Proces decyzyjny: 1. 6IRUPXáXMMDVQRSUREOHPGHF\]\MQ\ 2. :\OLF]ZV]\VWNLHPR*OLZHdecyzje. 3. =LGHQW\ILNXMZV]\VWNLHPR*OLZHstany natury.
|
|
- Janina Orzechowska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Proces decyzyny: 1. 6IRUPXáXMMDVQRSUREOHPGHF\]\MQ\ 2. :\OLF]ZV]\VWNLHPR*OLZHdecyze. 3. =LGHQW\ILNXMZV]\VWNLHPR*OLZHstany natury. 4. 2NUHOZ\SáDW GODZV]\VWNLFKPR*OLZ\FKV\WXDFML ( tzn. kombnac decyza / stan natury ). 5. Wyberz stosowny model matematyczny problemu decyzynego. 6. =DVWRVXMZ\EUDQ\PRGHOLSRGHMPLMGHF\]M
2 =ELyUPR*OLZ\FKGHF\]MLDNFMLDOWHUQDW\Z A = { 2 a1, a, } =ELyUVWDQyZQDWXU\]ELyUVWDQyZZLDWD]HZQWU]QHJR Θ = { 2 θ1, θ, } :\SáDWDNRU]\ü w = w(, θ ) a 7DEOLFDZ\SáDWPDFLHU]Z\SáDW θ θ 1 2 θm a1 w11 w12 w 1 m a2 w21 w22 w 2 m an wn 1 n2 w wnm
3 3U]\NáDG John 7KRPSVRQ]DVWDQDZLDVLF]\]EXGRZDüQRZ IDEU\N 5R]ZD*DWU]\PR*OLZRFL 1. ]EXGRZDüGX* IDEU\N 2. ]EXGRZDüPDá IDEU\N 3. QLHEXGRZDüQRZHMIDEU\NL Pan 7KRPSVRQ]LGHQW\ILNRZDáGZDPR*OLZHVWDQ\QDWXU\ 1. NRU]\VWQHZDUXQNLQDU\QNXEG]LHSRS\WQDQRZHWRZDU\ 2. nekorzystne warunk na rynku (brak popytu). Pan 7KRPSVRQRV]DFRZDáHZHQWXDOQHNRU]\FLZ\SáDW\ RGSRZLDGDMFHUy*Q\PPR*OLZ\PV\WXDFMRP korzystne ($) nekorzystne ($) GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0
4 6WUDWDPR*OLZRFL Przy danym stane natury θ VWUDWDPR*OLZRFL]ZL]DQD]GHF\]M a RNUHORQDMHVWSU]H]Uy*QLF PLG]\PDNV\PDOQ PR*OLZ Z\SáDW GOD WHJRVWDQXQDWXU\DZ\SáDW decyz a. w RGSRZLDGDMF -temu stanow natury Ogólne: s = ( max w ) w. k k 3U]\NáDG 7DEOLFDVWUDWPR*OLZRFL korzystne ($) nekorzystne ($) GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk
5 Decyza ak domnue GHF\]M a (est ne gorsza od a MH*HOL w( a, θ) w( a, θ) GODND*GHJRθ Θ. k Decyza ak FLOHGRPLQXMH GHF\]M oraz a (est lepsza od a MH*HOL w( a, θ) w( a, θ) GODND*GHJRθ Θ k w( a, θ') > w( a, θ') dla pewnego θ' Θ. k Decyza ak est UyZQRZD*QD decyz a MH*HOL w( a, θ) = w( a, θ) GODND*GHJRθ Θ. k Decyza ak GRPLQXMFD est dopuszczalna MH*HOL QLH LVWQLHMH GHF\]MD FLOH M Decyza ak GRPLQXMFD est nedopuszczalna MH*HOL LVWQLHMH GHF\]MD FLOH M
6 3U]\NáDG θ θ 1 2 θ3 θ4 a a a a a a Decyza a2 FLOH GRPLQXMH GHF\]M a6 D ZLF GHF\]MD a6 est nedopuszczalna. a 1, a 2, a 3, a 4, a5 V GRSXV]F]DOQH
7 3RGHMPRZDQLHGHF\]MLZZDUXQNDFKSHZQRFL Θ = { θ 0 } Decyza optymalna = decyza, które odpowada PDNV\PDOQDZ\SáDWD 3U]\NáDG korzystne ($) GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 6WGGHF\]MDRSW\PDOQD]EXGRZDüGX* IDEU\N
8 Podemowane decyz w warunkach ryzyka 3RGHMPXMFHPX GHF\]MH ]QDQ\ MHVW UR]NáDG SUDZGRSRGRELHVWZD Z\VWSLHQLDSRV]F]HJyOQ\FKVWDQyZQDWXU\5R]NáDGWHQPR*HPLHü Uy*Q JHQH] PR*HZ\QLNDü]WHRUHW\F]Q\FK]DáR*H PR*H E\ü UR]NáDGHP HPSLU\F]Q\P REVHUZRZDQ\P Z SU]HV]áRFL PR*HZ\QLNDü]VXELHNW\ZQHMRFHQ\SRGHMPXMFHJRGHF\]M FR GRV]DQV\Z\VWSLHQLDSRV]F]HJyOQ\FKVWDQyZQDWXU\ Krytera wyboru decyz optymalne: PDNV\PDOL]DFMDRF]HNLZDQHMZ\SáDW\ PLQLPDOL]DFMDRF]HNLZDQHMVWUDW\PR*OLZRFL
9 3RGHMPRZDQLHGHF\]MLZZDUXQNDFKQLHSHZQRFL 3RGHMPXMF\ GHF\]M QLH G\VSRQXMH *DGQ\PL LQIRUPDFMDPL RSUDZGRSRGRELHVWZLHUHDOL]DFMLSRV]F]HJyOQ\FKVWDQyZQDWXU\ Krytera wyboru decyz optymalne: kryterum maksymaksowe (Maxmax) kryterum maksymnowe (Maxmn) kryterum Laplace'a kryterum Hurwcza kryterum Savage'a (mnmaksowe, Mnmax).
10 Kryterum maksymaksowe (Maxmax) Decyza optymalna = decyza, które odpowada PDNV\PDOQDZ\SáDWD d = arg max(max w Max max ) ( kryterum skrane optymstyczne ) 3U]\NáDG korzystne ($) nekorzystne ($) max GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0 0
11 Kryterum maksymnowe (Maxmn) Decyza optymalna = decyza, które odpowada PDNV\PDOQD]PLQLPDOQ\FKZ\SáDW d = arg max(mn w Max mn ) 3U]\NáDG korzystne ($) nekorzystne ($) mn GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0 0
12 Kryterum Laplace'a =DáR*HQLHZV]\VWNLHVWDQ\QDWXU\V MHGQDNRZRSUDZGRSRGREQH Decyza optymalna = decyza, które odpowada PDNV\PDOQDRF]HNLZDQDZ\SáDWD d L = arg max( 1 m m = 1 w ) 3U]\NáDG korzystne ($) nekorzystne ($) UHGQLD GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0 0
13 Kryterum Hurwcza =DáR*HQLH SRGHMPXMF\ GHF\]M RNUHOD ZDUWRü SHZQHJR ZVSyáF]\QQLNDα MHJRVWRSLH RSW\PL]PXJG]LH α [0,1]. Ocena Hurwcza decyz a : H ( a ) = α (max w ) + (1 α) (mn w ) Decyza optymalna = decyza, które odpowada maksymalna ocena Hurwcza d = arg max H ( a H ) 3U]\NáDG GODZVSyáF]\QQLNDα = 0. 8): korzystne ($) nekorzystne ($) H GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0 0
14 Kryterum Savage'a (Mnmax) Decyza optymalna = decyza, które odpowada mnmalna z maksymalnych VWUDWPR*OLZRFL d = arg mn(max s Mn max ) 3U]\NáDG korzystne ($) nekorzystne ($) max GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk
15 .U\WHULXPRF]HNLZDQHMZ\SáDW\ =DáR*HQLH]QDQ\MHVWUR]NáDGSUDZGRSRGRELHVWZDZ\VWSLHQLD poszczególnych stanów natury, tzn. dla zboru stanów natury Θ = θ,, θ } znamy P = p,, p }, gdze p { 1 m { 1 m = θ ), p = 1, 0 p 1 dla = 1,, m. P( m = 1 2F]HNLZDQDZ\SáDWDRGSRZLDGDMFDGHF\]ML value): a (expected monetary EMV ( a ) = m = 1 w p Decyza optymalna = decyza, które odpowada PDNV\PDOQDRF]HNLZDQDZ\SáDWD d = arg max EMV ( a EMV )
16 3U]\NáDG =Dáy*P\*HSUDZGRSRGRELHVWZRGX*HJRSRS\WXNRU]\VWQHZDUXQNL Z\QRVLQDWRPLDVWSUDZGRSRGRELHVWZRZ\VWSLHQLD nekorzystnych warunków wynos 0.4. korzystne ($) nekorzystne ($) EMV GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk 0 0 0
17 .U\WHULXPRF]HNLZDQHMVWDUW\PR*OLZRFL =DáR*HQLH]QDQ\MHVWUR]NáDGSUDZGRSRGRELHVWZDZ\VWSLHQLD poszczególnych stanów natury. 2F]HNLZDQDVWUDWDPR*OLZRFLRGSRZLDGDMFDGHF\]ML opportunty loss): a (expected EOL( a ) = m = 1 s p Decyza optymalna = decyza, które odpowada mnmalna oczekwana strata PR*OLZRFL 3U]\NáDG d = arg mn EOL( a EOL ) korzystne ($) nekorzystne ($) EOL GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk
18 3U]\NáDG =Dáy*P\*HSUDZGRSRGRELHVWZRGX*HJRSRS\WXNRU]\VWQHZDUXQNL wynos p, gdze p [0,1] QDWRPLDVWSUDZGRSRGRELHVWZR Z\VWSLHQLDQLHNRU]\VWQ\FKZDUXQNyZZ\QRVL1 p. korzystne nekorzystne EMV GX* IDEU\N p PDá IDEU\N p fabryk Zatem P p < Decyza optymalna IDEU\NL < p < 0.62 PDá IDEU\N p > 0.62 GX* IDEU\N
19 2F]HNLZDQDZ\SáDWD SU]\Z\NRU]\VWDQLXGRVNRQDáHMLQIRUPDFML (expected value wth perfect nformaton) EVwPI = m = 1 (max w k k ) p Interpretaca: EVwPI UHGQLDZ\SáDWDNWyUHMPR*QDVL VSRG]LHZDü JG\E\ ]DZV]HSU]HGSRGMFLHP GHF\]ML Z\VWSRZDáDSHZQRüFR GR Z\VWSLHQLDNRQNUHWQHJRVWDQXQDWXU\ 2F]HNLZDQDZDUWRüGRVNRQDáHMLQIRUPDFML (expected value of perfect nformaton) EVPI = EVwPI max EMV ( a ) Interpretaca: EVPI PDNV\PDOQD NZRWD MDN GHF\]M RSáDFDVL Z\GDüDE\X]\VNDüGRVNRQDá LQIRUPDFM SRGHMPXMFHPX
20 3U]\NáDG =Dáy*P\*HSUDZGRSRGRELHVWZRGX*HJRSRS\WXNRU]\VWQHZDUXQNL Z\QRVLQDWRPLDVWSUDZGRSRGRELHVWZRZ\VWSLHQLD nekorzystnych warunków wynos 0.4. korzystne ($) nekorzystne ($) EMV GX* IDEU\N PDá IDEU\N fabryk WG a zatem EVwPI = = EVPI = =
Proces decyzyjny: 1. Sformułuj jasno problem decyzyjny. 2. Wylicz wszystkie możliwe decyzje. 3. Zidentyfikuj wszystkie możliwe stany natury.
Proces decyzyny: 1. Sformułu sno problem decyzyny. 2. Wylcz wszyste możlwe decyze. 3. Zdentyfu wszyste możlwe stny ntury. 4. Oreśl wypłtę dl wszystch możlwych sytuc, ( tzn. ombnc decyz / stn ntury ). 5.
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH
Ćwczene nr 1 Statystyczne metody wspomagana decyzj Teora decyzj statystycznych WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Problem decyzyjny decyzja pocągająca za sobą korzyść lub stratę. Proces decyzyjny
Bardziej szczegółowoEVPI - maksymalna kwota, jaka podejmujacemu decyzje oplaca sie wydac, aby uzyskac doskonala informacje
Saysyczne wspomagane decyz 00-07-09 Oczekwana warosc doskonale nformac EVPI = EVwPI max EMV ( a ) EVPI - maksymalna kwoa, aka podemuacemu decyze oplaca se wydac, aby uzyskac doskonala nformace Podemowane
Bardziej szczegółowoBADANIA 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 szczegółowon liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach
Problem decyzyny cel różne sposoby dzałana (decyze) warunk ogranczaące (determnuą zbór decyz dopuszczalnych) kryterum wyboru: umożlwa porównane efektywnośc różnych decyz dopuszczalnych z punktu wdzena
Bardziej szczegółowo1.1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja
A. Kaspersk, M. Kule BO- Analza decyz, drzewa decyzyne, elementy teor ger1 ANALIZA DECYZJI(AD) 1.1 Analza decyz- tablca decyzyna, klasyfkaca problemów W celu formalzac klasyfkac problemów decyzynych wprowadzmy
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 szczegółowoo partnerstwie publiczno-prywatnym.
SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ V KADENCJA Warszawa, dnia 20 czerwca 2005 r. Druk nr 984 0$56=$à(. 6(-08 RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Pan Longin PASTUSIAK 0$56=$à(. 6(1$78 RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ =JRGQLH
Bardziej szczegółowoPodstawowym założeniem teorii gier jest racjonalne działanie wszystkich podmiotów decyzyjnych (graczy).
Fdr Gra to dowolna sytuacja konflktowa, gracz natomast to dowolny jej uczestnk każda strona wybera pewną strategę postępowana, po czym zależne od strateg własnej oraz nnych uczestnków każdy gracz otrzymuje
Bardziej szczegółowoPattern Classification
attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter
Bardziej szczegółowoWielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki
Welokategoralne systemy uząe sę h zastosowane w bonformatye Rafał Grodzk Welokategoralny system uząy sę (multlabel learnng system) Zbór danyh weśowyh: d X = R Zbór klas (kategor): { 2 } =...Q Zbór uząy:
Bardziej szczegółowoRÓWNOWAGA 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 szczegółowo3URMHNWRZDQLHVFKHPDWyZ UHODF\MQ\FKED]GDQ\FK± 1RUPDOL]DFMD. =E\V]NR.UyOLNRZVNL ,QVW\WXW,QIRUPDW\NL3ROLWHFKQLNL3R]QDVNLHM 3R]QDXO3LRWURZR
3URMHNWRZDQLHVFKHPDWyZ UHODF\MQ\FKED]GDQ\FK± 1RUPDOL]DFMD =E\V]NR.UyOLNRZVNL,QVW\WXW,QIRUPDW\NL3ROLWHFKQLNL3R]QDVNLHM 3R]QDXO3LRWURZR HPDLO=E\V]NR.UyOLNRZVNL#FVSXWSR]QDSO 1LHZáDFLZH]DSURMHNWRZDQLHVFKHPDWyZ
Bardziej szczegółowo6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego
6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego Analiza wrażliwości est studium analizy wpływu zmian wartości różnych parametrów modelu PL na rozwiązanie optymalne. Na optymalne
Bardziej szczegółowo(Dantzig G. B. (1963))
(Dantzig G.. (1963)) Uniwersalna metoda numeryczna dla rozwiązywania zadań PL. Ideą metody est uporządkowany przegląd skończone ilości rozwiązań bazowych układu ograniczeń, które możemy utożsamiać, w przypadku
Bardziej szczegółowoQuantile hedging. czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję. Michał Krawiec, Piotr Piestrzyński
czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję Michał Krawiec Piotr Piestrzyński Koło Naukowe Probabilistyki i Statystyki Matematycznej Uniwersytet Wrocławski Niedziela, 19 kwietnia 2015 Przykład (opis problemu)
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA
BADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA Egzamin pisemny 8.4.7 piątek, salae-6, godz. 8:-9:3 OBECNOŚĆ OBOWIĄZKOWA!!! Układ egzaminu. TEST z teorii: minut (test wielostronnego wyboru; próg 75%). ZADANIA:
Bardziej szczegółowoPrzedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 2
Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka Zajęcia 2 Reguły podejmowania decyzji w warunkach niepewności Wybór spośród A1, A2,, Am alternatyw (decyzji dopuszczalnych, opcji, działań), gdzie relatywna użyteczność
Bardziej szczegółowoCele i zadania gospodarki leśnej na tle struktury Państwowego Gospodarstwa Leśnego Lasy Państwowe
Cele i zadania gospodarki leśnej na tle struktury Państwowego Gospodarstwa Leśnego Lasy Państwowe Dr inŝ. Marian Pigan Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych Spis treści 1. Pojęcie ryzyka 2. Źródła i kategorie
Bardziej szczegółowoZapis stenograficzny (1537) 188. posiedzenie.rplvml3rolw\nl6sráhf]qhml=gurzld w dniu 30 listopada 2004 r.
ISSN 1643-2851 SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Zapis stenograficzny (1537) 188. posiedzenie.rplvml3rolw\nl6sráhf]qhml=gurzld w dniu 30 listopada 2004 r. V kadencja 3RU]GHN REUDG,QIRUPDFMD QD WHPDW SUREOHPX
Bardziej szczegółowoProblemy oceny alternatyw w warunkach niepewności
Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności Statystyczne metody oceny alternatyw Rozpatrzmy sytuacje, w których decyzja pociąga za sobą korzyść lub stratę Tę sytuację nazywać będziemy problemem decyzyjnym,
Bardziej szczegółowo,1)<1,(56.,(%$=<'$1<&+'/$0$à<&+35=('6, %,2567: ENGINEERING DATA BASES FOR SMALL ENTERPRISES
53 M>D J. Wróbel Institute of Machine Design Fundamentals, Warsaw University of Technology, Poland,1)
Bardziej szczegółowoOgólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008
Przemysław Klusik Instytut Matematyczny, Uniwersytet Wrocławski Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008 (UWr) Zagadnienia Aktuarialne -
Bardziej szczegółowo1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja problemów
A. Kaspersk, M. Kule BO- Analza decyz, drzewa decyzyne, elementy teor ger1 1 Analza decyz- tablca decyzyna, klasyfkaca problemów W celu formalzac klasyfkac problemów decyzynych wprowadzmy tzw tablcę decyzyną.
Bardziej szczegółowoModele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
Bardziej szczegółowoRyzyko. Ekonomika i organizacja produkcji. Materiały do zajęć z EiOP - L. Wicki Niebezpieczeństwo. Hazard. Zarządzanie ryzykiem
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego Katedra Ekonomiki i Organizacji Przedsiębiorstw Ekonomika i organizacja produkcji Ryzyko Zarządzanie ryzykiem Dr inż. Ludwik Wicki Pojęcia występujące w ubezpieczeniowej
Bardziej szczegółowoWYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 13 i 14 - Statystyka bayesowska
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 13 i 14 - Statystyka bayesowska Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 13 i 14 1 / 15 MODEL BAYESOWSKI, przykład wstępny Statystyka
Bardziej szczegółowoSENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ V KADENCJA. Warszawa, dnia 21 kwietnia 2004 r. SPRAWOZDANIE. (wraz z zestawieniem wniosków)
SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ V KADENCJA Warszawa, dnia 21 kwietnia 2004 r. Druk nr 685 Z SPRAWOZDANIE KOMISJI 32/,7
Bardziej szczegółowoliniowym w przeciwnym przypadku mówimy o programowaniu nieliniowym.
=DGDQLHSROHJDMFHQDSRV]XNLZDQLXPDNV\PDOQHMOXEPLQLPDOQHMZDUWRFLIXQNFMLZLHOX ]PLHQQ\FKSU]\MHGQRF]HVQ\PVSHáQLHQLXSHZQHMLORFLQDáR*RQ\FKZDUXQNyZ UyZQDOXE QLHUyZQRFLQRVLQD]Z]DGDQLDRSW\PDOL]DF\MQHJROXE]DGDQLDSURJUDPRZDQLD
Bardziej szczegółowo2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Bardziej szczegółowoPoszukiwanie optymalnego wyrównania harmonogramu zatrudnienia metodą analityczną
Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Szkoła Główna Gospodarstwa Wieskiego, Warszawa, ul. Nowoursynowska 159 e-mail: mieczyslaw_polonski@sggw.pl Poszukiwanie optymalnego wyrównania
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD stycznia 2010
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 14 18 stycznia 2010 Model statystyczny ROZKŁAD DWUMIANOWY ( ) {0, 1,, n}, {P θ, θ (0, 1)}, n ustalone P θ {K = k} = ( ) n θ k (1 θ) n k, k k = 0, 1,, n Geneza: Rozkład Bernoulliego
Bardziej szczegółowoKWIT WYWOZOWY/PODWOZOWY (KW)
KWIT WYWOZOWY/PODWOZOWY (KW).ZLW Z\ZR]RZ\SRGZR]RZ\ MHVW GRNXPHQWHP VWDQRZLF\P SRGVWDZ SU]HPLHV]F]HQLD Z\URELRQ\FKLRGHEUDQ\FKPDWHULDáyZGU]HZQ\FKSU]\X*\FLXNRQQ\FKLPHFKDQLF]Q\FKURGNyw WUDQVSRUWRZ\FKDSRSRGSLVDQLXSU]H]RGELRUFVWDQRZLGRZyGGRVWDZ\RNUHORQHMZQLPPDV\
Bardziej szczegółowoANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych
Bardziej szczegółowo) 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 szczegółowoMikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 5 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Uogólnone modele lnowe Uogólnone modele lnowe (ang. Generalzed Lnear Models GLM) Różną sę od standardowego MNK na dwa sposoby: Rozkład zmennej objaśnanej
Bardziej szczegółowoPiotr 7U\EDáD. Leasing 3RUDGQLN3U]HGVLELRU \
Piotr 7U\EDáD Leasing 3RUDGQLN3U]HGVLELRU \ Autor Piotr 7U\EDáD Redakcja i korekta Ewa Skrzypkowska Copyright by 3ROVND $JHQFMD 5R]ZRMX 3U]HGVLELRUF]RFL Projekt serii Tadeusz Korobkow 3URMHNW RNáDGNL Andrzej
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław
Bardziej szczegółowoQUASI- KLASYCZNA ANALIZA DECYZJI ZŁOŻONYCH
QUASI- KLASYCZNA ANALIZA DECYZJI ZŁOŻONYCH Mace WOLNY Wydzał Organzac Zarządzana Poltechnka Śląska ul. Roosevelta 26-28,41-800 Zabrze mal: mwolny@polsl.glwce.pl Streszczene. Artykuł prezentue koncepcę
Bardziej szczegółowo1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Bardziej szczegółowo7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera
Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoUMOWA NR RAP/130/2010
UMOWA NR RAP/130/2010 Zawarta w dniu.. 2010 r ZH:URFáDZLXSRPLG]\ 8QLZHUV\WHWHP3U]\URGQLF]\PZH:URFáDZLX 50-:URFáDZul. C. K. Norwida 25/27 NIP: 896 000 53 54, Regon: 000001867 reprezentowanym przez: mgr
Bardziej szczegółowoŚwiętochłowice, dn r. WYKONAWCY
Śwętochłowce, dn. 20.05.2016 r. WYKONAWCY Dzałając na podstawe art. 92 ust. 1 Ustawy z dna 29 styczna 2004 r. Prawo Zamóweń Publcznych (Dz. U. z 2015 r., poz. 2164 j.t.) Zespół Opek Zdrowotnej w Śwętochłowcach
Bardziej szczegółowoZarządzanie 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 szczegółowo1. PARAMETRY TECHNICZNE WAG NAJAZDOWYCH.
.ZLHFLH 2 1. PARAMETRY TECHNICZNE WAG NAJAZDOWYCH. Typ wagi 2EFL*HQLH maksymalne Max [kg] WPT/4N 400H WPT/4N 800H WPT/4N 1500H 400 800 1500 2EFL*HQLH PLQLPDOQH Min [kg] 4 10 10 'RNáDGQRü RGF]\WX d [g]
Bardziej szczegółowoOptymalizacja struktury produkcji na przykładzie kopalni
1) Dr hab inż.; Wydział Górnictwa i Geoinżynierii, AGH University of Science and Technology, Kraków, Mickiewicza 30, 30-059, Poland; tel.: 48 12 617 21 00, email: t-zak@agh.edu.pl 2) Dr inż.; Wydział Górnictwa
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowoMUMIO Lab 6 (składki, kontrakt stop-loss)
MUMIO Lab 6 (składki, kontrakt stop-loss) 1. (6p.) Niech X oznacza ryzyko (zmienn a losow a o własności P (X 0) = 1), a H( ) niech oznacza formułȩ kalkulacji składki (przyporz adkowuj ac a każdemu ryzyku
Bardziej szczegółowoMIRAGRID GX110/30 PES
MIRAGRID GX110/30 EN ISO 10319 [kn/m] 116,00 30,00 s - 5,80-5,00 MIRAGRID GX140/140 (9.1) EN ISO 10319 [kn/m] 145,00 145,00 EN ISO 10319 [%] 10,00 10,00 s - 7,00-7,00 g +/- 2,10 +/- 2,10 MIRAGRID GX160/30
Bardziej szczegółowoI. Pochodna i różniczka funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja pochodnej funkcji i jej interpretacja fizyczna. Istnienie pochodnej funkcji.
I. Pochodna i różniczka funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja pochodnej funkcji i jej interpretacja fizyczna. Istnienie pochodnej funkcji. Niech x 0 R i niech f będzie funkcją określoną przynajmniej na
Bardziej szczegółowoMetody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Ćwiczenia lista zadań nr 3 Metody estymacji. Estymator największej wiarygodności Zad. 1 Pojawianie się spamu opisane jest zmienną losową y o rozkładzie zero-jedynkowym
Bardziej szczegółowoWykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I
Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za
Bardziej szczegółowo= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału
5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B
Bardziej szczegółowoIrena Zubel..V]WDáWRZDQLHVWUXNWXUSU]HVWU]HQQ\FK w krzemie PHWRGWUDZLHQLDDQL]RWURSRZHJR GR]DVWRVRZDZPLNURHOHNWUonice
Irena Zubel.V]WDáWRZDQLHVWUXNWXUSU]HVWU]HQQ\FK w krzemie PHWRGWUDZLHQLDDQL]RWURSRZHJR GR]DVWRVRZDZPLNURHOHNWUonice Oficyna Wydawnicza Politechniki WURFáDZVNLHM WURFáDZ 2004 Recenzenci Keshra Sangwal Jerzy
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowoIntegracja technik eksploracji danych ]V\VWHPHP]DU]G]DQLDED]GDQ\FK QDSU]\NáDG]LH2UDFOHi Data Mining
Integracja technik eksploracji danych ]V\VWHPHP]DU]G]DQLDED]GDQ\FK QDSU]\NáDG]LH2UDFOHi Data Mining 0LNRáDM0RU]\ Marek Wojciechowski Instytut Informatyki PP Eksploracja danych 2GNU\ZDQLHZ]RUFyZZGX*\FK
Bardziej szczegółowo1. 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 szczegółowoWstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak
Wstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak 1 Wprowadzenie. Zmienne losowe Podczas kursu interesować nas będzie wnioskowanie o rozpatrywanym zjawisku. Poprzez wnioskowanie rozumiemy
Bardziej szczegółowoRachunek Różniczkowy
Rachunek Różniczkowy Sąsiedztwo punktu Liczby rzeczywiste będziemy teraz nazywać również punktami. Dla ustalonego punktu x 0 i promienia r > 0 zbiór S(x 0, r) = (x 0 r, x 0 ) (x 0, x 0 + r) nazywamy sąsiedztwem
Bardziej szczegółowodla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.
Zadanie. Dla dowolnej zmiennej losowej X o wartości oczekiwanej μ, wariancji momencie centralnym μ k rzędu k zachodzą nierówności (typu Czebyszewa): ( X μ k Pr > μ + t σ ) 0. k k t σ *
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny
Bardziej szczegółowoTeoria preferencji i jej alternatywy
Dariusz Zawisza Instytut Matematyki UJ 10 maj 2012 Racjonalność Racjonalny decydent: rzetelnie pozyskuje informacje i właściwie je interpretuje - decydent zna możliwe konsekwencje swoich decyzji, na podstawie
Bardziej szczegółowoTEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą
TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą Przypomnienie Gry w postaci macierzowej i ekstensywnej Gry o sumie zerowej i gry o sumie niezerowej Kryterium dominacji
Bardziej szczegółowoOpis systemu. BillNet S.A. 1
Opis systemu BillNet S.A. 1 6SLVWUHFL 1. OPIS SYSTEMU BILLNET...3 1.1 U)
Bardziej szczegółowoSterowanie optymalne
Sterowanie optymalne Sterowanie Procesami Ciągłymi 2017 Optymalizacja statyczna funkcji Funkcja celu/kryterialna/kosztów Ograniczenie Q(x) min x x = arg min Q(x) x x X, gdzie X zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Bardziej szczegółowoMetody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium JAVA Zadanie nr 2 Rozpoznawanie liter autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak Cel zadania Celem zadania jest zapoznanie się z problemem klasyfikacji
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe metoda sympleks
Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2012 1 / 12
Bardziej szczegółowoZAWIADOMIENIE O WYBORZE NAJKORZYSTNIEJSZEJ OFERTY
Śwdnk, 24 wrześna 2012 r. Sąd Rejonowy Lubln Wschód w Lublne z sedzbą w Śwdnku ul. Kard. S. Wyszyńskego 18 21-040 Śwdnk sprawa: LWZP-2401-14-65/12 ZAWIADOMIENIE O WYBORZE NAJKORZYSTNIEJSZEJ OFERTY Dotyczy:
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Dlaczego wzrost gospodarczy? Model wzrostu Harroda-Domara.
Plan wykładu Dlaczego wzrost gospodarczy? Model wzrostu Harroda-Domara. Model wzrostu Solowa. Krytyka podejścia klasycznego wstęp do endogenicznych podstaw wzrostu gospodarczego. Potrzeba analizy wzrostu
Bardziej szczegółowoWybór optymalnej technologii produkcji
ZARZĄDZANIE PRODUCJĄ I UŁUGAMI Ćwiczenie Wybór optymalne technologii produkci Jak wybrać nakorzystnieszy sposób produkci? posoby działalności pecyfika różnych przedsięwzięć gospodarczych umożliwia m.in.
Bardziej szczegółowoZarządzanie produkcją i usługami
Wyższa zkła Oficerska Wsk Lądwych ierunek: Zarządzanie Zarządzanie prdukcą i usługami Ćwiczenia audytryne Dr inż. Plitechnika Wrcławska Wydział Infrmatyki i Zarządzania Instytut Organizaci i Zarządzania
Bardziej szczegółowoŃ Ż Ó Ó Ó Ż Ę Ó Ś Ó Ę Ś Ś Ó ż Ó Ó Ż Ś Ś Ó Ó Ś Ś Ś Ó Ść Ó ż Ść Ę Ó Ń Ś Ó Ś Ó Ż Ż Ż ć Ż Ó Ó Ż Ś Ó Ś ć Ń ć Ó Ó Ś ż Ś Ż Ż Ść Ó Ś ż ćż ć Ó Ż Ś Ć Ó Ż Ó Ó Ż Ś Ó Ó Ś Ó ż Ó Ż Ź Ś ż Ń Ó Ó Ś ż Ś Ó Ó Ś ż Ś Ś Ś Ć Ż
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W JEDNOETAPOWYM PROCESIE PODEJMOWANIA DECYZJI PRZEZ JEDNEGO DECYDENTA
Mrosław Klawk ZSTOSOWNIE ZIORÓW ROZMYTYCH W JEDNOETPOWYM PROCESIE PODEJMOWNI DECYZJI PRZEZ JEDNEGO DECYDENT Wstęp Podemowane odpowednch decyz est zależnone od stopna wedzy decydenta o stanach natry oraz
Bardziej szczegółowoZapis stenograficzny (1653) 27. posiedzenie Komisji Spraw Unii Europejskiej w dniu 25 lutego 2005 r.
ISSN 1643-2851 SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Zapis stenograficzny (1653) 27. posiedzenie Komisji Spraw Unii Europejskiej w dniu 25 lutego 2005 r. V kadencja Zapis stenograficzny jest tekstem nieautoryzowanym.
Bardziej szczegółowoUbezpieczenia majątkowe
Funkcje użyteczności a składki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instytut Nauk Ekonomicznych i Społecznych 2016/2017 Funkcja użyteczności Niech ω wielkość majątku decydenta wyrażona w j.p., u (ω) stopień
Bardziej szczegółowoEstymatory regresji rangowej oparte na metodzie LASSO
Estymatory regresji rangowej oparte na metodzie LASSO Wojciech Rejchel UMK Toruń Wisła 2013 Z = (X, Y ), Z = (X, Y ) - niezależne wektory losowe o tym samym rozkładzie P X, X X R m, Y, Y R Z = (X, Y ),
Bardziej szczegółowoaij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II
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
Bardziej szczegółowoMetody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Ćwiczenia lista zadań nr 2 autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak Metody estymacji Zad. 1 Pojawianie się spamu opisane jest zmienną losową x o rozkładzie dwupunktowym
Bardziej szczegółowoOpinia o senackim projekcie ustawy o zmianie ustawy. (druk senacki nr 805)
Prof. dr hab. Marek Szewczyk :\G]LDá 3UDZD L $GPLQLVWUDFML Uniwersytetu im. Adama Mickiewicz w Poznaniu Opinie i Ekspertyzy nr 19 OE 19/2004 Opinia o senackim projekcie ustawy o zmianie ustawy o gospodarce
Bardziej szczegółowoZapis stenograficzny (1532) 187. posiedzenie.rplvml3rolw\nl6sráhf]qhml=gurzld w dniu 25 listopada 2004 r.
ISSN 1643-2851 SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Zapis stenograficzny (1532) 187. posiedzenie.rplvml3rolw\nl6sráhf]qhml=gurzld w dniu 25 listopada 2004 r. V kadencja 3RU]GHN REUDG 1. Rozpatrzenie ustawy
Bardziej szczegółowoALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ
ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ Zalety: nie wprowadzają żadnych ograniczeń na sformułowanie problemu optymalizacyjnego. Funkcja celu może być wielowartościowa i nieciągła, obszar
Bardziej szczegółowoWSPOMAGANIE PODEJMOWANIA DECYZJI W FIRMIE PRODUKUJ CEJ OPROGRAMOWANIE Z UWZGL DNIENIEM INFORMACJI NIEPEWNEJ
WSPOMAGANIE PODEJMOWANIA DECYZJI W FIMIE PODUKUJ CEJ OPOGAMOWANIE Z UWZGL DNIENIEM INFOMACJI NIEPEWNEJ JOANNA BANA SZYMON KOZIOŁ Zachodnopomorsk Unwersytet echnologczny w Szczecne Streszczene W artykule
Bardziej szczegółowo&]HVáDZ'RPDVNL 8QLZHUV\WHW àyg]nl. Zastosowanie testów serii znaków w statystycznej kontroli procesu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE,,, JyOQRSROVNLH HPLQDULXP DXNRZH ZU]HQLD Z RUXQLX.DWHGUD (NRQRPHWULL L WDW\VW\NL QLZHUV\WHW 0LNRãDMD.RSHUQLND Z RUXQLX &]HVáDZRPDVNL QLZHUV\WHW àyg]nl Zastosowanie testów
Bardziej szczegółowoJan Bień. Modelowanie obiektów mostowych w procesie ich eksploatacji
Jan Bień Modelowanie obiektów mostowych w procesie ich eksploatacji Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej Wrocław 2002 63,675(&, 1. SYSTEMOWE WSPOMAGANIE EKSPLOATACJI OBIEKTÓW MOSTOWYCH... 7 1.1.
Bardziej szczegółowo-]\NPRGHORZDQLDGDQ\FK80/ {ewag@ipipan.waw.pl, ewag@pjwstk.waw.pl} Ewa Stemposz. Instytut Podstaw Informatyki PAN
-]\NPRGHORZDQLDGDQ\FK80/ Ewa Stemposz {ewag@ipipan.waw.pl, ewag@pjwstk.waw.pl} Instytut Podstaw Informatyki PAN Polsko--DSRVND:\*V]D6]NRáD7HFKQLN.RPSXWHURZ\FK Zagadnienia Krótka charakterystyka UML Diagramy
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoDefinicja problemu programowania matematycznego
Definicja problemu programowania matematycznego minimalizacja lub maksymalizacja funkcji min (max) f(x) gdzie: x 1 x R n x 2, czyli: x = [ ] x n przy ograniczeniach (w skrócie: p.o.) p.o. g i (x) = b i
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA OBSŁUGI I INSTALOWANIA ZMYWARKI DO NACZYŃ MODEL: STX2C
INSTRUKCJA OBSŁUGI I INSTALOWANIA ZMYWARKI DO NACZYŃ MODEL: STX2C Wyłączny Przedstawiciel na Polskę: DOM BANCO Sp. z o.o., al. Krakowska 5, 05-090 Raszyn k/warszawy Tel.: 0 22 720 11 99, fax: 0 22 720
Bardziej szczegółowoSpis treœci WSTÊP... 3 KLUCZ ODPOWIEDZI... 138 BIBLIOGRAFIA... 210
Spis treœci WSTÊP... 3 I. 8NáDG NU*HQLD L XNáDG RGSRUQRFLRZ\ F]áRZLHND poziom podstawowy... 9 II. 8NáDG NU*HQLD L XNáDG RGSRUQRFLRZ\ F]áRZLeka poziom rozszerzony... 14 III. 8NáDG QHUZRZ\ F]áRZLHND poziom
Bardziej szczegółowoStochastyczne zagadnienie rozdziału z dyskretnym rozkładem popytu
Stochastyczne zagadnienie rozdziału z dyskretnym rozkładem popytu Marcin Anholcer Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 19 marca 2013, Ustroń Marcin Anholcer Stochastyczne zagadnienie rozdziału 1/ 15 1 Zagadnienie
Bardziej szczegółowoZapis stenograficzny (1530) 162. posiedzenie.rplvml6dpru]gx7hu\wruldoqhjr i AdmiQLVWUDFML3DVWZRZHM w dniu 25 listopada 2004 r.
ISSN 1643-2851 SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Zapis stenograficzny (1530) 162. posiedzenie.rplvml6dpru]gx7hu\wruldoqhjr i AdmiQLVWUDFML3DVWZRZHM w dniu 25 listopada 2004 r. V kadencja 3RU]GHN REUDG 5R]SDWU]HQLH
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE UKŁADÓW MECHANICZNYCH Z NIEPEWNYMI PARAMETRAMI
Smlaca Andrze POWNUK Katedra Mecan Teoretczne Wdzał Bdownctwa Poltecna Śląsa w Glwcac MODELOWANIE UKŁADÓW MECHANICZNYCH Z NIEPEWNYMI PARAMETRAMI Streszczene. Wszste parametr ładów mecancznc są znane z
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna i algebra liniowa Pochodna funkcji
Analiza matematyczna i algebra liniowa Pochodna funkcji Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje:
Bardziej szczegółowoŚ Ę Ś Ą Ł Ę Ę Ę Ą ć Ę Ę ź ź Ń Ń Ę Ń Ń ź ź Ą ć Ą ć Ę Ą Ń Ń Ą Ę Ę ć Ą Ę ź Ą ć ć Ęć ć Ń ć ć ć ć ć Ś ć Ą ć ć ć Ń Ę Ś Ę Ę Ę ć Ę ć ć Ł ć Ń Ń Ęć Ę ź ć Ą Ę ź ć Ę Ę ź Ę Ą Ę Ą ć ź ź Ę ź Ę Ń ć ź ć ź Ę Ń Ę Ł Ę Ę ć
Bardziej szczegółowomaj 2014 Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I
Poltechnka Gdańska Wydzał Oceanotechnk Okrętownctwa St. II stop., sem. I Podstawy teor optymalzac Wykład 11 M. H. Ghaem ma 2014 Podstawy teor optymalzac Oceanotechnka, II stop., sem. I 85 Optymalzaca welokryteralna
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
Bardziej szczegółowo