+/- 7(chomsky???) Deduktiivne jama 1.Hulkade spetsifitseerimine. Hulk on samalaadsete objektide järjestamata kogum, mida käsitlet

Suurus: px
Alustada lehe näitamist:

Download "+/- 7(chomsky???) Deduktiivne jama 1.Hulkade spetsifitseerimine. Hulk on samalaadsete objektide järjestamata kogum, mida käsitlet"

Väljavõte

1 +/- 7(chomsky???) Deduktiivne jama 1.Hulkade spetsifitseerimine. Hulk on samalaadsete objektide järjestamata kogum, mida käsitletakse kui tervikut.hulka kuuluvaid objekte nim. hulga elementideks. Elemendi kuulumist hulka tähistatakse a A. Hulkade esitamiseks kasut. kahte viisi: 1.Elementide loetlemine, nt.: A = {1,2,3}, 2.Predikaadi abil e. avaldisega kujul H = {z P(z)}, nt.: L = {x 3x 2-4x+2 = 0}. Tühja hulga tähis on. Lõpliku hulga elementide arvu nim. hulga võimsuseks ja tähistatakse: A. Tehted hulkadega. A B hulkade ühend, A B hulkade ühisosa, A\B e. A-B hulkade vahe, A hulga täiend, A B rist korrutis: A B = {(a,b) a A & b B}. Hulkade võrdlemine. A=B hulgad on võrdsed e. sisaldavad samu elemente, A B A on B osahulk, A B A on B pärisosahulk (A B). Hulga A kõigi alamhulkade hulka tähistatakse (A) või 2 A. Kui A = n, siis 2 A = 2 n. Hulgateooria paradoksid. Predikaadi abil hulga määramisel võib tekkida vastuolu, nii nagu näiteks Russelli habemeajaja paradoksi puhul: tähistagu predikaat P(X) tingimust, mis on tõene, kui argumendina antud hulk X pole iseenda element ja väär vastasel juhul. Hulga Y = {X P(X)} korral predikaadi P kontrollimine viib vastuoluni: 1. Juhul, kui oletame, et Y Y, siis P(Y) on väär ning hulga Y määratluse põhjal Y Y; 2. Kui oletame, et Y Y, siis P(Y) on tõene ning seega Y Y. See on üks paljudest hulgateooria paradoksidest, mis viitab selle teooria ebatäiuslikkusele. 2.Relatsioonid. 1.Seos A ja B vahel on alamhulk R A B. 2.Seos hulgal A on alamhulk R A A. 3.Asjaolu, et (a,b) R tähistatakse arb. Seost R -1 = {(b,a) arb} nim. seose R pöördrelatsiooniks. Ekvivalentsi- ja järjestusseosed. DF: Seost R hulgal A nim. ekvivalentsiseoseks siis, kui: 1.R on refleksiivne ( a A korral ara), 2.R on sümmeetriline (a,b A korral arb bra), 3.R on transitiivne (a,b,c A korral arb & brc arc). DF: Olgu R ekvivalentsiseos hulgal A. Elemendiga a A ekvivalentsete elementide hulka [a] = {b arb} nim. elemendi ekvivalentsiklassiks. TR: Olgu R ekvivalentsiseos hulgal A. a A ja b A korral kehtib kas [a] = [b] või [a] [b] =. DF: Olgu R seos hulgal A. Seose R k-s aste R k on määratud järgmiste tingimustega: 1.aR 1 b kehtib siis, kui arb, 2.aR k b (k>1) kehtib siis, kui c A, nii et arc & cr k-1 b. DF:Olgu R seos hulgal A. Seose R transitiivseks sulundiks nim. seost R + A A, nii et ar + b kehtib siis, kui i 1, mille korral kehtib ar i b. DF: Olgu R seos hulgal A. Seose R refleksiivseks transitiivseks sulundiks nim. sellist seost R *, nii et: 1.aR * a a A, 2. ar * b kehtib siis, kui ar + b, 3.R * ei sisalda rohkem elementide paare kui on määratud viimase kahe tingimusega. TR: Kui R + ja R * on vastavalt seose R transitiivne ja refleksiivne-transitiivne sulund, siis: 1.Kui R on suvaline transitiivne seos, selline et R R, siis R + R, 2. Kui R on suvaline refleksiivne-transitiivne seos, selline et R R, R * R. DF: Seos R määrab hulgal A osalise järjestuse, kui: 1.Ron transitivne, 2.R on irrefleksiivne, st. a A korral (a,a) R. DF: Seos R A A on refleksiivne osaline järjestus hulgal A, kui: 1.R on transitiivne, 2.R on refleksiivne, 3.(aRb) & (bra) (a=b). DF: Refleksiivne seos R A A määrab hulgal A lineaarse järjestuse, kui kehtib üks järgmistest tingimustest: arb, bra või a=b. 3.Kujutused. DF: Kujutuseks M hulgast A hulka B nim. seost M A B, nii et (a,b) M & (a,c) M b=c. Def.-s esitatud kujutust tähistatakse M:A B. Asjaolu (a,b) M tähistatakse ka M(a) = b. Kujutuse M:A B muutmispiirkond Dom(M) = {a a A, b B(b=M(a))} ja määramispiirkond Ran(M) = {b b B, a A(M(a)=b)}. DF: Kujutust M:A B nim.: 1.osaliseks, kui Dom(M) A, 2.täielikuks, kui Dom(M) = A, 3.pealekujutuseks e. sürjektsiooniks, kui M on täielik ja Ran(M) = B, 4.üks-üheseks e. injektsiooniks, kui a,a A ning b B korral kehtib seos (f(a)=b & f(a )=b) a=a, 5.bijektsiooniks, kui ta on sürjektsioon ja injektsioon. Hulga võimsus. DF: Hulgad A ja B on võrdvõimsad, kui bijektiivne kujutus M:A B. DF: Lõpmatu hulk A on loenduv, kui ta on võrdvõimas naturaalarvude hulgaga N. Loenduva hulga võimsust tähistatakse sümboliga ω: N = ω. 4.Programmeerimiskeelte klassid. Prog.keel on tähistuste ja reeglite süsteem algoritmide esitamiseks arvutile. Prog.keel on inimese ja masina vaheline suhtlemiskeel. Selle järgi, kuivõrd keel on inimesele sobival kujul, võib prog.keeli liigitada kolme klassi: 1.masinkeeled, 2.algoritmilised e. kõrgtaseme keeled, 3.teadmiste esitamise e. spetsifiseerimiskeeled. Masinkeele näideteks on: 1.masinkood konkreetse arvuti käskude jada kodeerituna 2-nd, 8- nd, 16-nd-süsteemi arvudena. 2.autokood konkreetsele arvutile orienteeritud prog.keel. Enne täitmist transleeritakse autokoodis esitatav programm masinkoodi. Programmi teisendamist vastavateks protsessori käskudeks nim. assembleerimiseks. Autokoodi nim. ka assemblerkeeleks. Masinkeeltes kirjutatakse iga uue arvuti süsteemne tarkvara. Algoritmiliste keelte näiteid: Fortran, Cobol, Algol-60, Basic, PL/1, Pascal, Lisp, Ada, C. Algoritmilistes keeltes esitatakse aritmeetlised arvutused algebraliste arvutustena, kasutatakse spetsiaalseid lausekonstruktsioone, saab erinevate objektide omadusi esitada kasutades erinevaid andmetüüpe, saab kirjeldada sisendeid/väljundeid. Teadmiste esitamise keeled on ette nähtud ülesannete spetsifitseerimiseks, ülesande lahendusalgoritmi koostab arvuti lähtudes ülesande kirjeldusest. Keelte näiteid: PROLOG, CLU, UTOPIST. Tänapäeval on mitmed spetsifitseerimiskeeled visuaalsed. See tähendab, et ülesande püstitamiseks arvutile tuleb hiirega ekraanile joonistada ülesande tingimusi esitav joonis, ning arvuti teisendab selle ise tekstilisele kujule. 5.Programmeerimiskeelte formaalne spetsifitseerimine. Arvutil on võimalik lahendada vaid neid ülesandeid, mille lahendusalgoritm on esitatav matemaatilise formalismi abil. Kõik meetodid keelte formaliseerimiseks vaatlevad lahus süntaksi ja semantika kirjeldamist. Keele süntaks väljendab lausete sismist struktuuri sõltumata lause tähendusest, semantika esitab lause tähenduse. Vahe keele süntaksi ja semantika vahel pole siiski range. Keele

2 süntakilisis omadusi võib vaadelda semantilistena ja vastupidi. Keele semantika esitamine on palju keerulisem kui süntaksi määratlemine. Nii on ka keele süntaksi formaliseerimise meetodid hästi tuntud, samal ajal kui semantika jaoks sobiv efektiivne formalism puudub. Üks formalisme süntaksi esitamiseks on näiteks süntaksdiagrammid e. Wirthi skeemid. Süntaksdiagramm on graaf, mis esitab keele lause või selle osa süntaktilise struktuuri. Grammatiliselt korrektse lause konstrueerimiseks tuleb graafi läbida mööda kaari. Enamasti esitatakse lause semantika tekstina loomulikus keeles. Süntaksi esitamisel on populaarsed ka Bacus-Nauri valemid, mis esitavad reeglid korrektse keele lausete koostamiseks fraasidest. Bacus-Nauri valemid on samaväärsed Wirthi skeemidega, võimaldades esitada ainult süntaksi. Transleerimisprotsessi osad. Semantika tuleb defineerida vastava lause tõlkimisprotseduuri e. transleerimisalgoritmi kaudu. Kõiki arvutiprogramme võib käsitleda translaatoritena, mis tõlgivad programmi sisendandmed neile vastavateks väljundandmeteks. Olgu sisendandmete esitamise keel L 1 ja tulemuste keel L 2. Siis võib programmi tööd e. transleerimisprotsessi vaadelda kujutusena T r :L1 L2. Kujutuse T r arvutil realiseerimise skeem sisaldab kolm etappi: 1.süntaksanalüüs, 2.semantiline analüüs, 3.teksti genereerimine. 6.Keel kui matemaatiline objekt. Tähistame sümboliga Σ teatud tähestiku. Sümbolitega a,b,c, märgime tähestiku Σ tähti ja sümbolitega x,y,z, stringe. DF: String tähestikus Σ on määratud järgmiselt: 1. - tühi string, 2.ax on string, kuix on tähestiku Σ string ja sümbol a Σ, 3.y on tähestiku Σ string vaid siis, kui ta rahuldab tingimusi 1 ja 2. Tähestiku kõigi stringide hulka tähistatakse Σ *. Stringi x pöördstringiks x R nim. sümbolite jada, mis saadakse x kirjutamisel tagantpoolt ettepoole. Stringide x Σ * ja y Σ * järjestkirjutamise operatsiooni nim. konkatenatsioonioperatsiooniks. Stringide x ja y konkatenatsiooni tähist. xy. Selle omadused: 1.(xy)z = x(yz), 2. x = x = x. Kui on olemas string s = xyz, siis x,y,z on alamstringid, kus x on prefiks ja z on sufiks. DF: Keel on alamhulk L Σ *. DF: Keelte L 1 Σ 1 * ja L 2 Σ 2 * konkatenatsiooniks nim. keelt L (Σ 1 Σ 2 ) *, kus L = {xy x L 1, y L 2 }. DF: Keele L iteratsiooniks nim. hulka L * = n 0 L n, kus: 1.L 0 = { }, 2.L n = L n-1 L, kui n>0. DF: Olgu Σ 1 ja Σ 2 tähestikud. Kujutust h:σ 1 * Σ 2 * nim. homomorfismiks, kui: 1.h( ) =, 2.h(ax) = h(a)h(x) x Σ 1 * & a Σ 1 korral. 7.Fraasistruktuuri grammatikad. Transleerimisprotsessi automatiseerimiseks vajatakse formaalset aparatuuri keele ja tema lausete fraasistruktuuri esitamiseks. Matemaatilises mõttes on keel teatud tähestik T = {a 0,a 1,,a n } stringide alamhulk L = {x x T *, P(x)} T *. Lisaks keele tähestikule Σ, mida nim. terminaalide tähestikuks, kasutatakse metatähiseid fraaside tähistamiseks. Fraase tähistavaid metsümbolite hulka nim. mitteterminaalide tähestikuks. Terminaalide tähistamiseks kasut. ladina tähestiku väiketähti ja numbrimärke ning mitteterminaalide tähistamiseks ladina tähestiku suurtähti, kusjuures S on algsümbol. Eeldatakse, et Σ N =. Stringe tähestikus V = Σ N nim. lausevormideks. Teksti genereerimisel kasut. lausevormi järkjärgulist teisendamist, kuni saadakse string, mis ei sisalda enam mitteterminaal. Teisendusreeglid esitatakse paaridena α β, kus α ja β tähistavad lausevorme. Avaldist α β nim. prod.iks. Prod.i α β olemasolu korral võib igas lausevormis, mis sisaldab alamsõna α, asendada selle sõnaga β. DF: Generatiivseks grammatikaks e. lihtsalt grammatikaks nim. nelikut G = (Σ,N,P,S 0 ), kus: 1.Σ on terminaalide tähestik, 2.N on mitteterminaalide tähestik, kusjuures Σ N =, 3.P V * NV * V * on prod.ide hulk, kus V = Σ N, 4.S 0 N on grammatika lähtesümbol. DF: Lausevorm ψ on grammatikas G vahetult tuletatav lausevormist ϕ, kui ϕ = γαδ ja ψ = γβδ (γ,β V * ) ning grammatika G prod.ide hulk P sisaldab prod.i α β. Vahetu tuletatavus on binaarne relatsioon stringide hulgal V*, mida tähist. G. DF: Grammatika G poolt genereeitav keel on hulk L(G) = {w w Σ *, s * w}. Väide: L(G) = {ww w {a,b} * }. DF: Grammatikat G = (S,N,P,S) nim.: 1.0-tüüpi grammatikaks L 0, kui talle pole seatud mingeid lisakitsendusi, 2.1.-tüüpi grammatikaks L 1 e. kontekstist sõltuvaks grammatikaks, kui prod.i α β P korral kehtib seos 0< α <= β, v.a. juhul kui L(G), siis sisaldab prod.ide hulk ühe elemendi, mis ei rahulda eelpool toodud seost: S tüüpi grammatikakas L 2 e. kontekstivabaks (KV) grammatikaks, kui prod. on kujul A w, kus A N ja w V *, 4.3.-tüüpi grammatikaks L 3 e. paremlineaarseks grammatikaks, kui kõik prod.id on kujul A bc või A b, kus A,C N, b Σ või b =. Järeldus viimasest definitsioonist: Omadus: L 0 L 1 L 2 L 3. Chomsky klassifikatsioon. 8.Regulaarsed avaldised ja hulgad. DF: Olgu Σ lõplik tähestik. Regulaarseks hulgaks tähestikuks Σ nim.: 1.tühja hulka, 2.hulka, mis koosneb vaid tühjast sõnast { }, 3.{a}, kus a Σ, 4.hulki P Q, PQ ja Q *, kui P ja Q on regulaarsed hulgad. Regulaarsete hulkade mugavamaks tähistamiseks kasut. nn. regulaarseid avaldisi. DF: Regulaarne avaldis on määratletud järgmiste rekursiivsete reeglitega: 1. on regulaarne avaldis, mis tähistab tühja hulka, 2.e on reg.avaldis, mis täh. hulka { }, 3.a on reg.avaldis, mis täh. hulka {a}, kus a Σ, 4.kui p ja q on reg.avaldised, mis tähistavad vastavalt regulaarseid hulki P ja Q, siis on reg.avaldised ka: a.(p+q), mis täh. hulka P Q, b.(pq), mis tähistab hulka PQ, c.(p) *, mis tähistab hulka P *, 5.muud avaldised ei ole regulaarsed. Regulaarse avaldise tehetest on kõrgeima prioriteediga operatsioon, seejärel tuleb konkatenatsioon ja siis operatsioon +. Avaldis p + on avaldise pp * lühend. Regulaarseid avaldisi loetakse võrdseiks, kui nad tähistavad üht ja sama hulka. LM: Regulaarsed hulgad, { } ja {a}, kus a Σ, on paremlineaarsed keeled. LM: Kui L 1 ja L 2 on paremlineaarsed keeled tähestikus Σ, siis on paremlineaarsed keeled ka: 1.L 1 L 2, 2.L 1 L 2, 3.L 1 *. Nende lemmadega järelduseks on Teoreem: Regulaarne hulk on genereeritav paremlineaarse grammatikaga. 9.Lõplikud automaadid. Grammatika või regulaarse avaldisega esitatud keele lausete genereerimise ülesandega duaalne ülesanne on lausete aktsepteerimise ülesanne. Regulaarsete hulkade aktsepteerimise ülesande lahendamiseks võib kasutada lõplikku automaati. DF: Lõplik automaat on viisik M = (Σ,Q,δ,Q 0,F), kus: 1.Σ on sisendtähestik, 2.Q

3 on olekusümbolite lõplik tähestik, 3.δ:Σ Q P(Q) on üleminekufunktsioon, 4.Q 0 Q on lähteolekute hulk, 5.F Q on lõppolekute hulk. Mittedeterministlike automaatide teisendamine deterministlikeks. Kui δ(a,q) = 1 a Σ ja q Q korral ning Q 0 = {q 0 }, nim. lõplikku automaati M deterministlikuks, vastasel juhul mittedeterministlikuks. Lõpliku automaadi M = (Σ,Q,δ,Q 0,F) konfiguratsiooniks nim. paari (w,q) Σ * Q. Konfiguratsiooni kujul (w,q 0 ), kus q 0 Q 0 nim.lõpliku automaadi M lähtekonfiguratsiooniks ning konfiguratsiooni (,r), kus r F lõppkonfiguratsiooniks. DF: Lõpliku automaadi töötaktiks nim. binaarset seost - konfiguratsioonide hulgal: (aw,q 1 ) - (w,q 2 ) kehtib siis, kui q 2 δ(a,q 1 ). DF: Lõpliku automaadi M = (Σ,Q,δ,Q 0,F) poolt aktsepteeritav keel T(M) = {w (w,q 0 ) - * (,r), q 0 Q 0, r F}. TR: lõpliku automaadi poolt aktsepteeritav keel on paremlineaarne. TR: lõpliku automaadi poolt aktsepteeritav keel on regulaarne hulk. TR: paremlineaarne keel on aktsepteeritav (mittedeterministliku) lõpliku automaadi abil. TR: mittedeterministliku lõpliku automaadi N jaoks selline deterministlik lõplik automaat M, nii et T(M) = T(N). 10.Regulaarsete avaldiste, lineaarsete grammatikate ja lõplike automaatide samaväärsus. TR: Ekvivalentsed on väited: 1.L on regulaarne hulk, 2.L on paremlineaarne keel, 3.L on aktsepteeritav deterministliku lõpliku automaadi abil. 11.Keele regulaarsuse tarvilik tingimus. TR: Tarvilikkuse tingimus keele regulaarsuseks: Olgu deterministlik lõplik automaat, millel on n olekut. sõna z T(M), mille korral z n on esitatav kujul z = unw, nii et j 0 korral uv j w T(M). 12.KV-keelte süntaksi- ja tuletuspuud. KV-keelte omaduste analüüsilmisel kasut. tihti süntaksipuid. järjestatud puu T = (A,R), mille tippude märgistus on antud kujutusega f, on esitatav termina: 1.kui a A on puu T terminaalne tipp, siis märgend M = f(a) on term, 2.kui a A on puu T mitteterminaalne tipp märgendiga M = f(a), mille vahetuid alampuid tähistavad termid t 1,t 2,,t n, siis M(t 1,t 2,,t n ) on term, mis tähistab puu alampuud juurega a. Toodud term on saadav puu eesjärjekorrast lrep(t), asendade selles tipud neile vastavate märgenditega. Puu krooniks Kr(T) nim. stringi, mis saadakse tema terminaalsete tippude märgenditest, mis on kirjutatud järjestikku alates kõige vasakpoolsemast. Puu termist saab tema krooni, kui termist kustutada kõik need märgendid, mille järgneb avanev sulg ning seejärel kõik sulud ja komad. Kui meid ei huvita puu sisemised tipud, kasutame tema tähistusena termi A[Kr(t)], kus A on puu juure t märgend. Kui asendame puus t 1 terminaalse tipu A puuga T 2, mille juur on märgendatud sümboliga A, tähistame t = t 1 {A/t 2 }. Kui t 1 = S[αAγ] ja t 2 = A[β], siis t = S[αβγ]. Puud, mis koosneb vaid juurest ja terminaalsetest tippudest, nim. elementaarpuuks. Iga puu on üheselt esitatav oma elementaarpuude nimistuga E(T) (korteez). Korteezidevaheliste ning korteezide ja elementide vaheliste kuuluvusseoste esitamiseks kasut. hulgateooria tähiseid. Märgendatuid järjestatud elementaarpuid võib kasutada KV-G prod.ide esitamiseks: puu A(x 1,x 2, x n ) kujutagu prod.i A x 1,x 2, x n. Kui elementaarpuu r esitab prod.i p, siis tähistatakse seda r p. DF: Süntaksipuuks KV-Gs G = (Σ,N,P,S) nim. märgendatud järjestatud puud t, kui r E(t) korral R p, p P. TR: KV-Gs G = (Σ,N,P,S) on mitteterminaalist A N tuletatav lausevorm α siis, kui grammatikas G süntaksipuu A[α]. DF: Täielikku süntaksipuud t, mille kroon Kr(t) = x Σ * nim. sõna x tuletuspuuks. Täielik on süntaksipuu, mida ei saa laiendada, tema juur on märgendatud grammatika lähtesümboliga ja kõik lehed on märgendatud terminaalidega. Tuletuspuud. Sõna x kuulub keelde L(G) siis, kui grammatikas G tuletuspuu t nii, et Kr(t) = x. Tuletuspuu näitab, millistes grammatilistes seostes on genereeritava lause liikmed ning ta on ka lause semantika väljendajaks. Kui lausele saab ehitada mitu tuletuspuud, on lausel ka mitu erinevat tähendust. DF: KV-Gt G, mille korral sõnal x L(G) mitu erinevat tuletuspuud, nim. mitmeseks. DF: KV-keelt L, millel ühene genereeriv grammatika G (L = L(G)), nim. üheseks, vastasel juhul mitmeseks. DF: KV-G G on ühene, kui ei leidu sõna x L(G), nii et tema erinevad vasak- või paremtuletused omaksid erinevaid tuletuspuid. 13.KV-grammatikate redutseerimine. On olemas viis algoritmi: A1:kas keel L(G) on tühi?, A2:saavutamatute sümbolite elimineerimine, A3:kasutute sümbolite elimineerimine, A4: -reeglite elimineerimine, A5:ahelprod.ide elimineerimine. Need algoritmid võimaldavad KV-Gt lihtsustada ja viia standarsele kujul. -reegliks nim. prod.i A. KV-Gt G = (Σ,N,P,S), nim. -vabaks, kui: 1.P ei sisalda -reegleid, 2.P sisaldab ühe S-reegli S ning lähtesümbol S ei sisaldu ühegi prod.i paremas pooles. DF: KV-Gkt G = (Σ,N,P,S) nim. redutseerituks, kui ta ei sisalda tsükleid, -reegleid ja kasutuid sümboleid. TR: KV-keele L jaoks selline redutseeritud KV-G G, et L(G) = L. 14.KV-grammatikate normaalkujud. Olgu KV-Gs G = (Σ,N,P,S) prod. A αbβ, kus B N ja α,β (Σ N) *. Eeldame, et hulk P sisaldab B γ 1,,B γ k. Moodustame uue KV-G G = (Σ,N,P,S), kus P = (P\{A αbβ}) {A αγ 1 β,,a αγ k β}. LM: L(G) = L(G ). DF: KV-G G = (Σ,N,P,S) on Chomsky normaalkujul, kui prod. hulgas P on ühel järgnevatest kujudest: 1.A BC, kus A,B,C N, 2. A a, kus a Σ, 3.S, kui L(G) ja grammatika lähtesümbol S ei esine prod.ide paremal poolel. AL: Grammatika teisendamine Chomsky normaalkujule. TR: KV-G G on teisendatav temaga ekvivalentseks grammatikaks G Chomsky normaalkujul, kasutades vastavat algoritmi. DF: -vaba KV-G G = (Σ,N,P,S) on Greibachi normaalkujul, kui kõik prod.id on kujul A aα, kus a Σ ja α N *. Mitteterminaal A nim. rekursiivseks, kui A + αaβ. Kui α=, siis on A on vasakrekursiivne, ku β=, siis A on paremrekursiivne. Prod.i kujul A α nim. A-prod.iks. LM: Olgu G = (Σ,N,P,S) KV-G, mille kõikideks A-prod.ideks on A Aα 1,, A Aα m, A β 1,, A β n. Olgu G = (Σ,N {A },P,S), kus A on uus mitteterminaal ning P on saadud hulgast P kõigi A-prod.ide asendamisel prod.idega A β 1,, A β n,

4 A β 1 A,, A β n A, A α 1,, A α m, A α 1 A,, A α m A. Siis L(G ) = L(G). AL: vasakrekursiooni elimineerimine. TR: KV-keel on genereeritav mitte-vasakrekursiivse grammatikaga. LM: Kui KV-G G = (Σ,N,P,S) on mittevasakrekursiiivne, siis mitteterminaalide hulgal N järjestus, nii et A Bα P A<B. AL: KV- G viimine Greibachi normaalkujule. TR: keele L jaoks grammatika G Greibachi normaalkujul, nii et L(G) = L. 15.KV-keelte süntaksanalüüs. Süntaksanalüüsi ülesande korral on antud keelt genereeriva grammatika G põhjal vaja otsustada, kas sõna w kuulub keelde L(G) või mitte. Earley algoritm püüab süntaksanalüüsi ülesande lahendamiseks ehitada sõna w vasaktuletust. Grammatika G prod.i A v võib olla sõna w = x 1...x n, kus x j Σ, vasaktuletuses kasutatud siis, kui tuletus: S * x 1 x n Aδ. Oletame, et sõna v koosneb alamsõnadest α ja β (v=αβ). Sellise täpsustuse korral saab prod.i A v kasutatavuse tervikliku tingimuse esitada täpsemalt: S * x 1 x i Aδ x 1 x i αβδ * x 1 x i x i+1 x j βδ. Earley algoritmis moodustatakse massiiv I ij, mille elementideks on nn. punktiga prod.ide hulgad. Prod. A α β kuulub elemendi I ij koosseisu siis, kui sõna w = x 1 x n vasaktuletuse saab ehitada osatuletuse jätkamise teel. Sõna w kuulub keelde L(G), kui prod. S v. kuulub elementi I 0,n. LM: Olgu B.v I ii ning eeldame, et v * x i+1,,x j. Siis B.v I ij. LM: Olgu A w 1 w 2 w 3 I ik, kus w 1,w 2, w 3 (Σ N) * ja oletame, et w 2 * x k+1 x j,siis A w 1 w 2 w 3 I ij. LM: Olgu B w * w 1 Aw 2, kus w,w 1,w 2 (N Σ) * ning B.w I kk ja w x k+2 x j. Siis A-prod.i A Z korral A.Z I jj. TR: (Earley algoritmi korrektsus) Etteantud stringi w = x 1 x n Σ* korral paigutub algoritm prod.i A α.β elementi I ij siis, kui grammatikas vasaktuletus: S * x 1 x i Aδ x 1 x i αβδ * x 1 x j βδ. Erijuhul kui S v. I 0,n, siis w L(G). TR: Earley algoritmi ajaline keerukus on O(n 3 ), kus n on analüüsitava sõna pikkus. Juhul kui KV-G G on ühene, on ajaline keerukus O(n 2 ). CKY-algoritm. Cocke - Kasami - Youngeri algoritm. CKY algoritm lahendab süntaksanalüüsi ülesande KV-Gte korral, mis on Chomsky normaalkujul. Sellisel juhul analüüsitava sõna süntaksipuu on kahendpuu. Tuletuspuude konstrueerimisel võib tekkida mitu erinevat tuletuspuud. CKY algoritm ühendab erinevad võimalikud tuletuspuud, mis on ühe või teise analüüsitava stringi alamsõna süntaksipuudeks. CKY algoritm täidab püramiidikujulise tabeli, mille alus koosneb n elemendist, selle kohal on n-1 elementi jne. Tabeli lahtrisse aadressiga (i,j) paigutatakse mitteterminaal A siis, kui A * x j x j+1 x j+1-1 ehk A on aadressil (i,j), kui talle alluva püramiidi alus toetub sõnale x j x j+1 x j+1-1. TR: Algoritmi tulemusena A E(i,j) siis, kui grammatikas G on esitatav tuletus A x j x j+1. w L(G) siis, kui S E(n,1). TR:CKY-algoritmi ajaline keerukus on O(n 3 ), kus n on analüüsitava sõna pikkus. 16.Magasinmäluga automaadid. MMA on seadeldis KV-keelte aktsepteerimiseks. Automaadil on sisendlint ja mälu. Sisendlindil olevaid sümboleid saab automaat ühekaupa lugeda. Mälu on organiseeritud magasinina, kuhu salvestatakse automaadi töö käigus läbitud olekud. Töö algul on automaadi magasin tühi. Masina tööd juhib programm, mis näitab, kuidas muuta mälu seisu lindilt järjekordse sümboli lugemisel koos samaaegse sümboli lugemisega magasinist. DF: MMA on struktuur M = (Σ,Γ,Q,p,q 0,$,F), kus Σ on sisendtähestik, Γ on magasini tähestik, Q on olekute tähestik, p:(σ { } Γ Q Γ * 2 Q on üleminekufun., q 0 Q on lähteolek, $ Γ on magasini lähtesümbol, F Q on lõppolekute hulk. MMA M = (Σ,Γ,Q,p,q 0,$,F) konfiguratsiooniks nim. kolmikut (w,γ,q) Σ * Γ Q, kus w esitab sisendlindil veel lugemata alamstringi, γ magasini mälus salvestatud stringi ja q automaadi jooksvat olekut. MMA M lähtekonfiguratsiooniks nim. kolmikut (w,$,q 0 ) ja lõppkonfiguratsiooniks (,,r), kus r F. DF: MMA töötaktiks nim. binaarset seost - konfiguratsioonide hulgal, nii et (aw,zα,q) - (w,γα,q ), kui (γ,q ) p(a,z,q) või (w,zα,q) - (w,γα,q ), kui (γ,q ) p(,z,q). DF: MMA poolt aktsepteeritav keel on hulk T(M) = {w (w,$,q 0 ) - * (,,r), kus r F}. TR: KV-keele L jaoks MMA M nii, et L = T(M). DF: MMA M ja M on ekvivalentsed, kui T(M ) = T(M ). 17.Ühe olekuga magasinmäluga automaatide ja Greibachi mõttes normaliseeritud KV-grammatikate ekvivalentsus. LM: MMA M jaoks ühe olekuga MMA M nii, et T(M) = T(M ). TR: MMA M jaoks KV-G G nii, et T(M) = L(G). 18.KV-keelte tarvilikkuse tingimus. Süntaksipuu kõrguseks nim. temas leiduva pikima tee kaarte arvu. LM: Tähistame KV-Gs G = (Σ,N,P,S) sümboliga m = max A w P w. Olgu sõna x tuletuspuu kõrgus j. Siis x <=m j. TR: KV-keelete tarvilikkuse tingimus: Olgu KV-keel L. Siis leiduvad ainult keelest L sõltuvad konstandid p ja q, nii et z L & z >p korral jaotus z = uvwxy, nii et: 1. vwx <=q, 2.v ja x pole korraga tühjad sõnad, 3. i 0 korral uv i wx i y L. JR: Sisalduvus L 2 L 1 on range. 19.Atribuutgrammatika, programmi semantika leidmine. Programmeerimiskeelte semantika realiseerimiseks kasut. atribuuttehnikat. Üldjuhul esitab lause mingi seose teatud objektide vahel. Programmeerimiskeele korral on neiks objektideks arvutis salvestatavad ning töödeldavad andmeobjektid. Objektide kogumit nim. keele semantiliseks piirkonnaks. Keele L lause semantika spetsifitseerimiseks tuleb kirjeldada vastavus keele lausete (KVkeelete puhul lausete tuletuspuude) ja semantilise piirkonna D objektide vahel: ϕ:l D. Semantilise piirkonna D kirjeldamiseks kasut. semantilisi muutujaid hulgast X = {x 1,x 2, }, millest igaühe jaoks on def. muutumispiirkond e. doomen hulgas D. Semantlise muutuja x i jaoks määratud võimalike väärtuste hulk D(x i ) = Dx i D. Iga semantilise muutuja väärtuste hulk peab olema osaliselt järjestatud ning sisaldama täielkult määramata väärtuse nil. Kui muutuja x jooksvaks väärtuseks on nil D x, tähendab see, et seni pole muutuja väärtust veel arvutatud. Kujutuse ϕ määratlemiseks kasut. atribuuttehnikas formalismi, mida nim. atribuutgrammatikaks. DF: Atr.G on struktuur AG = (G,A,R), kus G = (Σ,N,P,S 0 ) on KV-G, A P(X) on KV-G G sümbolite hulga A = Σ N atribuutide hulk, R = {R p } p P on semantikareeglite pere. Iga KV-G G prod.i semantikareegel R p on omistamiste hulk, mis määrab, kuidas

5 arvutada tuletuspuu atribuute. DF: Prod. p:x 0 X 1 X np semantikareegel on omistamiste hulk R p = {X 0.s := f s (X 0.a 1,,X np.d n ) s S(X 0 )} {X k.i := f i (X 0.a 1,,X np.d n ) 0<k<=n p, i I(X k )}, kus f s ja f i on antud semantilises piirkonnas määratud avaldised. Atr.G määrab reeglid, kuidas arvutada sõna x L(G) semantikat. Tuleb arvutada sõna x tuletuspuu tippude atribuudid. Vastavat asrvutusprotsessi nim. tuletuspuu dekodeerimiseks. Dekodeerimine on protsess, mis seni, kuni saab arvutada uusi atribuutide väärtusi, täidab tsükliliselt teatud tingimuslikku operaatorit. Dekodeerimise lähteseisus olgu puu kõigi atribuutide väärtus nil. DF: Atr.G on korrektselt määratud, kui sõna x L(G) korral on dekodeeritud tuletuspuus kõigi atribuutide väärtused määratud e. x nil. DF: Sõna x L(G) semantika on väärtus ϕ(x,k 1,,K m ) = <Z 1,,Z n >, kus Z 1,,Z n on sõna x dekodeeritud tuletuspuu juure sünteesitud atribuutide väärtused ning K 1,,K m puu juure päritud atribuutide väärtused. Atr.G esitab semantika transleeritava sõna struktuuri ja konteksti põhjal. 20.Turingi masin. TM on abstraknte mudel, mis esitab matem. täpselt algoritmi ja arvutusprotsessi mõisted ning võimaldab neid matem. meetoditega uurida. Turingi masinat võib ette kujutada koosnevana arvutusseadmest ja lindist info kodeeritud esitamiseks. Lint on mõlemas suunas lõpmatu ning jaotatud pesadeks, millest igaüks võib sisaldada ühe sümboli kindlast tähestikust. Lugemis-kirjutamispea võib teatud kindla aja jooksul lugeda lindilt ühe sümboli või salvestada sinna ühe sümboli. Kirjutamisel kirjutatakse varem samas pesas olnud sümbol üle. Arvutusseade saab ühe ajakvandi jooksul liigutada l/k-pead ühe pesa võrra paremale või vasakule. Eeldatakse ka veel, et passivses olekus on TMa l/k-pea selle pesa kohal, kus algab kasulik info. DF: TM on viisik A = (A t,q,p,q 0,Q f ), kus: 1.A t on sümbolite lõplik tähestik, Q on olekute lõplik tähestik, p on üleminekufun.,q 0 on lähteolek, Q f on lõppolekute hulk. DF: γ A t * Q A t * on TMa A konfiguratsioon. Lähtekonf. on q 0 x ja lõppkonf. on ry. Lahenduvad ja genereeritavad hulgad. DF: TMat A(A t,q,p,q 0,Q f ), kus Q f = {q t,q f } nim. hulga X At* karakterislikuks TMaks, kui A(x) q t, kui x X, A q f, kui x X. Hulka, mille jaoks leidub kar.tm, nim. lahenduvaks hulgaks. Hulka M(A={x A(x)< }) nim. TMa määramispiirk.-ks. Hulka, mis on mingi TMa määr.piirk.- ks, nim. genereeritavaks hulgaks. 21.Turingi masina kodeerimine. TMa käsk on sõna q i a j q k X, kus q i on jooksev olek, a j on loetav sümbol, q k on järgmine olek, X on tegevus (X A t {L,R}). L tähendab l/k-pea nihutamist vasakule ja R paremale. TMa üleminekufun. võib olla esitatud programmina e. käskude jadana. Käsud on jadas üksteisest eraldatud sümbolitega ;. Iga TMat saab kodeerida, esitades ta sõnana tähestikus A 2 = {_,0, }. Algoritmiliselt mittelahenduvad ülesanded. DF: TMat U, mille korral suvalise TMa R ja argumendi x puhul kehtib seos U(R(U)*(R(x)) = R(U(x)), nim. universaalseks TMaks. TR: Ei leidu sellist TMat, mis suvalise TMa A ja lähtesõna x korral tunneb ära, kas masin lõpetab töö või mitte. JR: Leidub ülesandeid, mis pole algoritmiliselt lahenduvad. JR: Univ. TMa määramispiirk. ei ole lahenduv hulk. Church-Turingi tees. TM tähtsus põhineb vastaval teesil: iga efektiivselt arvutava funktsiooni võib realiseerida Turingi masinal 22.Lihtrekursiivsed funktsioonid, nende arvutatavus Turingi mõttes. Operaatorid: 1.Superpositsioon fun.de järjest rakendamine. 2.Lähendamine rekursiooni abil, kusjuures kasut. sama funktsiooni eelmisi väärtusi. 3.Minimeerimine arvutatakse niikaua, kuni on täidetud teatud tingimus. DF: n-kohaline fun. f on saadud m- kohalisest fun.-st g ning n-kohalistest fun.-dest h 1,,h m superpositsiooni operaatori S m+1 rakendamise teel [f = S m+1 (g; h 1,,h m )], kui kõikide x 1,,x n väärtuste korral kehtib: f(x 1,,x n ) = g(h 1 (x 1,,x n ),, h m (x 1,,x n )). DF: (n+1)- kohaline fun. f on saadud n-kohalisest fun.-st g ning (n+2)-kohalisest fun.-st h rekursiooni operaatori R rakendamise teel [f=r(g,h)], kui kõikide x 1,,x n,y väärtuste korral kehtivad: {1.f(x 1,,x n,0) = g(x 1,,x n ), 2. f(x 1,,x n,y+1) = h(x 1,,x n,y, f(x 1,,x n,y)). DF: Funktsioone O n (x 1,,x n ) = 0, s(x) = x+1, I m n (x 1,,x n ) = x m nim. algfunktsioonideks. TR: Algfunktsioonid on arvutatavad Turingi mõttes. DF: Fun. f :N n N nim. lihtrekursiivseks (LRF), kui f on algfun. või ta on saadav algfunktsioonidest superpositsiooni ja rekursioonioperaatori abil. 23.Minimeerimisoperaator. DF: n-kohaline fun. f on saadud n+1-kohalisest fun.-st g minimeerimisoperaator µ y abil ning kirjutatakse f = µ y [g], kui muutujate x 1,,x n kõigi väärtuste korral f(x 1,,x n ) = y, kus y on vähim selline element, et g(x 1,,x n,y) = 0, kusjuures iga z<y korral g(x 1,,x n,z) on määratud ja 0; vastasel juhul ei ole määratud. Osaliselt rekursiivsed funktsioonid. Funktsioone, mis on saadud algfun.-dest superpostsiooni-, lihtrekursiooni- ja minimeerimisoperaatori rakendamise teel, nim. osaliselt rekursiivseteks fun.-deks. Lihtrekursiivsed fun.-id on osaliselt rekursiivsed. Osaliselt rekursiivsed fun.-id ei pruugi olla kõikjal määratud. DF: Kõikjal määratud osaliselt rekursiivseid fun. nim. üldrekursiivseteks fun.-deks. Osaliselt rekursiivsete fun.-de hulk langeb kokku Turingi mõttes arvutatavate fun.-de hulgaga. 24.Cantori funktsioonid. TR: Cantori TR: Kui asenduste suhtes kinnises kõikjal määratud fun.-de klassis selline fun. g, et iga väärtuse z korral g(z) z, siis ei sisalda F univ.fun. alamklassile F k ühegi k=1,2, korral. Kui fun.-de klass F sisaldab Cantori fun. ja selle pöördfun.-e, siis saab ka alamklassi F k universaalse fun. asendada ühekohaliste fun.-de klassi F 1 univ. fun.-ga: U k (a,x 1,,x n ) = U 1 (a,c k (x 1,,x n )). Arvutatava funktsiooni ühekohalised esindajad. TR: Kui superpositsioonioperaatori suhtes kinnine fun.de klass sisaldab korteezide kodeerimise ja dekodeerimise fun.-e c m,c 1 m,,c m m, siis selle klassi m-kohalise fun. f jaoks samasse klassi kuuluv ühekohaline fun. (fun. ühekohaline esindaja) g nii, et muutujate x 1,,x m kõigi fun. f määramispiirk. kuuluvate väärtuste korral kehtib: f(x 1,,x m ) = g(c m (x 1,,x m )). 25.Arvutatavate funktsioonide klassi universaalne funktsioon. DF: k+1-kohalist fun. U nim. alamklassi F k universaalseks fun.-ks, kui: 1. fiks. väärtuse a korral kuulub muutujatest x 1,,x n sõltuv fun. U(a,x 1,,x k ) klassi

6 F k ; 2. fun. f F k korral selline nat.arv b, et kõikide muutujate x 1,,x n korral kehtib f(x 1,,x k ) = U(b,x 1,,x n ). Kui fun.-de klass F sisaldab Cantori fun. ja selle pöördfun.-e, siis saab ka alamklassi F k universaalse fun. asendada ühekohaliste fun.-de klassi F 1 univ. fun.-ga: U k (a,x 1,,x n ) = U 1 (a,c k (x 1,,x n )). 26.Ühekohaliste funktsioonide arvutatavus. Mitmekohalisi rekursiivseid fun. võib käsitleda ka ühekohalistena. Selleks tuuakse sisse korteezide järjestus. Kahekohaliste korteezide järjekorra moodustamiseks sobib Cantori fun. c(x,y) = 0,5(x+y)(x+y+1)+x. TR: Robinsoni I TR: Kõik ühekohalised lihtrekursiivsed fun.id on saadavad algfun.- dest s(x) = x+1& q(x) = x- x 2 kasutades liitmise, kompositsiooni ja iteratsioonioperaatorit. TR: Robinsoni II TR: Kõik ühekohalised osaliselt rekursiivsed fun.id on saadavad algfun.-dest s(x) = x+1 & q(x) = x- x 2 kasutades liitmise, kompositsiooni ja pööramisoperaatorit. Gödeli numbrid. Fun. gödeliseerimiseks nim. tema Gödeli numbri väljaarvutamist. DF: Fun. h Gödeli number on arv Gh, mis arvutatakse nii: Gh = 2, kui h=s; 3, kui h=q; 5 Gf *7 Gg,kui h=f+g; 11 Gf *13 Gg,kui h=f g; 17 Gf,kui h=f -1 ; 19 Gf,kui h=ιf. Sisuliselt kodeerib Gödeli number fun.-le vastava operaatortermi. 27.Kleene s-n-m-teoreem ja püsipunktiprintsiip. TR: Kleene s-m-n TR: selline m+1-kohaline arvutatav fun. S n m nii, et suvaliste a,y 1,,y m korral kehtib: ϕ (n) [S n m (a,y 1,,y m ) = λz 1,,λz n.ϕ a (m+n) (y 1,,y m, z 1,,z n ). S-m-n TR järeldus on järgmine TR. TR: Kleene püsipunktiprintsiip: mistahes arvutatava fun. h korral leidub selline nat.arv u, et kehtib: ϕ u = ϕ h(u). Antud TR nim. ka rekursiooni TR-ks. Fun. ϕ h(u) kujutab endast arvutatavate fun.-de superpositsiooni. 28.Rice i teoreem. TR: Arvutatavate fun.-de Gödeli numbrite iga mittetriviaalne hulk on mittelahenduv. Mittetriviaalseks loetakse siin mittetühja ja mitteuniversaalset arvutatavate fun.-de hulka. 29.Formaalsed loogika arvutused, tuletuse mõiste. 30.Sekventsiaalloogika. 31.Valemi disjunktide hulga moodustamine. 32.Resolutsiooniprintsiip ja keel PROLOG: 33.Intuitsionistlik lausearvutus. 34.Programmide sünteesi loogilised alused.

ITI Loogika arvutiteaduses

ITI Loogika arvutiteaduses Predikaatloogika Predikaatloogika on lauseloogika tugev laiendus. Predikaatloogikas saab nimetada asju ning rääkida nende omadustest. Väljendusvõimsuselt on predikaatloogika seega oluliselt peenekoelisem

Rohkem

loeng7.key

loeng7.key Grammatikate elustamine JFLAPiga Vesal Vojdani (TÜ Arvutiteaduse Instituut) Otse Elust: Java Spec https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se8/html/ jls-14.html#jls-14.9 Kodutöö (2. nädalat) 1. Avaldise

Rohkem

Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 6. Loeng

Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 6. Loeng Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 5. Loeng Anne Villems ATI Loengu plaan Sõltuvuste pere Relatsiooni dekompositsioon Kadudeta ühendi omadus Sõltuvuste pere säilitamine Kui jõuame, siis ka normaalkujud

Rohkem

Word Pro - diskmatTUND.lwp

Word Pro - diskmatTUND.lwp Loogikaalgebra ( Boole'i algebra ) George Boole (85 864) Sündinud Inglismaal Lincolnis. 6-aastasena tegutses kooliõpetaja assistendina. Õppis 5 aastat iseseisvalt omal käel matemaatikat, keskendudes hiljem

Rohkem

Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni a.

Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni a. Diskreetne matemaatika I Kevad 2019 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 20. juuni 2019. a. 2 Sisukord 1 Matemaatiline loogika 7 1.1 Lausearvutus.................................. 7 1.1.1 Põhimõistete meeldetuletamine....................

Rohkem

Infix Operaatorid I Infix operaatorid (näiteks +) ja tüübid (näiteks ->) kirjutatakse argumentide vahele, mitte argumentide ette. Näiteks: 5 + 2, 2*pi

Infix Operaatorid I Infix operaatorid (näiteks +) ja tüübid (näiteks ->) kirjutatakse argumentide vahele, mitte argumentide ette. Näiteks: 5 + 2, 2*pi Infix Operaatorid I Infix operaatorid (näiteks +) ja tüübid (näiteks ->) kirjutatakse argumentide vahele, mitte argumentide ette. Näiteks: 5 + 2, 2*pi*r^2, Float -> Int Infixoperaatori kasutamiseks prefix-vormis

Rohkem

DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA Arvusüsteemid Kümnendsüsteem Kahendsüsteem Kaheksandsüsteem Kuueteistkü

DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA Arvusüsteemid Kümnendsüsteem Kahendsüsteem Kaheksandsüsteem Kuueteistkü DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA... 1 1. Arvusüsteemid.... 2 1.1.Kümnendsüsteem....2 1.2.Kahendsüsteem.... 2 1.3.Kaheksandsüsteem.... 2 1.4.Kuueteistkümnendsüsteem....2 1.5.Kahendkodeeritud kümnendsüsteem

Rohkem

vv05lah.dvi

vv05lah.dvi IMO 05 Eesti võistkonna valikvõistlus 3. 4. aprill 005 Lahendused ja vastused Esimene päev 1. Vastus: π. Vaatleme esiteks juhtu, kus ringjooned c 1 ja c asuvad sirgest l samal pool (joonis 1). Olgu O 1

Rohkem

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp / näide: \ neeldumisseadusest x w x y = x tuleneb, et neeldumine toimub ka näiteks avaldises x 2 w x 2 x 5 : x 2 w x 2 x 5 = ( x 2 ) w ( x 2 ) [ x 5 ] = x 2 Digitaalskeemide optimeerimine (lihtsustamine)

Rohkem

Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul ühe muutuja funktsioo

Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul ühe muutuja funktsioo Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul üe muutuja funktsioonidelt m muutuja funktsioonidele, kus m, 3,..., kerkib

Rohkem

IMO 2000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, aprillil a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a 2, a 3,

IMO 2000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, aprillil a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a 2, a 3, IMO 000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, 19. 0. aprillil 000. a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a, a 3, a 4, a 5. Paneme tähele, et (a 1 + a + a 3 a 4 a 5 ) (a

Rohkem

loeng2

loeng2 Automaadid, keeled, translaatorid Kompilaatori struktuur Leksiline analüüs Regulaaravaldised Leksiline analüüs Süntaks analüüs Semantiline analüüs Analüüs Masinkoodi genereerimine Teisendamine (opt, registrid)

Rohkem

Excel Valemite koostamine (HARJUTUS 3) Selles peatükis vaatame millistest osadest koosnevad valemid ning kuidas panna need Excelis kirja nii, et

Excel Valemite koostamine (HARJUTUS 3) Selles peatükis vaatame millistest osadest koosnevad valemid ning kuidas panna need Excelis kirja nii, et Excel2016 - Valemite koostamine (HARJUTUS 3) Selles peatükis vaatame millistest osadest koosnevad valemid ning kuidas panna need Excelis kirja nii, et programm suudaks anda tulemusi. Mõisted VALEM - s.o

Rohkem

lvk04lah.dvi

lvk04lah.dvi Lahtine matemaatikaülesannete lahendamise võistlus. veebruaril 004. a. Lahendused ja vastused Noorem rühm 1. Vastus: a) jah; b) ei. Lahendus 1. a) Kuna (3m+k) 3 7m 3 +7m k+9mk +k 3 3M +k 3 ning 0 3 0,

Rohkem

Polünoomi juured Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n a n 1 x

Polünoomi juured Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n a n 1 x 1 5.5. Polünoomi juured 5.5.1. Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n 1 +... + a n 1 x + a n K[x], (1) Definitsioon 1. Olgu c K. Polünoomi

Rohkem

Microsoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06

Microsoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06 Andmebaaside projekteerimine Erki Eessaar Esimene trükk Teadaolevate vigade nimekiri seisuga 24. juuni 2013 Lehekülg 37 (viimane lõik, teine lause). Korrektne lause on järgnev. Üheks tänapäeva infosüsteemide

Rohkem

Ruutvormid Denitsioon 1. P n Ütleme, et avaldis i;j=1 a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij 2 K ja K on korpus, on ruutvorm üle korpuse K muutujate x 1

Ruutvormid Denitsioon 1. P n Ütleme, et avaldis i;j=1 a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij 2 K ja K on korpus, on ruutvorm üle korpuse K muutujate x 1 Ruutvormid Denitsioon. P n Ütleme, et avaldis i;j= a ijx i x j ; kus a ij = a ji ; a ij K ja K on korus, on ruutvorm üle koruse K muutujate x ;;x n suhtes. Maatriksit =(a ij ) nimetame selle ruutvormi

Rohkem

prakt8.dvi

prakt8.dvi Diskreetne matemaatika 2012 8. praktikum Reimo Palm Praktikumiülesanded 1. Kas järgmised graafid on tasandilised? a) b) Lahendus. a) Jah. Vahetades kahe parempoolse tipu asukohad, saame graafi joonistada

Rohkem

Programmeerimiskeel APL Raivo Laanemets 17. mai a.

Programmeerimiskeel APL Raivo Laanemets 17. mai a. Programmeerimiskeel APL Raivo Laanemets 17. mai 2009. a. Sissejuhatus I APL - A Programming Language I Kenneth E. Iverson (1920-2004) I Elukutselt matemaatik I Uuris matemaatilist notatsiooni I 1960 -

Rohkem

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid A bit about bit Bitt, (ingl k bit) on info mõõtmise ühik, tuleb mõistest binary digit nö kahendarv kahe võimaliku väärtusega 0 ja 1. Saab näidata kahte võimalikku olekut

Rohkem

3D mänguarenduse kursus (MTAT ) Loeng 3 Jaanus Uri 2013

3D mänguarenduse kursus (MTAT ) Loeng 3 Jaanus Uri 2013 3D mänguarenduse kursus (MTAT.03.283) Loeng 3 Jaanus Uri 2013 Teemad Tee leidmine ja navigatsioon Andmete protseduuriline genereerimine Projektijuhtimine Tee leidmine Navigatsiooni võrgustik (navigation

Rohkem

Andmebaasid, MTAT loeng Normaalkujud

Andmebaasid, MTAT loeng Normaalkujud Andmebaasid, MTAT.03.264 6. loeng Normaalkujud E-R teisendus relatsiooniliseks Anne Villems Meil on: Relatsiooni mõiste Relatsioonalgebra Kus me oleme? Funktsionaalsete sõltuvuse pere F ja tema sulund

Rohkem

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi M

Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi M Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Puhta Matemaatika Instituut Algebra õppetool Riivo Must Mõned katsed üldistada inversseid poolrühmi Magistritöö Juhendaja: prof. Mati Kilp Tartu 2004 Sisukord

Rohkem

12. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 12 Algfunktsioon ja määramata integraal 1

12. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 12 Algfunktsioon ja määramata integraal 1 2. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, 203-. 2 Algfunktsioon ja määramata integraal Sisukord 2 Algfunktsioon ja määramata integraal 9 2. Sissejuhatus................................... 50 2.2

Rohkem

Neurovõrgud. Praktikum aprill a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust k

Neurovõrgud. Praktikum aprill a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust k Neurovõrgud. Praktikum 11. 29. aprill 2005. a. 1 Stohhastilised võrgud Selles praktikumis vaatleme põhilisi stohhastilisi võrke ning nende rakendust kombinatoorsete optimiseerimisülesannete lahendamiseks.

Rohkem

Andmebaasid, MTAT Andmebaasikeeled 11.loeng

Andmebaasid, MTAT Andmebaasikeeled 11.loeng Andmebaasid, MTAT.03.264 Andmebaasikeeled 11. loeng Anne Villems Eksamiaegade valimine Kas on vaja eksamiaega mai lõpus? I eksami aeg. valikud: 3., 4. või 5. juuni kell 10.00 II eksami aeg. 17. kell 12.00

Rohkem

Matemaatiline analüüs III 1 4. Diferentseeruvad funktsioonid 1. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles p

Matemaatiline analüüs III 1 4. Diferentseeruvad funktsioonid 1. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles p Matemaatiline analüüs III 4. Diferentseeruvad funktsioonid. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles paragravis mingi (lõplik või lõpmatu) intervall ning olgu

Rohkem

Treeningvõistlus Balti tee 2014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 2014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu

Treeningvõistlus Balti tee 2014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 2014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu Treeningvõistlus Balti tee 014 võistkonnale Tartus, 4. novembril 014 Vastused ja lahendused 1. Vastus: 15, 18, 45 ja kõik 0-ga lõppevad arvud. Olgu b arvu k üheliste number ning a arv, mille saame arvust

Rohkem

Mining Meaningful Patterns

Mining Meaningful Patterns Konstantin Tretjakov (kt@ut.ee) EIO õppesessioon 19. märts, 2011 Nimetuse saladus Vanasti kandis sõna programmeerimine natuke teistsugust tähendust: Linear program (~linear plan) X ülesannet * 10 punkti

Rohkem

MS Word Sisukord Uue dokumendi loomine... 2 Dokumendi salvestamine... 3 Faili nimi... 4 Teksti sisestamine... 6 Klaviatuuril mitteleiduvat sümbolite l

MS Word Sisukord Uue dokumendi loomine... 2 Dokumendi salvestamine... 3 Faili nimi... 4 Teksti sisestamine... 6 Klaviatuuril mitteleiduvat sümbolite l MS Word Sisukord Uue dokumendi loomine... 2 Dokumendi salvestamine... 3 Faili nimi... 4 Teksti sisestamine... 6 Klaviatuuril mitteleiduvat sümbolite lisamine... 6 Uue dokumendi loomine Dokumendi salvestamine

Rohkem

Scala ülevaade 1 Meetodid, muutujad ja väärtused. Süntaks 2 Lihtsad tüübid ja väärtused. 3 OOP, case-klassid ja mustrisobitus. 4 Puhta Scala väärtusta

Scala ülevaade 1 Meetodid, muutujad ja väärtused. Süntaks 2 Lihtsad tüübid ja väärtused. 3 OOP, case-klassid ja mustrisobitus. 4 Puhta Scala väärtusta Scala ülevaade 1 Meetodid, muutujad ja väärtused. Süntaks 2 Lihtsad tüübid ja väärtused. 3 OOP, case-klassid ja mustrisobitus. 4 Puhta Scala väärtustamine. 5 Keerulisemad tüübid. 6 Nähtavus, implitsiitsus.

Rohkem

1 / loeng Tekstitöötlus Sisend/väljund Teksti lugemine Sõnad

1 / loeng Tekstitöötlus Sisend/väljund Teksti lugemine Sõnad 1 / 16 7. loeng Tekstitöötlus Sisend/väljund Teksti lugemine Sõnad 2 / 16 Sisend/väljund vaikimisi: Termid: read, write?-read(x). : 2+3. X = 2+3.?-write(2+3). 2+3 true. Jooksva sisendi vaatamine: seeing?-

Rohkem

Pealkiri

Pealkiri TARTU ÜLIKOOL Arvutiteaduse instituut Informaatika õppekava Siiri Saar Teek predikaatarvutuse väljendamisülesannete lahenduste kontrollimiseks Bakalaureusetöö (9 EAP) Juhendaja: Reimo Palm Tartu 2017 Teek

Rohkem

lcs05-l3.dvi

lcs05-l3.dvi LAUSELOOGIKA: LOOMULIK TULETUS Loomuliku tuletuse süsteemid on liik tõestussüsteeme nagu Hilberti süsteemidki. Neile on omane, et igal konnektiivil on oma sissetoomise (introduction) ja väljaviimise (elimination)

Rohkem

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp

Word Pro - digiTUNDkaug.lwp ARVUSÜSTEEMID Kõik olulised arvusüsteemid on positsioonilised ehk arvu numbrid asuvad neile ettenähtud kindlatel asukohtadel arvujärkudes a i : a a a a a a a - a - a - a - a i Ainus üldtuntud mittepositsiooniline

Rohkem

7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade

7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade 7 KODEERIMISTEOORIA 7.1 Sissejuhatus Me vaatleme teadete edastamist läbi kanali, mis sisaldab müra ja võib seetõttu moonutada lähteteadet. Lähteteade kodeeritakse, st esitatakse sümbolite kujul, edastatakse

Rohkem

PHP

PHP PHP Autorid: Aleksandr Vaskin Aleksandr Bogdanov Keelest Skriptikeel skript teeb oma tööd pärast seda, kui toimus mingi sündmus* Orienteeritud programmeerija eesmärkide saavutamiseks (mugavus on tähtsam

Rohkem

Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luur

Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luur Sügis 2018 Kõrgema matemaatika 2. kontrolltöö tagasiside Üle 20 punkti kogus tervelt viis üliõpilast: Robert Johannes Sarap, Enely Ernits, August Luure, Urmi Tari ja Miriam Nurm. Ka teistel oli edasiminek

Rohkem

IFI6083_Algoritmid_ja_andmestruktuurid_IF_3

IFI6083_Algoritmid_ja_andmestruktuurid_IF_3 Kursuseprogramm IFI6083.DT Algoritmid ja andmestruktuurid Maht 4 EAP Kontakttundide maht: 54 Õppesemester: K Eksam Eesmärk: Aine lühikirjeldus: (sh iseseisva töö sisu kirjeldus vastavuses iseseisva töö

Rohkem

raamat5_2013.pdf

raamat5_2013.pdf Peatükk 5 Prognoosiintervall ja Usaldusintervall 5.1 Prognoosiintervall Unustame hetkeks populatsiooni parameetrite hindamise ja pöördume tagasi üksikvaatluste juurde. On raske ennustada, milline on huvipakkuva

Rohkem

Microsoft Word - 56ylesanded1415_lõppvoor

Microsoft Word - 56ylesanded1415_lõppvoor 1. 1) Iga tärnike tuleb asendada ühe numbriga nii, et tehe oleks õige. (Kolmekohaline arv on korrutatud ühekohalise arvuga ja tulemuseks on neljakohaline arv.) * * 3 * = 2 * 1 5 Kas on õige, et nii on

Rohkem

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Konstruktorile antakse andmed, mis iseloomustavad mingit

Rohkem

Microsoft PowerPoint - IRZ0020_praktikum4.pptx

Microsoft PowerPoint - IRZ0020_praktikum4.pptx IRZ0020 Kodeerimine i ja krüpteerimine praktikum 4 Julia Berdnikova, julia.berdnikova@ttu.ee www.lr.ttu.ee/~juliad l 1 Infoedastussüsteemi struktuurskeem Saatja Vastuvõtja Infoallikas Kooder Modulaator

Rohkem

Funktsionaalne Programmeerimine

Funktsionaalne Programmeerimine Geomeetrilised kujundid Geomeetriliste kujundite definitsioon: data Shape = Rectangle Side Side Ellipse Radius Radius RtTriangle Side Side Polygon [Vertex] deriving Show type Radius = Float type Side =

Rohkem

Praks 1

Praks 1 Biomeetria praks 3 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, 3. nimetage see ümber leheküljeks Praks3 ja

Rohkem

Image segmentation

Image segmentation Image segmentation Mihkel Heidelberg Karl Tarbe Image segmentation Image segmentation Thresholding Watershed Region splitting and merging Motion segmentation Muud meetodid Thresholding Lihtne Intuitiivne

Rohkem

Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Kuu Õpitulemus Õppesisu Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppet

Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Kuu Õpitulemus Õppesisu Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppet Matemaatika ainekava 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Algebra (65 t.) Geomeetria (60 t.) Ajavaru kordamiseks (15 õppetundi) septembernovember korrastab hulkliikmeid Hulkliige. Tehted liidab, lahutab

Rohkem

TARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKATEADUSKOND Arvutiteaduse instituut Infotehnoloogia eriala Roman Jagomägis Programmeerimiskeel privaatsust säilit

TARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKATEADUSKOND Arvutiteaduse instituut Infotehnoloogia eriala Roman Jagomägis Programmeerimiskeel privaatsust säilit TARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKATEADUSKOND Arvutiteaduse instituut Infotehnoloogia eriala Roman Jagomägis Programmeerimiskeel privaatsust säilitavate rakenduste loomiseks Bakalaureusetöö (4 AP) Juhendaja:

Rohkem

6. KLASSI MATEMAATIKA E-TASEMETÖÖ ERISTUSKIRI Alus: haridus- ja teadusministri määrus nr 54, vastu võetud 15. detsembril E-TASEMETÖÖ EESMÄRK Tas

6. KLASSI MATEMAATIKA E-TASEMETÖÖ ERISTUSKIRI Alus: haridus- ja teadusministri määrus nr 54, vastu võetud 15. detsembril E-TASEMETÖÖ EESMÄRK Tas 6. KLASSI MATEMAATIKA E-TASEMETÖÖ ERISTUSKIRI Alus: haridus- ja teadusministri määrus nr 54, vastu võetud 15. detsembril 2015. E-TASEMETÖÖ EESMÄRK Tasemetööga läbiviimise eesmärk on hinnata riiklike õppekavade

Rohkem

Diskreetne matemaatika I praktikumiülesannete kogu a. kevadsemester

Diskreetne matemaatika I praktikumiülesannete kogu a. kevadsemester Diskreetne matemaatika I praktikumiülesannete kogu 2019. a. kevadsemester Sisukord 1 Tingimuste ja olukordade analüüsimine 3 2 Tõesuspuu meetod 5 3 Valemite teisendamine 7 4 Normaalkujud 7 5 Predikaadid

Rohkem

ma1p1.dvi

ma1p1.dvi Peatükk 1 Funktsioonid ja nendega seotud mõisted 1.1 Reaalarvud ja Arvtelg. Absoluutväärtuse mõiste. Reaalarvudest koosnevad hulgad. Enne arvu mõiste käsitlemist toome sisse mõned hulkadega seotud tähised.

Rohkem

8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Hulkliikmed ( 45 tundi) Õppesisu Hulkliige. Hulkliikmete liitmine ja lahutamine ning korrutamine ja jagamine

8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Hulkliikmed ( 45 tundi) Õppesisu Hulkliige. Hulkliikmete liitmine ja lahutamine ning korrutamine ja jagamine 8.klass 4 tundi nädalas, kokku 140 tundi Hulkliikmed ( 45 tundi) Hulkliige. Hulkliikmete liitmine ja lahutamine ning korrutamine ja jagamine üksliikmega. Hulkliikme tegurdamine ühise teguri sulgudest väljatoomisega.

Rohkem

Microsoft Word - ref - Romet Piho - Tutorial D.doc

Microsoft Word - ref - Romet Piho - Tutorial D.doc Tartu Ülikool Andmetöötluskeel "Tutorial D" realisatsiooni "Rel" põhjal Referaat aines Tarkvaratehnika Romet Piho Informaatika 2 Juhendaja Indrek Sander Tartu 2005 Sissejuhatus Tänapäeval on niinimetatud

Rohkem

Pangalingi spetsifikatsioon Pocopay pangalingilt makse algatamiseks tuleb kasutada teenust Kaupmees teeb päringu Pocopayle aadressile

Pangalingi spetsifikatsioon Pocopay pangalingilt makse algatamiseks tuleb kasutada teenust Kaupmees teeb päringu Pocopayle aadressile Pangalingi spetsifikatsioon Pocopay pangalingilt makse algatamiseks tuleb kasutada teenust 1011. Kaupmees teeb päringu Pocopayle aadressile https://my.pocopay.com/banklink. Vastuspäring tehakse makse õnnestumise

Rohkem

Failiotsing: find paljude võimalustega otsingukäsk find kataloog tingimused kataloog - otsitakse sellest kataloogist ja tema alamkataloogidest tingimu

Failiotsing: find paljude võimalustega otsingukäsk find kataloog tingimused kataloog - otsitakse sellest kataloogist ja tema alamkataloogidest tingimu Failiotsing: find paljude võimalustega otsingukäsk find kataloog tingimused kataloog - otsitakse sellest kataloogist ja tema alamkataloogidest tingimused: faili nimi faili vanus faili tüüp... 1 Failiotsing:

Rohkem

Euroopa Liidu Nõukogu Brüssel, 24. september 2015 (OR. en) 12353/15 ADD 2 ENV 586 ENT 199 MI 583 SAATEMÄRKUSED Saatja: Kättesaamise kuupäev: Saaja: Eu

Euroopa Liidu Nõukogu Brüssel, 24. september 2015 (OR. en) 12353/15 ADD 2 ENV 586 ENT 199 MI 583 SAATEMÄRKUSED Saatja: Kättesaamise kuupäev: Saaja: Eu Euroopa Liidu Nõukogu Brüssel, 24. september 2015 (OR. en) 12353/15 ADD 2 ENV 586 ENT 199 MI 583 SAATEMÄRKUSED Saatja: Kättesaamise kuupäev: Saaja: Euroopa Komisjon 23. september 2015 Nõukogu peasekretariaat

Rohkem

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 SISUKORD 1. SLAIDIESITLUS... 3 1.1. Esitlustarkvara... 3 1.2. Slaidiesitluse sisu... 3 1.3. Slaidiesitluse vormistamine... 4 1.3.1 Slaidid...

Rohkem

my_lauluema

my_lauluema Lauluema Lehiste toomisel A. Annisti tekst rahvaluule õhjal Ester Mägi (1983) Soran Alt q = 144 Oh se da ke na ke va de ta, ae ga i lust üü ri kes ta! üü ri kes ta! 3 Ju ba on leh tis lei na kas ke, hal

Rohkem

ITI Loogika arvutiteaduses

ITI Loogika arvutiteaduses Lauseloogika: Loomulik tuletus Loomuliku tuletuse süsteemid on liik tõestussüsteeme nagu Hilbeti süsteemidki. Neile on omane, et igal konnektiivil on oma sissetoomise (intoduction) ja väljaviimise (elimination)

Rohkem

KIIRJUHEND Lugege kiirjuhend enne seadme kasutamist hoolikalt läbi. Kõik tärniga (*) märgitud juhised kehtivad WLAN + 3G mudelitele (Lenovo B6000-H(V)

KIIRJUHEND Lugege kiirjuhend enne seadme kasutamist hoolikalt läbi. Kõik tärniga (*) märgitud juhised kehtivad WLAN + 3G mudelitele (Lenovo B6000-H(V) KIIRJUHEND Lugege kiirjuhend enne seadme kasutamist hoolikalt läbi. Kõik tärniga (*) märgitud juhised kehtivad WLAN + 3G mudelitele (Lenovo B6000-H(V) / Lenovo B8000-H). Tehnilised andmed Mudeli nimetus

Rohkem

Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2

Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2 Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2 Laplace'i teisendus Diferentsiaalvõrrandite lahendamine ilma tarkvara toeta on keeruline Üheks lahendamisvõtteks on Laplace'i teisendus

Rohkem

VL1_praks2_2009s

VL1_praks2_2009s Biomeetria praks 2 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik (see, mida 1. praktikumiski analüüsisite), 2. nimetage Sheet3 ümber

Rohkem

Microsoft Word - Toetuste veebikaardi juhend

Microsoft Word - Toetuste veebikaardi juhend Toetuste veebikaardi juhend Toetuste veebikaardi ülesehitus Joonis 1 Toetuste veebikaardi vaade Toetuste veebikaardi vaade jaguneb tinglikult kaheks: 1) Statistika valikute osa 2) Kaardiaken Statistika

Rohkem

PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajalo

PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajalo PALMIKRÜHMAD Peeter Puusempa ettekanded algebra ja geomeetria õppetooli seminaril 11., 18. ja 25. jaanuaril 2009. a. 1. Palmikud ja palmikrühmad Ajaloolisi märkmeid 1891 ilmus Adolf Hurwitzi 1 artikkel

Rohkem

(Microsoft Word - Matsalu Veev\344rk AS aktsion\344ride leping \(Lisa D\) Valemid )

(Microsoft Word - Matsalu Veev\344rk AS aktsion\344ride leping \(Lisa D\) Valemid ) 1(6) 1. Vee- ja kanalisatsiooniteenuse hinna kujundamise põhimõtted Aktsiaselts tegevuskulude arvestuse aluseks on auditeeritud ja kinnitatud aastaaruanne. Hinnakujunduse analüüsis kasutatakse Aktsiaseltsi

Rohkem

untitled

untitled Riistvara kirjelduskeel VHDL L4, L5. Riistvara kirjelduskeel VHDL L6. Mäluga süsteemid VHDL-s L7. VHDL ja süntees 1 Atribuudid Atribuut on väärtus, funktsioon, tüüp, vahemik, signaal või konstant, mida

Rohkem

Linux süsteemi administreerimine

Linux süsteemi administreerimine Protsesside, mälu jm haldamine Linuxi ehitus (struktuur) Lihtsustatult Protsess Multitasking - palju protsesse töötab paralleelselt Tuumas asub protsesside tabel igal protsessil on identifikaator PID igal

Rohkem

Microsoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc

Microsoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc Tallinna Linnavalitsuse sõnumisaatja kasutusjuhend asutuse juhatajale Sisukord 1. Süsteemi sisenemine...2 2. Parooli lisamine ja vahetamine...2 3. Ametnike lisamine ametiasutuse juurde...2 4. Saatjanimede

Rohkem

G aiasoft Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon ja hilisemad K

G aiasoft Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon ja hilisemad K Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon 6.3.1.51 ja hilisemad Kasutaja juhend 2016 Sisukord 1. Sissejuhatus...3 2. Liidese häälestus...3

Rohkem

Andmeturve

Andmeturve CORBA Sissejuhatus IDL CORBA struktuur Serveri ehitus Objekti adapter Lisateenused MEELIS ROOS 1 CORBA sissejuhatus CORBA Common Object Request Broker Architecture Üldine Objektipäringute Vahendaja Arhitektuur:)

Rohkem

SQL

SQL SQL Kuues loeng 3GL inside 4GL Protseduurid Funktsioonid Tavalised Funktsioonid (üks väljund) Ilma väljundita Protseduurid Viitargumentide kasutamise võimalus Tabel-väljundiga Protseduurid Create function

Rohkem

VKE definitsioon

VKE definitsioon Väike- ja keskmise suurusega ettevõtete (VKE) definitsioon vastavalt Euroopa Komisjoni määruse 364/2004/EÜ Lisa 1-le. 1. Esiteks tuleb välja selgitada, kas tegemist on ettevõttega. Kõige pealt on VKE-na

Rohkem

Microsoft PowerPoint - loeng2.pptx

Microsoft PowerPoint - loeng2.pptx Kirjeldavad statistikud ja graafikud pidevatele tunnustele Krista Fischer Pidevad tunnused ja nende kirjeldamine Pidevaid (tihti ka diskreetseid) tunnuseid iseloomustatakse tavaliselt kirjeldavate statistikute

Rohkem

Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120

Sissejuhatus mehhatroonikasse  MHK0120 Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120 5. nädala loeng Raavo Josepson raavo.josepson@ttu.ee Pöördliikumine Kulgliikumine Kohavektor Ԧr Kiirus Ԧv = d Ԧr dt Kiirendus Ԧa = dv dt Pöördliikumine Pöördenurk

Rohkem

Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: Redaktsiooni kehtivuse lõpp:

Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: Redaktsiooni kehtivuse lõpp: Väljaandja: Keskkonnaminister Akti liik: määrus Teksti liik: terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: 0.02.2009 Redaktsiooni kehtivuse lõpp: 3.0.206 Avaldamismärge: Kiirgustegevuses tekkinud radioaktiivsete

Rohkem

AWK Aho Weinberger Kernighan struktuurse teksti töötlemise keel rikkalikult tekstitöötlusvahendeid omal alal suhteliselt lihtne ja kiiresti realiseeri

AWK Aho Weinberger Kernighan struktuurse teksti töötlemise keel rikkalikult tekstitöötlusvahendeid omal alal suhteliselt lihtne ja kiiresti realiseeri AWK Aho Weinberger Kernighan struktuurse teksti töötlemise keel rikkalikult tekstitöötlusvahendeid omal alal suhteliselt lihtne ja kiiresti realiseeritav AWK kasutusalad raportite genereerimine ühest formaadist

Rohkem

Matemaatiline maailmapilt MTMM Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis

Matemaatiline maailmapilt MTMM Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis Matemaatiline maailmapilt MTMM.00.342 Terje Hõim Johann Langemets Kaido Lätt 2018/19 sügis Sisukord *** 1 Sissejuhatus 1 1.1 Kursuse eesmärk.................................... 2 1.2 Matemaatika kui keel.................................

Rohkem

Microsoft Word - Sobitusahelate_projekteerimine.doc

Microsoft Word - Sobitusahelate_projekteerimine.doc Sobitusahelate projekteerimine Vaatleme 3 erinevat meetodit: koondparameetitega elementidel sobitamine häälestusribaga sobitamine veerandlainelõiguga sobitamine Sobitust võib vaadelda koormustakistuse

Rohkem

Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest [Compatibility Mode]

Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest [Compatibility Mode] Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest CLARK: fast and accurate classification of metagenomic and genomic sequences using discriminative k-mers(2015) Rachid Ounit, Steve Wanamaker, Timothy J. Close

Rohkem

Funktsionaalne Programmeerimine

Funktsionaalne Programmeerimine Kõrvalefektid ja Haskell Kõik senised programmid on olnud ilma kõrvalefektideta; so. puhtalt funktsionaalsed. Programmi täitmise ainsaks efektiks on tema väartus. Osade ülesannete jaoks on kõrvalefektid

Rohkem

elastsus_opetus_2013_ptk2.dvi

elastsus_opetus_2013_ptk2.dvi Peatükk 2 Pinge 1 2.1. Jõud ja pinged 2-2 2.1 Jõud ja pinged Kehale mõjuvad välisjõud saab jagada kahte rühma. 1. Pindjõud ehk kontaktjõud on põhjustatud keha kontaktist teiste kehade või keskkondadega.

Rohkem

SQL

SQL SQL Teine loeng Mõtelda CREATE TABLE ( { INTEGER VARCHAR(10)} [ NOT NULL] ); Standard SQL-86 (ANSI X3.135-1986), ISO võttis üle 1987 SQL-89 (ANSIX3.135-1989) SQL-92 (ISO/IEC 9075:1992)

Rohkem

Kaupmehed ja ehitusmeistrid Selle laiendusega mängimiseks on vajalik Carcassonne põhimäng. Laiendit võib mängus kasutada täielikult või osaliselt ning

Kaupmehed ja ehitusmeistrid Selle laiendusega mängimiseks on vajalik Carcassonne põhimäng. Laiendit võib mängus kasutada täielikult või osaliselt ning Kaupmehed ja ehitusmeistrid Selle laiendusega mängimiseks on vajalik Carcassonne põhimäng. Laiendit võib mängus kasutada täielikult või osaliselt ning seda saab kombineerida teiste Carcassonne laiendustega.

Rohkem

loogika_kyljend_par2.indd

loogika_kyljend_par2.indd LOOGIKA ALUSED enn kasak Õpik anti esimest korda välja pdf-raamatuna (2013) Käesolevat väljaannet oluliselt täiendatud ja muudetud Õpiku väljaandmist on toetanud Tartu Ülikool Õpiku kujunduses on kasutatud

Rohkem

Mittekorrektsed ülesanded 2008

Mittekorrektsed ülesanded 2008 Mittekorrektsed ülesanded 008 Sisukord 1 Näiteid mittekorrektsetest ül.-test ja iseregulariseerimisest 5 1.1 Sissejuhatus............................. 5 1.1.1 Lineaarne võrrand ruumis R...............

Rohkem

Tööplaan 9. kl õpik

Tööplaan 9. kl õpik Mõttest tekstini Eesti keele ja tekstiõpetuse õpik 9. klassile Näidistööplaan Aeg Teema Põhimõisted Õppematerjal Tegevused Õppetulemus Hindamine 1. nädal I. Suhtlemine rühmas Ptk 1 Sissejuhatuseks 2. nädal

Rohkem

loogikaYL_netis_2018_NAIDISED.indd

loogikaYL_netis_2018_NAIDISED.indd . Lihtne nagu AB Igas reas ja veerus peavad tähed A, B ja esinema vaid korra. Väljaspool ruudustikku antud tähed näitavad, mis täht on selles suunas esimene. Vastuseks kirjutage ringidesse sattuvad tähed

Rohkem

Microsoft Word - essee_CVE ___KASVANDIK_MARKKO.docx

Microsoft Word - essee_CVE ___KASVANDIK_MARKKO.docx Tartu Ülikool CVE-2013-7040 Referaat aines Andmeturve Autor: Markko Kasvandik Juhendaja : Meelis Roos Tartu 2015 1.CVE 2013 7040 olemus. CVE 2013 7040 sisu seisneb krüptograafilises nõrkuses. Turvaaugu

Rohkem

(10. kl. I kursus, Teisendamine, kiirusega, kesk.kiirusega \374lesanded)

(10. kl. I kursus, Teisendamine, kiirusega, kesk.kiirusega  \374lesanded) TEISENDAMINE Koostanud: Janno Puks 1. Massiühikute teisendamine Eesmärk: vajalik osata teisendada tonne, kilogramme, gramme ja milligramme. Teisenda antud massiühikud etteantud ühikusse: a) 0,25 t = kg

Rohkem

Hoia oma arvuti turvaline ja kiire 1.Leia start nupust alustades Juhtpaneel 2.Juhtpaneeli aadressiribalt leia Kõik juhtpaneeli üksused 3.Avanenud tööa

Hoia oma arvuti turvaline ja kiire 1.Leia start nupust alustades Juhtpaneel 2.Juhtpaneeli aadressiribalt leia Kõik juhtpaneeli üksused 3.Avanenud tööa Hoia oma arvuti turvaline ja kiire 1.Leia start nupust alustades Juhtpaneel 2.Juhtpaneeli aadressiribalt leia Kõik juhtpaneeli üksused 3.Avanenud tööaknas leia Windows Update 4.Lase arvutil kontrollida

Rohkem

Operatsioonisüsteemide ehitus

Operatsioonisüsteemide ehitus Lõimed Ülevaade Lõime mõiste Lõimede mudelid Probleemid lõimedega seoses Pthreads Solarise lõimed Windows 2000 lõimed Linuxi lõimed Java lõimed VARMO VENE & MEELIS ROOS 2 Ühe- ja mitmelõimelised protsessid

Rohkem

Microsoft Word - requirements.doc

Microsoft Word - requirements.doc Dokumendi ajalugu: Versioon Kuupäev Tegevus Autor 1.0 04.03.2008 Dokumendi loomine Madis Abel 1.1 09.03.2008 Kasutuslugude loomine Madis Abel 1.2 12.03.2008 Kasutuslugude täiendused Andres Kalle 1.3 13.03.2008

Rohkem

Saksa keele riigieksamit asendavate eksamite tulemuste lühianalüüs Ülevaade saksa keele riigieksamit asendavatest eksamitest Saksa keele riigi

Saksa keele riigieksamit asendavate eksamite tulemuste lühianalüüs Ülevaade saksa keele riigieksamit asendavatest eksamitest Saksa keele riigi Saksa keele riigieksamit asendavate eksamite tulemuste lühianalüüs 2014 1. Ülevaade saksa keele riigieksamit asendavatest eksamitest Saksa keele riigieksam on alates 2014. a asendatud Goethe-Zertifikat

Rohkem

1. AKE Ajalise keerukuse empiiriline hindamine

1. AKE Ajalise keerukuse empiiriline hindamine http://kodu.ut.ee/~kiho/ads/praktikum/ 4. PSK Paisksalvestus. Loendamine Mõisteid Paisktabel (Hashtable, HashMap) Paisktabeli kasutamine loendamisülesannetes Paiskfunktsioon, kollisoonid (põrked) Praktikumitööd

Rohkem

G OSA A VARIANT RESPONDENDILE ISE TÄITMISEKS

G OSA A VARIANT RESPONDENDILE ISE TÄITMISEKS G OSA A VARIANT RESPONDENDILE ISE TÄITMISEKS GS1 Järgnevalt on kirjeldatud lühidalt mõningaid inimesi. Palun lugege iga kirjeldust ja märkige igale reale, kuivõrd Teie see inimene on. Väga Minu Mõnevõrra

Rohkem