aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II"

Transkrypt

1 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj - wgrana gracza I bj - wgrana gracza II Jeel suma wpłat jest równa zero, tj. aj + bj to gr nazwam dwuosobow gr macerzow o sume wpłat zero. Macerz wpłat takej gr jest wc nastpujca [( a, a )] mxn j j W tej stuacj macerz wpłat moe opswa tlko wgrane jednego z gracz. Przjto bdze to gracz I; zatem wgrane gracza II bd automatczne lczbam przecwnm do wgranch gracza I. Def. Macerz wpłat gr dwuosobowej o sume wpłat zero ma posta mxn [ a ] j Element macerz s wgranm gracza I jednoczene przegranm gracza II.

2 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) Def. Stratega meszana Wektor werszow opsujc czsto stosowana poszczególnch strateg przez gracza I. X xm [ x x x m ]... gdze: x dla,,...,m oraz m x Wektor kolumnow opsujc czsto stosowana poszczególnch strateg przez gracza II Y nx... n gdze: j dla j,,...,n oraz n j j Def. Stratega czsta Jeel X lub Y s wersoram to nazwam je strategam czstm. Def. Funkcj wpłat nazwam oczekwan wgran gracza I (nadzej matematczn wgranej gracza I) E ( X Y), XY m n j x a j j

3 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 3 Def. Rozwzanem gr nazwam wektor [ x x x ] X m m Y n n oraz lczb rzeczwst take, e spełnone s warunk ( X ) E j ( ), dla strateg czstch gracza II j,,...,n E,Y dla strateg czstch gracza I,,...,m Stratege X oraz Y nazwam strategam optmalnm, a lczb wartoc gr. Warto gr jest oczekwan wgran (nadzej matematczn wgranej) gracza I jeel obaj gracze stosuj swoje optmalne stratege meszane X oraz Y, tj. E ( X, Y ) Tw. (H.Kuhn'a o punkce sodłowm w teor ger) Oczekwana wgrana (nadzeja matematczna) gracza I stosujcego dowoln strateg meszan X podczas gd gracz II stosuje optmaln strateg Y ne przekracza wartoc gr. I odwrotne, oczekwana wgrana gracza I stosujcego optmaln strateg X podczas gd gracz II stosuje dowoln strateg meszan Y jest ne mnejsza n warto gr ( X, Y ) ( X, Y ) ( X, Y) E E E

4 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 4 Tw. (twerdzene mnmaksowe on Neumana Morgensterna - twerdzene zasadncze ger macerzowch) Dla kadej gr macerzowej stnej s sobe równe welkoc max mn E ( X, Y) oraz mn max E ( X, Y), które odpowadaj wartoc X Y gr, tj. Y X ( X Y) ( X Y) max mn E, mn max E, X Y Y X Kada gra -osobowa o sume wpłat zero ma zawsze rozwzane. Tw. (twerdzene o lczbe stosowanch strateg) Nech m ( n ) oznacza lczb strateg jak uwa bdze postpujc optmalne gracz I (gracz II). Kad z gracz postpujc optmalne uwa bdze ne wcej strateg n wnos mnejsza z lczb m (lczba strateg gracza I) lub n (lczba strateg gracza II), tj. m mn { m, n} { } oraz n mn m, n Def. Dolna warto gr (mnmalna wgrana gracza I) Lczba rzeczwsta taka, e { a } max { } gdze a mn aj Dla dolnej wartoc gr zachodz { } j max mn a j j

5 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 5 Def. Górna warto gr (maksmalna przegrana gracza II) Lczba rzeczwsta taka, e mn j { a } j Dla górnej wartoc gr zachodz { } gdze a j max aj { j} mnmax a j Sposób okrelana dolnej ( ) górnej ( ) wartoc gr nos nazw zasad mnmaksu, tj. zasad odzwercedlajcej ostrone postpowane obu gracz. [ 3] [ ] [ ] 3 5 aj Def. Gra z punktem sodłowm jest to gra, w której dolna ( ) górna ( ) wartoc gr s sobe równe, tj. Def. Punkt sodłow jest to ten z elementów macerz wpłat [ ] a j, któr wznacza doln ( ) górn ( ) warto gr w grze z punktem sodłowm.

6 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 6 Tw. (twerdzene o rozwzanu gr z punktem sodłowm) Rozwzanem gr z punktem sodłowm jest para strateg czstch (wersorów) X Y oraz warto gr [ ] [ ] X [ ] Y [ ] 4 5 Def. Gra smetrczna. Gr nazwam gr smetrczn jeel macerz wpłat tej gr jest macerz skono-smetrczn, tj. [ a a ] m j j Tw. (twerdzene o rozwzanu gr smetrcznej) W grze smetrcznej optmalne stratege obu gracz s dentczne, a warto gr wnos zero, tj. X Y oraz / [ ] a X [ ] Y j 5 5 / 3/ 5/ 3/ 3 5/ 3 5

7 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 7 Tw. (twerdzene o dodanu stałej do macerz wpłat) Dla dwóch ger macerzowch B o macerzach wpłat mxn [ a j ] oraz B mxn [ b j a j + c] gdze c R \ {} wartocach gr odpowedno oraz B zachodz nastpujce zwzk:. optmalne stratege meszane sa dentczne, tj. X X oraz Y Y B B. wartoc gr rón s o stał c, tj. + c B [ ] [ ] X [ ] Y [ ] 4 5 [ ] [ 6] B + [ ] X [ ] Y B 6 B B [ ] B B B B B

8 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 8 II. ROZWIZYWNIE GIER MCIERZOWYCH II.. Redukcja macerz wpłat Redukcja macerz polega na zastpenu wjcowej macerz mxn ekwwalentn macerz kxr gdze zachodz prznajmnej jeden z przpadków k<m lub r<n. Rozwzana gr wjcowej ekwwalentnej s dentczne. Def. Wersz domnujc, zdomnowan (stratega gracza I domnujca lub zdomnowana) Mówm, e wersz t jest zdomnowan przez wersz s jeel a tj asj dla wszstkch j Wersz s-t nazwam domnujcm, a wersz t-t zdomnowanm. Def. Kolumna domnujca, zdomnowana (stratega gracza II domnujca lub zdomnowana) Mówm, e kolumna p jest zdomnowana przez kolumn r jeel a p ar dla wszstkch Kolumn r-t nazwam domnujc, a kolumn p-t zdomnowan.

9 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 9 Z wjcowej macerz mxn usuwam wszstke wersze kolumn zdomnowane. Odpowadajce m stratege ne bd uwane przez optmalne postpujcch gracz, tj. odpowedne czstoc x oraz j bd równe zero. PRZYKŁD 4 x z z z z z x x x

10 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) II.. Grafczne rozwzwane ger macerzowch Jeel przed lub po redukcj wmarów macerz wpłat ma dwa wersze lub dwe kolumn (jest macerz xn lub mx ), to odpowadajc jej gr mona rozwza grafczne. Dla gr o macerz wpłat x 3 postpowane wglda nastpujco. [ ] [ ] 3 5 x Wektor strateg meszanch obu gracz maj posta X x [ x ] Y 3 Z załoena x + x. Przjmujc x x mam x x. Std X [ x x] Wznaczam oczekwane wgrane gracza I, jeel gracz II stosuje swoje stratege czste, tj. E[ j] Nanosm otrzmane proste na układ xo. X,. Oznacza je bdzem krótko E j. O Ox ogranczm do odcnka [,] rozcgajc go neproporcjonalne w stosunku do jednostek na os O. Wstawam pomocncz prost o równanu x. O O powem z wgran, tj. z funkcj wpłat E[X,Y].

11 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) E E[ X, ] [ x x] x E E[ X, ] [ x x] x + 5 E3 E[ X, 3] [ x x] x 5 Zgodne z zasad mnmaksu okrelam dla kadej wartoc x [,] mnmaln (gwarantowan) wgran. Bd to wartoc wnkajce z E, E, E. Najwksza z mnmalnch dolnej obwedn { 3} (gwarantowanch) wgranch wstpuje prz przeccu E z E E E x + 4 x + x 3 / 4

12 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) Optmalna stratega meszana dla gracza I ma wc posta X [ 3 / 4 / 4] Warto wgranej prz x3/4 jest równa wartoc gr 5 / E E [ [ ] ] [ ] E 3 / 4 / 4, 3 / / [ ] E 3 / 4 / 4, 3 / / Gracz II ne pownen stosowa adnej swojej strateg, prz której wgrana optmalne postpujcego gracza I błab wksza od wartoc gr 5/. Mus welmnowa wszstke stratege, dla którch E[ j] Warunek tak spełna stratega 3 ponewa [ ] X, > 5 /. E X, 3 5 / 4 > 5 /. Zatem w optmalnej strateg meszanej gracza II 3. b okrel pozostałe składowe wektora Y nale rozwza pomocncz układ równa z def. + + [ Y ] [ Y ] 3 E, / 3 E, / 3 Ponewa 3, to powsz układ równa mona zastp [ Y ] [ Y ] + E, / E, /

13 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 3 Wkorzstujc dwa dowolne wbrane równana powszego układu otrzmam / oraz / Rozwzane omawanej gr o macerz wpłat x 3 jest nastpujce X [ 3 / 4 / 4] Y / / oraz 5 / Dla ger o macerz wpłat mx postpowa bdzem podobne. Rsunek dotczł bdze gracza II, o którm nale pamta, e jest zanteresowan w mnmalzacj waroc gr. Optmalne czstoc w wektorze Y wznaczm tutaj analzujc górn obwedn { E, E,..., E m }, poszukujc na nej mnmalnej wartoc gr (mnmalnej przegranej gracza II). Dla gr o macerz wpłat 3x postpowane wglda nastpujco. [ ] 3 x [ 4] 4 4 Wektor strateg meszanch obu gracz maj tutaj posta X [ x x x3 ] Y

14 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 4 +. Przjmujc. Std Z załoena Y mam Wznaczam oczekwane wgrane gracza II, jeel gracz I stosuje swoje stratege czste, tj. E[,Y ]. Oznacza je bdzem krótko E. + E E[,Y ] [ ] E E[,Y ] [ ] E E[,Y ] [ ] E E / 5

15 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 5 Optmalna stratega meszana dla gracza II ma wc posta Y / 5 3 / 5 Warto wgranej prz /5 jest równa wartoc gr E E 3 E E / 5, 5 / / 5 / 5 3, 5 / 5 3/ 5 Gracz I ne pownen stosowa adnej swojej strateg, prz której przegrana optmalne postpujcego gracza II błab mnejsza od wartoc gr (wgrana gracza I błab mnejsza od wartoc gr!!!). Mus welmnowa wszstke stratege, dla którch E[,Y ] <. Warunek tak spełna stratega ponewa [ ] E, Y 8 / 5 <. Zatem w optmalnej strateg meszanej gracza I x. b okrel pozostałe składowe wektora X nale rozwza pomocncz układ równa z def. x + x + x [ X, ] [ X, ] 3 E x x + 5x 3 E x + 4x + x 3

16 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 6 Ponewa x, to powsz układ równa mona zastp [ X, ] [ X, ] x + x 3 E x + 5x 3 E 4x + x 3 Wkorzstujc dwa dowolne wbrane równana powszego układu otrzmam x / oraz x 3 / Rozwzane omawanej gr jest nastpujce X [ / / ] Y / 5 3 / 5 oraz

17 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 7 II.3. Gr macerzowe a programowane lnowe Kadej grze macerzowej o sume wpłat zero jest równowana smetrczna para dualnch wzgldem sebe zada programowana lnowego. Wem pod uwag gr o macerz wpłat mxn. Załóm, e warto gr jest lczb dodatn, tj. > Na moc odpowednch twerdze defncj prawdzwe s dwa nastpujce układ równa nerównoc j m n x j j E[ X, j] E[, Y],,..., n które po rozpsanu maj nastpujc posta,,..., m x + x... + xm ax + ax... + am xm a nx + anx... + amn xm x x... xm n a + a... + a nn am + am... + amn n... n Podzelm obe stron powszch równa nerównoc przez warto gr (>!!!) zdefnujm nowe zmenne x x / / j j,,..., m j,,..., n Prawe stron obu perwszch równa bd mał posta /.

18 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 8 Celem gr gracza I jest maksmalzacja wartoc gr, tj. mnmalzacja welkoc /. Celem gr gracza II jest mnmalzacja wartoc gr, tj. maksmalzacja welkoc /. Prowadz to nas do nesprzecznej (gra ma zawsze rozwzane) par smetrcznch zada PL x + x... + xm mn a x + a x... + am xm a n x + an x... + amn xm x x... xm n max a + a... + a n n am + am... + amn n... n Nech X o x optmalnm, a w o o o oraz Y o j bd rozwzanam optmaln wartoc funkcj celu obu zada PL. Rozwzane gr, tj. X [ x ] oraz Y [ ] otrzmam poprzez nastpujc retransformacj j oraz warto gr o x x / w / w o,,..., m j,,..., n j o j o / w o

19 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 9 Dla gr z macerz wpłat 3 5 x < 3 odpowedna smetrczna para dualnch zada programowana lnowego jest nastpujca x x + x mn x + 4x 3x + x 5x + x x max Rozwzana optmalne obu zada s nastpujce X o [ 3 / / 5] Y o / / 5 oraz w o / 5 Natomast rozwzane gr X [ 3 / 4 / 4] Y / / oraz 5 /

20 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) Dla gr z macerz wpłat x warto gr moe b ujemna. Nale wc doda do macerz wpłat stał c >, ab warto gr bła dodatna ( > ). Stał tak moe b na przkład c + 3. Prowadz to do gr z macerz wpłat B 4 B x 3 B 3 B < dla której warto gr spełna warunek B >. B Dla gr z macerz wpłat B para dualnch zada PL ma posta x x + x mn x + 3x x + x 4x x x max

21 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) Rozwzana optmalne obu zada s nastpujce X B [ ] o / / 6 o Y B / 3 / 3 oraz w o B / 3 Std rozwzane gr z macerz wpłat B wnos X B [ 3 / 4 / 4] Y B / / oraz B 3 / Zgodne z twerdzenem o dodanu stałej do macerz wpłat rozwzane gr z macerz wpłat jest nastpujce X [ 3 / 4 / 4] Y / / oraz 3 3 / 3 3 / B

22 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) II.4. Iteracjne rozwzwane ger macerzowch Jedn z metod przblonego rozwzwana ger jest metoda smulacjna oparta na analze skumulowanch wgranch. Omówm j na przkładze. 3 5 x Proces teracjn prowadzm w tablc do momentu, gd wkonam mnmaln lczb teracj (np. 8). Po ch wkonanu moem zakocz proces smulacj gr, gd: otrzmam błd oszacowana wartoc gr (ε) ne wksz od załoonego pozomu (np. ε.) osgnem maksmaln lczb teracj (np. ) lub W kolumne (k) odnotowuje s numer becej teracj, a w kolumne (ε) błd oszacowana wartoc gr. W kolumnach (gracz II) odnotowuje s skumulowane wpłat gracza II, a w kolumnach (gracz I) skumulowane wgrane gracza I.. Smulacj rozpocznam od dodana do kolumn (gracz II) perwszego wersza macerz wpłat. W kolumnach (gracz II) wberam najmnejsz skumulowan wpłat; jest to wpłata odpowadajca strateg gracza II. Do kolumn (gracz I) dodajem zatem kolumn macerz wpłat. W kolumnach (gracz I) wberam najwksz skumulowan wgran; jest to wgrana 4 odpowadajca strateg gracza I. Tak wbór powoduje, e w kolejnej (k) teracj do kolumn (gracz II) dodajem wersz macerz wpłat.. W kolumnach (gracz II) wberam najmnejsz skumulowan wpłat; jest to wpłata 4 odpowadajca strateg gracza II. Do kolumn (gracz I) dodajem zatem kolumn macerz wpłat. W kolumnach (gracz I) wberam najwksz skumulowan wgran; jest to wgrana 5 odpowadajca strateg gracza I (wbór bł tutaj nejednoznaczn; wbrano strateg o nszm numerze). W wnku tego w kolejnej (k3) teracj do kolumn (gracz II) dodajem wersz macerz wpłat.

23 M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) 3 W ten sposób przebegaj kolejne teracje. Po 8 teracjach wolno nam zakocz proces oblczenow jeel błd oszacowana wartoc gr ne przekracza % (ε.). Taka stuacja ma mejsce dopero po teracjach. Rozwzane gr uzsujem zlczajc w kolumnach (gracz I) (gracz II) krotno uca kadej strateg. Dzelc te krotnoc przez lczb wkonanch teracj otrzmam oszacowana składowch wektorów X Y. Przblone rozwzane gr uzskane w wnku smulacj jest nastpujce X [ 7 / 3 / ] Y / / 3 5 x 3 4 oraz 49 / gracz II gracz I ε teracja stratega stratega stratega 3 stratega stratega k a a a 3 a j / k a a a / k ( ) / / 9/ / /3 /3 5/ 4 5 5/ 5/ 5/ 5 3 /5 4 4/5 /5 3/ / / /6 / / /7 /7 5/ 8 3 5/ 5/ 5/ /9 4 4/9 /9 3/9 + / / / / 49/ krotno uca warto gr czsto 5/ 5/ 7/ 3/ 49/

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata,

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata, którą zgodnie

Bardziej szczegółowo

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW ZASTOSOWANIE PROGRAOWANIA DYNAICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EISJI GAZÓW ANDRZEJ KAŁUSZKO Instytut Bada Systemowych Streszczene W pracy opsano zadane efektywnego przydzału ogranczonych rodków

Bardziej szczegółowo

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI (Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

Programowanie wielokryterialne

Programowanie wielokryterialne Prgramwane welkryteralne. Pdstawwe defncje znaczena. Matematyczny mdel sytuacj decyzyjnej Załóżmy, że decydent dknując wybru decyzj dpuszczalnej x = [ x,..., xn ] D keruje sę szeregem kryterów f,..., f.

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume

Bardziej szczegółowo

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz System M/M// System ten w odrónenu do wczenej omawanych systemów osada kolejk. Jednak jest ona ogranczona, jej maksymalna ojemno jest wartoc skoczon

Bardziej szczegółowo

Podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji. Tadeusz Trzaskalik

Podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji. Tadeusz Trzaskalik Podejmowanie deczji w warunkach niepełnej informacji Tadeusz Trzaskalik 5.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Niepełna informacja Stan natur Macierz wpłat Podejmowanie deczji w warunkach rzka Podejmowanie deczji

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x

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

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim 5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy

Bardziej szczegółowo

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7 Najlepsze odpowedz Rozgrzewka A B C X 1,4 2,12 0,9 Y 3,0 1,2 0,1 Z 1,12 1,0 5,3 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 C 1,-2-2,1 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 Gracz drug gra L C 1,-2-2,1 Rozgrzewka

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale Funkcje uwkłane Przkła.ozważm równane np. nech. Ptane Cz la owolneo [ ] stneje tak że? Nech. Wówczas unkcja - spełna powższe warunk. Ale spełna je także unkcja [ ] Q. Dokłaając warunek cąłośc unkcj [ ]

Bardziej szczegółowo

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale AIB-Inormatka-Wkła - r Aam Ćmel cmel@.ah.eu.pl Funkcje uwkłane Przkła.ozważm równane np. nech. Ptane Cz la owolneo [] stneje tak że? Nech. Wówczas unkcja - spełna powższe warunk. Ale [ ] Q spełna je także

Bardziej szczegółowo

Róniczka. f x. V Vx. Zadanie 4. Znale maksymalny błd bezwzgldny i wzgldny powstały przy obliczaniu objtoci stoka, jeli promie podstawy wynosi

Róniczka. f x. V Vx. Zadanie 4. Znale maksymalny błd bezwzgldny i wzgldny powstały przy obliczaniu objtoci stoka, jeli promie podstawy wynosi Róniczka Wraenie d nazwa si róniczk pierwszego rzdu czci liniow przrostu wartoci unkcji Zastosowanie róniczki do oblicze przblionch: Zadanie Za pomoc róniczki oblicz przblion warto liczb Wkorzstam wzór

Bardziej szczegółowo

Służą opisowi oraz przewidywaniu przyszłego kształtowania się zależności gospodarczych.

Służą opisowi oraz przewidywaniu przyszłego kształtowania się zależności gospodarczych. MODEL EOOMERYCZY MODEL EOOMERYCZY DEFIICJA Modl konomtrczn jst równanm matmatcznm (lub układm równao), któr przdstawa zasadncz powązana loścow pomędz rozpatrwanm zjawskam konomcznm., uwzględnającm tlko

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Definicja gry o sumie zerowej Powiemy, że jest grą o

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych.

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Plan wykładu azy danych Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Dokoczenie SQL Zalenoci wielowartociowe zwarta posta normalna Dekompozycja do 4NF Przykład sprowadzanie do

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

Zbiory i odwzorowania

Zbiory i odwzorowania Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej

Bardziej szczegółowo

Redukcja dowolnego układu wektorów, redukcja w punkcie i redukcja do najprostszej postaci

Redukcja dowolnego układu wektorów, redukcja w punkcie i redukcja do najprostszej postaci Redukcja dowolnego układu wektorów, redukcja w punkcie i redukcja do najprostszej postaci Twierdzenie o redukcji: ażdy układ wektorów równoważny jest układowi złożonemu ze sumy o początku w dowolnym punkcie

Bardziej szczegółowo

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki Wektor P. F. Góra rok akademicki 009-0 Wektor zwiazan. Wektorem zwiazanm nazwam parę punktów. Jeżeli parę tę stanowią punkt,, wektor przez nie utworzon oznaczm. Graficznie koniec wektora oznaczam strzałką.

Bardziej szczegółowo

f(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 +

f(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 + Różnczkowalność pocodne Ćwczene. Znaleźć pocodne cz astkowe funkcj f(x, y) = arctg x y. Rozw azane: Wdać, że funkcj f można napsać jako f(u(x, y)) gdze f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. Korzystaj ac z reg

Bardziej szczegółowo

11. CZWÓRNIKI KLASYFIKACJA, RÓWNANIA

11. CZWÓRNIKI KLASYFIKACJA, RÓWNANIA OBWODY SYGNAŁY Wkład : Czwórniki klasfikacja, równania. CZWÓRNK KLASYFKACJA, RÓWNANA.. WELOBEGNNK A WELOWROTNK CZWÓRNK Definicja. Jeśli: wielobiegunnik posiada parzstą liczbę zacisków (tzn. mn) zgrupowanch

Bardziej szczegółowo

Matematyka II: Zadania przed 3. terminem S tu niektóre zadania z egzaminu z rozwi zaniami i troch dodatkowych

Matematyka II: Zadania przed 3. terminem S tu niektóre zadania z egzaminu z rozwi zaniami i troch dodatkowych Matematka II: Zadania przed 3. terminem S tu niektóre zadania z egzaminu z rozwi zaniami i troch dodatkowch. Znale¹ ekstrema lokalne funkcji f(, ) = ( 2 + 2 2 )e (2 + 2 ) Odp. Jedno minimum (w p. (, )),

Bardziej szczegółowo

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria Środowiska w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era inżniera

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Programowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych

Programowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych Ekonomia matematczna II Ekonomia matematczna II Prowadząc ćwiczenia Programowanie nieliniowe optmalizacja unkcji wielu zmiennch Modele programowania liniowego często okazują się niewstarczające w modelowaniu

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Diagonalizacja macierzy kwadratowej Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne XXX OLIPIADA FIZYCZNA TAP I Zadana teoretczne Nazwa zadana ZADANI T1 Na odstawe wsółczesnch badań wadomo że jądro atomowe może znajdować sę tlo w stanach o oreślonch energach odobne ja dobrze znan atom

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B Plan wykładu Bazy danych Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania Definicja zalenoci funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczce zalenoci funkcyjnych Domknicie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

dy dx stąd w przybliżeniu: y

dy dx stąd w przybliżeniu: y Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych Współcznnk korelacj lnowej oraz funkcja regresj lnowej dwóch zmennch S S r, cov współcznnk determnacj R r Współcznnk ndetermnacj ϕ r Zarówno współcznnk determnacj jak ndetermnacj po przemnożenu przez 00

Bardziej szczegółowo

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1 Dzień Dziecka z Matematyką Tomasz Szymczyk Piotrków Trybunalski, 4 czerwca 013 r. Układy równań szkice rozwiązań 1. Rozwiązać układ równań { x = y 1 y = x 1. Wyznaczając z pierwszego równania zmienną y,

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 4 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.

Bardziej szczegółowo

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria i Gospodarka Wodna w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era

Bardziej szczegółowo

Blok 2: Zależność funkcyjna wielkości fizycznych

Blok 2: Zależność funkcyjna wielkości fizycznych Blok : Zależność funkcjna wielkości fizcznch I. Odcztwanie informacji z wkreu co tak naprawdę na nim ię znajduje. Chcąc odcztać informacje z wkreu funkcji, muim dokładnie wiedzieć, jaka wielkość fizczna

Bardziej szczegółowo

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013 Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 6

Rozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 6 ozwiązwanie beek prostch i przegubowch wznaczanie reakcji i wkresów sił przekrojowch 6 Obciążenie beki mogą stanowić sił skupione, moment skupione oraz obciążenia ciągłe q rs. 6.. s. 6. rzed przstąpieniem

Bardziej szczegółowo

Elementy algebry i analizy matematycznej II

Elementy algebry i analizy matematycznej II Element algebr i analiz matematcznej II Wkład 1. Ekstrema unkcji dwóch zmiennch Deinicja 1 Funkcja dwóch zmiennch, z = (, ), ma w punkcie z = (, ), maksimum lokalne, jeżeli istnieje takie otoczenie punktu

Bardziej szczegółowo

Problem nośności granicznej płyt żelbetowych w ujęciu aktualnych przepisów normowych. Prof. dr hab. inż. Piotr Konderla, Politechnika Wrocławska

Problem nośności granicznej płyt żelbetowych w ujęciu aktualnych przepisów normowych. Prof. dr hab. inż. Piotr Konderla, Politechnika Wrocławska Proble nośnośc grancznej płt żelbetowch w ujęcu aktualnch przepsów norowch Prof. dr hab. nż. Potr Konderla Poltechnka Wrocławska 1. Wprowadzene Przedote analz jest płta żelbetowa zbrojona ortogonalne paraetrzowana

Bardziej szczegółowo

Macierze normalne. D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać w postaci A = B + ic gdzie ( ) B = A + A B = A + A = ( A + A)

Macierze normalne. D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać w postaci A = B + ic gdzie ( ) B = A + A B = A + A = ( A + A) Macierze normalne Twierdzenie: Macierz można zdiagonalizować za pomocą unitarnej transformacji podobieństwa wted i tlko wted gd jest normalna (AA A A). ( ) D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać

Bardziej szczegółowo

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością. 04.01.2012r.

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością. 04.01.2012r. mgr inż. Anna Skowrońska-Szmer Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością 04.01.2012r. 1. Cel prezentacji 2. Biznesplan podstawowe pojęcia 3. Teoria gier w

Bardziej szczegółowo

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO NA PODSTAWIE REFERATU JUSTYNY KOSAKOWSKIEJ. Moduły prnjektywne posety skończonego typu prnjektywnego Nech I będze skończonym posetem. Przez max

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń. Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno

Bardziej szczegółowo

MATURA PRÓBNA 2 KLASA I LO

MATURA PRÓBNA 2 KLASA I LO IMIE I NAZWISKO MATURA PRÓBNA KLASA I LO CZAS PRACY: 90 MIN. SUMA PUNKTÓW: 60 ZADANIE (5 PKT) Znajdź wszstkie funkcje liniowe określone na zbiorze ;, którch zbiorem wartości jest przedział ; 0. ZADANIE

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania obiektowego

Podstawy programowania obiektowego Podstaw programowania obiektowego wkład 5 klas i obiekt namespace ConsoleApplication1 // współrzędne punktu int, ; Jak, korzstając z dotchczasowej wiedz, zdefiniować w programie punkt? = 3; = 2; Może tak?

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy

Bardziej szczegółowo

Wykład Analiza jakościowa równań różniczkowych

Wykład Analiza jakościowa równań różniczkowych Na podstawie książki J. Rusinka, Równania różniczkowe i różnicowe w zarządzaniu, Oficna Wdawnicza WSM, Warszawa 2005. 21 maja 2012 Definicja Stabilność Niech = F (x, ) będzie równaniem różniczkowm. Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennch Wkres i warstwice funkcji wielu zmiennch. Przeglad powierzchni stopnia drugiego. Granice i ciagłość funkcji wielu zmiennch. Małgorzata Wrwas Katedra Matematki Wdział Informatki Politechnika

Bardziej szczegółowo

OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII

OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII WYKŁAD 8 OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII E E0 sn( ωt kx) ; k π ; ω πν ; λ T ν E (m c 4 p c ) / E +, dla fotonu m 0 p c p hk Rozkład energ w stane równowag: ROZKŁAD BOLTZMANA!!!!! P(E) e E / kt N E N E/

Bardziej szczegółowo

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K) STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO

Bardziej szczegółowo

KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁ DU PROGNOZY

KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁ DU PROGNOZY KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁDU PROGNOZY HENRYK MARJAK Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny w Szczecne Streszczene Klasyczne podejce do zastosowana sec neuronowych

Bardziej szczegółowo

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG

Kodowanie transformacyjne. Plan 1. Zasada 2. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG Kodowanie transformacjne Plan. Zasada. Rodzaje transformacji 3. Standard JPEG Zasada Zasada podstawowa: na danch wkonujem transformacje która: Likwiduje korelacje Skupia energi w kilku komponentach Kad

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.

Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów. Wkład Test zgodności. Test zgodności służą do werikacji hipotez mówiącch, że a dstrbuanta rozkładu populacji ma określoną z gór postać unkcjną b dstrbuant rozkładów dwóch populacji nie różnią się w sposób

Bardziej szczegółowo

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia, Metody gradentowe... Metody gradentowe poszukwana ekstremum Korzystają z nformacj o wartośc funkcj oraz jej gradentu. Wykazując ch zbeŝność zakłada sę, Ŝe funkcja celu jest ogranczona od dołu funkcją wypukłą

Bardziej szczegółowo

Indeksowane rodziny zbiorów

Indeksowane rodziny zbiorów Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 7 Indeksowane rodziny zbiorów Niech X b dzie przestrzeni zbiorem, którego podzbiorami b d wszystkie rozpatrywane zbiory, R rodzin wszystkich podzbiorów X za± T

Bardziej szczegółowo

PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSI GANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNO CI INFORMATYCZNYCH

PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSI GANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNO CI INFORMATYCZNYCH PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSIGANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNOCI INFORMATYCZNYCH WALERY SUSŁOW, ADAM SŁOWIK, TOMASZ KRÓLIKOWSKI Streszczene W nnejszym artykule przedstawono procedury organzacyjne

Bardziej szczegółowo

1. SPRAWDZENIE WYSTEPOWANIA RYZYKA KONDENSACJI POWIERZCHNIOWEJ ORAZ KONDENSACJI MIĘDZYWARSTWOWEJ W ŚCIANIE ZEWNĘTRZNEJ

1. SPRAWDZENIE WYSTEPOWANIA RYZYKA KONDENSACJI POWIERZCHNIOWEJ ORAZ KONDENSACJI MIĘDZYWARSTWOWEJ W ŚCIANIE ZEWNĘTRZNEJ Ćwczene nr 1 cz.3 Dyfuzja pary wodnej zachodz w kerunku od środowska o wyższej temperaturze do środowska chłodnejszego. Para wodna dyfundująca przez przegrody budowlane w okrese zmowym napotyka na coraz

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

Bardziej szczegółowo

Wstp. Warto przepływu to

Wstp. Warto przepływu to 177 Maksymalny przepływ Załoenia: sie przepływow (np. przepływ cieczy, prdu, danych w sieci itp.) bdziemy modelowa za pomoc grafów skierowanych łuki grafu odpowiadaj kanałom wierzchołki to miejsca połcze

Bardziej szczegółowo

ANALIZA TEKSTUR W OBRAZACH CYFROWYCH I JEJ ZASTOSOWANIE DO OBRAZÓW ANGIOGRAFICZNYCH

ANALIZA TEKSTUR W OBRAZACH CYFROWYCH I JEJ ZASTOSOWANIE DO OBRAZÓW ANGIOGRAFICZNYCH POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI I TECHNIK INFORMACYJNYCH INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI STOSOWANEJ mgr n. Ewa Sntkowska ANALIZA TEKSTUR W OBRAZACH CYFROWYCH I JEJ ZASTOSOWANIE DO OBRAZÓW

Bardziej szczegółowo

W. Guzicki Zadanie 30 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Zadanie 30 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 W. uzicki Zadanie 0 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzon Zadanie 0. an jest sześcian (zobacz rsunek), którego krawędź ma długość 5. unkt i dzielą krawędzie i w stosunku :, to znacz, że 0. łaszczzna

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

Grupy, pierścienie i ciała

Grupy, pierścienie i ciała Grupy, pierścienie i ciała Definicja: Niech A będzie niepustym zbiorem. Działaniem wewnętrznym (lub, krótko, działaniem) w zbiorze A nazywamy funkcję : A A A. Niech ponadto B będzie niepustym zbiorem.

Bardziej szczegółowo

METODA POMIARU WYBRANYCH PARAMETRÓW METROLOGICZNYCH PI TARCZOWYCH Z W GLIKAMI SPIEKANYMI PRZY ZASTOSOWANIU TECHNIK WIZYJNYCH

METODA POMIARU WYBRANYCH PARAMETRÓW METROLOGICZNYCH PI TARCZOWYCH Z W GLIKAMI SPIEKANYMI PRZY ZASTOSOWANIU TECHNIK WIZYJNYCH DIAGOSTYKA 3 (39)/6 5 BASZU, KRÓL, PISZCZEK, Metoda pomaru wbranch parametrów metrologcznch p tarczowch METODA POMIARU WYBRAYCH PARAMETRÓW METROLOGICZYCH PI TARCZOWYCH Z WGLIKAMI SPIEKAYMI PRZY ZASTOSOWAIU

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna I.1

Analiza Matematyczna I.1 Aalza Matematycza I. Sera, Potr Nayar Zadae. Nech a k >, k =,..., b d lczbam rzeczywstym o tym samym zaku. Udowodj,»e prawdzwa jest erówo± + a + a... + a + a + a +... + a. Czy zaªo»ee,»e lczby a k maj

Bardziej szczegółowo

Przekroje Dedekinda 1

Przekroje Dedekinda 1 Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

MODELE TEORII GIER. Modelowanie matematyczne. dr inż. Zbigniew Tarapata Wykład nr 5: Modele teorii gier

MODELE TEORII GIER. Modelowanie matematyczne. dr inż. Zbigniew Tarapata Wykład nr 5: Modele teorii gier MODELE TEORII GIER Podejmowne decyzj nwestycyjnych często jest dokonywne w sytucjch, w których ne wdomo, jk będze stn otoczen lub też, jką decyzję podejmą nn decydenc, mjący wpływ n wynk decyzj przez ns

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW PRZYGOTOWANY PRZEZ SERWIS WWW.ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY 8 MARCA 015 CZAS PRACY: 170 MINUT 1 Zadania zamknięte ZADANIE 1 (1 PKT) Przbliżenie dziesiętne

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

Różniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k

Różniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k Różnczkowalność, pochodne, ekstremum funkcj Ćwczene 1 Polczyć pochodn a kerunkow a funkcj: 1 1 1 x 1 x 2 x k ϕ(x 1,, x k ) x 2 1 x 2 2 x 2 k x k 1 1 x k 1 2 x k 1 w dowolnym punkce p [x 1, x 2,, x k T

Bardziej szczegółowo

Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania

Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania Antoni Kościelski Funkcje dwóch zmiennch i podstawianie Dla funkcji dwóch zmiennch zachodzi następując wzór na całkowanie przez podstawianie: f(x(a, b), (a,

Bardziej szczegółowo

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Interpolacja funkcjami sklejanymi Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak

Bardziej szczegółowo

Ruch po równi pochyłej

Ruch po równi pochyłej Sławomir Jemielit Ruch po równi pochłej Z równi pochłej o kącie nachlenia do poziomu α zsuwa się ciało o masie m. Jakie jest przspieszenie ciała, jeśli współcznnik tarcia ciała o równię wnosi f? W jakich

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW NR 17751 WYGENEROWANY AUTOMATYCZNIE W SERWISIE ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY CZAS PRACY: 170 MINUT 1 Zadania zamknięte ZADANIE 1 (1 PKT) Rozważm treść następujacego

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo

Pochodna funkcji wykład 5

Pochodna funkcji wykład 5 Pochodna funkcji wkład 5 dr Mariusz Grządziel 8 listopada 2010 Funkcja logistczna 40 Rozważm funkcję logistczną = f 0 (t) = 1+5e 0,5t Funkcja f może bć wkorzstana np. do modelowania wzrostu mas ziaren

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

LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-1)

LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-1) LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-) wwwmuepolslpl/~wwwzmape Opracował: Dr n Jan Około-Kułak Sprawdzł: Dr hab n Janusz Kotowcz Zatwerdzł: Dr hab n Janusz Kotowcz Cel wczena Celem wczena jest

Bardziej szczegółowo

Płaskie układy obciąŝeń. Opis analityczny wielkości podstawowych. wersory. mechanika techniczna i wytrzymałość materiałów 1 statyka 2

Płaskie układy obciąŝeń. Opis analityczny wielkości podstawowych. wersory. mechanika techniczna i wytrzymałość materiałów 1 statyka 2 Opis aalitcz wielkości podstawowch wersor e x, e Opis aalitcz wielkości podstawowch współrzęde puktów A( x A, B( x B, A B ) ) Opis aalitcz wielkości podstawowch współrzęde puktów A( x A, B( x B, A B )

Bardziej szczegółowo

f x f y f, jest 4, mianowicie f = f xx f xy f yx

f x f y f, jest 4, mianowicie f = f xx f xy f yx Zestaw 14 Pochodne wŝszch rzędów Niech będzie dana funkcja x f określona w pewnm obszarze D Przpuśćm Ŝe f x istnieją pochodne cząstkowe tej funkcji x x Pochodne cząstkowe tch pochodnch jeŝeli istnieją

Bardziej szczegółowo

Strategia czy intuicja?

Strategia czy intuicja? Strategia czy intuicja czyli o grach niesko«czonych Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Grzegorzewice, 29 sierpnia 2009 Denicja gry Najprostszy przypadek: A - zbiór (na ogóª co najwy»ej przeliczalny),

Bardziej szczegółowo