Pozycjonowanie bazujące na wielosensorowym filtrze Kalmana. Positioning based on the multi-sensor Kalman filter
|
|
- Marian Jastrzębski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Scntfc ournal Martm Unvrt of Szczcn Zzt Naukow Akadma Morka w Szczcn 8, 13(85) pp , 13(85). 5 9 ozcjonowan bazując na wlonorowm fltrz Kalmana otonng bad on th mult-nor Kalman fltr otr Borkowk, anuz Magaj, Marcn Mąka* Akadma Morka w Szczcn, Inttut Nawgacj Morkj 7-5 Szczcn, ul. Wał Chrobrgo 1, *tl , *-mal: mmaka@am.zczcn.pl Słowa kluczow: wlonorow fltr Kalmana, fuzja danch nawgacjnch Abtrakt W artkul przdtawono algortm fuzj danch nawgacjnch. Algortm zotał zwrfkowan poprzz zamplmntowan go w potac aplkacj dzałającj w cza rzczwtm. rzdtawono wnk kprmntu polgającgo na ntgracj równolgłch pomarów pozcj, pochodzącch z dwóch różnch odbornków GS. K word: mult-nor Kalman fltr, navgatonal data fuon Abtract h artcl dcu an algorthm of navgatonal data fuon. h algorthm ha bn vrfd through t mplmntaton n a ral tm applcaton. aralll maurmnt of poton obtand from two dffrnt GS rcvr hav bn ntgratd n th prmnt. h prmnt rult ar prntd. Wtęp odtawą dobrj praktk morkj jt bzpczn prowadzn nawgacj, czl bzpczn bzkolzjn przprowadzn jdnotk płwającj z jdngo mjca do druggo. Zagadnn to prowadza ę do rozwązana dwóch zadań: okrślna pozcj wtczna właścwgo kuru trowango obktu. Konc dwudztgo wku to okr zbkgo rozwoju atltarnch tmów pozcjonowana. W dob nawgacj atltarnj praktczn każd tatk jt wpoażon w odbornk tmu GS, wkazując wpółrzędn pozcj oraz zlczając przbtą drogę. dnakż oprając ę tlko włączn na nformacj nawgacjnj otrzmwanj z pojdnczch, autonomcznch odbornków, narażam ę na rzko wtąpna znacznch błędów lub trat nformacj. Wnka to z wad tch tmów, jaką jt możlwość tounkowo łatwgo zakłócana ch prac. Spoobm na znaczn zrdukowan tgo rzka jt zantalowan tmu okrślana pozcj wkorztującgo klka nzalżnch źródł nformacj o położnu trowango obktu. Stm tak, chocaż cągl udokonalan, takż wkazują pozcję z okrśloną dokładnoścą, al obarczoną błędm. dną z mtod rdukcj tgo błędu jt zatoowan tmu nawgacjngo, w którm do wznaczna dokładnj pozcj wkorztuj ę dan uzkwan z wlu źródł oraz poddaj j obróbc: ntgracj fltracj w clu dalzgo ogranczna błędów pomarowch. Główn zalt tmu okrślana pozcj wkorztującgo fltrację oraz ntgrację danch nawgacjnch z wlu źródł to: zwękzn nzawodnośc dzałana tmu, zmnjzn błędów pomarów, zapwnn cągłośc prac, zwękzn czętotlwośc uzkwana danch. dnm z możlwch rozwązań jt zatoowan tmu dzałającgo w oparcu o algortm wlonorowj fuzj danch z wkorztanm fltru Kalmana. Algortm zotał zwrfkowan poprzz zamplmntowan go w potac aplkacj Zzt Naukow 13(85) 5
2 otr Borkowk, anuz Magaj, Marcn Mąka dzałającj w cza rzczwtm. rzdtawono wnk kprmntu polgającgo na ntgracj równolgłch pomarów pozcj, pochodzącch z dwóch różnch odbornków GS. Op algortmu Rozważanu poddano dkrtn tm tochatczn z klkoma noram (czujnkam): gdz: (t) R n ( t + 1) Φ + w H + v 1, l,... (1) wktor tanu, m t R wktor pomarów -tgo nora () (1 m n), Φ, H tał macrz o odpowdnch wmarach, w(t), v (t) wktor zakłócń o charaktrtc bałch zumów gauowkch z zrowm wartoścam oczkwanm oraz macrzam kowarancj odpowdno Q R. Fuzję zboru danch l norów wraża ę śrdną ważoną [1]: ~ A1 ˆ 1 + A ˆ A l ˆ l () gdz: A (t) macrz wag, ~ () t wktor fuzj tmat tanu, ˆ tmat wktora tanu. Etmat wktora tanu ˆ dla -tgo podtmu (okrślongo danm norm) uzkuj ę prz zatoowanu fltru Kalmana []: ˆ E Φ ˆ ( t 1\ t 1) H ˆ Φ ( t 1\ t 1) Φ + Q H H H ( t \ t) K H ( t \ t) ˆ + K E [ + R ] 1 K ˆ (3) gdz: ˆ tmata wktora tanu wznaczona bz znajomośc pomarów w chwl t, E (t) wktor nnowacj w chwl t, (t \ t 1) macrz kowarancj błędów fltracj wznaczona bz znajomośc wzmocnna fltru w chwl t, K (t) macrz wzmocnna fltru w chwl t, (t \ t) uaktualnona macrz kowarancj błędów fltracj, ˆ ( t \ t) uaktualnona tmata wktora tanu. Macrz wag wznacza ę z wzoru [3, 4, 5]: l 1 1 A jj j 1 (4) gdz: j (t) macrz krzżowj kowarancj błędów fltracj pomędz -tm, a j-tm podtmm tmu okrślongo równanm (1). Macrz krzżowj kowarancj błędów fltracj wznacza ę z wzoru [4, 5, 6]: j 1 [ Φ + Q] [ ] [ I n K H ] Φ j ( t 1) I K H n j j (5) gdz: I n macrz jdnotkowa o wmarach n n. Zdfnowan za pomocą równań () (5) algortm jt optmaln, gdż mnmalzuj ślad macrz warancj błędu tmatora fuzj [4, 5]. Badana Algortm fuzj danch nawgacjnch zotał zwrfkowan poprzz zamplmntowan go w potac aplkacj dzałającj w cza rzczwtm (onln). Ekprmnt badawcz polgał na ntgracj (fuzj) równolgłch pomarów pozcj, pochodzącch z dwóch różnch nruchomch odbornków GS (prz czm do clów ntgracj pomar jdngo z odbornków GS bł przuwan o znan wktor tranlacj). Wpółrzędn gografczn bł przkztałcan na wpółrzędn kartzjańk [6]. W clu ozacowana (ocn) jakośc tmacj wpółrzędnch pozcj zdfnowano błęd tmacj: ~ t t ~ (6) t () () () oraz błęd pomarow: ( ( 1 l GS (7) gdz: l lczba odbornków GS. GS 6 Scntfc ournal 13(85)
3 ozcjonowan bazując na wlonorowm fltrz Kalmana R. 1. Wpółrzędn kartzjańk ( 3) Fg. 1. Cartan coordnat ( 3), 1, [m], 1, [m] [m] [m] R.. Błęd tmacj błęd pomarow wpółrzędnch kartzjańkch ( 3) Fg.. Etmaton rror and maurmnt rror of Cartan coordnat ( 3) Zzt Naukow 13(85) 7
4 otr Borkowk, anuz Magaj, Marcn Mąka R. 3. Wkaźnk jakośc tmacj wkaźnk jakośc pomarów wpółrzędnch kartzjańkch ( 3) Fg. 3. Etmaton qualt ndcator and Cartan coordnat maurmnt qualt ndcator ( 3) [m] +, [m ], 1, [m ], 1, [m ] R. 4. rajktora ruchu oraz wkaźnk jakośc tmacj pomarów trajktor ruchu ( 3) Fg. 4. Movmnt trajctor and th ndcator of tmaton qualt and of track maurmnt ( 3) 8 Scntfc ournal 13(85)
5 ozcjonowan bazując na wlonorowm fltrz Kalmana +, [m ] R. 5. Wkaźnk jakośc tmacj pomarów trajktor ruchu ( 7) Fg. 5. h ndcator of tmaton qualt and of track maurmnt ( 7) Za wkaźnk jakośc tmacj wpółrzędnch kartzjańkch wbrano krtra kwadratow (czm mnjza wartość wkaźnka, tm lpza jakość tmacj): (8) gdz: lość ckl tmacj. odobn zdfnowano wkaźnk jakośc pomarów wpółrzędnch kartzjańkch: 1 l GS (9) Ocnę jakośc tmacj trajktor ruchu można dokonać, porównując wkaźnk: (1) Na runkach 1 5 przdtawono przkładow wnk przprowadzonch badań. Uzkan wnk badań jdnoznaczn potwrdzają woką jakość tmacj mrzonch gnałów. Warto podkrślć, ż od pwngo cklu ( 3) wartość wkaźnka jakośc tmacj trajktor tablzuj ę, w przcwńtw do wartośc wkaźnków jakośc pomarów (r. 5). Można równż wnokować, ż wękza lczba odbornków GS będz mplkowała dokładnjzą tmację oraz zbzą tablzację wartośc wkaźnka jakośc tmacj trajktor. odumowan Otrzman wnk badań potwrdzają kutczność przdtawongo w artkul algortmu ntgracj danch nawgacjnch. Zaproponowana mtoda ntgracj fltracj danch umożlwa połączn w pojdncz gnał nformacj pozkanch z klku autonomcznch urządzń pomarowch oraz zmnjzn błędu pomaru pozcj trowango obktu. Zapwna takż zwękzn nzawodnośc dzałana tmu poprzz uzkwan danch z wlu norów, co pozwala na lmnację błędnch danch wjścowch powtałch np. wkutk uzkodzna układu pomarowgo. rzdtawon w nnjzm artkul analz ą punktm wjśca do dalzch badań mającch na clu m.n. okrśln wpłwu lośc norów na dokładność okrślana pozcj z wkorztanm zaproponowango algortmu oraz jgo przdatnośc do wznaczana pozcj obktów poruzającch ę. Bblografa 1. SAECZNY A.: AIS and Radar Data Fuon n Martm Navgaton. Matrał Mędznarodowj Konfrncj Eplo-Shp, Zzt Naukow AM, 4, (74), KACZOREK.: ora trowana tmów. WN, Warzawa SAECZNY A., LISA A., MOHAMMAD C.: Fuzja danch nawgacjnch w prztrzn fltru Kalmana. Matrał Mędznarodowj Konfrncj Eplo-Shp, Zzt Naukow AM, 6, 11(83), SUN S.: Mult-nor Optmal Informaton Fuon Kalman Fltr wth Applcaton. Aropac Scnc and chnolog, 4, 8, 1, 4, SUN S., DENG Z.: Mult-nor Optmal Informaton Fuon Kalman Fltr. Automatca, 4, 4, HLIBOWICKI R.: Godzja wżza atronoma godzjna. WN, Warzawa Rcnznt: prof. dr hab. nż. Andrzj Statczn Akadma Morka w Szczcn Zzt Naukow 13(85) 9
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 szczegółowoWsiądź do Ciuchci Wybierz się w podróż z Przedszkolem Ciuchcia
Wybrz sę w podróż z Przdszkolm Cuchca s t u w j n a Z w uśmch dzcka Dla kogo? dla wszystkch gmn dla wszystkch gmn dla dla nwstorów prywatnych nwstorów prywatnych a przd wszystkm dla małych naukowców, sportowców,
Bardziej szczegółowoPienińskich Portali Turystycznych
Ofrta Pńskch Portal Turstczch b s z tu P w z c r st la m uj m C S ku z c t r k www.p.com www.szczawca.com www.czorszt.com facbook.com/p c a h Krótko o Pńskch Portalach Turstczch Pńsk Portal Turstcz został
Bardziej szczegółowoPODSTAWY EKSPLOATACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA m. Jarosława Dąbrowskgo LESŁAW BĘDKOWSKI, TADEUSZ DĄBROWSKI PODSTAWY EKSPLOATACJI CZĘŚĆ PODSTAWY DIAGNOSTYKI TECHNICZNEJ WARSZAWA Skrypt przznaczony jst dla studntów Wydzału
Bardziej szczegółowoZESTAW 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 szczegółowoRachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej
Rachunek różniczkow funkcji jednej zmiennej wkład z MATEMATYKI Budownictwo, studia niestacjonarne sem. I, rok ak. 2008/2009 Katedra Matematki Wdział Informatki Politechnika Białostocka 1 Iloraz różnicow
Bardziej szczegółowoTeoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
Bardziej szczegółowoZasady budowania prognoz ekonometrycznych
Zasad budowania prognoz ekonometrcznch Klasczne założenia teorii predkcji 1. Znajomość modelu kształtowania się zmiennej prognozowanej Znajomość postaci analitcznej wstępującch zależności międz zmiennmi
Bardziej szczegółowoWspółczynnik 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$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI
KASYCZNY ODE REGRESJI INIOWEJ Z WIEOA ZIENNYI NIEZAEŻNYI. gdz: wtor obsrwacj a zmj Y, o wmarach ( macrz obsrwacj a zmch zalżch, o wmarach ( ( wtor paramtrów struturalch (wtor współczów, o wmarach (( wtor
Bardziej szczegółowoL6 - Obwody nieliniowe i optymalizacja obwodów
L6 - Obwody nlnow optymalzacja obwodów. Funkcj optymalzacj Tabla Zstawn najważnjszych funkcj optymalzacyjnych Matlaba [] Nazwa funkcj Rodzaj rozwązywango zadana Matmatyczny ops zadana fmnbnd Mnmalzacja
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoCZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE
CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE Zadane 1. Na podstawe obserwacj dotczącch welkośc powerzchn ekspozcjnej (cecha X w m kw.) oraz welkośc dzennego obrotu punktu sprzedaż płtek
Bardziej szczegółowoprzegrody (W ) Łukasz Nowak, Instytut Budownictwa, Politechnika Wrocławska, e-mail:lukasz.nowak@pwr.wroc.pl 1
1.4. Srawdzn moŝlwośc kondnsacj ary wodnj wwnątrz ścany zwnętrznj dla orawngo oraz dla odwrócongo układu warstw. Oblczn zawlgocna wysychana wlgoc. Srawdzn wykonujmy na odstaw skrytu Matrały do ćwczń z
Bardziej szczegółowoTemat: Wyznaczanie odległości ogniskowej i powiększenia cienkich soczewek.
Ćwiczni Nr 0 Tmat: Wznaczani odlgłości ognikowj i owiękznia cinkich oczwk. I. LITERTUR:. D. Hallida, R. Rnick, Fizka t. II, PWN, Warzawa.. J.R. Mr-rndt. Wtę do otki, PWN, Warzawa 977.. Ćwicznia laboratorjn
Bardziej szczegółowo25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx
5. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU 5.1. Pojęcia wstępne. Klasfikacja równań i rozwiązań Rozróżniam dwa zasadnicze tp równań różniczkowch: równania różniczkowe zwczajne i równania różniczkowe cząstkowe.
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE METODY GRAFÓW WIĄZAŃ DO MODELOWANIA PRACY ZESPOŁU PRĄDOTWÓRCZEGO W SIŁOWNI OKRĘTOWEJ
Chybowski L. Grzbiniak R. Matuszak Z. Maritim Acadmy zczcin Poland ZATOOWANIE METODY GRAFÓW WIĄZAŃ DO MODELOWANIA PRACY ZEPOŁU PRĄDOTWÓRCZEGO W IŁOWNI OKRĘTOWEJ ummary: Papr prsnts issus of application
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoINSTYTUT LABORATORIUM ZAKŁAD TEORII KONSTRUKCJ Z TEORII MECHANIZMÓW I MASZYN MANIPULATORÓW MECHANIZMÓW I MASZYN
INSTYTUT KONSTRUKCJ MASZYN NR ĆW.: LABORATORIUM Z TEORII MECHANIZMÓW I MASZYN ZAKŁAD TEORII MECHANIZMÓW I MANIPULATORÓW TEMAT: Analza knematczna mechanzmów metodam numercznm. WPROWADZENIE Do wznaczana
Bardziej szczegółowoPORÓWNANIE TEMPERATUR W HALI ZWIERZĄT WYZNACZONYCH NA PODSTAWIE BILANSU CIEPŁA OBLICZONEGO RÓśNYMI METODAMI
InŜynra Rolncza 6/005 Tadusz Głusk Katdra Mloracj Budownctwa Rolnczgo Akadma Rolncza w Lubln PORÓWNANIE TEMPERATUR W HALI ZWIERZĄT WYZNACZONYCH NA PODSTAWIE BILANSU CIEPŁA OBLICZONEGO RÓśNYMI METODAMI
Bardziej szczegółowoRACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU
Mędznarodowa Norma Ocen Nepewnośc Pomaru(Gude to Epresson of Uncertant n Measurements - Mędznarodowa Organzacja Normalzacjna ISO) RACHUNEK NIEPEWNOŚCI http://phscs.nst./gov/uncertant POMIARU Wrażane Nepewnośc
Bardziej szczegółowoProblem częstotliwości drgań własnych w wirujących układach mechanicznych pojazdów szynowych
prof. dr hab. nż. Stansław Dżuła Poltchnka Krakowska Problm częstotlwośc drań własnych w wruących układach mchancznych poazdów szynowych Na przykładz wruąco koła kolowo przdstawono wynk oblczń numrycznych
Bardziej szczegółowoBlok 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 szczegółowoPRÓBNY 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 szczegółowox 1 x 2 x 3 x n w 1 w 2 Σ w 3 w n x 1 x 2 x 1 XOR x (x A, y A ) y A x A
Sieci neuronowe model konekcjonistczn Plan wkładu Perceptron - przpomnienie Uczenie nienadzorowane Sieci Hopfielda Perceptron w 3 Σ w n A Liniowo separowaln problem klasfikacji ( A, A ) Problem XOR 0 0
Bardziej szczegółowoANALIZA OBWODÓW DLA PRZEBIEGÓW SINUSOIDALNYCH METODĄ LICZB ZESPOLONYCH
ANAZA OBWODÓW DA PZBGÓW SNUSODANYH MTODĄ ZB ZSPOONYH. Wprowadzn. Wprowadź fnkcję zspoloną znnj rzczwstj (czas) o następjącj postac: F( t) F F j t j jt t+ Fnkcj tj przporządkj na płaszczźn zspolonj wktor
Bardziej szczegółowoWikiWS For Business Sharks
WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace
Bardziej szczegółowoW podróży Elżbieta Dzikowska Miasto na siedmiu wzgórzach. Ekologia Ciemność, widzę ciemność! Rosyjska przygoda. Miłosz Brzeziński Psychołaskotki
SSN 1897-970X ltoad 2011/11 (51) W odróż Elżbta Dzkowka Mato na dmu wzgórzach NTERCTY Rojka rzgoda Pchologa Młoz Brzzńk Pchołakotk Ekologa Cmność, wdzę cmność! Zmowa odróz do Kazmrza Dolngo Projkt jt wółfnanowan
Bardziej szczegółowoProblem 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 szczegółowoAutomatyzacja Procesów Przemysłowych
Automatyzacja Procsów Przmysłowych Tmat: Układ rgulacji zamknięto-otwarty Zspół: Kirunk i grupa: Data: Mikuś Marcin Mizra Marcin Łochowski Radosław Politowski Dariusz Szymański Zbigniw Piwowarski Przmysław
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie 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 szczegółowoWPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty
74 LIDIA LUTY ROCZNIKI NAUKOWE EKONOMII ROLNICTWA I ROZWOJU OBSZARÓW WIEJSKICH, T. 11, z. 1, 214 WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO Lda Lut Katedra Statstk Matematcznej
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW PRZYGOTOWANY PRZEZ SERWIS WWW.ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY 6 KWIETNIA 0 CZAS PRACY: 70 MINUT Zadania zamknięte ZADANIE ( PKT.) Liczbę 5 7 zaokr aglam do liczb,6.
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. Różniczkowanie. Wykład nr 6. dr hab. Piotr Fronczak
Mtod numrczn Wład nr 6 Różnczowan dr ab. Potr Froncza Różnczowan numrczn Wzor różnczowana numrczngo znajdują zastosowan wtd, gd trzba wznaczć pocodn odpowdngo rzędu uncj, tóra orślona jst tablcą lub ma
Bardziej szczegółowoń ę ń ę ń ę ń ę ę ę ę ę ź ń ź Ś ę Ł ń ę ę ń ę ń ę ę ę ę ę ę ź ę ę Ż ę ŚĆ ę Ż ń ń ę ń ę ę ę ę ę ź ę ę Ś Ś Ś Ś ź ę ń ę ę Ź ń Ś Ś ę ń ę ę ę ę ę ź ń ŚĆ Ś ń ń ń Ą ń ę ę ŚĆ ę Ż ę ń ę ę ę ę ę ź ń Ś Ś ź Ś Ł ę
Bardziej szczegółowox y x y y 2 1-1
Mtod komputrow : wrzsiń 5 Zadani. Obliczć u(.5) stosując intrpolację kwadratową Lagrang a dla danch z tabli. i i 5 u( i )..5. 5. 7. Zadani.Dlapunktów =, =, =obliczćfunkcjębazowąintrpolacjihrmitah, ().
Bardziej szczegółowoJózef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta
Józef Beluch Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe płw wag współrzędch a wk trasformacj Helmerta . zór a trasformację współrzędch sposobem Helmerta: = c + b = d + a + a b () 2 2. Dwa modele wzaczea parametrów
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej
Politchnika Białotocka Wydział Elktryczny Katdra Tlkomunikacji i Aparatury Elktronicznj Intrukcja do pracowni pcjalitycznj Tmat ćwicznia: Dokładność ciągłych i dykrtnych układów rgulacji Numr ćwicznia:
Bardziej szczegółowo= oraz = ; Przykładowe zadania EGZAMINACYJNE z przedmiotu PODSTAWY AUTOMATYKI. Transmitancja operatorowa
Przkładowe zadania EGZAMINACYJNE z przedmiotu PODSTAWY AUTOMATYKI Tranmitancja operatorowa. Dla przedtawionego układu a) Podać równanie różniczkujące opiujące układ Y ( b) Wznacz tranmitancję operatorową
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
Bardziej szczegółowoZADANIE 1 Poniżej znajduje się fragment wykresu funkcji y = f (x). ZADANIE 2 Na podstawie podanego wykresu funkcji f
IMIE I NAZWISKO ZADANIE Poniżej znajduje się fragment wkresu funkcji = f (). -7 -- - - 6 7 Dorsuj brakujac a część wkresu wiedzac, że dziedzina funkcji f jest przedział,, a wkres jest smetrczn względem
Bardziej szczegółowoMETODY 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- Jeśli dany papier charakteryzuje się wskaźnikiem beta równym 1, to premia za ryzyko tego papieru wartościowego równa się wartości premii rynkowej.
Śrdni waŝony koszt kapitału (WACC) Spółki mogą korzystać z wilu dostępnych na rynku źródł finansowania: akcj zwykł, kapitał uprzywiljowany, krdyty bankow, obligacj, obligacj zaminn itd. W warunkach polskich
Bardziej szczegółowo12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej
1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1.1. FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH Funkcją dwóch zmiennch określoną w zbiorze D R nazwam przporządkowanie każdej parze liczb () D dokładnie jednej liczb rzeczwistej z. Piszem prz tm
Bardziej szczegółowoEGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2012/2013
EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 01/01 CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA MATEMATYKA ROZWIĄZANIA ZADAŃ I SCHEMATY PUNKTOWANIA GM-M7-1 KWIECIEŃ 01 Liczba punktów za zadania zamknięte i otwarte: 9 Zadania
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW PRZYGOTOWANY PRZEZ SERWIS WWW.ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY MARCA 0 CZAS PRACY: 70 MINUT Zadania zamknięte ZADANIE ( PKT.) Stężenie roztworu poczatkowo wzrosło
Bardziej szczegółowogdzie E jest energią całkowitą cząstki. Postać równania Schrödingera dla stanu stacjonarnego Wprowadźmy do lewej i prawej strony równania Schrödingera
San sacjonarny cząsk San sacjonarny - San, w kórym ( r, ) ( r ), gęsość prawdopodobńswa znalzna cząsk cząsk w danym obszarz przsrzn n zalży od czasu. San sacjonarny js charakrysyczny dla sacjonarngo pola
Bardziej szczegółowo± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości
Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość
Bardziej szczegółowo.<=->./?-> 0 A " #($" $' $ "./ F / % 6789 G HIJKLMNO 2 #$ ab]^[ #$ P 6 c_`ab b ]^FG&H+ IJ K LMNO P$QR SU^I T T+ UV? cwxky N ` ]^ Z[\]^ _
F / % 6789 G HIJKLMNO 2 #$ ab]^[ #$ P 6 c_`ab b ]^FG&H+ IJ K LMNO P$QR SU^I T T+ UV? cwxky N ` ]^ Z[\]^ _` a/r c9 bc ) &HSU]^ IJ S P. ) # P IJ c _`ab]^ ]^ +c T N _`ab]^ \(c a cg QRS _`ab ]^ + ^I )T U/
Bardziej szczegółowoProgramowanie 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( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2. r s. ( i. REGRESJA (jedna zmienna) e s = + Y b b X. x x x n x. cov( (kowariancja) = (współczynnik korelacji) = +
REGRESJA jda zma + prota rgrj zmj wzgldm. przlo wartoc paramtrów trukturalch cov r waga: a c cov kowaracja d r cov wpółczk korlacj Waracja rztowa. Nch gdz + wtd czl ozacza rd tadardow odchl od protj rgrj.
Bardziej szczegółowoWykaz podręczników w klasach I III w roku szkolnym 2013/2014
1 wczesnoszkolna I a Bł Odkrywam siebie. Ja i moja szkoła podręcznik z ćwiczeniami (10 części), zadania domowe (10 części), zeszyty do kaligrafii (2 części), Elementarz małego informatyka podręcznik z
Bardziej szczegółowo( ) σ v. Adam Bodnar: Wytrzymałość Materiałów. Analiza płaskiego stanu naprężenia.
Adam Bdnar: Wtrzmałść Materiałów Analiza płaskieg stanu naprężenia 5 ANALIZA PŁASKIEGO STANU NAPRĘŻENIA 5 Naprężenia na dwlnej płaszczźnie Jak pamiętam płaski stan naprężenia w punkcie cechuje t że wektr
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoE2. BADANIE OBWODÓW PRĄDU PRZEMIENNEGO
E. BADANE OBWODÓW PĄDU PZEMENNEGO ks opracowały: Jadwga Szydłowska Bożna Janowska-Dmoch Badać będzmy charakrysyk obwodów zawrających różn układy lmnów akch jak: opornk, cwka kondnsaor, połączonych z sobą
Bardziej szczegółowoRealizacja funkcji przełączających
Realizacja funkcji przełączającch. Wprowadzenie teoretczne.. Podstawowe funkcje logiczne Funkcja logiczna NOT AND OR Zapis = x x = = x NAND NOR.2. Metoda minimalizacji funkcji metodą tablic Karnaugha Metoda
Bardziej szczegółowoPrognozowanie- wiadomoci wstpne
Progozowa- wadomoc wtp Progozowa to racjoal woowa o zdarzach zach a podtaw zdarz zach. Clm progoz jt dotarcz otwch formacj potrzch do podjmowaa dczj. Progoz a mulacj. Progoza co dz w momc t Smulacja co
Bardziej szczegółowoMATURA 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 szczegółowoZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Fuzja danych nawigacyjnych w przestrzeni filtru Kalmana
ISSN 733-867 ZESZ NAUKOWE NR (83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZNARODOWA KONFERENCJA NAUKOWO-ECHNICZNA E X L O - S H I 6 Andrzej Stteczny, Andrzej Lsj, Chfn Mohmmd Fzj dnych nwgcyjnych w przestrzen
Bardziej szczegółowoMotto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.
Motto Cz to nie zabawne, że ci sami ludzie, którz śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogod oraz ekonomistów? (K. Throop III) 1 Specfika szeregów czasowch Modele szeregów czasowch są alternatwą
Bardziej szczegółowof 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 szczegółowoWSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH
Metrologa Wspomagana Komputerowo - Zegrze, 9-22 05.997 WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH dr nż. Jan Ryszard Jask, dr nż. Elgusz Pawłowsk POLITECHNIKA lubelska
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR 1. Czas pracy 150 minut
Miejsce na naklejkę z kodem szkoł OKE ŁÓDŹ CKE MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY MARZEC ROK 008 PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR Czas prac 0 minut Instrukcja dla zdającego. Sprawdź, cz arkusz egzaminacjn zawiera
Bardziej szczegółowotermodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi
fzka statstczna stan makroskopow układ - skończon obszar przestrzenn (w szczególnośc zolowan) termodnamka fenomenologczna p, VT V, teora knetczno-molekularna termodnamka statstczna n(v) stan makroskopow
Bardziej szczegółowoPomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym
. Rodzaj poiaru.. Poiar bezpośredni (prost) W przpadku poiaru pojednczej wielkości przrząde wskalowan w jej jednostkach wartość niedokładności ± określa graniczn błąd przrządu analogowego lub cfrowego
Bardziej szczegółowoInstrukcja dodawania reklamy
Istrukja dodawaa rklam b s tu P w r st la m uj m C S ku t r k www.p.om www.sawa.om www.orst.om fabook.om/p a h Krok 1 Rjstraja owgo użtkowka la m uj m 1. Whodm a jd trh portal, klkam a lk dodaj rklamę
Bardziej szczegółowoMetody prognozowania: Jakość prognoz Wprowadzenie (1) 6. Oszacowanie przypuszczalnej trafności prognozy
Metod prognozowania: Jakość prognoz Dr inż. Sebastian Skoczpiec ver. 03.2012 Wprowadzenie (1) 1. Sformułowanie zadania prognostcznego: 2. Określenie przesłanek prognostcznch: 3. Zebranie danch 4. Określenie
Bardziej szczegółowoEGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2011/2012
Centralna Komisja Egzaminacjna EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2011/2012 CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA MATEMATYKA ODPOWIEDZI I PROPOZYCJE OCENIANIA PRZYKŁADOWEGO ZESTAWU ZADAŃ PAŹDZIERNIK 2011 Zadania
Bardziej szczegółowoWykład 6. Klasyczny model regresji liniowej
Wkład 6 Klacz modl rgrj lowj Rgrja I rodzaju pokazuj jak zmają ę warukow wartośc oczkwa zmj zalżj w zalżośc od wartośc zmj zalżj. E X m Obraz gomtrcz tj fukcj to krzwa rgrj I rodzaju czl zbór puktów płazczz,
Bardziej szczegółowoPostać Jordana macierzy
Rodiał 8 Postać Jordana macier 8.1. Macier Jordana Niech F = R lub F = C. Macier J r () F r r postaci 1. 1... J r () =..........,.... 1 gdie F, nawam klatką Jordana stopnia r. Ocwiście J 1 () = [. Definicja
Bardziej szczegółowoWygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych
Wgładzanie meodą średnich ruchomch w procesach sałch Cel ćwiczenia. Przgoowanie procedur Średniej Ruchomej (dla ruchomego okna danch); 2. apisanie procedur do obliczenia sandardowego błędu esmacji;. Wizualizacja
Bardziej szczegółowoOdczyt kodów felg samochodowych w procesie produkcyjnym
Odczyt odów felg samochodowych w procese producyjnym Jace Dunaj Przemysłowy Instytut Automaty Pomarów PIAP Streszczene: W artyule przedstawono sposób realzacj odczytu odów felg samochodowych. Opracowane
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych. Materiał ilustracyjny do przedmiotu. (Cz. 2)
Poltchnka Wrocławska nstytut Maszyn, Napędów Pomarów Elktrycznych Matrał lustracyjny do przdmotu EEKTOTEHNKA (z. ) Prowadzący: Dr nż. Potr Zlńsk (-9, A0 p.408, tl. 30-3 9) Wrocław 004/5 PĄD ZMENNY Klasyfkacja
Bardziej szczegółowoMetoda Elementów Skończonych w Modelowaniu Układów Mechatronicznych. Układy prętowe (Scilab)
Mtoda Elmntów Skończonych w Modlowaniu Układów Mchatronicznych Układy prętow (Scilab) str.1 I. MES 1D układy prętow. Podstawow informacj Istotą mtody lmntów skończonych jst sposób aproksymacji cząstkowych
Bardziej szczegółowoStreszczenie referatu. Analiza własności silnika indukcyjnego synchronizowanego ( LS-PMSM ) metodą polową.
Streszczene referatu Analza własnośc slnka ndukcjnego snchronzowanego ( LS-PMSM ) metodą polową. Wkonal studenc z koła naukowego Magnesk : Marcn Bajek Tomasz Bąk Opekun : dr hab. nż. Wesław Jażdżńsk, prof.
Bardziej szczegółowoWektory. 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 szczegółowo4. Schematy blokowe; algebra schematów blokowych
57. Schemat bloowe; algebra chematów bloowch W ażdm złożonm ładzie atomati można wodrębnić wpółpracjące ze obą element protze, tórch właściwości ą znane i formłowane np. w potaci tranmitancji operatorowej.
Bardziej szczegółowoZałożenia prognostyczne WPF
Załącznik nr 3 do Uchwał o Wieloletniej Prognozie Finansowej Założenia prognostczne WPF Wieloletnia Prognoza Finansowa opiera się na długoterminowej prognozie nadwżki operacjnej, która obrazują zdolność
Bardziej szczegółowok m b m Drgania tłumionet β ω0 k m Drgania mechaniczne tłumione i wymuszone Przypadki szczególne
Wyład II Drgana chanczn łuon wyuzon równana ruchu w obcnośc łuna wyuzna oraz ch rozwązana logaryczny drn łuna rzonan chanczny jgo przyłady wzro apludy drgań wyuzonych wahadła przężon aarofy Drgana łuon
Bardziej szczegółowoDIAGNOSTYKA WYMIENNIKÓW CIEPŁA Z UWIARYGODNIENIEM WYNIKÓW POMIARÓW EKPLOATACYJNYCH
RYNEK CIEŁA 03 DIANOSYKA YMIENNIKÓ CIEŁA Z UIARYODNIENIEM YNIKÓ OMIARÓ EKLOAACYJNYCH Autorzy: rof. dr hab. nż. Henryk Rusnowsk Dr nż. Adam Mlejsk Mgr nż. Marcn ls Nałęczów, 6-8 paźdzernka 03 SĘ Elementam
Bardziej szczegółowoZAUTOMATYZOWANE STANOWISKO NAWIGACJI RADAROWEJ
ZESZYY NAUKOWE AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ ROK LII NR 2 (85) 20 Krzysztof Czaplewsk Akadema Marynark Wojennej S ł awomr Ś werczyń sk Centralna Skł adnca Marynark Wojennej ZAUOMAYZOWANE SANOWISKO NAWIGACJI
Bardziej szczegółowodr inż. Dariusz ŚWIERCZYŃSKI e-mail: swierczd@isep.pw.edu.pl dr inż. Marcin ŻELECHOWSKI e-mail: zelechom @isep.pw.edu.pl
Dariuz ŚWIERCZYŃSKI Marcin ŻELECHOWSKI 621.313.8.016.1-52 621.313.333.016.1-52 UNIWERSALNA STRUKTURA BEZPOŚREDNIEGO STEROWANIA MOMENTEM I STRUMIENIEM DLA SILNIKÓW SYNCHRONICZNYCH O MAGNESACH TRWAŁYCH ORAZ
Bardziej szczegółowoż Ę ń Ś ó ź ó ń Ę ó ó ź ó Ń ó ó ż ż ó ż ń ó ć ń ź ó ó ó Ę Ę ó ź ó ó Ł Ł Ą Ś ó ń ó ń ó Ł Ł ó ó ó ń Ś Ń ń ń ó ó Ś ó ć ó Ą Ą ń ć ć ó ż ó ć Ł ó ń ó ó ż ó ó ć ż ż Ą ż ń ó Śó ó ó ó ć ć ć ń ó ć Ś ć ó ó ż ó ó
Bardziej szczegółowoV JURAJSKI TURNIEJ MATEMATYCZNY DLA UCZNIÓW GIMNAZJUM FINAŁ 14 maja 2005 r.
V JURAJSKI TURNIEJ MATEMATYCZNY DLA UCZNIÓW GIMNAZJUM FINAŁ 4 maja 005 r. Przecztaj uważnie poniższą instrukcję: Test składa się z dwóch części. Pierwsza część zawiera 0 zadań wielokrotnego wboru. Tlko
Bardziej szczegółowoEkstrema funkcji dwóch zmiennych
Wkład z matematki inżnierskiej Ekstrema funkcji dwóch zmiennch JJ, IMiF UTP 18 JJ (JJ, IMiF UTP) EKSTREMA 18 1 / 47 Ekstrema lokalne DEFINICJA. Załóżm, że funkcja f (, ) jest określona w pewnm otoczeniu
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoI. Wymagania/ograniczenia obiektowe. II. Struktura układu sterowania
Projkt kład trowania = trktraparamtr I. Wmagania/ogranicznia obiktow cl: założnia projktow poób: opi tchnologiczn, warnki tchniczn II. Strktra kład trowania cl: wbór trktr kład i tp rglatora poób: widzadoświadczni
Bardziej szczegółowodr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia
dr Mchł Koopczńsk Ekoom mtemtcz ćwcze. Ltertur obowązkow Eml Pek red. Podstw ekoom mtemtczej. Mterł do ćwczeń MD r 5 AE Pozń.. Ltertur uzupełjąc Eml Pek Ekoom mtemtcz AE Pozń. Alph C. Chg Podstw ekoom
Bardziej szczegółowoĄ ź ń Ś Ź ń Ę Ś ź Ę ń ć ć ż ż ż ż ć ń Ę Ż ń ż ć ć Ł Ż Ż ćń Ą ć ć Ą Ż Ź Ą ż Ż ż Ą Ą Ę ń ć ć ń ń Ę ń ź ń Ż ż ć ń Ż ż ć Ż ń ż Ą ć ć Ą Ż Ą Ż Ł ź Ą ń Ź ń Ę ż Ń Ę Ń ż ć ż Ń ń ń Ę Ę ż Ź Ż ć Ą Ż ń ń Ż ć ż Ż ń
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa z geometrią analityczną. WYKŁAD 11. PRZEKSZTAŁCENIE LINIOWE WARTOŚCI I WEKTORY WŁASNE Przekształcenie liniowe
lgbr liio gomtrią litcą / WYKŁD. PRZEKSZTŁCENIE LINIOWE WRTOŚCI I WEKTORY WŁSNE Prkstłci liio Diicj Prporądkoi ktorom R ktoró k R, : jst prkstłcim liiom td i tlko td gd: k k k k c c c c c Postć prkstłci
Bardziej szczegółowoSYNTEZA PRZEKSZTAŁTNIKOWEGO UKŁADU STEROWANIA AUTONOMICZNYM GENERATOREM INDUKCYJNYM. CZĘŚĆ II BADANIA SYMULACYJNE
Prace Naukowe Insttutu Maszn, Napędów i Pomiarów Elektrcznch Nr 66 Politechniki Wrocławskiej Nr 66 Studia i Materiał Nr 32 212 Błażej JAKUBOWSKI*, Krzsztof PIEŃKOWSKI* autonomiczn generator indukcjn, sterowanie
Bardziej szczegółowoRodzaje ryzyka zwi zane z inwestowaniem w polskie obligacje trzyletnie
Dr Joanna Olbr Mgr El bieta Majewska Insttut Matematki Uniwerstet w Bia mstoku Rodzaje rzka zwi zane z inwestowaniem w polskie obligacje trzletnie. Wst p Inwestowanie w skarbowe papier warto ciowe jest
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 4-5
ozwiązwanie beek prostch i przegubowch wznaczanie reakcji i wkresów sił przekrojowch - Obciążenie beki mogą stanowić sił skupione, moment skupione oraz obciążenia ciągłe q rs... s.. rzed przstąpieniem
Bardziej szczegółowoĘ ć ń ż ć Ń ń ż ć ć ń ż ć ń ź ń Ę Ń ń ń ż ć ż ć ć Ń ż ć ń ć ż ń ż ć ć Ń ż ć Ń ż Ń Ń Ń ż ż Ń ż ż Ń ń ź Ń ń Ń ń ń Ą ń ń ź ń Ń Ń ć Ę ż Ń ż ć ć ć Ę ńż ń Ą ć ć Ę ż ż ć ż ć Ń ż Ń ż Ń ż ż ń ć ń Ń ń Ę ż Ł Ń ż
Bardziej szczegółowoĄ Ż Ł ś ż ńż ż ż ś ź ź ć ź ś ń ż ć ź ź ź ż ź ś ź ń ź Ę ż ź ź ź ż ż ś ń ż ż ś ż ź ż ź źń ż ż ż ź ś ś ż ś ż ż Ż Ł ń ż ś ż ń ź ź ż żń ść ż ż ń ń ń ń ń ż ś ź ż ń ż ś ń ż ć ż ś ż ż ć ń ż ż ź ż ć ż ż ś ż ż ć
Bardziej szczegółowo