Lietuvos matematikos rinkinys
Not a member yet
1812 research outputs found
Sort by
Genetinių sekų markoviškumo tyrimas
Full text linkIn this paper DNA sequents are modelled as discrete-state Markov chains. Statistical data is presented in contingency tables form. The generalized logit model is used to test the first-order Markov property for all coding and non-coding subsequences of DNA.Šiame darbe nagrinėjamos DNR genetinės sekos kaip diskrečių būsenų Markovo grandinė. Statistinėje analizėje naudojami duomenys pateikiami dažnių lentelių pavidalu, ir taikomas apibendrintas logit modelis pirmos eilės Markovo grandinės savybei patikrinti visose koduojančiose ir nekoduojančiose DNR pirminės ir antrinės grandinės sekose
Branduolinio reaktoriaus valdymo ir apsaugos sistemos aušinimo kontūro nusausėjimo modeliavimas
Full text linkModelling of Ignalina NPP RBMK-1500 reactor control and protection system cooling circuit (CPSCC) voiding logic, which was implemented in code QUABOX/CUBBOX-HYCA, is described. Analysis of numerical simulation results shows, that this logic is correct, the results are comparable to analogous modelling data obtained by Russian code STEPAN/KOBRA. The improved QUABOX/CUBBOX-HYCA code version allows to simulate the CPSCC voiding for RBMK-1500 reactor operation at any power level. Together with implemented and validated full CPS operation logic it could be used for simulation of various transitional processes, which can occur in nuclear reactors of Ignalina NPP, or during analyses when the safety substantiation of reactor unit operation is performed.Santraukos nėra
Nepriklausomų atsitiktinių dydžių k-tojo maksimumo tankio asimptotika
Full text linkIn this paper the local limit theorem for density of k-th maxima of independent identically distributed random variables is proved.Santraukos nėra
sites.google.com/view/Lapinskas – Kitokia matematika
Full text linkThis article is about the author\u27s online book "Mathematical Readings" [2]. The book presents the high school math course in a slightly different way than conventional textbooks, the work focuses less on routine problems and tries to examine mathematical concepts in a broader context. The book makes frequent use of mobile math apps and the R program, and links to online sources are often provided. The text may be useful for self-study and math circles.Šiame straipsnyje pristatomas autoriaus darbas ,,Kitokia matematika". Jame mokyklinis matematikos kursas pateikiamas kiek kitaip negu įprastiniuose vadovėliuose, darbe mažiau dėmesio skiriama rutininėms užduotims, bet bandoma matematines sąvokas nagrinėti platesniame kontekste. Darbe dažnai naudojamos mobiliosios matematinės aplikacijos ir programavimo elementai, dažnai cituojami internetiniai šaltiniai
Sąvokos, terminai ir simboliai matematikos vadovėliuose
Full text linkThe article discusses the problems of definitions of concepts of school mathematics in textbooks. Excerpts from textbooks show how interpretations of a fraction having no necessary properties of a mathematical definition have changed over the decades. The alternative of a concept of a fraction based on the number line is discussed.Straipsnyje svarstomas mokyklinės matematikos sąvokos apibrėžties problemiškumas vadovėliuose. Ištraukomis iš vadovėlių parodoma, kaip pastaraisiais dešimtmečiais keitėsi trupmenos interpretacija, neturinti matematinės sąvokos apibrėžčiai būtinų savybių. Aptarta trupmenos sąvokos alternatyvi samprata grindžiama skaičių tiese
Matematikos valstybinio brandos egzamino užduoties ir rezultatų kaitos 2012–2021 metais kai kurie aspektai
Full text linkIn this work, the aspects of the task of the state maturity exam in mathematics (structure and content of the program) and the change of students\u27 achievements (difficulty of the tasks and differentiating factor) in 2012–2021 are analyzed. Between 2012 and 2021, the exam program changed once (in 2014; implemented since 2015). The changes in content were minor in all four topic areas. There were structural changes in the types of exam tasks: the number of open-ended questions increased, while the number of multiple-choice and short task questions decreased. Changes in both content and structure were reflected in some changes in outcomes of the exam. Only one statistical difference between the difficulty of the exam (2017 and 2020 exams, which were the easiest and most difficult in 2012–2021, respectively) has been observed.Šiame darbe nagrinėjama matematikos valstybinio brandos egzamino užduoties kaita programos, struktūros ir turinio aspektais; abiturientų pasiekimų kaita uždavinių sunkumo ir skiriamosios gebos aspektais. 2012–2021 metų laikotarpiu egzamino programa kito vieną kartą (sprendimas priimtas 2014 metais, įgyvendinta nuo 2015 metų). Turinio pokyčiai buvo visose keturiose veiklos srityse, tačiau jie nėra dideli. Struktūriniai pokyčiai buvo egzamino uždavinių tipuose: atviro atsakymo uždavinių kiekis padidėjo, o su pasirenkamaisiais atsakymais ir trumpojo atsakymo tipų – sumažėjo. Tiek turinio, tiek struktūros pokyčiai mokinių pasiekimų rezultatų kaitoje turėjo trumpalaikius atspindžius. Statistiškai reikšmingai 2012–2021 metų laikotarpyje egzamino užduotys skiriasi tik sunkumo prasme ir tik 2017 m. ir 2020 m., kai jos atitinkamai buvo lengviausia ir sunkiausia
Apie kai kuriuos matematikos VBE uždavinius
Full text linkThe article makes observations on some of the problems in the first part of the 2014–2022 state-level maturity examination in Lithuania. It discusses solutions to such problems without and with a calculator. These observations are intended to draw attention to the problems in the test. The article aims to show that such problems do not fulfil the function of the exam – to test students\u27 knowledge.Straipsnyje pateikiami pastebėjimai apie kai kuriuos 2014–2022 m. matematikos valstybinių brandos egzaminų (VBE) pirmosios dalies t. y. pasirenkamojo atsakymo (testo) uždavinius. Straipsnyje siekiama parodyti, kad tokie uždaviniai neatlieka egzamine numatytos funkcijos – žinių patikrinimo
Šturmo ir Liuvilio uždavinio su Robino ir dvitaške kraštinėmis sąlygomis asimptotinė analizė
No full textWe analyze the initial value problem and get asymptotic expansions for solution. We investigate the characteristic equation for Sturm-Liouville problem with one classical Robin type boundary condition and another two-point nonlocal boundary condition. Finally, we obtain asymptotic expansions for eigenvalues and eigenfunctions.Mes analizuojame pradinį uždavinį ir gauname jo sprendinio asimptotinius skleidinius. Mes tiriame Sturmo ir Liuvilio uždavinį su su viena klasikine Robino tipo kraštine sąlyga ir kita dvitaške nelokalia kraštine sąlyga. Galiausiai gauname tikrinių reikšmių ir tikrinių funkcijų asimptotinius skleidinius
Nekilnojamojo turto vertės nustatymas pasitelkiant mašininio mokymosi technikas
Full text linkIn this work, the methods of artificial intelligence are analyzed in order to perform a more accurate value prediction of the apartments sold in Vilnius city and district. The work uses publicly available information about apartments put for sale on Aruodas.lt, which is collected in an automated way. The information that is collected consists of a text – description of the apartment for sale, photos – photos placed in the ad, and general information provided in the ad – price, location, apartment size, various features of the apartment and more. A constant problem in real estate valuation is the overvaluation of low-value objects and/or underestimation of high-value objects. When dealing with regression problems, we often have data on most average objects, but never enough of cheap and luxurious ones. For this reason, estimating the value of most properties is easier than cheap or expensive. However, as the methods of artificial intelligence evolve and information becomes more and more available, our ability to better value this type of housing increases. It is hoped that the information contained in the photos and text will allow for a better forecast of the value of housing by better valuing both cheap and expensive apartments. In the first part of the work, a review of the literature is performed where other authors have examined the possibilities of using artificial intelligence to predict the value of housing. The second part describes the research methods that will be applied in the work and presents the information gathering strategy. In the third part, a study is conducted, during which feature engineering is performed first, followed by model training and optimization. Finally, the results of the best model with 13.74 MAPE and 33,307 RMSE are presented along with the conclusions of the work.Šiame darbe yra nagrinėjami dirbtinio intelekto metodai, siekiant atlikti tikslesnę Vilniaus mieste ir rajone parduodamų butų vertę. Darbe yra naudojama viešai prieinama informacija apie parduodamus butus iš Aruodas.lt kuri yra surenkama automatizuotu būdu. Informacija kuri yra renkama susideda iš tekstinės – parduodamo buto skelbimo aprašymas, nuotraukų – skelbime patalpintos nuotraukos, bei bendrinė informacija pateikiama skelbime – kaina, vietovė, buto plotas, buto ypatumai ir kita. NT vertės nustatymo uždaviniuose nuolat pasitaikanti problema yra mažai vertės turinčių objektų pervertinimas ir/ar didelę vertę turinčių objektų nepakankamas vertinimas. Sprendžiant regresijos uždavinius, mes dažnai turime duomenų apie daugumą objektų, tačiau visuomet per mažai itin pigių, bei itin prabangių. Dėl šios priežasties vertinti daugumos objektų vertę yra lengviau, nei pigių ar brangių. Vis dėl to, dėl tobulėjančių dirbtinio intelekto metodų bei informacijai tampant vis lengviau pasiekiamai, mūsų galimybės geriau įvertinti šio tipo būstus tampa vis didesnė. Darbe tikimasi, jog informacija esanti nuotraukose ir tekste leis atlikti geresnę būsto vertės prognozė geriau vertinant tiek pigius, tiek brangius butus. Pirmojoje darbo dalyje atliekama literatūros apžvalga, kitų autorių darbų nagrinėjusių dirbtinio intelekto panaudojimo galimybes būsto vertės prognozavimui. Antroje dalyje aprašomi tyrimo metodai, kurie bus taikomi darbe ir pristatoma informacijos rinkimo strategija. Trečiojoje dalyje yra atliekamas tyrimas, kurio metu iš pradžių yra atliekama požymių inžinerija, o vėliau modelių apmokymas bei optimizavimas. Galiausiai yra pristatomi geriausio modelio su 13.74 MAPE, ir 33,307 RMSE rezultatai, bei pateikiamos išvados