Aufbau und Funktionsweise eines Computers
|
|
- Manuela Eberhardt
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Aufbu und Funktionsweise eines Computers Ein Überblick Vorlesung m Folien von A.Weber und W. Küchlin, überrbeitet von D. Huson
2 Digitle Logik und Boolesche Algebr Wie werden logische und rithmetische Opertionen beschrieben und in Hrdwre relisiert? Digitle Logik: AND-, OR-, NOT- Gtter Durchführung mittels Trnsistoren Mthemtisch modelliert durch Boole sche Algebr Instruction Set Architecture (ISA) Interprettion durch Mikroprogrmm Mikrorchitektur Ausführung durch Hrdwre Digitle Logik
3 Digitle Logik und Boolesche Algebr Im digitlem Rechner kommen nur die Signle und vor Eine digitle Schltung ht Eingänge e,e 2,,e p und Ausgänge, 2,, q Signle und uf den Eingängen müssen uf Signle und uf den Ausgängen bgebildet werden Eine solche Abbildung f heißt Schltfunktion: Eingänge e e e 2 e 3 e 4 e 5 f Ausgänge f : IB p -> IB q
4 Digitle Logik und Boolesche Algebr Eine Schltfunktion mit nur einem Ausgng heißt Boole sche Funktion Einfchster Fll: ein Eingng, ein Ausgng 4 mögliche Schltfunktionen, NUL, ONE, ID und NOT NUL immer, ONE immer, ID Identität ID NOT
5 Digitle Logik und Boolesche Algebr Nächster Fll: 2 Eingänge, Ausgng 4 mögliche Eingngsbitmuster, je 2 mögliche Ausgngswerte Insgesmt: 2 4 = 6 mögliche Funktionen Weniger interessnt: NUL, ONE,, NOT, b, NOT b, Interessnt: AND, OR, NAND, NOR, XOR, EQV, IMP, b NUL NOR NOT NOTb XOR NAND AND EQV b IMP OR ONE
6 Digitle Logik und Boolesche Algebr Die wichtigsten (Schlt-)Gtter: AND, OR, NOT, (XOR, NAND, NOR) Schltbilder nch IEEE Stndrd:,b OR XOR b OR b NOT b XOR b,b AND NAND AND b b b NAND b
7 Beispiel: OR Gtter b OR b
8 Beispiel: OR Gtter b OR b
9 Beispiel: OR Gtter b OR b
10 Beispiel: OR Gtter b OR b
11 Exkurs: Busteine Digitler Logik (Ebene der Elektrotechnik) Logik-Busteine (Gtter, gte) heute durch Trnsistoren relisiert Trnsistor: elementrer elektronischer Schlter schltet Strom von Kollektor zu Emitter durch Spnnung n Bsis Bsis Kollektor Emitter Trnsistoren us Hlbleitermteril Silizium (silicon) Erster Trnsistor 958
12 Exkurs: Busteine Digitler Logik (Ebene der Elektrotechnik) Die wichtigsten Gtter: AND, OR, NOT, (XOR, NAND, NOR) sind uf einfche Weise durch Trnsistoren relisierbr + zu NOT Spnnung Kollektor + + Bsis Emitter Beispiel NOT: - uf NOT Keine Spnnung
13 Exkurs: Busteine Digitler Logik (Ebene der Elektrotechnik) Die wichtigsten Gtter: AND, OR, NOT, (XOR, NAND, NOR) sind uf einfche Weise durch Trnsistoren relisierbr b + zu uf NAND b Spnnung Kollektor + + Bsis Emitter Beispiel NAND: - b uf uf NAND b Keine Spnnung, d beide Trnsistoren durchgeschltet
14 Exkurs: Busteine Digitler Logik (Ebene der Elektrotechnik) MOS-FET (Feldeffekt Trnsistor): + uf Spnnung Spnnung hier öffnet Schlter Beispiel: AND b uf AND b
15 Digitle Logik und Boolesche Algebr Verschiedene Schltungen können die selbe Schltfunktion relisieren. Beispiele mit AND, OR, NOT: NAND(,b) = NOT(AND(,b)) NOR(,b) = NOT(OR(,b)) EQV(,b) = OR(AND(,b), NOR(,b)) Beweis durch Vergleich der Funktionstbellen: NOR AND OR,b NOR XOR NAND AND EQV OR,b AND NOR OR(AND,NOR) EQV
16 EQV(,b) = OR(AND(,b), NOR(,b)) NOR AND OR ->,b NOR AND OR EQV
17 EQV(,b) = OR(AND(,b), NOR(,b)) NOR OR,b NOR AND OR EQV AND -> ->
18 EQV(,b) = OR(AND(,b), NOR(,b)) NOR OR,b NOR AND OR EQV AND -> -> ->
19 EQV(,b) = OR(AND(,b), NOR(,b)) NOR OR,b NOR AND OR EQV AND -> -> -> ->
20 Digitle Logik und Boolesche Algebr Jede Schltfunktion f ist Kollektion Boole scher Funktionen Jede Boole sche Funktion knn durch eine Kombintion von AND, OR, NOT relisiert werden Eingänge e e e 2 e 3 e 4 e 5 f Ausgänge Eine Schltfunktion wird durch eine integrierte Schltung relisiert, die us ADD, OR und NOT Gtter besteht (lterntiv: NAND bzw. NOR)
21 Digitle Logik und Boolesche Algebr Jede Boole sche Funktion knn durch eine Kombintion von AND, OR, NOT relisiert werden Beispiel: Eingänge e..e 4, Ausgänge.. 4, Schltfunktion f: f = e e 2 e 3 e Bool sche Funktion f für : f =, genu dnn, wenn: e = AND e 2 = AND e 3 = AND e 4 = OR e = AND e 2 = AND e 3 = AND e 4 =... OR e = AND e 2 = AND e 3 = AND e 4 =
22 Relisierung von Schltfunktion mittels Bool sche Funktionen Schltfunktion f : (e,e 2,...,e p ) --> (, 2,..., q ) ist gegeben durch die Bool sche Funktionen: f : (e,e 2,...,e p ) --> f 2 : (e,e 2,...,e p ) --> 2... f q : (e,e 2,...,e p ) --> q, wobei jeder diese Funktionen f i mittels AND, OR und NOT relisierbr ist.
23 Digitle Logik und Boolesche Algebr Arithmetik mittels Schltfunktionen relisierbr Intuition: endlich viele Ziffern endlich viele Fälle Beispiel: Eine Splte der Addition c = +b Übertrg von rechts: c in (crry in); Übertrg nch links c out Kompletter Addierer ist Reihe dvon: ripple crry dder, b, Cin Cout c (( XOR b) AND Cin) OR ( AND B) ( XOR b) XOR Cin
24 Digitle Logik und Boolesche Algebr Definition: Sei B eine Menge und \/, ^ seien zwei Verknüpfungen uf B und, B zwei feste Elemente. Es gelte:. \/ und ^ sind ssozitiv und kommuttiv. 2. Es gelten die Distributivgesetze: x \/ (y ^ z) = (x \/ y) ^ (x \/ z) und x ^ (y \/ z) = (x ^ y) \/ (x ^ z). 3. x ^ =, und x ^ = x für lle x, 4. x \/ = x, und x \/ = für lle x, 5. Zu jedem x gibt es genu ein ~x mit x ^ ~x = und x \/ ~x =. ( ~ ist ein einstelliger Opertor, NOT) Dnn heißt [B; \/,^,~,, ] (kürzer: B) eine Boolesche Algebr.
25 Digitle Logik und Boolesche Algebr Boole sche Schltfunktionen bilden eine Boole sche Algebr Schltlgebr [{,}; OR, AND, NOT,, ] Beweis: rechne Axiome über Funktionstbellen nch endliche Fllunterscheidung, d nur und Beispiel: x OR (y AND z) = (x OR y) AND (x OR z) x,y,z y AND z x OR (y AND z) x OR y x OR z (x OR y) AND (x OR z)
26 Digitle Logik und Boolesche Algebr Weitere Gesetze (Sätze) der Boole schen Algebr. Doppelte Negtion: ~(~x) = x 2. Idempotenz: x \/ x = x, und x ^ x = x 3. Absorption: x \/ (x ^ y) = x und x ^ (x \/ y) = x x \/ (y ^ z) = (x \/ y) ^ (x \/ z) und x ^ (y \/ z) = (x ^ y) \/ (x ^ z). 4. Impliktion: (x => y) = ~x \/ y [in Schltlgebr ist => die Funktion IMP] 5. de Morgn Regeln: ~(x \/ y) = (~x ^ ~y) ~(x ^ y) = (~x \/ ~y)
27 Beweis mittels Whrheitstbelle Beweis von de Morgn Regel : ~(x \/ y) = (~x ^ ~y) x y ~x ~y x \/ y ~(x \/ y) ~x ^ ~y
28 Beweis mittels Whrheitstbelle Beweis von de Morgn Regel 2: ~(x ^ y) = (~x \/ ~y) x y ~x ~y x ^ y ~(x ^ y) ~x \/ ~y
29 Digitle Logik und Boolesche Algebr Mit den Gesetzen der Boole schen Algebr lssen sich Boole sche Audrücke in gleichwertige (äquivlente) umformen Gleichwertige Ausdrücke stellen dieselbe Schltfunktion dr Ddurch funktionl gleichwertiges Ersetzen möglich: Vereinfchung: weniger Logik-Gtter Beschleunigung: schnellere Schltungen Kosten: billigere/kleinere Buteile Boole sche Opertoren AND, OR, NOT in Jv: &&,,! günstigen Jv Ausdruck für gewünschte Funktion finden
Informatik I Modul 3: Schaltnetze
Herbstsemester 2, Institut für Informtik IFI, UZH, Schweiz Informtik I Modul 3: Schltnetze 2 Burkhrd Stiller M3 Modul 3: Schltnetze Einführung in die formlen Grundlgen logischer Beschreibungen Boolesche
MehrBoole'sche Algebra. Inhaltsübersicht. Binäre Funktionen, Boole'sche Algebren, Schaltalgebra. Verknüpfungen der mathematischen Logik
Boole'sche Algebr Binäre Funktionen, Boole'sche Algebren, Schltlgebr Inhltsübersicht Verknüpfungen der mthemtischen Logik Boole sche Algebren Grundelemente der Schltlgebr Regeln der Schltlgebr Normlformen
Mehr>1 z. a b. a b. a b. log. 0. a b. Übung 3: Schaltnetze. VU Technische Grundlagen der Informatik
VU Technische Grundlgen der Informtik Üung 3: Schltnetze 83.579, 205W Üungsgruppen: Mo., 6.. Mi., 8..205 Allgemeiner Hinweis: Die Üungsgruppennmeldung in TISS läuft von Montg, 09.., 20:00 Uhr is Sonntg,
MehrAufgabe 1: Diskutieren Sie die Unterschiede bzw. die Vorteile und Nachteile der Mealy- und Moore- Zustandsmaschinen.
Üungen zur Vorlesung Technische Informtik I, SS 2 Strey / Guenkov-Luy / Prger Üungsltt 3 Asynchrone Schltungen / Technologische Grundlgen / Progrmmierre Logische Busteine Aufge : Diskutieren Sie die Unterschiede
Mehr1KOhm + - y = x LED leuchtet wenn Schalter x gedrückt ist
. Ohm = LED leuchtet wenn chlter gedrückt ist 2. Ohm = NICH ( = NO ) LED leuchtet wenn chlter nicht gedrückt ist = ist die Negtion von? Gibt es so einen kleinen chlter (Mikrotster)? 2. Ohm = UND LED leuchtet
MehrModul 3: Schaltnetze. Informatik I. Modul 3: Schaltnetze. Schaltnetze. Formale Grundlagen. Huntingtonsche Axiome.
Herstsemester 2, Institut für Informtik IFI, UZH, Schweiz Modul 3: Schltnetze Informtik I Modul 3: Schltnetze Einführung in die formlen Grundlgen logischer Beschreiungen Boolesche Alger, Schltlger Vorussetzende
Mehri)((a + b) + (ā b)) + c ii ) (a c) + ((b + 0) c) iii) (a c) (ā + c) (b + c + b) iv ) (ā + (b c)) + (c (b + c))
Boolsche Alger In dieser Aufge soll noch einml der Umgng mit der Boolschen Alger geuet werden. Zur Erinnerung deshl hier zunechst noch einml die grundlegenden Regeln (Nummerierung entsprechenend den GTI-Folien):
MehrGrundlagen der Technischen Informatik. Bausteine der Digitaltechnik - Binäre Schalter und Gatter. Kapitel 7.1
Busteine er Digitltehnik - Binäre Shlter un Gtter Kpitel 7. Dr.-Ing. Stefn Wilermnn ehrstuhl für rwre-softwre-co-design Entwurfsrum - Astrktionseenen SYSTEM-Eene + MODU-/RT-Eene (Register-Trnsfer) ogik-/gatter-eene
MehrTechnische Informatik 2
TiEl-F Sommersemester 24 Technische Informtik 2 (Vorlesungsnummer 2625) 23--- TiEl-F Prof. Dr.-Ing. Jürgen Doneit Zimmer E29 Tel.:73 54 455 doneit@fh-heilronn.de 23--- TiEl-F35 Digitltechnik 23--3- . Digitlschltungen,
Mehr, WS2013 Übungsgruppen: Di., Fr., (b) & >1
VU Technische Grundlen der Informtik Übun 3: Schltnetze 83.579, WS203 Übunsruppen: Di., 26.. Fr., 29..203 Aufbe : Umformunen Geeben sind der rechts bebildete Addier-Bustein sowie 3 Schltnetze. Geben Sie
Mehr5.4 CMOS Schaltungen und VLSIDesign
Kp5.fm Seite 447 Dienstg, 7. Septemer 2 :55 3 5.4 CMOS Schltungen und VLSI Design 447 r u u r id + + A. 5.39: Progrmmierrer Gitterustein 5.4 CMOS Schltungen und VLSIDesign Die Boolesche Alger eginnt mit
MehrRechnernetze und Organisation
Control Unit Professor Dr. Johnnes Horst Wolkerstorfer Cerjk, 9.2.25 RNO VO3_controlunit Üersicht Motivtion Control Unit Digitle Schltungen Komintorische Logik Seuentielle Logik Finite-Stte Mchines Professor
Mehr2. Grundlagen der Booleschen Algebra
Fchgebiet Rechnersysteme 2. Grundlgen der Booleschen Algebr Inhlt Vorlesung Logischer Entwurf 2. Boolesche Elementropertionen 2.2 Boolesche Funktionen, Funktionstbellen 2.3 Boolesche Terme 2.4 Elementre
MehrGrundlagen der Rechnerarchitektur. Binäre Logik und Arithmetik
Grundlagen der Rechnerarchitektur Binäre Logik und Arithmetik Übersicht Logische Operationen Addition, Subtraktion und negative Zahlen Logische Bausteine Darstellung von Algorithmen Multiplikation Division
Mehr1.5 Mikroelektronik - Prozesse und Logikschaltungen RAM. Technische Realisierung polykristallines Silizium (Polysilizium) als Leiter
NMOS-Prozesse Technische Relisierung polykristllines Silizium (Polysilizium) ls Leiter Gtes der Trnsistoren (kurze) Verbindungen Relisierung der Widerstände Mteril Widerstnd [Ω/ ] Metll 0,03 Diffusion
MehrRechnerarchitekturen und Mikrosystemtechnik
18.613 RAM 18.613 Rechnerrchitekturen und Mikrosystemtechnik http://tms-www.informtik.uni-hmurg.de/ lectures/2007ws/vorlesung/rm Andres Mäder Universität Hmurg Fkultät für Mthemtik, Informtik und Nturwissenschften
Mehr13. Vorlesung. Logix Klausuranmeldung nicht vergessen! Übungsblatt 3 Logikschaltungen. Multiplexer Demultiplexer Addierer.
13. Vorlesung Logix Klausuranmeldung nicht vergessen! Übungsblatt 3 Logikschaltungen Diode Transistor Multiplexer Demultiplexer Addierer 1 Campus-Version Logix 1.1 Vollversion Software und Lizenz Laboringenieur
MehrBINOMISCHE FORMELN FRANZ LEMMERMEYER
BINOMISCHE FORMELN FRANZ LEMMERMEYER Ds Distributivgesetz. Die binomischen Formeln sind im wesentlichen Vrinten des Distributivgesetzes. Dieses kennen wir schon; es besgt, dss () (b + = b + c und ( + b)c
Mehr64-613 Rechnerarchitekturen und Mikrosystemtechnik
64-613 RAM 64-613 Rechnerrchitekturen und Mikrosystemtechnik http://tms.informtik.uni-hmburg.de/ lectures/2010ws/vorlesung/rm Andres Mäder Universität Hmburg Fkultät für Mthemtik, Informtik und Nturwissenschften
Mehr3 Boole'sche Algebra und Aussagenlogik
3 Boole'sche Algebra und Aussagenlogik 3- Boole'sche Algebra Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 22 Robert Marti Vorlesung teilweise basierend auf Unterlagen von Prof. emer. Helmut Schauer
MehrGrundlagen der Technischen Informatik. 5. Übung. Christian Knell Keine Garantie für Korrekt-/Vollständigkeit
Grundlgen der Technischen Informtik 5. Üung Christin Knell Keine Grntie für Korrekt-/Vollständigkeit Üung u Grundlgen der Technischen Informtik 5. Üungsltt Themen Aufge 1: Aufge 2: Aufge 3: Aufge 4: Aufge
Mehr2 Lineare Operatoren. T(αx + βy) = αtx + βty x,y X, α, β K. (b) Ist T linear, so heißt
2 Linere Opertoren Im Folgenden seien X,Y, Z stets normierte Räumen über dem selben Körper K = C oder K = R. 2.1. Definition. () Eine Abbildung T : X Y heißt liner, flls T(αx + βy) = αtx + βty x,y X, α,
MehrG2 Grundlagen der Vektorrechnung
G Grundlgen der Vektorrechnung G Grundlgen der Vektorrechnung G. Die Vektorräume R und R Vektoren Beispiel: Physiklische Größen wie Krft und Geschwindigkeit werden nicht nur durch ihre Mßzhl und ihre Einheit,
MehrDEA1 Deterministische Version
Endliche Automten 4 Deterministische endliche Automten Zu dem nichtdeterministischen Automten EA git es eine deterministische Version. EA Akzeptor für Wörter üer X = { } mit mindestens einem führenden.
Mehr3.6 Bemerkungen zur Umformung boolescher Formeln (NAND): doppelte Negation
3.6 Bemerkungen zur Umformung boolescher Formeln (NAND): Häufig verwendeten Umformungen sind: Idempotenz doppelte Negation De Morgan a = a a a = a a + b = a b ADS-EI 3.6 Bemerkungen zur Umformung boolescher
MehrLogische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15
Logische Grundlgen der Mthemtik, WS 2014/15 Thoms Timmermnn 3. Dezember 2014 Wiederholung: Konstruktion der gnzen Zhlen (i) Betrchten formle Differenzen b := (, b) mit, b N 0 (ii) Setzen b c d, flls +
MehrLehrgang: Digitaltechnik 1 ( Grundlagen ) - Im Lehrgang verwendete Gatter ( Übersicht ) Seite 3
Lehrgng: Digitltechnik ( Grundlgen ) Dtum: Nme: Seite: Inhltsverzeichnis: Im Lehrgng verwendete Gtter ( Üersicht ) Seite 3 Aufu von Zhlensystemen deziml, dul ( Infoseite ) Seite 4 ( Areitsltt ) Seite 5
MehrAussagenlogik, Bool'sche Algebra und Schaltalgebra Logische Levels Der Inverter, NAND und NOR Gemischte Gatter, XOR, XNOR. Aussagenlogik und Gatter
Aussgenlogik, Bool'sche Alger und Schltlger Logische Levels Der Inverter, NAND und NOR Gemischte Gtter, XOR, XNOR Aussgenlogik und Gtter Digitle Schltungstechnik - Aussgenlogik und Gtter P. Fischer, ziti,
MehrAlgorithmen & Programmierung. Logik
Algorithmen & Programmierung Logik Aussagenlogik Gegenstand der Untersuchung Es werden Verknüpfungen zwischen Aussagen untersucht. Aussagen Was eine Aussage ist, wird nicht betrachtet, aber jede Aussage
MehrLösung zur Bonusklausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (45 Minuten)
Institut für Angewndte Informtik und Formle Beschreiungsverfhren 15.01.2018 Lösung zur Bonusklusur üer den Stoff der Vorlesung Grundlgen der Informtik II (45 Minuten) Nme: Vornme: Mtr.-Nr.: Semester: (WS
MehrDigitaltechnik. 3 Sequenzielle. Schaltungen. Revision 1.1
igitltechnik 3 Sequenzielle Schltungen A Revision 1.1 Trnsitionssysteme Synchroner sequenzieller Entwurf Timing-Anlyse Pipelining Mely und Moore Mschinen Zustndsmschinen in Verilog Sequentielle Schltungen
MehrMathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie
Verfhren Mthemtik für Studierende der Biologie und des Lehrmtes Chemie Dominik Shillo Universität des Srlndes 6. Vorlesung, 4..7 (Stnd: 4..7, 4:5 Uhr) Shreibe,,n.......... n, n,n Führe den Guÿlgorithmus
MehrTechnische Informatik - Hardware
Inhltsverzeichnis Hns-Georg Beckmnn 22 Technische Informtik - Hrdwre Teil : Grundlgen Vorbemerkungen 2 Dezimlzhlen, Dulzhlen, Hexzhlen 3 Umrechnen in Zhlensystemen 4 Addieren zweier Dulzhlen 6 Hlbddierer
MehrLineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG
R Käppeli L Herrmnn W Wu Herbstsemester 206 Linere Algebr und Numerische Mthemtik für D-BAUG Beispiellösung für Serie 5 ETH Zürich D-MATH Aufgbe 5 5) Seien u und v Lösungen des LGS Ax = b mit n Unbeknnten
MehrAlgebra - Lineare Abbildungen
Algebr - Linere Abbildungen oger Burkhrdt (roger.burkhrdt@fhnw.ch) 8 Hochschule für Technik . Der Vektorrum Hochschule für Technik Hochschule für Technik 4 Vektorrum Definition: Ein Vektorrum über einen
MehrInfinitesimalrechnung, Mengenlehre und logische Verknüpfungen
Vorlesung 16 Infinitesimlrechnung, Mengenlehre und logische Verknüpfungen 16.1 Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung Wir verknüpfen nun Differentil- mit Integrlrechnung. Definition 16.1.1. Eine
Mehr1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie
Gliederun 1. Motivtion / Grundlen 2. Sortierverfhren 3. Elementre Dtenstrukturen / Anwendunen 4. Bäume / Grphen 5. Hshin 6. Alorithmische Geometrie 3/1, Folie 1 2010 Prof. Steffen Lne - HD/FbI - Dtenstrukturen
MehrUngleichungen. Jan Pöschko. 28. Mai Einführung
Ungleichungen Jn Pöschko 8. Mi 009 Inhltsverzeichnis Einführung. Ws sind Ungleichungen?................................. Äquivlenzumformungen..................................3 Rechnen mit Ungleichungen...............................
Mehrist ein Quotient ganzer Zahlen m,n Z und n = 0. Dabei heißt m Zähler und n Nenner. Wegen m 1 = m ist Z eine Teilmenge von Q. Zwei Brüche sind gleich:
Vorlesung 4 Zhlenbereiche 4.1 Rtionle Zhlen Wir hben gesehen, dss nicht jedes Eleent us Z ein ultipliktives Inverses besitzt. Dies führt zur Einführung der rtionlen Zhlen Q, obei der Buchstbe Q für Quotient
MehrEinführung in die Informatik
Einführung in die Informatik Vorlesung gehalten von Prof. Dr. rer. nat. E. Bertsch Skript verfasst von Sebastian Ritz 7. Dezember 2005 1 Inhaltsverzeichnis 1 Was versteht man unter Informatik 3 2 Aufbau
MehrInformationsverarbeitung auf Bitebene
Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta 5. November 2005 Einführung in die Informatik - Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta Grundlagen der Informationverarbeitung
Mehr5.9 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
MehrVektoren. Karin Haenelt
Vektoren Grundbegriffe für ds Informtion Retrievl Krin Henelt 13.10.2013 Anltische Geometrie und Linere Algebr Geometrie: Konstruktionsverfhren mit Zirkel und Linel Anltische Geometrie: Umsetzung geometrischer
MehrKapitel 4. Minimierung. Prof. Dr. Dirk W. Hoffmann. Hochschule Karlsruhe w University of Applied Sciences w Fakultät für Informatik
Kpitel 4 Minimierung Prof. Dr. Dirk W. Hoffmnn Hochschule Krlsruhe w University of Applied Sciences w Fkultät für Informtik Minimierung Motivtion Jede Boolesche Funktion lässt sich uf verschiedene Weise
MehrDas Rechnen mit Logarithmen
Ds Rechnen mit Logrithmen Etw in der 0. Klssenstufe kommt mn in Kontkt mit Logrithmen. Für die, die noch nicht so weit sind oder die, die schon zu weit dvon entfernt sind, hier noch einml ein kleiner Einblick:
Mehr6. Boolesche Algebren
6. Boolesche Algebren 6.1 Definitionen Eine Boolesche Algebra ist eine Algebra S,,,, 0, 1,, sind binäre, ist ein unärer Operator, 0 und 1 sind Konstanten. Es gilt: 1 und sind assoziativ und kommutativ.
MehrVerbundstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor) Praktikum Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik
erbundstudiengng Wirtschftsingenieurwesen (Bchelor) Prktikum Grundlgen der Elektrotechnik und Elektronik ersuch Spnnungsteiler Teilnehmer: Nme ornme Mtr.-Nr. Dtum der ersuchsdurchführung: Spnnungsteiler
MehrDigitale Systeme und Schaltungen
Zusammenfassung meines Vortrages vom 26. Jänner 2017 Digitale Systeme und Schaltungen Andreas Grimmer Pro Scientia Linz Johannes Kepler Universität Linz, Austria andreas.grimmer@jku.at In dieser Zusammenfassung
MehrWandeln Sie die folgenden Zahlen in Binärzahlen und Hexadezimalzahlen. Teilen durch die Basis des Zahlensystems. Der jeweilige Rest ergibt die Ziffer.
Digitaltechnik Aufgaben + Lösungen 2: Zahlen und Arithmetik Aufgabe 1 Wandeln Sie die folgenden Zahlen in Binärzahlen und Hexadezimalzahlen a) 4 D b) 13 D c) 118 D d) 67 D Teilen durch die Basis des Zahlensystems.
MehrFORMALE SYSTEME. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2. November Markus Krötzsch
FORMALE SYSTEME 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke Mrkus Krötzsch TU Dresden, 2. November 2017 Rndll Munroe, https://xkcd.com/851_mke_it_better/, CC-BY-NC 2.5 Mrkus Krötzsch, 2. November 2017 Formle Systeme
MehrSignale und Systeme VL 7. LTI-Systeme und DGL
LTI-Systeme und GL Zeitkontinuierliche LTI-Systeme Gegenüberstellung zeitkontinuierlich zeitdiskret Linere ifferenzengleichungen Übertrgungsfunktion Zusmmenfssung Übungen Litertur und Quellen 9.06.206
MehrMathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 19. Oktober 2017 1/27 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage
MehrLösungen zur Probeklausur Lineare Algebra 1
Prof. Dr. Ktrin Wendlnd Dr. Ktrin Leschke WS 2006/2007 Lösungen zur Probeklusur Linere Algebr Ausgbe: 2. Dezember 2006 Aufgbe.. Geben Sie die Definition des Begriffs Gruppe n. Eine Gruppe ist eine Menge
MehrVorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre
Vorlesung Einführung in die mthemtische Sprche und nive Mengenlehre 1 Allgemeines RUD26 Erwin-Schrödinger-Zentrum (ESZ) RUD25 Johnn-von-Neumnn-Hus Fchschft Menge ller Studenten eines Institutes Fchschftsrt
MehrFORMALE SYSTEME. Kleene s Theorem. Wiederholung: Reguläre Ausdrücke. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2.
FORMALE SYSTEME 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke Mrkus Krötzsch Rndll Munroe, https://xkcd.com/851_mke_it_etter/, CC-BY-NC 2.5 TU Dresden, 2. Novemer 2017 Mrkus Krötzsch, 2. Novemer 2017 Formle Systeme
MehrBeispiellösungen zu Blatt 24
µthemtischer κorrespondenz- zirkel Mthemtisches Institut Georg-August-Universität Göttingen Aufge Beispiellösungen zu Bltt Mn eweise, dss mn ein Qudrt für jede Zhl n 6 in genu n kleinere Qudrte zerlegen
MehrLogische Grundschaltungen
Elektrotechnisches Grundlgen-Lor II Logische Grundschltungen Versuch Nr. 9 Erforderliche Geräte Anzhl Bezeichnung, Dten GL-Nr. 1 Voltmeter 335 1 Steckrett SB 1 1 Steckrett SB 2 mit 5V Netzteil 1 Steckrett
Mehr2.2 Schaltfunktionen und ihre Darstellung
2.2 Shltfunktionen und ihre Drstellung 2.2. Booleshe Alger Booleshe Alger und physiklishe Relität Symole der Shltlger Die Booleshen Postulte Die Booleshen Theoreme De Morgn shes Theorem Entwurf einfher
MehrGrundlagen der Informationverarbeitung
Grundlagen der Informationverarbeitung Information wird im Computer binär repräsentiert. Die binär dargestellten Daten sollen im Computer verarbeitet werden, d.h. es müssen Rechnerschaltungen existieren,
Mehr1 Metrische Räume. Sei X eine nichtleere Menge. Definition 1.1. Eine Abbildung: d : X X R heißt Metrik auf X, falls für alle x, y, z X gilt
Metrische Räume Sei X eine nichtleere Menge. Definition.. Eine Abbildung: d : X X R heißt Metrik uf X, flls für lle x, y, z X gilt (i) d(x, y) 0, (ii) d(x, y) = d(y, x), (iii) d(x, y) d(x, z) + d(z, y)
Mehr2.6 Unendliche Reihen
2.6 Unendliche Reihen In normierten Räumen steht ds wichtige Werkzeug der Bildung von unendlichen Reihen zur Verfügung. Mn denke in diesem Zusmmenhng drn, dss mn in der Anlysis Potenz- und Fourierreihen
MehrVersuchsumdruck. Schaltungsvarianten des Operationsverstärkers
Hchschule STDIENGANG Wirtschftsingenieurwesen Bltt n 6 Aschffenburg Prf. Dr.-Ing.. Bchtler, Armin Huth Versuch 2 Versin. m 23.3.2 Versuchsumdruck Schltungsrinten des Opertinserstärkers Inhlt Verwendete
MehrEntwurf von Knoten und Anschlüssen im Stahlbau
Entwurf von Knoten und Anschlüssen im Sthlbu Technische Universität Drmstdt Institut für Sthlbu und Werkstoffmechnik Rlf Steinmnn 1 1 Schweißverbindungen Den Nchweis für die usreichende Trgfähigkeit von
MehrSubtraktion in Addition überführen
Fkultät Elektrotechnik/ Wirtschftsingenieurwesen Sutrktion in Addition üerführen Beispiel: 267 9-87 9 Methode: (B-) und B-Komplement Erster Schritt: Stellenzhl festlegen => hier 5 relevnte Stellen (dvor
MehrAufbau und Funktionsweise eines Computers
Aufbau und Funktionsweise eines Computers Ein Überblick S. Staab, Informatik für IM II; Folien nach W. Küchlin, A. Weber: Einführung in die Informatik -1- Abstrakte Maschinenmodelle Algorithmenbegriff
MehrEinführung in die Schaltalgebra
Einführung in die chltlger GUNDBEGIFFE: - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2 ECHENEGELN - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
MehrInhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis... 1 3.Logik... 2. 3.1 Zahlensysteme... 2. 3.2 Grundbegriffe zweiwertiger Logik... 13
Inhltsverzeichnis Inhltsverzeichnis... 3.Logik... 2 3. Zhlensysteme... 2 3.2 Grundegriffe zweiwertiger Logik... 3 3.3 Rechengesetze für logische Ausdrücke... 9 3.4 Logische Funktionen... 24 3.5 Logische
MehrAutomaten, Spiele, und Logik
Automten, Spiele, und Logik Woche 1 15. April 2014 Inhlt der gnzen Vorlesung Automten uf endlichen Wörtern uf undendlichen Wörtern uf endlichen Bäumen Spiele Erreichrkeitsspiele Ehrenfeucht-Frïssé Spiele
Mehr6. Quadratische Gleichungen
6. Qudrtische Gleichungen 6. Vorbemerkungen Potenzieren und Wurzelziehen, somit uch Qudrieren und Ziehen der Qudrtwurzel, sind entgegengesetzte Opertionen. Sie heben sich gegenseitig uf. qudrieren Qudrtwurzel
Mehrdem Verfahren aus dem Beweis zu Satz 2.20 erhalten wir zunächst die folgenden beiden ε-ndeas für die Sprachen {a} {b} und {ε} {a} +
Lösungen zu Üungsltt 3 Aufge 1. Es gilt L(( ) ) = ({} {}) {} = ({} {}) ({} {} + ). Mit dem Verfhren us dem Beweis zu Stz 2.20 erhlten wir zunächst die folgenden eiden -NDEAs für die Sprchen {} {} und {}
MehrUNKONVENTIONELLE COMPUTER Seminar SS2001
UNKONVENTIONELLE COMPUTER Seminr SS Vortrg von Jn Rödling Technische Universität Brnschweig 4XDQWHQJDWWHUXQG4XDQWHQVFKDOWNUHLVH Ds Modell Qntengtter Qntenschltkreis Qntenmessngen Universelle Qntengtter
MehrGrundlagen der Informatik II Übungsblatt: 2, WS 17/18 mit Lösungen
PD. Dr. Prdyumn Shukl Mrlon Brun Micel Wünsche Dr. Friederike Pfeiffer-Bohnen Dr. Luks König Institut für ngewndte Informtik und Formle Beschreibungsverfhren Grundlgen der Informtik II Übungsbltt: 2, WS
MehrAufgabe 1. Aufgabe 2. Abbildung 1: Schaltung für die Multiplikation mit 4
Aufgabe 1 Eine Zahl a ist mit 8 Bits vorzeichenlos (8 bit unsigned) dargestellt. Die Zahl y soll die Zahl a multipliziert mit 4 sein (y = a 4 D ). a) Wie viele Bits benötigen Sie für die Darstellung von
Mehra) x 0, (Nichtnegativität) b) x = 0 x = 0, (Eindeutigkeit) c) αx = α x, (Skalierung)
Definition 1.20 Ein metrischer Rum besteht us einer Menge X und einer Abbildung d : X X R, die jedem geordneten Pr von Elementen us X eine reelle Zhl zuordnet, d.h. (x,y) X X d(x,y) R. Diese Abbildung
MehrVorkurs Mathematik für Informatiker 5 Logik, Teil 1
5 Logik, Teil 1 Michael Bader, Thomas Huckle, Stefan Zimmer 1. 9. Oktober 2008 Kap. 5: Logik, Teil 1 1 Aussagenlogik Rechnen mit Wahrheitswerten: true und false Kap. 5: Logik, Teil 1 2 Aussagenlogik Rechnen
Mehr1. Grundlagen der Informatik Boolesche Algebra / Aussagenlogik
1. Grundlagen der Informatik Boolesche Algebra / Aussagenlogik Inhalt Grundlagen digitaler Systeme Boolesche Algebra / Aussagenlogik Organisation und Architektur von Rechnern Algorithmen, Darstellung von
Mehr5.2 BASIC MSC (BMSC) BASIC MSC. Kommunikation zwischen Instanzen. Message Sequence Charts
BASIC MSC Ein System besteht us Instnzen. Eine Instnz ist eine bstrkte Einheit, deren Interktion mit nderen Instnzen oder mit der Umgebung mn (teilweise) beobchten knn. Instnzen kommunizieren untereinnder
MehrQuadratische Funktionen
Qudrtische Funktionen Die Scheitelpunktform ist eine spezielle Drstellungsform von qudrtischen Funktionen, nhnd der viele geometrische Eigenschften des Funktionsgrphen bgelesen werden können. Abbildung
Mehr1.2. Orthogonale Basen und Schmistsche Orthogonalisierungsverfahren.
.. Orthogonle Bsen und Schmistsche Orthogonlisierungsverfhren. Definition.. Eine Bsis B = { b, b,..., b n } heit orthogonl, wenn die Vektoren b i, i =,,..., n, prweise orthogonl sind, d.h. bi b j = fur
MehrElektrizitätslehre. Bipolartransistor. Elektronik MESSUNG DER RELEVANTEN KENNLINIEN EINES NPN-TRANSISTORS. ALLGEMEINE GRUNDLAGEN
Elektrizitätslehre Elektronik Bipolrtrnsistor MESSUNG DER RELEVANTEN KENNLINIEN EINES NPN-TRANSISTORS. Messung der Eingngskennlinie, d.h. des Bsisstroms IB in Abhängigkeit von der Bsis-Emitter-Spnnung
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mthemtik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mthemtik für Informtiker I (Wintersemester 00/00) Aufgbenbltt (. Oktober 00)
MehrLineare Algebra I 5. Tutorium mit Lösungshinweisen
Fchbereich Mthemtik Prof Dr JH Bruinier Mrtin Fuchssteiner Ky Schwieger TECHNISCHE UNIVERSITÄT DARMSTADT AWS 07/08 0607 (T ) Linere Algebr I 5 Tutorium mit Lösungshinweisen Welche Gruppen kennen Sie? Welche
MehrÜbung zur Vorlesung Einführung in die Algebra Prof. Dr. J. H. Bruinier Stephan Ehlen
Übung zur Vorlesung Einführung in die Algebr Prof. Dr. J. H. Bruinier Stephn Ehlen Soerseester 2009 Lösungshinweise zu Übungsbltt 5 Aufgbe G5. Ordnungen berechnen () () Gegeben k gilt k k 0 in /n genu
MehrDiskrete Strukturen 5.9 Permutationsgruppen 168/558 c Ernst W. Mayr
Bemerkung: Der folgende Abschnitt Boolesche Algebren ist (im WS 2010/11) nicht Teil des Prüfungsstoffs, soweit nicht Teile daraus in der Übung behandelt werden! Diskrete Strukturen 5.9 Permutationsgruppen
Mehr18. Algorithmus der Woche Der Euklidische Algorithmus
18. Algorithmus der Woche Der Euklidische Algorithmus Autor Friedrich Eisenrnd, Universität Dortmund Heute ehndeln wir den ältesten ereits us Aufzeichnungen us der Antike eknnten Algorithmus. Er wurde
MehrInhaltsverzeichnis. Modul Produktion + Steuerungstechnik Grundlagen. Zusammenfassung Wintersemester 05/06
Inhltsverzeichnis Modul Produktion + Steuerungstechnik Grundlgen Zusmmenfssung Wintersemester 05/06 Inhltsverzeichnis... 2 1. Einleitung... 3 1.1 Einordnung... 3 1.2.1 Steuern... 3 1.2.2 Regeln... 3 1.2.3
Mehrb f(x)p(x) dx = f(ξ) 2e 2 , Hess f (2, 0) =
Es seien U R n offen und ψ : U R n stetig differenzierbr. Weiter sei f : U R zweiml stetig differenzierbr. Kennzeichnen Sie whre Aussgen mit W und flsche Aussgen mit F. F Flls dψ(x) ein Isomorphismus für
MehrThema 7 Konvergenzkriterien (uneigentliche Integrale)
Them 7 Konvergenzkriterien (uneigentliche Integrle) In diesem Kpitel betrchten wir unendliche Reihen n= n, wobei ( n ) eine Folge von reellen Zhlen ist. Die Reihe konvergiert gegen s (oder s ist die Summe
MehrBRÜCKENKURS MATHEMATIK
Brückenkurs Linere Gleichungssysteme - Prof. r. M. Ludwig BRÜCKENKURS MATHEMATIK LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME Schwerpunkte: Modellbildung Lösungsmethoden Geometrische Interprettion Prof. r. hbil. M. Ludwig
MehrKapitel 1: Aussagenlogik und Mengenlehre
the I : in/st Kpitel : Aussgenlogik und engenlehe.bill: Ohne Aussgenlogik keine Schltkeise und ohne Schltkeise keine Compute Kpitel, Folie . Aussgenlogik und engenlehe the I : in/st A (A) (A) 3 (A) 4 (A)
Mehr10: Lineare Abbildungen
Chr.Nelius: Linere Alger SS 2008 1 10: Linere Aildungen 10.1 BEISPIEL: Die Vektorräume V 2 und Ê 2 hen diegleiche Struktur. Es git eine ijektive Aildung f : V 2 Ê 2, die durch die Vorschrift definiert
MehrKapitel II. Beschränkte Operatoren und kompakte Operatoren. 3. Beschränkte Operatoren im Hilbertraum.
Kpitel II. Beschränkte Opertoren und kompkte Opertoren. 3. Beschränkte Opertoren im Hilbertrum. 3.1. Definition. Seien H 1 und H 2 Hilberträume. Eine linere Abb. A : H 1 H 2 heißt ein (linerer) Opertor.
MehrDef.: Sei Σ eine Menge von Zeichen. Die Menge Σ* aller Zeichenketten (Wörter) über Σ ist die kleinste Menge, für die gilt:
8. Grundlgen der Informtionstheorie 8.1 Informtionsgehlt, Entropie, Redundnz Def.: Sei Σ eine Menge von Zeichen. Die Menge Σ* ller Zeichenketten (Wörter) über Σ ist die kleinste Menge, für die gilt: 1.
MehrGeodäten. Mathias Michaelis. 28. Januar 2004
Geodäten Mthis Michelis 28. Jnur 2004 1 Vektorfelder Definition 1.1 Sei S 3 eine reguläre Fläche. Ein Vektorfeld uf S ist eine Abbildung v : S 3 so, dss v(p) T n S für lle p S. Ein Vektorfeld ordnet lso
MehrMusterlösung zu Blatt 9, Aufgabe 2
Musterlösung zu Bltt 9, Aufgbe Anlysis II MIIA SoSe 7 Mrtin Schottenloher Musterlösung zu Bltt 9, Aufgbe I Aufgbenstellung Es sei J [, ] und f : J R deniert durch fx x 3. Finden Sie eine Folge f n n N
MehrAnalysis I. Vorlesung 3
Prof. Dr. H. Brenner Osnrüc WS 2013/2014 Anlysis I Vorlesung 3 Körper Wir werden nun die Eigenschften der reellen Zhlen esprechen. Grundlegende Eigenschften von mthemtischen Struuren werden ls Axiome ezeichnet.
Mehr4.1 Vom zu lösenden Problem abhängige Schaltung Vom zu lösenden Problem abhängige Schaltung
4 Vom zu lösenden Prolem hängige Schltung 9 4 ProzessorDtenpfd 4 Vom zu lösenden Prolem hängige Schltung Mit den isher kennengelernten Schltungen können ereits viele Prolemstellungen gelöst werden Nchfolgende
MehrNotizen zur Vorlesung Analysis 3
Notizen zur Vorlesung Anlysis 3 Henrik chumcher TUHH, 26. Jnur 207 2 Integrtion über Oberflächen 2. Oberflächenintegrl einer Funktion Definition 2.37 (Metrische Fundmentlform) ei R 2 ein reguläres Gebiet
MehrUmwandlung von endlichen Automaten in reguläre Ausdrücke
Umwndlung von endlichen Automten in reguläre Ausdrücke Wir werden sehen, wie mn us einem endlichen Automten M einen regulären Ausdruck γ konstruieren knn, der genu die von M kzeptierte Sprche erzeugt.
Mehr