Mecanismos de Escalonamento
|
|
- Bruno Caminha Varejão
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Mecansmos de Escalonamento 1.1 Mecansmos de escalonamento O algortmo de escalonamento decde qual o próxmo pacote que será servdo na fla de espera. Este algortmo é um dos mecansmos responsáves por dstrbur a largura de banda da lgação pelos dferentes fluxos (atrbundo a cada fluxo a largura de banda que fo pedda e acete). Um algortmo de escalonamento pode ser do tpo wor-conservng ou non-worconservng. No prmero caso, o servdor trabalha sempre, sto é, havendo pacotes em espera, eles serão sempre transmtdos. No segundo caso, um nó só pode transmtr um pacote quando este se torna elegível, sto é, quando o tempo necessáro para ele se manter em espera termna. Se no nó apenas se encontrarem pacotes não elegíves em espera, então o servdor manter-se-á nactvo. Este tpo de algortmos de escalonamento fo proectado para aplcações que não toleram varações no atraso de transmssão. A desvantagem óbva destes algortmos é o desperdíco de largura de banda durante os períodos em que apenas exstem pacotes não elegíves em espera. A classfcação destes algortmos de escalonamento pode ser efectuada de acordo com os prncípos que defnem a ordem de envo dos pacotes [Santago02]: por ordem de chegada, de uma forma estrta, de uma forma rotatva, por aproxmação ao sstema de fluídos, e em tempos pré-defndos Ordem de chegada O algortmo de escalonamento que serve os pacotes por ordem de chegada é o IO (rst In rst Out). Este algortmo é muto smples de mplementar mas não permte dferencação de QdS, assm como não garante a exstênca de lmtes máxmos nos atrasos. Os fluxos de tráfego que recebem um servço melhor são os que geram mas tráfego.
2 1.1.2 orma estrta Neste algortmo, o escalonador é consttuído por váras flas de espera, cada uma com uma prordade dferente. Os fluxos são classfcados em dferentes níves de prordade e assocados a uma determnada fla de espera de acordo com a sua prordade. Este algortmo serve o tráfego por ordem de prordade. O tráfego de prordade mas elevada é servdo sempre antes do tráfego com prordade nferor. Este algortmo é smples de mplementar e permte dferencação de QdS. No entanto, se não exstr nenhum mecansmo de controle de admssão dos fluxos com maor prordade, uma grande quantdade de pacotes de elevada prordade pode mpedr completamente o servço de pacotes com menor prordade (este fenómeno é usualmente denomnado de starvaton). Este mecansmo de prordade smples deve ser usado apenas para tráfego que exa garantas muto estrtas de QdS orma rotatva Nestes algortmos, o escalonador é consttuído por váras flas de espera com a mesma prordade e os fluxos são assocados a uma determnada fla de espera de acordo com a sua classfcação. Estes algortmos selecconam o tráfego de uma forma rotatva. No algortmo mas smples, Round Robn (RR), o sstema seleccona um pacote de cada fla de espera de uma forma rotatva. Este algortmo é também muto smples mas favorece os fluxos que contêm pacotes com maor comprmento, pos o pacote é servdo ndependentemente do seu comprmento. Exstem algumas varantes deste sstema que permtem utlzar pacotes de tamanho varável sem preudcar os mas pequenos, e anda, atrbur uma largura de banda pesada a cada fla de espera. De entre esses mecansmos destacam-se o Weghted Round Robn (WRR) e o Defct Round Robn (DRR) Aproxmação do sstema de fluídos Este conunto de algortmos pressupõe também a exstênca de escalonadores com váras flas de espera, e dstrbu a largura de banda pelas dversas flas de espera de uma forma pesada ou de uma forma equtatva (ar Queung) mas sem a noção de rotatvdade. Estes algortmos tentam emular, num sstema de pacotes, o sstema de fluídos denomnado de Generalzed Processor Sharng (GPS).
3 Qualdade de Servço em Redes IP GPS No GPS o tráfego é consderado como sendo nfntamente dvsível. Esta característca permte consderar que as váras flas de espera são servdas smultaneamente. Cada fla de espera utlza, em cada nstante, uma percentagem da capacdade da lgação que é proporconal a um peso que lhe é atrbuído. Consdere-se que Γ é o conunto de flas de espera, e Γ Γ é o conunto das flas de espera não vazas durante o ntervalo de tempo (τ,t). Assume-se que a taxa de servço é C, e que a cada fla de espera é assocado um peso. Numa dscplna GPS, em qualquer ntervalo (τ,t) a fla de espera recebe uma taxa mínma garantda proporconal ao seu peso dada por C / G '. Além dsso, a uma fla que tenha contnuamente tráfego para transmtr é garantda uma taxa mínma proporconal ao seu peso, dada por c = G C (1) WQ O algortmo WQ (Weghted ar Queung), também denomnado de Pacet Generalzed Processor Sharng (PGPS) tenta emular, numa rede de pacotes, o sstema GPS. No WQ, um pacote é servdo pela mesma ordem que sera servdo se o servdor estvesse a executar a dscplna GPS. No WQ é necessáro calcular o nstante em que o pacote dexara o servdor num sstema GPS. Os pacotes vão posterormente ser servdos por ordem destes nstantes de partda. No caso geral, sendo espera, em que round number. [ V ( t) ] 1, l o nstante de partda do pacote pertencente à fla de l é o comprmento do pacote pertencente à fla de espera e V(t) é o chamado O cálculo da função V(t) é bastante complexo, sendo dfícl a sua mplementação em routers de elevado débto. Exstem outros algortmos de escalonamento que são varantes do WQ, os quas são menos complexos e utlzados na maor parte das mplementações. (2)
4 De entre os algortmos destacam-se o Self-Clocng ar Queung (SCQ) e o Vrtual Cloc (VC) SCQ O SCQ propõe uma aproxmação smples para calcular o nstante de partda no correspondente sstema GPS. Quando um pacote chega a uma fla de espera vaza, o SCQ usa como V(t) o nstante de partda do pacote que está nesse momento em servço ( actual ). O nstante de partda é então dado por [ ] 1, actual l Este algortmo é de fácl mplementação em redes de elevado débto, mas pode em alguns casos específcos, não ser usto em pequenos ntervalos de tempo VC O VC tenta emular um sstema TDM (Tme Dvson Multplexng). No VC, a função V(t) é substtuída pelo nstante de chegada do pacote, se a fla de espera se encontrar vaza. A reserva de uma taxa de servço para cada fla de espera é efectuada por um valor E, acordado prevamente entre as fontes de tráfego e o servdor, que representa o valor esperado para os ntervalos entre chegadas à fla de espera. O servdor atende as flas de espera por ordem do tempo vrtual baseado no parâmetro E. O tempo vrtual é o nstante em que o pacote sera transmtdo se essa transmssão fosse TDM. O tempo vrtual do pacote na fla de espera é dado pela segunte expressão: [ VT ] 1, Tempo E VT em que Tempo é o nstante de chegada do pacote à fla de espera. A mplementação deste algortmo é bastante smples. Além dsso, prova-se que uma rede com servdores VC pode oferecer as mesmas garantas de atraso a um fluxo que uma rede com servdores WQ. No entanto, em determnadas stuações, o VC pode não ser uma dscplna usta: o VC tem o problema de punr os fluxos que, durante algum tempo, são servdos a uma taxa superor à taxa prevamente acordada e defnda pelo parâmetro E. (3) (4)
5 Qualdade de Servço em Redes IP Tempos pré-defndos Este conunto de algortmos é do tpo non-wor conservng. A cada pacote é assocado um tempo elegível e um tempo lmte. Os pacotes só podem ser servdos depos de o nstante de tempo actual exceder o tempo elegível do pacote. Deste modo, garante-se que todos os pacotes de um mesmo fluxo têm aproxmadamente o mesmo atraso. O escalonador ordena os pacotes elegíves para transmtr com base nos seus tempos lmte. Os algortmos de escalonamento apresentados nesta secção são o Jtter-Vrtual Cloc (JVC) e o Core-Jtter- Vrtual Cloc (CJVC) JVC No JVC, o tempo elegível do pacote da fla de espera no nó é dado por: TE = TC (5) 1 1,, 1 [ TC TSL TL ] TE (6),,, 1,, em que TC, é o tempo de chegada do pacote ao nó, TSL 1, é a dferença entre o tempo lmte e o nstante em que o pacote fo transmtdo no nó anteror, e TL é o tempo lmte 1, do pacote anteror. Note-se que o parâmetro TSL 1, não é do conhecmento do nó, e por sso este parâmetro tem de ser marcado no pacote. O tempo lmte do pacote no nó é dado por l TL, = TE, (7) c Este algortmo tenta mnorar a varação no atraso dos pacotes. Se um pacote for transmtdo muto tempo antes do tempo lmte num determnado nó, ele va ter de esperar algum tempo no nó segunte para compensar esse facto. Prova-se que uma rede com JVC fornece as mesmas garantas de atraso que uma rede com VC, por sso o JVC fornece as mesmas garantas que o WQ.
Prioridades com Teste de Escalonabilidade
rordades + Teste de Escalonabldade Sstemas de Tempo Real: rordades com Teste de Escalonabldade Rômulo Slva de Olvera Departamento de Automação e Sstemas DAS UFSC Cada tarefa recebe uma prordade Escalonamento
Leia maisGuia 11 Escalonamento de Mensagens
Até esta altura, temos abordado prncpalmente questões relaconadas com escalonamento de tarefas a serem executadas num únco processador. No entanto, é necessáro consderar o caso de sstemas tempo-real dstrbuídos,
Leia mais3 Algoritmos propostos
Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos
Leia maisEXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA
EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos
Leia mais7 - Distribuição de Freqüências
7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste
Leia maisEscalonamento Baseado em Prioridades Fixas
Sstemas de Tempo Real: Escalonamento Baseado em Prordades Fxas Rômulo Slva de Olvera Departamento de Automação e Sstemas - DAS UFSC romulo@das.ufsc.br http://.das.ufsc.br/~romulo 1 Escalonamento Baseado
Leia maisTABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS
TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS Varável Qualquer característca assocada a uma população Classfcação de varáves Qualtatva { Nomnal sexo, cor dos olhos Ordnal Classe
Leia maisCONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues
CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas
Leia maisEstatística I Licenciatura MAEG 2006/07
Estatístca I Lcencatura MAEG 006/07 AMOSTRAGEM. DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM.. Em determnada unversdade verfca-se que 30% dos alunos têm carro. Seleccona-se uma amostra casual smples de 0 alunos. a) Qual
Leia maisModelo de Alocação de Vagas Docentes
Reunão Comssão de Estudos de Alocação de Vagas Docentes da UFV Portara 0400/2016 de 04/05/2016 20 de mao de 2016 Comssão de Estudos das Planlhas de Alocação de Vagas e Recursos Ato nº 009/2006/PPO 19/05/2006
Leia maisCap 6: 4,5,8,9,10,11,12,15,16,21 fazer diagramas, usar análise por cálculo do tempo de resposta
QUESTÕES DO LIVRO Real-Tme Systems, Jane Lu Cap 6: 4,5,8,9,10,11,12,15,16,21 fazer dagramas, usar análse por cálculo do tempo de resposta Cap 8: 1,2,7 fazer dagramas Concetos Báscos e Técncas de Implementação
Leia maisOs modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.
MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,
Leia mais3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência
3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potênca Neste trabalho assume-se que a rede de comuncações é composta por uma coleção de enlaces consttuídos por um par de undades-rádo ndvdualmente
Leia maisInterpolação Segmentada
Interpolação Segmentada Uma splne é uma função segmentada e consste na junção de váras funções defndas num ntervalo, de tal forma que as partes que estão lgadas umas às outras de uma manera contínua e
Leia maisAlocação sequencial - filas
Alocação sequencal - las Flas A estrutura de dados Fla também é bastante ntutva. A analoga é com uma la de pessoas aguardando para serem atenddas no guchê de um banco, ou aguardando o ônbus. Se houver
Leia maisCAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA
CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de
Leia mais3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo
3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas
Leia maisMestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES Prof. Responsável: José Manuel Viegas
Mestrado Integrado em Engenhara Cvl Dscplna: TRANSPORTES Prof. Responsável: José Manuel Vegas Sessão Prátca 7 (Tpo A): Dmensonamento de ntersecções semaforzadas smples Curso 2008/09 1/22 INTERSECÇÕES Introdução
Leia maisANÁLISE DE ESTRUTURAS I INTRODUÇÃO AO MÉTODO DE CROSS
DECvl ANÁLISE DE ESTRUTURAS I INTRODUÇÃO AO ÉTODO DE CROSS Orlando J. B. A. Perera 20 de ao de 206 2 . Introdução O método teratvo ntroduzdo por Hardy Cross (Analyss of Contnuous Frames by Dstrbutng Fxed-End
Leia mais3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial
3 Método Numérco O presente capítulo apresenta a dscretação da equação dferencal para o campo de pressão e a ntegração numérca da expressão obtda anterormente para a Vscosdade Newtonana Equvalente possbltando
Leia mais4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização
30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,
Leia maisSistemas de Tempo-Real
Sstemas de Tempo-Real Notas de curso realzado em Agosto de 2006 na Unversdade Federal do Ro Grande do Norte, Natal, Brasl 2. Escalonamento de Tempo-Real (parte 1) Francsco Vasques Faculdade de Engenhara
Leia maisReconhecimento Estatístico de Padrões
Reconhecmento Estatístco de Padrões X 3 O paradgma pode ser sumarzado da segunte forma: Cada padrão é representado por um vector de característcas x = x1 x2 x N (,,, ) x x1 x... x d 2 = X 1 X 2 Espaço
Leia mais2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria
Agregação Dnâmca de Modelos de urbnas e Reguladores de elocdade: eora. Introdução O objetvo da agregação dnâmca de turbnas e reguladores de velocdade é a obtenção dos parâmetros do modelo equvalente, dados
Leia maisImplemente uma solução para o problema da barreira usando mutexes e variáveis condição da biblioteca das pthreads. A solução consiste de 2 rotinas:
1) Em um sstema que suporta programação concorrente apenas através da troca de mensagens, será crado um Servdor para controlar o uso das portas seras. Quando um processo Clente deseja usar uma porta seral,
Leia maisDIFERENCIANDO SÉRIES TEMPORAIS CAÓTICAS DE ALEATÓRIAS ATRAVÉS DAS TREND STRIPS
177 DIFERENCIANDO SÉRIES TEMPORAIS CAÓTICAS DE ALEATÓRIAS ATRAVÉS DAS TREND STRIPS Antôno Carlos da Slva Flho Un-FACEF Introdução Trend Strps (TS) são uma nova técnca de análse da dnâmca de um sstema,
Leia maisFigura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma
Capítulo 8 Dferencação Numérca Quase todos os métodos numércos utlzados atualmente para obtenção de soluções de equações erencas ordnáras e parcas utlzam algum tpo de aproxmação para as dervadas contínuas
Leia maisAlgoritmos de Codificação Simétricos
Algortmos de Codfcação Smétrcos Hugo Valente e Ivo Navega SSI TPC. A rede de estel consste numa cfra de bloco com uma estrutura específca, a qual permte trar vantagem do facto de puder ser usada quer para
Leia maisModelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária.
Modelagem multvarável com varáves quanttatvas e qualtatvas, com resposta bnára. O modelo de regressão não lnear logístco ou modelo logístco é utlzado quando a varável resposta é qualtatva com dos resultados
Leia maisAprendizagem de Máquina
Plano de Aula Aprendzagem de Máquna Aprendzagem Baseada em Instâncas Alessandro L. Koerch Introdução Espaço Eucldano Aprendzagem Baseada em Instâncas (ou Modelos Baseados em Dstânca) Regra knn (k vznhos
Leia mais4 Critérios para Avaliação dos Cenários
Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisUMA PROPOSTA DE ESCALONADOR BASEADO NA DISCIPLINA PRIORITY QUEUING (PQ) PARA REDES IEEE
UMA PROPOSTA DE ESCALONADOR BASEADO NA DISCIPLINA PRIORITY QUEUING (PQ) PARA REDES IEEE 802.16 Flávo Alves Ferrera, Paulo Roberto Guardero Unversdade Federal de Uberlânda, Faculdade de Engenhara Elétrca,
Leia maisPrograma de Certificação de Medidas de um laboratório
Programa de Certfcação de Meddas de um laboratóro Tratamento de dados Elmnação de dervas Programa de calbração entre laboratóros Programa nterno de calbração justes de meddas a curvas Tratamento dos resultados
Leia maisX = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)
Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado
Leia mais3 Subtração de Fundo Segmentação por Subtração de Fundo
3 Subtração de Fundo Este capítulo apresenta um estudo sobre algortmos para a detecção de objetos em movmento em uma cena com fundo estátco. Normalmente, estas cenas estão sob a nfluênca de mudanças na
Leia maisSuporte Básico para Sistemas de Tempo Real
Suporte Básco para Sstemas de Tempo Real Escalonamento e Comuncação Sldes elaborados por George Lma, com atualzações realzadas por Ramundo Macêdo Suporte Básco para Sstemas de Tempo-Real Escalonamento
Leia maisTeoria Elementar da Probabilidade
10 Teora Elementar da Probabldade MODELOS MATEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBABILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) ALEATÓRIO - Quando o acaso nterfere na ocorrênca de um ou mas dos resultados nos quas tal processo
Leia maisFaculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu
1 Programação Não Lnear com Restrções Aula 9: Programação Não-Lnear - Funções de Váras Varáves com Restrções Ponto Regular; Introdução aos Multplcadores de Lagrange; Multplcadores de Lagrange e Condções
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca
Leia maisProposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial
Capítulo 5 Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctrcas de dstrbução com Produção em Regme Especal Neste capítulo propõe-se uma metodologa para efectuar a alocação das perdas de uma rede
Leia mais2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS
ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS 22 2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS Como vsto no capítulo 1, a energa frme de uma usna hdrelétrca corresponde à máxma demanda que pode ser suprda contnuamente
Leia maisSistemas de Tempo-Real
Sstemas de Tempo-Real Notas de curso realzado em Agosto de 006 na Unversdade Federal do Ro Grande do Norte, Natal, Brasl. Escalonamento de Tempo-Real (parte ) Francsco Vasques Faculdade de Engenhara da
Leia maisPrograma do Curso. Sistemas Inteligentes Aplicados. Análise e Seleção de Variáveis. Análise e Seleção de Variáveis. Carlos Hall
Sstemas Intelgentes Aplcados Carlos Hall Programa do Curso Lmpeza/Integração de Dados Transformação de Dados Dscretzação de Varáves Contínuas Transformação de Varáves Dscretas em Contínuas Transformação
Leia maisTRANSPORTES. Sessão Prática 11 Dimensionamento de Interseções Semaforizadas
Mestrado Integrado em Engenhara Cvl TRANSPORTES Prof. Responsável: Lus Pcado Santos Sessão Prátca 11 Dmensonamento de Interseções Semaforzadas Insttuto Superor Técnco / Mestrado Integrado Engenhara Cvl
Leia maisUm modelo nada mais é do que uma abstração matemática de um processo real (Seborg et al.,1989) ou
Dscplna - MR070 INTRODUÇÃO À MODELAGEM DE SISTEMAS LINEARES POR EQUAÇÕES DIFERENCIAIS Os modelos de um determnado sstema podem ser físcos ou matemátcos. Neste curso focaremos a modelagem pela dentfcação
Leia maisA VELOCIDADE ESCALAR. Prof. Alberto Ricardo Präss
Pro. Alberto Rcardo Präss A VELOCIDADE ESCALAR O conceto de velocdade. Imagnemos que um jornal tenha envado um correspondente especal à selva amazônca a m de azer uma reportagem sobre o Pco da Neblna,
Leia mais3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas
3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas
Leia maisCálculo Numérico BCC760 Interpolação Polinomial
Cálculo Numérco BCC76 Interpolação Polnomal Departamento de Computação Págna da dscplna http://www.decom.ufop.br/bcc76/ 1 Interpolação Polnomal Conteúdo 1. Introdução 2. Objetvo 3. Estênca e uncdade 4.
Leia maisAo se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.
Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso de Admnstração em Gestão Públca Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos uns dos
Leia maisAo se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.
Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso Superor de tecnólogo em Gestão Ambental Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos
Leia maisRAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro
UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero
Leia maisSÉRIE DE PROBLEMAS: CIRCUITOS DE ARITMÉTICA BINÁRIA. CIRCUITOS ITERATIVOS.
I 1. Demonstre que o crcuto da Fg. 1 é um half-adder (semsomador), em que A e B são os bts que se pretendem somar, S é o bt soma e C out é o bt de transporte (carry out). Fg. 1 2. (Taub_5.4-1) O full-adder
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia mais5 Validação dos Elementos
5 Valdação dos Elementos Para valdar os elementos fntos baseados nas Wavelets de Daubeches e nas Interpolets de Deslaurers-Dubuc, foram formulados dversos exemplos de análse lnear estátca, bem como o cálculo
Leia maisO Escalonamento de Tempo Real
apítulo 2 O Escalonamento de Tempo Real Em sstemas de tempo real que seguem a abordagem assíncrona os aspectos de mplementação estão presentes mesmo na fase de proeto. Na mplementação de restrções temporas,
Leia mais6 Modelo Proposto Introdução
6 Modelo Proposto 6.1. Introdução Neste capítulo serão apresentados detalhes do modelo proposto nesta dssertação de mestrado, onde será utlzado um modelo híbrdo para se obter prevsão de carga curto prazo
Leia maisUniversidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.
Unversdade Federal do Paraná Departamento de Informátca Reconhecmento de Padrões Classfcadores Lneares Luz Eduardo S. Olvera, Ph.D. http://lesolvera.net Objetvos Introduzr os o conceto de classfcação lnear.
Leia maisVariação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.
Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na
Leia maisDiferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH
Curso Bem Estar Socal Marcelo Ner - www.fgv.br/cps Metas Socas Entre as mutas questões decorrentes da déa de se mplementar uma proposta de metas socas temos: Qual a justfcatva econômca para a exstênca
Leia maisTestes não-paramétricos
Testes não-paramétrcos Prof. Lorí Val, Dr. http://www.mat.ufrgs.br/val/ val@mat.ufrgs.br Um teste não paramétrco testa outras stuações que não parâmetros populaconas. Estas stuações podem ser relaconamentos,
Leia mais2 Lógica Fuzzy Introdução
2 Lógca Fuzzy 2.. Introdução A lógca fuzzy é uma extensão da lógca booleana, ntroduzda pelo Dr. Loft Zadeh da Unversdade da Calfórna / Berkeley no ano 965. Fo desenvolvda para expressar o conceto de verdade
Leia mais5 Implementação Procedimento de segmentação
5 Implementação O capítulo segunte apresenta uma batera de expermentos prátcos realzados com o objetvo de valdar o método proposto neste trabalho. O método envolve, contudo, alguns passos que podem ser
Leia maisD- MÉTODO DAS APROXIMAÇÕES SUCESSIVAS
D- MÉTODO DAS APROXIMAÇÕES SUCESSIVAS O método das apromações sucessvas é um método teratvo que se basea na aplcação de uma fórmula de recorrênca que, sendo satsfetas determnadas condções de convergênca,
Leia maisINTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um).
INTRODUÇÃO À PROILIDDE teora das probabldade nada mas é do que o bom senso transformado em cálculo probabldade é o suporte para os estudos de estatístca e expermentação. Exemplos: O problema da concdênca
Leia maisVariáveis Aleatórias
Unversdade Federal do Pará Insttuto de Tecnologa Estatístca Aplcada I Prof. Dr. Jorge Teóflo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenhara Mecânca /08/06 7:39 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teora das Probabldades
Leia mais3. CIRCUITOS COM AMPOP S UTILIZADOS NOS SAPS
3 CICUITOS COM AMPOP S UTILIZADOS NOS SAPS 3. CICUITOS COM AMPOP S UTILIZADOS NOS SAPS - 3. - 3. Introdução Numa prmera fase, apresenta-se os crcutos somadores e subtractores utlzados nos blocos de entrada
Leia maisIntegração com splines integração com splines cúbicos
Integração com splnes ntegração com splnes cúbcos Um modo de obter regras de ntegração semelhante às compostas é utlzando splnes. A utlzação de splnes de grau zero conduz às regras do rectângulo compostas,
Leia mais7 Tratamento dos Dados
7 Tratamento dos Dados 7.. Coefcentes de Troca de Calor O úmero de usselt local é dado por h( r )d u ( r ) (7-) k onde h(r), o coefcente local de troca de calor é h( r ) q''- perdas T q''- perdas (T( r
Leia maisPsicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo
Modelos Conexonstas com tempo contínuo Mutos fenômenos de aprendzado assocatvo podem ser explcados por modelos em que o tempo é uma varável dscreta como nos casos vstos nas aulas anterores. Tas modelos
Leia maisCORRELAÇÃO E REGRESSÃO
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr
Leia maisS f S k = S ( U k, V 0, ) N 0 + S. onde U k e U k
que o sstema atnge, como resultado da lberação de um do seus vínculo, será um estado onde o sstema terá N 1 vínculos e além dsso aquele será o estado com maor entropa, de todos os possíves (veja a rgura
Leia maisCapítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES
Capítulo. Aproxmações numércas 1D em malhas unformes 9 Capítulo. AROXIMAÇÕS NUMÉRICAS 1D M MALHAS UNIFORMS O prncípo fundamental do método das dferenças fntas (MDF é aproxmar através de expressões algébrcas
Leia maisREGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017
7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados
Leia maisU N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA
U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A CLASSIFICAÇÃO DE MONOGRAFIAS UMA PROPOSTA PARA MAIOR OBJECTIVIDADE ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA
Leia mais2 Principio do Trabalho Virtual (PTV)
Prncpo do Trabalho rtual (PT)..Contnuo com mcroestrutura Na teora que leva em consderação a mcroestrutura do materal, cada partícula anda é representada por um ponto P, conforme Fgura. Porém suas propredades
Leia maisDETERMINAÇÃO DE VALORES LIMITE DE EMISSÃO PARA SUBSTÂNCIAS PERIGOSAS DA LISTA II DA DIRECTIVA 76/464/CEE
DETERMINAÇÃO DE VALORES LIMITE DE EMISSÃO PARA SUBSTÂNCIAS PERIGOSAS DA LISTA II DA DIRECTIVA 76/464/CEE Anabela R. S. REBELO Lc. Químca Industral, CCDR Algarve, Rua Dr. José de Matos n.º 13, 800-503 Faro,
Leia maisAssociação entre duas variáveis quantitativas
Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa
Leia maisUNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)
UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade
Leia maisEventos coletivamente exaustivos: A união dos eventos é o espaço amostral.
DEFINIÇÕES ADICIONAIS: PROBABILIDADE Espaço amostral (Ω) é o conjunto de todos os possíves resultados de um expermento. Evento é qualquer subconjunto do espaço amostral. Evento combnado: Possu duas ou
Leia maisNa Aula Anterior... Impasses (Deadlocks) Nesta Aula. Impasse. Recurso. Impasse (Deadlock) 17/10/2016
GI018 stemas Operaconas 17/10/2016 Impasses (Deadlocks) Na ula nteror... Unversdade Federal de Uberlânda Faculdade de Computação Prof. Dr. rer. nat. Danel D. bdala 2 Nesta ula Impasse Motvação acerca dos
Leia maisÍndice. Exemplo de minimização de estados mais complexo. estados
Sumáro Método da tabela de mplcações para mnmzar estados. Atrbução de códgos aos estados: métodos baseados em heurístcas. Índce Exemplo de mnmzação de estados mas complexo Método da tabela de mplcações
Leia maisMONTAGEM E ENSAIO DE UM AMPLIFICADOR OPERACIONAL DISCRETO
Faculdade de Engenhara da Unersdade do Porto Lcencatura em Engenhara Electrotécnca e de Computadores Electrónca II MONTAGEM E ENSAIO DE UM AMPLIFICADOR OPERACIONAL DISCRETO Jorge André Letão, Hugo Alexandre
Leia maisINSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas
Leia mais4. ESTÁTICA E PRINCÍPIO DOS TRABALHOS VIRTUAIS 4.1. INTRODUÇÃO
4. ESTÁTICA E PRINCÍPIO DOS TRABALHOS VIRTUAIS 4.1. INTRODUÇÃO Na Estátca, estuda-se o equlíbro dos corpos sob ação de esforços nvarantes com o tempo. Em cursos ntrodutóros de Mecânca, esse é, va de regra,
Leia maisSISTEMAS DE ABASTECIMENTO E DISTRIBUIÇÃO DE ÁGUA
Redes de Dstrbução de Água Rede de dstrbução de água: um sstema de tubagens e elementos acessóros nstalados na va públca, em terrenos da entdade dstrbudora ou em outros sob concessão especal, cua utlzação
Leia maisQ 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 )
DIGRM OX-PLOT E CRCTERIZÇÃO DE OUTLIERS E VLORES EXTREMOS Outlers e valores extremos são aqueles que estão muto afastados do centro da dstrbução. Uma forma de caracterzá-los é através do desenho esquemátco
Leia maisSistemas de Tempo-Real
Aula 7 Acesso exclusvo a rescursos partlhados O acesso exclusvo a recursos partlhados A nversão de prordades como consequênca do bloqueo Técncas báscas para acesso exclusvo a recursos partlhados Herança
Leia maisEQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS (EDO) PROBLEMA DO VALOR INICIAL (PVI)
EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS (EDO) PROBLEMA DO VALOR INICIAL (PVI) Introdução Seja a segunte equação derencal: d ( ) ; d para. que é reerencado com o problema do valor ncal. Essa denomnação deve-se
Leia maisDISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS
Núcleo das Cêncas Bológcas e da Saúde Cursos de Bomedcna, Ed. Físca, Enermagem, Farmáca, Fsoterapa, Fonoaudologa, Medcna Veternára, Muscoterapa, Odontologa, Pscologa DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS 5 5. DISTRIBUIÇÃO
Leia maisRadiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2)
Radação Térmca Processos, Propredades e Troca de Radação entre Superfíces (Parte ) Obetvo: calcular a troca por radação entre duas ou mas superfíces. Essa troca depende das geometras e orentações das superfíces,
Leia maisCIRCUITO LINEAR Um circuito linear é aquele que obedece ao princípio da sobreposição:
. Crcutos não lneares.. Introdução... Defnção de crcuto lnear CIRCUITO LINEAR Um crcuto lnear é aquele que obedece ao prncípo da sobreposção: y f (x) Se x for a entrada do crcuto e y a saída Consderando
Leia maisEXPANSÃO TÉRMICA DOS LÍQUIDOS
Físca II Protocolos das Aulas Prátcas 01 DF - Unversdade do Algarve EXPANSÃO ÉRMICA DOS ÍQUIDOS 1 Resumo Estuda-se a expansão térmca da água destlada e do glcerol utlzando um pcnómetro. Ao aquecer-se,
Leia mais5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite
5 Relação entre Análse Lmte e Programação Lnear 5.. Modelo Matemátco para Análse Lmte Como fo explcado anterormente, a análse lmte oferece a facldade para o cálculo da carga de ruptura pelo fato de utlzar
Leia mais2ª Atividade Formativa UC ECS
I. Explque quando é que a méda conduz a melhores resultados que a medana. Dê um exemplo para a melhor utlzação de cada uma das meddas de localzação (Exame 01/09/2009). II. Suponha que um professor fez
Leia mais3. Coexistência entre Tecnologias 3.1. Fontes de Interferência Interferências co-canal A interferência co-canal ocorre quando duas ou mais
41 3. Coexstênca entre Tecnologas 3.1. Fontes de Interferênca 3.1.1 Interferêncas co-canal A nterferênca co-canal ocorre quando duas ou mas entdades na mesma área geográfca transmtem na mesma frequênca.
Leia maisDepartamento de Informática. Modelagem Analítica do Desempenho de Sistemas de Computação. Modelagem Analítica. Disciplina: Variável Aleatória
Departamento de Informátca Dscplna: do Desempenho de Sstemas de Computação Varável leatóra Prof. Sérgo Colcher colcher@nf.puc-ro.br Varável leatóra eal O espaço de amostras Ω fo defndo como o conjunto
Leia maisCONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo:
CONTROLADORES FUZZY Um sstema de controle típco é representado pelo dagrama de blocos abaxo: entrada ou referênca - erro CONTROLADOR snal de controle PLANTA saída A entrada ou referênca expressa a saída
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ ou expermental. Numa relação
Leia maisSe considerarmos, por exemplo, uma função f real de variável real,
107 5 Gráfcos 5.1 Introdução Dada uma função real de varável real 16 f, o gráfco desta função é o conjunto de pontos ( x, y), onde x pertence ao domíno da função e f ( x) y =, ou seja, {( x y) x D y f
Leia mais