29123

Прекращение доверенности

Доклад

Государство и право, юриспруденция и процессуальное право

Доверенностью признается письменное уполномочие выдаваемое одним лицом другому лицу для представительства перед третьими лицами. Прекращение доверенности: 1 истечения срока доверенности; 2 отмены доверенности лицом выдавшим ее; 3 отказа лица которому выдана доверенность; 4 прекращения юридического лица от имени которого выдана доверенность; 5 прекращения юридического лица которому выдана доверенность; 6 смерти гражданина выдавшего доверенность признания его недееспособным ограниченно дееспособным или безвестно отсутствующим; 7...

Русский

2013-08-21

25 KB

0 чел.

38. Прекращение доверенности.

Доверенностью признается письменное уполномочие, выдаваемое одним лицом другому лицу для представительства перед третьими лицами.

Прекращение доверенности:

1) истечения срока доверенности;

2) отмены доверенности лицом, выдавшим ее;

3) отказа лица, которому выдана доверенность;

4) прекращения юридического лица, от имени которого выдана доверенность;

5) прекращения юридического лица, которому выдана доверенность;

6) смерти гражданина, выдавшего доверенность, признания его недееспособным, ограниченно дееспособным или безвестно отсутствующим;

7) смерти гражданина, которому выдана доверенность, признания его недееспособным, ограниченно дееспособным или безвестно отсутствующим.

Лицо, выдавшее доверенность, может во всякое время отменить доверенность или передоверие, а лицо, которому доверенность выдана, - отказаться от нее.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

20547. Задача с вазами 30.5 KB
  В вазах первого типа их количество равно 700 вложено по 6 красных и по 4 черных шара. В вазах второго типа их 300 вложено по 3 красных и по 7 черных шара. Если перед испытуемым находится ваза первого типа и он угадает это то он получит 350 если не угадает то он проиграет 50. Если перед ним ваза второго типа и он угадает это то он получит 500 если не угадает его проигрыш составит 100.
20548. Понятие оптимизации. Постановка задачи оптимизации. Примеры 98 KB
  Методы оптимизации находят широкое применение при решении задач управления сложными техническими системами широко применяются в космонавтике машиностроении и других отраслях промышленности существующие методы управления и построения систем управления в основном решают одномерные задачи и нашли широкое применение при исследовании устойчивости систем описываемых линейными уравнениями с постоянными коэффициентами и т. Основу современной теории управления составляют математическое описание объекта или системы. Вектор Управления u как и фазовый...
20549. Необходимые условия экстремума функций одной и нескольких переменных 58 KB
  Рассмотрим функцию fx она задана на интервале [x1x2] и в точке x0 достигает максимума это означает что в окрестности этой точке значение этой функции будут меньше чем в точке x0 т. приращение функции: для любых стремящихся к 0 В точке x фция fx достигает минимума и во всех ближайших точках значение функции будет больше чем в точке x и приращение функции здесь будет для всех В точках экстремума функции касательная параллельная оси Х и ее угловой коэффициент равен 0 т. Составить первую производную от функции2. исследовать...
20550. Линейное программирование, Постановка задачи 25 KB
  Значительное число плановых производственных задач содержит критерий оптимальности в виде линейной функции независимых переменных. Критерий оптимальности в данном случае записывается в виде некоторой линейной формы. На переменную xj накладываются ограничения различного вида имеющую форму равенств и неравенств Совокупность независимых переменных xj Обеспечивающий минимум или максимум линейной формы F и удовлетворяющий приведенным соотношениям и составляет предмет линейного программирования.
20551. Симплексный метод решения задач линейного программирования 102.5 KB
  Запишем систему уравнений 5 в векторной форме: 6 где Aj B вектор a элемент матрицы 1. Таким образом нулевые значения переменных удовлетворяют6 Векторы Аjj=n1nmможет служить базисом в mмерном пространстве. Любой небазисный вектор можно разложить по векторам базиса. Разложим некий небазисный вектор Ak по векторам базиса: Умножим 8 на положительную константу и вычтем 8 из 7 произвольная величина ее можно выбрать настолько малой что независимо от значения выражение в скобках будет всегда больше нуля так как 0...
20552. Нелинейное программирование. Постановка задачи. Представление целевой функции и ограничений линиями уровня. Пример 32 KB
  Представление целевой функции и ограничений линиями уровня. Задачи нелинейного программирования формируются следующим образом требуется найти значения вектора х удовлетворяющего равенству 1 или неравенству2 и обеспечивающих максимум или минимум целевой функции fx. Найдем минимум целевой функции f0x1x2=x1x2 стремиться к минимуму. лежит внутри квадрата а значения целевой функции в этой точке минимальны.
20553. Безградиентные методы детерминированного поиска. Метод поиска экстремума методом локализации экстремума 27 KB
  Они основаны на сравнении самих значений целевой функции. Если значение целевой функции в следующем шаге потока чем в предыдущем то шаг считается удачным если наоборот то не удачным и выбирается следующий шаг который дал бы удачный результат. Прежде чем рассмотреть многомерные задачи поиска рассмотрим методы поиска экстремума функции одной переменной. Метод локализации экстремума функции.
20554. Условный экстремум функции. Постановка задачи. Вывод функции Лагранжа 120 KB
  Переменные целевой функции f0xmin 1 Где x nмерный вектор независимых переменных: x=x1x2xn могут быть наложены ограничения различного вида Ограничения в форме равенства 2 называется уравнениями связи. Рассмотрим задачу о минимуме f0x при наличии уравнения связи fx=0. Уравнение связи на плоскости представляются в виде линий пересечения. она лежит на линии fx=0 удовлетворяет уравнению связи и расположена ближе всех к точке x где x точка минимума целевой функции.
20555. Метод сканирования 32.5 KB
  Метод сканирования заключается в последовательном просмотре значений критерия оптимальности в ряде точек принадлежащих области изменения независимых переменных и нахождения среди этих точек такой в которой критерий оптимальности имеет минимальное максимальное значение. Точность метода естественно определяется тем насколько €œгусто€ располагаются выбранные точки в допустимой области изменения независимых переменных. Основным достоинством этого метода является то что при его использовании с достаточно малым шагом изменения по каждой из...