable n der Methode merge für eden Arbetsschrtt um 1. Schreben Se ene man-methode, de en nt-array enlest, deses mt der obgen Methode sortert, das Ergebns ausgbt und de Anzahl der durchgeführten Schrtte anzegt. 5
6 Musterlösung: MergeSort.ava / mport AlgoTools.IO; Sorterung enes Arrays von belebg velen Elementen mt dem rekursven Mergesort-Algorthmus. / publc class MergeSortRekursv { prvate statc nt schrtte; Methode, de den rekursven MergeSort a zu sorterendes Array, wrd nnerhalb der Methode ncht sortertes Array / publc statc nt[] sortrekursv(nt[] a) { nt l = a.length / 2; f (l == 0) return a; nt[] b = new nt[l]; nt[] c = new nt[a.length - l]; for (nt = 0; < l; ++) { b[] = a[]; // Laenge der beden Telfolgen // ene enelementge Folge st sortert // de beden Telfolgen // kopere a n de Telfolgen // 1. Haelfte nach b for (nt = l; < a.length; ++) { c[ - l] = a[]; // 2. Haelfte nach c // zurueckgegeben werden de beden sorterten Telfolgen gemscht return merge(sortrekursv(b), sortrekursv(c)); Mscht zwe sorterte Arrays mt ener Laengendfferenz 6
7 von 0 oder 1 zu enem sorterten a Array a, wrd ncht b Array b, wrd ncht gemschtes, sortertes Array / publc statc nt[] merge (nt[]a, nt[]b) { nt =0, =0, k=0; nt[] c = new nt[a.length + b.length]; whle ((<a.length) && (<b.length)) { // mscht a und b // lefert Ergebns zurueck // Laufndzes // Platz fuer Folge c besorgen // mschen, bs en Array leer schrtte++; f (a[] < b[]) c[k++] = a[++]; else c[k++] = b[++]; // ewels das klenere Element // wrd nach c uebernommen // ggf.: Rest von Folge a whle (<a.length){ schrtte++; c[k++] = a[++]; // ggf.: Rest von Folge b whle (<b.length){ schrtte++; c[k++] = b[++]; return c; // Ergebns ablefern Lest en nt-array en und gbt es unter Angabe der Schrttzahl sortert weder aus. / publc statc vod man(strng argv[]) { schrtte = 0; nt[] a; 7
8 //Enlesen do { a = IO.readInts("Btte de Zahlen: "); whle(a.length == 0); //Sorteren a = sortrekursv(a); //Ausgabe IO.prntln("De sorterte Folge:"); for(nt = 0; < a.length; ++) { IO.prnt(a[] + " "); //Schrttzahl IO.prntln("\nMt Anzahl Schrtten: " + schrtte); Aufgabe 7.4: PancakeSort (25 Punkte) Vervollständgen Se de m Anhang befndlche Klasse PancakeSort. In deser Klasse soll en Sorteralgorthmus mplementert werden, der auch unter dem Namen Pancake Sort bekannt st. De Besonderhet herbe st, dass Se auf dem zu sorterenden Array nur engeschränkte Operatonen durchführen können. Se können de Werte des Array ganz normal lesen, allerdngs ncht belebg schreben. Es gbt nur ene Möglchket, das Array überhaupt zu verändern: Mt der Methode flp(nt[] array, nt count). Dese Methode dreht de Rehenfolge der ersten count Elemente m Array um. So verändert sch das Array durch den Aufruf von flp(array, 4) zu Der Name kommt durch folgende Analoge: Man stelle sch das Array als Haufen von Pfannkuchen vor, wobe das erste Element des Arrays ganz oben legt. De enzge Möglchket, den Stapel zu verändern, st, enen Pfannenheber unter enen Pfannkuchen zu scheben und alle darüberlegenden Pfannkuchen enmal umzudrehen. Ihre Aufgabe st nun, sch zu überlegen, we Se das Array mt den gegebenen Enschränkungen sorteren können. Gehen Se dazu we folgt vor: Implementeren Se zuerst de Methode prntarray (Javadoc beachten!). Implementeren Se als nächstes de Methode flp entsprechend der obgen Beschrebung bzw. der zugehörgen Beschrebung m Javadoc. Danach vervollständgen Se de man Methode, n der zuerst en Array engelesen, dann mt der Methode sort sortert und am Ende ausgegeben wrd. Zum Schluss müssen Se natürlch noch de Methode sort mt Leben füllen, damt se hre Funkton erfüllt. Achten Se darauf, dass Se den Inhalt des Arrays nur durch Aufruf von flp verändern! 8
9 Machen Se sch außerdem Gedanken dazu, n welcher Laufzetklasse Ihr Algorthmus legt und formuleren Se schrftlch ene Begründung für hre Behauptung. Musterlösung: mport AlgoTools.IO; publc class PancakeSortLsg { Dreht de Rehenfolge der ersten <tt>count</tt> Element n <tt>array</tt> array das zu sorterende count Anzahl zu flppender RuntmeExcepton wenn <tt>count</tt> > <tt>array.length</tt> / publc statc vod flp(nt[] array, nt count) { // Maxmal alle Elemente flppen f (count > array.length) { throw new RuntmeExcepton("Count muss <= array.length sen!"); for (nt = 0; < count/2; ++) { nt tmp = array[]; array[] = array[count ]; array[count ] = tmp; Gbt en Array auf dem Termnal array Das auszugebene Array / publc statc vod prntarray(nt[] array) { for (nt = 0; < array.length - 1; ++) { IO.prnt(array[] + ", ", 5); IO.prntln(array[array.length - 1], 3); Sortert das gegebene <tt>array</tt> mt dem PancakeSort array zu sorterendes Array / 9
10 publc statc vod sort(nt[] array) { // Von hnten alle Stellen mt den größten Elementen auffüllen for (nt end = array.length; end > 1; end--) { // Maxmum m unsorterten Tel fnden nt max = array[0]; nt maxpos = 0; for (nt = 1; < end; ++) { f (array[] > max) { max = array[]; maxpos = ; // Erst das Maxmum nach vorne flppen... flp(array, maxpos + 1); //... danach den ganzen unsorterten Tel flppen, um das Maxmum // ans Ende des unsorterten Tels zu bekommen. flp(array, end); publc statc vod man(strng[] args) { nt[] nput = IO.readInts("Btte ene Zahlenfolge engeben: "); IO.prnt("Engabe : "); prntarray(nput); sort(nput); IO.prnt("Sortert: "); prntarray(nput); 10
Sortieren. Thomas Röfer. Permutationen Naives Sortieren Sortieren durch Einfügen, Auswählen, Vertauschen, Mischen QuickSort Comparator
Unverstät Bremen Sorteren Thomas Röfer Permutatonen Naves Sorteren Sorteren durch Enfügen, Auswählen, Vertauschen, Mschen QuckSort Comparator Unverstät Bremen Rückblck Suchen Identtät/Flache/Tefe Glechhet
MehrProf. Dr. Margarita Esponda
Algorthmen und Programmeren II Sorteralgorthmen mperatv Tel II Prof. Dr. Margarta Esponda Free Unverstät Berln Tele und Herrsche "Dvde und Conquer" Vele Probleme lassen sch ncht mt trvalen Schlefen lösen
MehrUniversität Karlsruhe (TH)
Unverstät Karlsruhe (TH) Forschungsunverstät gegründet 825 Parallele Algorthmen I Augaben und Lösungen Pro. Dr. Walter F. Tchy Dr. Vctor Pankratus Davd Meder Augabe () Gegeben se en N-elementger Zahlenvektor
MehrDynamisches Programmieren
Marco Thomas - IOI 99 -. Treffen n Bonn - Dynamsches Programmeren - Unverstät Potsdam - 8.02.999 Dynamsches Programmeren 957 R. Bellmann: Dynamc Programmng für math. Optmerungsprobleme Methode für Probleme,.
MehrDie Leistung von Quicksort
De Lestung von Qucsort Jae Hee Lee Zusammenfassung Der Sorteralgorthmus Qucsort st als ens der effzenten Sorterverfahren beannt. In deser Ausarbetung werden wr sene Komplextät zuerst möglchst präzse schätzen
MehrGrundlagen der Mathematik I Lösungsvorschlag zum 12. Tutoriumsblatt
Mathematsches Insttut der Unverstät München Wntersemester 3/4 Danel Rost Lukas-Faban Moser Grundlagen der Mathematk I Lösungsvorschlag zum. Tutorumsblatt Aufgabe. a De Formel besagt, daß de Summe der umrahmten
MehrDiskrete Mathematik 1 WS 2008/09
Ruhr-Unverstät Bochum Lehrstuhl für Kryptologe und IT-Scherhet Prof. Dr. Alexander May M. Rtzenhofen, M. Mansour Al Sawad, A. Meurer Lösungsblatt zur Vorlesung Dskrete Mathematk 1 WS 2008/09 Blatt 7 /
MehrNäherungsverfahren. Wiederhole den Algorithmusbegriff. Erläutere die Begriffe: Klasse der NP-Probleme. Probleme. Probleme. Approximative Algorithmen
Näherungsverfahren Wederhole den Algorthmusbegrff. Erläutere de Begrffe: Klasse der P-ProblemeP Probleme Klasse der NP-Probleme Probleme Approxmatve Algorthmen Stochastsche Algorthmen ALGORITHMEN Def.:
MehrDaten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden.
Ene kurze Enführung n EXCEL Daten snd n Tabellenform gegeben durch de Engabe von FORMELN können mt desen Daten automatserte Berechnungen durchgeführt werden. Menüleste Symbolleste Bearbetungszele aktve
Mehr3. Lineare Algebra (Teil 2)
Mathematk I und II für Ingeneure (FB 8) Verson /704004 Lneare Algebra (Tel ) Parameterdarstellung ener Geraden Im folgenden betrachten wr Geraden m eukldschen Raum n, wobe uns hauptsächlch de Fälle n bzw
MehrDie Jordansche Normalform
De Jordansche Normalform Danel Hug 29. Aprl 211 KIT Unverstät des Landes Baden-Württemberg und natonales Forschungszentrum n der Helmholtz-Gemenschaft www.kt.edu 1 Zerlegung n Haupträume 2 Fazt und nächstes
Mehr4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **
Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,
MehrEinführung in die Finanzmathematik
1 Themen Enführung n de Fnanzmathematk 1. Znsen- und Znsesznsrechnung 2. Rentenrechnung 3. Schuldentlgung 2 Defntonen Kaptal Betrag n ener bestmmten Währungsenhet, der zu enem gegebenen Zetpunkt fällg
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeit
Regeln der Wahrschenlchketsrechnung tatstk und Wahrschenlchket Regeln der Wahrschenlchketsrechnung Relatve Häufgket n nt := Eregnsalgebra Eregnsraum oder scheres Eregns und n := 00 Wahrschenlchket Eregnsse
MehrNSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher.
PV - Hausaugabe Nr. 7.. Berechnen Se eakt und verglechen Se de Werte ür de Nullstelle, de mttels dem Verahren von Newton, der Regula als und ener Mttelung zu erhalten snd von der! Funkton: ( ) Lösungs
MehrStochastische Prozesse
INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 2009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 2 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 7: (B. Fredmans Urnenmodell)
MehrBeim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm):
Aufgabe 1 (4 + 2 + 3 Punkte) Bem Wegen von 0 Respaketen ergaben sch folgende Gewchte X(n Gramm): 1 2 3 4 K = (x u, x o ] (98,99] (99, 1000] (1000,100] (100,1020] n 1 20 10 a) Erstellen Se das Hstogramm.
MehrDie Annäherung der Binomialverteilung durch die Normalverteilung am Beispiel eines Modells der Schadenversicherung
am Bespel enes Modells der chadenverscherung Für das Modell ener chadenverscherung se gegeben: s w s. n 4 chaden enes Verscherungsnehmers, wenn der chadenfall entrtt Wahrschenlchket dafür, dass der chadenfall
MehrSeminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder -
Unverstät Mannhem Fakultät für Mathematk und Informatk Lehrstuhl für Mathematk III Semnar Analyss und Geometre Professor Dr. Martn Schmdt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf - Fxpunktsatz von Schauder - Ncole
MehrHydrosystemanalyse: Finite-Elemente-Methode (FEM)
Hydrosystemanalyse: Prof. Dr.-Ing. habl. Olaf Koldtz 1 Helmholtz Centre for Envronmental Research UFZ, Lepzg 2 Technsche Unverstät Dresden TUD, Dresden Dresden, 03. Jul 2015 1/31 Prof. Dr.-Ing. habl. Olaf
MehrWeitere NP-vollständige Probleme
Wetere NP-vollständge Probleme Prosemnar Theoretsche Informatk Marten Tlgner December 10, 2014 Wr haben letzte Woche gesehen, dass 3SAT NP-vollständg st. Heute werden wr für enge wetere Probleme n NP zegen,
Mehr( ) γ. (t 1 ) (t 2 ) = Arg γ 2(t 2 )
Funktonentheore, Woche 10 Bholomorphe Abbldungen 10.1 Konform und bholomorph Ene konforme Abbldung erhält Wnkel und Orenterung. Damt st folgendes gement: Wenn sch zwe Kurven schneden, dann schneden sch
Mehr18. Dynamisches Programmieren
8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus
MehrAnalysis I. Vorlesung 17. Logarithmen. R R, x exp x,
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analyss I Vorlesung 17 Logarthmen Satz 17.1. De reelle Exponentalfunkton R R, x exp x, st stetg und stftet ene Bjekton zwschen R und R +. Bewes. De Stetgket
Mehrbinäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt:
Informatk I 6. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informatk Köln 4. Jun 008 Wr haben bsher behandelt: Suchen n Lsten (lnear und verkettet) Suchen mttels Hashfunktonen jewels unter der Annahme,
MehrKreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik)
Kredtpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (nkl. Netzplantechnk) Themensteller: Unv.-Prof. Dr. St. Zelewsk m Haupttermn des Wntersemesters 010/11 Btte kreuzen Se das gewählte Thema an:
MehrFacility Location Games
Faclty Locaton Games Semnar über Algorthmen SS 2006 Klaas Joeppen 1 Abstract Wr haben berets sehr häufg von Nash-Glechgewchten und vor allem von deren Exstenz gesprochen. Das Faclty Locaton Game betet
MehrKonkave und Konvexe Funktionen
Konkave und Konvexe Funktonen Auch wenn es n der Wrtschaftstheore mest ncht möglch st, de Form enes funktonalen Zusammenhangs explzt anzugeben, so kann man doch n velen Stuatonen de Klasse der n Frage
MehrAuswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;
MehrDie Transzendenz der Eulerschen Zahl e
De Transzendenz der Eulerschen Zahl e nach Jean-Paul Delahaye Der n [1, Seten 21-22] skzzerte Bewes der Transzendenz der Eulerschen Zahl e wrd m folgenden ausgeführt. En alternatver Bewes, der auf Ideen
MehrFallstudie 4 Qualitätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung
Fallstude 4 Qualtätsregelkarten (SPC) und Versuchsplanung Abgabe: Lösen Se de Aufgabe 1 aus Abschntt I und ene der beden Aufgaben aus Abschntt II! Aufgabentext und Lösungen schrftlch bs zum 31.10.2012
MehrZusammenfassung der letzten LVA. Diskrete Mathematik
Zusammenfassung Dskrete Mathematk Chrstna Kohl Georg Moser Oleksandra Panasuk Chrstan Sternagel Vncent van Oostrom Insttut für Informatk @ UIBK Sommersemester 2017 Zusammenfassung der letzten LVA ene Telmenge
MehrVERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE
VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE Karl Rudolf KOCH Knut RIESMEIER In: WELSCH, Walter (Hrsg.) [1983]: Deformatonsanalysen 83 Geometrsche Analyse und Interpretaton von Deformatonen
MehrKleiner Fermatscher Satz, Chinesischer Restsatz, Eulersche ϕ-funktion, RSA
Klener Fermatscher Satz, Chnesscher Restsatz, Eulersche ϕ-funkton, RSA Manfred Gruber http://www.cs.hm.edu/~gruber SS 2008, KW 15 Klener Fermatscher Satz Satz 1. Se p prm und a Z p. Dann st a p 1 mod p
Mehr6. Modelle mit binären abhängigen Variablen
6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch
MehrPolygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com.
Verfahren für de Polygonalserung ener Kugel Eldar Sultanow, Unverstät Potsdam, sultanow@gmal.com Abstract Ene Kugel kann durch mathematsche Funktonen beschreben werden. Man sprcht n desem Falle von ener
MehrContents blog.stromhaltig.de
Contents We hoch st egentlch Ihre Grundlast? Ene ncht ganz unwchtge Frage, wenn es um de Dmensonerung ener senannten Plug&Play Solar-Anlage geht. Solarsteckdosensystem für jermann, auch für Meter lautete
Mehr2 Zufallsvariable und Verteilungen
Zufallsvarable und Vertelungen 7 Zufallsvarable und Vertelungen Wr wollen uns jetzt mt Zufallsexpermenten beschäftgen, deren Ausgänge durch (reelle) Zahlen beschreben werden können, oder be denen man jedem
MehrAKADEMIE DER WISSENSCHAF1'EN
S ZUN GSBER ehe DER KÖNGLCH REUSSSCHEN AKADEME DER WSSENSCHAF1'EN JAH~GANll- 1913 Z'VEER HALBBAND. JUL BS DECEvBER SÜCK XXX -- L M ENER AFEL DRM VERZECHNSS DER ENGEGANGENEN DRUCKSCHRFEN NAMEN- UND SACHREGSER
Mehr6. Übung zur Linearen Algebra II
Unverstät Würzburg Mathematsches Insttut Prof. Dr. Peter Müller Dr. Peter Fleschmann SS 2006 30.05.2006 6. Übung zur Lnearen Algebra II Abgabe: Bs Mttwoch, 14.06.2006, 11:00 Uhr n de Brefkästen vor der
MehrAsymptotische Stochastik (SS 2010) Übungsblatt 1 P X. 0, n.
Insttut für Stochastk PD. Dr. Deter Kadelka Danel Gentner Asymptotsche Stochastk (SS 2) Übungsblatt Aufgabe (Arten von Konvergenz reeller Zufallsvarablen und deren Zusammenhänge) Es seen X,, n N reelle
MehrFunktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e
Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de
MehrDatenträger löschen und einrichten
Datenträger löschen und enrchten De Zentrale zum Enrchten, Löschen und Parttoneren von Festplatten st das Festplatten-Denstprogramm. Es beherrscht nun auch das Verklenern von Parttonen, ohne dass dabe
Mehr5. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013
O. Alaya, S. Demrel M. Fetzer, B. Krnn M. Wed 5. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematk Wntersemester /3 Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshnwese zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 6. Darstellungen
MehrAbbildung 3.1: Besetzungszahlen eines Fermigases im Grundzustand (a)) und für eine angeregte Konfiguration (b)).
44 n n F F a) b) Abbldung 3.: Besetzungszahlen enes Fermgases m Grundzustand (a)) und für ene angeregte Konfguraton (b)). 3.3 Ferm Drac Statstk In desem Abschntt wollen wr de thermodynamschen Egenschaften
Mehr2. Klausur zur Vorlesung Algorithmen II Wintersemester 2012/2013
2. Klausur zur Vorlesung Algorthmen II Wntersemester 202/203 Her Aufkleber mt Name und Matrkelnummer anbrngen Vorname: Nachname: Matrkelnummer: Beachten Se: Brngen Se den Aufkleber mt Ihrem Namen und Matrkelnummer
Mehr9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1.
Mathematk I / Komplexe Zahlen 9 Komplexe Zahlen 9. Zele Am Ende deses Kaptels hast Du ene Grundvorstellung was komplexe Zahlen snd. Du kannst se grafsch darstellen und enfache Berechnungen durchführen.
MehrSS 2017 Torsten Schreiber
SS Torsten Schreber e den Ebenen unterscheden wr de und de prmeterfree Drstellung. Wenn wr ene Ebenenglechung durch dre Punkte bestmmen wollen, so müssen de zugehörgen Vektoren sen, d es sonst nur ene
Mehr1 Der Uncovering-by-bases-Algorithmus
De Komplextät des Uncoverng-y-ases-Algorthmus Peer Hlderandt 1 Der Uncoverng-y-ases-Algorthmus 1.1 Defnton (Der Algorthmus) Se G ene Gruppe, U en Uncoverng durch Basen und w = w 1... w n en empfangenes
MehrElemente der Mathematik - Sommer 2016
Elemente der Mathematk - Sommer 2016 Prof Dr Matthas Lesch, Regula Krapf Lösungen Übungsblatt 3 Aufgabe 9 (10 Punkte) Das Horner-Schema st ene Methode zum Auswerten enes Polynoms n a0 x an der Stelle s
Mehr11 Charaktere endlicher Gruppen
$Id: chaakte.tex,v.4 2009/07/3 4:38:36 hk Exp $ Chaaktee endlche Guppen W hatten gesehen, dass w fü enge Guppen G allen mt Hlfe des Satz 3 de Anzahl und de Dmensonen de eduzblen Dastellungen beechnen können.
MehrItemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte. Itemanalyse und Itemkennwerte: Itemschwierigkeit P i
Itemanalyse und Itemkennwerte De Methoden der Analyse der Itemegenschaften st ncht m engeren Snne Bestandtel der Klassschen Testtheore Im Rahmen ener auf der KTT baserenden Testkonstrukton und -revson
MehrInformatik I 3. Kapitel. Sortierverfahren. Sortierverfahren. Sortierverfahren. Rainer Schrader. 28. Mai 2008
Informat I 3. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informat Köln 8. Ma 008 / / en bedeutender Tel der ommerzell genutzten Rechenzet wrd für Sorteren verwendet daraus resultert en Bedarf nach guten
MehrIn der beschreibenden Statistik werden Daten erhoben, aufbereitet und analysiert. Beispiel einer Datenerhebung mit Begriffserklärungen (Vokabel)
Rudolf Brnkmann http://brnkmann-du.de Sete.. Datenerhebung, Datenaufberetung und Darstellung. In der beschrebenden Statstk werden Daten erhoben, aufberetet und analysert. Bespel ener Datenerhebung mt Begrffserklärungen
MehrNetzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer:
Netzwerkstrukturen 1) Nehmen wr an, n enem Neubaugebet soll für 10.000 Haushalte en Telefonnetz nstallert werden. Herzu muss von jedem Haushalt en Kabel zur nächstgelegenen Vermttlungsstelle gezogen werden.
Mehr2.9 Freiformkurven und -flächen
2.9 Freformkurven und -flächen Motvaton 2 Darstellung geometrscher Objekte, Farbe, Freformkurven- und Freformflächentechnken haben n den letzten Jahren ene große Bedeutung für de Entwcklung bzw. den Ausbau
Mehr3.1 Extensive Form, Spielbaum und Teilspiele
3. Spele n extensver Form 3.1 Extensve Form, Spelbaum und Telspele 3.2 Strategen n extensven Spelen 4. Spele mt vollkommener Informaton 4.1 Telspelperfekte Nash-Glechgewchte 4.2 Das chan-store -Paradox
MehrLITECOM infinity Infinity-Modus
LITECOM nfnty Infnty-Modus nfnty Rechtlche Hnwese Copyrght Copyrght Zumtobel Lghtng GmbH Alle Rechte vorbehalten. Hersteller Zumtobel Lghtng GmbH Schwezerstrasse 30 6850 Dornbrn AUSTRIA Tel. +43-(0)5572-390-0
Mehrω 0 = Protokoll zu Versuch E6: Elektrische Resonanz
Protokoll zu Versuch E6: Elektrsche esonanz. Enletung En Schwngkres st ene elektrsche Schaltung, de aus Kapaztät, Induktvtät und ohmschen Wderstand besteht. Stmmt de Frequenz der anregenden Wechselspannung
Mehrz.b. Münzwurf: Kopf = 1 Zahl = 2 oder z.b. 2 Würfel: Merkmal = Summe der Augenzahlen, also hier: Bilde die Summe der Augenzahlen der beiden Würfel!
Aufgabe : Vorbemerkung: Ene Zufallsvarable st ene endeutge Funkton bzw. ene Abbldungsvorschrft, de angbt, auf welche Art aus enem Elementareregns ene reelle Zahl gewonnen wrd. x 4 (, ) z.b. Münzwurf: Kopf
Mehr9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1.
Mathematk I / Komplexe Zahlen 9 Komplexe Zahlen 9. Zele Am Ende deses Kaptels hast Du ene Grundvorstellung was komplexe Zahlen snd. Du kannst se grafsch darstellen und enfache Berechnungen durchführen.
MehrAlgorithmik 1. Organisatorisches. Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Informatik 2/8 Programmiersysteme / Künstliche Intelligenz
Organsatorsches Algorthmk Evaluaton der Lehre Denken Se btte daran, de beden onlne-fragebögen auszufüllen. Wer noch kene Transaktonsnummern erhalten hat, kann dese nach der Vorlesung be mr abholen. Prof.
MehrAn welche Stichwörter von der letzten Vorlesung können Sie sich noch erinnern?
An welche Stchwörter von der letzten Vorlesung können Se sch noch ernnern? Gasgesetz ür deale Gase pv = nr Gelestete Arbet be sotherme Ausdehnung adabatsche Ausdehnung 2 n Reale Gase p + a 2 ( V nb) =
MehrZufallsvariable, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Erwartungswert
R. Brnkmann http://brnkmann-du.de Sete..8 Zufallsvarable, Wahrschenlchketsvertelungen und Erwartungswert Enführungsbespel: Zwe Würfel (en blauer und en grüner) werden 4 mal zusammen geworfen. De Häufgketen
Mehr3.3 Lineare Abbildungen und Matrizen
33 LINEARE ABBILDUNGEN UND MATRIZEN 87 33 Lneare Abbldungen und Matrzen Wr wollen jetzt de numersche Behandlung lnearer Abbldungen zwschen Vektorräumen beschreben be der vorgegebene Basen de Hauptrolle
MehrVorlesung Programmieren II
Hashng Vorlesung Prograeren II Mchael Bergau Fortsetzung der Stoffenhet Hashng Hashng 2 Was st Hashng? Hashng st ene Methode zur dynaschen Verwaltung von Daten, wobe de Daten durch enen Schlüssel (key)
Mehr"Zukunft der Arbeit" Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft
"Zukunft der Arbet" Arbeten bs 70 - Utope - oder bald Realtät? De Arbetnehmer der Zukunft Saldo - das Wrtschaftsmagazn Gestaltung: Astrd Petermann Moderaton: Volker Obermayr Sendedatum: 7. Dezember 2012
Mehrnonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen
arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren Verfahren zur Analyse nomnalskalerten Daten Thomas Schäfer SS 009 1 arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren nonparametrsche Tests werden auch vertelungsfree
MehrSpiele und Codes. Rafael Mechtel
Spele und Codes Rafael Mechtel Koderungstheore Worum es geht Über enen Kanal werden Informatonen Übertragen. De Informatonen werden dabe n Worte über enem Alphabet Q übertragen, d.h. als Tupel w = (w,,
MehrÜbungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen
Übungsklausur Wahrschenlchket und Regresson De Lösungen. Welche der folgenden Aussagen treffen auf en Zufallsexperment zu? a) En Zufallsexperment st en emprsches Phänomen, das n stochastschen Modellen
MehrProf. Dr. P. Kischka WS 2012/13 Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik. Klausur Statistische Inferenz
Prof. Dr. P. Kschka WS 2012/13 Lehrstuhl für Wrtschafts- und Sozalstatstk Klausur Statstsche Inferenz 15.02.2013 Name: Matrkelnummer: Studengang: Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 Summe Punkte 6 5 5 5 5 4 4 6 40
Mehr1 Mehrdimensionale Analysis
1 Mehrdmensonale Analyss Bespel: De Gesamtmasse der Erde st ene Funton der Erddchte ρ Erde und des Erdradus r Erde De Gesamtmasse der Erde st dann m Erde = V Erde ρ Erde Das Volumen ener Kugel mt Radus
MehrArbeitsgruppe Radiochemie Radiochemisches Praktikum P 06. Einführung in die Statistik. 1. Zählung von radioaktiven Zerfällen und Statistik 2
ETH Arbetsgruppe Radocheme Radochemsches Praktkum P 06 Enführung n de Statstk INHALTSVERZEICHNIS Sete 1. Zählung von radoaktven Zerfällen und Statstk 2 2. Mttelwert und Varanz 2 3. Momente ener Vertelung
MehrIGDT: Image Processing Advanced Übungsteil 2
IGDT: Imae Processn Advanced Übunstel 2 Raner Schubert Insttut für Bomednsche Bldanalse Vsualserun Ist de alorthmsche Nachbldun dessen was en Maler be der Ereuun enes realstschen Bldes tut! Grundlaen Beleuchtun
MehrVorlesung 1. Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, insb. Finanzdienstleistungen Universität Regensburg. Prof. Dr. Klaus Röder Folie 1
Vorlesung Entschedungslehre h SS 205 Prof. Dr. Klaus Röder Lehrstuhl für BWL, nsb. Fnanzdenstlestungen Unverstät Regensburg Prof. Dr. Klaus Röder Fole Organsatorsches Relevante Informatonen önnen Se stets
MehrFormeln und Aufgaben zur Rentenrechnung
Foreln und ufgaben zur Rentenrechnung Detrch Baugarten «16. prl 014 Inhaltsverzechns 1 Rentenrechnung 1 1.1 Zusaenfassung............................... 1 1. Bespele....................................
Mehrc) schwierige freiwillige Zusatzaufgabe (ohne Bonuspunkte): Leiten Sie die allgemeinen iterativen Formeln für S, D, D R und V her.
Rechnerarchtetur Lösungsvorschlag. Bonusübung oerseester Fachgebet Rechnerarchtetur Prof. R. Hoffann Patrc Edger. Aufgabe: Maße für Barrel-hfter 7 + 7 Punte Gegeben st en Barrel hfter t n= Prozessoren
Mehr4.6 Das Pumping-Lemma für reguläre Sprachen:
Theoretsche Informatk 1 Vorlesungsskrpt vom Fretag, 30 Jun 000 Index: Erstellt von: (Matrkelnummer: 70899) Sete : 46 Das Pumpng-Lemma für reguläre Sprachen 1 Satz W 1 Zugrundelegende Idee des Pumpng-Lemma
MehrChair of Software Engineering
1 2 Enführung n de Programmerung Bertrand Meyer Vorlesung 13: Contaner-Datenstrukturen Letzte Bearbetung 1. Dezember 2003 Themen für dese Vorlesung 3 Contaner-Datenstrukturen 4 Contaner und Genercty Enthalten
MehrÜbungen zu Algorithmen
Institut für Informatik Universität Osnabrück, 08.11.2016 Prof. Dr. Oliver Vornberger http://www-lehre.inf.uos.de/~ainf Lukas Kalbertodt, B.Sc. Testat bis 16.11.2016, 14:00 Uhr Nils Haldenwang, M.Sc. Übungen
MehrDie Siedler von. Ein spannendes Gemeinschafts-Geländespiel. Ziel des Geländespiels und Bezug zur Nehemia-Geschichte
De Sedler von En spannendes Gemenschafts-Geländespel Besonderheten: Gemenschafts- Geländespel, vele Mtarbetende werden benötgt. Dauer: Mnd. 90 Mnuten Zelgruppe: 8- bs 12-Jährge Vorberetungszet: Aufwendg
MehrTheoretische Physik II Elektrodynamik Blatt 2
PDDr.S.Mertens M. Hummel Theoretsche Physk II Elektrodynamk Blatt 2 SS 29 8.4.29 1. Rechnen mt Nabla. Zegen Se durch Auswertung n kartesschen Koordnaten de folgende Relaton und werten Se de anderen Relatonen
MehrStochastische Prozesse
INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 4 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 16: (Success Run, Fortsetzung)
Mehr6 Rechnen mit Zahlen beliebig hoher Stellenzahl 7 Intervall-Arithmetik 8 Umsetzung in aktuellen Prozessoren
Inhalt 4 Realserung elementarer Funktonen Rehenentwcklung Konvergenzverfahren 5 Unkonventonelle Zahlenssteme redundante Zahlenssteme Restklassen-Zahlenssteme logarthmsche Zahlenssteme 6 Rechnen mt Zahlen
MehrInstitut für Elektronik Wintersemester 04/05 Übungen zur Vorlesung Digitaltechnik. Digitaltechnik 1.Sem. WS 04/05
Insttut für Elektronk Wntersemester 04/05 Übungen zur Vorlesung gtaltechnk gtaltechnk 1.Sem. WS 04/05 Übung 4 ufgabe 1 Karnaugh-agramme 1) Welche der gegebenen Funktonen erfüllen de elegung m Karnaugh-agramm?
MehrZ Z, kurz { } Zählt die Reihenfolge der Buchstaben (ja/nein) Daraus ergeben sich wiederum vier Möglichkeiten, Wörter der Länge k zu bilden.
Kombnator. Problemstellung Ausgangspunt be ombnatorschen Fragestellungen st mmer ene endlche Menge M, aus deren Elementen man endlche Zusammenstellungen von Elementen aus M bldet. Formal gesprochen bedeutet
MehrProf. Dr.- Ing. Herzig Vorlesung "Grundlagen der Elektrotechnik 1" 1etv3-4
Prof. Dr.- ng. Herzg.6 Spezelle erechnungsverfahren lnearer Netzwerke.6. Überlagerungsverfahren Der Lernende kann - den Überlagerungssatz und das darauf beruhende erechnungsprnzp lnearer Netzwerke erklären
MehrGrundgedanke der Regressionsanalyse
Grundgedanke der Regressonsanalse Bsher wurden durch Koeffzenten de Stärke von Zusammenhängen beschreben Mt der Regressonsrechnung können für ntervallskalerte Varablen darüber hnaus Modelle geschätzt werden
MehrWahl auf Bäumen: FireWire
Wahl auf Bäumen: FreWre IEEE 94 Hgh Performance Seral Bus (FreWre) Internatonaler Standard Hochgeschwndgketsbus Transport von dgtalen Audo- und Vdeo-Daten 400 Mbps (94b: 800 MBps... 3200 Mbps) Hot-pluggable
Mehr6.5. Rückgewinnung des Zeitvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen
196 6.5. Rückgewnnung des Zetvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen We n 6.2. und 6.. gezegt wurde, st de Übertragungsfunkton G( enes lnearen zetnvaranten Systems mt n unabhänggen Spechern ene gebrochen
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik Diskrete Optimierung: Fallstudien aus der Praxis. Das Cutting Stock-Problem
1 Problem Technsche Unverstät München Zentrum Mathematk Dskrete Optmerung: Fallstuden aus der Praxs Barbara Wlhelm Mchael Rtter Das Cuttng Stock-Problem Ene Paperfabrk produzert Paperrollen der Brete B.
MehrWie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?
We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de
Mehr-1- Alles kein Zufall. - Starkes Markenmanagement - Inhaltsverzeichnis und Übersicht
-1- Alles ken Zufall - Starkes Markenmanagement - Inhaltsverzechns und Überscht -2- Alles ken Zufall Das Inhaltsverzechns 1. De Grundlagen moderner Markenführung. 5. Postonerung und Framng. De Analyse
MehrNernstscher Verteilungssatz
Insttut für Physkalsche Cheme Grundpraktkum 7. NERNSTSCHER VERTEILUNGSSATZ Stand 03/11/2006 Nernstscher Vertelungssatz 1. Versuchsplatz Komponenten: - Schedetrchter - Büretten - Rührer - Bechergläser 2.
Mehr-70- Anhang: -Lineare Regression-
-70- Anhang: -Lneare Regressn- Für ene Messgröße y f(x) gelte flgender mathematsche Zusammenhang: y a+ b x () In der Regel läßt sch durch enen Satz vn Messwerten (x, y ) aber kene Gerade zechnen, da de
Mehrwird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung:
Streuungswerte: 1) Range (R) ab metrschem Messnveau ) Quartlabstand (QA) und mttlere Quartlabstand (MQA) ab metrschem Messnveau 3) Durchschnttlche Abwechung (AD) ab metrschem Messnveau 4) Varanz (s ) ab
MehrGruppe. Lineare Block-Codes
Thema: Lneare Block-Codes Lneare Block-Codes Zele Mt desen rechnerschen und expermentellen Übungen wrd de prnzpelle Vorgehenswese zur Kanalcoderung mt lnearen Block-Codes erarbetet. De konkrete Anwendung
MehrDatenaufbereitung und -darstellung III
Datenafberetng nd Darstellng 1 Glederng: Zel der Datenafberetng nd Darstellng Datenverdchtng Tabellen nd grafsche Darstellngen Darstellng nvarater Datenmengen (Abschntt 4.4 Darstellng mltvarater Daten
MehrRegressionsgerade. x x 1 x 2 x 3... x n y y 1 y 2 y 3... y n
Regressonsgerade x x x x 3... x n y y y y 3... y n Bem Auswerten von Messrehen wrd häufg ene durch theoretsche Überlegungen nahegelegte lneare Bezehung zwschen den x- und y- Werten gesucht, d.h. ene Gerade
MehrKlassische Gatter und Logikelemente. Seminarvortrag zu Ausgewählte Kapitel der Quantentheorie Quantenalgorithmen
Klasssche Gatter und Logkelemente Semnarvortrag zu Ausgewählte Kaptel der Quantentheore Quantenalgorthmen Gerd Ch. Krzek WS 2003 I. Grundlagen und Methoden der Logk: Im folgenden soll de Konstrukton und
Mehr