Temaer i dag. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Histogrammer. INF 2310 Digital bildebehandling
|
|
- Annette Lorentzen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsforer Stdrdser v lder ed leær trsfor Ikke-leære, retrske trsforer Pesu: K DIP Neste uke: Hstorserte oersjoer o lokle råtoetrsforer Hvord edre kotrste et lde?? Hstorer E dskret fuksjo so vser tll åler efor so oftest ufore tervller et dtsett V joer ed lder o får Et lde so dtsett Pksel-testeter so åler E overskt over yete tl testetee ldet K oså storer over dre retre. Mtetsk verktøyksse 3 4
2 råtoestorer Ekseel - stor tt et råtoelde ed ksler o råtoer Blde: Hstor: 3 Et stor,, er slk t: tll ksler ldet ed kselverd Des ved å å jeo lle kslee o telle råtoer V r turlvs t #ksler råtoe # ksler Pkselverd 5 6 Ekseler Ekseler II 7 8
3 4 6 8 Hvord ser storet ut? Hvord ser storet ut? Her er storet. Hvord ser ldet ut? Over 9 Norlsert stor V r t Det orlserte storet er:, k ses å so e ssyletsfordel for kselverdee Uve v tll ksler ldet M k s e del o ldet ut fr dee ssylets-tettetsfuksjoe Kuultvt stor Ekseel, kuultvt stor Hvor e ksler r råtoe dre e eller lk råtoe j? c j Norlsert kuultvt stor: j c j Ssylete for t e tlfeld ksel er dre eller lk råtoe j Hstor o kuultvt stor se fur
4 Hstorer full oløs Sklerte storer redusert oløs * Oløse storer k reduseres - for ekseel ved over fr oesu tl krkter. * Hstoret k skleres tl su eller su %. Nore er %, 5%, 3% 5%, %. Er dere edre e ore, så får dere ode krkterer. 3 4 Hstorer v ojekt-eesker Beresrtet okr storer vl oså koe tl ytte dtl ldelyse V k le storer over eesker, feks: Ojekt-størrelse: Vser fordele v størrelse å ojektee, o der rul for å sette e terskel for å kue fjere så o uvesetle ojekter fr ldet støy Ojekt-oeter: Vser fordele v ereede oeter fr vert ojekt, o der rul for å sle ruer v ojekter klsser eller clustre råtoetrsforsjo Når v vser et lde å skjere er testete kotrollert v de tlsvrede verde ldetrse V k orette e vlds-fuksjo ello de tllee so fes ldetrse, v, o de testete v øsker å skjere, v out For ett-ådslder er v out [v k være e retrsk fuksjo eller e tell Re råtoetrsforsjo, så ett o ett ksel trsforeres uve v oksler lol trsforsjo. 5 6
5 Idettets Leær vld Fure vser seee ello kselverde -ldet f o kselverde tl de se ksele utldet etter e råtoetrsforsjo. Hvs trsforsjo er e dettets, f, vl fure vse e rett lje jeo oro, ed ststll. [ f f f Leær strekk [ x, y f x, y reulerer kotrste, o lysete >: er kotrst <: dre kotrst : flytter lle råtoer våer Netver: -, xverd for ldetye 7 8 Edre lysete rtess Edre kotrste Lee tl e kostt tl lle kselverdee x, y f x, y Multlsere ver kselverd ed e fktor : x, y f x, y Hvs >, lle kselverdee øker, o ldet lr lysere Hvs <, ldet lr ørkere Hstoret flyttes o eller ed ed Mddelverde edres! f f Hvs >, kotrste øker Hvs <, kotrste ker Eks: Bruke ele testetsskle Q: Hv skjer ed ddelverde? f f 9
6 Ivertert råtoelde Fr råtoevå [f,f tl [, Der ldets etv ved å sett - o ksverde tll råtoer x, y f x, y Bldet får kke etve verder, e vldsfuksjoe r etvt ststll Edre tervllet [f, f tl å l [, E leær fr f tl : x, y [ f x, y f f f Rett lje ed ststll - /f -f f f f f f Kl etter trsfor Stdrdser v lder O x,y får verder utefor det støttede tervllet, forets so oftest kl v verdee F.eks vl et used yte lde l tvuet efor tervllet [, 55 x Heskt: Søre for t lle ldee e sere er sttstsk lke. orde Metode: Justere ddelverde o vrse tl råtoeverdee ldet ved jel v e leær råtoetrsfor Hvorfor? Fjere effekte v Døvrsjo elys Aldrseffekter ler o detektorer Akkuuler v støv å lser etc. Hvor: Produkt-seksjo dustr Mkroskoer v celler... Neste uke: K oså stdrdsere ldee ed storsesfksjo, e vl d kke eolde fore å storet 3 4
7 Mddelverde v råtoee Mddelverde v kselverdee et lde ed х ksler o råtoer k fes ete fr ldet eller fr ldets stor, evt fr orlsert stor [..., x y y x f, : der Norlsert stor Hvorfor e fordel ed det sste ltertvet? INF3 Vrs v råtoee Vrse v kselverdee et lde ed x ksler o råtoer k oså fes fr ldets stor [ [, [ x y y x f INF3 Juster v o tt -lde ed ddelverd o vrs At e leær råtoe-trsfor [ Ny ddelverd o vrs er d tt ved Dvs. /, - V k ltså vele ye o, eree o, vede [ å -ldet o få et ut-lde ed rkt o [ [ [ INF3 Ekseel : Juster v Vl eolde ddelverde, slk t, e øsker y. Beste o le [: [, INF3
8 Ekseel : Juster v o Øsker t lle ldee e sere skl se,. Beste o le [:, [ Vl v stdrdvvk At t storet tl ldet er orlfordelt N,, o t v veler /. Hv er d otlt vl v? Hvor stor ercetl lr klt? For vert lde å v fe ldets, 9 3 Ikke-leær trsfor Power-lw -trsforsjoer Lortsk skler Eks: Desel o rdrlder, Fourer-trsfor Eksoetell skler -skler Stykkevs-leær skler Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v ldet etter slke sklerer e sksse v fuksjoee o se f ot Me lderoduserede rter r et ut/oututforold so k eskrves so: s c der s er ut-testete ved e ut γ K korreres ved råtoetrsfore [ /γ eerell kotrst-ulsjo Brukervel ed ku é vrel F 3.6 DIP 3 3
9 Lortsk Eksoetell Stykkevs leær Brukersesfsert stykkevs leær for å freeve vsse tervller r ært lde sert å o kslees -te t er stt I ekselet, ku de sste 4 t eolder vsuell sfks K eyttes koresjo Ku eolde vsse t-l Effektvt å kode ære lder f.eks rulet Bt-l-odel 35 36
10 erskl Dette er et rese-tlfelle v leær trsforsjo, der lle ut-verdee settes lk for -verder f et tervll -, es lle dre ut-verder settes lk Dette r et to-vå ært ut-lde 37 Ileetsjo: Oslsteller LU Mål: Effektvsere leetsjoe Avldsfuksjoe utføres å lle ule testeter o resulttee lres e tell LUlook u tle råtoe-vlde utføres så so osl e tell Hrdwre LU-oersjoe utføres å dt-strøe ello ukoelse o dsly o te fly å rfkkortet Ioldet lde-trse edres kke Kotrstedr ved ku å edre tellverdee Softwre Utre v vldsfuksjoe for vert ksel lr yttet ut ed ekelt tellosl 38 Ileetsjo v råtoeoersjoer råtoestorer Osuer for x:wdt- for y:et- x,y*fx,y for :reylevels- [* for x:wdt- for y:et- x,y[fx,y drekte leetsjo ved ruk v LU edr v kselverdee Leær trsfor Forstå effekte v retree o Stdrdser v lder ed leær trsfor Fjerer effekte v vrsjoer vldsforold døvrsjo, le, støv etc Hvord estee o for å få øsket o Ikke-leære, retrske trsforer Lortsk, eksoetell,, stykkevs leær Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v ldet etter slke sklerer e sksse v fuksjoee o se å f ot 39 4
INF 2310 Digital bildebehandling
eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsorer t Stdrdser v lder ed leær trsor Ikke-leære, retrske trsorer Pesu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke: Hstorserte
DetaljerStandardisering av bilder med lineær transform. Ikke-lineære, parametriske transformer. og lokale gråtonetransformer INF2310
INF 3 Dtl bldebehdl Foreles 4 råtoetrsorsjoer Ole Mrus Hoel Rdl ordl@.uo.o Etter orle oler v Frtz Albretse jeo v ekseler orsd 4:5-5: Serro Loo vl det bl jeoått MALAB-ekseler v lt so blr orelest d. MALAB-ekselee
DetaljerGråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde?
INF 3 råtoe-trasforasjoer Hovedsakelg fra ka. 3.-3. DIP Hstograer Leære gråtoetrasforer Stadardserg av blder ed leær trasfor Ikke-leære, araetrske trasforer Hvorda edre kotraste et blde?? Neste uke: Hstograbaserte
DetaljerTemaer i dag. Gjennomgang av eksempler. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 2310 Digital bildebehandling
eaer da INF 3 Dtal ldeehadl FORELESNIN 4 RÅONE-RaNSFORMaSJONER Ole Marus Hoel Rdal ordal@.uo.o Foler laet av Frtz Alretse Hstoraer Leære råtoetrasorer Stadardser av lder ed leær trasor Ikke-leære, araetrske
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
eer d INF 3 Dtl ldeehndln FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretsen Hstorer Lneære råtonetrnsorer t Stndrdsern v lder ed lneær trnsor Ikke-lneære, retrske trnsorer Pensu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke:
DetaljerHva er kontrast? Gråtonehistogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Repetisjonsforelesning før midtveiseksamen INF2310 våren 2016
Hvorda edre kotraste et blde? Reetsjosforeles før dtveseksae våre 6 Osuer av foreles 4 o 5, råtoetrasforasjoer o hstoratrasforasjoer. Ole Marus Hoel Rdal 9..6 Hva er kotrast? Det er flere ule defsjoer
DetaljerKapittel 9 ALGEBRA. Hva er algebra?
Kpttel 9 ALGEBRA Hv er lger? Kpttel 9 ALGEBRA Alger Ekelt k v s t lger er å rege me okstver steet for tll. Når v løser lgger, står okstve (vlgvs for et estemt tll. Når v ruker lger tl å utlee formler eller
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
INF 30 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Albregtsen emaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske transformer
DetaljerChapter 2 - Discrete Mathematics and Its Applications. Løsningsforslag på utvalgte oppgaver
Chpter - Dscrete Mthemtcs d Its pplctos Løsgsforslg på utvlgte oppgver vstt Oppgve Gtt 7 ) E mtrse med rder og koloer er e mtrse Geerelt hr v t e m mtrse er e mtrse med m rder og koloer Uttrykket m klles
DetaljerForelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser
STAT Sttstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg + 3 Z-, t-test, test for forvetgsdfferser. Sttstsk hypotesetestg ullhypotese): ypotese so først ttt å være st *Forålet ed e test er å udersøke o dtterlet gr grulg
DetaljerGråtone-transformasjoner Hovedsakelig fra kap i DIP
INF 31 3..9 - AS Gråtone-transforasjoner Hovedsakeli fra kap. 3.1-3. i DIP Historaer Lineære råtonetransforer Standardiserin av bilder ed lineær transfor Ikke-lineære, paraetriske transforer Hvordan endre
DetaljerForelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)
STAT111 Statstkk Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 19 og 0 Regresjo og korrelasjos (II) 1. Kofdestervall (CI) og predksjostervall (PI) I uka 14, brukte v leær regresjo for å fage leær sammehege mellom Y og
DetaljerSensorveiledning ECON 1410: Internasjonal Økonomi; vår a) NORD har absolutt fortrinn i produksjonen av begge varer siden A < a og
1 Sesorveiledig ECO 1410: Itersjol Økoomi; vår 2004 ) ORD hr solutt fortri i produksjoe v egge vrer side < og < ; det rukes færre timer per ehet produsert v hver vre i ORD e i SØR. Komprtive fortri er
DetaljerSeminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3))
1 ECON 2130 2017 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3)) (1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver)
DetaljerLæringsmål og pensum. Funksjoner hittil (1) Oversikt. Læringsmål Anonyme og rekursive funksjoner Funksjoner som inn-argumenter Subfunksjoner
1 Lærigsmål og pesum TDT4105 Iformsjostekologi grukurs: Uke 44 Aoyme fuksjoer, fuksjosfuksjoer og rekursjo Lærigsmål Aoyme og rekursive fuksjoer Fuksjoer som i-rgumeter Subfuksjoer Pesum Mtlb, Chpter 10
DetaljerMakroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende:
B. Makroøkoom Oppgave: Forklar påstades hold og drøft hvlke alteratv v står overfor: Fast valutakurs, selvstedg retepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forelg på samme td. Makroøkoom Iledg Mudells trlemma
DetaljerSeminaroppgaver for uke 13
1 ECON 2130 2016 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver) La X og Y være to uavhegge
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
INF 2310 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅTONE-TRANSFORMASJONER Frtz Albregtsen 1 Temaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016
Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Lar X være kvadratprse. Har da at X N(µ, σ 2 ), med µ 30 og σ 2 2, 5 2. P (X < 30) P (X < µ) 0.5 ( X 30 P (X > 25)
Detaljerf '( x) 28x 6x 2 ( 2) x x 4(3t 2 s) 6s 2x 6(3t 2 s) 2t ln x 2ln y med bibetingelsen 2x y m. Her er m 0
Fsit obligtorisk oppgve Oppgve (9 poeg) Deriver følgede fuksjoer med hes på lle rgumeter ) f ( ) 7 f '( ) 8 6 svr: b) Svr: g ( ) ( ) ( ) g ( ) ( ) ( ) c) h( ) f ( )( ) Svr: h( ) f '( )( ) f ( ) d) Svr:
Detaljeri B maksimal b Fundamentalteoremet for lineærprogrammering Den leksikografiske metode Blands pivoteringregel MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 4 2
Lekso 4 ( k ) a ( k ) I ( k ) U ( k) B maksmal ( k ) b Sste spesaltlfelle - valg av utgåede Degeerert basstabell, degeererert pvoterg Degeerert pvoterg ka g syklsk pvoterg Eeste tlfelle der Smpleksmetode
Detaljer01. Til hvilke deler av naturen benyttes kvantefysikk som beskrivende verktøy?
Ka Kvatefykk. Tl vlke deler av ature beytte kvatefykk o bekrvede verktøy?. Nev oe etrale ateatkk-eer o går kvatefykke.. Hva kalle de eleetee Hlbert-roet o bekrver tltader tl et yte?. Hva kalle de ateatke
DetaljerSTK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon)
TK høste 9 Eksempel.5 (CO og vekst av furutrær Leær regreso varer tl avsttee..4 læreboka (med utak av stoffet om logstsk regreso Ørulf Borga Matematsk sttutt Uverstetet Oslo V vl bestemme sammehege mellom
DetaljerEcon 2130 uke 19 (HG) Inferens i enkel regresjon og diskrete modeller
Eco 3 uke 9 (HG) Iferes ekel regresjo og dskrete modeller De ekle regresjosmodelle. Resultater fra 5m og 5m for me fra EM på skøyter Heerevee 4. ( er 5m-tde og y 5m-tde sekuder for løper.) Spredgdagram
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
1 HG Revdert aprl 213 Overskt ver tester Ec 213 La θ være e ukjet parameter (ppulasjs-størrelse) e statstsk mdell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ ppulasje er ukjet. Når v setter pp
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
TMA440 Statstkk Høst 06 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Abefalt øvg 0 Løsgssksse Oppgave a Estmatore for avstade a er gjeomsttet av uavhegge detsk fordelte målger, x; a,
DetaljerLøsningsforslag Eksamen 7. august 2006 TFY4250 Atom- og molekylfysikk
Eksme TFY450 7. ugust 006 - løsigsforslg Oppgve Løsigsforslg Eksme 7. ugust 006 TFY450 Atom- og molekylfysikk. Grutilstde ψ (x hr ige ullpukter. Første eksiterte tilstd ψ (x hr ett ullpukt. Når potesilet
DetaljerDet ble orientert i plenum under eksamensdagen om følgende endringer i forhold til oppgaven:
LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN 4 MAI 007 MET00 STATISTIKK GRUNNKURS Det ble oretert pleum uder eksamesdage om følgede edrger forhold tl oppgave: Oppgave b går ut. Det vl da bl 9 oppgaver og alle oppgaver teller
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
HG Revdert aprl 2 Overskt over tester Eco 23 La θ være e ukjet parameter (populasjos-størrelse e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ populasjoe er ukjet. Når v setter
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
øsnngsforslag UNIVERSIEE I OSO Det matematsk-naturvtenskaelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Onsdag 6. jun d for eksamen : 9: 3: øsnngsforslaget er å : sder Vedlegg : Ingen llatte
DetaljerForelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk
Yushu.@hh.o Forelesg 5 og 6 Itroduksjo tl Bayesask statstkk 1. Itroduksjo Fortsatt atar v har stokastsk varabel X (X ka være stokastsk varabel vektor) kommer fra e fordelg med parametere ( ka være parameter
DetaljerKraftelektronikk (Elkraft 2 høst), Løsningsforslag til øvingssett 2, høst 2005
Krfelekronkk Elkrf hø, Lønngforlg l øvnge, hø 5 Ole-Moren Mgår HA 5 Oppgve 4 3 v voe vol - - -3-4 p p 3p 4p V v 3 3 n V [ co ] 3 3. 5 b Derom nvenelen krever ørre røm enn lgjengelge hlvleerkomponener åler,
DetaljerOppgave 1 Det er oppgitt i oppgaveteksten at estimatoren er forventningsrett, så vi vet allerede at E(ˆµ) = µ. Variansen til ˆµ er 2 2 ( )
Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Abefalt øvg Løsgssksse Oppgave Det er oppgtt oppgavetekste at estmatore er forvetgsrett, så v vet allerede at Eˆµ µ. Varase tl ˆµ er τ Varˆµ
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
1 HG Revdert aprl 217 Overskt over tester Eco 213 La være e ukjet parameter (populasjos-størrelse) e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av populasjoe er ukjet. Når v setter
DetaljerJeg har en venn. Ó j œ. # œ œ. œ œ. Ó J. œ œ. œ œ œ œ. œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ. Norsk trad. arr Mattias Ristholm. Soprano.
eg vn Norsk trd rr Mts Rstholm oprno 4 3 Ó # eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det ss 4 3 Ó eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det 6 fn nes n l t n tv Det nyt t å stre ve For d eg le v så Ó
DetaljerModeller, miljø og kritisk demokratisk kompetanse
Rnhld Hnsen Modeller, mljø o krtsk demokrtsk kompetnse Mtemtske modeller spller en etydel rolle smfunnsplnlenen, o forsknnsserte modellpronoser er med o former runnlet for detter o poltske eslutnner. Et
DetaljerPositive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004
Postve rekker Forelest: 3. Sept, 004 V skal tde utover fokusere på å teste om e rekke kovergerer, og skyve formler for summerg bakgrue. Dette er gje ford det første målet vårt er å lære hvorda v ka fe
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen august 2014
Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Y 5 PY > 53) PY 53) P ) 53 5 Φ5) 933 668 Vekte av e fylt flaske, X + Y, er e leærkombasjo av uavhegge ormalfordelte
DetaljerFormler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler
Formler og regler statstkk følge lærebok Guar Løvås: tatstkk for uversteter og høgskoler Kap. Hva er fakta om utvalget etralmål Meda: mdterste verd etter sorterg Modus: hyppgst forekommede verd Gjeomstt:
DetaljerForelesning 3 mandag den 25. august
Forelesg adag de 5 august Merkad 171 For å bevse e propossjo o heltall so volverer to eller flere varabler, er det typsk ye lettere å beytte duksjo på e av varablee e duksjo på oe av de adre Det er for
DetaljerForelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper
Olgopol Forelennger pllteor V 3 del G.B. Ahe pllteor oppdat. 5.3.3 Ekepler Telenor Mobl NetCo R Rea andre SAS lavprelkaper Charterelkaper Karaktertka Konkurrane på pr eller kvanta Satdge eller ekvenelle
DetaljerSimpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering
Lekson 3 Smpleksmetoden generell metode for å løse LP utgangspunkt: LP på standardform Intell basstabell Fase I for å skaffe ntell, brukbar løsnng løse helpeproblem hvs optmale løsnng gr brukbar løsnng
DetaljerAnalyse av sammenhenger
Kapttel 7.-7.3: Aalyse av sammeheger Korrelasjo og regresjo E vktg avedelse av statstkk er å studere sammeheger mellom varabler: Avgjøre om det er sammeheger. Beskrve hvorda evetuelle sammeheger er. Eksempler:
DetaljerLøsningsforslag til øving 4
Høgsole i Gjøi d. for te., ø. og ledelse temti 5 Løsigsforslg til øig OPPGE det ( 8 Determite esisterer ie! K drtise mtriser e determit. i i detc ( i( i ( i( i ( i i i i 5i 5i i i er! Regereglee er de
DetaljerS1 kapittel 4 Logaritmer Løsninger til oppgavene i boka
Løsninger til oppgvene i ok S kpittel 4 Logritmer Løsninger til oppgvene i ok 4. Vi leser v fr tllet 4 på y-ksen og ser t vi får den tilhørende verdien,6 på -ksen. lg 4,6 Vi leser v fr tllet,5 på y-ksen
DetaljerTMA4100 Matematikk 1 Høst 2006
TMA4 Mtemtikk Høst 26 Norges tekisk turviteskpelige uiversitet Istitutt for mtemtiske fg Løsigsforslg, vsluttede eksme 5.2.26 De første greseverdie er e uestemt form v type "/", og L Hopitls regel gir
DetaljerBalanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985)
alanserte søketrær VL-trær Et bnært tre er et VL-tre hvs ølgende holder: VL-trær delson-velsk og Lands, 96 play-trær leator og Tarjan, 98. orskjellen høyde mellom det høyre og det venstre deltreet er maksmalt,
DetaljerMatematikk for IT, høsten 2018
Mtmtkk for IT, høst 8 Oblg Løsgsforslg 7. sptmbr 8.7. ) for >. 7 b) for >. 7 c) for >. 7 d) ) for >. 8 8 8 8 8 7 8 7 8 .7. ) for >. 7 8 b) for >. 7 ) 7 ) 7) ) 7 ) 7) c) for >..7.8 ) ) ) ) ). Bss:. Rkursjosforml:
Detaljer1. Konfidens intervall for
Forelesg 0 + Yushu.@ub.o Kofdes tervall og Bootstrap. Kofdes tervall for ) Kofdes tervall [ ˆ, ˆ ] dekker de ukjete parametere med høy grad av skkerhet (kofdesvå): P( ˆ ˆ ), er f.eks 0.0 eller 0.05, eller
DetaljerOBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005
OBLIGATORISK OPPGAVE INF 0/0/90 HØSTEN 005 Levergsfrst: 0. september 005 Arbedsform: Løses dvduelt Ileverg tl: Aja Bråthe Krstofferse (ajab@f.uo.o Levergskrav: Det forutsettes at du er kjet med holdet
Detaljer12 MER OM POTENSER POTENSER
Kpittel MER OM OTENSER OTENSER 3 rekker for å helgrdere de første kmpe. 3 3 9 rekker for å helgrdere de to første kmpee. 3 3 3 7 rekker for å helgrdere de tre første kmpee. 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 53 44
DetaljerGeometriske operasjoner
Geometrske operasjoner INF 23 29..28 Kap. 2.4.4 og 2.6.5 DIP Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,)
DetaljerForelesning Enveis ANOVA
STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg 14 + 15 Eves ANOVA 1. troduksjo a. Z-, t- test Uka 1: tester for forvetgsdfferase to populasjoer (grupper) b. ANOVA (aalyss of varace): tester om det er forskjeller
DetaljerNEO. EI 120(ve i o)s PN-EN 13501-3 + A1:2009 Etter 20 000 sykluser EUROPEAN PATENT APPLICATION EP11158318.3 BRANN SIKKERHET BRANNSPJELD FUNKSJON
RNNSPJELD EI 120(ve o)s PN-EN 13501-3 + 1:200 Etter 20 000 sykluser EUROPEN PTENT PPLICTION EP11158318.3 GOLD EDL TP 2012 n lbrres of RNN SIKKERET pretrc lbrres FUNKSJON NEO EI120(ve o)s brnnspjeld er
DetaljerFORELESNINGSNOTATER I SPILLTEORI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ).
OREESNINGSNOTATER I SPITEORI Ger B. Ashem, våre 00 (odatert 000.0.03. 3. STATISKE SPI MED UUSTENDIG INORMASJON (Statske Bayesaske sll Statsk sll: Sllere trekker samtdg. Ufullstedg formasjo: Mst é sllere
DetaljerOppgave 2 Betydningen til hvert enkelt siffer er bestemt av sifferets plassering eller posisjon. Tallet 4321 betyr
KAPITTEL 1 TALL OG TALLREGNING FLERE UTFORDRINGER Oppgve 1 Du hr sifrene A 1 3 5 7 9 og B 2 4 6 8 Ve å ruke tre v sifrene i enten A eller B skl u lge ett tll så nærme 500 som mulig. Du kn re ruke ett siffer
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det mtemtisk-turviteskpelige fkultet Eksme i: STK1110 Sttistiske metoder og dtlyse Løsigsforslg Eksmesdg: Tirsdg 18. desemer 2018 Tid for eksme: 09.00 13.00 Oppgvesettet er på 5 sider.
DetaljerSeleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden
ato: 07.01.2008 aksbehandler: DH Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden Dette notatet presenterer en enkel framstllng av problemet med seleksjon mot uttakstdpunkt av alderspensjon av folketrygden.
DetaljerNotat 1: Grunnleggende statistikk og introduksjon til økonometri
Notat : Gruleggede statstkk og troduksjo tl økoometr Gruleggede statstkk Populasjo vs. utvalg Statstsk feres gjør bruk av formasjoe et utvalg tl å trekke koklusjoer (el. slutger) om populasjoe som utvalget
DetaljerTynn svart strek - elv MERKNADER TIL KART OG TABELLER
MERKNADER TIL KART OG TABELLER seren "Tellngsresultater Tlbakegående tall - Prognoser" legger Statstsk Sentralbyrå fram de vktgste resultater fra Folketellngen 1960 for hver enkelt kommune. I tllegg har
DetaljerStatistikk og økonomi, våren 2017
Statstkk og økonom, våren 7 Oblgatorsk oppgave Løsnngsforslag Oppgave Anta at forbruket av ntrogen norsk landbruk årene 987 99 var følgende målt tonn: 987: 9 87 988: 8 989: 8 99: 8 99: 79 99: 87 99: 9
DetaljerOppgaven dekker ideell opamp, bodeplot og resonans.
Lønngfrlg fr ktvt flter gve FYS3 H9 Uke 4 H.Blk Aktvt flter Ogven ekker eell m, elt g renn. Dette flteret er ert å en relerng v et Sllen ey flter. Ref : Sllen, R. P.; E. L. ey 955-3. "A Prtl Meth f Degnng
DetaljerHØYMESSE I OSLO DOMKIRKE
HØYMESSE I OSLO DOMKIRKE 4. søndag påsketden 26. aprl 2015 Høymesse Oslo domkrke 4. søndag påsketden 26. aprl 2015 kl. 11.00 Elsabeth Thorsen, Alexandros Tuboglou Johnsen, klokker Steffen Au og Anta Larsen,
DetaljerMSKOMNO. kó=ñê~w. pfabufp=ud. aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ
kó=ñê~w MSKOMNO pfabufp=ud aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ 0123 Dette produktet bærer CE-merket overensstemmelse med bestemmelsene drektvet 93/42EEC av 14 jun 1993
DetaljerKap. 8-4 Press- og krympeforbindelse
K. -4 Pess- og kymefobdelse.4. Dmesjoeg v kymefobdelse Dmesjoeg v kymefobdelse fslegge e essmo slk kokykke () mellom delee e lsekkelg å oveføe belsge e gldg og kke så so segee v elle ksel bl fo høy Kymefobdelse
DetaljerOppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR
ECON 30 EKSAMEN 0 VÅR Oppgave E bedrf øsker å fordele koraker e vesergsprosjek hel lfeldg på 3 frmaer, A, B og C. Uvelgelse skjer ved loddrekg. Loddrekge er slk a hver av frmaee A, B og C, har e mulghe
DetaljerEkstraksjon. Vi sier at det løste stoff fordeles mellom to faser og likevektskonstanten for denne reaksjonen kalles partisjonskoeffisienten.
Ekstrksjo Når to ikke-bldbre væsker er i kotkt ed hverdre k løste stoff utveksles ello de to fsee. Likevektskosetrsjoer i de to fsee vil vhege v de reltive løselighete v de to fsee. Dette k tekes på so
DetaljerRegler om normalfordelingen
1 HG mars 2009 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette
DetaljerRekursjon. I. Et enkelt eksempel
Reusj I. ET ENKELT EKSEMPEL II. TRE AV REKURSIVE KALL, eusjsdybde temeg dg III.INDUKTIVE DATA TYPER g Reusj ve Dt Type IV. SPLITT OG HERSK PROBLEMLØSNING VED REKURSJON Kp. 8.. V. REKURSJONS EEKTIVITET
Detaljersom vi ønsker å si noe om basert på data Eksempel. Uid-modellen: X1, X ,,,
HG Eco30 07 9/3-07 Supplemet tl forelesg uke 0 (6 mars) (Det jeg kke rakk å ta på forelesg) Termolog (estmerg) Data (kokrete tall), x, x, er ervasjoer av stokastske varable, X, X, De statstske modelle
Detaljera 5 (2 + 8) d 5 (2 + 8) 4 g b 3 5 (2 + 8) e h 3 ( ) j Begrunn hvorfor du ikke får samme svar på oppgave b og g.
Mtemtikk for ungomstrinnet KAPITTEL 4 TALL OG ALGEBRA MER ØVING Oppgve 1 Oppgve 2 Se på uttrykket A = g h. Hv forteller e ulike okstvene? Se på uttrykket O = 2π. Hv står e ulike symolene for? Forklr hv
DetaljerEksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS
Sde 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Fakultet for bygg- og mljøteknkk INSTITUTT FOR SAMFERDSELSTEKNIKK Faglg kontakt under eksamen: Navn Arvd Aakre Telefon 73 59 46 64 (drekte) / 73
DetaljerOppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund
Oppgave 3, SØK400 våren 00, v/d. Lnd En bonde bonde dyrker poteter. Hvs det blr mldvær, blr avlngen 0. Hvs det blr frost, blr avlngen. Naboen bonde, som vl være tsatt for samme vær, dyrker også poteter,
DetaljerRegler om normalfordelingen
1 HG Revdert mars 013 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg
DetaljerRegler om normalfordelingen
HG mars 0 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette kurset.
DetaljerForelesning Ordnings observatorer
Yushu.L@ub.o Forelesg 6 + 7 Ordgs observatorer. Oppsummerg tl Forelesg 4 og 5.) Fuksjoer (trasformasjoer) av flere S.V...) Smultafordelg tl to ye S.V. Ata at v har to S.V., med smultafordelg f ( x, x )
DetaljerStiftelsen norsk Okkupasjonshistore, ;j'1.}~0['l.:mrwn for ei 'lnne1 Flen,tV :!'J.~ o SNO. - l/~ 4... ,!j.';;'; - 45.
l..;j'1.}~0['l.:mrwn for ei 'lnne1 Flen,tV :!'J.~ o, :J 6. 7. - l/~ 4...,!j.';;'; - 45. .~~- ~,,: fc:c'.,.f., ~,.,;:.,,' ;,,' c, '.-. \'... -...,; 'y:~:,'... ~... -. '.,,,,\, ~ :.' ~'I' l ~'.. _. ~ '...,
DetaljerNOEN SANNSYNLIGHETER I BRIDGE Av Hans-Wilhelm Mørch.
NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIGE A Hans-Wlhelm Mørch. SANNSYNLIGHETER FOR HVORAN TRUMFEN(ELLER ANRE SORTER) ER FORELT Anta at du mangler n kort trumffargen. Ha er sannsynlgheten for at est har a a dem? La
DetaljerS2 kapittel 1 Rekker Utvalgte løsninger oppgavesamlingen
Utvlgte løsiger oppgvesmlige S kpittel Rekker Utvlgte løsiger oppgvesmlige 0 Vi k prøve med differsemetode Differsee mellom leddee utover er 4,6,8, så det er rimelig t differse mellom femte og fjerde ledd
DetaljerGeometriske operasjoner
Geometrske operasjoner INF 23 27.2.27 Kap. 9 (samt 5.5.2) Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,) tl
DetaljerForelesning 2 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011
Forelesg MET359 Økoomer ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. Aa følgede o varabler: gpa: (Grade Po Average) Gjeomsskaraker for amerkaske sudeer. gpa fes ervalle [0;4], hvor 0 er lavese gjeomsskaraker
DetaljerLøsningsforslag til Obligatorisk oppgave 2
Løsningsforslg til Oligtorisk oppgve INF1800 Logikk og eregnrhet Høsten 008 Alfred Brtterud Oppgve 1 Vi hr lfetet A = {} og språkene L 1 = {s s } L = {s s inneholder minst tre forekomster v } L 3 = {s
DetaljerVidereutvikling i retn. velferdsteori: Komplette markeder, S tilstander, homogene oppfatninger
Sfunnsøkono ndre vdelng, kroøkono, Dderk Lund, 9.rs 22 Vdereutvklng retn. velferdsteor: Koplette rkeder, S tlstnder, hoogene oppftnnger Spesltlfelle v odellen kp. 2: S tlstnder og S forskjellge verdpprer
DetaljerOppgave 1 Diagrammet nedenfor viser hvordan karakteren var fordelt på en norskprøve.
Mtemtikk for ungomstrinnet KAPITTEL 5 STATISTIKK OG SANNSYNLIGHET MER ØVING Oppgve 1 Digrmmet neenfor viser hvorn krkteren vr forelt på en norskprøve. 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 Hvor mnge fikk krkteren 4?
DetaljerEcon 2130 uke 15 (HG)
Eco 130 uke 15 (HG) Kofdestervall Løvås: 6.1., 6.3.1 3. (Avstt 6.3.4 6 leses på ege håd. Se også overskt over kofdestercvall ekstra otat på ettet.) 1 Defsjo av kofdestervall La θ være e ukjet parameter
DetaljerForelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell)
STAT111 Statstkk Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 1 Goodess of ft test ad cotgecy table ( test krysstabell 1.Goodess of ft test ( test Ata at v har et utvalg med observasjoee fra e stokastsk varabel X. Goodess-of-ft
DetaljerNorsk Fysikklærerforening NORSK FYSISK SELSKAPS FAGGRUPPE FOR UNDERVISNING
rsk ysikklærerfrenin OSK YSSK SELSKAPS AGGUPPE O UDEVSG YSKK-KOKUASE 998-999 - ndre runde 0/-999 Skri øerst: nn, fødselsdt, jeedresse e. telefn nr., sklens nn dresse. Vriet: 5 klkketier Hjelpeidler: tell
DetaljerForelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer
Forelesnng nr.3 INF 4 Elektronske systemer 009 04 Parallelle og parallell-serelle kretser Krchhoffs strømlov 30.0.04 INF 4 Dagens temaer Parallelle kretser Kretser med parallelle og serelle ster Effekt
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013
TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave Et plott av sasylghetstetthee er gtt fgur Vdere har v og PX = Φ = 08849
DetaljerEKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag
8.. EKSAMEN n og utsatt løsnngsorslag Emnekode: ITD Dato:. jun Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Eksamenstd: 9.. Faglærer: Chrstan F Hede -
Detaljerb x = a, og skriver da: x = log b a
,! "#$! %&' ( )'#$$* &"! ' $ Lære et sett v gode (og oe få dårlge) lgortmer for å løse kjete prolemer Gjør det mulg å vurdere effektvtete v progrmmer Lære å lge effektve & velstrukturerte progrmsystemer/loteker
DetaljerVeiledning til obligatorisk oppgave i ECON 3610/4610 høsten N. Vi skal bestemme den fordeling av denne gitte arbeidsstyrken som
Jon sle; oktober 07 Ogave a. elednng tl oblgatorsk ogave ECO 60/60 høsten 07 har nå at samlet arbedskraftmengde er gtt lk, slk at ressurskravet er. skal bestemme den fordelng av denne gtte arbedsstyrken
DetaljerModul 1 15 studiepoeng, internt kurs Notodden/Porsgrunn
Høgskole i Telemk Avdelig fo estetiske fg, folkekultu og læeutdig BOKMÅL 4. mi 007 EKSAMEN I MATEMATIKK 3 Tid: 6 time Modul 5 studiepoeg, itet kus Notodde/Posgu Oppgvesettet e på 7 side (ikludet fomelsmlig).
DetaljerIllustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18).
Econ 2130 HG mars 2012 Supplement tl forelesnngen 19. mars Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og ltt om heltallskorreksjon (som eksempel 5.18). Regel 5.19 ser at summer, Y = X1+ X2 + +
DetaljerAvdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 14.12.2007
Høgskole Telemark Avdelg for estetske fag, folkekultur og lærerutdag BOKMÅL 4..7 UTATT PRØVE I MATEMATIKK, Modul 5 studepoeg Td: 5 tmer Hjelpemdler: Kalkulator og vedlagt formelsamlg (bakerst oppgavesettet).
DetaljerForelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011
Forelesg 3 MET359 Økoometr ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. E vestor samler følgede formasjo om markedsavkastge og avkastge på det som ser ut tl å være et attraktvt aksjefod År Aksjefodets
DetaljerHøypassfiltre. INF2310 Digital bildebehandling. Høypassfiltrering med konvolusjon FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II
Høpassltre INF3 Dtal bldebeandln FORELESNING 7 FILTRERING I BILDEDOMENET II Andreas Kleppe Høpassltrern: Bldeorbedrn o kantdetekson Gradent-operatorer Laplace-operatoren o LoG-operatoren Canns kantdetektor
DetaljerSTK1100 våren Konfidensintevaller
STK00 våre 07 Kofdestevaller Svarer tl avstt 8. læreboka Ørulf Borga Matematsk sttutt Uverstetet Oslo Eksempel E kjemker er teressert å bestemme kosetrasjoe µ av et stoff e løsg Hu måler kosetrasjoe fem
DetaljerSpenningsforsterkningen til JFET kretsen er gitt ved A = g
øsnngsforslag tl FY-IN 204 eksaen 200. Oppgae I C A a) Transkonduktansen g for BJT er : g 40S. VT 25V Spennngsforsterknngen tl BJT kretsen er gtt ed A g 40S 5kΩ 200 VBJT C. Spennngsforsterknngen tl JFET
Detaljer