L INFORMAZIONE E LE CODIFICHE
|
|
- Bernadetta Papi
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 L INFORMAZIONE E LE CODIFICE
2 UN PO DI STORIA - La Teoria dell iformazioe è ata ella secoda metà del 900, sebbee il termie iformazioe sia atico (dal latio mettere i forma) - I omi più importati soo Nyquist, artley, Wieer ma soprattutto Shao co u suo lavoro del 1948 i cui sistematizzò la teoria. - L ambito della teoria dell iformazioe è, iformalmete, lo studio di come poter trasferire el tempo e ello spazio u messaggio da parte di ua sorgete fio ad u destiatario. Più formalmete la teoria dell iformazioe studia i problemi legati alla riproduzioe i u puto dello spazio ad u dato istate, i modo quato più esatto possibile, di u messaggio selezioato i u altro puto dello spazio, i u altro mometo (passato o presete). No soo quidi pertieti problemi come: sigificato del messaggio (sematica), iterpretazioe ed efficacia. - Shao ha quatificato l iformazioe di u messaggio itroducedo ua gradezza, detta Etropia (dal greco εν τροπε, caos itero ) i aalogia formale e cocettuale co la omoima fuzioe di stato utilizzata i Termodiamica (puto di vista macroscopico dei sistemi) e Meccaica Statistica (puto di vista microscopico dei sistemi). I questi cotesto vale quato segue: 1) dal puto microscopico qualuque sistema evolve verso uo stato di massima probabilità (o massimo disordie) 2) dal puto di vista macroscopico l etropia di u sistema evolve sempre verso u valore massimo - Vedremo el seguito i cosa cosiste questa equivaleza trovata da Shao
3 ELEMENTI ESSENZIALI DI UN SISTEMA DI COMUNICAZIONE sorgete TRASM caale RICEV. destiazioe - SORGENTE: Etità logica o fisica che trasmette il messaggio - TRASMETTITORE: Dispositivo che trasforma i messaggi i segali adatti ad essere trasmessi - CANALE: Mezzo fisico utilizzato per la trasmissioe - RICEVITORE: Dispositivo che esegue le stesse operazioi del trasmettitore ma i ordie iverso - DESTINAZIONE: Etità alla quale è destiato il messaggio
4 COME MISURARE L INFORMAZIONE - Dato che o esiste ua defiizioe operativa di iformazioe occorre rifarsi a ragioameti euristici cioè basati su cosiderazioi ituitive - Shao partì dalla cosiderazioe che i u esperimeto, l etropia è la misura delle possibilità (esiti o combiazioi) offerte: el lacio di ua moeta gli esiti possibili soo solo due (testa o croce), metre el lacio di u dado soo sei. Quidi l etropia di u dado è maggiore dell etropia di ua moeta - Suppoiamo ora di avere due messaggi A e B: la sorgete trasmette A se el lacio di ua moeta esce TESTA metre B se el lacio di u dado esce - Suppoiamo che il destiatario sia a coosceza di questa associazioe: si aspetta quidi di ricevere il messaggio A perché più probabile del messaggio B (1/2 cotro 1/6). Se riceve il messaggio B quidi resterà sorpreso. - Se associamo la quatità di iformazioe alla sorpresa che il ricevere il messaggio provoca el destiatario, possiamo cocludere che l iformazioe di B è maggiore di quella di A, proprio come l etropia del dado (e quidi di B) è maggiore della moeta (e quidi di A). - Cocludiamo quidi che: 1) U eveto è tato più sorpredete quato più è improbabile 2) La quatità di iformazioe di u eveto è legata alla sorpresa che esso geera 3) La quatità di iformazioe è tato maggiore quato più u eveto è improbabile
5 UNA MISURA DELL INFORMAZIONE - Suppoiamo di avere u sacchetto co N pallie: 8 rosse, 7 verdi, 5 gialle ed ua era - Suppoiamo di utilizzare la seguete tabella di associazioe COLORE LETTERA PROBABILITA - Suppoiamo di estrarre ua pallia rossa: o e saremo stupiti perché esse soo di più. Lo stesso vale ache per le verdi (ua i meo). Se ivece esce la era la ostra sorpresa sarà maggiore. - Ad ogi estrazioe, l icertezza sui simboli successivi che si potrebbero ricevere dimiuisce sempre di più. Se esce la pallia era si ha la massima elimiazioe di icertezza, essedo ora oi sicuri che potremmo ricevere solo A, C o I. - Quidi, possiamo cocludere ache che la quatità di iformazioe e la quatità di icertezza rimossa coicidoo A C I Q
6 L INFORMAZIONE E LA SUA MISURA - Dalle regolarità osservate potremmo dire che, se Q idica la quatità di iformazioe coteuta el messaggio m che ha probabilità P di essere emesso, avremo: - Q(m) è tale che: - P(m) è tale che: - Duque: - f è quidi tale che: Q(m) = f(1/p(m)) Q(m 1, m 2 ) = Q(m 1 ) + Q(m 2 ) [m 1 e m 2 soo messaggi geerici] P(m 1, m 2 ) = P(m 1 )P(m 2 ) [dal calcolo delle prob.co m 1 m 2 idipedeti] Q(m 1, m 2 ) = Q(m 1 ) + Q(m 2 ) = P(m 1, m 2 ) = P(m 1 ) P(m 2 ) f(1/p(m 1 )) + f (1/P(m 2 )) = f (1/P(m 1 )*1/P(m 2 )) f log
7 INFORMAZIONE UNITARIA - Come base per il logaritmo si sceglie quella che corrispode alla quatità di iformazioe uitaria - Defiiamo iformazioe uitaria quella associata ad ua sorgete co u alfabeto di due soli simboli equiprobabili (es. ua moeta) I questo caso: da cui l equazioe - I defiitiva - Q si misura i bit (biary digit) Q(m) 1; P(m) = 0.5 log x (1/0.5) = 1 x = 2 Q(m) = log 2 (1/P(m)) = - log 2 (P(m)) o Q = - log 2 (P) - I geerale, si avrà el caso di u alfabeto co simboli, oguo dotato di probabilità P k : Q = k = 1 log 2 P k 1 Pk = k Q = log2
8 QUANTITA DI INFORMAZIONE MEDIA - Se i simboli o soo equiprobabili si itroduce il valor medio della quatità di iformazioe valutato su tutti i simboli dell alfabeto della sorgete. - Se l alfabeto ha simboli, si può dimostrare che (cfr. distr. prob.): i= 1 2 ( ) P log P = i - è detta ENTROPIA della sorgete e si misura i bit/simbolo (essedo ifatti ua iformazioe media su N simboli) i - Se si ha P i = 1/ i =log 2 =Q/ - Si dimostra che i questo caso l etropia è massima - Ifatti se N = 2, P 1 + P 2 = 1, poedo P 1 = x si ha P 2 = 1 - x ( ) ( ) ( x) = x log x (1 x)log 1 x 2 2 MAX = log 2 x
9 CODIFICE DI SORGENTE - Servoo per ottimizzare la trasmissioe dati - Esistoo codici a lughezza variabile e fissa: Lughezza variabile Alfabeto: {[ Lughezza fissa: Simbolo Codice Simbolo Codice { {{ [ {[ {[ [{ [{ [[ - Se u alfabeto ha k lettere, il umero di simboli da trasmettere, la lughezza miima di u messaggio deve essere L mi log k k = 2 L mi MAX - Nel caso precedete = 4, k = 2 e L mi = 2
10 CODIFICE DI SORGENTE ED ENTROPIA - Il cocetto di Etropia può essere utile per defiire alcui parametri di ua sorgete di messaggi biari, quali la lughezza media L, l efficieza η e la ridodaza γ di codice. I particolare si ha: L = Pm i i i= 1 m i è il umero di lettere co cui è codifica l i-esimo simbolo η = γ = 1 η L - Nel caso i cui i simboli siao equiprobabili, e se si utilizza ua codifica a lughezza fissa si ha: 1 L = Pm = Lmi = L i i i= 1 i= 1 - Se si utilizza u alfabeto biario (0 e 1) avremo mi - Avremo quidi L = L = log = mi 2 η = γ = 1 MAX MAX MAX
Entropia ed informazione
Etropia ed iformazioe Primi elemeti sulla teoria della misura dell iformazioe Per trasmettere l iformazioe è ecessaria ua rete di comuicazioe, che, secodo l approccio teorico di Claude E. Shao e Warre
DettagliElementi di Teoria dell Informazione
Elemeti di Teoria dell Iformazioe A cura di Carlo Caii Argometi della Presetazioe Quatità di iformazioe Etropia di u alfabeto Etropia di ua sorgete Ridodaza Codifica Etropica Codifica di uffma Quatità
DettagliAppunti complementari per il Corso di Statistica
Apputi complemetari per il Corso di Statistica Corsi di Laurea i Igegeria Edile e Tessile Ilia Negri 24 settembre 2002 1 Schemi di campioameto Co il termie campioameto si itede l operazioe di estrazioe
DettagliProbabilità II. Concetto di variabile casuale. Variabile casuale: definizione. Concetto di variabile casuale. Cos'è una variabile casuale?
Cocetto di variabile casuale Defiizioi pricipali. Valore atteso e Variaza. Probabilità II Variabili casuali discrete Teorema di Bieaymé - Čebičev. V.C. Notevoli: Beroulli e Biomiale. Cos'è ua variabile
DettagliEsercizi 2 Pietro Caputo 14 dicembre se ξ n > log n
Esercizi 2 Pietro Caputo 4 dicembre 2006 Esercizio. Siao Y, per =, 2,..., variabili aleatorie co distribuzioe biomiale di parametri e p := λ, per qualche λ > 0. Dimostrare che Y coverge i distribuzioe
DettagliSTUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI
Leoardo Latella STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI Il calcolo delle probabilità studia gli eveti casuali probabili, cioè quegli eveti che possoo o o possoo verificarsi e che dipedoo uicamete dal caso. Tale studio
Dettaglia n (x x 0 ) n. (1.1) n=0
Serie di poteze. Defiizioi Assegati ua successioe {a } di umeri reali e u puto x dell asse reale si dice serie di poteze u espressioe del tipo a (x x ). (.) Il puto x viee detto cetro della serie e i umeri
DettagliESERCITAZIONE DI PROBABILITÀ 1
ESERCITAZIONE DI PROBABILITÀ 1 12/03/2015 Soluzioi del primo foglio di esercizi Esercizio 0.1. Ua classe di studeti è costituita da 6 ragazzi e 4 ragazze. I risultati dell esame vegoo esposti i ua graduatoria
DettagliCorso di Laurea Triennale in Matematica Calcolo delle Probabilità I (docenti G. Nappo, F. Spizzichino)
Corso di Laurea Trieale i Matematica Calcolo delle Probabilità I doceti G. Nappo, F. Spizzichio Prova di martedì luglio tempo a disposizioe: 3 ore. Scrivere su ogi foglio NOME e COGNOME. Le risposte devoo
DettagliElementi di calcolo combinatorio
Appedice A Elemeti di calcolo combiatorio A.1 Disposizioi, combiazioi, permutazioi Il calcolo combiatorio si occupa di alcue questioi iereti allo studio delle modalità secodo cui si possoo raggruppare
DettagliTutorato di Probabilità 1, foglio I a.a. 2007/2008
Tutorato di Probabilità, foglio I a.a. 2007/2008 Esercizio. Siao A, B, C, D eveti.. Dimostrare che P(A B c ) = P(A) P(A B). 2. Calcolare P ( A (B c C) ), sapedo che P(A) = /2, P(A B) = /4 e P(A B C) =
DettagliElementi di statistica
Elemeti di statistica La misura delle gradezze fisiche può essere effettuata direttamete o idirettamete. Se la misura viee effettuata direttamete si parla di misura diretta; se essa viee dedotta attraverso
Dettagli2,3, (allineamenti decimali con segno, quindi chiaramente numeri reali); 4 ( = 1,33)
Defiizioe di umero reale come allieameto decimale co sego. Numeri reali positivi. Numeri razioali: defiizioe e proprietà di desità Numeri reali Defiizioe: U umero reale è u allieameto decimale co sego,
DettagliLezione 2. . Gruppi isomorfi. Gruppi S n e A n. Sottogruppi normali. Gruppi quoziente. , ossia, equivalentemente, se x G Hx = xh.
Prerequisiti: Lezioe Gruppi Lezioe 2 Z Gruppi isomorfi Gruppi S e A Riferimeti ai testi: [FdG] Sezioe ; [H] Sezioe 26; [PC] Sezioe 58 Sottogruppi ormali Gruppi quoziete L Esempio 7 giustifica la seguete
DettagliCAPITOLO 3. Quicksort
CAPITOLO 3 Quicksort I questa lezioe presetiamo l algoritmo di ordiameto Quicksort(vedi []). L algoritmo Quicksort riceve i iput u array A e idici p r ed ordia l array A[p,, r] el modo seguete. L array
DettagliProva d esame di Calcolo delle Probabilità 02/07/2011
Prova d esame di Calcolo delle Probabilità 0/07/0 N. MATRICOLA... COGNOME e NOME... Esercizio Cosideriamo due ure ed ua moeta truccata. La prima ura (ura A) cotiee pallie rosse e 4 biache, la secoda ura
DettagliAlgoritmi e Strutture Dati (Elementi)
Algoritmi e Strutture Dati (Elemeti Esercizi sulle ricorreze Proff. Paola Boizzoi / Giacarlo Mauri / Claudio Zadro Ao Accademico 00/003 Apputi scritti da Alberto Leporati e Rosalba Zizza Esercizio 1 Posti
Dettagli2T(n/2) + n se n > 1 T(n) = 1 se n = 1
3 Ricorreze Nel caso di algoritmi ricorsivi (ad esempio, merge sort, ricerca biaria, ricerca del massimo e/o del miimo), il tempo di esecuzioe può essere descritto da ua fuzioe ricorsiva, ovvero da u equazioe
DettagliProbabilità e Statistica (cenni)
robabilità e Statistica (cei) remettiamo la distizioe tra i due cocetti: Defiizioe: dato il verificarsi di u eveto si defiisce la probabilità per l eveto cosiderato il rapporto tra il umero dei casi favorevoli
DettagliAppendice A1 Termodinamica Statistica.
Appedice A Termodiamica Statistica. A. - La distribuzioe biomiale di probabilità. Si cosideri u sistema isolato, macroscopicamete i equilibrio e omogeeo. Ache se la termodiamica covezioale stabilisce che
DettagliCampionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento )
Campioameto casuale da popolazioe fiita (caso seza reiserimeto ) Suppoiamo di avere ua popolazioe di idividui e di estrarre u campioe di uità (co < ) Suppoiamo di studiare il carattere X che assume i valori
DettagliPrimo appello di Calcolo delle probabilità Laurea Triennale in Matematica 22/01/2018
Primo appello di Calcolo delle probabilità Laurea Trieale i Matematica 22/0/20 COGNOME e NOME... N. MATRICOLA... Esercizio. Siao X e Y due variabili aleatorie idipedeti, co le segueti distribuzioi: X Uif(0,
Dettagli4: Strato fisico: i segnali nel tempo e nella frequenza
1 1 4: Strato fisico: i segali el tempo e ella frequeza Lo strato fisico Le pricipali fuzioi dello strato fisico soo defiizioe delle iterfacce meccaiche (specifiche dei coettori) tra il mezzo trasmissivo
DettagliSOLUZIONE DI ESERCIZI DI ANALISI MATEMATICA IV ANNO 2015/16, FOGLIO 2. se x [n, 3n]
SOLUZIONE DI ESERCIZI DI ANALISI MATEMATICA IV ANNO 05/6, FOGLIO Sia f : R R defiita da f x { se x [, 3] 0 altrimeti Studiare la covergeza putuale, uiforme e uiforme sui compatti della successioe f e della
DettagliProbabilità II. Concetto di variabile casuale. Variabile casuale: definizione. Concetto di variabile casuale. Cos'è una variabile casuale?
Cocetto di variabile casuale Defiizioi pricipali. Valore atteso e Variaza. Probabilità II Variabili casuali discrete Teorema di Bieaymé - Čebičev. V.C. Notevoli: Beroulli e Biomiale. Cos'è ua variabile
DettagliY557 - ESAME DI STATO DI LICEO SCIENTIFICO. 3 lim
Y557 - ESAME DI STATO DI LICEO SCIETIFICO PIAO AZIOALE DI IFORMATICA CORSO SPERIMETALE Tema di: MATEMATICA (Sessioe ordiaria 2002) QUESTIOARIO 1 Se a e b soo umeri positivi assegati quale è la loro media
DettagliEsercitazioni di Geometria II
Esercitazioi di Geometria II Letizia Perigotti - perigotti@sciece.uit.it 20 aprile 2012 Esercizio 1. Dimostrare che la famiglia degli itervalli chiusi e limitati B 1 = {[a, b] R : a < b} o è base di alcua
DettagliPrecorso di Matematica, aa , (IV)
Precorso di Matematica, aa 01-01, (IV) Poteze, Espoeziali e Logaritmi 1. Nel campo R dei umeri reali, il umero 1 e caratterizzato dalla proprieta che 1a = a, per ogi a R; per ogi umero a 0, l equazioe
DettagliTeorema delle progressioni di numeri primi consecutivi con distanza sei costante
Teorema delle progressioi di umeri primi cosecutivi co distaza sei costate A cura del Gruppo Eratostee - http://www.gruppoeratostee.com/) Co la collaborazioe di Eugeio Amitrao ( http://www.atuttoportale.it/)
DettagliUna funzione delle osservazioni campionarie è una statistica che, nel contesto della stima di un parametro, viene definita stimatore.
Stimatori e stime Teoria della stima Supporremo che sulla popolazioe sia defiita ua variabile X la cui distribuzioe, seppure icogita, è completamete caratterizzata da u parametro q o da u isieme di parametri
DettagliCenni di calcolo combinatorio
Appedice B Cei di calcolo combiatorio B Disposizioi, combiazioi, permutazioi Il calcolo combiatorio si occupa di alcue questioi iereti allo studio delle modalità secodo cui si possoo raggruppare degli
DettagliCAP. V Limiti di funzioni reali
CAP V Limiti di fuzioi reali Data ua fuzioe ƒ( defiita i u itervallo X escluso al più u puto di X, a volte iteressa esamiare il comportameto di ƒ( quado si avvicia ad I alcui casi accade che ƒ( si avvicii
DettagliPrincipio di induzione: esempi ed esercizi
Pricipio di iduzioe: esempi ed esercizi Pricipio di iduzioe: Se ua proprietà P dipedete da ua variabile itera vale per e se, per ogi vale P P + allora P vale su tutto Variate del pricipio di iduzioe: Se
DettagliEsperimentazioni di Fisica 1. Prova scritta del 1 febbraio 2016 SOLUZIONI
Esperimetazioi di Fisica 1 Prova scritta del 1 febbraio 2016 SOLUZIONI Esp-1 Prova di Esame Primo appello - Page 2 of 7 10/09/2015 1. (12 Puti) Quesito. La variabile casuale cotiua x ha ua distribuzioe
DettagliCapitolo 5. Successioni numeriche
Capitolo 5 Successioi umeriche Ua successioe è ua fuzioe avete domiio N o u suo sottoisieme del tipo A = { N > 0, 0 N} e come codomiio R e che associa a ogi umero aturale u umero reale a. La legge di ua
DettagliSeconda Prova Intermedia 28 Maggio 2019 Elementi di Probabilità e Statistica, Laurea Triennale in Matematica, M. Romito, M.
Secoda rova Itermedia 8 Maggio 09 Elemeti di robabilità e Statistica, Laurea Trieale i Matematica, 08-9 M. omito, M. ossi roblema 0. Sia X, Y ) ua v.a. a valori i co desità dove N è u parametro fissato.
DettagliEsercizi per il corso di Matematica Discreta
Esercizi per il corso di Matematica Discreta Alberto Carraro 19 ovembre 2011 DAIS, Uiversità Ca Foscari Veezia http://wwwdsiuiveit/~acarraro Se A è u isieme o vuoto, ua sequeza s di lughezza k ad elemeti
Dettagli1. a n = n 1 a 1 = 0, a 2 = 1, a 3 = 2, a 4 = 3,... Questa successione cresce sempre piú al crescere di n e vedremo che {a n } diverge.
Le successioi A parole ua successioe é u isieme ifiito di umeri disposti i u particolare ordie. Piú rigorosamete, ua successioe é ua legge che associa ad ogi umero aturale u altro umero (ache o aturale):
DettagliElementi. di Calcolo Combinatorio. Paola Giacconi
Elemeti di Calcolo Combiatorio di Paola Giaccoi Premessa Co la Meccaica Quatistica Il cocetto di probabilità è etrato a fare parte itegrate della FISICA e quidi della ostra vita La visioe determiistica
DettagliProbabilità e Statistica Esercitazioni. a.a. 2006/2007
Probabilità e Statistica Esercitazioi a.a. 2006/2007 C.d.L.: Igegeria per l Ambiete ed il Territorio, Igegeria Civile, Igegeria Gestioale, Igegeria dell Iformazioe C.d.L.S.: Igegeria Civile Estrazioi-II
DettagliSERIE NUMERICHE Esercizi risolti. (log α) n, α > 0 c)
SERIE NUMERICHE Esercizi risolti. Calcolare la somma delle segueti serie telescopiche: a) b). Verificare utilizzado la codizioe ecessaria per la covergeza) che le segueti serie o covergoo: a) c) ) log
DettagliSistemi e Tecnologie della Comunicazione
Sistemi e ecologie della Comuicazioe Lezioe 4: strato fisico: caratterizzazioe del segale i frequeza Lo strato fisico Le pricipali fuzioi dello strato fisico soo defiizioe delle iterfacce meccaiche (specifiche
Dettagli3 Ricorrenze. 3.1 Metodo iterativo
3 Ricorreze Nel caso di algoritmi ricorsivi ad esempio, merge sort, ricerca biaria, ricerca del massimo e/o del miimo), il tempo di esecuzioe può essere descritto da ua fuzioe ricorsiva, ovvero da u equazioe
DettagliT ) = q n 1 p n 1. q n = p/(1 q) = 1;
Distribuzioe geometrica Si lacia ua moeta o regolare P (T ) = p ; P (C) = q = p Ω = isieme ifiite successioi di T e C T = T all -mo lacio C = C all -mo lacio X =. laci fio alla 1 a T P (X = ) = P (CC }{{...
DettagliSERIE DI POTENZE Esercizi risolti. Esercizio 1 Determinare il raggio di convergenza e l insieme di convergenza della serie di potenze. x n.
SERIE DI POTENZE Esercizi risolti Esercizio x 2 + 2)2. Esercizio 2 + x 3 + 2 3. Esercizio 3 dove a è u umero reale positivo. Esercizio 4 x a, 2x ) 3 +. Esercizio 5 x! = x + x 2 + x 6 + x 24 + x 20 +....
DettagliAppendice 2. Norme di vettori e matrici
Appedice 2. Norme di vettori e matrici La ozioe esseziale per poter defiire il cocetto di distaza e lughezza i uo spazio vettoriale lieare è quello di orma. Il cocetto di orma è ua geeralizzazioe del cocetto
DettagliEsponenziale complesso
Espoeziale complesso P.Rubbioi 1 Serie el campo complesso Per forire il cocetto di serie el campo complesso abbiamo bisogo di itrodurre la defiizioe di limite per successioi di umeri complessi. Defiizioe
DettagliAnalisi Matematica I modulo Soluzioni prova scritta preliminare n. 1
Aalisi Matematica I modulo Soluzioi prova scritta prelimiare 1 Corso di laurea i Matematica, aa 004-005 9 ovembre 004 1 (a) Calcolare il seguete limite: **A***** Soluzioe Si ha ( + log ) ( + log ) lim
DettagliESERCIZI SULLE SERIE
ESERCIZI SULLE SERIE. Dimostrare che la serie seguete è covergete: =0 + + A questa serie applichiamo il criterio del cofroto. Dovedo quidi dimostrare che la serie è covergete si tratterà di maggiorare
DettagliEsercizi sui limiti di successioni
AM0 - AA 03/4 ALFONSO SORRENTINO Esercizi sui iti di successioi Esercizio svolto a) Usado la defiizioe di ite, dimostare che: + 3 si π cos e ) e b) 0 Soluzioe Comiciamo da a) Vogliamo dimostrare che: ε
DettagliInsiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi:
Isiemi umerici Soo oti l isieme dei umeri aturali: N {1,, 3,, l isieme dei umeri iteri relativi: Z {0, ±1, ±, ±3, N {0 ( N e, l isieme dei umeri razioali: Q {p/q : p Z, q N. Si ottiee questo ultimo isieme,
DettagliCongruenze in ; l insieme quoziente / n
Cogrueze i ; l isieme quoziete / Per ogi, si cosideri i la relazioe, che per il mometo deoteremo co ( ), così defiita: a ( ) b divide a-b Esempio: 5 (7 ) 19, perché 7 5-19=-14, metre 4 o è ella relazioe
DettagliSistemi e Tecnologie della Comunicazione
Sistemi e ecologie della Comuicazioe Lezioe 4: strato fisico: caratterizzazioe del segale i frequeza Lo strato fisico Le pricipali fuzioi dello strato fisico soo defiizioe delle iterfacce meccaiche (specifiche
Dettagliv = ( v 1,..., v n ).
Lezioe del 21 ovembre. Sistemi lieari 1. Spaio vettoriale R Sia u itero positivo. ssatoمح Cosideriamo lلاiisieme R delle ple ordiate di umeri reali u (u 1, u 2,..., u ), u i R. Al posto di pla ordiata
DettagliESERCIZI - FASCICOLO 1
ESERCIZI - FASCICOLO 1 Esercizio 1 Sia (Ω, A) uo spazio misurabile. Se (A ) 1 è ua successioe di eveti (= elemeti di A), defiiamo lim sup A := A k lim if A = A k. Mostrare che =1 k= (lim sup A ) c = lim
DettagliP(X = k) = (k 1). 2 Infatti, le uniche sequenze di lunghezza k (di T e C) possibili sono
Prima Prova Itermedia testo co soluzioi 5 Aprile 09 Elemeti di Probabilità e Statistica, Laurea Trieale i Matematica, 08-9 M Romito, M Rossi Problema 0 Ua moeta equa viee laciata fio alla prima volta i
DettagliStatistica. Esercitazione 12. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice
Esercitazioe 12 Alfoso Iodice D Eza iodicede@uicas.it Uiversità degli studi di Cassio () 1 / 15 Outlie 1 () 2 / 15 Outlie 1 2 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 () 2 / 15 Outlie 1 2 3 4 5
DettagliLezione 4 Corso di Statistica. Francesco Lagona
Lezioe 4 Corso di Statistica Fracesco Lagoa Uiversità Roma Tre F. Lagoa (fracesco.lagoa@uiroma3.it) 1 / 23 obiettivi della lezioe familiarizzare co il calcolo e le proprietà della media aritmetica familiarizzare
DettagliDefinizione di Sistema di Riferimento Inerziale
Defiizioe di Sistema di Riferimeto Ierziale Defiiamo sistema di riferimeto ierziale u sistema i cui valga rigorosamete la legge di ierzia, i cui cioè u puto materiale o soggetto a forze laciato co velocità
DettagliDOMANDE ed ESERCIZI su LIMITI di SUCCESSIONI e FUNZIONI
DOMANDE ed ESERCIZI su LIMITI di SUCCESSIONI e FUNZIONI I questa scheda soo proposte alcue domade teoriche sul cocetto di ite e alcui esercizi sul calcolo di iti proposti a temi d esame egli scorsi ai.
DettagliUnità Didattica N 33 L algebra dei vettori
Uità Didattica N 33 Uità Didattica N 33 0) La ozioe di vettore 02) Immagie geometrica di u vettore umerico 03) Somma algebrica di vettori 04) Prodotto di u umero reale per u vettore 05) Prodotto scalare
DettagliIl risultato di una prova è un n. aleatorio Funzioni degli esiti: Ω IR X, Y, Z,... funzioni, X(ω), Y (ω), Z(ω)
Variabili aleatorie (v.a.) Il risultato di ua prova è u. aleatorio Fuzioi degli esiti: Ω IR X, Y, Z,... fuzioi, X(ω), Y (ω), Z(ω) se B IR, P(X B) = = P({ω Ω : X(ω) B}) = P(X 1 (B)) I geerale iteressa B
Dettaglik=0 f k(x). Un altro tipo di convergenza per le serie è la convergenza totale e si dice che la serie (0.1) converge totalmente in J I se
Serie di fuzioi Sia I R, per ogi k N, data la successioe di fuzioi (f k ) k co f k : I R, cosideriamo la serie di fuzioi (0.) f k () k=0 e defiiamo la successioe delle somme parziali s () = k=0 f k().
Dettagli(i) si calcoli la probabilità di non perdere soldi; P(X > 0) = P(X 1 = 1) + P(X 1 = 1, X 2 = 1, X 3 = 1) =
1 Esercizi settimaa 2 Esercizio 1. Si cosideri la seguete strategia per il gioco della roulette. Si scommette 1 sul rosso. Se esce rosso (si ricordi che la roulette è da 37 umeri, di cui 18 rossi e 18
DettagliSUCCESSIONI DI FUNZIONI
SUCCESSIONI DI FUNZIONI LUCIA GASTALDI 1. Defiizioi ed esempi Sia I u itervallo coteuto i R, per ogi N si cosideri ua fuzioe f : I R. Il simbolo f } =1 idica ua successioe di fuzioi, cioè l applicazioe
DettagliProgramma della parte introduttiva: Lezione 4
Programma della parte itroduttiva: Lezioe 4 Cap. 3 Presetazioe e cofroto tra misure Cap. 4 Propagazioe delle icertezze Cap 5 Misure ripetute e stimatori 1 Stimatori statistici Suppoiamo di aver sei misure,
DettagliTEORIA DELLE MATRICI. dove aij K. = di ordine n, gli elementi aij con i = j (cioè gli elementi a 11
1 TEORIA DELLE MATRICI Dato u campo K, defiiamo matrice ad elemeti i K di tipo (m, ) u isieme di umeri ordiati secodo m righe ed coloe i ua tabella rettagolare del tipo a11 a12... a1 a21 a22... a2 A =.........
DettagliStima della media di una variabile X definita su una popolazione finita
Stima della media di ua variabile X defiita su ua popolazioe fiita otazioi: popolazioe, campioe e strati Popolazioe. umerosità popolazioe; Ω {ω,..., ω } popolazioe X variabile aleatoria defiita sulla popolazioe
Dettagli1 Sulla dimostrazione del TLC
1 Sulla dimostrazioe del TLC Lo scopo della seguete variate di dimostrazioe è quello di evitare l uso del logaritmo i campo complesso, o diffi cile ma comuque u po isidioso. Nella dimostrazioe del TLC
DettagliTracce di soluzioni di alcuni esercizi di matematica 1 - gruppo 42-57
Tracce di soluzioi di alcui esercizi di matematica - gruppo 42-57 4. Limiti di successioi Soluzioe dell Esercizio 42.. Osserviamo che a = a +6 e duque la successioe prede valori i {a,..., a 6 } e ciascu
Dettagli1 Esercizi tutorato 27/5
Esercizi tutorato 7/5 Esercizi tutorato 7/5 Esercizio.. Si cosideri u compoete elettroico costituito da compoeti collegate i serie. Ogi compoete ha u tempo di vita T i Expλ), i =,..., idipedete. Sia X
DettagliInferenza Statistica. L inferenza statistica cerca di risalire al modello del fenomeno sulla base delle osservazioni.
Ifereza Statistica L ifereza statistica cerca di risalire al modello del feomeo sulla base delle osservazioi No coosciamo il modello del feomeo cioè la vc X A volte la coosceza può essere parziale (coosciamo
Dettagli1. Converge. La serie è a segno alterno. Non possiamo usare il criterio di assoluta convergenza, perché
Soluzioi.. Coverge. La serie è a sego altero. No possiamo usare il criterio di assoluta covergeza, perché log log a = > + e il fatto che la serie i valore assoluto diverge o permette di trarre coclusioi
DettagliEquazioni Differenziali
Equazioi Differeziali Nota itroduttiva: Lo scopo di queste dispese o è trattare la teoria riguardo alle equazioi differeziali, ma solo dare u metodo risolutivo pratico utilizzabile egli esercizi che richiedoo
DettagliAncora con l induzione matematica
Acora co l iduzioe matematica Iformatica@SEFA 017/018 - Lezioe 9 Massimo Lauria Veerdì, 1 Ottobre 017 L iduzioe matematica sembra, per come vi è stata presetata la scorsa lezioe,
DettagliCongruenze in ; l insieme quoziente / n
Cogrueze i ; l isieme quoziete / Per ogi, si cosideri i la relazioe così defiita: a b divide a-b. La relazioe biaria è detta cogrueza modulo. Se a b scriveremo pure a b (mod. ) e leggeremo a cogruo b (modulo
Dettagli06 LE SUCCESSIONI DI NUMERI REALI
06 LE SUCCESSIONI DI NUMERI REALI Ua successioe è ua fuzioe defiita i. I simboli ua f : A tale che f ( ) è ua successioe di elemeti di A. Se poiamo f ( i) ai co i,...,,..., ua successioe può essere rappresetata
DettagliProbabilità CENNI DI PROBABILITÀ
CENNI DI PROBABILITÀ Itroduzioe I queste pagie verrao esposti i breve i cocetti base della teoria delle probabilità. Lo scopo è quello di forire le basi i modo che siao più compresibile l uso che e viee
DettagliAlcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni
A Alcui cocetti di statistica: medie, variaze, covariaze e regressioi Esistoo svariati modi per presetare gradi quatità di dati. Ua possibilità è presetare la cosiddetta distribuzioe, raggruppare cioè
DettagliProgramma (orientativo) secondo semestre 32 ore - 16 lezioni
Programma (orietativo) secodo semestre 32 ore - 6 lezioi 3 lezioi: successioi e serie 4 lezioi: itegrali 2-3 lezioi: equazioi differeziali 4 lezioi: sistemi di equazioi e calcolo vettoriale e matriciale
DettagliProbabilità 1, laurea triennale in Matematica II prova scritta sessione estiva a.a. 2008/09
Probabilità, laurea trieale i Matematica II prova scritta sessioe estiva a.a. 8/9. U ura cotiee dadi di cui la metà soo equilibrati, metre gli altri soo stati maipolati i modo che, per ciascuo di essi,
DettagliAlgebra delle matrici
Algebra delle matrici Prodotto di ua matrice per uo scalare Data ua matrice A di tipo m, e dato uo scalare r R, moltiplicado r per ciascu elemeto di A si ottiee ua uova matrice di tipo m, detta matrice
Dettagli1. Saper conteggiare il numero totale di scelte in uno schema ad albero. 2. Saper risolvere problemi con permutazioni, disposizioni e combinazioni
Settimo modulo: Probabilità e statistica Obiettivi. Saper coteggiare il umero totale di scelte i uo schema ad albero 2. Saper risolvere problemi co permutazioi, disposizioi e combiazioi 3. Saper calcolare
Dettagli- 9 - Analisi dei risultati
Dipartimeto di Elettroica e Iformazioe Politecico di Milao - 9 - Aalisi dei risultati Laboratorio di Reti di Telecomuicazioi Prove idipedeti Ogi simulazioe è ua possibile evoluzioe di u sistema. Siamo
DettagliPRINCIPIO D INDUZIONE E DIMOSTRAZIONE MATEMATICA. A. Induzione matematica: Introduzione
PRINCIPIO D INDUZIONE E DIMOSTRAZIONE MATEMATICA CHU WENCHANG A Iduzioe matematica: Itroduzioe La gra parte delle proposizioi della teoria dei umeri dà euciati che coivolgoo i umeri aturali; per esempio
DettagliMatematica - Ingegneria Gestionale - Prova scritta del 25 gennaio 2006
Matematica - Igegeria Gestioale - Prova scritta del 5 geaio 6. Per ogua delle segueti serie si idichi se la serie coverge assolutamete ( AC ), coverge ma o coverge assolutamete ( C ) oppure o coverge (
DettagliTitolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie
Titolo della lezioe Campioameto e Distribuzioi Campioarie Itroduzioe Itrodurre le idagii campioarie Aalizzare il le teciche di costruzioe dei campioi e di rilevazioe Sviluppare il cocetto di distribuzioe
Dettagli11 IL CALCOLO DEI LIMITI
IL CALCOLO DEI LIMITI Il calcolo di u ite spesso si ricodurrà a trattare separatamete iti più semplici, su cui poi si farao operazioi algebriche. Dato che uo o più di questi iti possoo essere ±, bisoga
DettagliMetodi di valutazione delle prestazioni di rete
Metodi di valutazioe delle prestazioi di rete Prof. Ig. Carla Raffaelli Cofroto di diversi approcci Parametri di cofroto: precisioe requisiti di poteza di calcolo requisiti di memoria facilita' di approccio
DettagliPROPRIETÀ DELLE POTENZE IN BASE 10
PROPRIETÀ DELLE POTENZE IN BASE Poteze i base co espoete itero positivo Prediamo u umero qualsiasi che deotiamo co la lettera a e u umero itero positivo che deotiamo co la lettera Per defiizioe (cioè per
DettagliAccenni al calcolo combinatorio
Accei al calcolo combiatorio Dario Malchiodi e Aa Maria Zaaboi ottobre 2017 Pricipio fodametale del calcolo combiatorio: se ci soo s 1 modi per operare ua scelta e, per ciascuo di essi, ci soo s 2 modi
DettagliDisposizioni semplici
Disposizioi semplici Calcolo combiorio D, K ( ) ( )...( K+ ) co 0< K Di elemeti e K (umero urale) si dicoo disposizioi semplici di elemeti di classe K i raggruppameti otteuti scegliedo K elemeti tra gli
DettagliMatematica con elementi di Informatica
La distribuzioe delle statistiche campioarie Matematica co elemeti di Iformatica Tiziao Vargiolu Dipartimeto di Matematica vargiolu@math.uipd.it Corso di Laurea Magistrale i Chimica e Tecologie Farmaceutiche
DettagliSoluzioni degli esercizi del corso di Analisi Matematica I
Soluzioi degli esercizi del corso di Aalisi Matematica I Prof. Pierpaolo Natalii Roberta Biachii & Marco Pezzulla ovembre 015 FOGLIO 1 1. Determiare il domiio e il sego della fuzioe ( ) f(x) = arccos x
DettagliEsercizi sull estremo superiore ed inferiore
AM0 - A.A. 03/4 ALFONSO SORRENTINO Esercizi sull estremo superiore ed iferiore Esercizio svolto. Dire se i segueti isiemi soo limitati iferiormete o superiormete ed, i caso affermativo, trovare l estremo
Dettaglia'. a' e b n y se e solo se x, y, divisi per n danno lo stesso resto.
E.5. Cogrueze Nella sezioe D. (esempio (d)) abbiamo itrodotto la relazioe di cogrueza modulo : dati due umeri iteri x, y e u umero itero positivo diciamo che x è cogruo a y modulo (i formula x y se è u
Dettagli4 - Le serie. a k = a k. S = k=1
4 - Le serie E veiamo ad uo degli argometi più ostici (ma ache più iteressati) dell aalisi: le serie. Ricordiamo brevemete cos è ua serie e cosa vuol dire covergeza per ua serie. Defiizioe 1. Data ua successioe
DettagliEsercizi settimana 10
y = = 0 0,5 0,5,5 x Esercizi settimaa 0 Esercizi applicati Esercizio. Siao X ) i.i.d. tali per cui X U0, ), si dimostri che X 0. Soluzioe. Per calcolare la covergeza i legge dobbiamo usare la fuzioe di
Dettagli