Przydatna wiedza dotycząca systemów transmisji cyfrowej
|
|
- Jakub Piotrowski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 rzd wedz docząc ssemów rsms crowe Ssem rsms crowe Krzszo Wesołowsk Wprowdzee Cel wkłdu: rzpomee podswowch zgdeń z eor sgłów, przewrz sgłów rchuku prwdopodoeńsw rdzo przdch w zrozumeu dzł crowch ssemów elekomukcch K. Wesołowsk
2 Włsość orogolośc Rozprzm zór ukc sgłów w przedzle [,] o posc ogóle { }. ech eerg w przedzle [,] -ego sgłu ze zoru wos,,, z. Rozprzm sgł, kór es komcą lową sgłów ze zoru { }, z. K. Wesołowsk d... Włsość orogolośc Olczm eergę sgłu. K. Wesołowsk d d d d
3 Włsość orogolośc Zór { } zwm zorem ukc orogolch, eśl dl kżde pr ch ukc zchodz włsość: dl d dl Jeśl { } es zorem sgłów wzeme orogolch, o eerg komc lowe ch sgłów es wżoą sumą eerg poszczególch e skłdków d d K. Wesołowsk Włsość orogolośc W przpdku, gd zór { } e skłd sę z sgłów wzeme orogolch, o eerg sgłu, kór es komcą lową sgłów skłdowch zwer poecle ezerowe skłdk pu eerg ego sgłu e es sumą wżoą eerg sgłów skłdowch,,. d K. Wesołowsk
4 Reprezec sgłu z pomocą zoru sgłów orogolch Rozprzm sępuąc prolem: Chcem przedswć pewe sgł w przedzle [,] k lepe z pomocą komc lowe wżoe sum sgłów orogolch { }. ech sum m skończoą lczę skłdków, chocż lcz skłdków może ć róweż eskończo! Mm węc: oszukuem zoru współczków { },,,, kór zpew lepsze przlżee ukc z pomocą powższe sum. powm krerum woru es łąd średokwdrow! K. Wesołowsk Mmlzuem łąd średokwdrow ze względu zór współczków { }. K. Wesołowsk d d d d d d d d d d ε Reprezec sgłu z pomocą zoru sgłów orogolch
5 Mm węc oszukuem kego zoru współczków{ },,,, dl kórego ε es mmle. Opmle współczk orzmuem olcząc pochodą ε względem dl,, Zem K. Wesołowsk d d ε d d dε d,..., Reprezec sgłu z pomocą zoru sgłów orogolch Ze zor ukc wzeme orogolch w okrese : Dl ukc pu ep mm: Zem K. Wesołowsk,,,...,,...,, ep,...,...,s,s,...,s,...,cos,cos cos, π π π π π π π * ep ep d d d π π ep d π Wzór współczk rozwęc w szereg Fourer!! Reprezec sgłu z pomocą zoru sgłów orogolch
6 Reprezec sgłu z pomocą zoru sgłów orogolch Fukce Wlsh-Hdmrd - przkłd zoru o skończoe lcze ukc orogolch K. Wesołowsk Zsosow zsd orogolośc W szeroko oece sosowch ssemch, p. DV- elewz crow, L ow ssem eleo komórkowe, WF 8. /g/, DSL dosęp crow do sec słe przez pęlę oecką zsosowe welu sgłów wzeme orogolch rówocześe Welodosęp: Skończoe zso psm czsu są wkorzswe przdzele welu połączeom zsdze wzeme orogolośc W dzedze czsu rozłącze szczel czsowe W dzedze częsolwośc rozłącze psm kłów W dzedze kodowe UMS kżd dk korzs z sekwec sgłów orogole do wszskch pozosłch K. Wesołowsk
7 rzesłe dch z pomocą ukc orogolch Mm dków, kżd m do dspozc edą ukcę orogolą,,. Sgł dch o współczk skluąc ukcę. Odork zeresow sgłem z -ego odork oder sumę sgłów wdzelć sgł -ego dk wsrcz wkoć sępuącą opercę: K. Wesołowsk Zsosow zsd orogolośc... ν ν d d d d d ν ν roces korelc! Sgł oder zleż od edego smolu dch! Włsośc wdmowe sgłów Rozprzm sgł Sgł może ć: Okresow: zchodz włsość: dl dowolego eokresow ech ędze sgłem okresowm o okrese. Sgł w przedzle rówm okresow moż przedswć ko komcę lową rozwęce sgłów wzeme orogolch w okrese. Jko zór ukc orogole werzm K. Wesołowsk,...,,, ep ± ± π
8 Włsośc wdmowe sgłów rzpomm, że eerg sgłu w okrese [, ] reprezeowego z pomocą komc lowe ukc orogolch wos lu ogóle Moc śred. eerg w okrese podzelo przez długość okresu wos Dl ukc {epπ/ } węc K. Wesołowsk Włsośc wdmowe sgłów ech sgł okresow m rozwęce: π ep Wedząc, że rsorm Fourer słe C es d wzorem F{ C} Cδ orz F{ ep π } Y możem psć: F{ } X δ Gęsość wdmow sgłu okresowego es szeregem del Drc o eswoścch rówch współczkom rozwęc sgłu. Wdmo sgłu okresowego es prążkowe!!! K. Wesołowsk
9 Sgł okresowe rzkłd sπ.5*sπ.5*sπ okres K. Wesołowsk Sgł okresowe rzkłd c.d. sπ.5*sπ.5*sπ 3 czl zem F{ } X δ δ δ {[ ep π ep π ].5[ ep π ep π ].5[ ep π 3 ep π 3 ]} δ X δ δ 3-3/ -/ -/ / / 3/ K. Wesołowsk
10 Sgł eokresowe Sgł o skończoe eerg, p. mpuls Sgł m skończoą eergę, gd Gęsość wdmow sgłu o: oewż moż psć: d < π F{ } X ep d X X ep[ ϕ ] Mm: X - wdmo mpludowe, φ wdmo zowe K. Wesołowsk Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów Modulc: d es sgł o gęsośc wdmowe X. Gęsość wdmow sgłu zmodulowego: F F { cosπ } F [ ep π ep π ] X c { ep π } F{ ep π } [ X X ] c c c c c F{ cosπ } c c - c c K. Wesołowsk
11 Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów D es sgł o gęsośc wdmowe X. Wdmo gęsośc eerg rozkłd eerg wzdłuż os częsolwośc ego sgłu: X W crowch ssemch elekomukcch częso rozpruem sgł w posc eskończoego cągu mpulsów przeoszącch cąg wdomośc crowch w prosszm przpdku rch. ke sgł mą eskończoą eergę, le skończoą moc. K. Wesołowsk Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów Rozpruem sgł o skończoe moc. Moc śred kego sgłu może wlczo ze wzoru lm / / d Wro zdeowć wersę sgłu ogrczoą ocęą do ok o długośc, z. / > / podswe werdze rsevl eerg ego sgłu es d wzorem d X d gdze F{ } X K. Wesołowsk
12 Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów Moc sgłu moż węc wlczć ze wzoru lm lm X Gd rośe, eerg sgłu rośe róweż. W kosekwec rośe róweż X, lecz proporcole do wzrosu, o sgł es sgłem o skończoe moc. k węc moż zmeć koleość cłkow olcz grc,. prz czm zdeowlśm wdmową gęsość moc: d X d lm d G G lm X K. Wesołowsk Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów rześce sgłu przez ukłd low ukłd LI, p. lr X Skoro, k wdomo H h Y Y H X lu h wed gęsość wdmow eerg wścu ukłdu wos ezpośredm woskem z e zleżośc es wzór: Y H X G H G K. Wesołowsk
13 Klk wżch zleżośc powązch z wdmem sgłów G H G Gęsość wdm moc wścu ukłdu lowego es loczem kwdru modułu rsmc gęsośc wdm moc sgłu weścu ukłdu K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw Złóżm, że dokouem ekspermeu, kórego wkm es wsąpee różch zdrzeń. ech zdrzee, kóre s eresue es ozczoe ko. Jeśl dokolśm ezleżch pró ego ekspermeu w przpdkch wsąpło zdrzee, wed Jes zwe względą częsoścą wsąpe zdrze, zś gd lcz pró dąż do eskończoośc, wed częsość es zw prwdopodoeńswem zdrze. lm W elekomukc crowe korzs sę z ke dec esmuąc prwdopodoeńsw p. łędu rsms według e zsd dzłą merk sop łędów sosowe w crowch ssemch elekomukcch. K. Wesołowsk
14 rwdopodoeńswo wrukowe: W ezleżch próch ekspermeu zdrzee wsąpło rz. W rkce ch pró, gd wsąpło zdrzee, rówocześe rz wsąpło zdrzee. Zem prwdopodoeńswo, że zdrze wsąpł rówocześe wos: gdze es zwe prwdopodoeńswem wrukowm zdrze pod wrukem wsąpe zdrze. Zem K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw lm lm lm lm, lm, Reguł es Zdrze są sscze ezleże, gd,. Jeśl k es, wed: z. zdrzee e zleż od wsąpe zdrze. K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw odwroe lu,
15 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rzkłd: Rozprzm łącze śwłowodowe skłdące sę z przęseł odcków. Kżde z ch skłd sę z dk śwłowodu odork. dk wsł mpuls śwele, kóre są odere końcu kżdego odck z prwdopodoeńswem łędu p. dk regeerue mpuls przekzue do koleego odck śwłowodu przęsł. roces powsw łędów w kżdm przęśle es sscze ezleż. od prwdopodoeńswo łędu dl cłego łącz wścu osego odork. Odpowedź rwdopodoeńswo łędu cłego łącz prwdopodoeńswo odoru prwdłowego cłego łącz C. Czl: C Z powodu sscze ezleżośc zdrzeń łędów C p. C p. Dl młch p p p, p K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rwdopodoeńswo zupełe. ech d ędze zór rozłączch zdrzeń,, kch, że U Ω orz wed prwdopodoeńswo zdrze zwrego w Ω moż zpsć z pomocą wzoru dl Jes oo użecze w olczech prwdopodoeńsw łędu w ssemch elekomukcch, p. do O smol do K. Wesołowsk
16 Ilusrc zsd prwdopodoeńsw zupełego K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw ,,,, Zme losow dskre Zme losow X o odwzorowe przporządkowuące zdrzeom wrośc lczowe. Kżde zdrzee m prwdopodoeńswo wsąpe przporządkową mu wrość lczową. Zem Oczwśce K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw X,..., } r{ X } r{
17 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rzkłd Wkowe są czer ezleże rzu moeą. Jko zdrze określ sę wlosowo orłów,..,4. Zem: /6 4/6 4 /6 6/6 3 4/6 4 /6 F X r{x } Rozkłd prwdopodoeńsw zmee X 6/6 4/6 /6 Dsru F X 3 4 4/6 K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw Zme losow cągł Fukc, kóre wrośc leżą do zoru lu podzoru lcz rzeczwsch Zme losow cągł X es schrkerzow przez gęsość prwdopodoeńsw p X p X dfx d odswowe włsośc gęsośc prwdopodoeńsw: p X ukc przmue wrośc eueme ole pod krzwą gęsośc prwdopodoeńsw wos. d p X K. Wesołowsk
18 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rzkłdowe gęsośc prwdopodoeńsw Rozkłd edos p X dl < poz m Rozkłd gussowsk orml p X µ ep πσ σ p X /- K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw Z czego wk uwerslość rozkłdu gussowskego? Rozwżm sumę zmech losowch ZXY o gęsoścch prwdopodoeńsw odpowedo p Z, p X orz p Y. Moż udowodć, że gęsość prwdopodoeńsw zmee losowe ędącą sumą zmech losowch es sploem gęsośc prwdopodoeńsw skłdków,. p Z p p X Szum wsępuąc w przrodze pochodz od welu ezleżch źródeł zkłóce sę sumuą. Jeśl lcz sumowch skłdków zmech losowch rośe, o rozkłd prwdopodoeńsw dąż do rozkłdu gussowskego ezleże od ego, ke są gęsośc prwdopodoeńsw skłdków RWO WILKICH LICZ K. Wesołowsk Y
19 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rzkłd Sumuem kolee zmee losowe o rozkłdze rówomerm od -.5 do.5. Określm gęsość prwdopodoeńsw sum kolech skłdków Dw skłdk rz skłdk.6 5 p Z.5 p Z Czer skłdk Osem skłdków p Z 4 3 p Z K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rmer chrkerzuące zmee losowe σ σ Śred wrość oczekw zmee losowe X µ X px d Wrc zmee losowe X µ px d px d µ px d µ [ X ] [ X ] [ X [ X ] ] [ X ] Odchlee sdrdowe zmee X - σ [ X ] [ X ] p X d K. Wesołowsk
20 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw roces losow sochscz D es zór zdrzeń elemerch {ζ } z przporządkowm m rozkłdem prwdopodoeńsw { }. roces losow moż zdeowć ko zór ukc czsu zoru zdrzeń {ζ } X{X, ζ }. Kżd z ukc czsu dl dego zdrze ζ wsępue z prwdopodoeńswem es zw relzcą procesu losowego. Z kole w de chwl proces se sę zmeą losową X {X, ζ }. rzkłd procesu losowego: X cosπ Φ, gdze Φ c zme losow K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw rzkłd grcze procesów losowch K. Wesołowsk
21 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw roces score w węższm sese p Łącze rozkłd prwdopodoeńsw dl dowolego zoru chwl czsowch,,, są ezleże od przesuęc zoru ch chwl w czse,,..., p,,..., W szerszm sese Wrość oczekw es sł w czse ukc uokorelc procesu zleż ede od przesuęc ou chwl czsowch [ X ] µ cos R X, [ X X ] RX, τ RX τ K. Wesołowsk Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw Ilusrc włsośc korelcch procesu losowego K. Wesołowsk
22 Wre zleżośc zwąze z rchukem prwdopodoeńsw Włsośc korelce włsośc wdmowe werdzee Weer-Chcz Jeśl proces losow es scor w szerszm sese, o gęsość wdmow moc es powąz z ukcą uokorelc procesu z pomocą zleżośc { } G F τ X R X G X δ τ Gęsość wdmow moc ukc uokorelc szumu łego τ K. Wesołowsk
Rozkłady prawdopodobieństwa 1
Rozkłdy rwdoodoeństw Rozkłdy rwdoodoeństw. Rozkłdy dyskrete cągłe. W rzydku rozkłdu dyskretego określmy wrtośc rwdoodoeństw dl rzelczlej skończoej lu eskończoej lczy wrtośc zmeej losowej. N.... wszystke
Bardziej szczegółowoRegresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)
Regresj low (metod jmejszch kwdrtów, metod wrówwcz, metod Guss) stot metod postult Guss współczk prostej kostrukcj prostej teoretczej trsformcj fukcj elowch przkłd Regresj low czm poleg? Jeśl merzoe dwe
Bardziej szczegółowoCałkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n
lkowe_um- łkowe umercze Zde: olczć przlżee cłk ( ) d () użwjąc wrtośc ukcj () w puktc rówoodległc. Przjmujem (), gdze,,, () () tąd / (5) Metod prostokątów d / (6) gdze / / (7) -- :9: /6 lkowe_um- td. td.
Bardziej szczegółowoSpójne przestrzenie metryczne
Spóe pzeszee ecze De. Pzeszeń eczą zw spóą eżel e d sę e pzedswć w posc s dwóc zoów epsc owc ozłączc. - pzeszeń spó ~ owe Icze es zoe spó eżel dl dowolc pów czl see cągł c : : = = see dog łącząc Tw. ągł
Bardziej szczegółowoSpójne przestrzenie metryczne
lz Włd 5 d d Ćel cel@gedpl Spóe pzeszee ecze De Pzeszeń eczą ρ zw spóą eżel e d sę e pzedswć w psc s dwóc zów epsc wc złączc ρ - pzeszeń spó ~ we Icze es ze spó eżel dl dwlc pów czl see cągł c γ : : γ
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA Woskowe sttstcze - egesj koelcj teść Wpowdzee Regesj koelcj low dwóch zmech Regesj koelcj elow - tsfomcj zmech Regesj koelcj welokot Wpowdzee Jedostk zoowośc sttstczej mogą ć chktezowe
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 6 Woskowae statstcze dla korelacj regresj. Aalza korelacj Założee: zmea losowa dwuwmarowa X, Y) ma rozkład ormal o współczku korelacj ρ. X, Y cech adae rówocześe. X X X...
Bardziej szczegółowoTeoria Sygnałów. II rok Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 2. Układy liniowe i niezmienne w czasie (układy LTI) y[n] x[n]
Toi Sgłów II ok Goizki III ok Ioki Sosowj Wkłd Ukłd liiow i izi w czsi ukłd LTI Kilk uwg: LTI jpopulijsz odl ilcji LTI odl pocsów izczch [] Ukłd liiow [] gdzi ozcz sgł wjściow do ukłdu zś sgł wjściow.
Bardziej szczegółowoBADANIE DRGAŃ RELAKSACYJNYCH
BADANIE DRGAŃ RELAKSACYJNYCH Ops ukłdu pomrowego Ukłd pomrow skłd sę z podstwowch częśc: dego geertor drgń relkscjch, zslcz geertor, geertor odese (drgń hrmoczch), oscloskopu. Pokz rsuku schemt deow geertor
Bardziej szczegółowoAnaliza obwodów elektrycznych z przebiegami stochastycznymi. Dariusz Grabowski
Aliz obwodów elekryczych z przebiegmi sochsyczymi Driusz Grbowski Pl wysąpiei Sochsycze modele sygłów Procesy sochsycze Przekszłcei procesów sochsyczych przez ukłdy liiowe Ciągłość i różiczkowlość sochsycz
Bardziej szczegółowoWykład 6 Całka oznaczona: obliczanie pól obszarów płaskich. Całki niewłaściwe.
Wykłd 6 Cłk ozczo: olcze pól oszrów płskch. Cłk ewłścwe. Wprowdźmy jperw ocję sumow: Dl dego zoru lcz {,,..., } symol ozcz ch sumę, z.... Cłk ozczo zosł wprowdzo w celu wyzcz pól rpezów krzywolowych (rys.
Bardziej szczegółowoRys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna.
terpolcj.doc Iterpolcj fukcj. Sformułowe problemu: Rs.. Iterpolcj fukcj low, b kwdrtow, c kubcz. De są rgumet,,,. orz odpowdjące m wrtośc fukcj = f, = f,, = f. Postć fukcj = f jest e z lub z. Poszukw jest
Bardziej szczegółowoUWAGI O ROZKŁADZIE FUNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ.
L.Kowls - Uwg o rozłdz uc zm losow UWAI O ROZKŁADZIE UNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ. - d zm losow cągł o gęstośc. Y g g - borlows tz. g - B BR dl B BR Wzczć gęstość g zm losow Y. Jśl g - ścśl mootocz różczowl
Bardziej szczegółowoPojęcie modelu. Model ekonometryczny. Przykład modelu ekonometrycznego. Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. Etapy analizy ekonometrycznej
Poęc modlu Modl s o uproszczo przdsw rzczwsośc Lwrc R Kl: Modl s o schmcz uproszcz pomąc so sp w clu wś wwęrzgo dzł form lub osruc brdz somplowgo mchzmu Główą zlą modlu s możlwość go bzpczgo przprowdz
Bardziej szczegółowoOcena wpływu niepewności estymacji parametrów modeli czujników pomiarowych na wartości maksymalnych błędów dynamicznych
Polech rows Wydzł Iżyer Elerycze operowe edr oy ech Iforcyych Oce wpływ epewośc esyc prerów odel czów porowych wrośc sylych łędów dyczych Dr ż. rzyszof oczy rów 5.3.5 Pl wysąpe. Błędy w porch welośc słych
Bardziej szczegółowoWybrane rozkłady prawdopodobieństwa użyteczne w statystyce
ttstk Wkłd 5 Ad Ćel A3-A4 3 cel@gh.ed.pl Wre rozkłd prwdopodoeństw żtecze w sttstce Rozkłd ch-kwdrt o stopch swood - to rozkłd s kwdrtów ezleżch zech losowch o stdrzow rozkłdze orl tz......d. rozkłd o
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 7
RÓWNANIA RÓŻNIZKOWE WYKŁAD 7 Deiicj Ukłdem rówń różiczkowch rzędu pierwszego w posci ormlej zwm ukłd rówń o iewidomch > zmie iezleż. Uwg Jeżeli = o zzwczj piszem x zmis orz g zmis jeżeli = o piszem x z
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v n U v v v +q 3q +q +q b c d XY X +q Y 3q r +q = r 3q = r +q = r +q = r 3q = r +q = E = E +q + E 3q + E +q = k q r+q 3 + k 3q r 3q 3 b V = kq
Bardziej szczegółowoZastosowania całki oznaczonej
Przkłd 9 Nie kd funkcj okrelon i ogrniczon n [, b] jes cłkowln n [, b], np funkcj Dirichle nie jes cłkowln n przedzile [, ], gd f ( ), gd liczb wmiern odcink [,] liczb niewmiern odcink [,] Gdbm dl kdego
Bardziej szczegółowoCechy szeregów czasowych
energecznch Cech szeregów czasowch Rozdział Modelowanie szeregów czasowch 7 proces deerminisczn proces kórego warość może bć preczjnie określona w dowolnm czasie =T+τ = a +b T T+τ czas = sin(ω) T T+τ czas
Bardziej szczegółowo( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.
Elementy rchunku prwdopodoeństw f 0 f() - gęstość rozkłdu prwdopodoeństw X f d P< < = f( d ) F = f( tdt ) - dystryunt rozkłdu E( X) = tf( t) dt - wrtość średn D ( X) = E( X ) E( X) - wrncj = f () F ()
Bardziej szczegółowoinstrukcja do ćwiczenia 5.1 Badanie wyboczenia pręta ściskanego
5.Bde wocze pręt śckego UT-H Rdom Ittut Mechk Stoowej Eergetk Lortorum Wtrzmłośc Mterłów trukcj do ćwcze 5. Bde wocze pręt śckego I ) C E L Ć W I C Z E N I A Celem ćwcze jet dośwdczle wzczee metodą Southwell
Bardziej szczegółowoDOPASOWANIE ZALEŻNOŚCI LINIOWEJ DO WYNIKÓW POMIARÓW
DOPAOWANIE ZALEŻNOŚCI LINIOWEJ DO WYNIKÓW POMIARÓW Jedm stotch gdeń l dch pomroch jest dopsoe leżośc teoretcej do kó pomró. Dotc oo stucj gd dokoo ser pomró pr elkośc które są e soą poąe leżoścą f... m
Bardziej szczegółowoRachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych
EAIB-Iormaa-Wład 9- dr Adam Ćmel cmel@.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec zosawam
Bardziej szczegółowoopisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn
ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.
Bardziej szczegółowo5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy
5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja
Bardziej szczegółowokwartalna sprzeda elazek
Modele elowe MODELE NIELINIOWE Prłd. model low elow - orówe). Kwrl sred ele w lch 996-999 wosł: 4 5 6 7 8 9 4 45 5 57 6 64 68 65 68 67 69 7 7 7 75 Wc rogo rec wrł ro 999. Z wres wd, e red jes rosc lec
Bardziej szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe
Ekonomrczn mod nnow Wkłd Włsnośc smorów s . dodk do wkłdu Słb zbżność convrgnc n dsrbuon Cąg zmnnch osowch FX x - dsrbun Isnj dsrbun F X x, k ż m FX x FX x w kżdm punkc x, F X w kórm X js cągł. X X zbg
Bardziej szczegółowoFUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
Bardziej szczegółowo6. *21!" 4 % rezerwy matematycznej. oraz (ii) $ :;!" "+!"!4 oraz "" % & "!4! " )$!"!4 1 1!4 )$$$ " ' ""
Memy fow 09..000 r. 6. *!" ( orz ( 4 % rezerwy memycze $ :;!" "+!"!4 orz "" % & "!4! " $!"!4!4 $$$ " ' "" V w dowole chwl d e wzorem V 0 0. &! "! "" 4 < ; ;!" 4 $%: ; $% ; = > %4( $;% 7 4'8 A..85 B..90
Bardziej szczegółowoMETODY KOMPUTEROWE 11
METOY KOMPUTEROWE METOA WAŻONYCH REZIUÓW Mchł PŁOTKOWIAK Adm ŁOYGOWSKI Konsultcje nukowe dr nż. Wtold Kąkol Poznń / METOY KOMPUTEROWE METOA WAŻONYCH REZIUÓW Metod wżonych rezduów jest slnym nrzędzem znjdown
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
Bardziej szczegółowoSYSTEMY ROZMYTO-NEURONOWE REALIZUJĄCE RÓŻNE SPOSOBY ROZMYTEGO WNIOSKOWANIA
POLIECHIK CZĘSOCHOWSK KEDR IŻYIERII KOMPUEROWEJ PRC DOKORSK SYSEMY ROZMYO-EUROOWE RELIZUJĄCE RÓŻE SPOSOY ROZMYEGO WIOSKOWI Roert owc Promotor: dr h. ż. Dut Rutows rof. dzw. P.Cz. Częstochow 999 eszm chcłm
Bardziej szczegółowodr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia
dr Mchł Koopczńsk Ekoom mtemtcz ćwcze. Ltertur obowązkow Eml Pek red. Podstw ekoom mtemtczej. Mterł do ćwczeń MD r 5 AE Pozń.. Ltertur uzupełjąc Eml Pek Ekoom mtemtcz AE Pozń. Alph C. Chg Podstw ekoom
Bardziej szczegółowoELEMENTY TEORII GIER
ELEMENTY TEORII GIER Śwt s otcząc pełe est koflktów rwlzc. Moż weć lcze przkłd stuc deczch, ędz : wo, kpe poltcze, kpe reklowe rketgowe rwlzuącch ze sobą fr wele ch, w którch do cze z koflkte ędz ch uczestk.
Bardziej szczegółowoŚrodek masy i geometryczne momenty bezwładności figur płaskich 1
Środek ms geometrzne moment bezwłdnoś fgur płskh Środek ms fgur płskej Zleżnoś n współrzędne środk ms, fgur płskej złożonej z fgur regulrnh rs.. możem zpsć w nstępują sposób: gdze:. pole powerzhn -tej
Bardziej szczegółowoMETODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. Jaki jest dopuszczalny błąd wyniku?
METODY NUMERYCZNE Wkłd. dr h.ż. Ktrz Zkrzewsk, prof.agh Met.Numer. wkłd Pl Aproksmc Iterpolc welomow Przkłd Met.Numer. wkłd Aproksmc Metod umercze zmuą sę rozwązwem zdń mtemtczch z pomocą dzłń rtmetczch.
Bardziej szczegółowo11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów
. Aproksmcj metodą jmejszch kwdrtów W ukch przrodczch wkoujem często ekspermet polegjące pomrch pr welkośc, które, jk przpuszczm, są ze sobą powąze jkąś zleżoścą fukcją =f(, p. wdłużee spręż w zleżośc
Bardziej szczegółowo1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak
Metod umerze Wkłd r 5: Aproksmj terpolj dr Potr Frozk Aproksmj terpolj Aproksmj rówem lowm Błąd dopsow E - Fukj dwóh zmeh Fukj E m mmum dl tkh wrtoś, dl którh pohode ząstkowe względem zerują sę: E E Jest
Bardziej szczegółowor h SSE EKONOMETRIA - WZORY p pk Opracowała: Joanna Kisielińska 1 Metody doboru zmiennych Metoda Nowaka Metoda Hellwiga Metoda momentów
Opowł: Jo Kselńs EKONOMETRIA - WZORY Metod doou zmeh Metod Now * t I I I Metod Hellwg om L l l K p p pk h l l K p H l h pk Metod mometów e Regesj post Modele: MNK m s s Y X C s v Opowł: Jo Kselńs Współz:
Bardziej szczegółowoŻ ć Ó Ś Ó ć Ę Ó Ś ź Ż Ż Ó Ż ź Ó ÓŚ Ć Ó ź Ó ź Ó Ź ć Ę Ó Ś Ż Ó Ó Ń Ą ź ź Ź Ś Ą Ą Ś Ą Ś ć ć ź ź Ó Ó Ę Ź Ą Ź Ę ĘŚ ć ź Ę Ę ź Ę ć Ś Ś Ę Ż Ż ć Ść ć ć Ń Ż Ś ć Ż Ż Ż Ż Ż Ó Ą Ę Ę Ę Ą Ż Ż Ż Ź Ż ć Ś Ż Ż Ż Ż Ż ć Ś
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel
Automty Rooty Az Wyłd 7 dr Adm Ćme cme@gh.edu.p Szereg Fourer Przypomee. Rozwżmy przestrzeń eudesową VR, tórej eemetm (putm, wetorm )są eemetowe cąg cz rzeczywstych p.,..., ) y y,..., y ). W przestrze
Bardziej szczegółowoMACIERZE I DZIAŁANIA NA MACIERZACH. Niech ustalone będzie ciało i dwie liczby naturalne,.
CIERZE I ZIŁNI N CIERZCH Nech usloe będze cło dwe lczby urle, cerzą o wyrzch z cł wymrch zywmy kżdą fukcję cerz ką zpsujemy w posc belk ) cerz zpsujemy róweż wele ych sposobów, w zleżośc od ego jką jej
Bardziej szczegółowoPrzykład 2.5. Figura z dwiema osiami symetrii
Przkłd 5 Figur z dwiem osimi smetrii Polecenie: Wznczć główne centrlne moment bezwłdności orz kierunki główne dl poniższej figur korzstjąc z metod nlitcznej i grficznej (konstrukcj koł Mohr) 5 5 5 5 Dl
Bardziej szczegółowoń Ę Ę Ę Ę ń ń Ś ź Ę ś ś Ę Ś Ą Ę Ę Ę Ę Ż Ę Ę ść Ą Ł Ę Ć ć Ś Ę Ę ś Ę Ż Ś Ę Ę ń Ż Ę Ć ź ć Ł ś Ę ś Ż ś Ś ś Ę ć Ł ś Ż ŚĆ Ę ń ŚĆ ść ś ś ń ś Ś ś ś Ęś Ę ć ś ść ń ń Ć ś Ą ń ć Ą Ś ń ś ś ć ć ś źć ć ź ś ń Ę ś Ę ć
Bardziej szczegółowoBADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ
Matematka statstka matematcza dla rolków w SGGW Aa Rajfura, KDB WYKŁAD 2 BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ Matematka statstka matematcza dla rolków w SGGW Aa Rajfura, KDB Przkład.
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański
INFORMATYKA W CHEMII Dr Potr Szczepńk Ktedr Chem Fzczej Fzkochem Polmeró ANALIZA REGRESJI REGRESJA LINIOWA. REGRESJA LINIOWA - metod jmejzch kdrtó. REGRESJA WAŻONA 3. ANALIZA RESZT 4. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI,
Bardziej szczegółowoWEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:
WEKTORY Wśród wielkości fizycznych występujących w fizyce możn wyróżnić sklry i wektory. Aby określić wielkość sklrną, wystrczy podć tylko jedną liczbę. Wielkościmi tkimi są ms, czs, tempertur, objętość
Bardziej szczegółowoKlucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych
Klucz odpowiedzi do zdń zmkniętc i scemt ocenini zdń otwrtc Klucz odpowiedzi do zdń zmkniętc 4 7 9 0 4 7 9 0 D D D Scemt ocenini zdń otwrtc Zdnie (pkt) Rozwiąż nierówność x x 0 Oliczm wróżnik i miejsc
Bardziej szczegółowoRachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych
Iormaa - Wład 9 - dr Bogda Ćmel cmelbog@ma.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec
Bardziej szczegółowoRównania róniczkowe liniowe. = 2. dx x. dy dy. dx y. y dx. dy y. dy 2
Równni róniczkow liniow Równni róniczkow, kór mon zpis w posci + p( q(, gdzi p ( i q ( s funkcjmi cigłmi, nzwm równnim liniowm pirwszgo rzdu Jli q (, o równni nzwm liniowm nijdnorodnm W przciwnm przpdku
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne 2017/2018
Mod urcz 7/8 Ior Sosow III ro Iżr Oczow II ro Włd 5 Rodzj roscj 8 8 8 - - - - 3 8 8 6 8 roscj rocj roscj jdosj [ ] roscj śrdowdrow d Twrdz Wrsrss ów ż d dowoj ucj oż zźć wo o dowo ł odchu s od j ucj Br
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZY O KOMPLETNOŚCI ZBIORU ARGUMENTÓW
TESTOWANIE HIPOTEY O KOMPLETNOŚCI BIORU ARGUMENTÓW Pweł Szołysek RELACJA PODOBIEŃSTWA I TESTOWANIE KOMPLETNOŚCI BIORU ARGUMENTÓW RELACJA PODOBIEŃSTWA - AŁOŻENIA Proces es opsny z poocą funkc wyrowe wyrowo
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowo(liniowy model popytu), a > 0; b < 0
MODELE EKONOMERYCZNE Model eoomercz o ops sochasczej zależośc adaego zjawsa eoomczego od czów szałującch go, wrażo w posac rówośc lu uładu rówośc. Jeśl p. rozparujem zjawso popu a oreślo owar lu grupę
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 25.01.2003 r.
Memyk fisow 5.0.003 r.. Kóre z poiższych ożsmości są prwdziwe? (i) ( ) i v v i k m k m + (ii) ( ) ( ) ( ) m m v (iii) ( ) ( ) 0 + + + v i v i i Odpowiedź: A. ylko (i) B. ylko (ii) C. ylko (iii) D. (i),
Bardziej szczegółowoa) b) Rys. 6.1. Schemat ideowo-konstrukcyjny układu do przykładu 6.1 a) i jego schemat blokowy
04 6. Ztoownie metod hemtów lokowh do nliz włśiwośi ukłdów utomtki Shemt lokow ukłdu utomtki jet formą zpiu mtemtznego modelu dnego ukłdu, n podtwie której, wkorztują zd przedtwione rozdzile 3.7, możn
Bardziej szczegółowoWektory [ ] Oczywiście wektor w przestrzeni trójwymiarowej wektor będzie miał trzy współrzędne. B (x B. , y B. α A (x A, y A ) to jest wektor
Wektor N fizce w szkole średniej spotkcie się z dwom tpmi wielkości fizcznch. Jedne z nich, np. ms, tempertur, łdunek elektrczn są opiswne przez jedną liczę; te nzwm wielkościmi sklrnmi, w skrócie - sklrmi.
Bardziej szczegółowoZmiana bazy i macierz przejścia
Auomaya Roboya Algebra -Wyład - dr Adam Ćmel cmel@agh.edu.pl Zmaa bazy macerz prześca Nech V będze wymarową przesrzeą lową ad całem K. Nech Be e będze bazą przesrze V. Rozważmy ową bazę B e... e. Oczywśce
Bardziej szczegółowoimpuls o profilu f(x ) rozchodzący się w kierunku x: harmoniczna fala bieżąca rozchodząca się w kierunku +x: cos
Rów Scrodgr Fucj flow wow rprcj jdo wrow pułp lroów fucj flow sońco sońco sud pocjłu o wodoru rów Scrodgr wprowd rową lro swobod lro w sońcoj sud pocjłu PRZYPOMNINI: Fl bżąc sojąc w pęj sru Hlld, Rsc,
Bardziej szczegółowoł Ż ł Ó ć ł ć ć Ź Ó ł Ś Ć Ś Ź ł Ż Ż ł Ź ł Ą Ź ć ł Ż Ę ć ź Ó ł Ó Ó Ś Ó Ó Ó Ź ł Ó Ó ć ł Ó Ó Ó Ł Ó Ć ć Ó Ó Ć ÓÓ Ż Ó ź ł ÓĆ Ć Ó ł Ó Ź Ó ź ł Ś ŹŚ Źć Ó ć ÓŚ ł Ź Ł Ó ł ć ł Ó Ś ź Ó Ś Ę Ź Ś ł ć ł Ś Ś ÓĆ Ś ł Ś ć
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n ] a r +q = a a r 3q =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v v v v n 3q q q q r q = r 3q = E = E q E 3q E q = k q rq 3 k 3q r 3q 3 r q = k q rq 3 = kq 4 3 ) 4 q d b d c d d X d ± = d r = x y T d ± r ±
Bardziej szczegółowoW-9 (Jaroszewicz) 15 slajdów. Równanie fali płaskiej parametry fali Równanie falowe prędkość propagacji, Składanie fal fale stojące
Jucaan, Meico, Februar 005 W-9 (Jaroszewicz) 5 slajdów Ruch falow, ośrodek sprężs ę Pojęcie ruchu falowego rodzaje fal Równanie fali płaskiej paraer fali Równanie falowe prędkość propagacji, energia i
Bardziej szczegółowoDef.12. Minorem stopnia k N macierzy nazywamy wyznacznik utworzony z elementów tej macierzy stojących na przecięciu dowolnie wybranych
Fk. Niech mciee i B ego smego sopi będą odrcle or iech R-{}, N. Wed mciee -, T, B,, są kże odrcle i prdie są róości:. de ( - )=(de ) -. ( - ) - =. ( T ) - =( - ) T. (B) - =B - -. ( ) - = ( - ). ( ) - =(
Bardziej szczegółowoRuch falowy, ośrodek sprężysty
W-9 (Jaroszewicz) 5 slajdów Ruch falow, ośrodek sprężs ę Pojęcie ruchu falowego rodzaje fal Równanie fali płaskiej paraer fali Równanie falowe prędkość propagacji, energia i pęd przenoszone przez falę
Bardziej szczegółowoSprawozdanie z badań próbki osadu pobranej na plaży w miejscowości Czołpina.
Lbororum Az Specjlych Trów, 31.05.2012 Sprwozde z bdń próbk osdu pobrej plży w mejscowośc Czołp. D 28 mj 2012 dosrczoo próbkę w posc czrego elsyczego osdu zurzoego w wodze opsego jko próbk osdu pobr plży
Bardziej szczegółowoO PEWNEJ METODZIE FUNKCJI MODULUJĄ CYCH I JEJ ZASTOSOWANIU DO IDENTYFIKACJI RÓWNAŃ NOMOTO DLA OKRĘ TU KLASY MARINER
ZEZYTY NAUKOWE AKADEM MARYNARK WOJENNEJ ROK XLV NR 3 58 24 Hber Wsoc O PEWNEJ METODZE FUNKCJ MODULUJĄ CYCH JEJ ZATOOWANU DO DENTYFKACJ RÓWNAŃ NOMOTO DLA OKRĘ TU KLAY MARNER TREZCZENE W prc przedswoo pewą
Bardziej szczegółowoR Z N C. p11. a!b! = b (a b)!b! d n dx n [xn sin x] = x n(n k) (sin x) (n) = n(n 1) (n k + 1) sin(x + kπ. n(n 1) (n k + 1) sin(x + lπ 2 )
5 Z N p ) a a + b)! b ) a!b! a a! b a b)!b! p n n k nn k) n ) n k) d n d n [n sin ] n nn k) sin ) n) k n nn ) n k + ) sin + lπ ) k d n d n [n sin ] n k ) n n ) n k) sin ) k) k n k ) n nn ) n k + ) sin
Bardziej szczegółowoProjekt 2 2. Wielomiany interpolujące
Proekt Weloma terpoluące Rodzae welomaów terpoluącc uma edomaów Nec w przedzale a, b określoa będze fukca f: ec będze ustaloc m wartośc argumetu :,,, m, m L prz czm: < < L < < m m Pukt o tc odcztac azwa
Bardziej szczegółowoSELEKCJA: JAK JEDNA POPULACJA (STRATEGIA) WYPIERA INNĄ
W stronę bolog: dnama oulacj Martn. owa Evolutonar Dnamcs elna Press 6 SELEKCJ: JK JED POPULCJ (STRTEGI) WYPIER IĄ Model determnstczn ( a ) ( b ) : Dodając stronam mam a b czl średne dostosowane (ftness).
Bardziej szczegółowoCałki oznaczone. wykład z MATEMATYKI
Cłki oznzone wkłd z MATEMATYKI Budownitwo, studi niestjonrne sem. I, rok k. 28/29 Ktedr Mtemtki Wdził Informtki Politehnik Biłostok 1 Podstwowe pojęi 1.1 Podził P przedziłu, Nieh f ędzie funkją ogrnizoną
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby
Bardziej szczegółowoZADANIA Z GEOMETRII RÓŻNICZKOWEJ NA PIERWSZE KOLOKWIUM
ZADANIA Z GEOMETRII RÓŻNICZKOWEJ NA PIERWSZE KOLOKWIUM. Koło o promieniu n płszczyźnie Oxy oczy się bez poślizgu wzdłuż osi Ox. Miejsce geomeryczne opisne przez punk M leżący n obwodzie ego koł jes cykloidą.
Bardziej szczegółowoPROGRAMOWANIE LINIOWE.
Wykłd 6 Progrowe lowe. Zstosow ekoocze. PROGRAMOWANIE LINIOWE. ZASTOSOWANIA EKONOMICZNE. CENY DUALNE. ANALIZA WRAŻLIWOŚCI.. RACHUNEK EKONOMICZNY. ZASADY RACJONALNEGO GOSPODAROWANIA. Rchuek ekooczy - porówe
Bardziej szczegółowoSPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA
Z a m a w i a j» c y G D Y S K I O R O D E K S P O R T U I R E K R E A C J I J E D N O S T K A B U D E T O W A 8 1 5 3 8 G d y n i a, u l O l i m p i j s k a 5k 9 Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I
Bardziej szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe
Ekonomrczn mod niiniow Wkłd Włsności smorów i s . dodk do wkłdu Słb zbiżność convrgnc in disribuion { X } Ciąg zminnch osowch x - dsrbun X FX Isnij dsrbun F X x, k ż im FX x FX x w kżdm punkci x, F X w
Bardziej szczegółowoPODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg
Bardziej szczegółowoJohann Wolfgang Goethe Def.
"Maemac ą ja Facuz: coolwe m ę powe od azu pzeładają o a wój wła jęz wówcza aje ę o czmś zupełe m." Joha Wola Goehe Weźm : m m Jeżel zdeujem ucje pomoccze j : j dla j = m o = m dze = Czl wacz pzeaalzowad
Bardziej szczegółowoSposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = =
Pomr jego dokłdość. Kżdy pomr dje m wyk z pewą ylko dokłdoścą, węc obcążoy je epewoścą pomrową (błędem pomrowym). Pomry fzycze dzelmy : bezpośrede pośrede. Pomrm bezpośredm zywmy ke, kórych wrość lczbową
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZA ITELIGECJA WYKŁAD. SYSTEMY EUROOWO-ROZMYTE Częstocow 4 Dr b. ż. Grzegorz Dude Wdzł Eletrcz Poltec Częstocows SIECI EUROOWO-ROZMYTE Sec euroowo-rozmte pozwlją utomtcze tworzee reguł podstwe przłdów
Bardziej szczegółowoOscylator harmoniczny tłumiony drgania wymuszone
Osclor hroniczn łuion drgni wuszone Osclor swoodn łuion Jeśli d / Γ e cos Γ
Bardziej szczegółowoMiś Colargol [B] Choir. q=120 [A] lar -gol. Co Co. to się włas - Wam. -nia. kła -nia. spie. Mis wys. lecz kie choć bar - w_cyr wać chciał
rnżcj Pweł Stuczyńsk 8 10 12 14 q=120 [A] 16 18 Ms co zw sze ć 1 4 5 6 spe w_cyr wć chcł wcąz fł szo ł pos bę dze ce m wszys rod drzew dł ze spe z przed ke mu z b fle pr zdz w st ck wę ce zcz nę Mś lrgol
Bardziej szczegółowo3. F jest lewostronnie ciągła
Def. Zmienną losową nzywmy funkcję X: tką, że x R : { : X( ) < x }. Ozn.: zmist pisd A = { : X( ) < x } piszemy A = { X < x } zdrzenie poleg n tym, że X( )
Bardziej szczegółowoProgramy współbieżne
Specyfikownie i weryfikownie Progrmy współieżne Mrek A. Bednrczyk, www.ipipn.gd.pl Litertur wiele prc dostępnych w Sieci np.: http://www.wikipedi.org/ Specyfikownie i weryfikcj progrmy współieżne PJP Prosty
Bardziej szczegółowoAutor: Zbigniew Tuzimek Opracowanie wersji elektronicznej: Tomasz Wdowiak
DNIE UKŁDÓW LOKD UTOMTYCZNYCH uor: Zigniew Tuzimek Oprcownie wersji elekronicznej: Tomsz Wdowik 1. Cel i zkres ćwiczeni Celem ćwiczeni jes zpoznnie sudenów z udową orz dziłniem zezpieczeń i lokd sosownych
Bardziej szczegółowoRozszerzenie znaczenia symbolu całki Riemanna
Rozszerzeie zczei smolu cłi Riem Z deiicji cłi Riem widć że isoą rolę odrw uporządowie prosej R prz worzeiu podziłu P. Jeżeli zmieim uporządowie prosej o sum cłowe zmieiją z o zmieiją z różice - -. Przjmiem
Bardziej szczegółowoRozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19
Rozwąze ektóryh zdń tregowyh do I kolokwum sem. zmowy, 8/9 Zd.. V = ost, = 98 K W wrukh dtyzyh Q = ΔU =. Końową temperturę zjdzemy rozwązują rówe ΔU =. Zm eerg wewętrzej zhodz wskutek rekj hemzej jlepej
Bardziej szczegółowoF u l l H D, I P S D, I P F u l l H D, I P 5 M P,
Z a ł» c z n i k n r 6 d o S p e c y f i k a c j i I s t o t n y c h W a r u n k ó w Z a m ó w i e n i a Z n a k s p r a w yg O S I R D Z P I 2 7 1 02 4 2 0 1 5 W Z Ó R U M O W Y z a w a r t a w G d y
Bardziej szczegółowo5. MES w mechanice ośrodka ciągłego
. MES w mechance ośroda cągłego P.Pucńs. MES w mechance ośroda cągłego.. Stan równowag t S P x z y n ρb(x, y, z) u(x, y, z) P Wetor gęstośc sł masowych N/m 3 ρb ρ g Wetor gęstośc sł powerzchnowych N/m
Bardziej szczegółowo2.3.1. Iloczyn skalarny
2.3.1. Ilon sklrn Ilonem sklrnm (sklrowm) dwóh wektorów i nwm sklr równ ilonowi modułów ou wektorów pre kosinus kąt wrtego międ nimi. α O Rs. 2.8. Ilustrj do definiji ilonu sklrnego Jeżeli kąt międ wektormi
Bardziej szczegółowo7. Szeregi funkcyjne
7 Szeregi ukcyje Podstwowe deiicje i twierdzei Niech u,,,, X o wrtościch w przestrzei Y będą ukcjmi określoymi zbiorze X Mówimy, że szereg ukcyjy u jest zbieży puktowo do sumy, jeżeli ciąg sum częściowych
Bardziej szczegółowoW loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:
Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe. y xy (1.1) x y (1.2) z xyz (1.3)
ownn oznczkowe Równn óżnczkowe. Wstę Równne óżnczkow nzw ównne zwejące funkcje newdoe zenne nezleżne oz ocodne funkcj newdoc lu c óżnczk. Pzkłd d 5 d d sn d. d d e d d d. z z z z. ównne óżnczkowe zwczjne
Bardziej szczegółowoPOMIAR SIŁY ELEKTROMOTORYCZNEJ OGNIWA I CHARAKTERYSTYKI JEGO PRACY
ĆWICZENIE 5 POMIA SIŁY ELEKTOMOTOYCZNEJ OGNIWA I CHAAKTEYSTYKI JEGO PACY Elektrczość Mgetzm. Ops teoretcz do ćcze zmeszczo jest stroe.tc.t.ed.pl dzle DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABOATOYJNE.. Ops kłd pomroego
Bardziej szczegółowoMODEL EKONOMETRYCZNY KLASYFIKACJA MODELI EKONOMETRYCZNYCH
Ekoomri mrił ( foli ) do wkłdu D.Miszczńsk, M.Miszczński MODEL EKONOMERYCZNY Modl js o schmcz uproszczi, pomijjąc iiso spk w clu wjśii wwęrzgo dziłi, form lub kosrukcji brdzij skomplikowgo mchizmu. (Lwrc
Bardziej szczegółowoŃ Ź ź Ź ć Ę ć Ę Ż Ą ć Ą ć ć Ż ć ć ć Ó Ż ć ć ć ć ć Ź ć Ś Ż ć Ń ć Ż Ć ć Ś Ć Ż Ń ź Ż Ń Ż Ź ć Ę Ś ć ź ć Ż ć Ź ć Ś ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć Ź ć Ż Ś ć Ń Ń Ź Ź Ź Ź ć Ź Ż Ż Ż Ż Ą Ż ć ć Ż Ż Ź ź Ż Ż Ą ć Ż Ś ć Ż Ó
Bardziej szczegółowo