K-INFO
HU
EN
Login
Subject » BMEVISZDV03
Older versions Download TAD (PDF)

Matrices with Non-Negative Elements

Nemnegatív elemű mátrixok
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
Subject name (Hungarian, English)
Nemnegatív elemű mátrixok
Matrices with Non-Negative Elements
Subject code BMEVISZDV03
Subject type —
Training Level —
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 0 0
type (linked/independent) — — —
Assessment type vizsga
Credits 3
Subject coordinator
Dr. Rózsa Pál
Responsible department
Számítástudományi és Információelméleti Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website —
Primary curriculum type —
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

A tárgy betekintést nyújt az irreducibilis mátrixokra vonatkozó Frobenius és Perron tételekbe, ismerteti a reducibilis mátrixok kanonikus alakját, majd részletesen foglalkozik a sztochasztikus mátrixok osztályozásával és alkalmazásával bolyongási feladatok megoldására.Markov-láncok vizsgálatával kapcsolatosan kitér az ergodicitás fogalmára is. Végül generátorfüggvény  alkalmazásával megmutatja a Sylvester-Kac néven ismert sztochasztikus mátrix spektrálfelbontását, valamint szinguláris értékeinek egy érdekes tulajdonságát.

A mátrixelméletnek azt a speciális fejezetét ismerteti meg, amely fontos alkalmazást nyer a Markov-láncok elméletében.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Előadás heti 2 óra

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Rózsa Pál által tartott  Mátrixanalízis című tantárgy anyaga
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Rózsa Pál által tartott  Mátrixanalízis című tantárgy anyaga
General rules
Követelmények: a. szorgalmi időszakban: - b. vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga c. elővizsga: megállapodás szerint
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses
A tantárgy doktorandusz hallgatók számára  készült, de hallgathatják MSc és BSc hallgatók is
Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.