Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI"

Transkrypt

1 Nezawodość dagosyka Keruek, sem. V, rok. ak. 00/ STUKTUY I MIY POILISTYCZNE SYSTEMÓW METOD DZEW STNÓW NIEZDTNOŚCI. Srukury obeków złożoych ch rerezeace Wsółczese obeky sysemy echcze, a szczególe wększe obeky echologcze zakłady chemcze, elekrowe ądrowe są bardzo złożoe. Lczba częśc składowych elemeów akch obeków sęga ysęcy a awe dzesąek czy seek ysęcy, zależe od złożoośc rzyęego soa szczegółowośc dekomozyc sysemu, z kórych każda wływa oecale a ezawodość dzałaa bezeczeńswo obeku. Wyróża sę srukurę ezawodoścową obeku, kórą odróża sę od ych srukur daego obeku,. srukury oologcze, czy eż srukury fukcoale. Częśc składowe elemey obeku mogą zadować sę w różych saach fukcoalych, w szczególośc w sae zdaośc lub sae ezdaośc. Kokree say elemeów w dae chwl owoduą określoy sa sysemu. Nech zbór elemeów edosek fukcoalych złożoego obeku echczego rerezeoway będze za omocą zboru lczb auralych N {,,... }. Każdy eleme ego zboru N może zadować sę w określoym sae. Nech wyróżae say -ego elemeu będą rerezeowae orzez lczby lub symbole z ewego zboru S. Podobe sa złożoego obeku ech rerezeuą lczby ze zboru S. W ekórych racach eoreyczych model maemayczy złożoego obeku echczego rozume sę ako uorządkoway zbór S,, S... S, S, Φ kóry azywa sę róweż sysemem. W modelu ym Φ ozacza fukcę Φ : S S... S S kóra rzyorządkowue określoym saom elemeów sa sysemu. Fukcę Φ azywa sę srukurą sysemu. Elemey sysemy azywa sę barym, eżel { 0, } S S... S S rzy czym lczbę 0 rzyorządkowue sę zwykle saow ezdaośc, a lczba ozacza sa zdaośc ake rzyorządkowae es umowe. Sysemy bare ozacza sę ako dwókę symbol N, Φ. Każdemu elemeow N moża rzyorządkować zmeą barą x, kóra rzymue określoe warośc, a rzykład : x eśl eleme es zday lub x 0 gdy eleme es ezday.

2 Srukurę sysemu moża rzedsawć w osac fukc logcze aalycze. Fukce e moża wyrowadzć a odsawe ablcy saów elemeów sysemu co ma ses ylko w rzyadku ewelke lczby elemeów, e wększe ż 5, albo korzysaąc z określoe formy rerezeac grafcze sysemu, alee w rówoważych osacach. Mogą o być ezawodoścowy schema blokowy D ag. relably block dagram lub drzewo saów ezdaośc FT ag. faul ree, azywae róweż drzewem uszkodzeń błędów. Sa sysemu barego moża określć a odsawe saów elemeów rzerowadzaąc: oerace a zmeych barych fukcach logczych zgode z rawam algebry oolea, dzałaa a zmeych lczbowych, rzymuących warośc ze zboru {0, } z wykorzysaem odowedch, rówozaczych w sese uzyskaych wyków, osac fukc aalyczych. Poże odao rówozacze osac fukc aalycze dla rzech odsawowych fukc logczych dla zmeych x rzymuących warośc ze zboru {0,}: egac: x x koukc: x x m x, x xx aleraywy: x x max x, x x x x + x xx. Srukury koheree, dekomozyca seudosrukury Eleme, kórego sa e ma wływu a sa sysemu azywa sę elemeem asywym. Sysemy zaweraące ede lub węce eleme asywy azywa sę sysemam redukowalym, w rzecwym raze mamy do czyea z sysemam eredukowalym e wysęuą elemey asywe. Sysemy, kórych srukury są fukcam emaleącym swoch argumeów azywa sę sysemam moooczym. Neredukowale sysemy mooocze azywa sę sysemam kohereym [, ]. Przykładowym srukuram sysemów kohereych króko srukur kohereych są srukury: szeregowo-rówoległa, moskowa rogowa. Nech x x, x,..., x będze wekorem określaącym sa elemeów N. Dla srukury koheree zachodz: Φ, gdze:,,...,, z. eżel wszyske elemey są fukcoale zdae, o aalzoway sysem złożoy obek es fukcoale zday, Φ 0 0, gdze: 0 0,0,...,0, z. eżel wszyske elemey są fukcoale ezdae, o złożoy obek es ezday, dla dwóch wekorów sau: x x, x,..., x y y, y,..., y akch, że x y dla wszyskch elemeów N, zachodz Φ x Φ y ; es o zarazem waruek moooczośc srukury uszkodzee dowolego elemeu ake srukury e orawa, a ogarsza ezawodość obeku złożoego. Wszyske sysemy koheree o srukurze róże od szeregowe azywamy sysemam z admarowoścą srukuralą. Celem worzea srukur z admarowoścą srukuralą es orawa ezawodośc akch sysemów, a rzykład zmeszee mary uszkadzalośc. Tak sosób zwększaa ezawodośc azywa sę rezerwowaem obcążoym lub gorącym. Sosowae es róweż w sysemach echczych zw. rezerwowae zme, kóre Srukury, drzewa, mary robablsycze

3 olega a włączeu elemeu rezerwowego do racy doero o uszkodzeu elemeu odsawowego. Uważa sę, że eleme w sae rezerwy zme arażoy es w meszym sou a ekorzyse rocesy degradac zakłócea zewęrze, mogące sowodować ego uszkodzee, ż dzałaący eleme odsawowy. Poado oszczędza sę w e sosób zużyce eerg do ch zaslaa włączoy es ylko sysem moorowaa serowaa. W rzyadku srukury rogowe k z < k < obek złożoy uważa sę za fukcoale zday, eżel rzyame k sośród ego elemeów es zdaych. Gdyby rozważyć uogóloą srukurę k z k, wyróżć moża rzyadk szczególe: warośc k odowada srukura rówoległa, aomas rzyadek k odowada srukurze szeregowe. Dekomozycą modułową sysemu N, Φ azywa sę cąg rozłączych odzborów M, Φ,,..., k akch, że U k N M M M dla oraz określoych dla ych odzborów srukur kohereych Φ Φ,..., Φ Ω : k, maąca e własość, że dla każdego wekora barego, k akch, że see srukura x M,..., Φ x k x Φ x Ω Φ k M 4 k gdze x M es wekorem barym uworzoym z wekora x ze składków o deksach ależących do zboru M. Każdą arę M, Φ azywa sę modułem. Dekomozycę modułową sosować moża welokroe. Srukurę fukcę Ω azywa sę srukurą orgazuącą moduły. Srukury, kórych dekomozyc moża dokoać sosuąc ako srukury orgazuące wyłącze srukury szeregową rówoległą azywa sę szeregowo-rówoległym. Każdą srukurę szeregowo-rówoległą moża rzedsawć za omocą odowedego schemau blokowego. Poeważ srukury rogowe właścwe < k < e moża rzedsawć za omocą e schemau blokowego, wrowadza sę oęce seudosrukury. Pseudosrukurą sysemu N azywa sę srukurę N, Φ aką, że zbór elemeów N es odzborem właścwym zboru elemeów N gdy każdy z elemeów o umerach > card N card N lczość zboru N mus lczość zboru N rzymować może ylko aką warość ak ewe y eleme o umerze, kóremu es o rzyorządkoway. Tak węc, seudosrukura będąc fukcą N zmeych, zależy fakycze ylko od ocząkowych zmeych. Każdą srukurę kohereą moża rzedsawć ako srukurę lub seudosrukurę szeregoworówoległą. Srukury, drzewa, mary robablsycze

4 Przykłady schemaów blokowych a srukury szeregowo-rówoległe zaweraące rzy elemey b seudo-srukury dla układu z admarowoścą srukuralą z Jak wdać a ym rysuku lczba elemeów w syseme wyos N, aomas N 6, a say seudo-elemeów ozaczoych lczbam 4, 5 6 są ake same ak elemeów o umerach,.. Srukury mmalych śceżek mmalych cęć.. Śceżk cęca Podzbór P N sysemu N, Φ azywamy śceżką śceżką zdaośc sysemu, gdy rzy zdaośc fukcoale wszyskch elemeów ależących do ego odzboru, sysem es w sae zdaośc fukcoale. Śceżkę azywamy śceżką mmalą, gdy e zawera oa żade e śceżk ako odzboru [,, ]. Podzbór K N sysemu N, Φ azywamy cęcem rzekroem, gdy w asęswe ezdaośc fukcoale wszyskch elemeów ależących do ego odzboru, sysem es ezday. Cęce azywamy cęcem mmalym, gdy e zawera oo żadego ego cęca ako odzboru. Z defc śceżk cęca wykaą ch asęuące własośc: Cały zbór elemeów N es śceżką es cęcem. Jeżel P es śceżką K es rzekroem P V N [ K V N ] o V es śceżką [cęcem]. Dla rozważaych śceżek [cęć] see co ame eda mmala śceżka [edo mmale cęce]. 4 Srukurę sysemu kohereego moża rzedsawć za omocą seudosrukury uworzoe z mmalych śceżek [cęć] ołączoych rówolegle [szeregowo]. 5 Cęce moża orzymać wyberaąc z każde mmale śceżk, o co ame edym elemece odobe osęowae w celu uzyskaa śceżek a odsawe mmalych cęć e es możlwe. Srukury, drzewa, mary robablsycze 4

5 Śceżką P azywamy kryyczą ze względu a eleme N, gdy zbór P \ { } e es uż śceżką. Każda mmala śceżka es kryycza za względu a dowoly swó eleme. Srukurą mmale śceżk P N,..., azywamy fukcę rzymuącą warośc ze zboru {0,} określoą wzorem π x x 5 P Fukca a rzymue warość, gdy wszyske elemey mmale śceżk są zdae x warość 0 w ym rzyadku. Srukurą mmalego cęca K N,..., k azywamy fukcę rzymuącą warośc ze zboru {0,} określoą wzorem κ x C x x 6 K K Uwaga: symbol C, zosał wrowadzoy rzez arlowa Proshaa [] - ozacza asęuące wyrażee I C x x 7 I Srukura mmalego cęca rzymue warość 0, gdy wszyske elemey mmalego cęca są ezdae x 0 warość w ym rzyadku... Przedsawae srukury sysemu za omocą mmalych śceżek mmalych cęć Srukurę sysemu Φ moża rzedsawć za omocą srukur e mmalych śceżek C Φ x π x maxmx 8 P co odowada seudo-srukurze uworzoe z mmalych śceżek, bądź eż za omocą srukur e mmalych cęć k Φ x κ x mmaxx 9 k K co odowada seudo-srukurze uworzoe z mmalych cęć. 4. ozszerzee welolowe ozszerzeem welolowym lub króko rozszerzeem srukury azywa sę fukcę [,] Srukury, drzewa, mary robablsycze 5

6 h : [0,] [0,] 0 lową ze względu a każdy swó argume aką, że dla każdego wekora barego x zachodz rówość h x Φ x rgumeam fukc h są lczby rzeczywse z rzedzału [0,]. Moża wykazać, że lczba wszyskch śceżek sysemu es rówa h0.5, 0.5,..., Wyzaczae mar robablsyczych srukur ezawodoścowych Sau elemeu czy es srawy, czy eż ezday w rzyszłośc w chwl e moża rzewdzeć z ewoścą. Moża edak róbować oszukwać saysycze regularośc erreować zmee sau rozważaych elemeów w chwl ako zmee losowe. Ozaczaąc zmee sau elemeów rzez,,..., moża asać wekor sau w osac,,..., oraz fukcę srukury Φ [,]. Założymy, że uszkodzea elemeów są zdarzeam ezależym. Ozacza o, że zmee sau w chwl,,,..., moża uważać za sochasycze ezależe. Zaeresowa eseśmy wyzaczeem rawdoodobeńsw rzebywaa w sae zdaośc fukcoale oszczególych elemeów: P,,..., oraz aalzowaego sysemu P Φ S gdze:,,..., ozacza fukcę euszkadzalośc -ego elemeu w chwl, aomas S es fukcą euszkadzalośc sysemu. Fukce euszkadzalośc doyczą obeków earawalych. Wzory owyższe moża edak uogólć a rzyadek goowośc elemeów goowośc sysemu, kóre defowae są dla obeków sysemów arawalych. Poeważ zmee sau,,..., są bare moża asać: E[ ] 0 P 0 + P,,..., 4 Fukcę euszkadzalośc sysemu wyzacza sę ze wzoru S E Φ 5 Srukury, drzewa, mary robablsycze 6

7 Srukury, drzewa, mary robablsycze 7 Uwzględaąc własośc rozszerzea welolowego osaego owyże moża asać wzór dla syuac, kedy elemey są ezależe,...,, h h S 6 Przykłady ozważmy srukurę szeregową dla kóre fukca srukury ma osać: Φ 7 Jeśl założymy ezależość zmeych losowych,...,, możemy asać Φ E E E h 8 Naomas dla srukury rówoległe orzymamy C E E h Φ 9 W rzyadku srukury z, zaąc mmale śceżk {,}, {,} {,} oraz mmale cęca {,}, {,} {,}, uzyskamy a odsawe wzorów 5 8 oraz 6 9, asęuącą fukcę srukury: x x x x x x x x x + + Φ x 0 sąd + + Φ a sosuąc rozszerzee welolowe fukca ezawodośc e srukury będze S + + W szczególym rzyadku sałe w czase esywośc uszkodzeń, o es kedy ] ex[ λ, uzyskamy S ex[ ] ex[ ] λ λ dlaego śred czas do uszkodzea sysemu MTTF będze w ym rzyadku λ λ λ d MTTF S 4 6. Oszacowaa loścowe drzew saów ezdaośc

8 6.. Wyzaczae rawdoodobeńswa zdarzea szczyowego Nech będze lczbą różych zdarzeń bazowych w drzewe saów ezdaośc drzewe uszkodzeń błędów zdarzea e są umerowae. Wrowadzmy asęuące zmee sau [,, ]: Y 0 eśl -e zdarzee bazowe oawa sę w chwl w rzecwym raze,,,..., Y Y, Y,..., Y ozacza wekor sau srukury w chwl. W rakyce eseśmy częso zaeresowa wyzaczeem rawdoodobeńswa zdarzea szczyowego kokreego drzewa. Sa zdarzea szczyowego w chwl może być osay zmeą barą ψ Y 0 eśl zdarzee szczyowe oawa sę w chwl w rzecwym rzyadku Sa sysemu es fukcą saów ego elemeów: ψ Y ψ Y, Y,..., Y 5 Fukca ψ Y azywa sę fukcą srukury drzewa ezdaośc fukcoale. Nech q ozacza rawdoodobeńswo oawea sę -ego zdarzea bazowego w chwl dla,,...,. Wówczas P Y E Y q,,...,. Nech Q 0 ozacza rawdoodobeńswo syuac, że w chwl oaw sę zdarzee szczyowe wysą ezdaość fukcoala sysemu. Prawdoodobeńswo o wyzacza sę w asęuący sosób Q P ψ Y E ψ Y 6 0 Jeśl -e zdarzee bazowe ozacza, że -y eleme sysemu es w sae ezdaośc fukcoale, wówczas mamy dla,..., P Y q 7 gdze: es rawdoodobeńswem zdaośc fukcoale -ego elemeu, aomas q es rawdoodobeńswem ezdaośc fukcoale ego elemeu w chwl. Prawdoodobeńswo ezdaośc sysemu będze, węc Srukury, drzewa, mary robablsycze 8

9 Q 0 h h q, q,..., q 8 gdze: h es określoe aalogcze ak we wzorze 6. Oczywśce fukcę ezdaośc fukcoale sysemu Q0 moża wyrazć za omocą fukc ezdaośc elemeów Q g q, q,..., q g q 9 0 Przykłady. Drzewo ezdaośc fukcoale zawera ylko bramkę yu I ND. W rzyadku ym zdarzee szczyowe oawa sę, eśl wysąą rówocześe wszyske zdarzea bazowe,,...,. Fukca srukury dla ego drzewa uszkodzeń będze ψ Y Y Przy założeu ezależośc zdarzeń, możemy asać Q 0 E Y q ψ 0. Drzewo zawera ylko bramkę yu LU O. W ym rzyadku zdarzee szczyowe wysą, eśl wysą chocaż edo zdarzee bazowe,,...,. Fukca srukury dla ego drzewa będze ψ Y Y C Y Przy założeu ezależośc zdarzeń, moża węc asać 0 Q E ψ Y E Y q 6.. Wyzaczae rawdoobeńswa zdarzea werzchołkowego Q 0 Oblczae rawdoodobeńswa zdarzea werzchołkowego szczyowego może być ekedy skomlkowae czasochłoe, szczególe dla bardze złożoych drzew ezdaośc fukcoale. Prooue sę, dlaego sosować wzory daące, co rawda wyk me lub bardze rzyblżoe zwykle bardzo zblżoe do warośc dokładych lub dokłade ekórych rzyadkach,. gdy cęca mmale w rozważaym rzyadku są zboram rozłączym, kóre edak zacze zmeszaą kosz oblczeń. ozarzmy drzewo zaweraące k cęć mmalych K, K,..., Kk. Sysem ak moża rzedsawć ako srukurę szeregową, zaweraącą k odsrukur rówoległych, odowadaących koleym cęcom mmalym. Zdarzee werzchołkowe wysą, eśl Srukury, drzewa, mary robablsycze 9

10 rzyame eda z ych k srukur rówoległych będze fukcoale ezdaa. Podsrukura rówoległa będze ezdaa, eśl ezdae będą wszyske elemey w e srukurze. Należy zauważyć, że w seudosrukurach rówoległych mogą wysęować e same zdarzea, odowadaące ezdaośc fukcoale daego elemeu. Nech Q ozacza rawdoodobeńswo zdarzea, że w chwl będze ezdaa fukcoale -a srukura mmalego cęca K. Przy założeu ezależośc zdarzeń bazowych moża asać Q q K Nech Q 0 ozaczać będze rawdoodobeńswo wysąea zdarzea szczyowego w chwl. Jeśl wszyske k odsrukur mmalych cęć będze ezależych, wówczas [] Q C k k 0 Q Q Jeżel dae zdarzea bazowe wysęue w dwóch lub węce mmalych cęcach, wówczas srukury rówoległe mmalych cęć są zależe, azywae sowarzyszoym [] ag. assocaed. Moża wykazać, że zachodz erówość [,, ] k Q0 Q 4 Jeśl egoowośc elemeów q rzymuą małe warośc oże 0., wówczas dobre rzyblżee rawdoodobeńswa wysąea ezdaośc sysemu uzyskue sę ze wzoru k Q0 Q 5 W ekórych rzyadkach, gdy wysęuą bardzo małe warośc egoowośc elemeów q oże 0.0 dobrą aroksymacę dae sumowae ezdaośc dla rzekroów mmalych rawa sroa w relac oże, rzy czym sełoe są relace Q k k 0 Q Q 6 Sosuąc wzór 5, zawary w środkowe częśc relac 6 uzyskue sę częso bardzo dobrą aroksymacę Q rzy edużych koszach oblczeowych Mara ważośc ezawodoścowe Prooue sę w leraurze klka mar ważośc ezawodoścowe elemeów, kórych zaomość umożlwa wskazae elemeów abardze wływaących a Srukury, drzewa, mary robablsycze 0

11 rawdoodobeńswo wysąea ezdaośc fukcoale sysemu. Przykładem ake mary es mara Vesely-Fussell a. Marą ważośc Vesely-Fussella -ego elemeu I VF es rawdoodobeńswo, że rzyame edo cęce mmale zaweraące -y eleme es ezdae fukcoale z. wszyske elemey ależące do akego cęca są fukcoale ezdae od warukem, że sysem es ezday []. Mara a uwzględa fak, że day eleme może meć wływ a ezdaość fukcoalą sysemu awe wówczas, gdy e es kryyczy, z. wysęue w cęcach mmalych o lczośc węce. Przymuąc, że D es zdarzeem, że co ame edo mmale cęce zaweraące -y eleme es fukcoale ezdae w chwl, aomas C es zdarzeem olegaącym a ezdaośc fukcoale sysemu moża asać VF P D I C I P D C 7 P C Poeważ D mlkue C moża asać P D P E U E U E VF m I 8 P C P C gdze E,,,..., m,,,..., są zdarzeam wysąea ezdaośc fukcoale - ego cęca zaweraącego -y eleme. Moża wykazać a odsawe 8, że rzy czym gdze I m Q VF 9 Q0 Q P E q 40 K es -ym cęcem mmalym zaweraącym -y eleme. l K l Oblczee mary Vesely-Fussella es węc sosukowo rose awe dla bardze złożoych srukur, eśl zae są cęca mmale rawdoodobeńswa zdarzeń bazowych rozważaego drzewa ezdaośc fukcoale. Leraura: [] arlow.e., Proscha F.: Sascal Theory of elably ad Lfe Tesg, Probably Models. New York: Hol, ehar ad Wso, Ic [] obrowsk D.: Modele meody maemaycze eor ezawodośc. Warszawa: WNT, 985. [] Høylad., ausad M.: Sysem elably Theory - Models ad Sascal Mehods. New York: Joh Wley & Sos, Ic Srukury, drzewa, mary robablsycze

12 Przykład drzewa saów ezdaośc FT Faul Tree Na rys. rzedsawoo schema rzykładowego układu. Celem układu es omowae z określoą wydaoścą chłodzwa rzez ewe czas o zaścu określoego zdarzea, a rzykład awaryego sadku cśea w układze chłodzea reakora chemczego lub ądrowego. Chłodzwo ma być dosarczoe orzez zawór zamkęy rzed rozoczęcem ms do mesca rzezaczea. Zasosowao redudacę w odukładze dwóch om, z kórych każda zaewa 00% wymagae wydaośc. Jak wdać a rysuku ch aędy elekrycze zaslae są z e same szyy D moża oderzewać błąd roekowy. W ablcy uęo os oszczególych elemeów rzyęe sosoby ch uszkodzeń. G E C H F J K D ys.. Przykładowy układ do omowaa chłodzwa Tablca. Os elemeów rzyęe sosoby ch uszkodzeń ezdaośc fukcoale Eleme Os Założoy sosób uszkodzea Zawór seroway Nesrawość do owarca Kolekor ozerwae C Zbork Zby sk ozom D Szya zaslaąca rak aęca E Poma z aędem elekryczym Nesrawość do rozruchu F Poma z aędem elekryczym Nesrawość do rozruchu G urocąg a ssau omy ozszczelee H urocąg a ssau omy ozszczelee J Kabel zaslaący z wyłączkem Uszkodzee K Kabel zaslaący z wyłączkem Uszkodzee łąd człoweka Przedwczese wyłączee układu Srukury, drzewa, mary robablsycze

13 Drzewo saów ezdaośc fukcoale dla ego układu zadue sę a rys.. Zdarzea bazowe zameszczoe w drzewe odowadaą ozaczeom elemeów w ablcy. Są oe rówozacze rzyęemu sosobow uszkodzea elemeu rzeca koluma e ablcy. ramk G0-G8 rerezeuą zdarzea osae w ablcy. G0 G G & G G6 G4 E G5 G7 F G8 G C D J K D C H ys.. Drzewo ezdaośc fukcoale rzykładowego układu Tablca. Os bramek drzewa ezdaośc z rysuku Kod bramk G0 G G G G4 G5 G6 G7 G8 Os zdarzea rak łoczea chłodzwa za zaworem rak doływu chłodzwa do zaworu z kolekora rak doływu chłodzwa do kolekora z om E F rak cśea rzeływu chłodzwa a łoczeu omy E rak chłodzwa a ssau omy E z rurocągu G rak zaslaa elekryczego omy E z oru J rak cśea rzeływu chłodzwa a łoczeu omy F rak zaslaa elekryczego omy F z oru K rak chłodzwa a ssau omy F z rurocągu H Kolee krok wyzaczaa cęć mmalych zgode z algorymem geerac cęć zameszczoo w ablcy. Proces wyzaczaa mmalych śceżek meodą dualego Srukury, drzewa, mary robablsycze

14 drzewa ezdaośc uęo w ablcy 4. Dae robablsycze rzyęe do oblczeń zesawoo w ablcy 5. Tablca. Kolee krok wyzaczaa cęć mmalych drzewa ezdaośc fukcoale rzedsawoego a rysuku * Krok G0 Krok G Krok G Krok 4 G,G6 Krok 5 G4,G6 E,G6 G5,G6 Krok 6 G,G6 C,G6 E,G6 D,G6 J,G6 Krok 7 G,G7 G,F G,G8 C,G7 C,F C,G8 E,G7 E,F E,G8 D,G7 D,F D,G8 J,G7 J,F J,G8 Krok 8 G,K G,D G,F G,C G,H C,K C,D C,F C,C C C,H E,K E,D E,F E,C E,H D,K D,D D D,F D,C D,H J,K J,D J,F J,C J,H Krok 9 Cęca mmmale: C D G,K G,F G,H E,K E,F E,H J,K J,F J,H *Zawarość zboru cęć o realzac koleych kroków algorymu według załączka - bramk odkreśloe są elmowae, cęca odkreśloe są emmale dlaego ależy e wyelmować. Tablca 4. Kolee krok wyzaczaa śceżek mmalych drzewa dualego do drzewa ezdaośc rzedsawoego a rysuku * Srukury, drzewa, mary robablsycze 4

15 Krok G0 Krok,, G Krok,, G,, G6 Krok 4 Śceżk mmale:,, C, D, E, G, J,,, C, D, F, H, K, *Zawarość zboru śceżek o realzac koleych kroków algorymu według załączka - bramk odkreśloe są elmowae. Tablca 5. Przykładowe dae robablsycze rzyęe do oblczeń Eleme Os Mara egoowośc q * Zawór seroway 0. 0 Kolekor C Zbork D Szya zaslaąca 0. 0 E, F Poma z aędem elekryczym 5. 0 G, H urocąg a ssau omy J, K Kabel zaslaący z wyłączkem łąd człoweka 0. 0 *Dae rzykładowe oreacye rzyęo a odsawe leraury [] Warość wskaźka egoowośc oblczoa a odsawe wzorów uroszczoe ocey zdarzea werzchołkowego z uwzględeem 4 cęć mmalych odaych w ablcy wyos 4 Q 0 q.0 0 K Problemaykę rzymowaa daych do oblczeń a odsawe różych źródeł formac zwązaych z m eewośc omęo, oeważ es oza zakresem eszego wykładu. Wyzaczoe mary ważośc ezawodoścowe oszczególych elemeów zesawoo w ablcy 6. Mary e zosały zdefowae w moograf []. Wyzaczae mary ważośc Vesely-Fussella wyaśaą wzory Jak wdać wyk mary rbauma są awyższe dla elemeów wysęuących w cęcach mmalych rzędu zaweraących oedycze elemey. Szacowaa mary kryycze mary Vesely-Fussella dały odobe wyk deycze dla zakresu uwzględoych w ablcy cyfr. Wszyske mary owerdzaą, że awększy wływ a aalzoway sysem ma eleme, kóry rerezeue ewłaścwe błęde dzałae człoweka. W aalzowaym rzyadku ależy, węc zwrócć szczególą uwagę a orawę ezawodośc człoweka. Srukury, drzewa, mary robablsycze 5

16 Tablca 6. Warośc mar ważośc elemeów Eleme rbauma Kryycza Vesely-Fussella C D E, F G, H J, K Załączk lgorymy wyzaczaa cęć mmalych śceżek mmalych Poże rzedsawoo zarys algorymu Fussell-Veselyego do wyzaczaa cęć mmalych drzewa ezdaośc fukcoale drzewa uszkodzeń błędów oraz odmaa ego algorymu zasosowaego do wyzaczea śceżek mmalych dla drzewa dualego. Zdarzee szczyowe drzewa dualego zoreowae a sukces w wyełau zadaa rzez aalzoway układ. lgorym wyzaczaa cęć mmalych góra-dół rzebega w klku zasadczych fazach. Cęca geerowae są w koleych krokach w umowym sose ablcy cęć orzez wykoywae odowedch oerac, o czym ależy zadbać o orządkowae cęć emmalych ch redukcę, eśl oawły sę cęca emmale: wskaż zdarzee szczyowe w drzewe ezdaośc fukcoale uszkodzeń błędów rerezeowae kokreą bramką; zasz ozaczee kodowe kod bramk szczyowe w erwszym werszu sosu zaamęa e y O lub ND; elmu bramkę z daego wersza ablcy cęć w asęuący sosób: eżel bramka es yu O zasą wersz zaweraący kod e bramk werszam, w kórych kod dae bramk es zasąoy ozosałe ozaczea kodowe w zasęowaym werszu są rzesywae ozaczeam kodowym bramek lub zdarzeń bazowych rzyłączoych do weśca elmowae bramk; e rodza elmac bramk zwększa lczbę cęć; eżel bramka es yu ND zasą wersz zaweraący kod e bramk werszem o owększoe długośc, w kórym ylko kod dae bramk es zasąoy ozosałe ozaczea kodowe w zasęowaym werszu są rzesywae ozaczeam kodowym bramek lub zdarzeń bazowych rzyłączoych do weśca elmowae bramk; e rodza elmac bramk zwększa rząd cęca lczbę elemeów wysęuących w cęcu; osęuąc zgode z ukem wyelmu wszyske bramk z ablcy cęć; 4 dokoa redukc logcze koleych cęć zawarych w werszach macerzy cęć wyelmu owarzaące sę ozaczea kodowe w koleych cęcach; uorządku cęca Srukury, drzewa, mary robablsycze 6

17 w ablcy cęć według ch rzędu lczba zdarzeń bazowych zawarych w cęcu od aższego do awyższego z elmacą cęć owarzaących sę; 5 dokoa elmac cęć emmalych kóre zaweraą w sobe ceca mmale. Duale drzewo ezdaośc wyzaczae śceżek mmalych Każde drzewo ezdaośc skosruowaego dla układu kohereego zaweraące bramk ND O moża rzedsawć w osac duale. Srowadza sę o do zamay w drzewe bramek yu O a bramk ND oraz bramek ND a bramk O. Zmea sę róweż zaczee zdarzeń w drzewe dualym, kóre saą sę zdarzeam zaegowaym. Poszczególe zdarzea w drzewe dualym są węc egacą odowedch zdarzeń w drzewe ezdaośc. zdarzeń bazowych, są węc są oreowae a zdaość. zdarzee bazowe rozerwae zborka cśeowego zmea sę a zdarzee duale brak rozerwaa zborka cśeowego. Sosuąc dla dualego drzewa ezdaośc, azywaym róweż drzewem zdaośc fukcoale lub ogóle drzewem sukcesu ag. success ree, algorym deyczy ak rzy zadowau cęć mmalych drzewa ezdaośc uzyskue sę mmale śceżk aalzowaego układu. Przykładowy algorym wyzaczaa śceżek mmalych rzebega w umowe ablcy sose śceżek w asęuący sosób: uwórz drzewo duale zoreowae a zdaość zameaąc w drzewe ezdaośc bramk yu O a ND bramk yu ND a O; róweż zdarzea bazowe drzewa dualego ależy zoreować a zdaość; wskaż zdarzee szczyowe w drzewe dualym zdaośc fukcoale rerezeowae kokreą bramką; zasz ozaczee kodowe kod bramk szczyowe w erwszym werszu ablcy zaamęa e y O lub ND; C zasosu krok -5 algorymu osaego wyże, rzy czym słowa ochode od cęce zameń a słowa śceżka. Oracowae: Kazmerz Kosmowsk Kaedra uomayk Wydzał Elekroechk uomayk Polechk Gdańske Gdańsk, lsoad 00 Maerał omocczy do wykładu ND dla sudeów V sem. - bez rawa owelaa. Srukury, drzewa, mary robablsycze 7

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

Bardziej szczegółowo

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe Nezawoość sysemów eaprawalych. Aalza sysemów w eaprawalych. Sysemy eaprawale - przykłaowe srukury ezawooścowe 3. Sysemy eaprawale - przykłay aalzy. Aalza sysemów w eaprawalych Sysem eaprawaly jes o sysem

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. 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 szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

Zmiana bazy i macierz przejścia

Zmiana 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 szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4.. Wrowadzeie W sysemach zależych od zdarzeń wyzwalaie określoego zachowaia się układu jes iicjowae rzez dyskree zdarzeia. Modelowaie akich syuacji ma a celu symulacyją aalizę

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

Funkcja wiarogodności

Funkcja wiarogodności Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 10 OPTYMALIZACJA STRUKTURY CZUJKI TEMPERATURY W ASPEKCIE NIEZWODNOŚCI

ĆWICZENIE 10 OPTYMALIZACJA STRUKTURY CZUJKI TEMPERATURY W ASPEKCIE NIEZWODNOŚCI ĆWICZENIE 0 OPTYMALIZACJA STUKTUY CZUJKI TEMPEATUY W ASPEKCIE NIEZWODNOŚCI Cel ćwczea: zapozae z metodam optymalzac wewętrze struktury mozakowe czuk temperatury stosowae w systemach sygalzac pożaru; wyzaczee

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme

Bardziej szczegółowo

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i= ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka.

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka. Eksploracja danych KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1 Wojciech Waloszek wowal@ei.pg.gda.pl Teresa Zawadzka egra@ei.pg.gda.pl Kaedra Inżyrii Oprogramowania Wydział Elekroniki, Telekomunikacji i Informayki Poliechnika

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa Matematyka dyskreta 10. Fukcja Möbusa Defcja 10.1 Nech (P, ) będze zborem uporządkowaym. Mówmy, że zbór uporządkoway P jest lokale skończoy, jeśl każdy podzał [a, b] P jest skończoy, a, b P Uwaga 10.1

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA INPUT - OUTPUT

ANALIZA INPUT - OUTPUT Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa z 28 SŁAWOMIR DOROSIEWICZ JUSTYNA STASIEŃKO ANALIZA INPUT - OUTPUT NOTATKI Istytut Ekoometr SGH Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

Matematyczny opis ryzyka Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo 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 szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych Modelowae Aalza Daych Przestrzeych Wykład 8 Adrze Leśak Katedra Geoformatyk Iformatyk Stosowae Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe Jaką postać ma warogram daych z tredem? Moża o wylczyć teoretycze prostego

Bardziej szczegółowo

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej Materały omoccze do e-leargu Progozowae symulacje Jausz Górczyńsk Moduł. Podstawy rogozowaa. Model regresj lowej Wyższa Szkoła Zarządzaa Marketgu Sochaczew Od Autora Treśc zawarte w tym materale były erwote

Bardziej szczegółowo

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

OBIEKT. złożony (system)

OBIEKT. złożony (system) II. Nezawodość elemeów sysemów (J. Paska) Poęca podsawowe OBIEKT rakue sę ako poęce perwoe, określaące w zależośc od porzeb: epodzely eleme (bez uwzględea ego srukury wewęrze), zbór elemeów worzących sysem.

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ KRYTERIU OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTE OTYWACYJNY PTE ORAZ INIALNY WYÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ Urząd Komsj Nadzoru Fasowego Warszawa 0 DEPARTAENT NADZORU INWESTYCJI EERYTALNYCH

Bardziej szczegółowo

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE Egzam uaruszy z aźdzera 009 r. Maemaya Fasowa Zadae ( ) a a& a ( Da) a&& ( Ia) a a&& D I a a&& a a ( ) && ( ) 0 a a a 0 ( ) a 4 0 ( ) a () K srawdzamy () ( ) a& a ( ) a ( ) a&& a&& ( ) a&& ( ) a&& () NIE

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII RODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW OLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA RACOWNIA DETEKCJI ROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Ć W I C Z E N I E N R J-6 BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI OMIARÓW

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne. Katedra Podsta Systemó Techczych - Podstay metrolog - Ćczee 3. Dokładość pomaró, yzaczae błędó pomaroych Stroa:. BŁĘDY POMIAROWE, PODSTAWOWE DEFINICJE Każdy yk pomaru bez określea dokładośc pomaru jest

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław 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 szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

S(t) S 4 S 3 S 2 S 1. Rozpatrywany element. Czy element podlega odnowie? Czy odnowa polega na naprawie?

S(t) S 4 S 3 S 2 S 1. Rozpatrywany element. Czy element podlega odnowie? Czy odnowa polega na naprawie? II. Nezawodość elemeów yemów (J. Paka) Poęca podawowe OBIEKT rakue ę ako poęce perwoe, określaące w zależośc od porzeb: epodzely eleme (bez uwzględea ego rukury wewęrze), zbór elemeów worzących yem. S(

Bardziej szczegółowo

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa

Bardziej szczegółowo

Politechnika Opolska. Skrypt Nr 237 ISSN 1427-9932 (wersja elektroniczna) Ewald Macha. Niezawodność maszyn

Politechnika Opolska. Skrypt Nr 237 ISSN 1427-9932 (wersja elektroniczna) Ewald Macha. Niezawodność maszyn Polechka Opolska Skrp Nr 37 ISSN 47-993 (wersja elekrocza) Ewald Macha Nezawodość masz Opole 3 Sps reśc Przedmowa 5 Wkaz ważejszch ozaczeń 6. Podsawowe pojęca eor ezawodośc 7.. Pojęca ezawodośc...7.. Defcja

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE 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 szczegółowo

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych UNIWERSYTET EKONOMICZNY W POZNANIU WYDZIAŁ INFORMATYKI I GOSPODARKI ELEKTRONICZNEJ Wybór ajlepszych progosyczych model zmeośc fasowych szeregów czasowych za pomocą esów saysyczych Elza Buszkowska Promoor:

Bardziej szczegółowo

MIARY NIEZAWODNOŚ CIOWEJ I STRUKTURALNEJ ISTOTNOŚ CI ELEMENTÓW

MIARY NIEZAWODNOŚ CIOWEJ I STRUKTURALNEJ ISTOTNOŚ CI ELEMENTÓW ZESZYTY NAUKOWE AKADEM MARYNARK WOJENNEJ ROK XLV NR 3 (66) 6 Agata Załęska-Foral Akadema Maryark Wojeej MARY NEZAWODNOŚ COWEJ STRUKTURALNEJ STOTNOŚ C ELEMENTÓW STRESZCZENE W artykule zdefowao wyzaczoo

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

Seria: PREPRINTY nr 34/2006. Marek Skowron. Promotor: Dr hab. inŝ. Krystyn Styczeń, prof. PWr. Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki

Seria: PREPRINTY nr 34/2006. Marek Skowron. Promotor: Dr hab. inŝ. Krystyn Styczeń, prof. PWr. Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Insyu Informayk, Auomayk Roboyk Sera: PREPRINTY nr 34/006 Hybrydowe alorymy ewolucyjnoradenowe dla roblemów oymalneo serowana okresoweo z oranczenam zasobowo-echnolocznym (rozrawa dokorska) Marek Skowron

Bardziej szczegółowo

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych Sprawdzee stateczośc skarpy wykopu pod składowsko odpadów koualych Ustalee wartośc współczyka stateczośc wykoae zostae uproszczoą etodą Bshopa, w oparcu o poższą forułę: [ W s( α )] ( φ ) ( φ ) W ta F

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale

Bardziej szczegółowo

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura:

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura: Studum podyplomowe altyk Fasowy Wstęp do prawdopodobeństwa Lteratura: Ostasewcz S., Rusak Z., Sedlecka U.: Statystyka elemety teor zadaa, kadema Ekoomcza we Wrocławu 998. mr czel: Statystyka w zarządzau,

Bardziej szczegółowo

A4 Klub Polska Audi A4 B6 - sprężyny przód (FWD/Quattro) Numer Kolory Weight Range 1BA / 1BR 1BE / 1BV

A4 Klub Polska Audi A4 B6 - sprężyny przód (FWD/Quattro) Numer Kolory Weight Range 1BA / 1BR 1BE / 1BV Audi A4 B6 - sprężyny przód E0 411 105 BA żółty niebieski różowy 3 E0 411 105 BB żółty niebieski różowy różowy 4 E0 411 105 BC żółty zielony różowy 5 E0 411 105 BD żółty zielony różowy różowy 6 E0 411

Bardziej szczegółowo

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X

Bardziej szczegółowo

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

Dyskretny proces Markowa

Dyskretny proces Markowa Procesy sochasyczne WYKŁAD 4 Dyskreny roces Markowa Rozarujemy roces sochasyczny X, w kórym aramer jes ciągły zwykle. Będziemy zakładać, że zbiór sanów jes co najwyżej rzeliczalny. Proces X, jes rocesem

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI Zeszyy Naukowe Wydzału Iorayczych echk Zarządzaa Wyższej Szkoły Iorayk Sosowaej Zarządzaa Współczese robley Zarządzaa Nr /0 CZYNNIKOWY MOE ZARZĄZANIA OREEM OBIGACJI Adrzej Jakubowsk Isyu Badań Syseowych

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD:

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD: //4 Gry o sue zero - gry rozgrywae w strategach eszaych STRATEGIE IESZANE - OTYWACJA. ROZWAśY PRZYKŁAD: 5 DEFINICJA..6 Strategą eszaą π gracza P azyway kaŝdy rozkład prawdopodobeństwa określoy a zborze

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

Ń Ł Ń Ó Ł Ę Ó Ó Ę ĘŚ Ó ÓŚ Ó Ę Ć Ó Ć Ę Ł Ó Ę Ć Ś Ż Ś Ś Ó Ó Ś Ń Ś Ó Ę Ę Ż Ć Ś Ó Ę Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ś Ę Ę Ł Ć Ć Ś Ó Ę Ź Ę Ż Ź Ś Ź Ę Ę Ę Ó Ó Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ę Ę Ć Ę Ć Ł Ź Ę Ę Ś Ń Ę Ć Ź Ó Ź Ó Ó Ę Ć Ć Ć Ź Ę Ę Ć Ę Ę

Bardziej szczegółowo

Obliczanie wskaźników niezawodności podstawowych struktur niezawodnościowych

Obliczanie wskaźników niezawodności podstawowych struktur niezawodnościowych POLIECHNIKA WASZAWSKA Iyu Elekroeergeyk, Zakład Elekrow Gopodark Elekroeergeycze Bezpeczeńwo elekroeergeycze ezawodość zalaa laboraorum opracował: prof. dr hab. ż. Józef Paka, mgr ż. Por Marchel Ćwczee

Bardziej szczegółowo

Modele wartości pieniądza w czasie

Modele wartości pieniądza w czasie Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

Tekst oraz ilustracje do niniejszego opracowania zaczerpnięto z następujących podręczników, publikacji i wydawnictw popularno naukowych:

Tekst oraz ilustracje do niniejszego opracowania zaczerpnięto z następujących podręczników, publikacji i wydawnictw popularno naukowych: UZUPEŁNIAJĄCE MATERIAŁY DYDAKTYCZNE DLA UCZNIÓW TECHNIKUM MECHANICZNEGO PRZYGOTOWUJĄCYCH SIĘ DO ZEWNĘTRZNEGO EGZAMINU KWALIFIKACYJNEGO METROLOGIA TECHNICZNA (materały wybrae) Materały zebrał : mgr ż. Aatol

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982. Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy

Bardziej szczegółowo

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych

Bardziej szczegółowo

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

Spójne przestrzenie metryczne

Spójne 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 szczegółowo

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W 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 szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX. min. min

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX. min. min WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORAORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX Probley prograowae celowego lorazowego to probley prograowae ateatyczego elowego, który oża sktecze zlearyzować

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo