Что входит в материально-техническую базу предприятия

twenty-three thousand, seven hundred and ninety-five rubles and ninety kopecks

Начислить НДС на сумму 23795.90:

Сумма НДС 18% (Россия) = 4283.26 прописью:

На русском языке: четыре тысячи двести восемьдесят три рубля двадцать шесть копеек На английском языке: four thousand, two hundred and eighty-three rubles and twenty-six kopecks

Сумма 23795.90 с НДС 18% (Россия) = 28079.16 прописью:

На русском языке: двадцать восемь тысяч семьдесят девять рублей шестнадцать копеек На английском языке: twenty-eight thousand and seventy-nine rubles and sixteen kopecks

Сумма НДС 10% (Россия) = 2379.59 прописью:

На русском языке: две тысячи триста семьдесят девять рублей пятьдесят девять копеек На английском языке: two thousand, three hundred and seventy-nine rubles and fifty-nine kopecks

Сумма 23795.90 с НДС 10% (Россия) = 26175.49 прописью:

На русском языке: двадцать шесть тысяч сто семьдесят пять рублей сорок девять копеек На английском языке: twenty-six thousand, one hundred and seventy-five rubles and forty-nine kopecks

Сумма НДС 12% (Казахстан) = 2855.51 прописью:

На русском языке: две тысячи восемьсот пятьдесят пять рублей пятьдесят одна копейка На английском языке: two thousand, eight hundred and fifty-five rubles and fifty-one kopecks

Сумма 23795.90 с НДС 12% (Казахстан) = 26651.41 прописью:

На русском языке: двадцать шесть тысяч шестьсот пятьдесят один рубль сорок одна копейка На английском языке: twenty-six thousand, six hundred and fifty-one ruble and forty-one kopeck

Сумма НДС 20% (Украина) = 4759.18 прописью:

На русском языке: четыре тысячи семьсот пятьдесят девять рублей восемнадцать копеек На английском языке: four thousand, seven hundred and fifty-nine rubles and eighteen kopecks

Сумма 23795.90 с НДС 20% (Украина) = 28555.08 прописью:

На русском языке: двадцать восемь тысяч пятьсот пятьдесят пять рублей восемь копеек На английском языке: twenty-eight thousand, five hundred and fifty-five rubles and zero kopecks

Выделить НДС из суммы 23795.90:

Сумма НДС 18% (Россия) = 3629.88 прописью:

На русском языке: три тысячи шестьсот двадцать девять рублей восемьдесят восемь копеек На английском языке: three thousand, six hundred and twenty-nine rubles and eighty-eight kopecks

Сумма 23795.90 без НДС 18% (Россия) = 20166.02 прописью:

На русском языке: двадцать тысяч сто шестьдесят шесть рублей две копейки На английском языке: twenty thousand, one hundred and sixty-six rubles and zero kopecks

Сумма НДС 10% (Россия) = 2163.26 прописью:

На русском языке: две тысячи сто шестьдесят три рубля двадцать шесть копеек На английском языке: two thousand, one hundred and sixty-three rubles and twenty-six kopecks

Сумма 23795.90 без НДС 10% (Россия) = 21632.64 прописью:

На русском языке: двадцать одна тысяча шестьсот тридцать два рубля шестьдесят четыре копейки На английском языке: twenty-one thousand, six hundred and thirty-two rubles and sixty-four kopecks

Сумма НДС 12% (Казахстан) = 2549.56 прописью:

На русском языке: две тысячи пятьсот сорок девять рублей пятьдесят шесть копеек На английском языке: two thousand, five hundred and forty-nine rubles and fifty-six kopecks

Сумма 23795.90 без НДС 12% (Казахстан) = 21246.34 прописью:

На русском языке: двадцать одна тысяча двести сорок шесть рублей тридцать четыре копейки На английском языке: twenty-one thousand, two hundred and forty-six rubles and thirty-four kopecks

Сумма НДС 20% (Украина) = 3965.98 прописью:

На русском языке: три тысячи девятьсот шестьдесят пять рублей девяносто восемь копеек На английском языке: three thousand, nine hundred and sixty-five rubles and ninety-eight kopecks

Сумма 23795.90 без НДС 20% (Украина) = 19829.92 прописью:

На русском языке: девятнадцать тысяч восемьсот двадцать девять рублей девяносто две копейки На английском языке: nineteen thousand, eight hundred and twenty-nine rubles and ninety-two kopecks

  • ← 23795.89
  • 23795.91 →

Формальная постановка задачи кластеризации

Пусть X{\displaystyle X} — множество объектов, Y{\displaystyle Y} — множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами ρ(x,x′){\displaystyle \rho (x,x’)}. Имеется конечная обучающая выборка объектов Xm={x1,…,xm}⊂X{\displaystyle X^{m}=\{x_{1},\dots ,x_{m}\}\subset X}. Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике ρ{\displaystyle \rho }, а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту xi∈Xm{\displaystyle x_{i}\in X^{m}}
приписывается номер кластера yi{\displaystyle y_{i}}.

Алгоритм кластеризации — это функция aX→Y{\displaystyle a\colon X\to Y}, которая любому объекту x∈X{\displaystyle x\in X} ставит в соответствие номер кластера y∈Y{\displaystyle y\in Y}. Множество Y{\displaystyle Y} в некоторых случаях известно заранее, однако чаще ставится задача определить оптимальное число кластеров, с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.

Кластеризация (обучение без учителя) отличается от классификации (обучения с учителем) тем, что метки исходных объектов yi{\displaystyle y_{i}} изначально не заданы, и даже может быть неизвестно само множество Y{\displaystyle Y}.

Решение задачи кластеризации принципиально неоднозначно, и тому есть несколько причин (как считает ряд авторов):

  • не существует однозначно наилучшего критерия качества кластеризации. Известен целый ряд эвристических критериев, а также ряд алгоритмов, не имеющих чётко выраженного критерия, но осуществляющих достаточно разумную кластеризацию «по построению». Все они могут давать разные результаты. Следовательно, для определения качества кластеризации требуется эксперт предметной области, который бы мог оценить осмысленность выделения кластеров.
  • число кластеров, как правило, неизвестно заранее и устанавливается в соответствии с некоторым субъективным критерием. Это справедливо только для методов дискриминации, так как в методах кластеризации выделение кластеров идёт за счёт формализованного подхода на основе мер близости.
  • результат кластеризации существенно зависит от метрики, выбор которой, как правило, также субъективен и определяется экспертом. Но стоит отметить, что есть ряд рекомендаций к выбору мер близости для различных задач.

Примечания

  1. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
  2. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 176 с.
  3. Хайдуков Д. С. Применение кластерного анализа в государственном управлении// Философия математики: актуальные проблемы. — М.: МАКС Пресс, 2009. — 287 с.
  4. Классификация и кластер. Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. 390 с.
  5. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988. — С. 10.
  6. Tryon R.C. Cluster analysis. — London: Ann Arbor Edwards Bros, 1939. — 139 p.
  7. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 345 с.
  8. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. — М.: Статистика, 1977. — 128 с.
  9. Вятченин Д. А. Нечёткие методы автоматической классификации. — Минск: Технопринт, 2004. — 219 с.
  10. Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. — М.: Финансы и статистика, 1989—215 с.
Евгений Тутлаев

Очень нравится писать о путешествиях и туризме! Открыт и буду рад сотрудничеству с турфирмами, гидами, организаторами путешествий, авиаперевозчиками! Пишите!

Оцените автора