BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 33

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 33"

Transkript

1 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver uke 33 Oppgave 2 Litt aritmetikk a) Her har vi skrevet ut det som kommer opp i Octave-vinduet når vi utfører operasjonene. octave exe:9> octave exe:10> octave exe:11> 3*2 6 octave exe:12> 6^2 36 octave exe:13> 6/2 3 Vi kan gjerne utføre kompliserte og styggere utregninger også: octave exe:14> 3^2.12*(2+4*(-3.1))/(2^2-1) b) octave exe:23> 1/0 warning: division by zero Inf octave exe:24> 0^0 1 octave exe:25> 5/Inf 0 octave exe:26> 0*Inf NaN octave exe:27> Inf/Inf NaN octave exe:28> 10^999 Inf octave exe:29> 1.2e

2 octave exe:30> NaN+1 NaN Vi ser at Octave tolker 1/0 som uendelig. Matematisk gir ikke uttrykket 1/0 noen mening. Vi kan si noe om hva 1/x næremer seg når x næremer seg 0, men utrykket kan like gjerne gå mot minus uendelig som uendelig. Hvilken verdi vi skal gi til 0 0 er et denisjonsspørsmål; man kan både argumentere for at det skal være 0 og for at det skal være 1. Octave har tydeligvis valgt den siste varianten. At 5/Inf blir gitt verdien 0, virker jo rimelig; selv om 5/ ikke er denert, vil 5 delt på et veldig stort tall bli et veldig lite tall. Det virker også rimelig at hverken 0 eller / blir gitt noen verdi; disse uttrykken gir ikke mening matematisk. Derimot er det ikke rimelig å si at er det samme som uendelig. Men det sier seg selv at der må være en øvre grense for hvor store tall datamaskninen kan regne med. At et udenert tall pluss én forblir et udenert tall er i grunn ganske opplagt. c) octave exe:31> pi octave exe:32> e octave exe:33> i 0 + 1i octave exe:34> eps e-016 Det bør her legges til at Octave opererer med en langt mer nøyaktig verdi av π enn det antall desimaler tilsier her (og tilsvarende for Eulers tall e). Bare et visst antall desimaler blir skrevet til skjermen. Vi kan endre formatet til det som skrives til skjer. Om vi gjør det, kan vi få opp ere desimaler: octave exe:94> format long octave exe:95> pi Oppgave 3 Tilordning a) Slik vil det se ut når vi sier at variabelen x skal ha verdien 7: octave exe:37> x=7 x = 7 Merk at vi nå i tillegg til selve tilordninga også har sagt at der skal vere ein variabel som heiter x. Vi seier at vi har initiert variabelen. Resultatene av reknestykkene blir: 2

3 octave exe:101> x=7 x = 7 octave exe:102> x*2 14 octave exe:103> x^2 49 octave exe:104> y=2 y = 2 octave exe:105> x/y Dette skjer om vi skriver 'who': octave exe:55> who Variables in the current scope: ans x y b) Symbolet '=' betyr ikke helt det samme i Octave-sammenheng som det gjør i matematisk notasjon; her er likhetstegnet brukt som tilordning; altså for å gi en variabel en verdi. Derfor vil følgende gi mening i Octave: octave exe:58> x=2 x = 2 octave exe:59> x=x+1 x = 3 Vi ser at den siste kommandoen la én til variabelen x og tilordna svaret tilbake til x; den gamle x var 2 og den nye x ble 3. Matematisk er den siste linja meningsløs siden den gir at 0 = 1 om vi forsøker å løse den som en ligning. Om vi ønsker å uttrykke likhet, ikke tilordning, i Octave, skriver vi '==' - altså et dobbelt likhetstegn. Dette skal vi komme tilbake til senere. c) octave exe:61> e octave exe:62> e=10 e = 10 Vi ser at e, som hadde verdien av Eulers tall, nå har fått verdien 10. Tilsvarende skjer også med pi og i. Vi ser at våre tilordninger overstyrer de som Octave måtte ha fra før. 3

4 Oppgave 4 Vektorer a) Variablene i Octave kan være tall, vektorer eller matriser. Vi kan for eksempel gi vektoren x = [1, 0, 3] på denne måten: octave exe:63> x=[1, 0, -3] x = octave exe:64> x(2) 0 Vi ser at om vi avslutter en kommandolinje med semikolon, vil ikke noe bli skrevet til skjerm. Det betyr ikke at kommandoen ikke har blitt utført. b) octave exe:65> x^2 error: for A^b, A must be square Vi ser at Octave nekter å regne ut x 2. Og det er ikke så rart; operasjonen er ikke denert. Octave tolker det som en matrise-opersjon, og gitt at x er en vektor, er ikke dette en meningsful multiplikasjon. Om vi tar med punktum foran potens-sybolet, derimot, tolker Octave det som at man skal kvadrere elementvis: octave exe:66> x.^ c) 1:5 gir som svar Tilsvarende kan heltallene fra og med -3 til og med 3 skrives slik: -3:3. En vektor bestående av tallene 0, 0.25, 0.5,..., 1.75, 2 kan uttrykkes slik: 0:.25:2 (.25 betyr det samme som 0.25). d) Vektoren y kan tilordnes slik: octave exe:70> y=2:2:10 y = Kommandoen fliplr vil snu rekkefølgen elementene kommer i: octave exe:71> fliplr(y)

5 help-funksjonen er som sagt nyttig. Den forklarer hva en Octave-funksjon gjør gjerne også med bruk av eksempler. Den angir også andre funskjoner som ligner. For fliplr får vi opp dette: `fliplr' is a function from the file C:\Octave\3.2.4_gcc-4.4.0\share\octave\3.2. 4\m\general\fliplr.m -- Function File: fliplr (X) Return a copy of X with the order of the columns reversed. example, For fliplr ([1, 2; 3, 4]) => Note that `fliplr' only work with 2-D arrays. use `flipdim' instead. To flip N-d arrays See also: flipud, flipdim, rot90, rotdim Additional help for built-in functions and operators is available in the on-line version of the manual. Use the command `doc <topic>' to search the manual index. Help and information about Octave is also available on the WWW at and via the help@octave.org mailing list. lines 1-24/24 (END) -- (f)orward, (b)ack, (q)uit e) Tilordning: octave exe:74> Vektor=[9 pi ] Vektor = Sortering heter sort på engelsk. Så vi ser etter ei rutine som sorterer: octave exe:75> lookfor sort sort issorted sortrows Tre tre. Vi forsøker å nne ut mer om sort-funksjonen. help sort gir: 5

6 `sort' is a built-in function -- Loadable Function: [S, I] = sort (X) -- Loadable Function: [S, I] = sort (X, DIM) -- Loadable Function: [S, I] = sort (X, MODE) -- Loadable Function: [S, I] = sort (X, DIM, MODE) Return a copy of X with the elements arranged in increasing order. For matrices, `sort' orders the elements in each column. For example, sort ([1, 2; 2, 3; 3, 1]) => The `sort' function may also be used to produce a matrix containing the original row indices of the elements in the sorted matrix. For example, [s, i] = sort ([1, 2; 2, 3; 3, 1]) => s = => i = If the optional argument DIM is given, then the matrix is sorted along the dimension defined by DIM. The optional argument `mode' defines the order in which the values will be sorted. Valid values of `mode' are `ascend' or `descend'. For equal elements, the indices are such that the equal elements are listed in the order that appeared in the original list. The `sort' function may also be used to sort strings and cell arrays of strings, in which case the dictionary order of the strings is used. The algorithm used in `sort' is optimized for the sorting of partially ordered lists. Additional help for built-in functions and operators is available in the on-line version of the manual. Use the command `doc <topic>' to search the manual index. 6

7 Additional help for built-in functions and operators is available in the on-line version of the manual. Use the command `doc <topic>' to search the manual index. Help and information about Octave is also available on the WWW at and via the mailing list. lines 28-51/51 (END) -- (f)orward, (b)ack, (q)uit Vi kan gå fram på same måte for å nne ei summeringsrutine. Summere heiter sum på engelsk: octave exe:78> lookfor sum cumsum sum sumsq md5sum spcumsum spsum spsumsq summer sum-funksjonen gjør jobben: octave exe:87> sum(vektor) Oppgave 5 Litt mer om multiplikasjon a) Vi kan for eksempel velge at Vek1 og Vek2 skal være slik: octave exe:88> Vek1=5:(-1):3 Vek1 = octave exe:89> Vek2=[7, -3, 1] Vek2 = b) Akkurat som i oppg. 4 b) får vi ei feilmelding når vi skriver Vek1*Vek2: octave exe:3> Vek1*Vek2 error: operator *: nonconformant arguments (op1 is 1x3, op2 is 1x3) 7

8 Med punktum-skrivemåten, derimot, blir vektorene multiplisert elementvis: octave exe:3> Vek1.*Vek c) Apostroen gjør at svaret du får ut, er den samme vektoren men som ei søyle i stedet for ei rekke: octave exe:90> Vek1' d) Vi får følgende resultat: octave exe:91> Vek1*Vek2 error: operator *: nonconformant arguments (op1 is 1x3, op2 is 1x3) octave exe:91> Vek1*Vek2' 26 octave exe:92> Vek1'*Vek octave exe:93> Vek1'*Vek2' error: operator *: nonconformant arguments (op1 is 3x1, op2 is 3x1) Svarene vi får her, blir forståelige når vi har lært om matrisemultiplikasjon. (Resultatet av mulitplikasjonen Vek1*Vek2' blir det velkjente skalarproduktet av vektorene, mens resultatet av multiplikasjonen Vek1'*Vek2 blir ei 3 3-matrise.) 8

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1. Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1. Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1 Løsningsforslag Oppgave 2 Litt aritmetikk a) Her har vi skrevet ut det som kommer opp i kommandovinduet når vi utfører operasjonene. > 2+2 4 > 3-2 1

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1. Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1. Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1 Løsningsforslag Oppgave 2 Litt aritmetikk a) Her har vi skrevet ut det som kommer opp i kommandovinduet når vi utfører operasjonene. >> 2+2 4 >> 3-2

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon Løsningsforslag Oppgave 1 Vektorer a) Variablene i MATLAB kan være tall, vektorer eller matriser. Vi kan for eksempel gi vektoren x = [1, 0, 3] på denne

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Løsningsforslag Oppgave 1 Vektorer a) Variablene i MATLAB kan være tall, vektorer eller matriser. Vi kan for eksempel gi vektoren x = [1, 0, 3] på denne

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 1 Løsningsforslag Oppgave 2 Litt aritmetikk a) Her har vi skrevet ut det som kommer opp i kommandovinduet når vi utfører operasjonene. >> 2+2 4 >> -2 1

Detaljer

Matematikk Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang

Matematikk Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang Matematikk 1000 Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang I denne øvinga skal vi bli litt kjent med MATLAB. Vi skal ikkje gjøre noen avanserte ting i dette oppgavesettet bare få et visst innblikk

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang

Matematikk 1000. Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang Matematikk 1000 Øvingeoppgaver i numerikk leksjon 1 Å komme i gang I denne øvinga skal vi bli litt kjent med MATLAB. Vi skal ikkje gjøre noen avanserte ting i dette oppgavesettet bare få et visst innblikk

Detaljer

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 40

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 40 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver uke 40 Løsningsforlsag Oppgave 1 Lagring og innlesing av data a) Dersom vi skriver save Filnavn, blir alle variable vi har lagra til ei l som heter 'Filnavn'.

Detaljer

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 34

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 34 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver uke 34 I denne øvinga skal vi først og fremst lære oss å lage plott i Octave. I tillegg skal vi lære oss hvordan vi manøvrerer oss omkring i ulike kataloger.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF 3230 Formell modellering og analyse av kommuniserende systemer Eksamensdag: 4. april 2008 Tid for eksamen: 9.00 12.00 Oppgavesettet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF 3230 Formell modellering og analyse av kommuniserende systemer Eksamensdag: 4. juni 2010 Tid for eksamen: 9.00 12.00 Oppgavesettet

Detaljer

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs. Introduksjon til programmering i Matlab. Rune Sætre / Anders Christensen {satre, anders}@idi.ntnu.

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs. Introduksjon til programmering i Matlab. Rune Sætre / Anders Christensen {satre, anders}@idi.ntnu. 1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre / Anders Christensen {satre, anders}@idi.ntnu.no 2 Frist for øving 1: Fredag 11. Sept. Noen oppstartsproblemer

Detaljer

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK)

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) 1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre satre@idi.ntnu.no 3 Læringsmål og pensum Mål Lære om programmering og hva et program er Lære om hvordan

Detaljer

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs. Introduksjon til programmering i Matlab. Rune Sætre / Anders Christensen {satre,

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs. Introduksjon til programmering i Matlab. Rune Sætre / Anders Christensen {satre, 1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre / Anders Christensen {satre, anders}@idi.ntnu.no 2 Frist for øving 1: Fredag 16. Sept. Noen oppstartsproblemer

Detaljer

Kapittel august Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 2.

Kapittel august Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 2. Institutt for geofag Universitetet i Oslo 28. august 2012 Kommandovinduet Det er gjennom kommandovinduet du først og fremst interagerer med MatLab ved å gi datamaskinen kommandoer når >> (kalles prompten

Detaljer

MATLABs brukergrensesnitt

MATLABs brukergrensesnitt Kapittel 3 MATLABs brukergrensesnitt 3.1 Brukergrensesnittets vinduer Ved oppstart av MATLAB åpnes MATLAB-vinduet, se figur 1.1. MATLAB-vinduet inneholder forskjellige (under-)vinduer. De ulike vinduene

Detaljer

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK)

TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) 1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre satre@idi.ntnu.no 2 Læringsmål og pensum Mål Lære om programmering og hva et program er Lære å designe

Detaljer

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 35

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 35 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver uke 35 Oppgave 1 Halveringsmetoden a) x = cos x x cos x = 0 eller f(x) = 0 med f(x) = x cos x b) f(0) = 0 cos 0 = 1 < 0 og f(π/2) = π/2 cos(π/2) = π/2 > 0. f(x)

Detaljer

Start MATLAB. Start NUnet Applications Statistical and Computational packages MATLAB Release 13 MATLAB 6.5

Start MATLAB. Start NUnet Applications Statistical and Computational packages MATLAB Release 13 MATLAB 6.5 Start MATLAB Start NUnet Applications Statistical and Computational packages MATLAB Release 13 MATLAB 6.5 Prompt >> will appear in the command window Today: MATLAB overview In-class HW: Chapter 1, Problems

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag Oppgave 1 Hva gjør disse skriptene? a) Skriptet lager plottet vi ser i gur 1. Figur 1: Plott fra oppgave 1 a). b) Om vi endrer skriptet

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 Løsningsforslag Oppgave 1 Funksjonsler b) Kommandoen ` help FunksjonenMin' gjør at dette blir skrevet til skjerm: Funksjonen f(x)=sin(x) - x^. Funksjonen

Detaljer

Det viktigste dataelementet som MATLAB benytter, er matriser, som også gjerne betegnes arrays.

Det viktigste dataelementet som MATLAB benytter, er matriser, som også gjerne betegnes arrays. Kapittel 5 Matriseoperasjoner Det viktigste dataelementet som MATLAB benytter, er matriser, som også gjerne betegnes arrays. I det etterfølgende vil begrepet vektor bli benyttet enkelte steder som betegnelse

Detaljer

Løsningsforslag. Innlevering i BYFE/EMFE 1000 Oppgavesett 1 Innleveringsfrist: 14. september klokka 14:00 Antall oppgaver: 3.

Løsningsforslag. Innlevering i BYFE/EMFE 1000 Oppgavesett 1 Innleveringsfrist: 14. september klokka 14:00 Antall oppgaver: 3. Innlevering i BYFE/EMFE 1000 Oppgavesett 1 Innleveringsfrist: 14. september klokka 14:00 Antall oppgaver: 3 Løsningsforslag Oppgave 1 a) ln a ln 3 a+ln 4 a = ln a 1/2 ln a 1/3 +ln a 1/4 = 1 2 ln a 1 3

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i Eksamensdag: 14 juni 2004 Tid for eksamen: 9.00 12.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: INF-MAT2350

Detaljer

Oversikt. INF1000 Uke 2. Repetisjon - Program. Repetisjon - Introduksjon

Oversikt. INF1000 Uke 2. Repetisjon - Program. Repetisjon - Introduksjon Oversikt INF1000 Uke 2 Variable, enkle datatyper og tilordning Litt repetisjon Datamaskinen Programmeringsspråk Kompilering og kjøring av programmer Variabler, deklarasjoner og typer Tilordning Uttrykk

Detaljer

Tall, vektorer og matriser

Tall, vektorer og matriser Tall, vektorer og matriser Kompendium: MATLAB intro Tallformat Komplekse tall Matriser, vektorer og skalarer BoP(oS) modul 1 del 2-1 Oversikt Tallformat Matriser og vektorer Begreper Bruksområder Typer

Detaljer

Høgskolen i Oslo og Akershus. x 1 +3x 2 +11x 3 = 6 2x 2 +8x 3 = 4 18x 1 +5x 2 +62x 3 = 40

Høgskolen i Oslo og Akershus. x 1 +3x 2 +11x 3 = 6 2x 2 +8x 3 = 4 18x 1 +5x 2 +62x 3 = 40 Innlevering i BYFE/EMFE 1000 Oppgavesett 4 Innleveringsfrist: 8. mars klokka 14:00 Antall oppgaver: 3 Løsningsforslag Oppgave 1 a) Om vi tenker oss at vi spiser x 1 hg banan, drikker x hg lettmelk og spiser

Detaljer

Programmering i R. 6. mars 2004

Programmering i R. 6. mars 2004 Programmering i R 6. mars 2004 1 Funksjoner 1.1 Hensikt Vi har allerede sette på hvordan vi i et uttrykk kan inkludere kall til funksjoner som er innebygd i R slik som funksjonene sum, plot o.s.v. Generelt

Detaljer

Kort om meg. INF1000 Uke 2. Oversikt. Repetisjon - Introduksjon

Kort om meg. INF1000 Uke 2. Oversikt. Repetisjon - Introduksjon Kort om meg INF1000 Uke 2 Variable, enkle datatyper og tilordning Fredrik Sørensen Kontor: Rom 4311-NR, Informatikkbygget Brukernavn/e-post: fredrso@ifi.uio.no Utdanning: Dataingeniør, 2000 Cand.Scient,

Detaljer

Slope-Intercept Formula

Slope-Intercept Formula LESSON 7 Slope Intercept Formula LESSON 7 Slope-Intercept Formula Here are two new words that describe lines slope and intercept. The slope is given by m (a mountain has slope and starts with m), and intercept

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Exam: ECON320/420 Mathematics 2: Calculus and Linear Algebra Eksamen i: ECON320/420 Matematikk 2: Matematisk analyse og lineær algebra Date of exam: Friday, May

Detaljer

En innføring i MATLAB for STK1100

En innføring i MATLAB for STK1100 En innføring i MATLAB for STK1100 Matematisk institutt Universitetet i Oslo Februar 2017 1 Innledning Formålet med dette notatet er å gi en introduksjon til bruk av MATLAB. Notatet er først og fremst beregnet

Detaljer

Moving Objects. We need to move our objects in 3D space.

Moving Objects. We need to move our objects in 3D space. Transformations Moving Objects We need to move our objects in 3D space. Moving Objects We need to move our objects in 3D space. An object/model (box, car, building, character,... ) is defined in one position

Detaljer

Kapittel 1 En oversikt over C-språket

Kapittel 1 En oversikt over C-språket Kapittel 1 En oversikt over C-språket RR 2015 1 Skal se på hvordan man En innføring i C Skriver data til skjermen Lese data fra tastaturet Benytter de grunnleggende datatypene Foretar enkle matematiske

Detaljer

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 37 og 38

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver uke 37 og 38 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver uke 37 og 38 Oppgave 1 Funksjoner og tangenter 2.1: 15 a) f(x) = x 2 f(2) = 2 2 = 4 f (x) = 2x f (2) = 2 2 = 4 Likninga for tangenten kan vi nne ved formelen

Detaljer

Øvingsforelesning TDT4105 Matlab

Øvingsforelesning TDT4105 Matlab Øvingsforelesning TDT4105 Matlab Øving 2. Pensum: Funksjoner, matriser, sannhetsuttrykk, if-setninger. Benjamin A. Bjørnseth 8. september 2015 2 Innhold Funksjoner Matriser Matriseoperasjoner Sannhetsuttrykk

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6. Løsningsforslag

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6. Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Oppgave 1 Funksjoner og tangenter 2.1: 15 a) Vi plotter grafen med et rutenett: > x=-3:.1:3; > y=x.^2; > plot(x,y) > grid on > axis([-2

Detaljer

Oppgave 1a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet.

Oppgave 1a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet. TDT445 Øving 4 Oppgave a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet. Nøkkel: Supernøkkel: Funksjonell avhengighet: Data i en database som kan unikt identifisere (et sett

Detaljer

Et lite oppdrag i bakgrunnen

Et lite oppdrag i bakgrunnen Et lite oppdrag i bakgrunnen Under pultene på bakerste rad er det klistret post-it lapper med to tall skrevet på Regn ut summen av to nederste tall, skriv denne summen under de andre tallene, og send lappen

Detaljer

Høgskolen i Oslo og Akershus. i=1

Høgskolen i Oslo og Akershus. i=1 Innlevering i BYFE/EMFE 1000 Oppgavesett 2 Innleveringsfrist: 19. oktober klokka 14:00 Antall oppgaver: 2 Løsningsforslag Oppgave 1 a) Skriptet starter med å la Sum være 0, så blir det for hver iterasjon

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 7 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 7 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 7 Løsningsforslag Oppgave 1 Halveringsmetoden igjen a) I skriptet vårt fra leksjon 6 skal altså linje 16 erstattes med while abs(b-a)>1e-3. Når vi gjør

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Skript

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Skript Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Skript I denne øvinga skal vi lære oss mer om skript. Et skript kan vi se på som et lite program altså en sekvens av kommandoer. Til sist skal vi se

Detaljer

TMA4329 Intro til vitensk. beregn. V2017

TMA4329 Intro til vitensk. beregn. V2017 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for Matematiske Fag TMA439 Intro til vitensk. beregn. V17 ving 4 [S]T. Sauer, Numerical Analysis, Second International Edition, Pearson, 14 Teorioppgaver

Detaljer

Unit Relational Algebra 1 1. Relational Algebra 1. Unit 3.3

Unit Relational Algebra 1 1. Relational Algebra 1. Unit 3.3 Relational Algebra 1 Unit 3.3 Unit 3.3 - Relational Algebra 1 1 Relational Algebra Relational Algebra is : the formal description of how a relational database operates the mathematics which underpin SQL

Detaljer

Løsningsforslag B = 1 3 A + B, AB, BA, AB BA, B 2, B 3 C + D, CD, DC, AC, CB. det(a), det(b)

Løsningsforslag B = 1 3 A + B, AB, BA, AB BA, B 2, B 3 C + D, CD, DC, AC, CB. det(a), det(b) Innlevering BYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 2 Innleveringsfrist Fredag 05. februar 2016 kl 14:00 Antall oppgaver: 5 Løsningsforslag 1 Vi denerer noen matriser A [ 1 5 2 0 B [ 1

Detaljer

7) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache

7) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache ) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache Dels er denne gjennomgangen av vanlig Radix-sortering viktig for å forstå en senere parallell versjon. Dels viser den effekten vi akkurat så tilfeldig

Detaljer

Avdeling for lærerutdanning. Lineær algebra. for allmennlærerutdanningen. Inger Christin Borge

Avdeling for lærerutdanning. Lineær algebra. for allmennlærerutdanningen. Inger Christin Borge Avdeling for lærerutdanning Lineær algebra for allmennlærerutdanningen Inger Christin Borge 2006 Innhold Notasjon iii 1 Lineære ligningssystemer 1 1.1 Lineære ligninger......................... 1 1.2 Løsningsmengde

Detaljer

Notat 2, ST Sammensatte uttrykk. 27. januar 2006

Notat 2, ST Sammensatte uttrykk. 27. januar 2006 Notat 2, ST1301 27. januar 2006 1 Sammensatte uttrykk Vi har sett at funksjoner ikke trenger å bestå av annet enn ett enkeltuttrykk som angir hva funksjonen skal returnere uttrykkt ved de variable funksjonen

Detaljer

Øving 2 Matrisealgebra

Øving 2 Matrisealgebra Øving Matrisealgebra Gå til menyen Edit Preferences... og sett Format type of new output cells til TraditionalForm hvis det ikke allerede er gjort. Start med to eksempelmatriser med samme dimensjon: In[]:=

Detaljer

18. (og 19.) september 2012

18. (og 19.) september 2012 Institutt for geofag Universitetet i Oslo 18. (og 19.) september 2012 Litt repetisjon: Array En array er en variabel som inneholder flere objekter (verdier) En endimensjonal array er en vektor En array

Detaljer

Oversikt. INF1000 Uke 1 time 2. Repetisjon - Introduksjon. Repetisjon - Program

Oversikt. INF1000 Uke 1 time 2. Repetisjon - Introduksjon. Repetisjon - Program Oversikt INF1000 Uke 1 time 2 Variable, enkle datatyper og tilordning Litt repetisjon Datamaskinen Programmeringsspråk Kompilering og kjøring av programmer Variabler, deklarasjoner og typer Tilordning

Detaljer

EKSAMEN. Les gjennom alle oppgavene før du begynner. Husk at det ikke er gitt at oppgavene står sortert etter økende vanskelighetsgrad.

EKSAMEN. Les gjennom alle oppgavene før du begynner. Husk at det ikke er gitt at oppgavene står sortert etter økende vanskelighetsgrad. EKSAMEN Emnekode: Emne: ITM20606 Webprogrammering med PHP Dato: Eksamenstid: 11/12-2007 09.00-13.00 Hjelpemidler: 2 A4 ark (4 sider) med egenproduserte notater (håndskrevne/maskinskrevne) Faglærer: Tom

Detaljer

Dynamic Programming Longest Common Subsequence. Class 27

Dynamic Programming Longest Common Subsequence. Class 27 Dynamic Programming Longest Common Subsequence Class 27 Protein a protein is a complex molecule composed of long single-strand chains of amino acid molecules there are 20 amino acids that make up proteins

Detaljer

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen , Institutt for geofag Universitetet i Oslo 11. september 2012 Litt repetisjon: Array, En array er en variabel som inneholder flere objekter (verdier) En endimensjonal array er en vektor En array med to

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Oppgave 1 Summer og for-løkker a) 10 i=1 i 2 = 1 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 6 2 + 7 2 + 8 2 + 9 2 + 10 2 = 1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36

Detaljer

Hvordan føre reiseregninger i Unit4 Business World Forfatter:

Hvordan føre reiseregninger i Unit4 Business World Forfatter: Hvordan føre reiseregninger i Unit4 Business World Forfatter: dag.syversen@unit4.com Denne e-guiden beskriver hvordan du registrerer en reiseregning med ulike typer utlegg. 1. Introduksjon 2. Åpne vinduet

Detaljer

Litt om Javas håndtering av tall MAT-INF 1100 høsten 2004

Litt om Javas håndtering av tall MAT-INF 1100 høsten 2004 Litt om Javas håndtering av tall MAT-INF 1100 høsten 2004 13. september 2004 En viktig del av den første obligatoriske oppgaven er å få erfaring med hvordan Java håndterer tall. Til å begynne med kan dette

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 m-ler

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 m-ler Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 4 m-ler I denne øvinga skal vi lære oss å lage m-ler små tekstler som vi bruker i MATLAB-sammenheng. Der nst to typer m-ler: Funksjonsler og skript. Funksjonsler

Detaljer

Hvor mye praktisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye)

Hvor mye praktisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) INF247 Er du? Er du? - Annet Ph.D. Student Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) Hvor mye praktisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen,

Detaljer

Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs

Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs Side 1 av 7 Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs Eksamensdato: 2017-08-18 Oppgave 1: Flervalgsoppgave (25%)

Detaljer

LISP PVV-kurs 25. oktober 2012

LISP PVV-kurs 25. oktober 2012 LISP PVV-kurs 25. oktober 2012 Hva er Lisp? Grunnleggende konsepter Variabler (Pause) Lister Løkker Funksjoner Oversikt over kurset Først: Få tak i en implementasjon av Common Lisp Mange implementasjoner

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamensdag: 15. desember 2010 Tid for eksamen: 14.30 18.30 Oppgavesettet er på 8 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: INF2220

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Oppgave 1 Tredjegradslikninga a) Vi viser her hvordan det kan gjøres både som funksjonsl og som skript. Vi starter med funksjonla: 1

Detaljer

MA2501 Numerical methods

MA2501 Numerical methods MA250 Numerical methods Solutions to problem set Problem a) The function f (x) = x 3 3x + satisfies the following relations f (0) = > 0, f () = < 0 and there must consequently be at least one zero for

Detaljer

1 User guide for the uioletter package

1 User guide for the uioletter package 1 User guide for the uioletter package The uioletter is used almost like the standard LATEX document classes. The main differences are: The letter is placed in a \begin{letter}... \end{letter} environment;

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag Oppgave 1 Summer og for-løkker a) 10 i=1 i = 1 + + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 = 1 + 4 + 9 + 16 + 5 + 36 + 49 + 64 + 81 + 100 = 385.

Detaljer

Hydrostatikk/Stabilitet enkle fall

Hydrostatikk/Stabilitet enkle fall Avdeling for Ingeniørutdanning Institutt for Maskin- og Marinfag Øving 1 Hydrostatikk/Stabilitet enkle fall Oppgave 1 Et kasseformet legeme med følgende hoveddimensjoner: L = 24 m B = 5 m D = 5 m flyter

Detaljer

Introduksjon til Matlab. Håvard Berland

Introduksjon til Matlab. Håvard Berland Introduksjon til Matlab Håvard Berland INSTITUTT FOR MATEMATISKE FAG NTNU 2003 INNHOLD iii Innhold 1 Introduksjon 1 2 Oppstart av MATLAB 1 3 Skalarer, vektorer og matriser 1 4 Grunnleggende operasjoner

Detaljer

Neural Network. Sensors Sorter

Neural Network. Sensors Sorter CSC 302 1.5 Neural Networks Simple Neural Nets for Pattern Recognition 1 Apple-Banana Sorter Neural Network Sensors Sorter Apples Bananas 2 Prototype Vectors Measurement vector p = [shape, texture, weight]

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON20/420 Matematikk 2: Matematisk analyse og lineær algebra Exam: ECON20/420 Mathematics 2: Calculus and Linear Algebra Eksamensdag: Fredag 2. mai

Detaljer

Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs

Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs Side 1 av 7 Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsforslag Kontinuasjonseksamen i TDT4110 Informasjonsteknologi - grunnkurs Eksamensdato: 2017-08-XX Oppgave 1: Flervalgsoppgave (25%)

Detaljer

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts.

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts. Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9 Martin Wanvik, IMF MartinWanvik@mathntnuno En matrise vil normalt være radekvivalent med flere echelonmatriser; med andre

Detaljer

IN1140, H2018 gruppetime oppgaver Introduksjon til Tekst i Python

IN1140, H2018 gruppetime oppgaver Introduksjon til Tekst i Python IN1140, H2018 gruppetime oppgaver Introduksjon til Tekst i Python I disse oppgavene skal vi introdusere Python, og vise hvordan vi kan jobbe med tekst i Python. Vi skal se på hva et programmeringsspråk

Detaljer

ITGK - H2010, Matlab. Repetisjon

ITGK - H2010, Matlab. Repetisjon 1 ITGK - H2010, Matlab Repetisjon 2 Variabler og tabeller Variabler brukes til å ta vare på/lagre resultater Datamaskinen setter av plass i minne for hver variabel En flyttallsvariabel tar 8 bytes i minne

Detaljer

Databases 1. Extended Relational Algebra

Databases 1. Extended Relational Algebra Databases 1 Extended Relational Algebra Relational Algebra What is an Algebra? Mathematical system consisting of: Operands --- variables or values from which new values can be constructed. Operators ---

Detaljer

Lynkurs i shellprogrammering under Linux

Lynkurs i shellprogrammering under Linux Lynkurs i shellprogrammering under Linux Interaktiv bruk av shell Shell/skall er en applikasjon som lar bruker taste inn tekstlige kommandoer til Linux en og en linje om gangen (leser linjer fra stdin).

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: MAT-INF 1100L Programmering, modellering, og beregninger. Prøveeksamen 1 Eksamensdag: Onsdag 14. November 2014. Tid for eksamen:

Detaljer

Information search for the research protocol in IIC/IID

Information search for the research protocol in IIC/IID Information search for the research protocol in IIC/IID 1 Medical Library, 2013 Library services for students working with the research protocol and thesis (hovedoppgaven) Open library courses: http://www.ntnu.no/ub/fagside/medisin/medbiblkurs

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSIEE I OSLO ØKONOMISK INSIU Eksamen i: ECON320/420 Mathematics 2: Calculus and Linear Algebra Exam: ECON320/420 Mathematics 2: Calculus and Linear Algebra Eksamensdag:. desember 207 Sensur kunngjøres:

Detaljer

Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner

Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner E.Malinnikova, NTNU, Institutt for matematiske fag September 22, 2010 Antall løsninger til et lineær ligningssystem Teorem Et lineært ligningssytem har

Detaljer

Ma Linær Algebra og Geometri Øving 1

Ma Linær Algebra og Geometri Øving 1 Ma0 - Linær Algebra og Geometri Øving Øistein Søvik 0. september 0 Excercise Set. = 4 x6 x x = x 6 4 x x = x 4 4 4 x x. In each part, determine whether the equation is linear in x, x and x Før vi begynner

Detaljer

Du må håndtere disse hendelsene ved å implementere funksjonene init(), changeh(), changev() og escape(), som beskrevet nedenfor.

Du må håndtere disse hendelsene ved å implementere funksjonene init(), changeh(), changev() og escape(), som beskrevet nedenfor. 6-13 July 2013 Brisbane, Australia Norwegian 1.0 Brisbane har blitt tatt over av store, muterte wombater, og du må lede folket i sikkerhet. Veiene i Brisbane danner et stort rutenett. Det finnes R horisontale

Detaljer

MATLAB - Flere laster om bord og automatisering fribordsberegning med if else

MATLAB - Flere laster om bord og automatisering fribordsberegning med if else Høgskolen i Bergen Avdeling for Ingeniørutdanning Institutt for Maskin/Marin Øving 4 MATLAB - Flere laster om bord og automatisering fribordsberegning med if else Oppgave 1 I denne oppgaven skal vi legge

Detaljer

buildingsmart Norge seminar Gardermoen 2. september 2010 IFD sett i sammenheng med BIM og varedata

buildingsmart Norge seminar Gardermoen 2. september 2010 IFD sett i sammenheng med BIM og varedata buildingsmart Norge seminar Gardermoen 2. september 2010 IFD sett i sammenheng med BIM og varedata IFD International Framework for Dictionaries Hvordan bygges en BIM? Hva kan hentes ut av BIM? Hvordan

Detaljer

Gradient. Masahiro Yamamoto. last update on February 29, 2012 (1) (2) (3) (4) (5)

Gradient. Masahiro Yamamoto. last update on February 29, 2012 (1) (2) (3) (4) (5) Gradient Masahiro Yamamoto last update on February 9, 0 definition of grad The gradient of the scalar function φr) is defined by gradφ = φr) = i φ x + j φ y + k φ ) φ= φ=0 ) ) 3) 4) 5) uphill contour downhill

Detaljer

Python: Løkker. TDT4110 IT Grunnkurs Professor Guttorm Sindre

Python: Løkker. TDT4110 IT Grunnkurs Professor Guttorm Sindre Python: Løkker TDT4110 IT Grunnkurs Professor Guttorm Sindre Læringsmål og pensum Mål Forstå hvorfor vi trenger løkker i programmering Ha kjennskap to ulike typer løkker (while-løkke, for-løkke) Og vite

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Utsatt ksamen i: ECON3120/4120 Matematikk 2: Matematisk analyse og lineær algebra Postponed exam: ECON3120/4120 Mathematics 2: Calculus and linear algebra Eksamensdag:

Detaljer

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver veke 14

BYFE/EMFE 1000, 2012/2013. Numerikkoppgaver veke 14 BYFE/EMFE 1000, 2012/2013 Numerikkoppgaver veke 14 Løysingsforslag Oppgave 1 Samanlikning med analytisk løysing y = 3 2 x y, y(0) = 1. a) Dierensiallikninga er separabel: dy dx = 3 x y 2 dy = 3 x dx y

Detaljer

OPPGAVEHEFTE I STK1000 TIL KAPITTEL 5 OG 6. a b

OPPGAVEHEFTE I STK1000 TIL KAPITTEL 5 OG 6. a b OPPGAVEHEFTE I STK1000 TIL KAPITTEL 5 OG 6 1. Regneoppgaver til kapittel 5 6 Oppgave 1. Mange som kommer til STK1000 med dårlige erfaringer fra tidligere mattefag er livredd ulikheter, selv om man har

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 3. Løsningsforslag

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 3. Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 3 Løsningsforslag Oppgave 1 Flo og fjære a) >> x=0:.1:24; >> y=3.2*sin(pi/6*(x-3)); Disse linjene burde vel være forståelige nå. >> plot(x,y,'linewidth',3)

Detaljer

Kapittel Oktober Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 14.

Kapittel Oktober Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 14. og Institutt for geofag Universitetet i Oslo 17. Oktober 2012 i MatLab En funksjon vil bruke et gitt antall argumenter og produsere et gitt antall resultater og : Hvorfor Først og fremst bruker vi når

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 5 Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon Løsningsforslag Oppgave 1 Summer og for-løkker a) 10 i=1 i = 1 + + 3 + 4 + + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 = 1 + 4 + 9 + 16 + + 36 + 49 + 64 + 81 + 100 = 38. c) I

Detaljer

Læringsmål og pensum. Oversikt

Læringsmål og pensum. Oversikt 1 2 Læringsmål og pensum TDT4105 Informasjonsteknologi grunnkurs: Uke 39 Betingede løkker og vektorisering Læringsmål Skal kunne forstå og programmere betingede løkker med while Skal kunne utnytte plassallokering

Detaljer

5 E Lesson: Solving Monohybrid Punnett Squares with Coding

5 E Lesson: Solving Monohybrid Punnett Squares with Coding 5 E Lesson: Solving Monohybrid Punnett Squares with Coding Genetics Fill in the Brown colour Blank Options Hair texture A field of biology that studies heredity, or the passing of traits from parents to

Detaljer

Maple Basics. K. Cooper

Maple Basics. K. Cooper Basics K. Cooper 2012 History History 1982 Macsyma/MIT 1988 Mathematica/Wolfram 1988 /Waterloo Others later History Why? Prevent silly mistakes Time Complexity Plots Generate LATEX This is the 21st century;

Detaljer

BEGYNNERKURS I SPSS. Anne Schad Bergsaker 17. november 2017

BEGYNNERKURS I SPSS. Anne Schad Bergsaker 17. november 2017 BEGYNNERKURS I SPSS Anne Schad Bergsaker 17. november 2017 FØR VI BEGYNNER... LÆRINGSMÅL 1. Kjenne til og kunne navigere mellom de ulike delene/ vinduene i SPSS, og vite forskjellen på dem 2. Kunne skrive

Detaljer

Endringer i neste revisjon av EHF / Changes in the next revision of EHF 1. October 2015

Endringer i neste revisjon av EHF / Changes in the next revision of EHF 1. October 2015 Endringer i neste revisjon av / Changes in the next revision of 1. October 2015 INFORMASJON PÅ NORSK 2 INTRODUKSJON 2 ENDRINGER FOR KATALOG 1.0.3 OG PAKKSEDDEL 1.0.2 3 ENDRINGER FOR ORDRE 1.0.3 4 ENDRINGER

Detaljer

Bioberegninger, ST november 2006 Kl. 913 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler, lommeregner.

Bioberegninger, ST november 2006 Kl. 913 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler, lommeregner. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Bokmål Faglig kontakt under eksamen: Førsteamanuensis Jarle Tufto Telefon: 99 70 55 19 Bioberegninger, ST1301 30.

Detaljer

Dagens tema. Cs preprosessor Separat kompilering av C-funksjoner C og minnet Oversikt over operatorene

Dagens tema. Cs preprosessor Separat kompilering av C-funksjoner C og minnet Oversikt over operatorene Dagens tema Dagens tema Cs preprosessor Separat kompilering av C-funksjoner C og minnet Oversikt over operatorene Inkludering av filer Cs preprosessor Før selve kompileringen går C-kompilatoren gjennom

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting I denne øvinga skal vi først og fremst lære oss å lage plott i MATLAB. I tillegg skal vi lære oss hvordan vi manøvrerer oss omkring

Detaljer