BLOcks SUbstitution Matrices. Substitusjonsmatrisen BLOSUM og tilfeldig gange. Blokk. Eksempel på fire av blokkene fra Heinkoff & Heinkoff s database

Like dokumenter
Tillatt utvendig overtrykk/innvendig undertrykk

Oppgaver fra boka: Oppgave 12.1 (utg. 9) Y n 1 x 1n x 2n. og y =

Øvinger uke 42 løsninger

Konkurransen starter i august og avsluttes i månedsskiftet mai/juni hvert år.

med en mengde korrelasjoner mellom delmengdene. Det er her viktig a fa med

Tilkobling. Windows-instruksjoner for en lokalt tilkoblet skriver. Hva er lokal utskrift? Installere programvare ved hjelp av CDen

16 x = 2 er globalt minimumspunkt og x = 4 er lokalt maksimumspunkt.

Flere utfordringer til kapittel 1

Løsningsforslag til eksamen

Grafer og trær. MAT1030 Diskret matematikk. Eksempel. Eksempel. Forelesning 28: Grafer og trær, eksempler

Dans Dans Dans. Danseprosjektet i. Midsund kommune. Våren Dans i skolene Dans i klubbene Dans i fritida Dans i hverdagen

Løsningsforslag til eksamen i MAT 1100, 8/12-04 Del 1

Dans i Midsund. Danseprosjektet i. Midsund kommune. Våren Dans i skolene Dans i klubbene Dans i fritida Dans i hverdagen

Retningslinjer for klart og tydelig språk i Statens vegvesen

ISE matavfallskverner

Klart vi skal debattere om skum!!

Generelt format på fil ved innsending av eksamensresultater og emner til Eksamensdatabasen

ENKELT, TRYGT OG LØNNSOMT!

MAYERS LIVSSITUASJONS-SKJEMA (3) Er du i stand til å: På egenhånd Vanskelig Svært vanskelig

Convex hull. Konveks innhylling. La P være en mengde punkter i et k-dimensjonalt rom, P R k. (Vi skal for enkelthets skyld bare se på k = 2.

Vårt mål er å lage verdens beste iskrem og sorbet!

Oppgave 1 (25 %) 100 e = = R = ln R = 0.020, dvs. spotrenten for 1 år er 2,0 % 100 e = e e

Generell info vedr. avfallshåndtering ved skipsanløp til Alta Havn

Vernerunde sjekkliste og oppfølging

Grunntall 10 Kapittel 2 Algebra Fordypning

Next Generation Plattformen Quick guide

MAYERS LIVSSITUASJONS-SKJEMA (2) Er du i stand til å: På egenhånd Vanskelig Svært vanskelig

Langnes barnehage 2a rsavdelinga. Ma nedsbrev & plan for april 2016.

Kvalitetssikring ved Ifi. Undervisningsplan

FYS2140 Kvantefysikk, Oblig 10. Sindre Rannem Bilden,Gruppe 4

Next Generation Plattformen Quick guide

EKSAMEN Løsningsforslag

hele egg, verken med reduserte fysiske, sensoriske eller mentale evner, eller mangel

EKSAMEN Løsningsforslag

Tidstypiske bygninger og bygningsdetaljer i Norge

Mer øving til kapittel 1

Mer øving til kapittel 1

Den som har øre, han høre..

Visma Flyt skole. Foresatte

MAYERS LIVSSITUASJONS - SKJEMA (1)

PEDAL. Trykksaker. Nr. 4/2011. Organ for NORSK T-FORD KLUBB NORSK T-FORD KLUBB BOKS 91 LILLEAKER, N-0216 OSLO

KONTINUASJONSEKSAMEN I EMNE TDT4195 BILDETEKNIKK MANDAG 6. AUGUST 2007 KL LØSNINGSFORSLAG - GRAFIKK

Ved å prøve lykkehjulet 1000 ganger har vi funnet ut at sannsynligheten for at pila stopper på de ulike fargene er slik du ser i tabellen nedenfor.

HJEMMEEKSAMEN FYS2160 HØSTEN Kortfattet løsning. Oppgave 1

16 Integrasjon og differensiallikninger

LANDSOMFATTENDE UNDERSØKELSE 22. JANUAR - 6. FEBRUAR ============================= Respons

Evaluering av NGU-dagen

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2014

ARSPLAN. Stavsberg barnehage

TILBAKEBLIKK JORDBÆR AUGUST 2018

VG2 Naturbruk Hest Stalldrift

Vernerunde sjekkliste og oppfølging

Vi feirer med 20-års jubileumspakker på flere av våre mest populære modeller

UNIVERSITETET I OSLO

TILBAKEBLIKK JORDBÆR SEPTEMBER ICDP: Tema 2: Juster deg til barnet og følg dets initiativ.

Brukerundersøkelse - avtalefysioterapi

FORELESNINGSNOTATER I INFORMASJONSØKONOMI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ). 3. UGUNSTIG UTVALG

Notater. Anne Sofie Abrahamsen. Analyse av revisjon Feilkoder og endringer i utenrikshandelsstatistikken. 2005/10 Notater 2005

Fagevaluering FYS Klassisk mekanikk og elektrodynamikk

Mundell-Fleming modellen ved perfekt kapitalmobilitet 1

AMW 526

KRAVFIL TIL KREDINOR [Spesialrapport]

SOS3003 Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap Forelesingsnotat, vår Erling Berge Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU

Butikkstekte brød. grove, stort utvalg, % grovhet. Tilbudet gjelder man-ons. ord.pris 169,00/kg. Lettsaltet torskefilet SPAR 47-49% SPAR 25-32%

lindab prisliste rektangulært Prisliste Rektangulære kanaler og detaljer

QUADRO. ProfiScale QUADRO Avstandsmåler. no Bruksveiledning. ft 2 /ft 3 QUADRO PS 7350

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN TEP 4115 TERMODYNAMIKK 1 Mandag 30. mai 2005 Tid: kl. 09:00-13:00

Traversering av grafer

KONTINUASJONSEKSAMEN I EMNE TDT4195/SIF8043 BILDETEKNIKK MANDAG 2. AUGUST 2004 KL LØSNINGSFORSLAG - GRAFIKK

Tjen penger til klassekassen.

Tjen penger til klubbkassen.

Felt P, Budor Nord. byggeklare tomter i vakre omgivelser

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Christian F Heide

Eldre i Verdal Muligheter Rettigheter Aktiviteter/tilbud

Våre Vakreste # & Q Q Q A & Q Q Q - & Q Q Q.# arr:panæss 2016 E A A 9 A - - Gla- ned. skjul F Q m. ler. jul. eng- da- jul. ler.

UTPLUKK/UTSKRIFT AV SELVAVLESNINGSKORT

Oppgave 1 (25 %) 100 e = = R = ln R = 0.025, dvs. spotrenten for 1 år er 2,5 % e e. 100 e = 94.74

Besøk fra Nannestad vgs. Absorpsjon av gamma. Jon Petter Omtvedt 8. November 2018

Periodisk emne-evaluering FYS Relativistisk kvantefetteori

Optimal pengepolitikk hva er det?

VT 265 VT

Tilkoblingsveiledning

KRAVFIL TIL KREDITORFORENINGEN [Spesialrapport]

Fag: Menneskef maskin - interaksjon. Fagnr: LV "'i3a. Faglig veileder: Ann-Mari Torvatn. Gruppe(r): 3AA -3AB- 3AC,3AD,3AE.

Tjen penger til klassekassen.

Effektivitet og fordeling

Tjen penger til klubbkassen.

OPPRETTET AV. Hanna Bjørgaas

Oppgave 1 (15%) KANDIDAT NR.:

TDT4195 Bildeteknikk

VT 261

ÅRSRAPPORT FOR HOME-START FAMILIEKONTAKTEN TRONDHEIM 2010

Matematikk for IT, høsten 2018

Søknad om Grønt Flagg på Østbyen skole

åpningstider 9-20 (9-17) COOP MEGA 9-21 (9-19) amfi.no kanelbollefrokost skattejakt pallesalg mars

Muligheter og løsninger i norske innovasjonsmiljø: Hvordan møte den demografiske utviklingen med ny teknologi

Håndbok 014 Laboratorieundersøkelser

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN TEP 4120 TERMODYNAMIKK 1 Tirsdag 19. desember 2006 Tid: kl. 09:00-13:00

EKSAMEN løsningsforslag

Transkript:

LOcks SUbstitution Matrics Substitusjonsatrisn LOSUM og tilflig gang Hinkoff & Hinkoff 992 Skåringsatrisn brgns so logaritn til n liklioo ratio. yggr IKKE på n volusjonær oll Liklioon basrr sg n og aln på blokkr av sanstilt skvnsr. nja råtn Kristoffrsn nja råtn Kristoffrsn 2 lokk Multipl sanstilling utn gap av strkt konsrvrt orår innn n protinfaili Flr 00 gruppr protinr bl brukt Minst 2369 substitusjonr av nvr ulig substitusjon lokkr bl brukt uavngig av vilkn volusjonær istans skvnsn i blokkn var fra vranr. nja råtn Kristoffrsn 3 Ekspl på fir av blokkn fra Hinkoff & Hinkoff s atabas WWYIR CSILRKIYIYGPV GVSRLRTYGGRK RG WFYVR CSILRHLYHRSP GVGSITKIYGGRK RG WYYVR VRHIYLRKTV GVGRLRKVHGSTK RG WYFIR SICRHLYIRSP GIGSFEKIYGGRR RRG WYYTR SIRKIYLRQGI GVGGFQKIYGGRQ RG WFYKR SVRHIYMRKQV GVGKLKLYGGK SRG WFYKR SVRHIYMRKQV GVGKLKLYGGK SRG WYYVR TSIRRLYVRSPT GVDLRLVYGGSK RRG WYYVR TSVRRLYIRSPT GVGLRRVYGGK RRG WFYTR STRHLYLRGG GVGSMTKIYGGRQ RG WFYTR STRHLYLRGG GVGSMTKIYGGRQ RG WWYVR LLRRVYIDGPV GVSLRTHYGGKK DRG nja råtn Kristoffrsn 4

Hvoran finn liklioon Frkvnsn til vr av ainosyrn i atasttt anss so t stiat for sannsynligtn for vr av ainosyrn. p. ntall gangr to ainosyrr for kspl og finns i sa kolonn i n av blokkn bruks til å finn t stiat for sannsynligtn for substitusjons llo og. p,. Mrk: 20 Dt r 20 + 20 ulig ainosyrpar 2 Hvis vi antar at l atasttt bstår av kolonnr rar vil t vær par so å tlls. 2 Hypotsr H 0 : skvnsn r ikk rlatrt p p liklioon/stirt sannsynligt for substitusjonn ( også for ). Dr vil liklioon/stirt sannsynligt for at vær 2 p p p p H : skvnsn r rlatrt (bslkt) p, liklioon/stirt sannsynligt for substitusjonn. nja råtn Kristoffrsn 5 nja råtn Kristoffrsn 6 Skåringsatris La skårn vær lik liklioo ration: S, p, 2log2 2 p p p, 2log2 p p 2log 2 r kun t valg! log vill gitt ca. sa skårn. Fortsatt to problr Hvoran finn n initial ultipl sanstillingn. Probl at nklt substitusjonr tlls for ang gangr. nja råtn Kristoffrsn 7 nja råtn Kristoffrsn 8

Initial ultippl sanstilling For å finn n initial ultipl sanstillingn trngr vi n substitusjonsoll. Løsning: itrasjon. Hinkoff & Hinkoff startt ntssubstitusjonsatrisn: skår for lik ainosyr skår 0 for ulik ainosyr. Dr fikk n sanstilling å bygg vir på, n først LOSUM atrisn kan brgns, n ny br sanstilling finns v å bruk nn atrisn for så å finn na n LOSUM atris basrt på n ny sanstillingn. Dn trj atrisn so finns på nn åtn r anbfalt brukt. Dnn atrisn kalls LOSUM00. Enklt substitusjonr blir tlt for ang gangr LOSUM00 so vi fant på forrig foil vil ikk vær spsilt nyttig. Dn byggr på l atasttt vor svært lik skvnsr kan forko å før til at nklt substitusjonr blir tlt for oft. Løsning: Klustring av skvnsn i n blokk so r tilstrkklig lik. Dvs. liknn skvnsr blir slått san og tllr kun so n skvns når sannsynligtr skal brgns. Rsultatt kalls LOSUMx vor x inikrr va vi nr tilstrkklig lik. Skvnsn so r x lik llr r r klustrt. nja råtn Kristoffrsn 9 nja råtn Kristoffrsn 0 Ekspl LOSUM80 LOKK s: C s2: CC s3: C s4: CCC s5: C LOKK 2 s6: C s7: C s8: C s9: CC s0: s: LOKK 3 s2: CC s3: CC s4: CC s5: CCC For vr blokk tllr vi opp vor ang gangr sanstillingn av to ainosyrr i n posisjon ksistrr. Hr å vi ta nsyn til klustrn vi ar lagt. Dr for vr blokk vlg all par av to klustr og tll. For vrt par tll slik: anta n og skvnsr i rspktiv klustrn. Tll så antall gangr n gitt sanstilling ksistrr llo to skvnsr i vrt sitt klustr l tilslutt på n. LOKK 2 C s6: C 0 s7: C 0 0 s8: C C 0 0 år all sanstillingn i all klustrn i all blokkn r tlt får vi: For å rusr ovrrprsntasjon av nært rlatrt skvnsr klustrr vi: C lokk : {s, s2, s3, s4}, {s5} lokk 2: {s6, s7}, {s8}, {s9}, {s0}, {s} lokk 3: {s2, s3, s4, s5} 3 4/4 4/4 5 2/4 5/2 Hvrt klustr vil fra nå ssnsilt bli banlt so n skvns! C 2/4 5/2 6 nja råtn Kristoffrsn nja råtn Kristoffrsn 2

Estirt substitusjonssannsynligtr for vr av substitusjonn gitt at atan følgr sa oll so blokkn følgr. 3/70 4/280 C 2/280 Et stiat for bakgrunnsfrkvnsn å også tlls (vs anl gangr vr ainosyr r obsrvrt vor vrt klustr tllr so n skvns): LOKK s: C inosyr anl gangr obsrvrt s2: CC 3/2 s3: C s4: CCC 7/4 s5: C C 7/4 C 4/280 2/280 5/70 5/40 5/40 6/70 For l atasttt: inosyr anl gangr obsrvrt 57/40 9/280 C 75/280 For kt ata vil bakgrunnsfrkvnsn kunn approksirs frkvnsn av ainosyrn i atasttt utn å ta nsyn til klustrn. nja råtn Kristoffrsn 3 nja råtn Kristoffrsn 4 S, p, 2log2 2 p p p, 2log2 p p Først LOSUM80 atris for atan blir a: Enkl tstr for signifikant likt i n sanstilling. Eksakt lik subskvnsr stn lik subskvnsr 0 0-0 - - Så å ny sanstillingr lags og utrgningn gjørs på nytt ut fra ny blokkn. nja råtn Kristoffrsn 5 nja råtn Kristoffrsn 6

Eksakt lik subskvnsr ggagactgtagacagctaatgctata gaacgccctagccacgagcccttatc Dt strngst liktskritrit vil vær å kun s på subskvnsn vor lntn r ksakt lik. I skvnsn ovr ar vi 6 slik subskvnsr vr av lng Y. En tstobsrvator for å tst o to skvnsn r signifikant lik vil vær lngn Y aks. Vi å a finn sannsynligtsforlingn til Y aks gitt nullypotsn (ingn signifikant likt llo to skvnsn). La p vær sannsynligtn for lik lntr, tnk på obsrvasjonn lik lntr so suksss. (gotrisk forling) P(Y aks y) (P(Y y)) n ( p y+ ) n P(Y aks y) (F Y (y )) n ( p y ) n For to skvns vr av lng vil t vær (-p) sanstillingr av ulik lntr. Dr r t (-p) skvnsr av lng 0 llr r. p( y aks ) ( p yaks ) ( p) nja råtn Kristoffrsn 7 stn lik subskvnsr Mn r t lurt å bruk kun lngst ksakt lik skvns so tstobsrvator? Unr volusjon vil non av posisjonn i skvnsn nrs. Dr vil n tst vor an tar nsyn til at non substitusjonr å forvnts, vær br. nta at vi r intrssrt i sanstilt subskvnsr opptil k fil sanstillingr. La Y vær lngn til n subskvns vor antall fil sanstillingr ikk ovrstigr (k+). (k+ pga ranbtinglsr). For å finn sannsynligtsforlingn til Y å vi s på gnralisrt gotrisk forling. Sannsynligtn for at y forsøk (llr færr) r utført før k+ filsanstillingr r obsrvrt blir a: y j FY ( y) Pr( Y y) p j k k j k ( p), k+ y k, k +, k + 2,... nja råtn Kristoffrsn 8 Fra forln: y j FY ( y) Pr( Y y) p j k k j k ( p), k+ y k, k +, k + 2,... I følg stanar fragangsåt når vi ar n tstobsrvator Y aks å vi nå finn n åt å kalkulr p-vrin til n obsrvrt vri y av Y aks på. Dtt gjørs v at forln på forrig sli brgns v bruk av statistisk prograpakkr, f. ks. R. Kan også sannsynligtn for at Y y finns: y Pr( ) Y y j k j p k j k ( p), k+ Dnn sannsynligtn vil vi trng snr. y k +, k + 2, k + 3,... Hvis skvnsn so skal sanstills r lang og sannsynligtn for suksss r p vil vi so for forrig kspl a (-p) skvnsr lng Y i. Sin vi nå tillatr k filsanstillingr i skvnsn vil vi ikk lngr a uavngigt llo (-p) obsrvrt lngn Y i. Dtt blir vlig vansklig å åntr atatisk. Driot kan an nklt v jlp av siulringr ta nsyn til avngigtn llo lngn. nja råtn Kristoffrsn 9 nja råtn Kristoffrsn 20

Stokastisk prosssr. Tilflig gang. Spsialtilfll av Markov kj. Trngr tilflig gang for å forstå LST. Ekskursjon og stig start. TTQLLCTRD SDRHLLDRSSDT Skår: 2, -2, -,, 5, 5 osv. (ntt fra ønskt substitusjonsatris) S(i) Ekskursjon Ekskursjonslngr:, 3, Stig start r finrt so lavst punkt på grafn ittil, og r arkrt svart prikk. Stig start ( laar ) i nja råtn Kristoffrsn 2 nja råtn Kristoffrsn 22 Enkl tilflig gang Montgnrrn funksjon (gf) D nst lovlig stgn r + og -. Sannsynligtn for å gå opp r p, sannsynligtn for å gå n r q p. Vir gang fra posisjon r uavngig av tiligr vi prosssn ar gått. Gangn r bgrnst til oråt [a,b], a < < b, vis topp llr bunn oppnås vil prosssn stopp. To spørsål blir a: Hva r sannsynligtn for å n i vr av grnsn (a og b)? Hva r gjnnosnittlig antall stg til prosssn når n av grnsn? ( ) µ 2 σ E( Y ) y ( ) 2 ( ) 2 y 0 P ( y) 0 Y 2 µ nja råtn Kristoffrsn 23 nja råtn Kristoffrsn 24

bsorbrings sannsynligt Dn ontgnrrn funksjonn til n tilflig variabl so tar vrin sannsynligt p og vrin - sannsynligt q r: Sin inst t positivt og t ngativt stg bgg sannsynligt størr nn 0 r ulig ksistrr t n unik vri ulik 0 slik at (). (s si 35 i lærboka). Dnn vrin vil vær ( ) q + log q p p Dnn vrin skal nå bruks for å finn sannsynligtn for at n nkl tilflig gangn nr i grnsn b (og ikk i grnsn a). Sat og finn ilr antall skritt. nja råtn Kristoffrsn 25 nta at r t tilflig antall skritt so trngs for at prosssn skal n i n av grnsn. Sin n ontgnrrn funksjonn til sun av uavngig tilflig variabl, S Y + Y 2 + Y 3 + + Y, r vil n ontgnrrn funksjonn til n total forflyttingn ttr stg vær: Innsatt får vi: so vil vær lik for all. S S ( ) ( ( )) S ( ) ( q + p ( ) ( q + p ) ). nja råtn Kristoffrsn 26 nta at prosssn ar nå n av grnsn, a llr b, og at n startt i vrin. Dn nr vrin til prosssn r a b- sannsynligt w, llr a- sannsynligt u. Dtt kan ss på so n tilflig variabl, vi kan r stt opp gf for nn variabln: Sin () vil so gir ( b ) ( a ) ( b ) ( a ) ( ) w + u w + ( w ) ( b ) ( a ) ( ) w + ( w ) Forvntt antall stg før n tilflig gangn stoppr. For å finn forvntt antall stg å vi bruk Wal s intitt: ( ) ( ) E T for all vor () r finrt. Hvor r n tilflig variabl so rflktrr antall stg so å gås før n av grnsn oppnås, T r n absolutt forflytningn gjort på stg. T Y vor Y j so før r n tilflig variabl so j j kan ta vrin og. Wal s intitt vil ikk bli bvist r. w b a a og u b b a nja råtn Kristoffrsn 27 nja råtn Kristoffrsn 28

Wal s intitt: E ( ( ) ) T ( T ) E( Y E ) Forvntningsvrin til forflyttingn T r lik forvntningsvrin til lngn på vrt stg gangr forvntt antall stg ( ). V å rivr bgg sir av intittn får vi: T ( ( ) ) E ( ) T ( ) E T T E ( ) ( ) + ( ) T 0 ( ) Sin (0), E(Y) vil vi v å stt inn 0 i likningn ovr få: Dr r: E 0 ( E( Y ) + T ) E( ) E( Y ) + E( T ) 0 ( T ) E( Y E ) Forflyttingn T r b- sannsynligt w llr a- sannsynligt u. E Sin E(Y)p-q vil bli: ( T ) u ( a ) + w ( b ) u ( a ) + w ( b ) p q nja råtn Kristoffrsn 29 nja råtn Kristoffrsn 30 LST Sr på prosssr so startr i 0, lavst grns a - og ingn øvr grns. Dnn tilflig gangn vil før llr sin allti n i grnsn. Vi trngr a å rgn: i. Sannsynligtn for n aksial vrin so n tilflig gangn non gangr oppnår før n tilslutt nr i. ii. Forvntt antall stg før n tilflig gangn tilslutt nr i. Maksial vri Innfør tilflig variabl for n øvr stopp grnsn b, kall nn variabln y. For 0, a - og b y vil sannsynligtn for å n i y vær: vor log (q/p). w Sin r positiv vil y oinr nvnrn når y r stor, r vil sannsynligtn asyptotisk vær Dr ar vi for y : Pr y ( ) y y y ( Y y) ~ ( ) C nja råtn Kristoffrsn 3 nja råtn Kristoffrsn 32

Forvntt antall stg nta grnsn a - og b b og startpunkt 0, vi ar a: u0 bw q p 0 Sin vi r intrssrt i tilfllt når b og vi ar a fra forrig sli at w b 0 satiig so u, r blir forvntt antall skritt: q p Gnrll gang Vi ar nå kun stt på to ulig stglngr: og - Mr gnrlt kan an anta at ulig stglngn r: -c, -c+,,0,, -, tilørn sannsynligtr: nja råtn Kristoffrsn 33 p -c, p -c+,, p on av sannsynligtn kan vær 0, n p -c > 0 og p > 0 Stglngn ar ngativ forvntning: E( Y ) jp < j c j 0 Dn ontgnrrn funksjonn til stglngn Y r a: j ( ) p j nja råtn Kristoffrsn 34 j c Sin inst t positivt og t ngativt stg bgg sannsynligt størr nn 0 r ulig ksistrr t n unik vri ulik 0 slik at (). (s si 35 i lærboka). Dr ar vi Målt r nå å asyptotisk vis sa gnskapn so vi fant for n nkl gangn (forvntt antall stg og forvntt aks vri so oppnås før prosssn stoppr i t ngativt tall). Vi å nå utvi stoppbtinglsn til å vær vis prosssn oppnår n av vrin: Så stoppr prosssn. ( ) j p j j c -c, -c+,,-,y,, y+- La p k vær sannsynligtn for at prosssn stoppr i k. Fra Wal s intitt ar vi a at T ( ) E vor T r n total forflyttingn fra 0 når prosssn stoppr. Hlt likt brgningn for nkl gang kan vi a brgn forvntt antall stg før prosssn stoppr i n ngativ vri til å vær: c j j j c vor forvntt stg lng E(Y) jp j c j r forvntt å vær ngativ og forvntingn til at prosssn stoppr i j r R -j jr jp j nja råtn Kristoffrsn 35 For LST å, og C brgns, C r ikk ltt, n påvirkr også, ns r ltt å brgn fra forln vi fant for nkl prosss. nja råtn Kristoffrsn 36

Gnrll gang, asyptotisk tori Kapitll 7.6 Hr tar vi bar oss rsultatn: v å bruk sa tori n asyptotisk so vi gjor for nkl gang vil vi kunn finn uttrykkn so vi snr trngr for å forstå LST algoritn. nja råtn Kristoffrsn 37