Evaluating Call-by-need on the Control Stack

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Evaluating Call-by-need on the Control Stack"

Transkript

1 Evaluating Call-by-need on the Control Stack Stephen Chang, David Van Horn, Matthias Felleisen Northeastern University 1

2 Lazy Abstract Machines Sharing implemented with: heap 2

3 Lazy Abstract Machines Sharing implemented with: heap stack operations (alternative approach) 3

4 Lazy Abstract Machines Sharing implemented with: heap stack operations (alternative approach) [Garcia et al. 2009] 4

5 Our Paper New way to resolve variable references in the stack 5

6 Our Paper New way to resolve variable references in the stack Reorganize stack structure to allow indexing 6

7 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] 7

8 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed 8

9 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once 9

10 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m 10

11 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E 11

12 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E 12

13 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E 13

14 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E 14

15 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E deref (β alternative): (λx.e[x]) V (λx.e[v]) V 15

16 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E deref (β alternative): (λx.e[x]) V (λx.e[v]) V One-at-a-time substitution (only when needed) 16

17 Call-by-need λ-calculus [Ariola et al. 1995] [Ariola and Felleisen 1997] Delay evaluation of argument until needed Evaluate each argument only once M = x M M λx.m E = [ ] E M (λx.e) M (λx.e[x]) E deref (β alternative): (λx.e[x]) V (λx.e[v]) V One-at-a-time substitution (only when needed) Argument not removed (may need it again) 17

18 An Initial Abstract Machine 18

19 An Initial Abstract Machine Standard Reduction = abstract machine E[M] SR E[N] if M N 19

20 An Initial Abstract Machine Standard Reduction = abstract machine E[M] SR E[N] if M N Re-partition into E and M after every reduction 20

21 CK Machine [Felleisen 1986] (For by-value λ calculus) Separate program into two registers: C = Current subterm being evaluated K = Continuation (equiv. to eval. context) 21

22 CK Machine [Felleisen 1986] (For by-value λ calculus) Separate program into two registers: C = Current subterm being evaluated K = Continuation (equiv. to eval. context) Don't need to re-partition program after every reduction 22

23 CK Machine [Felleisen 1986] (For by-value λ calculus) Separate program into two registers: C = Current subterm being evaluated K = Continuation (equiv. to eval. context) Don't need to re-partition program after every reduction [Garcia et al. 2009]: lazy CK machine 23

24 Evaluation Contexts (E) vs Continuations (K) [ ] ~ E[[ ] M] ~ (arg M K) E ~ K E[(λx.[ ]) M] ~ (bind x M K) E ~ K E[(λx.E'[x]) [ ]] ~ (op x K' K) K' ~ E', K ~ E 24

25 Evaluation Contexts (E) vs Continuations (K) [ ] ~ E[[ ] M] ~ (arg M K) E ~ K E[(λx.[ ]) M] ~ (bind x M K) E ~ K E[(λx.E'[x]) [ ]] ~ (op x K' K) K' ~ E', K ~ E 25

26 Evaluation Contexts (E) vs Continuations (K) [ ] ~ E[[ ] M] ~ (arg M K) E ~ K E[(λx.[ ]) M] ~ (bind x M K) E ~ K E[(λx.E'[x]) [ ]] ~ (op x K' K) K' ~ E', K ~ E 26

27 Evaluation Contexts (E) vs Continuations (K) [ ] ~ E[[ ] M] ~ (arg M K) E ~ K E[(λx.[ ]) M] ~ (bind x M K) E ~ K E[(λx.E'[x]) [ ]] ~ (op x K' K) K' ~ E', K ~ E 27

28 Evaluation Contexts (E) vs Continuations (K) [ ] ~ E[[ ] M] ~ (arg M K) E ~ K E[(λx.[ ]) M] ~ (bind x M K) E ~ K E[(λx.E'[x]) [ ]] ~ (op x K' K) K' ~ E', K ~ E 28

29 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 29

30 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 30

31 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 K = 31

32 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) K = (arg M5) 32

33 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4 K = (bind x M5) 33

34 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 K = (arg M4) (bind x M5) 34

35 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) K = (arg M3) (arg M4) (bind x M5) 35

36 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λz.(y M)) M0 M1 M2 K = (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 36

37 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λz.(y M)) M0 M1 K = (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 37

38 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λz.(y M)) M0 K = (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 38

39 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λz.(y M)) K = (arg M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 39

40 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (y M) K = (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 40

41 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 41

42 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 42

43 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 43

44 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 44

45 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 45

46 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 46

47 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 47

48 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 48

49 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 49

50 Example (Garcia Machine) (λx.(λy.(λz.(y M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = y K = (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) Linear search to find argument (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 50

51 CK+ Machine: Stack Structure Reorganize stack to be stack of stacks bind continuations on top 51

52 CK+ Machine: Stack Structure Reorganize stack to be stack of stacks bind continuations on top (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 52

53 CK+ Machine: Stack Structure Reorganize stack to be stack of stacks bind continuations on top (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) 53

54 CK+ Machine: Stack Structure Reorganize stack to be stack of stacks bind continuations on top (arg M) (bind z M0) (arg M1) (arg M2) (bind y M3) (arg M4) (bind x M5) (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M4) (arg M2) 54

55 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] 55

56 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m 56

57 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m 57

58 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m K = (arg M K) (bind x M K) (op x K K) 58

59 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m K = (arg M K) (bind x M K) (op x K K) K = (arg M K) (bind M K) (op K K) 59

60 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m K = (arg M K) (bind x M K) (op x K K) K = (arg M K) (bind M K) (op K K) λx.(x λy.(x y)) 60

61 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m K = (arg M K) (bind x M K) (op x K K) K = (arg M K) (bind M K) (op K K) λx.(x λy.(x y)) λ.(0 λ.(1 0)) 61

62 CK+ Machine: Lexical Addresses Replace variables with lexical addresses [De Bruijn 1972] M = x M M λx.m M = n M M λ.m K = (arg M K) (bind x M K) (op x K K) K = (arg M K) (bind M K) (op K K) λx.(x λy.(x y)) λ.(0 λ.(1 0)) 62

63 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 63

64 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 64

65 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 K = 65

66 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) K = (arg M5) 66

67 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4 K = (bind M5) 67

68 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 K = (arg M4) (bind M5) 68

69 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) K = (arg M3) (bind M5) (arg M4) 69

70 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(1 M)) M0 M1 M2 K = (bind M3) (bind M5) (arg M4) 70

71 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(1 M)) M0 M1 K = (arg M2) (bind M3) (bind M5) (arg M4) 71

72 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(1 M)) M0 K = (arg M1) (bind M3) (bind M5) (arg M2) (arg M4) 72

73 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (λ.(1 M)) K = (arg M0) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) (bind M5) 73

74 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = (1 M) K = (bind M0) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) (bind M5) 74

75 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M4) (arg M2) 75

76 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M2) 0 (arg M4)

77 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M2) 0 (arg M4)

78 CK+ Machine: Example (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M2) 0 (arg M4) 1 2 Direct index instead of search 78

79 Stack Compaction 79

80 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) 80

81 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 81

82 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M4) (arg M2) 82

83 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (bind M0) (bind M3) (bind M5) (arg M1) (arg M4) (arg M2) 83

84 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) (bind M5) 84

85 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) (bind M5) 85

86 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) (bind M5) 86

87 Stack Compaction ((λx.m) N) M where x FV(M) (λ.(λ.(λ.(1 M)) M0 M1 M2) M3 M4) M5 where No variables reference M0 or M5 C = 1 K = (arg M) (arg M1) (arg M2) (bind M3) (arg M4) 87

88 Thanks! 88

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

Call function of two parameters

Call function of two parameters Call function of two parameters APPLYUSER USER x fµ 1 x 2 eµ x 1 x 2 distinct e 1 0 0 v 1 1 1 e 2 1 1 v 2 2 2 2 e x 1 v 1 x 2 v 2 v APPLY f e 1 e 2 0 v 2 0 µ Evaluating function application The math demands

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. En metasirkulær evaluator, del 2

INF2810: Funksjonell Programmering. En metasirkulær evaluator, del 2 INF2810: Funksjonell Programmering En metasirkulær evaluator, del 2 Stephan Oepen & Erik Velldal Universitetet i Oslo 03. mai 2013 Tema 2 Forrige uke SICP 4.1. Structure and interpretation of computer

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. En metasirkulær evaluator, del 2

INF2810: Funksjonell Programmering. En metasirkulær evaluator, del 2 INF2810: Funksjonell Programmering En metasirkulær evaluator, del 2 Stephan Oepen & Erik Velldal Universitetet i Oslo 03. mai 2013 Tema 2 Forrige uke SICP 4.1. Structure and interpretation of computer

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 INF2810: Funksjonell programmering INF2810: Funksjonell Programmering En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 Erik Velldal Universitetet i Oslo 7. mai 2015 Tema Forrige uke SICP 4.1. Structure and interpretation

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 INF2810: Funksjonell Programmering En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 Erik Velldal Universitetet i Oslo 4. mai 2017 Tema 2 Forrige uke SICP 4.1. Structure and interpretation of computer programs Metacircular

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2

INF2810: Funksjonell Programmering. En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 INF2810: Funksjonell Programmering En Scheme-evaluator i Scheme, del 2 Erik Velldal Universitetet i Oslo 4. mai 2017 Tema 2 Forrige uke SICP 4.1. Structure and interpretation of computer programs Metacircular

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

INFO TAXI REMOTE. Taxi Management CONTROL SYSTEM (TMCS)

INFO TAXI REMOTE. Taxi Management CONTROL SYSTEM (TMCS) INFO TAXI REMOTE Taxi Management CONTROL SYSTEM (TMCS) November 2015 taxi remote taxi remote I Taxi Management Control System registreres taxier med en transponderbrikke festet til frontruten. Brikken

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

SVM and Complementary Slackness

SVM and Complementary Slackness SVM and Complementary Slackness David Rosenberg New York University February 21, 2017 David Rosenberg (New York University) DS-GA 1003 February 21, 2017 1 / 20 SVM Review: Primal and Dual Formulations

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

Verifiable Secret-Sharing Schemes

Verifiable Secret-Sharing Schemes Aarhus University Verifiable Secret-Sharing Schemes Irene Giacomelli joint work with Ivan Damgård, Bernardo David and Jesper B. Nielsen Aalborg, 30th June 2014 Verifiable Secret-Sharing Schemes Aalborg,

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

Trigonometric Substitution

Trigonometric Substitution Trigonometric Substitution Alvin Lin Calculus II: August 06 - December 06 Trigonometric Substitution sin 4 (x) cos (x) dx When you have a product of sin and cos of different powers, you have three different

Detaljer

HONSEL process monitoring

HONSEL process monitoring 6 DMSD has stood for process monitoring in fastening technology for more than 25 years. HONSEL re- rivet processing back in 990. DMSD 2G has been continuously improved and optimised since this time. All

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

EMPIC MEDICAL. Etterutdanningskurs flyleger 21. april Lars (Lasse) Holm Prosjektleder Telefon: E-post:

EMPIC MEDICAL. Etterutdanningskurs flyleger 21. april Lars (Lasse) Holm Prosjektleder Telefon: E-post: EMPIC MEDICAL Etterutdanningskurs flyleger 21. april 2017 Lars (Lasse) Holm Prosjektleder Telefon: +47 976 90 799 E-post: Lrh@caa.no it-vakt@caa.no Luftfartstilsynet T: +47 75 58 50 00 F: +47 75 58 50

Detaljer

Level-Rebuilt B-Trees

Level-Rebuilt B-Trees Gerth Stølting Brodal BRICS University of Aarhus Pankaj K. Agarwal Lars Arge Jeffrey S. Vitter Center for Geometric Computing Duke University August 1998 1 B-Trees Bayer, McCreight 1972 Level 2 Level 1

Detaljer

Administrasjon av postnummersystemet i Norge Post code administration in Norway. Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6.

Administrasjon av postnummersystemet i Norge Post code administration in Norway. Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6. Administrasjon av postnummersystemet i Norge Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6. may 2015 Postnumrene i Norge ble opprettet 18.3.1968 The postal codes in Norway was established in

Detaljer

Estimating Peer Similarity using. Yuval Shavitt, Ela Weinsberg, Udi Weinsberg Tel-Aviv University

Estimating Peer Similarity using. Yuval Shavitt, Ela Weinsberg, Udi Weinsberg Tel-Aviv University Estimating Peer Similarity using Distance of Shared Files Yuval Shavitt, Ela Weinsberg, Udi Weinsberg Tel-Aviv University Problem Setting Peer-to-Peer (p2p) networks are used by millions for sharing content

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

Kneser hypergraphs. May 21th, CERMICS, Optimisation et Systèmes

Kneser hypergraphs. May 21th, CERMICS, Optimisation et Systèmes Kneser hypergraphs Frédéric Meunier May 21th, 2015 CERMICS, Optimisation et Systèmes Kneser hypergraphs m, l, r three integers s.t. m rl. Kneser hypergraph KG r (m, l): V (KG r (m, l)) = ( [m]) l { E(KG

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

Graphs similar to strongly regular graphs

Graphs similar to strongly regular graphs Joint work with Martin Ma aj 5th June 2014 Degree/diameter problem Denition The degree/diameter problem is the problem of nding the largest possible graph with given diameter d and given maximum degree

Detaljer

ATO program for Renewal of IR, Class or Type-rating

ATO program for Renewal of IR, Class or Type-rating May be used by the ATO in order to establish an individual training program for renewal of IR, Class or Type-rating in accordance with FCL.625 IR(c)(d) / AMC1 FCL.625(c) and FCL.740(b)(1)(2) / AMC1 FCL.740(b)(1)

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

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

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

Public roadmap for information management, governance and exchange. 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no

Public roadmap for information management, governance and exchange. 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no Public roadmap for information management, governance and exchange 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no Skate Skate (governance and coordination of services in egovernment) is a strategic cooperation

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

Medisinsk statistikk, KLH3004 Dmf, NTNU 2009. Styrke- og utvalgsberegning

Medisinsk statistikk, KLH3004 Dmf, NTNU 2009. Styrke- og utvalgsberegning Styrke- og utvalgsberegning Geir Jacobsen, ISM Sample size and Power calculations The essential question in any trial/analysis: How many patients/persons/observations do I need? Sample size (an example)

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

Risikofokus - også på de områdene du er ekspert

Risikofokus - også på de områdene du er ekspert Risikofokus - også på de områdene du er ekspert - hvordan kan dette se ut i praksis? - Ingen er for gammel til å begå nye dumheter Nytt i ISO 9001:2015 Vokabular Kontekst Dokumentasjonskrav Lederskap Stategi-politikk-mål

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

Smart High-Side Power Switch BTS730

Smart High-Side Power Switch BTS730 PG-DSO20 RoHS compliant (green product) AEC qualified 1 Ω Ω µ Data Sheet 1 V1.0, 2007-12-17 Data Sheet 2 V1.0, 2007-12-17 Ω µ µ Data Sheet 3 V1.0, 2007-12-17 µ µ Data Sheet 4 V1.0, 2007-12-17 Data Sheet

Detaljer

Compello Fakturagodkjenning Versjon 10 Software as a service. Tilgang til ny modulen Regnskapsføring

Compello Fakturagodkjenning Versjon 10 Software as a service. Tilgang til ny modulen Regnskapsføring Compello Fakturagodkjenning Versjon 10 Software as a service Tilgang til ny modulen Regnskapsføring Dokumentopplysninger 2018 Compello AS. Med enerett. Microsoft, MS-DOS og Windows er registrerte varemerker

Detaljer

Compello Fakturagodkjenning Versjon 10.5 As a Service. Tilgang til Compello Desktop - Regnskapsføring og Dokument import

Compello Fakturagodkjenning Versjon 10.5 As a Service. Tilgang til Compello Desktop - Regnskapsføring og Dokument import Compello Fakturagodkjenning Versjon 10.5 As a Service Tilgang til Compello Desktop - Regnskapsføring og Dokument import Dokumentopplysninger 2018 Compello AS. Med enerett. Microsoft, MS-DOS og Windows

Detaljer

Case 9:12-cv DMM Document 4-5 Entered on FLSD Docket 12/06/2012 Page 1 of 62

Case 9:12-cv DMM Document 4-5 Entered on FLSD Docket 12/06/2012 Page 1 of 62 Case 9:12-cv-81311-DMM Document 4-5 Entered on FLSD Docket 12/06/2012 Page 1 of 62 Page 163 Case 9:12-cv-81311-DMM Document 4-5 Entered on FLSD Docket 12/06/2012 Page 2 of 62 Page 164 Case 9:12-cv-81311-DMM

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

The internet of Health

The internet of Health The internet of Health! Biler, helse og fremtiden!! Velkon 2014, 22. October 2014 Nard Schreurs, IKT-Norge Få ut begrepet «pasient» av tanker om helse. Aldring 1980-2010 Menn 72 år til 79 år Kvinner 79

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON3120/4120 Mathematics 2: Calculus an linear algebra Exam: ECON3120/4120 Mathematics 2: Calculus an linear algebra Eksamensag: Tirsag 3. juni 2008

Detaljer

Appendix 1: All 26 cases with statistics

Appendix 1: All 26 cases with statistics Appendix 1: All 26 cases with statistics *Cases with significant differences between the two groups. The participants were given 6 treatment options to each case to choose from in the questionnaire: 1)

Detaljer

Baltic Sea Region CCS Forum. Nordic energy cooperation perspectives

Baltic Sea Region CCS Forum. Nordic energy cooperation perspectives Norsk mal: Startside Baltic Sea Region CCS Forum. Nordic energy cooperation perspectives Johan Vetlesen. Senior Energy Committe of the Nordic Council of Ministers 22-23. april 2015 Nordic Council of Ministers.

Detaljer

Level Set methods. Sandra Allaart-Bruin. Level Set methods p.1/24

Level Set methods. Sandra Allaart-Bruin. Level Set methods p.1/24 Level Set methods Sandra Allaart-Bruin sbruin@win.tue.nl Level Set methods p.1/24 Overview Introduction Level Set methods p.2/24 Overview Introduction Boundary Value Formulation Level Set methods p.2/24

Detaljer

SUPPLIER UPDATE. September 23, 2015

SUPPLIER UPDATE. September 23, 2015 1 SUPPLIER UPDATE September 23, 2015 Agenda 2 Clarify and document Supplier Collateral Requirement New Customer Information Agreement Review Customer Education campaign Q&A Credit Requirements For Suppliers

Detaljer

IN 211 Programmeringsspråk. Dokumentasjon. Hvorfor skrive dokumentasjon? For hvem? «Lesbar programmering» Ark 1 av 11

IN 211 Programmeringsspråk. Dokumentasjon. Hvorfor skrive dokumentasjon? For hvem? «Lesbar programmering» Ark 1 av 11 Dokumentasjon Hvorfor skrive dokumentasjon? For hvem? «Lesbar programmering» Ark 1 av 11 Forelesning 8.11.1999 Dokumentasjon Med hvert skikkelig program bør det komme følgende dokumentasjon: innføring

Detaljer

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS Postponed exam: ECON420 Mathematics 2: Calculus and linear algebra Date of exam: Tuesday, June 8, 203 Time for exam: 09:00 a.m. 2:00 noon The problem set covers

Detaljer

STØTTEMATERIALE TIL FORELESNINGENE OM SKATT

STØTTEMATERIALE TIL FORELESNINGENE OM SKATT STØTTEMATERIALE TIL FORELESNINGENE OM SKATT ECON3610, H2017 Kristoffer Midttømme Eksempler på skattevridninger: Den britiske vindusskatten Fordeling av antall vinduer (1) Oates, Wallace E., and Robert

Detaljer

Dialogkveld 03. mars 2016. Mobbing i barnehagen

Dialogkveld 03. mars 2016. Mobbing i barnehagen Dialogkveld 03. mars 2016 Mobbing i barnehagen Discussion evening March 3rd 2016 Bullying at kindergarten Mobbing i barnehagen Kan vi si at det eksisterer mobbing i barnehagen? Er barnehagebarn i stand

Detaljer

Trådløsnett med. Wireless network. MacOSX 10.5 Leopard. with MacOSX 10.5 Leopard

Trådløsnett med. Wireless network. MacOSX 10.5 Leopard. with MacOSX 10.5 Leopard Trådløsnett med MacOSX 10.5 Leopard Wireless network with MacOSX 10.5 Leopard April 2010 Slå på Airport ved å velge symbolet for trådløst nettverk øverst til høyre på skjermen. Hvis symbolet mangler må

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i MAT2400 Analyse 1. Eksamensdag: Onsdag 15. juni 2011. Tid for eksamen: 09.00 13.00 Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

Start Here USB *CC * *CC * USB USB

Start Here USB *CC * *CC * USB USB 1 USB Start Here USB 11 USB WARNING: To ensure that the software is installed correctly, do not connect the USB cable until step 11. 11 USB 2 a. b. Lower both the paper tray and the print cartridge door.

Detaljer

melting ECMI Modelling week 2008 Modelling and simulation of ice/snow melting Sabrina Wandl - University of Linz Tuomo Mäki-Marttunen - Tampere UT

melting ECMI Modelling week 2008 Modelling and simulation of ice/snow melting Sabrina Wandl - University of Linz Tuomo Mäki-Marttunen - Tampere UT and and ECMI week 2008 Outline and Problem Description find model for processes consideration of effects caused by presence of salt point and numerical solution and and heat equations liquid phase: T L

Detaljer

Utstyr for avstandsmåling. Dommersamling 14. mars 2015 Stein Jodal

Utstyr for avstandsmåling. Dommersamling 14. mars 2015 Stein Jodal Utstyr for avstandsmåling Dommersamling 14. mars 2015 Stein Jodal Dommersamlingen 2012 Regulert i R 14-3 Kunstige hjelpemidler, uvanlig utstyr og uvanlig bruk av utstyr Anmerkning: Komiteen kan lage en

Detaljer

ST8V-EM 20 W/ mm

ST8V-EM 20 W/ mm ST8V-EM 20 W/865 1500 mm SubstiTUBE Value Economic LED tubes for electromagnetic control gears Bruksområder _ Generell belysning i omgivelsestemperaturer fra 20 +45 C _ Korridorer, trappeganger, parkeringshus

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

ST8A-EM 14 W/ mm

ST8A-EM 14 W/ mm ST8A-EM 14 W/840 1200 mm SubstiTUBE Advanced High performance LED tubes for electromagnetic control gears Bruksområder _ Generell belysning i omgivelsestemperaturer fra 20 +50 C _ Belysning av produksjonsområder

Detaljer

Astro Calendar '99 v 1.08 by Yasuji Yamanaka

Astro Calendar '99 v 1.08 by Yasuji Yamanaka Astro Calendar '99 v 1.08 by Yasuji Yamanaka 8-16 1 NM bullish * 17/ 18:49-18/ 00:14 18 T 8-16 0D 1 * ## *** 19/ 01:08-20/ 01:10 19 F 8-16 1 Merri.JY 20 S 8-16 2 SELL SELL ing SELL # [Date] Each day separates

Detaljer

BRUKTE MASKINER OG REDSKAP FREDAG 8. MAI 2015 KL.

BRUKTE MASKINER OG REDSKAP FREDAG 8. MAI 2015 KL. auksjon BRUKTE MASKINER OG REDSKAP FREDAG 8. MAI 2015 KL. 16:00-18:00 Hos: Mellomåsveien 1 1414 Trollåsen AUKSJON 8. MAI 2015 Modell: Lundberg 345T#4343 År/Timestand: 2000 / 6300 t Trima-HK, skuffe, mek.gaffelløft,

Detaljer

ISO 41001:2018 «Den nye læreboka for FM» Pro-FM. Norsk tittel: Fasilitetsstyring (FM) - Ledelsessystemer - Krav og brukerveiledning

ISO 41001:2018 «Den nye læreboka for FM» Pro-FM. Norsk tittel: Fasilitetsstyring (FM) - Ledelsessystemer - Krav og brukerveiledning ISO 41001:2018 «Den nye læreboka for FM» Norsk tittel: Fasilitetsstyring (FM) - Ledelsessystemer - Krav og brukerveiledning ISO 41001:2018 Kvalitetsverktøy i utvikling og forandring Krav - kapittel 4 til

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Bokmål Eksamen i: ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Exam: ECON1210 Consumer Behaviour, Firm behaviour and Markets Eksamensdag: 12.12.2014 Sensur kunngjøres:

Detaljer

Gol Statlige Mottak. Modul 7. Ekteskapsloven

Gol Statlige Mottak. Modul 7. Ekteskapsloven Gol Statlige Mottak Modul 7 Ekteskapsloven Paragraphs in Norwegian marriage law 1.Kjønn To personer av motsatt eller samme kjønn kan inngå ekteskap. Two persons of opposite or same sex can marry 1 a. Ekteskapsalder.

Detaljer

1. Explain the language model, what are the weaknesses and strengths of this model?

1. Explain the language model, what are the weaknesses and strengths of this model? Øving 2 Task 1 Language Model 1. Explain the language model, what are the weaknesses and strengths of this model? En language model er en model som brukes til å forenkle spørringer etter ord i dokumenter.

Detaljer

DM6814/DM5814 User s Manual

DM6814/DM5814 User s Manual (Real Time Devices) Table 1-1 Factory Settings Switch/ Jumper Function Controlled Factory Settings (Jumpers Installed) P4 Connects a P14 jumper selectable interrupt source to an interrupt

Detaljer

Elektronisk termostat med spareprogram. Lysende LCD display øverst på ovnen for enkel betjening.

Elektronisk termostat med spareprogram. Lysende LCD display øverst på ovnen for enkel betjening. Elektronisk termostat med spareprogram. Lysende LCD display øverst på ovnen for enkel betjening. 27.5 LCD Electronic thermostat with program setting. Bright LCD display placed at the top of the heater

Detaljer

Duke Energy Seminar September 3 5, 2008 Concord, NC

Duke Energy Seminar September 3 5, 2008 Concord, NC Duke Energy Seminar September 3 5, 2008 Concord, NC Ron Richard Senior Consultant RE Consulting -1- Ball Mills -2- Limestone Fineness Some of the FGD vendors have stated that one of the biggest causes

Detaljer

Safety a t t h e f A c t o r y

Safety a t t h e f A c t o r y Safety a t t h e f A c t o r y Sikkerhet på fabrikken Safety at the factory NÅ har du god tid til å lese denne brosjyren! I en krisesituasjon har du ikke like god tid You have plenty of time to read this

Detaljer

Christmas in the round A Holiday Prism for Band. Preview Only

Christmas in the round A Holiday Prism for Band. Preview Only Concert BAND 1 Conductor 3 1st C Flute 3 2nd C Flute 2 Oboe 3 1st Bb Clarinet 3 2nd Bb Clarinet 3 3rd Bb Clarinet 1 Eb Alto Clarinet 2 Bb Bass Clarinet 2 Bassoon 1 1st Eb Alto Saxophone 1 2nd Eb Alto Saxophone

Detaljer

0:7 0:2 0:1 0:3 0:5 0:2 0:1 0:4 0:5 P = 0:56 0:28 0:16 0:38 0:39 0:23

0:7 0:2 0:1 0:3 0:5 0:2 0:1 0:4 0:5 P = 0:56 0:28 0:16 0:38 0:39 0:23 UTKAST ENGLISH VERSION EKSAMEN I: MOT100A STOKASTISKE PROSESSER VARIGHET: 4 TIMER DATO: 16. februar 2006 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator; Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag): Rottman: Matematisk

Detaljer

TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING

TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING DISTRIBUSJONS-E-POST TIL ALLE KANDIDATER: (Fornavn, etternavn) Den årlige fremdriftsrapporteringen er et viktig tiltak som gjør instituttene og fakultetene

Detaljer

RE ( ) Tidsrelé plugg multi V

RE ( ) Tidsrelé plugg multi V Produktdatablad Karakteristikk RE88867305 (41 726 84) Tidsrelé plugg multi 24-240V Alternativer Elektrisk tilkobling Kontaktmateriale [In] merkestrøm [Us] matespenning Voltage range Kapslingsmateriale

Detaljer

Appendiks A Kontinuasjoner

Appendiks A Kontinuasjoner Appendiks A Kontinuasjoner Fra R5RS: "Whenever a Scheme expression is evaluated there is a continuation wanting the result of the expression." Eller med andre ord: En kontinuasjon i et program under utførelse

Detaljer

Splitting the differential Riccati equation

Splitting the differential Riccati equation Splitting the differential Riccati equation Tony Stillfjord Numerical Analysis, Lund University Joint work with Eskil Hansen Innsbruck Okt 15, 2014 Outline Splitting methods for evolution equations The

Detaljer

Mathematics 114Q Integration Practice Problems SOLUTIONS. = 1 8 (x2 +5x) 8 + C. [u = x 2 +5x] = 1 11 (3 x)11 + C. [u =3 x] = 2 (7x + 9)3/2

Mathematics 114Q Integration Practice Problems SOLUTIONS. = 1 8 (x2 +5x) 8 + C. [u = x 2 +5x] = 1 11 (3 x)11 + C. [u =3 x] = 2 (7x + 9)3/2 Mathematics 4Q Name: SOLUTIONS. (x + 5)(x +5x) 7 8 (x +5x) 8 + C [u x +5x]. (3 x) (3 x) + C [u 3 x] 3. 7x +9 (7x + 9)3/ [u 7x + 9] 4. x 3 ( + x 4 ) /3 3 8 ( + x4 ) /3 + C [u + x 4 ] 5. e 5x+ 5 e5x+ + C

Detaljer

FYSMEK1110 Eksamensverksted 23. Mai :15-18:00 Oppgave 1 (maks. 45 minutt)

FYSMEK1110 Eksamensverksted 23. Mai :15-18:00 Oppgave 1 (maks. 45 minutt) FYSMEK1110 Eksamensverksted 23. Mai 2018 14:15-18:00 Oppgave 1 (maks. 45 minutt) Page 1 of 9 Svar, eksempler, diskusjon og gode råd fra studenter (30 min) Hva får dere poeng for? Gode råd fra forelesere

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) INF283 Er du? Er du? - Annet PhD 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, 5 = mye)

Detaljer

80. Lincoln to Parklands

80. Lincoln to Parklands 80. Lincoln to Parklands Valid from 8 December 2014 Bus route: LincoIn University X Lincoln Township Prebbleton Westfield Riccarton X Christchurch Hospital X Central Station X Eastgate Shopping Centre

Detaljer

Stationary Phase Monte Carlo Methods

Stationary Phase Monte Carlo Methods Stationary Phase Monte Carlo Methods Daniel Doro Ferrante G. S. Guralnik, J. D. Doll and D. Sabo HET Physics Dept, Brown University, USA. danieldf@het.brown.edu www.het.brown.edu Introduction: Motivations

Detaljer

TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING

TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING E-postmaler til bruk ved utsendelse av fremdriftsrapportering ph.d.- kandidater og veiledere TEKSTER PH.D.-KANDIDATER FREMDRIFTSRAPPORTERING DISTRIBUSJONS-E-POST TIL ALLE KANDIDATER: Kjære

Detaljer

Prolog syntaks (utdrag) Prolog litt repetisjon. Fjerne elementer i lister unngå falske løsninger. Syntaks for termer

Prolog syntaks (utdrag) Prolog litt repetisjon. Fjerne elementer i lister unngå falske løsninger. Syntaks for termer Prolog litt repetisjon IN211-kompeksekvikkeimp-1 Prolog syntaks (utdrag) jfr.:http://www.sics.se/sicstus/docs/3.7.1/html/sicstus_45.html#sec367 Prolog-regel: head :- body. Prolog-faktum: En Prolog-regel

Detaljer

Astro Calendar 2001 v 1.03 by Yasuji Yamanaka

Astro Calendar 2001 v 1.03 by Yasuji Yamanaka Astro Calendar 2001 v 1.03 by Yasuji Yamanaka 17 F 8-16 h * 18:25 18 S 8-16 tr2 ** 19 S 8-16 PNM bull ** 11:56 17:53 JPY(20-22) 20 M 8-16 SELL SELL # [Date] Each day separates into every 8 hours by JST.

Detaljer

SQL: Datatyper m.m. Evgenij Thorstensen V18. Evgenij Thorstensen SQL: Datatyper m.m. V18 1 / 12

SQL: Datatyper m.m. Evgenij Thorstensen V18. Evgenij Thorstensen SQL: Datatyper m.m. V18 1 / 12 SQL: Datatyper m.m. Evgenij Thorstensen V18 Evgenij Thorstensen SQL: Datatyper m.m. V18 1 / 12 Datatyper, kort om mye Vi går en rask ekskursjon i manualen, Kap. 8. https://www.postgresql.org/docs/9.2/sql.html

Detaljer

4/2 enkel pipelining in 147, våren 1997 pipelining 1. Pipelining. når tema læreboka. 11/3 problemer

4/2 enkel pipelining in 147, våren 1997 pipelining 1. Pipelining. når tema læreboka. 11/3 problemer Pipelining når tema læreboka 4/2 enkel pipelining 6. 6.3 /3 problemer 6.4 6.7 in 47, våren 997 pipelining Time 6 P 7 8 9 2 2 A Task order A B C D Time 6 P 7 8 9 2 2 A Task order A B C D in 47, våren 997

Detaljer

On Capacity Planning for Minimum Vulnerability

On Capacity Planning for Minimum Vulnerability On Capacity Planning for Minimum Vulnerability Alireza Bigdeli Ali Tizghadam Alberto Leon-Garcia University of Toronto DRCN - October 2011 Kakow - Poland 1 Outline Introduction Network Criticality and

Detaljer

5 grunner til at Blockchain teknologien kan revolusjonere finansnæringen

5 grunner til at Blockchain teknologien kan revolusjonere finansnæringen 5 grunner til at Blockchain teknologien kan revolusjonere finansnæringen Lasse Meholm Chief Expert in Nordea Project manager for IT Strategy and Maturity Group IT / Infrastructure &Operation Hestene var

Detaljer

SubstiTUBE T5 High Output

SubstiTUBE T5 High Output SubstiTUBE T5 High Output LED rør til elektronisk høyfrekvens forkoblingsutstyr Bruksområder _ Belysning av produksjonsområder _ Supermarkeder og varemagasiner _ Offentlige bygninger, resepsjonsområder,

Detaljer

SERVICE BULLETINE 2008-4

SERVICE BULLETINE 2008-4 S e r v i c e b u l l e t i n e M a t e r i e l l Materiellsjef F/NLF kommuniserer påminnelse omkring forhold som ansees som vesentlige for å orientere om viktige materiellforhold. Målgruppen for Servicbulletinen

Detaljer

Physical origin of the Gouy phase shift by Simin Feng, Herbert G. Winful Opt. Lett. 26, (2001)

Physical origin of the Gouy phase shift by Simin Feng, Herbert G. Winful Opt. Lett. 26, (2001) by Simin Feng, Herbert G. Winful Opt. Lett. 26, 485-487 (2001) http://smos.sogang.ac.r April 18, 2014 Introduction What is the Gouy phase shift? For Gaussian beam or TEM 00 mode, ( w 0 r 2 E(r, z) = E

Detaljer

Numerical Simulation of Shock Waves and Nonlinear PDE

Numerical Simulation of Shock Waves and Nonlinear PDE Numerical Simulation of Shock Waves and Nonlinear PDE Kenneth H. Karlsen (CMA) Partial differential equations A partial differential equation (PDE for short) is an equation involving functions and their

Detaljer

Søker du ikke om nytt frikort, vil du bli trukket 15 prosent av din pensjonsutbetaling fra og med januar 2014.

Søker du ikke om nytt frikort, vil du bli trukket 15 prosent av din pensjonsutbetaling fra og med januar 2014. Skatteetaten Saksbehandler Deres dato Vår dato 31.10.2013 Telefon Deres referanse Vår referanse For information in English see page 3 Skattekort for 2014 Du fikk helt eller delvis skattefritak ved likningen

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. Kommentarer til prøveeksamen

INF2810: Funksjonell Programmering. Kommentarer til prøveeksamen INF2810: Funksjonell programmering INF2810: Funksjonell Programmering Kommentarer til prøveeksamen Erik Velldal Universitetet i Oslo 1: Grunnleggende (6 poeng)? (define foo '(a b))? (define bar foo)? (set!

Detaljer

Tips for bruk av BVAS og VDI i oppfølging av pasienter med vaskulitt. Wenche Koldingsnes

Tips for bruk av BVAS og VDI i oppfølging av pasienter med vaskulitt. Wenche Koldingsnes Tips for bruk av BVAS og VDI i oppfølging av pasienter med vaskulitt Wenche Koldingsnes Skåring av sykdomsaktivitet og skade I oppfølging av pasienter med vaskulitt er vurdering og konklusjon vedr. sykdomsaktivitet

Detaljer

Astro Calendar 2002 v 1.00 by Yasuji Yamanaka

Astro Calendar 2002 v 1.00 by Yasuji Yamanaka Astro Calendar 2002 v 1.00 by Yasuji Yamanaka n225 17 F 8-16 18:25 n2 18 S 8-16 tr2 ** 19 S 8-16 PNM bull ** 11:56 17:53 JPY 20 M 8-16 SELL SELL # [Date] Each day separates into every 8 hours by GMT. Coloring

Detaljer

AvtaleGiro beskrivelse av feilmeldinger for oppdrag og transaksjoner kvitteringsliste L00202 levert i CSV fil

AvtaleGiro beskrivelse av feilmeldinger for oppdrag og transaksjoner kvitteringsliste L00202 levert i CSV fil AvtaleGiro beskrivelse av feilmeldinger for oppdrag og transaksjoner kvitteringsliste L00202 levert i CSV fil Kvitteringsliste L00202 for avviste oppdrag, transaksjoner og informasjonsmeldinger CSV Format:

Detaljer

Simulert tilbakekalling av makrell - produkter kjøpt i Japan

Simulert tilbakekalling av makrell - produkter kjøpt i Japan Food Marketing Research & Information Center MainSafeTraceJapan Simulert tilbakekalling av makrell - produkter kjøpt i Japan Kathryn Anne-Marie Donnelly (Nofima), Jun Sakai, Yuka Fukasawa, Mariko Shiga

Detaljer

Hvordan 3 konsulenter tester et konserndatavarehus

Hvordan 3 konsulenter tester et konserndatavarehus Hvordan 3 konsulenter tester et konserndatavarehus DNB sine testutfordringer Tidligere leveranser har blitt utsatt på grunn av dårlig testing Representanter fra forretning er negative til å akseptanseteste

Detaljer

Second Order ODE's (2P) Young Won Lim 7/1/14

Second Order ODE's (2P) Young Won Lim 7/1/14 Second Order ODE's (2P) Copyright (c) 2011-2014 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or

Detaljer

Syntax/semantics - I INF 3110/ /29/2005 1

Syntax/semantics - I INF 3110/ /29/2005 1 Syntax/semantics - I Program program execution Compiling/interpretation Syntax Classes of langauges Regular langauges Context-free langauges Scanning/Parsing Meta models INF 3/4-25 8/29/25 Program

Detaljer

Motzkin monoids. Micky East. York Semigroup University of York, 5 Aug, 2016

Motzkin monoids. Micky East. York Semigroup University of York, 5 Aug, 2016 Micky East York Semigroup University of York, 5 Aug, 206 Joint work with Igor Dolinka and Bob Gray 2 Joint work with Igor Dolinka and Bob Gray 3 Joint work with Igor Dolinka and Bob Gray 4 Any questions?

Detaljer