1 Definice problému a popis sekvenčního algoritmu
|
|
- Alžběta Urbanová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Semestrální projekt X36PAR 2008/2009: Paralelní algoritmus pro řešení problému Marek Handl. ročník, obor výpočetní technika K336 FEL ČVUT, Karlovo nám. 13, Praha 2 May 17, Definice problému a popis sekvenčního algoritmu MOT - Uspořádání elektromagnetů v motoru Vstupní data n = přirozené číslo, n >= 1 M[1..n] = množina n přirozených čísel představující indukčnosti elektromagnetů P [1..n] = množina n úhlů v polárních souřadnicích elektromagnetů na jednotkové kružnici (v radiánech) Zadání Naleznete usporadani elektromagnetu v motoru, jehoz stator tvori jednotkovou kruznici osazenou magnety na souradnicich p 1,..,p n s indukci m 1,..,m n tak, aby osa jeho rotoru co nejmene hazela. Uvedeny problem muzeme vyjadrit matematicky jako nalezeni permutaci poradi hmotnych bodu (vsech n bodu rozmistenych na jednotkove kruznici na pozicich P) tak, aby vychylka teziste od pocatku souradneho systemu (0,0) byla minimalni. Vzorec pro polohu teziste T(x,y): x = n i=1 m i x i y = n i=1 m i y i Výstup Přiřazení hodnot indukčnosti k jednotlivým úhlům tak, aby osa byla co nejblíže středu. Řešení Body, kam lze umístit magnety jsou pevně dány - formou úhlů. Hledají se tedy permutace množiny indukčností. Metodou hrubé síly jsou zkoumány všechny permutace a najde se ta s nejlepším ohodnocením - vzdálenost indukčního těžiště je minimální. Program používá vlastní zásobník, který simuluje rekurzi. Výpočet vytváří a prochází strom, což představuje tvorbu permutací. Strom se prochází do hloubky. Kořen má stupeň roven počtu elektromagnetů, na každé další hladině se stupeň o jedna snižuje. Strom obsahuje dvě hladiny s uzly stupně jedna. V každém kroku algoritmu se vybere jeden uzel z vrcholu zásobníku. Pokud se jedná o uzel z nejnižší hladiny, provede se výpočet ohodnocení, jelikož permutace je již hotová, a výsledek se porovná s nejlepším dosavadním řešením. V opačném případě se na zásobník umístí následníci uzlu. Počet permutací a tedy i počet listů stromu je n!. Počet stavů a tedy i počet všech uzlů 1
2 Počet magnetů Naměřený čas [min] 9 0, , , ,283 Table 1: Naměřené časy sekvenčního programu stromu je n! n 1 k=0 k!, což se již pro malá n blíží následujícímu vztahu. pocetstavu = e n! (1) Vzhledem k faktoriální složitosti lze volit pouze malý rozsah počtu magnetů. V následující tabulce jsou uvedeny naměřené časy výpočtu sekvenčního řešení na svazku Star. Program se spouští s jedním parametrem udávajícím vstupní soubor. Je možné využít program také k vygenerování pseudonáhodného vstupního souboru, syntaxe: program soubor -g pocet magnetu. Program vypisuje výsledek na standardní výstup a také vytváří html soubor, kde je výsledek jednoduše vizualizován. 2 Popis paralelního algoritmu a jeho implementace v MPI Základní výpočet expanze uzlu je v paralelním řešení shodný s uvedeným sekvenčním algoritmem. Navíc ale přináší možnost dělení zásobníku a komunikaci mezi procesy. K dělení zásobníku byla použita technika řezání u dna. Proces si zjistí kolik mu přišlo žádostí o práci (počet označme r). Poté vypočte kolik práce reprezentuje obsah jeho zásobníku - výpočtem velikosti podstromů jednotlivých uzlů na zásobníku (viz rovnice 1). Objem práce vydělí číslem r + 1 a poté postupně odebírá uzly ze dna zásobníku, dokud se nedosáhne požadované velikosti. Z odebíraných uzlů se vytváří nový zásobník a ten se poté posílá procesu, který žádal o práci. K dělení nedochází pokud zásobník představuje již jen málo práce - udáno konstantou ve zdrojovém kódu, aktuálně je hodnota stavů. Pro přenos je zásobník kódován do human-readable formy. Jedná se o string skládající se z celých čísel oddělených mezerami. Nejprve je uveden počet uzlů v zásobníku a pak následují jednotlivé uzly. Každý uzel se převede na permutaci indukčností, přesněji na indexy do pole indukčností. Hledání dárce je řešeno individuálním čítačem každého procesu. Ukončení výpočtu se provádí pomocí algoritmu pro distribuované ukončení výpočtu (ADUV), které využívá dvojbarevného peška. Základní popis běhu programu. Root proces začne s výpočtem hned od začátku. Ostatní procesy pošlou root procesu žádost o práci. Jakmile má root proces alespoň n uzlů na zásobníku, rozdělí ho a odešle žadatelům. Pak počítají všechny procesy stejně - provádějí expanze stavů a po každých 1000 (číslo je nastavitelné pomocí konstanty ve zdrojovém kódu) iteracích kontrolují, jestli jim nepřišly nějaké zprávy. Existují tyto druhy zpráv - žádost o práci, práce od jiného procesu, neposkytnutí práce od jiného procesu, pešek a ukončení výpočtu. Proces žádá o práci, pokud již nemá další stavy na zásobníku. Pokud mu přijde práce od jiného procesu, uloží ji na svůj zásobník a začne znovu se standardní 2
3 Sekvenční čas: 2, min Počet procesů Naměřené časy v minutách InfiniBand 1,979 0,972 0,493 0,329 0,169 Ethernet 1,99 0,978 0,492 0,378 0,216 Zrychlení InfiniBand 1,263 2,72,071 7,99 14,793 Ethernet 1,23 2,6,081 6,614 11,74 Table 2: Měření 1-11 magnetů Sekvenční čas: 2, min Počet procesů Naměřené časy v minutách InfiniBand 1,979 0,97 0,488 0,328 0,168 Ethernet 1,966 0,978 0,490 0,329 0,168 Zrychlení InfiniBand 1,263 2,64,123 7,622 14,881 Ethernet 1,272 2,6,102 7,99 14,881 Table 3: Měření 2-11 magnetů expanzí. Pokud obdrží zprávu se zamítnutím poskytnutí práce, ptá se dalšího procesu, ale každého procesu se ptá v řadě nejvýše jednou. Pokud root proces obdrží v řadě zamítnutí od každého procesu (aniž by mezitím obdržel práci), vyšle peška. Po zpracování všech stavů (a korektním oběhu peška), vyšle root proces všem ostatním zprávu o ukončení výpočtu. Poté se nalezne nejlepší řešení pomocí funkce MPI Reduce. Pokud nejlepší řešení nevlastní root proces, požádá o něj a bude mu zasláno. Pak již dojde jen k výpisu řešení a program končí. Program se spouští s jedním parametrem udávajícím vstupní soubor. Pro paralelní výpočet na svazku Star je nutno použít Sun Grid Engine. Každý proces má svůj výstupní soubor s názvem C processi, kde C je počet procesů použitých k výpočtu a I je číslo procesu z pohledu MPI. Co všechno se zapisuje do výstupních souborů, lze nastavit pomocí konstant ve zdrojovém kódu. Standardně je také vytvořen jeden html soubor s vizualizací řešení a popisem instance. 3 Naměřené výsledky a vyhodnocení Výsledky měření jsou uvedeny v tabulkách 2, 3 a 4. Jsou vždy uvedeny naměřené časy řešení instance a vypočtené hodnoty paralelního zrychlení. Zrychlení je také graficky znázorněno v grafech 1, 2 a 3. Z důvodu faktoriální složitosti jsou rozumně měřitelné jen instance velikosti 11 a 12 magnetů. 3.1 Vyhodnocení V prvním měření byl znatelný rozdíl mezi časy naměřenými s použitím sítě InfiniBand a Ethernet. V dalších měřeních je tento rozdíl již nepatrný. I z povahy problému lze usu- 3
4 2 InfiniBand Ethernet Linear 20 1 zrychleni pocet procesu Figure 1: Měření 1 - paralelní zrychlení Sekvenční čas: 32,283 min Počet procesů Naměřené časy v minutách InfiniBand 2,163 12,473 6,247 4,177 2,093 Ethernet 24,96 12,63 6,27 4,163 2,091 Zrychlení InfiniBand 1,283 2,88,168 7,729 1,424 Ethernet 1,293 2,70,14 7,7 1,439 Table 4: Měření 3-12 magnetů zovat, že rozdíl mezi těmito sítěmi by měl být minimální, protože ke komunikaci dochází málo a přenášejí se jen malá data - typicky jednotky uzlů na zásobníku. Výsledky prvního měření s použitím Ethernetu tedy byly pravděpodobně ovlivněny momentálním stavem systému - vytížení procesorů a komunikačních sítí způsobené událostmi mimo rozsah testovaného programu. Zrychlení je až na konstantu lineární. Tato konstanta je přibližně rovna 1, a bylo vypozorováno, že je způsobena větší složitostí a méně efektivním kódem paralelního řešení. Pokud se srovná čas dosažený sekvenčním řešením a čas paralelního řešení běžící jen na jednom procesu, dospějeme ke stejné hodnotě konstanty. Hodnotu konstanty by bylo pravděpodobně možné snížit optimalizací kódu a překladu. 3.2 Závěr Zadaný problém uspořádání elektromotoru lze dobře paralelizovat, jelikož stavový prostor je pravidelný a lze na něj pohlížet jako na strom. Neexistují tu tedy cykly a výpočty jednotlivých procesů jsou na sobě nezávislé. Z těchto důvodů a také díky faktoriální složitosti je problém dobře škálovatelný. 4
5 2 InfiniBand Ethernet Linear 20 1 zrychleni pocet procesu Figure 2: Měření 2 - paralelní zrychlení Použité algoritmy dělení zásobníku a hledání dárce jsou jednoduché, ale funkční a pro daný problém postačující. Komunikace mezi procesy probíhá pomocí krátkých zpráv, jelikož je vždy potřeba přenášet jen malé množství dat. Ideální stav nastává pokud se počet procesorů rovná počtu magnetů. V tomto případě root proces provede jednu expanzi a může všem ostatním procesům rozeslat po jednom uzlu. Každý proces poté prohledává stejně velké stavový prostor. Za předpokladu, že procesy běží stejně rychle, skončí všechny ve stejnou chvíli a po oběhnutí peška již není třeba žádné další komunikace. V obecném případě samozřejmě procesy skončí v jiný čas a je možné, že budou žádat a dostávat práci od jiných procesů. Jakákoli taková akce však snižuje efektivitu. Stupeň paralelizmu se empiricky nepodařilo zjistit. Daný problém díky své pravidelnosti a předvídatelnosti výpočtu lze velmi dobře paralelizovat. Lze předpokládat, že stupeň paralelizmu je i pro použitá n velmi vysoký, určitě alespoň v řádu stovek. Nicméně k měření bylo možno použít jen 24 procesů. Pro stanovení meze, kdy rozklad výpočtu na více procesů přestává být výhodný je nutná znalost systému. Je třeba mít změřeno rychlost provádění výpočtu a rychlost přenosové sítě. Komunikace je obecně časově náročná operace, a proto se nevyplatí posílat malé množství práce. Program byl pro potřeby měření odhadem nastaven, aby posílal práci jen pokud představuje více jak stavů a toto nastavení se osvědčilo. 4 Literatura Paralelní systémy a algoritmy, Prof. Ing. Pavel Tvrdík, CSc., skripta, ČVUT 2006 Stránky předmětu X36PAR
6 2 InfiniBand Ethernet Linear 20 1 zrychleni pocet procesu Figure 3: Měření 3 - paralelní zrychlení 6
3. úloha - problém batohu metodami branch & bound, dynamické programování, heuristika s testem
ČVUT FEL X36PAA - Problémy a algoritmy 3. úloha - problém batohu metodami branch & bound, dynamické programování, heuristika s testem Jméno: Marek Handl Datum: 1. 1. 2009 Cvičení: Pondělí 9:00 Zadání Naprogramujte
VíceProhledávání do šířky = algoritmus vlny
Prohledávání do šířky = algoritmus vlny - souběžně zkoušet všechny možné varianty pokračování výpočtu, dokud nenajdeme řešení úlohy průchod stromem všech možných cest výpočtu do šířky, po vrstvách (v každé
VíceStromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy
Stromy úvod Stromy Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy Neorientovaný strom Orientovaný strom Kořenový orientovaný
VíceStromy, haldy, prioritní fronty
Stromy, haldy, prioritní fronty prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačů FEL České vysoké učení technické DSA, ZS 2008/9, Přednáška 6 http://service.felk.cvut.cz/courses/x36dsa/ prof. Pavel Tvrdík
VíceCvičení předmětu MI-PAR P. Tvrdík, I. Šimeček, M. Šoch
Cvičení předmětu MI-PAR P. Tvrdík, I. Šimeček, M. Šoch pavel.tvrdik,xsimecek,soch@fit.cvut.cz Katedra počítačových systémů FIT České vysoké učení technické v Praze 2011 MI-PAR, ZS2011/12, Cv.1-6 Příprava
VíceDatové struktury 2: Rozptylovací tabulky
Datové struktury 2: Rozptylovací tabulky prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy
VíceDynamické programování
Dynamické programování prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA)
VíceAlgoritmy výpočetní geometrie
Algoritmy výpočetní geometrie prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA)
VíceAlgoritmizace Dynamické programování. Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010
Dynamické programování Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010 Rozděl a panuj (divide-and-conquer) Rozděl (Divide): Rozděl problém na několik podproblémů tak, aby tyto podproblémy odpovídaly původnímu
VíceČVUT FEL X36PAA - Problémy a algoritmy. 4. úloha - Experimentální hodnocení algoritmů pro řešení problému batohu
ČVUT FEL X36PAA - Problémy a algoritmy 4. úloha - Experimentální hodnocení algoritmů pro řešení problému batohu Jméno: Marek Handl Datum: 3. 2. 29 Cvičení: Pondělí 9: Zadání Prozkoumejte citlivost metod
Více4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace
4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace algoritmů Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Ústav informatiky a umělé inteligence Fakulta aplikované informatiky UTB Zĺın Paralelní procesy a programování, Zĺın, 26.
VíceZáklady umělé inteligence
Základy umělé inteligence Automatické řešení úloh Základy umělé inteligence - prohledávání. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Formalizace úlohy UI chápe řešení úloh jako proces hledání řešení v
VíceAlgoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Grafové úlohy Daniela Szturcová Tento
VíceObsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest
Obsah prezentace Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest 1 Základní pojmy Vrchol grafu: {množina V} Je to styčná vazba v grafu, nazývá se též uzlem, prvkem
VíceZákladní datové struktury III: Stromy, haldy
Základní datové struktury III: Stromy, haldy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní
VíceElektronická dokumentace - LATEX. Maticové operace
Elektronická dokumentace - LATEX Maticové operace 29.listopadu 2009 Luděk Bordovský (bor0022) Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB-TU Ostrava Uživatelská příručka 1 Obsah 1 Úvod 3 2 Ovládání 3 3 Operace
VíceNP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze
NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 13 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do
VíceAdresní vyhledávání (přímý přístup, zřetězené a otevřené rozptylování, rozptylovací funkce)
13. Metody vyhledávání. Adresní vyhledávání (přímý přístup, zřetězené a otevřené rozptylování, rozptylovací funkce). Asociativní vyhledávání (sekvenční, binárním půlením, interpolační, binární vyhledávací
VíceČasová a prostorová složitost algoritmů
.. Časová a prostorová složitost algoritmů Programovací techniky doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Hodnocení algoritmů Programovací techniky Časová a prostorová
VíceMATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY
MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické
VíceÚvod do teorie grafů
Úvod do teorie grafů Neorientovaný graf G = (V,E,I) V množina uzlů (vrcholů) - vertices E množina hran - edges I incidence incidence je zobrazení, buď: funkce: I: E V x V relace: I E V V incidence přiřadí
VíceV každém kroku se a + b zmenší o min(a, b), tedy vždy alespoň o 1. Jestliže jsme na začátku dostali 2
Euklidův algoritmus Doprovodný materiál pro cvičení Programování I. NPRM044 Autor: Markéta Popelová Datum: 31.10.2010 Euklidův algoritmus verze 1.0 Zadání: Určete největšího společného dělitele dvou zadaných
VíceKybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11
Kybernetika a umělá inteligence, cvičení 10/11 Program 1. seminární cvičení: základní typy klasifikátorů a jejich princip 2. počítačové cvičení: procvičení na problému rozpoznávání číslic... body za aktivitu
Více5. Pro jednu pružinu změřte závislost stupně vazby na vzdálenosti zavěšení pružiny od uložení
1 Pracovní úkoly 1. Změřte dobu kmitu T 0 dvou stejných nevázaných fyzických kyvadel.. Změřte doby kmitů T i dvou stejných fyzických kyvadel vázaných slabou pružnou vazbou vypouštěných z klidu při počátečních
VíceInterpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA VYŠŠÍ GEODÉZIE název předmětu úloha/zadání název úlohy Vyšší geodézie 1 2/3 GPS - Výpočet drah družic školní rok
VíceTřída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost.
VAS - Přednáška 9 Úvod ke kursu. Složitost algoritmu. Model RAM. Odhady složitosti. Metoda rozděl a panuj. Greedy algoritmy. Metoda dynamického programování. Problémy, třídy složitosti problémů, horní
VíceZákladní komunikační operace
Základní komunikační operace Úvod Operace send a recieve Blokující a neblokující posílání zpráv Blokující posílání zpráv Neblokující posílání zpráv One-to-all broadcast/all-to-one reduction All-to-all
VíceCvičení MI-PRC I. Šimeček
Cvičení MI-PRC I. Šimeček xsimecek@fit.cvut.cz Katedra počítačových systémů FIT České vysoké učení technické v Praze Ivan Šimeček, 2011 MI-PRC, LS2010/11, Cv.1-6 Příprava studijního programu Informatika
VíceAlgoritmus pro hledání nejkratší cesty orientovaným grafem
1.1 Úvod Algoritmus pro hledání nejkratší cesty orientovaným grafem Naprogramoval jsem v Matlabu funkci, která dokáže určit nejkratší cestu v orientovaném grafu mezi libovolnými dvěma vrcholy. Nastudoval
VíceNumerická stabilita algoritmů
Numerická stabilita algoritmů Petr Tichý 9. října 2013 1 Numerická stabilita algoritmů Pravidla v konečné aritmetice Pro počítání v konečné aritmetice počítače platí určitá pravidla, která jsou důležitá
Více1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10
Úlohy- 2.cvičení 1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 2. Převeďte dané desetinné číslo do dvojkové soustavy (DEC -> BIN): a) 0,8125 10 b) 0,35 10
VíceZáklady algoritmizace, návrh algoritmu
Základy algoritmizace, návrh algoritmu Algoritmus Předpoklady automatického výpočtu: předem stanovit (rozmyslet) přesný postup během opakovaného provádění postupu již nepřemýšlet a postupovat mechanicky
VíceTGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 31. března 2015 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující
VíceMartin Milata, <256615@mail.muni.cz> 27.11.2007. Pokud je alespoň jeden rozměr čokolády sudý (s výjimkou tabulky velikosti 1x2, která už je od
IB000 Lámání čokolády Martin Milata, 27.11.2007 1 Čokoláda s alespoň jedním sudým rozměrem Pokud je alespoň jeden rozměr čokolády sudý (s výjimkou tabulky velikosti 1x2, která už
Více2. úkol MI-PAA. Jan Jůna (junajan) 3.11.2013
2. úkol MI-PAA Jan Jůna (junajan) 3.11.2013 Specifikaci úlohy Problém batohu je jedním z nejjednodušších NP-těžkých problémů. V literatuře najdeme množství jeho variant, které mají obecně různé nároky
VíceAplikace metody BDDC
Aplikace metody BDDC v problémech pružnosti P. Burda, M. Čertíková, E. Neumanová, J. Šístek A. Damašek, J. Novotný FS ČVUT, ÚT AVČR 14.9.2006 / SAMO 06 (FS ČVUT, ÚT AVČR) 14.9.2006 / SAMO 06 1 / 46 Osnova
VíceK OZA SE PASE NA POLOVINĚ ZAHRADY Zadání úlohy
Koza se pase na polovině zahrady, Jaroslav eichl, 011 K OZA E PAE NA POLOVINĚ ZAHADY Zadání úlohy Zahrada kruhového tvaru má poloměr r = 10 m. Do zahrady umístíme kozu, kterou přivážeme provazem ke kolíku
VíceVýroková a predikátová logika - II
Výroková a predikátová logika - II Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - II ZS 2015/2016 1 / 18 Základní syntax Jazyk Výroková logika je logikou
VíceVzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9.
Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9. Školní rok 2013/2014 Mgr. Lenka Mateová Kapitola Téma (Učivo) Znalosti a dovednosti (výstup)
VícePřerušovací systém s prioritním řetězem
Přerušovací systém s prioritním řetězem Doplňující text pro přednášky z POT Úvod Přerušovací systém mikropočítače může být koncipován několika způsoby. Jednou z možností je přerušovací systém s prioritním
VíceStatic Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems
Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems O. Medek 1, J. Kruis 2, Z. Bittnar 2, P. Tvrdík 1 1 Katedra počítačů České vysoké učení technické, Praha 2 Katedra stavební mechaniky
VíceZákladní škola Moravský Beroun, okres Olomouc
Charakteristika vyučovacího předmětu matematika Vyučovací předmět má časovou dotaci čtyři hodiny týdně v prvním ročníku, pět hodin týdně ve druhém až pátém ročníku, pět hodin týdně v šestém ročníku a čtyři
Více5 Rekurze a zásobník. Rekurzivní volání metody
5 Rekurze a zásobník Při volání metody z metody main() se do zásobníku uloží aktivační záznam obsahující - parametry - návratovou adresu, tedy adresu, kde bude program pokračovat v metodě main () po skončení
VíceHledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012 Opakování rovnice přímky Úloha: Určete rovnici přímky procházející body A[a, f(a)] a B[b, f(b)], kde f je funkce spojitá
VíceAlgoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Datové struktury Daniela Szturcová
VíceZpráva o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách dle Vyhlášky MŠMT č. 343/2002 a její změně 276/2004 Sb.
Zpráva o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách dle Vyhlášky MŠMT č. 343/2002 a její změně 276/2004 Sb. 1. Informace o přijímacích zkouškách Studijní program: Informatika navazující magisterský
VíceMatematika. 6. ročník. Číslo a proměnná. desetinná čísla (využití LEGO EV3) číselný výraz. zaokrouhlování desetinných čísel. (využití LEGO EV3)
list 1 / 8 M časová dotace: 4 hod / týden Matematika 6. ročník (M 9 1 01) (M 9 1 02) (M 9 1 03) provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; čte, zapíše, porovná desetinná čísla a zobrazí
VíceAlgoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Datové struktury Daniela Szturcová
VíceDynamické datové struktury I.
Dynamické datové struktury I. Seznam. Fronta. Zásobník. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz
VíceKomplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice
VíceVyučovací předmět: Matematika Ročník: 7.
Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 7. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo I. čtvrtletí 40 hodin Opakování učiva z 6. ročníku (14) Přesahy a vazby, průřezová témata v oboru
VíceTéma: Arkanoid. X36SOJ Strojově orientované jazyky Semestrální práce. Vypracoval: Marek Handl Datum: červen 2006
Vypracoval: Marek Handl Datum: červen 2006 X36SOJ Strojově orientované jazyky Semestrální práce Téma: Arkanoid Úvod Program je verzí klasické hry Arkanoid. Na herní ploše jsou rozloženy kostičky, které
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
Více8 Přednáška z
8 Přednáška z 3 12 2003 Problém minimální kostry: Dostaneme souvislý graf G = (V, E), w : E R + Našim úkolem je nalézt strom (V, E ) tak, aby výraz e E w(e) nabýval minimální hodnoty Řešení - Hladový (greedy)
VíceGymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Cvičení z matematiky algebra (CZMa) Systematizace a prohloubení učiva matematiky: Číselné obory, Algebraické výrazy, Rovnice, Funkce, Posloupnosti, Diferenciální
Více4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů
4EK311 Operační výzkum 5. Teorie grafů 5. Teorie grafů definice grafu Graf G = uspořádaná dvojice (V, E), kde V označuje množinu n uzlů u 1, u 2,, u n (u i, i = 1, 2,, n) a E označuje množinu hran h ij,
VíceZákladní škola Náchod Plhov: ŠVP Klíče k životu
VZDĚLÁVACÍ OBLAST: VZDĚLÁVACÍ OBOR: PŘEDMĚT: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE MATEMATIKA MATEMATIKA 5. ROČNÍK Téma, učivo Rozvíjené kompetence, očekávané výstupy Mezipředmětové vztahy Opakování a aktivizace
VíceSemestrální práce z předmětu Pravděpodobnost, statistika a teorie informace
České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Semestrální práce z předmětu Pravděpodobnost, statistika a teorie informace Životnost LED diod Autor: Joel Matějka Praha, 2012 Obsah 1 Úvod
VíceIB109 Návrh a implementace paralelních systémů. Analytický model paralelních programů. RNDr. Jiří Barnat, Ph.D.
IB109 Návrh a implementace paralelních systémů Analytický model paralelních programů RNDr. Jiří Barnat, Ph.D. Analytický model paralelních programů B109 Návrh a implementace paralelních systémů: Analytický
VíceStátnice odborné č. 20
Státnice odborné č. 20 Shlukování dat Shlukování dat. Metoda k-středů, hierarchické (aglomerativní) shlukování, Kohonenova mapa SOM Shlukování dat Shluková analýza je snaha o seskupení objektů do skupin
VíceTGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky
TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 28. března 2017 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující
VíceMgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel
Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014 1. Obor reálných čísel - obor přirozených, celých, racionálních a reálných čísel - vlastnosti operací (sčítání, odčítání, násobení, dělení) -
VíceTEMATICKÝ PLÁN. září říjen
TEMATICKÝ PLÁN Předmět: MATEMATIKA Literatura: Matematika doc. RNDr. Oldřich Odvárko, DrSc., doc. RNDr. Jiří Kadleček, CSc Matematicko fyzikální tabulky pro základní školy UČIVO - ARITMETIKA: 1. Rozšířené
VíceKapitola 2: Analýza lineárních obvodů metodou admitanční matice
Kapitola 2: Analýza lineárních obvodů metodou admitanční matice Admitanční matice, pokud existuje, nese veškeré vlastnosti obvodu. Řešení lineárního obvodu je potom matematický problém.ten spočívá jen
Více13 Měření na sériovém rezonančním obvodu
13 13.1 Zadání 1) Změřte hodnotu indukčnosti cívky a kapacity kondenzátoru RC můstkem, z naměřených hodnot vypočítej rezonanční kmitočet. 2) Generátorem nastavujte frekvenci v rozsahu od 0,1 * f REZ do
Více1 Nejkratší cesta grafem
Bakalářské zkoušky (příklady otázek) podzim 2014 1 Nejkratší cesta grafem 1. Uvažujte graf s kladným ohodnocením hran (délka). Definujte formálně problém hledání nejkratší cesty mezi dvěma uzly tohoto
VíceStromy. Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol.
Stromy Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol., 2018, B6B36DSA 01/2018, Lekce 9 https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b6b36dsa/start
Více3. Vypočítejte chybu, které se dopouštíte idealizací reálného kyvadla v rámci modelu kyvadla matematického.
Pracovní úkoly. Změřte místní tíhové zrychlení g metodou reverzního kyvadla. 2. Změřte místní tíhové zrychlení g metodou matematického kyvadla. 3. Vypočítejte chybu, které se dopouštíte idealizací reálného
VícePokyny k hodnocení MATEMATIKA
ILUSTRAČNÍ TEST MAIZD4C0T0 Pokyny k hodnocení MATEMATIKA Pokyny k hodnocení úlohy Vyznačte na číselné ose obraz čísla 0,6. 0,6 3 apod. NEDOSTATEČNÉ ŘEŠENÍ Chybně vyznačený obraz, resp. není zřejmé, kde
VícePraktické využití Mathematica CalcCenter. Ing. Petr Kubín, Ph.D. xkubin@fel.cvut.cz www.powerwiki.cz Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL
Praktické využití Mathematica CalcCenter Ing. Petr Kubín, Ph.D. xkubin@fel.cvut.cz www.powerwiki.cz Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL Obsah Popis Pojetí Vlastnosti Obecná charakteristika Ovladače
VíceSložitost Filip Hlásek
Složitost Filip Hlásek Abstrakt. Příspěvek popisuje dva základní koncepty teoretické informatiky, Turingovy stroje a složitost. Kromě definic důležitých pojmů uvádí také několik souvisejících tvrzení,
VícePředpokládané znalosti žáka 1. stupeň:
Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje
VíceVoronoiův diagram. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta
12 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info Definice V( P) nad množinou bodů P { p v rovině 1,
VíceAutomatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011
Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 Najít, implementovat, ověřit a do praxe
Více10. Složitost a výkon
Jiří Vokřínek, 2016 B6B36ZAL - Přednáška 10 1 Základy algoritmizace 10. Složitost a výkon doc. Ing. Jiří Vokřínek, Ph.D. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Jiří
VíceRekurzivní algoritmy
Rekurzivní algoritmy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA) ZS
VíceVyučovací předmět: CVIČENÍ Z MATEMATIKY. A. Charakteristika vyučovacího předmětu.
Vyučovací předmět: CVIČENÍ Z MATEMATIKY A. Charakteristika vyučovacího předmětu. a) Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu Základem vzdělávacího obsahu předmětu Cvičení z matematiky je vzdělávací
Více4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy
Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA 4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy Karpova redukce
VíceVýroková a predikátová logika - III
Výroková a predikátová logika - III Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - III ZS 2017/2018 1 / 16 2-SAT 2-SAT Výrok je v k-cnf, je-li v CNF a
VíceElegantní algoritmus pro konstrukci sufixových polí
Elegantní algoritmus pro konstrukci sufixových polí 22.10.2014 Zadání Obsah Zadání... 3 Definice... 3 Analýza problému... 4 Jednotlivé algoritmy... 4 Algoritmus SA1... 4 Algoritmus SA2... 5 Algoritmus
VíceMenu =Prijimace
Technická informace Galaxy Flex v.3 komunikace na PCO/SMS Verze 1.01 Následující technická informace ukazuje způsob nastavení a možnosti komunikace ústředny Galaxy Flex 3 na podrobném popisu jednoho z
VíceDistribuované algoritmy - přehled. Přednášky z Distribuovaných systémů Ing. Jiří Ledvina, CSc.
Distribuované algoritmy - přehled Přednášky z Distribuovaných systémů Ing. Jiří Ledvina, CSc. Distribuované vzájemné vyloučení Základní rozdělení Centralizované metody (sequencer) Decentralizované metody
VíceSoftware pro vzdálenou laboratoř
Software pro vzdálenou laboratoř Autor: Vladimír Hamada, Petr Sadovský Typ: Software Rok: 2012 Samostatnou část vzdálených laboratoří tvoří programové vybavené, které je oživuje HW část vzdáleného experimentu
VíceDatový typ prioritní fronta Semestrální práce z předmětu 36PT
Datový typ prioritní fronta Semestrální práce z předmětu 36PT Martin Tůma Cvičení 113, Út 18:00 22. května 2004 Specifikace problému Často potřebujeme přístup k informacím, tak aby tyto byly seřazeny podle
VíceSoustavy linea rnı ch rovnic
[1] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení a) soustavy, 10, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l.
VíceIterační výpočty. Dokumentace k projektu č. 2 do IZP. 24. listopadu 2004
Dokumentace k projektu č. 2 do IZP Iterační výpočty 24. listopadu 2004 Autor: Kamil Dudka, xdudka00@stud.fit.vutbr.cz Fakulta Informačních Technologií Vysoké Učení Technické v Brně Obsah 1. Úvod...3 2.
VícePokročilé haldy. prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010
Pokročilé haldy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (I-EFA) ZS 2010/11,
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA VYŠŠÍ GEODÉZIE název předmětu úloha/zadání název úlohy Geodetická astronomie 3/6 Aplikace keplerovského pohybu
VíceŘešení: PŘENESVĚŽ (N, A, B, C) = přenes N disků z A na B pomocí C
Hanojské věže - 3 kolíky A, B, C - na A je N disků různé velikosti, seřazené od největšího (dole) k nejmenšímu (nahoře) - kolíky B a C jsou prázdné - úkol: přenést všechny disky z A na B, mohou se odkládat
Více6. Tahy / Kostry / Nejkratší cesty
6. Tahy / Kostry / Nejkratší cesty BI-EP2 Efektivní programování 2 LS 2017/2018 Ing. Martin Kačer, Ph.D. 2011-18 Martin Kačer Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké
VíceUžití systému Matlab při optimalizaci intenzity tepelného záření na povrchu formy
Užití systému Matlab při optimalizaci intenzity tepelného záření na povrchu formy Radek Srb 1) Jaroslav Mlýnek 2) 1) Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií 2) Fakulta přírodovědně-humanitní
VíceVyvažování a rotace v BVS, všude se předpokládá AVL strom
Vyvažování a rotace v BVS, všude se předpokládá AVL strom 1. Jednoduchá levá rotace v uzlu u má operační složitost a) závislou na výšce levého podstromu uzlu u b) mezi O(1) a Θ(n) c) závislou na hloubce
Více= - rovnost dvou výrazů, za x můžeme dosazovat různá čísla, tím měníme
- FUNKCE A ROVNICE Následující základní znalosti je nezbytně nutné umět od okamžiku probrání až do konce kapitoly (většinou do napsání čtvrtletní písemné práce, na výjimky z tohoto pravidla bude upozorněno).
VíceDijkstrův algoritmus
Dijkstrův algoritmus Hledání nejkratší cesty v nezáporně hranově ohodnoceném grafu Necht je dán orientovaný graf G = (V, H) a funkce, která každé hraně h = (u, v) H přiřadí nezáporné reálné číslo označované
VíceNPRG030 Programování I 3/2 Z --- NPRG031 Programování II --- 2/2 Z, Zk
NPRG030 Programování I 3/2 Z --- NPRG031 Programování II --- 2/2 Z, Zk Pavel Töpfer Katedra softwaru a výuky informatiky MFF UK MFF Malostranské nám., 4. patro, pracovna 404 pavel.topfer@mff.cuni.cz http://ksvi.mff.cuni.cz/~topfer
VíceTabulkový procesor. Základní rysy
Tabulkový procesor Tabulkový procesor je počítačový program zpracovávající data uložená v buňkách tabulky. Program umožňuje použití vzorců pro práci s daty a zobrazuje výsledné hodnoty podle vstupních
VíceÚvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška desátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle R. Bělohlávek, V. Vychodil: Diskrétní matematika 2, http://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/dm2.pdf P. Martinek: Základy teoretické informatiky,
VíceANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,
VíceALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK)
ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) Strom / tree uzel, vrchol / node, vertex hrana / edge vnitřní uzel
Více