Függelék: ALAPOK

Matematikai segédeszközök a Neuronhálózatok..... c. óra anyagához.

Geier J., 1998. tavaszi félév

Tartalom:

  1. Vektorterek
  2. Többváltozós függvények
  3. Valósznûségszámítás
  4. Sztochasztikus folyamatok
  5. Szélsõérték-keresõ (optimalizáló) algoritmusok
  6. Digitális számtógépek
  7. Analóg számítógépek
  8. Determinisztikus és sztochasztikus absztrakt automaták

 

1. VEKTORTEREK

kétdimenziós vektorok

i,j bázisvektor

lineáris kombináció

helyvektor-pont

vektor normája (abszolut étéke, hossza)

két vektor skalár-szorzata

két vektor merõlegessége

vektortér lineáris transzformációi,

ezek realizásása mártixokkal

egyenes normálvektoros egyenlete

n dimenziós vektroterek, mint a 2. dim általánosításai

2 helyett n

n dim bázis fogalma

n-1 dim hipersík, mint az n dim tér lineáris eltere.

 

2. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK

n változós, skalár értékû függvény

y = f(x1,x2,...,xn) = f(x) ; xÎ Rn, yÎ R1

a parciális derivált fogalma

A gradiens fogalma = a parciális deriváltakból képzett n dim. vektor.

A gradiens jelentése: megmutatja a függvény legmeredekebb változási irányát

és annak nagyságát.

3. VALÓSZÍNÛSÉGSZÁMÍTÁS

Események és valószínúségeik

A valószínûségelmélet 3 axiómája

Feltételes valószínûség, függetlenség

A valószínûségi változó fogalma (1.dim)

diszkrét val. változó jellemzése

folytonos val változó jellemzése

eloszlásfüggvény, sûrûségfüggvény

Várható érték

Szórás

Két val. változó együttes eloszlása / kétdimenziós val. változó

n dimenziós val. változók

1 ill. n dim normális eloszlás

lináris regressziós egyenes / hipersík

 

4. SZOCHASZTIKUS FOLYAMATOK

Véletlen folyamatok osztályozása

stacionáriu folyamatok

várható értéke

autokorrelációs függvénye

a Power spektrum fogalma

véletlen folyamatok együttes tulajdonságainak jellemzése.

együttes sûrûségfüggvény

keresztkorrelációs függvény

A keresztkorrelációs függvény becslése.

A korrelátor fogalma

5. SZÉLSÕÉRTÉK KERESÕ ALGORITMUSOK

A sokváltozós szélsõérték feladat lehetséges megfogalmazásai

Determinisztikus módszerek.

Deriváltas módszerek:

adiens módszer

onjugált gradiens módszer

Deriváltmentes módszerek:

Gass Seidel módszer

Random módszerek

RS

kvázigradiens m.

RGM

A “kanyarodó völgy” effektus, hátrányos hatása a gradiens módszerre.

A jeleség bemutatása a Rosenbrock-féle banánfüggvény minimalizálásakor.

6. DETERMINISZTIKUS ÉS SZTOCHASZTIKUS ABSZTRAKT AUTOMATÁK

Diszkrét determinisztikus automaták.- Mealy és Moore féle automata-fogalom

Dd. automaták megadási módjai: gráf, táblázat.

Folytonos determinisztius automaták: dinamikus rendszerek.

Fd. automaták megadási módjai: diff. egyenlet rendszer.

Sztochasztikus automaták.

Fizikai folyamatok modellezése folytonos ill. diszkrét automatákkal.

(az analóg számítógép megfelel a folytonos automatának, a digitális a diszkrétnek.)

A rugón lengõ tömeg modellezése: (i) analóg számítógéppel és (ii) digitális számítógéppel.

A diszkrét és a folytonos automaták kapcsolata: a folytonos automaták jól közelíthetõk diszkrét automatákkal,

ha kellõ sûrûségû mintavétellel dolgozunk.

Példa: folytonos szûrõk, digitálsi szûrõk. Oszcilloszkópon megjeleníteni a zajt ill. kölünféle sinus jelet.