Ut i rommet. Læringsmål. Punkter i endimensjonalt rom Skalarer. Punkt i todimensjonalt rom. Geometrier, tid, kart, bilder, animasjoner, CAD/CAM,

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Ut i rommet. Læringsmål. Punkter i endimensjonalt rom Skalarer. Punkt i todimensjonalt rom. Geometrier, tid, kart, bilder, animasjoner, CAD/CAM,"

Transkript

1 Ut i rommet Geometrier, tid, kart, bilder, animasjoner, CAD/CAM, Læringsmål Forstå koordinater og koordinatsstemer Forstå geometrier I rommet Forstå forskjellen mellom vektor- og rasterrepresentasjon, og få et grunnlag for å kunne vurdere når de ulike representasjonsformene bør brukes Kunne litt om approksimasjoner, diskretisering og interpolasjon Kunne litt om anvendelser av representasjoner av geometri Kunne litt om SVG et XML-basert språk for vektorrepresentasjon Kapittel 8, 14.5 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-1 INF1040-tall-1 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-2 INF1040-tall-2 Punkter i endimensjonalt rom Skalarer Vi har sett på heltall og fltende tall Tall har en naturlig, innebgd ordning vi kan avgjøre om et tall er mindre, lik eller større enn et annet Et tall kan oppfattes som punkt på en akse, med verdien som koordinat Slike verdier kalles også skalarer Skalarer kan regnes med Verdiene er 0-dimensjonale i et endimensjonalt rom På grunn av datamaskinens begrensede presisjon kan bare et fåtall av alle mulige punkter (det er uendelig mange representeres eksakt π 7 13 Punkt i todimensjonalt rom I et todimensjonalt rom, også kalt et plan, trenger vi to ortogonale akser et kartesisk koordinatsstem. For å representere et punkts beliggenhet i planet trengs et koordinatpar Eksempler: 1 ( 1, 1 b imaginær del b 1 a 1 +i*b 1 geografisk bredde 59,15 Oslo origo nttår år 0 nttår år sept. t 1 a 1 a reell del 10,12 geografisk lengde Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-3 INF1040-tall-3 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-4 INF1040-tall-4

2 Punkt i n-dimensjonalt rom Et punkt i det n-dimensjonale rom kan representeres med et sett av n koordinater Alternativ til kartesiske koordinater to dimensjoner På grunn av datamaskinens begrensede presisjon kan bare et fåtall av alle mulige punkter (det er uendelig mange representeres eksakt Nærliggende å skjule koordinatene i en datatpe Punkt ( 1, ( 1, 1, (2,4 (1.107, r=4.472 v= Polarkoordinater Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-5 INF1040-tall-5 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-6 INF1040-tall-6 Alternativer til kartesiske koordinater tre dimensjoner Diskretisering i rommet Punkter i flerdimensjonale rom må snappes til nærmeste representerbare punkt på samme måte som tall (punkter i det endimensjonale rom snappes til nærmeste representerbare tall h r v2 v1 Eksakt verdi r v Diskretisert verdi Slinderkoordinater Sfæriske koordinater Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-7 INF1040-tall-7 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-8 INF1040-tall-8

3 Verdier med utstrekning geometrier Rommets og verdiers dimensjonalitet En geometri beskriver et utsnitt av rommet En geometri kan eksistere uten at noe fller denne geometrien En geometri kan oppfattes som en uendelig mengde av punkter (en tett punktmengde punkt i rom punkt i flate punkt på linje 1 kurve i rom kurve i flate 2 rett linje på linje flate i rom 3 flate i flate volum i rom 4 Geometriens dimensjonalitet kan ikke være større enn rommets dimensjonalitet (se også neste lsark Rommets dimensjonalitet 0 navn Verdiens dimensjonalitet Tradisjonell skalar 2 Vanlig graf på papir 3 Vanlig i GIS, kalt 2 ½-dimensjonalitet 4 Vanlig i CAD/CAM Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-9 INF1040-tall-9 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-10 INF1040-tall-10 Eksempler på geometrier Dimensjonsløse representasjoner Endimensjonalt rom Navn ( merkelapper er i utgangspunktet uten dimensjon, og ikke plassert i noe rom Disse verdiene er 0-dimensjonale i et 0-dimensjonalt rom Todimensjonalt rom Eksempler: Etternavn, kjønnsbetegnelser (f.eks. M, K, boktitler, fødselsnummer, flkenummer, bilkjennetegn, Ingen naturlig, innebgd ordning kan imidlertid legges på ved å definere en sorteringsrekkefølge ( collating sequence Tredimensjonalt rom Kan ikke regnes med Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-11 INF1040-tall-11 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-12 INF1040-tall-12

4 Representasjoner av geometri Regulære geometrier En uendelig mengde punkter med uendelig presis beliggenhet kan ikke representeres i en datamaskin Endimensjonalt rom 1 2 Rett linje To ulike løsninger; Vektorrepresentasjon: Representere noen viktige punkter, og avlede de øvrige punktene matematisk ved behov. Egnet fortrinnsvis for regulære geometrier. Todimensjonalt rom ( 1, 1 Rett linje ( 2. 2 Sirkel r Rasterrepresentasjon Bgge opp representasjonen av et endelig antall punkter med utstrekning. Gir vanligvis bare en tilnærmet korrekt geometri. Tredimensjonalt rom ( 1, 1, 1 ( 2, 2, 2 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-13 INF1040-tall-13 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-14 INF1040-tall-14 Rett linje r Kuleskall Interpolasjonsteknikker Lineær interpolasjon i to dimensjoner Interpolasjon med konstant Lineær interpolasjon Interpolasjon med glatting Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-15 INF1040-tall-15 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-16 INF1040-tall-16

5 Rasterrepresentasjon Linje i endimensjonalt rom I rasterrepresentasjon bgges geometrien opp av punkter med utstrekning En linje er en endimensjonal verdi Linje Linjen er i teorien et aggregat av et uendelig antall punkter (en tett mengde Det er umulig å lagre koordinatene for alle disse punktene Istedenfor lagrer vi enten noen karakteristiske data pluss en algoritme for å regne ut punkter vi trenger ut fra disse dataene (vektorrepresentasjon Endimensjonalt raster Todimensjonalt raster med piksler Tredimensjonalt raster med voler eller en mengde punkter med utstrekning (rasterrepresentasjon Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-17 INF1040-tall-17 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-18 INF1040-tall-18 Vektorrepresentasjon av linje Vi antar at en linje har startpunkt 1 og sluttpunkt 2 (forutsetter 1 2 Da gjelder for ethvert punkt på linjen at 1 2 eller, uttrkt som matematiske mengder X = { 1 2 } eller X = { 1 + λ*( 2-1 λ [0,1] } Ethvert punkt på linjen kan beregnes ved hjelp av formelen 1 + λ*( 2-1, der λ er et passende tall mellom 0 og 1 Alternativt kan vi angi startpunktet og lengden L formelen blir da 1 + λ* L Altså: Representasjonen er karakteristiske data pluss en algoritme! Rasterrepresentasjon av linje Istedenfor å representere linjen med et uendelig antall punkter med ingen utstrekning, representerer vi den med et endelig antall punkter (her: linjestkker med en viss (liten utstrekning Eksempel: Anta at startpunkter og sluttpunkter bare kan være hele tall. En linje fra 3 til 9 kan da representeres med tallmengden 3,4,5,6,7,8,9 Hvert punkt har da en utstrekning på 1 startpunkt 1 2 endepunkt startpunkt endepunkt 1 2 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-19 INF1040-tall-19 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-20 INF1040-tall-20

6 Eksempler på linjer i endimensjonalt rom Strekningen Ål-Voss på Bergensbanen, der banen betraktes som en rett linje En etappe på Holmenkollstafetten, der stafettløpa betraktes som en rett linje En periode av tiden 16.sept. kl.12:15 14.sept Tidspunkter og perioder Perioden fra 16. sept. kl 12:15 til 16.sept. kl 14:00 15.sept 16.sept 17.sept 18.sept 16.sept. kl.14:00 19.sept 20.sept t t Perioden Uke 38 representert ved de 7 dagene i denne uka Oslo Start Ål 7. etappe Voss Bergen Mål Interessante spørsmål som kan stilles om tidspunkter og perioder: /01/01-/06/30 t Er tidspunkt t1 før, samtidig eller etter tidspunkt t2? Overlapper perioden p1 med perioden p2? Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-21 INF1040-tall-21 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-22 INF1040-tall-22 Hvor ligger algoritmene? Operatorer i programmeringsspråket ; Nå kommer + våren ; Metoder i datatper (objekter Integer(3.add(2 ; // add er ikke i Java API String( Nå kommer.concat( våren ; Punkt(1, 1.distance(Punkt(2, 2; Ved å bruke datatper (objekter og metoder behøver vi ikke utvide selve programmeringsspråket Linje/kurve i n-dimensjonalt rom Betraktningene omkring linjer gjelder her også, men I vektorrepresentasjon må vi ta stilling til presisjonen i representasjonen av karakteristiske data presisjonen i algoritmene (formelen for en rett linje er eksakt Kurve Hvis det ikke finnes noen egnet algoritme for vektorrepresentasjon er rasterrepresentasjon et aktuelt alternativ Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-23 INF1040-tall-23 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-24 INF1040-tall-24

7 Eksempler på linjer/kurver i todimensjonalt rom En strektegning Et strekkart (, Holmenkollstafettens løpeprofil (, Jernbanekrsninger (t, (se neste foil En elektrisk svingning (t, V En eiendomsgrense Sankthanshaugen Louises gate Wolffs gate Wilh. Færdens vei Vinderen st. Slemdal Besserud Gressbanen Holmendammen Frognerparken Nobels gate Eckerbergs gate Colbjørnsens gate Uranienborgveien Bislett Voss Mrdal Finse Ustaoset Geilo Ål Gol Nesben Hønefoss Eksempel: Togfremdrift på Bergensbanen km :00 12:00 14:00 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-25 INF1040-tall-25 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-26 INF1040-tall vekt Rasterrepresentasjon og vektorrepresentasjon med ulike algoritmer Raster Vektor med lineær interpolasjon Vektor med glatting Flater i todimensjonalt rom En flate er omsluttet av en lukket kurve Flater kan representeres i vektor- og rasterrepresentasjon Eksempler på interessante spørsmål: Ligger punktet P på flaten F? Overlapper flaten F1 flaten F2? Grenser flaten F1 til flaten F2? Eksempler på flater: år Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-27 INF1040-tall-27 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-28 INF1040-tall-28

8 Scalable Vector Graphics (SVG XML vektorgrafikk SVG er et XML-basert språk for todimensjonal geometri. SVG tillater tre tper grafiske objekter : Vektor-geometrier Rasterbilder (se senere Tekst Grafiske objekter kan grupperes og transformeres. Transformasjoner kan nestes. Man kan ha delvis transparente masker, filtre og skjemaer. Et eksempel på en SVG-fil svgeample_css.svg <?ml version="1.0" standalone="no"?> <!DOCTYPE svg PUBLIC "-//W3C//DTD SVG //EN" " <?ml-stlesheet tpe="tet/css" href="svgeample.css"?> <svg mlns=" <title>eample - simple use of SVG</title> <tet ="90" ="50 > Eample - simple use of SVG with CSS </tet> <line 1="100" 1="300" 2="300" 2="100" class="blackline" /> <line 1="100" 1="100" 2="300" 2="300" class="redline" /> <circle c="150" c="250" r="50" class="blackline nofill" /> <rect ="320" ="100" width="130" height="200" class="blueline greenfill" /> </svg> Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-29 INF1040-tall-29 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-30 INF1040-tall-30 Et eksempel på et stilark for SVG Fremvisning av SVG-fil med nettleser svgeample.css /* Stilark for svgeample_css */ tet {font-famil:verdana; font-sie:20; fill:blue} *.blackline {stroke:black; stroke-width:10;} *.redline {stroke:red; stroke-width:10} *.blueline {stroke:blue; stroke-width:5} *.nofill {fill:none} *.greenfill {fill:green} Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-31 INF1040-tall-31 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-32 INF1040-tall-32

9 SVG vær oppmerksom på Ikke alle nettlesere er like flinke med SVG - noen trenger en såkalt plugin Koordinatsstemet har origo øverst til venstre -aksen peker nedover Koordinater kan regnes i piksler, tpografiske punkter og centimeter To representasjoner for bilder Bilder kan representeres på Rasterformat (piksler - se senere forelesninger Vektorformat Den siste metoden krever at bildet deles opp i objekter, og at hvert objekt beskrives ved en rekke parametre. Dette forutsetter 1. Enten at bildet er forholdsvis enkelt (skisser, tegninger, CAD, kart, 2. Eller at det brukes et stort antall parametre for å generere noe som ligner på et naturlig bilde ( virtual realit. I det siste tilfellet er det naturlig å la objekter ha overflateegenskaper (varierende farge, refleksjonsegenskaper, tekstur, etc.. Se eksempel på neste lsark og Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-33 INF1040-tall-33 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-34 INF1040-tall-34 Raster- eller vektorbilde? Vektoranimasjon Når objektene er beskrevet på vektorform, kan man fltte på øepunktet, og få fram et ntt bilde av objektene. Hvis øet beveger seg langs en parametrisert bane, vil man få en sekvens av resultatbilder. Man kan legge på fade-in og fade-out effekter. Objekter kan endre størrelse, form og farge underveis. Objekter kan bevege seg i forhold til hverandre, og rotere. Totaleffekten er en animasjon. Er animasjonen tilstrekkelig kompleks, kan bilde -sekvensen se ganske virkelighetsnær ut, uten at det er egentlig er lagret noen bilder. Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-35 INF1040-tall-35 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-36 INF1040-tall-36

10 Litt om digitale kart Digitale kart ligger lagret på vektorform Avhengig av målestokk, kan Regioner og vann ligge som flater Veier ligge som linjer Bgninger o.l. ligge som punkter med en viss størrelse. Stedsnavn ligge som tekst Flater i n-dimensjonalt rom, n>2 En flate er en todimensjonal verdi I det n-dimensjonale rom, n>2, har vi muligheter for både plane og krumme flater Av spesiell interesse er lukkede flater: Ingen avgrensning i form av en lukket kurve Flaten krsser ikke seg selv Vektor- eller rasterrepresentasjon Hødekurver ligge som linjer Kartene er delt opp i mange lag, f.eks. for M711-serien: Stedsnavn, hødepunkt, bgg og anlegg, veier, markslagsgrenser, samferdsel, hødedata, kommunegrenser, flkesgrenser, vannkonturer, elver, etc. Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-37 INF1040-tall-37 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-38 INF1040-tall-38 Kuleskallet: Senteret ligger i punktet 0, 0, 0, radien er r X = {,, ( ( (- 0 2 = r 2 } Volumer i tredimensjonalt rom Et volum er en tredimensjonal verdi Et volum avgrenses av en omsluttende lukket flate Vektor- eller rasterrepresentasjon Triangulated irregular network (TIN Eksempler: Et punkt,, ligger i kulen dersom ( ( (- 0 2 r 2, eller X = {,, ( ( (- 0 2 r 2 } Et aggregat av to volumer (hvorav det ene er negativt Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-39 INF1040-tall-39 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-40 INF1040-tall-40

11 Quad-tre Oppsummering Skalarer (0-dimensjonale verdier i 1-dimensjonalt rom kan representeres direkte ved hjelp av et tall. 0-dimensjonale verdier dvs. punkter i høere dimensjoner må representeres av et sett koordinater en koordinat for hver dimensjon. Punkter som ikke kan representeres eksakt, må snappes til nærmeste representerbare punkt såkalt diskretisering. 1, 2, 3, - dimensjonale verdier kan representeres enten ved vektorrepresentasjon karakteristiske data + algoritme rasterrepresentasjon en mengde punkter med utstrekning I begge representasjoner er presisjonen et diskusjonstema Hvor mange og hvor presise karakteristiske data? Hvor gode algoritmer? Hvor store punkter med utstrekning? Geometrier kan ikke ha høere dimensjonalitet enn rommet de er plassert i. Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-41 INF1040-tall-41 Institutt for for informatikk Gerhard 16. Skagestein september 20. september 2006 INF1040-Utirommet-42 INF1040-tall-42

Læringsmål tall. Prefikser for potenser av Store tall. Kunne prefikser for store tall i. det binære tallsystemet

Læringsmål tall. Prefikser for potenser av Store tall. Kunne prefikser for store tall i. det binære tallsystemet Tall Kunne prefikser for store tall i Læringsmål tall 0000 000 titallsstemet t t 0 0-2 - 0 2-3 3 000 00 det binære tallsstemet Forstå ulike prinsipper for representasjon av 00-4 4 000 negative heltall

Detaljer

Læringsmål tall. Kunne prefikser for store tall i. det binære tallsystemet. Forstå ulike prinsipper for representasjon av.

Læringsmål tall. Kunne prefikser for store tall i. det binære tallsystemet. Forstå ulike prinsipper for representasjon av. Tall 1111 0000 0001 1101 1110-2 -1 0 1 2 0010 0011-3 3 1100-4 4 0100 1011-5 -6 6 5 0101 1010-7 -8 7 0110 1001 1000 0111 (Kapittel 7.1, 7.4-7.8, 8 + Appendiks B) INF1040-Tall-1 Kunne prefikser for store

Detaljer

Tall. Tallsystemer. Posisjonstallsystemer. Veiing med skålvekt titallsystemet 123 = = 7B 16. Lærebokas kapittel 6

Tall. Tallsystemer. Posisjonstallsystemer. Veiing med skålvekt titallsystemet 123 = = 7B 16. Lærebokas kapittel 6 Tall Tallsstemer - - - - = = 7B - - -7-8 7 Lærebokas kapittel INF-tall- INF-tall- Posisjonstallsstemer Vårt velkjente titallsstem er et posisjonssstem: 7 = + + + + 7 eller: 7 = ( * ) + ( * ) + ( * ) +

Detaljer

INF1040 Digital representasjon TALL

INF1040 Digital representasjon TALL TALL Dagens plan: Tallsystemer (kapittel 6) Titallsystemet Det binære tallsystemet Det heksadesimale tallsystemet Representasjon av tall (kapittel 7) Heltall Negative tall Reelle tall Gray-kode (les selv!)

Detaljer

TALL. Titallsystemet et posisjonssystem. Konvertering: Titallsystemet binære tall. Det binære tallsystemet. Alternativ 1.

TALL. Titallsystemet et posisjonssystem. Konvertering: Titallsystemet binære tall. Det binære tallsystemet. Alternativ 1. TALL Dagens plan: Tallsystemer (kapittel 6) Titallsystemet Det binære tallsystemet Det heksadesimale tallsystemet Representasjon av tall (kapittel 7) Heltall Negative tall Reelle tall Gray-kode (les selv!)

Detaljer

INF1040 løsningsforslag oppgavesett 7: Tall og geometrier

INF1040 løsningsforslag oppgavesett 7: Tall og geometrier INF1040 løsningsforslag oppgavesett 7: Tall og geometrier (Kapittel 7.1, 7.4-7.8, 8 + Appendiks B) Hvis du finner feil i løsningsforslaget er det fint om du gir beskjed om dette ved å sende en mail til

Detaljer

Kart og andre umodne objekter

Kart og andre umodne objekter Figur 5-. Ogdens trekant Kart og andre umodne objekter Thoughts of Reference Begreper Person Bil Døgn Gerhard Skagestein David Skogan Fozia Jabeen Arif Shomaila Kausar 8765487 DF 45 9. febr. --9 Symbol

Detaljer

INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier

INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier INF1040 Oppgavesett 7: Tall og geometrier (Kapittel 7.1, 7.4-7.8, 8 + Appendiks B) Husk: De viktigste oppgavetypene i oppgavesettet er Tenk selv -oppgavene. Fasitoppgaver Denne seksjonen inneholder innledende

Detaljer

Merombilderogvideo. Fra bilder til video. Fra Edison til moderne kino. Luminans-variasjon

Merombilderogvideo. Fra bilder til video. Fra Edison til moderne kino. Luminans-variasjon Merombilderogvideo Fra bilder til video Når vi lukker øynene, tar det litt tid før etter - bildet forsvinner, spesielt hvis intensiteten er høy (i deler av) bildet. Bildet forsvinner gradvis (eksponensielt)

Detaljer

Ut i tid og rom. Kapittel Dimensjonsløse begreper

Ut i tid og rom. Kapittel Dimensjonsløse begreper SU.book Page 293 Tuesday, October 29, 2002 4:26 PM Kapittel 12 Ut i tid og rom Vi skal i dette kapitlet bevege oss ut i tid og rom vi skal studere begreper som har utstrekning, som linjer, flater og volumer,

Detaljer

TDT4195 Bildeteknikk

TDT4195 Bildeteknikk TDT495 Bildeteknikk Grafikk Vår 29 Forelesning 5 Jo Skjermo Jo.skjermo@idi.ntnu.no Department of Computer And Information Science Jo Skjermo, TDT423 Visualisering 2 TDT495 Forrige gang Attributter til

Detaljer

Øving 3. Oppgave 1 (oppvarming med noen enkle oppgaver fra tidligere midtsemesterprøver)

Øving 3. Oppgave 1 (oppvarming med noen enkle oppgaver fra tidligere midtsemesterprøver) Institutt for fysikk, NTNU TFY455/FY003: Elektrisitet og magnetisme Vår 2008 Veiledning: Fredag 25. og mandag 28. januar Innleveringsfrist: Fredag. februar kl 2.00 Øving 3 Oppgave (oppvarming med noen

Detaljer

Elektrisk potensial/potensiell energi

Elektrisk potensial/potensiell energi Elektrisk potensial/potensiell energi. Figuren viser et uniformt elektrisk felt E heltrukne linjer. Langs hvilken stiplet linje endrer potensialet seg ikke? A. B. C. 3 D. 4 E. Det endrer seg langs alle

Detaljer

INF1040 Digital representasjon

INF1040 Digital representasjon INF1040 Digital representasjon av tekster, tall, former, lyd, bilder og video Forelesere: Gerhard Skagestein Fritz Albregtsen Første forelesning: Onsdag 23. august 12:15 14:00, Sophus Lies Auditorium.

Detaljer

Om plotting. Knut Mørken. 31. oktober 2003

Om plotting. Knut Mørken. 31. oktober 2003 Om plotting Knut Mørken 31. oktober 2003 1 Innledning Dette lille notatet tar for seg primitiv plotting av funksjoner og visualisering av Newtons metode ved hjelp av Java-klassen PlotDisplayer. Merk at

Detaljer

Matematikk 1 Første deleksamen. Løsningsforslag

Matematikk 1 Første deleksamen. Løsningsforslag HØGSKOLEN I ØSTFOLD, AVDELING FOR INFORMASJONSTEKNOLOGI Matematikk Første deleksamen 4. juni 208 Løsningsforslag Christian F. Heide June 8, 208 OPPGAVE a Forklar kortfattet hva den deriverte av en funksjon

Detaljer

Forkunnskapskrav. Hva handler kurset om. Kontaktinformasjon. Kurset er beregnet på en student som kan

Forkunnskapskrav. Hva handler kurset om. Kontaktinformasjon. Kurset er beregnet på en student som kan Velkommen til INF4, Digital signalbehandling Hilde Skjevling (Kursansvarlig) Svein Bøe (Java) INSTITUTT FOR INFORMATIKK Kontaktinformasjon E-post: hildesk@ifi.uio.no Telefon: 85 4 4 Kontor: 4 i 4.etasje,

Detaljer

2) Redegjør for de mest brukte filformater for digitale fotografier. Diskuter fordeler, ulemper og bruksområder for de ulike formatene.

2) Redegjør for de mest brukte filformater for digitale fotografier. Diskuter fordeler, ulemper og bruksområder for de ulike formatene. Magnus Over-Rein / 28.09.2010 T4: Digitale bilder 1) Det er i hovedsak to måter å representere digitale bilder, raster (punkter) og vektorer (linjer og flater). Redegjør for disse to typene, diskuter fordeler

Detaljer

Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling

Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling Forelesningsnotater SIF839/ Grafisk databehandling Notater til forelesninger over: Kapittel 4: Geometric Objects and ransformations i: Edward Angel: Interactive Computer Graphics Vårsemesteret 22 orbjørn

Detaljer

A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett

A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett TFY4250/FY2045 Tillegg 2 1 Tillegg 2: A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett Ikke-degenererte egenverdier La oss først anta at en operator ˆF har et diskret og ikke-degeneret spektrum. Det siste betyr at

Detaljer

Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 L SNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I SIF5009 MATEMATIKK 3 Bokmål Man

Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 L SNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I SIF5009 MATEMATIKK 3 Bokmål Man Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side av 7 L SNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I SIF59 MATEMATIKK Bokmål Mandag. desember Oppgave a) Karakteristisk polynom er + = ;

Detaljer

Skalar-til-farge korrespondanse. Del 5 Visualisering av skalarfelt. Regnbue-skalaen

Skalar-til-farge korrespondanse. Del 5 Visualisering av skalarfelt. Regnbue-skalaen Skalar-til-farge korrespondanse Del 5 Visualisering av skalarfelt Skalar-intervallet i datasettet korresponderer med en fargeskala s max egnbue ød til Gråtoner s min Sort/hvitt utskrift! INF340/ V04 For

Detaljer

Matematisk morfologi III

Matematisk morfologi III Matematisk morfologi III Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag 3 Sammensatte operasjoner: Hit-or-miss-transformen. Skjeletter.

Detaljer

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring Kandidat nr: DELVIS LØSNINGSFORSLAG (ikke fullstendig) Eksamensdato: 12. desember 2005 Varighet: 3 timer (9:00 12:00) Fagnummer: LO515D Fagnavn:

Detaljer

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver Oppgaver og løsningsforslag for 4t eksamen 10.mai 006 i LO510D Lineær algebra med grafiske anvendelser. Fra og med oppgave skal alle svar begrunnes. Oppgave 1 (5 %) - Flervalgsoppgaver Denne oppgaven består

Detaljer

Oppgaver og fasit til seksjon

Oppgaver og fasit til seksjon 1 Oppgaver og fasit til seksjon 3.1-3.3 Oppgaver til seksjon 3.1 1. Regn ut a b når a) a = ( 1, 3, 2) b = ( 2, 1, 7) b) a = (4, 3, 1) b = ( 6, 1, 0) 2. Finn arealet til parallellogrammet utspent av a =

Detaljer

Løsning, Oppsummering av kapittel 10.

Løsning, Oppsummering av kapittel 10. Ukeoppgaver, uke 36 Matematikk 3, Oppsummering av kapittel. Løsning, Oppsummering av kapittel. Oppgave a) = +, = + z og z =z +. b) f(,, z) = +, + z,z + så (f(, 3, ) = +3, 3+, +3=7, 3, 5 c ) Gradienten

Detaljer

1. En tynn stav med lengde L har uniform ladning λ per lengdeenhet. Hvor mye ladning dq er det på en liten lengde dx av staven?

1. En tynn stav med lengde L har uniform ladning λ per lengdeenhet. Hvor mye ladning dq er det på en liten lengde dx av staven? Ladet stav 1 En tynn stav med lengde L har uniform ladning per lengdeenhet Hvor mye ladning d er det på en liten lengde d av staven? A /d B d C 2 d D d/ E L d Løsning: Med linjeladning (dvs ladning per

Detaljer

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer 5 Vektorrom Et vektorrom er en mengde V med tre algebraiske operasjoner (addisjon, negasjon og skalærmultiplikasjon) som tilfredsstiller de 10 betingelsene fra Def. 4.1.1. Jeg vil ikke gi en eksamensoppgave

Detaljer

Eksamen i fag FY1004 Innføring i kvantemekanikk Tirsdag 22. mai 2007 Tid:

Eksamen i fag FY1004 Innføring i kvantemekanikk Tirsdag 22. mai 2007 Tid: Side 1 av 6 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for fysikk Faglig kontakt under eksamen: Navn: Jan Myrheim Telefon: 73 59 36 53 (mobil 90 07 51 72) Sensurfrist: Tirsdag 12. juni 2007

Detaljer

Oversikt, kursdag 3. Matematisk morfologi III. Hit-or-miss transformen og skjeletter. Hit-or-miss transformen og skjeletter

Oversikt, kursdag 3. Matematisk morfologi III. Hit-or-miss transformen og skjeletter. Hit-or-miss transformen og skjeletter Matematisk morfologi III Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Sammensatte operasjoner: Hit-or-miss-transformen. Skjeletter. Oversikt, kursdag 3 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR

Detaljer

Geometri Mona Røsseland Nasjonalt senter for matematikk i Opplæringen Leder i LAMIS Lærebokforfatter, MULTI Geometri i skolen Geometri etter 4.

Geometri Mona Røsseland Nasjonalt senter for matematikk i Opplæringen Leder i LAMIS Lærebokforfatter, MULTI Geometri i skolen Geometri etter 4. Geometri Mona Røsseland Nasjonalt senter for matematikk i Opplæringen Leder i LAMIS Lærebokforfatter, MULTI 15-Apr-07 Geometri i skolen dreier seg blant annet om å analysere egenskaper ved to- og tredimensjonale

Detaljer

0.1 Kort introduksjon til komplekse tall

0.1 Kort introduksjon til komplekse tall Enkel introduksjon til matnyttig matematikk Vi vil i denne innledningen introdusere litt matematikk som kan være til nytte i kurset. I noen tilfeller vil vi bare skrive opp uttrykk uten å komme inn på

Detaljer

Egenverdier og egenvektorer

Egenverdier og egenvektorer Kapittel 9 Egenverdier og egenvektorer Det er ofte hensiktsmessig å tenke på en matrise ikke bare som en tabell med tall, men som en transformasjon av vektorer Hvis A er en m n-matrise, så gir A en transformasjon

Detaljer

Volum Lengde Areal Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

Volum Lengde Areal Forelesning i Matematikk 1 TMA4100 Volum Lengde Areal Forelesning i Matematikk 1 TMA4100 Hans Jakob Rivertz Institutt for matematiske fag 4. oktober 011 Kapittel 6.. Volum ved sylindriske skall 3 Skall-metoden z = g(x) 1 1 1 1 3 1 1 3 z

Detaljer

RF5100 Lineær algebra Leksjon 1

RF5100 Lineær algebra Leksjon 1 RF5100 Lineær algebra Leksjon 1 Lars Sydnes, NITH 20.august 2013 I. INFORMASJON FAGLÆRER Kontakt: Lars Sydnes lars.sydnes@nith.no 93035685 Bakgrunn: Doktorgrad i Matematikk fra NTNU (2012), Siv.ing. Industriell

Detaljer

Kodetime for Nordstrand barneskole

Kodetime for Nordstrand barneskole Kodetime for Nordstrand barneskole av Veronika Heimsbakk og Lars Erik Realfsen 1 Hva er Processing? Processing er et programmeringsspråk som er gratis, og tilgjengelig for alle! Man kan programmere i Processing

Detaljer

To geometriske algoritmer, kap. 8.6

To geometriske algoritmer, kap. 8.6 INF 4130, 18. november 2010 To geometriske algoritmer, kap. 8.6 Computational Geometry Stein Krogdahl Hovedkapittelet t (kap. 8) dreier seg generelt om devide-and-conquer eller splitt og hersk : Splitt

Detaljer

Inf109 Programmering for realister Uke 5. I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse.

Inf109 Programmering for realister Uke 5. I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse. Inf109 Programmering for realister Uke 5 I denne leksjonen skal vi se på hvordan vi kan lage våre egne vinduer og hvordan vi bruker disse. Før du starter må du kopiere filen graphics.py fra http://www.ii.uib.no/~matthew/inf1092014

Detaljer

HamboHus 6.4.7 Rev. 1, 3. mail 2010 A. Cordray. Dette skrivet beskriver hvordan man kan gå fram for å lage situasjonskart i HamboHus.

HamboHus 6.4.7 Rev. 1, 3. mail 2010 A. Cordray. Dette skrivet beskriver hvordan man kan gå fram for å lage situasjonskart i HamboHus. HamboHus Technical Note Nr 13: Situasjonskart HamboHus 6.4.7 Rev. 1, 3. mail 21 A. Cordray Dette skrivet beskriver hvordan man kan gå fram for å lage situasjonskart i HamboHus. Hent kart fra kommunen Situasjonskart

Detaljer

TMA4105 Matematikk 2 vår 2013

TMA4105 Matematikk 2 vår 2013 TMA4105 Matematikk vår 013 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Løsningsforslag Øving Alle oppgavene er fra læreboka Merk: I løsningene til alle oppgavene fra seksjon

Detaljer

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2013

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2013 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA Brukerkurs i matematikk B Vår 3 Løsningsforslag Øving 7 9.4.5 La A = (,, 3) og B = (,, ). Finn vektorrepresentasjonen til

Detaljer

Notat om trigonometriske funksjoner

Notat om trigonometriske funksjoner Notat om trigonometriske funksjoner Dette notatet ble først skrevet for MA000 våren 005 av Ole Jacob Broch. Dette er en noe omarbeidet versjon skrevet høsten 0. Radianer Anta at en vinkel A er gitt, f.eks

Detaljer

Plan. I dag. Neste uke

Plan. I dag. Neste uke Plan I dag Referansegruppe... Ta opp igjen kurvelengde Areal bestemt av en kurve En annen måte å beskrive punkt i planet Kurver med denne beskrivelsen Tangenter, kurvelengde og areal Neste uke Kjeglesnitt

Detaljer

NTNU. MA1103 Flerdimensjonal analyse våren Maple/Matlab-øving 2. Viktig informasjon. Institutt for matematiske fag

NTNU. MA1103 Flerdimensjonal analyse våren Maple/Matlab-øving 2. Viktig informasjon. Institutt for matematiske fag NTNU Institutt for matematiske fag MA1103 Flerdimensjonal analyse våren 2012 Maple/Matlab-øving 2 Fyll inn studieprogram: Fyll inn navn: 1. 2. 3. 4. Viktig informasjon Besvarelsen kan leveres som gruppearbeid

Detaljer

a. Hva er de inverse transformasjonene avfølgende tre transformasjoner T, R og S: θ θ sin( ) cos( ) Fasit: 1 s x cos( θ) sin( θ) 0 0 y y z

a. Hva er de inverse transformasjonene avfølgende tre transformasjoner T, R og S: θ θ sin( ) cos( ) Fasit: 1 s x cos( θ) sin( θ) 0 0 y y z Kommentar: Svar kort og konsist. Husk at eksamen har tre oppgaver. Poengene for hver (del-) oppgave bør gi en indikasjon på hvor me tid som bør benttes per oppgave. Oppgave 1: Forskjellige emner (40 poeng)

Detaljer

Løsningsforslag, eksamen MA1103 Flerdimensjonal analyse, vår 2009

Løsningsforslag, eksamen MA1103 Flerdimensjonal analyse, vår 2009 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 8 Løsningsforslag, eksamen MA1103 Flerdimensjonal analyse, vår 2009 Oppgave 1 Avgjør om grenseverdiene eksisterer:

Detaljer

Oppgaver og fasit til seksjon

Oppgaver og fasit til seksjon 1 Oppgaver og fasit til seksjon 3.7-3.10 Oppgaver til seksjon 3.7 I oppgave 1 til 7 skal du avgjøre om feltet er konservativt og i så fall finne en potensialfunksjon. 1. F(x, ) = (x + x) i + x j. F(x,

Detaljer

KONTROLLSTRUKTURER. MAT1030 Diskret matematikk. Kontrollstrukturer. Kontrollstrukturer. Eksempel (Ubegrenset while-løkke)

KONTROLLSTRUKTURER. MAT1030 Diskret matematikk. Kontrollstrukturer. Kontrollstrukturer. Eksempel (Ubegrenset while-løkke) KONTROLLSTRUKTURER MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 2: Flere pseudokoder. Representasjoner av tall. Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 16. januar 2008 Mandag innførte vi pseudokoder

Detaljer

Fra bilder til video. INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Luminans-variasjon

Fra bilder til video. INF 1040 Digital video digital bildeanalyse. Fra Lumiere og Edison til moderne kino. Luminans-variasjon INF 1040 Digital video digital bildeanalyse Tema i dag : 1. Fra stillbilder til videosekvenser 2. Digital video 3. Hvorfor kan video komprimeres? 4. Digitale videostandarder, lagring på DVD 5. Digital

Detaljer

cappelendamm.no Funksjoner av to variable 7.1 FIGUR 7.1 FIGUR 7.2 FIGUR 7.3 Matematikk for økonomi og samfunnsfag 9. utgave kapittel 7 1

cappelendamm.no Funksjoner av to variable 7.1 FIGUR 7.1 FIGUR 7.2 FIGUR 7.3 Matematikk for økonomi og samfunnsfag 9. utgave kapittel 7 1 7. Funksjoner av to variable Df FIGUR 7. FIGUR 7. FIGUR 7. Matematikk for økonomi og samfunnsfag 9. utgave kapittel 7 FIGUR 7. FIGUR 7.5 FIGUR 7.6 Matematikk for økonomi og samfunnsfag 9. utgave kapittel

Detaljer

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2014

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2014 Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA Grunnkurs i analyse II Vår 4 Løsningsforslag Øving 9 7.3.b Med f() = tan +, så er f () = cos () på intervallet ( π/, π/).

Detaljer

Innhold uke 4. INF 1000 høsten 2011 Uke 4: 13. september. Deklarasjon av peker og opprettelse av arrayobjektet. Representasjon av array i Java

Innhold uke 4. INF 1000 høsten 2011 Uke 4: 13. september. Deklarasjon av peker og opprettelse av arrayobjektet. Representasjon av array i Java INF høsten 2 Uke 4: 3. september Grunnkurs i Objektorientert Programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Siri Moe Jensen og Arne Maus Mål for uke 4: Innhold uke 4 Repetisjon m/ utvidelser:

Detaljer

2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder.

2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder. Gaustadbekkdalen, januar 22 Litt om datastrukturer i Java Av Stein Gjessing, Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Innledning Dette notatet beskriver noe av det som foregår i primærlageret når

Detaljer

Universitetet i Agder Fakultet for teknologi og realfag LØSNINGSFORSLAG. Dato: 11. desember 2008 Varighet: 0900-1300. Antall sider inkl.

Universitetet i Agder Fakultet for teknologi og realfag LØSNINGSFORSLAG. Dato: 11. desember 2008 Varighet: 0900-1300. Antall sider inkl. Universitetet i Agder Fakultet for teknologi og realfag LØSNINGSFORSLAG Emnekode: Emnenavn: DAT2 Grafisk Databehandling Dato:. desember 28 Varighet: 9 - Antall sider inkl. forside 7 OPPGAVE. (2%) a) b)

Detaljer

Logo med FXML. Introduksjon. Skrevet av: Hallvard Trætteberg

Logo med FXML. Introduksjon. Skrevet av: Hallvard Trætteberg Logo med FXML Skrevet av: Hallvard Trætteberg Kurs: Javafx Introduksjon En viktig del av det å lage app-er er å utforme skjerminnholdet, dvs. alt app-en inneholder av grafikk, knapper, lister, osv. Formålet

Detaljer

Algoritmer og datastrukturer Kapittel 2 - Delkapittel 2.1

Algoritmer og datastrukturer Kapittel 2 - Delkapittel 2.1 Delkapittel 2.1 Plangeometriske algoritmer Side 1 av 7 Algoritmer og datastrukturer Kapittel 2 - Delkapittel 2.1 2.1 Punkter, linjesegmenter og polygoner 2.1.1 Polygoner og internett HTML-sider kan ha

Detaljer

NTNU. MA1103 Flerdimensjonal Analyse våren Maple-øving 2. Viktig informasjon. Institutt for matematiske fag. maple02 28.

NTNU. MA1103 Flerdimensjonal Analyse våren Maple-øving 2. Viktig informasjon. Institutt for matematiske fag. maple02 28. NTNU Institutt for matematiske fag MA1103 Flerdimensjonal Analyse våren 2011 Maple-øving 2 Fyll inn studieprogram: Fyll inn navn: 1. 2. 3. 4. Viktig informasjon Besvarelsen kan leveres som gruppearbeid

Detaljer

Oppsummering 2008 del 1

Oppsummering 2008 del 1 INF1040 Digital it representasjon Oppsummering 2008 del 1 Ragnhild Kobro Runde INF1040-Oppsummering-1 Fredag 5. desember 2008. 09.00 12.00 Møt senest 08.45! Ta med legitimasjon! Eksamen I Ingen hjelpemidler

Detaljer

Oppsummering 2008 del 1

Oppsummering 2008 del 1 INF1040 Digital it representasjon Oppsummering 2008 del 1 Fredag 5. desember 2008. 09.00 12.00 Eksamen I Møt senest 08.45! Ta med legitimasjon! Ingen hjelpemidler tillatt, heller ikke kalkulator. Ragnhild

Detaljer

INF1040 Digital representasjon Oppsummering

INF1040 Digital representasjon Oppsummering INF1040 Digital representasjon Oppsummering Ragnhild Kobro Runde, Fritz Albregtsen INF1040-Oppsummering-1 Fredag 7. desember 2007. 09.00 12.00 Møt senest 08.45! Ta med legitimasjon! Eksamen I Ingen hjelpemidler

Detaljer

MAT Grublegruppen Notat 11

MAT Grublegruppen Notat 11 MAT1100 - Grublegruppen Notat 11 Jørgen O. Lye Matrisegrupper Den store gruppen vi skal se på er GL(n, K) = {inverterbare n n matriser med koesienter i K} Forkortelsen står for den generelle lineære gruppen

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS1120 Elektromagnetisme Eksamensdag: 10. oktober 2016 Tid for eksamen: 10.00 13.00 Oppgavesettet er på 8 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

dg = ( g P0 u)ds = ( ) = 0

dg = ( g P0 u)ds = ( ) = 0 NTNU Institutt for matematiske fag TMA4105 Matematikk 2, øving 8, vår 2011 Løsningsforslag Notasjon og merknader Som vanlig er enkelte oppgaver kopiert fra tidligere års løsningsforslag. Derfor kan notasjon,

Detaljer

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning Eksamen i SOD 165 Grafiske metoder Klasse : 3D Dato : 15. august 2000 Antall oppgaver : 4 Antall sider : 4 Vedlegg : Utdrag fra OpenGL Reference Manual

Detaljer

EKSAMEN I FY2045 KVANTEFYSIKK Onsdag 30. mai 2007 kl

EKSAMEN I FY2045 KVANTEFYSIKK Onsdag 30. mai 2007 kl NORSK TEKST Side av 3 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Institutt for fysikk Faglig kontakt under eksamen: Ingjald Øverbø, tlf 73 59 8 67, eller 97355 EKSAMEN I FY45 KVANTEFYSIKK Onsdag 3.

Detaljer

Løsningsforslag til øving 3

Løsningsforslag til øving 3 Institutt for fysikk, NTNU TFY455/FY003 Elektromagnetisme Vår 2009 Løsningsforslag til øving 3 Oppgave a) C V = E dl = 0 dersom dl E b) B På samme måte som et legeme med null starthastighet faller i gravitasjonsfeltet

Detaljer

Eksamensoppgave MAT juni 2010 (med løsningsforslag)

Eksamensoppgave MAT juni 2010 (med løsningsforslag) Eksamensoppgave MAT-4 juni (med løsningsforslag) Contents OPPGAVE OPPGAVE 4 OPPGAVE 5 4 OPPGAVE 6 5 Fasit 7 5 Oppgave 7 5 Oppgave 7 5 Oppgave 8 54 Oppgave 8 6 Løsningsforslag 9 6 Oppgave 9 6 Oppgave 6

Detaljer

Oppgaver MAT2500 høst 2011

Oppgaver MAT2500 høst 2011 Oppgaver MAT2500 høst 2011 31. oktober 2011 Oppgaver avsnitt 1 Oppgave 1. Bruk cosinussetningen til å se at definisjonen av vinkel i planet blir riktig. Oppgave 2. Vis at d(x, y) = 0 hvis og bare hvis

Detaljer

Reelle tall på datamaskin

Reelle tall på datamaskin Reelle tall på datamaskin Knut Mørken 5. september 2007 1 Innledning Tirsdag 4/9 var tema for forelesningen hvordan reelle tall representeres på datamaskin og noen konsekvenser av dette, særlig med tanke

Detaljer

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom 4.1 Vektorrom og underrom Vektorrom er en abstraksjon av R n. Kan brukes til å utlede egenskaper, resultater og metoder for tilsynelatende svært ulike klasser av objekter : n-tupler, følger, funksjoner,

Detaljer

Løsningsforslag, eksamen MA1103 Flerdimensjonal analyse, 8.juni 2010

Løsningsforslag, eksamen MA1103 Flerdimensjonal analyse, 8.juni 2010 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 Løsningsforslag, eksamen MA11 Flerdimensjonal analyse, 8.juni 21 Oppgave 1 a) Finn og klassifiser alle kritiske

Detaljer

Tangenten: tidsskrift for matematikkundervisning. Bakken Omdreiningslegemer med 3D-printer

Tangenten: tidsskrift for matematikkundervisning. Bakken Omdreiningslegemer med 3D-printer Bakken Omdreiningslegemer med 3D-printer I løpet av de siste årene har bruk av digitale hjelpemidler blitt en stadig større del av matematikkfagene i videregående skole. Matematiske programmer, som for

Detaljer

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom 4.1 Vektorrom og underrom Vektorrom er en abstraksjon av R n. De kan brukes til å utlede egenskaper, resultater og metoder for tilsynelatende svært ulike klasser av objekter : n-tupler, følger, funksjoner,

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i Eksamensdag: 11. juni 21. Tid for eksamen: 14.3 17.3. Oppgavesettet er på 7 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: MAT111 Kalkulus

Detaljer

INF Kap og i DIP

INF Kap og i DIP INF 30 7.0.009 Kap..4.4 og.6.5 i DIP Anne Solberg Geometriske operasjoner Affine transformer Interpolasjon Samregistrering av bilder Geometriske operasjoner Endrer på pikslenes posisjoner o steg:. Finn

Detaljer

Løsningsforslag. a) Løs den lineære likningen (eksakt!) 11,1x 1,3 = 2 7. LF: Vi gjør om desimaltallene til brøker: x =

Løsningsforslag. a) Løs den lineære likningen (eksakt!) 11,1x 1,3 = 2 7. LF: Vi gjør om desimaltallene til brøker: x = Prøve i FO99A - Matematikk Dato: 1. desember 014 Målform: Bokmål Antall oppgaver: 8 (0 deloppgaver) Antall sider: 3 Vedlegg: Formelsamling Hjelpemiddel: Kalkulator Alle svar skal grunngis. Alle deloppgaver

Detaljer

Løsningsforslag til øving 4

Løsningsforslag til øving 4 Institutt for fysikk, NTNU TFY455/FY003 Elektrisitet og magnetisme Vår 2007 Veiledning uke 5 Løsningsforslag til øving 4 Oppgave a) Vi benytter oss av tipsene gitt i oppgaveteksten og tar utgangspunkt

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN TMA4105 MATEMATIKK 2 Lørdag 14. aug 2004

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN TMA4105 MATEMATIKK 2 Lørdag 14. aug 2004 Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ide av LØNINGFOLAG EKAMEN TMA4 MATEMATIKK 2 Lørdag 4. aug 24 Oppgave Grenseverdien eksisterer ikke. For eksempel er grenseverdien

Detaljer

TMA4100 Matematikk1 Høst 2008

TMA4100 Matematikk1 Høst 2008 TMA400 Matematikk Høst 008 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Løsningsforslag Øving 4 4..3 Vi skal finne absolutt maksimum og absolutt minimum verdiene for funksjonen

Detaljer

www.ir.hiof.no/~eb/viz.htm Side 1 av 12

www.ir.hiof.no/~eb/viz.htm Side 1 av 12 VIZhtm Side 1 av 12 Innhold Side MÅL 1 OPPGAVE / RESULTAT 1 BESKRIVELSE ØVING 6A 2 BESKRIVELSE ØVING 6B 9 BESKRIVELSE ØVING 6C 12 MÅL Når du har utført denne øvingen, skal du kunne: Benytte et kamera som

Detaljer

Forelesning 2. Flere pseudokoder. Representasjoner av tall. Dag Normann januar 2008 KONTROLLSTRUKTURER. Kontrollstrukturer. Kontrollstrukturer

Forelesning 2. Flere pseudokoder. Representasjoner av tall. Dag Normann januar 2008 KONTROLLSTRUKTURER. Kontrollstrukturer. Kontrollstrukturer Forelesning 2 Flere pseudokoder. Representasjoner av tall. Dag Normann - 16. januar 2008 KONTROLLSTRUKTURER Mandag innførte vi pseudokoder og kontrollstrukturer. Vi hadde tre typer grunn-instruksjoner:

Detaljer

Forelesning 1 I162A-I162. Antonella Zanna. Institutt for informatikk (rom 4143)

Forelesning 1 I162A-I162. Antonella Zanna.  Institutt for informatikk (rom 4143) I162A-I162 http://realfag.uib.no/fag/2002v/i162 1/18 Forelesning 1 Antonella Zanna Institutt for informatikk (rom 4143) email: anto@ii.uib.no Beregningsvitenskap 2/18 Beregningsvitenskap Vårt hverdagsliv

Detaljer

Kanter, kanter, mange mangekanter. Introduksjon: Steg 1: Enkle firkanter. Sjekkliste. Skrevet av: Sigmund Hansen

Kanter, kanter, mange mangekanter. Introduksjon: Steg 1: Enkle firkanter. Sjekkliste. Skrevet av: Sigmund Hansen Kanter, kanter, mange mangekanter Skrevet av: Sigmund Hansen Kurs: Processing Tema: Tekstbasert, Animasjon Fag: Matematikk, Programmering, Kunst og håndverk Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole

Detaljer

Forelesning 1 I162A-I162. Antonella Zanna. Institutt for informatikk (rom 4143)

Forelesning 1 I162A-I162. Antonella Zanna.  Institutt for informatikk (rom 4143) I162A-I162 http://realfag.uib.no/fag/2002v/i162 1/18 Forelesning 1 Antonella Zanna Institutt for informatikk (rom 4143) email: anto@ii.uib.no Beregningsvitenskap Vårt hverdagsliv er blitt veldig teknologisk:

Detaljer

KORT INTRODUKSJON TIL TENSORER

KORT INTRODUKSJON TIL TENSORER KORT INTRODUKSJON TIL TENSORER Tensorer har vi allerede møtt i form av skalarer (tall) og vektorer. En skalar kan betraktes som en tensor av rang null (en komponent), mens en vektor er en tensor av rang

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 230 Digital bildebehandling Forelesning 3 Geometriske operasjoner Fritz Albregtsen 05.02.203 INF230 Temaer i dag Geometriske operasjoner Lineære / affine transformer Resampling og interpolasjon Samregistrering

Detaljer

Mandag qq 4πε 0 r 2 ˆr F = Elektrisk felt fra punktladning q (følger av definisjonen kraft pr ladningsenhet ): F dl

Mandag qq 4πε 0 r 2 ˆr F = Elektrisk felt fra punktladning q (følger av definisjonen kraft pr ladningsenhet ): F dl Institutt for fysikk, NTNU TFY4155/FY1003: Elektrisitet og magnetisme Vår 2007, uke 6 Mandag 05.02.07 Oppsummering til nå, og møte med Maxwell-ligning nr 1 Coulombs lov (empirisk lov for kraft mellom to

Detaljer

7 Egenverdier og egenvektorer TMA4110 høsten 2018

7 Egenverdier og egenvektorer TMA4110 høsten 2018 7 Egenverdier og egenvektorer TMA4 høsten 8 Det er ofte hensiktsmessig å tenke på en matrise ikke bare som en tabell med tall, men som en transformasjon av vektorer. Hvis A er en m n-matrise, så gir A

Detaljer

Emne 10 Litt mer om matriser, noen anvendelser

Emne 10 Litt mer om matriser, noen anvendelser Emne 10 Litt mer om matriser, noen anvendelser (Reelle) ortogonale matriser La A være en reell, kvadratisk matrise, dvs. en (n n)-matrise hvor hvert element Da vil A være ortogonal dersom: og Med menes

Detaljer

FASIT OG TIPS til Rinvold: Visuelle perspektiv. Lineær algebra. Caspar forlag, 1.utgave 2003 og 2.opplag 2004.

FASIT OG TIPS til Rinvold: Visuelle perspektiv. Lineær algebra. Caspar forlag, 1.utgave 2003 og 2.opplag 2004. FAIT OG TIP til Rinvold: Visuelle perspektiv. Lineær algebra. Caspar forlag,.utgave og.opplag. Versjon..9. Det er ikke tatt med svar på alle oppgaver. Denne fasiten vil bli oppdatert etter hvert. Oppdager

Detaljer

INNHOLD SAMMENDRAG GEOMETRI

INNHOLD SAMMENDRAG GEOMETRI INNHOLD GEOMETRI... 3 LINJE, STRÅLE OG LINJESTYKKE... 3 VINKEL... 3 STUMP, SPISS OG RETT VINKEL... 3 TOPPVINKLER... 4 NABOVINKLER... 4 SAMSVARENDE VINKLER... 4 OPPREISE EN NORMAL FRA ET PUNKT PÅ EN LINJE...

Detaljer

SALG > KOSTNAD når mer enn 100 produkt selges. Virksomheten går da med overskudd.

SALG > KOSTNAD når mer enn 100 produkt selges. Virksomheten går da med overskudd. SALG > KOSTNAD y = 20x Salg y = 0 000 Kostnad 20x > 0 000 SALG > KOSTNAD mer enn 00 produkt selges. Virksomheten går da med overskudd. Slik kan ulikheter løses grafisk En ulikhet består av en venstre side,

Detaljer

1 Funksjoner og grafiske løsninger

1 Funksjoner og grafiske løsninger Oppgaver Funksjoner og grafiske løsninger KATEGORI. Rette linjer Oppgave.0 Vi har gitt likningene for noen rette linjer. Fll ut tabellene og tegn de rette linjene i hvert sitt koordinatsstem. a) = 3 0

Detaljer

Vi som skal undervise. MAT1030 Diskret matematikk. Hva er diskret matematikk? Hva er innholdet i MAT1030?

Vi som skal undervise. MAT1030 Diskret matematikk. Hva er diskret matematikk? Hva er innholdet i MAT1030? Vi som skal undervise MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 1: Algoritmer, pseudokoder og kontrollstrukturer Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 14. januar 2008 Dag Normann Roger Antonsen

Detaljer

Tillegg om strømfunksjon og potensialstrøm

Tillegg om strømfunksjon og potensialstrøm Kapittel 9 Tillegg om strømfunksjon og potensialstrøm 9.1 Divergensfri strøm 9.1.1 Strømfunksjonen I kompendiet, kap. 4.6 og kap. 9, er det påstått at dersom et todimensjonalt strømfelt v(x y) = v x (x

Detaljer

2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder.

2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder. Litt om datastrukturer i Java Av Stein Gjessing, Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 1 Innledning Dette notatet beskriver noe av det som foregår i primærlageret når et Javaprogram utføres.

Detaljer

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom 4.1 Vektorrom og underrom Vektorrom er en abstraksjon av R n. De kan brukes til å utlede egenskaper, resultater og metoder for tilsynelatende svært ulike klasser av objekter : n-tupler, følger, funksjoner,

Detaljer

Integralsatser: Green, Stokes og Gauss

Integralsatser: Green, Stokes og Gauss Kapittel 7 Integralsatser: Green, tokes og Gauss Oppgave 1 Vi har gitt strømfeltet v = ωyi+ωxj der ω er en konstant. a) trømfarten: v = ω 2 y 2 +ω 2 x 2 = ωr, r = x 2 +y 2. Langs sirkelen r 2 = x 2 +y

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: Eksamensdag: Torsdag 8. juni 07 Tid for eksamen: 09.00 3.00 Oppgavesettet er på 7 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: MAT-INF360

Detaljer