Wstęp do filogenetyki molekularnej. Krzysztof Turowski
|
|
- Szczepan Czajka
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wstęp do filogenetyki molekulanej Kzysztof Tuowski
2 Co to jest filogeneza? Filogeneza (z g. filos gatunek, ód i genesis pochodzenie) to doga ozwoju odowego, pochodzenie i zmiany ewolucyjne gupy oganizmów, zwykle gatunków Temin wpowadzony pzez Ensta Haeckela w 1866 oku Filogenetyka ma na celu ustalenie elacji pokewieństwa gatunków, zaówno istniejących, jak i wymałych Infomacje mogą zostać pzedstawione w postaci «dzewa genealogicznego» zwanego dzewem filogenetycznym
3 Dzewo filogenezy jako stuktua danych Dzewo filogenetyczne T można ozumieć jako stuktuę danych o pewnych szczególnych własnościach: Posiada wyóżniony zbió L(T) (mocy n) zbió gatunków żyjących obecnie Każdy liść ma pzypoządkowaną unikalną etykietę na ogół jest to liczba ze zbiou {1, 2,..., n} albo nazwa: «ododendon», «świeząb» itp. Wyóżniane szczególne odziny dzew: Ze względu na wyóżniony kozeń: nieukozenione, ukozenione Ze względu na ilość ozgałęzień: binane Najbadziej natualną epezentacją dzew filogenetycznych jest gaf T = (V, E) Dzewo nie zawiea z eguły wiezchołków wewnętznych stopnia 2, gdyż nie niosą one żadnych infomacji Zbió liści dzewa T jest ówny L(T)
4 Dzewa nieukozenione opis Dzewo nieukozenione możemy opisać w postaci gafu: Wiezchołki wewnętzne V(T)\L(T) to wspólni pzodkowie Możliwy jest ównież opis zbioami: Rozbicie zbiou L dowolna paa {A, B} spełniająca waunki: A L, B L, A B =, A B = L Rozbicie jest tywialne, gdy A = 1 Rozbicia {A, B} {C, D} dla zbiou L są zgodne, gdy dokładnie jeden zbió spośód: A C, A D, B C, B D jest pusty Rodzina zgodnych ozbić δ(t) dla dzewa T o liściach L zawiea wszystkie ozbicia powstałe pzez usunięcie pewnej kawędzi z T Okazuje się, że zgodna odzina ozbić δ zawieająca wszystkie ozbicia tywialne {v, L \ {v}} dla v L jednoznacznie okeśla topologię nieukozenionego dzewa T, któe spełnia δ(t) = δ Bez uwzględnienia wiezchołków stopnia 2
5 Dzewa nieukozenione pzykład Dzewo T: Rodzina zgodnych ozbić δ(t): Od kawędzi a: {1}, {2, 3, 4, 5, 6} 1 a d f Od kawędzi b: {2}, {1, 3, 4, 5, 6} Od kawędzi c: {3}, {1, 2, 4, 5, 6} b c e g h Od kawędzi d: {1, 2, 3}, {4, 5, 6} Od kawędzi e: {4}, {1, 2, 3, 5, 6} Od kawędzi f: {1, 2, 3, 4}, {5, 6} Od kawędzi g: {5}, {1, 2, 3, 4, 6} Od kawędzi h: {6}, {1, 2, 3, 4, 5} Oba powyższe opisy są ównoważne i pzejścia między nimi można dokonać w czasie liniowym usunięcie ozbicia (nietywialnego) = ściągnięcie kawędzi (wewnętznej) dodanie ozbicia (nietywialnego, zgodnego) = ozdzielenie wiezchołka (wewnętznego) na dwa połączone kawędzią
6 Dzewa ukozenione opis Kozeń wyóżniony wiezchołek wewnętzny, pzedstawiający najstaszego pzodka gupy Dzewo ukozenione ównież możemy opisać: Za pomocą gafu Za pomocą zbioów W gafie pzedstawiającym dzewo ukozenione można zoientować wszystkie kawędzie od kozenia w kieunku liści Klaste zbió liści A L(T) będących potomkami wiezchołka w dzewie T (waz z nim samym) Klaste A jest tywialny jeśli A = 1 lub A = L(T) Klasty A, B są zgodne, jeśli A B, B A lub A B = Zgodny zbió klastów δ(t) odpowiadających wszystkim wiezchołkom dzewa T okeśla jednoznacznie jego topologię
7 Dzewa ukozenione pzykład Dzewo T: Zbió klastów δ(t): Od wiezchołka : {1, 2, 3, 4, 5, 6} a b Od wiezchołka a: {1, 2, 3} 1 Od wiezchołka b: {5, 6} Od wiezchołka 1: {1} Od wiezchołka 2: {2} Od wiezchołka 3: {3} itd. I te opisy są ównoważne, ównież między nimi można dokonać pzejścia w czasie liniowym usunięcie klasta (nietywialnego) = ściągnięcie kawędzi (wewnętznej) dodanie klasta (nietywialnego, zgodnego) = ozdzielenie wiezchołka wewnętznego na dwa, połączone kawędzią
8 Równoważność dzew Dzewa filogenetyczne T 1 i T 2 są ównoważne, gdy: Gafy odpowiadające T 1 i T 2 są izomoficzne Izomofizm zachowuje etykiety pzypoządkowane liściom (tj. odwzoowuje liść z T 1 o etykiecie 1 w liść z T 2 o etykiecie 1 itd.) Dla dzew ukozenionych: izomofizm zachowuje odwzoowanie kozenia 1 w kozeń T 1 T 1 T T 3 T T 1 i T 2 są ównoważne, gdy mają ówne odziny ozbić/klastów
9 Dzewa binane Niosą najwięcej infomacji o pzebiegu ewolucji W dzewie binanym ukozenionym: deg() = 2 (outdeg() = 2) Dla dowolnego wiezchołka wewnętznego v zachodzi deg(v) = 3 (indeg(v) = 1 i outdeg(v) = 2) Dzewo binane ukozenione o n liściach ma: n 1 wiezchołków wewnętznych 2n 2 kawędzi W dzewie binanym nieukozenionym każdy wiezchołek wewnętzny ma stopień 3 Dzewo binane nieukozenione o n liściach ma: n 2 wiezchołków wewnętznych 2n 3 kawędzi
10 Dzewa binane c.d. Pytanie: Ile istnieje óżnych (tj. nieównoważnych) dzew binanych o n liściach? Każde dzewo binane ukozenione o n liściach odpowiada dokładnie jednemu dzewu binanemu nieukozenionemu o n + 1 liściach Wystaczy do kozenia dołączyć nowy liść
11 Dzewa binane c.d. Każde dzewo binane nieukozenione o n liściach odpowiada 2n 3 dzewom binanym ukozenionym o n liściach Umieszczając kozeń na dowolnie wybanej kawędzi dzewa otzymujemy dzewo ukozenione
12 Tempo wzostu Oznaczenia: U(n) liczba ukozenionych dzew binanych o n liściach N(n) liczba nieukozenionych dzew binanych o n liściach Spełnione ówności: N(n + 1) = U(n) U(n) = (2n 3)N(n) Waunek początkowy: U(2) = 1 Rozwiązując tak postawiony układ otzymujemy, że: N(n) = (2n 5)!! = (2n 5) U(n) = (2n 3)!! = (2n 3) Liczba dzew ośnie supewykładniczo waz ze wzostem n: Dla n = 10: N(n) 2 mln Dla n = 20: N(n) 2.2 x 10 20
13 Dzewa nieukozenione i ukozenione poównanie Dzewa nieukozenione: Gaf nieskieowany lub odzina zgodnych ozbić d(t) Dzewo binane o n liściach ma 2n 2 wiezchołków Istnieje (2n 5)!! óżnych dzew binanych o n liściach Dzewa ukozenione: Gaf skieowany lub odzina klastów d(t) Wyóżniony wiezchołek kozenia : wspólny pzodek i infomacja o zależnościach czasowych Dzewo binane o n liściach ma 2n 1 wiezchołków Istnieje (2n 3)!! óżnych dzew binanych o n liściach
14 Cechy filogenetyczne Dane źódłowe: Cechy opisowe: «ma pióa», «chodzi, podpieając się kłykciami» «ma skzydła» Niefunkcjonalne fagmenty DNA (np. makey) Regulowanie ekspesji potein pzez inne poteiny Cechy opisowe mogą nieść niewiele infomacji, szczególnie gdy kilka gatunków niezależnie wykształciło daną własność Najważniejszymi badanymi cechami są cechy binane i nieodwacalne: Mutacje i indele są losowe, pawdopodobieństwo odwócenia się cechy jest znikome Równie małe jest pawdopodobieństwo, że u dwóch gatunków niezależnie pojawi się jednakowa zmiana
15 Poblem doskonałej filogenezy Dla n obiektów i m cech można wyznaczyć maciez M pzedstawiającą pzynależność cech do obiektów M(p, i) = 1 obiekt p posiada cechę i, 0 bak cechy Poblem doskonałej filogenezy (pefect phylogeny). Czy dla danej maciezy binanej M ozmiau n x m istnieje dzewo filogenetyczne (ukozenione) spełniające własności: Każdy z n obiektów odpowiada dokładnie jednemu liściowi z T Każda z m cech odpowiada dokładnie jednej kawędzi z T Dla każdego obiektu p cechy odpowiadające kawędziom na dodze od kozenia do p oznaczają cechy występujące w p
16 Poblem doskonałej filogenezy Pzyjmowane są z eguły dodatkowe założenia, wynikające z biologicznych obsewacji: Kozeń odpowiada obiektowi, któy nie posiada żadnej z m cech Nie istnieje w dzewie ścieżka, na któej dwukotnie modyfikowana jest jedna cecha cechy są nieodwacalne Nie każda maciez ma odpowiadające dzewo filogenetyczne: I II III IV I III II IV 4 Bak dzewa filogenetycznego I II III IV
17 Poszukiwanie dzewa doskonałej filogenezy Dla ułatwienia wykonajmy wstępne pzetwazanie: Taktując każdą kolumnę (cechę) M jako liczbę binaną należy posotować kolumny nieosnąco pzy użyciu sotowania pozycyjnego otzymana maciez będzie oznaczana M' Oczywiście ozwiązanie poblemu dla M i M' jest identyczne Oznaczmy pzez O i zbió obiektów, któe posiadają cechę odpowiadającą i-tej kolumnie w maciezy M' Lemat 1. Jeśli O i O j, to i > j Twiedzenie. Maciezy M odpowiada pewne dzewo filogenetyczne T wtwg. dla dowolnych 1 i, j n zachodzi jeden z pzypadków: O i O j, O i O j, O i O j =
18 Dowód «w pawą stonę» Dowód. W pzeciwnym azem istniałyby elementy x O i \ O j, y O j \ O i, z O i O j i w dzewie T musiałyby istnieć ścieżki: Od do x: zawieająca e i, ale nie e j Od do y: zawieająca e j, ale nie e i Od do z: zawieająca e i i e j Dla dowolnych dwóch kawędzi odpowiadających cechom i, j zachodzi dokładnie jedna z tzech możliwości: Kawędź e i leży na ścieżce od kawędzi e j do kozenia Kawędź e j leży na ścieżce od kawędzi e i do kozenia Dla pewnego wiezchołka v kawędzie e i i e j leżą w óżnych poddzewach wyznaczonych pzez kawędzie wychodzące z v
19 Dowód «w lewą stonę» Dowód konstukcyjny popawność twozenia dzewa Rozważmy dowolne obiekty p i q Niech k = max {1 i n: M'(p, i) = M'(q, i) = 1} Oczywiście M'(p, k) = M'(q, k) = 1 Zauważmy, że jeśli dla pewnego i < k zachodzi M'(p, i) = 1, to ównocześnie M'(q, i) = 1 Ponieważ M'(p, k) = M'(p, i) = 1, to p O i O j Ponieważ i < k, to z założenia dowodu wynika, że O k O i Skoo O k O i i M'(q, k) = 1, to M'(q, i) = 1 Ponieważ ównież można zamienić p i q miejscami mamy: M'(p, i) = M'(q, i) dla i k M'(p, i) = M'(q, i) dla i > k tylko gdy M'(p, i) = M'(q, i) = 0
20 Pzykład działania algoytmu Dla zapewnienia, że żaden ciąg cech obiektu (M'(p, i)) nie jest pefiksem ciągu cech innego obiektu (M'(q, i)), dodaje się znak końca $ To zapewnia, że wszystkie obiekty z M odpowiadają liściom w T Wystaczy zbudować z powstałych ciągów dla każdego obiektu p dzewo słownikowe Każde dwa ciągi dla p i q mają wspólne początkowe k znaków Powyżej k-tego znaku żaden znak nie pojawia się w p i q naaz Pzykład: I II III IV I III II $ $ $ IV $ 4
21 Algoytm doskonałej filogenezy Można skonstuować następujący algoytm ozwiązania: Taktując każdą kolumnę (cechę) M jako liczbę binaną posotuj kolumny nieosnąco pzy użyciu sotowania pozycyjnego. Nazwij posotowaną maciez M' Dla każdego zędu (obiektu) w M' wyznacz ciąg cech obecnych w obiekcie Zbuduj dzewo słownikowe T w opaciu o n ciągów cech z koku popzedniego T jest dzewem doskonałej filogenezy dla M Algoytm da się zaimplementować, aby działał w czasie O(mn)
22 Opeacje na dzewach Opeacja ściągnięcia: Usunięcie kawędzi z dzewa i utożsamienie jej końców Opeacja ta definiuje częściowy poządek w uniwesum dzew Opeacją odwotną jest opeacja ozszezenia: podział wiezchołka na dwa, połączone kawędzią Dzewo T' ozszeza dzewo T, gdy T może być skonstuowane popzez pewną liczbę opeacji ściągnięcia wykonaną na dzewie T' Dzewo T' zawiea wszystkie infomacje, któe znajdują się w dzewie T Dzewo T można otzymać z pewnego poddzewa indukowanego w T', wyznaczonego popzez najkótsze ścieżki łączące liście L(T) oaz ściągnięcie wiezchołków stopnia 2
23 Pzykład dzewa ozszezającego T T'
24 Poblem kompatybilności zbiou dzew Mając dany pewien zestaw dzew można szukać dzewa zawieającego wszystkie infomacje zawate w odzinie dzew Poblem: Dla odziny dzew F = {T 1, T 2, T k } poszukiwane jest dzewo T ozszezające wszystkie dzewa z F Poblemem jest ównież pytanie o samo istnienie dzewa kompatybilnego T czyli o kompatybilność odziny dzew Jeśli dzewa mają ten sam zbió liści, to poblem jest w P: wystaczy zbadać zgodność ozbić/klastów δ(t i ) W ogólnym pzypadku: Dla dzew ukozenionych poblem jest wielomianowy Dla dzew nieukozenionych poblem jest NP-tudny dla T i > 3
25 Algoytm kompatybilności zbiou dzew Dla pzypadku odziny dzew o tym samym zbioze liści można zastosować metodę klastową/ozbiciową: Należy spawdzić zgodność klastów lub odziny ozbić dla zbiou δ(t) = Ti F δ(t i ) jeśli jest zgodna, to odpowiednie dzewo filogenetyczne istnieje Istnieje odpowiednia metoda bazująca na maciezach, ale ozwiązanie jest zdecydowanie mniej oczywiste T 1 T 2 T 4
26 Dzewa nieukozenione i ukozenione poównanie Dzewa nieukozenione: Gaf nieskieowany lub odzina zgodnych ozbić d(t) Dzewo binane o n liściach ma 2n 2 wiezchołków Istnieje (2n 5)!! óżnych dzew binanych o n liściach Poblem kompatybilności odziny dzew jest NP-tudny Pzy założeniu o jednakowym zbioze liści poblem jest wielomianowy Dzewa ukozenione: Gaf skieowany lub odzina klastów d(t) Wyóżniony wiezchołek kozenia: wspólny pzodek i infomacja o zależnościach czasowych Dzewo binane o n liściach ma 2n 1 wiezchołków Istnieje (2n 3)!! óżnych dzew binanych o n liściach Poblem kompatybilności odziny dzew jest P
27 Dzewo konsensusu pełnego Czasem cel jest inny: zamiast konstuować dzewo zawieające wszystkie infomacje zależy nam na wydobyciu infomacji potwiedzonych pzez wszystkie dzewa Poblem: Dla odziny dzew ukozenionych F = {T 1, T 2, T k } poszukiwane jest dzewo CT zawieające wspólne infomacje dla całej odziny F Dzewo konsensusu dokładnego (pełnego) definiujemy jako dzewo zawieające tylko te klasty, któe są wspólne dla wszystkich dzew z odziny: δ(ct) = T F δ(t) Skoo dla każdego dzewa T zachodzi δ(ct) δ(t), to zbió klastów δ(ct) także jest zgodny Zatem zbió klastów δ(ct) jednoznacznie wyznacza T Analogicznie, podobny poblem dla dzew nieukozenionych ozwiązać można bioąc wspólne zgodne ozbicia
28 Dzewo konsensusu częściowego Czasem jednak wystacza poszukiwanie tylko infomacji, któe występują w pewnej części dzew Poblem: Dla odziny dzew ukozenionych F = {T 1, T 2, T k } poszukiwane jest dzewo CT X zawieające wspólne infomacje dla co najmniej X% dzew z odziny F Dzewo konsensusu częściowego (X-pocentowego) definiujemy jako dzewo zawieające tylko te klasty, któe są wspólne dla co najmniej X% dzew z odziny F Oczywiście konsensus 100-pocentowy jest tożsamy z konsensusem pełnym
29 Dzewo konsensusu częściowego pzykład T 1 T 2 T CT 100 CT
30 Dzewo konsensusu częściowego c.d. Okazuje się, że dla X 50 odzina klastów δ(ct X ) może nie być zgodna Skoo odzina nie jest zgodna, to nie odpowiada ona żadnemu dzewu filogenetycznemu Dla X > 50 nie ma takiego poblemu: Załóżmy, że pewien klaste A należy do δ(ct X ) Każde δ(t i ) jest zgodne: dowolny klaste B niezgodny z A nie może wystąpić w żadnym dzewie T i, w któym występuje A Dzew niezawieających A jest (100 X)%, czyli mniej niż X%: B na pewno nie pojawi się w dzewie konsensusu Oznacza to, że dzewo konsensusu ma sens dla X > 50, stąd mowa jest o dzewach konsensusu większościowego
31 Metyki dla dzew filogenetycznych Ze względów paktycznych wato zdefiniować metykę na odzinie dzew T o n liściach poetykietowanych liczbami 1, 2,..., n Metyki wymagają m.in. metody pzeszukiwania gadientowego lub inne heuystyki bazujące na badaniu sąsiedztwa dzewa Metyka podziałów (Splits, RF, Robinson-Fould) Dla dwóch dzew T 1 i T 2 ich odległość jest definiowana jako liczba opeacji ozszezenia/ściągnięcia wymaganych do pzejścia od T 1 do T 2 Inna definicja okeśla odległość jako δ(t 1 ) δ(t 2 ) czyli moc XORa na odzinach ozbić δ(t 1 ) i δ(t 2 ) Zaleta: Badzo łatwe obliczanie odległości między dzewami Wada: Dużo dzew w niewielkiej odległości
32 Metyki dla dzew filogenetycznych Zamiana najbliższych sąsiadów (Neaest Neighbou Intechange) Dla dowolnej kawędzi wewnętznej opeacja polega na zamianie dwóch poddzew wg schematu: T 1 T 3 T 1 T 2 T 2 T 4 T 1 T 2 T 4 T 3 T 3 Metyka zamiany sąsiadów Dla dwóch dzew T 1 i T 2 ich odległość jest definiowana jako minimalna liczba opeacji zamiany sąsiadów wymaganych do pzejścia od T 1 do T 2 Zamiana sąsiadów odpowiada wstawieniu i usunięciu pojedynczej kawędzi Każde dzewo ma 2n 6 sąsiadów T 4
33 Metyki dla dzew filogenetycznych Pzesadzanie poddzew (Subtee Puning and Regafting) Wybó i usunięcie kawędzi e = {a, b} dzielącej dzewo na 2 dzewa A i B Usunięcie b z B Wybanie kawędzi w B i utwozenie na niej wiezchołka c Połączenie a i c nową kawędzią Metyka pzesadzania poddzew Dla dwóch dzew T 1 i T 2 ich odległość jest definiowana jako minimalna liczba opeacji zamiany sąsiadów wymaganych do pzejścia od T 1 do T 2
34 Metyki dla dzew filogenetycznych Bisekcje i złączenia (Tee Bisection Reconnection) Wybó i usunięcie kawędzi e = {a, b} dzielącej dzewo na 2 dzewa A i B Usunięcie a z A i b z B Wybanie kawędzi w A i utwozenie na niej wiezchołka c Wybanie kawędzi w B i utwozenie na niej wiezchołka d Połączenie c i d nową kawędzią Metyka bisekcji i złączeń Dla dwóch dzew T 1 i T 2 ich odległość jest definiowana jako minimalna liczba opeacji zamiany sąsiadów wymaganych do pzejścia od T 1 do T 2 Ostatnie tzy metyki wywodzą się z metod definiowania sąsiedztwa w uniwesum dzew Ich wadą jest bak efektywnego algoytmu obliczającego d(t 1, T 2 )
35 THE END Pezentacja w wesji: EB.final[2010]PptRip[Pl]-Xteme Nowa jakość pezentacji. Slajdy zostały specjalnie dopasowane do Twojej wesji filmu.
Struktura danych = system relacyjny U, U uniwersum systemu - zbiór relacji (operacji) na strukturze danych
Temat: Stuktuy dzewiste 1. Stuktua słownika { } I Stuktua danych = system elacyjny U, i i U uniwesum systemu { i } i I - zbió elacji (opeacji) na stuktuze danych Fomalna definicja stuktuy danych składa
Bardziej szczegółowoBinarne Diagramy Decyzyjne
Sawne tablice logiczne Plan Binane diagamy decyzyjne Oganiczanie i kwantyfikacja Logika obliczeniowa Instytut Infomatyki Plan Sawne tablice logiczne Binane diagamy decyzyjne Plan wykładu 1 2 3 4 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoGraf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie
Gaf skieowany Gaf skieowany definiuje się jako upoządkowaną paę zbioów. Piewszy z nich zawiea wiezchołki gafu, a dugi składa się z kawędzi gafu, czyli upoządkowanych pa wiezchołków. Ruch po gafie możliwy
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego
Dobó zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometycznego Wstępnym zadaniem pzy budowie modelu ekonometycznego jest okeślenie zmiennych objaśniających. Kyteium wybou powinna być meytoyczna znajomość
Bardziej szczegółowoPróba określenia miary jakości informacji na gruncie teorii grafów dla potrzeb dydaktyki
Póba okeślenia miay jakości infomacji na guncie teoii gafów dla potzeb dydaktyki Zbigniew Osiak E-mail: zbigniew.osiak@gmail.com http://ocid.og/0000-0002-5007-306x http://via.og/autho/zbigniew_osiak Steszczenie
Bardziej szczegółowo1. Metoda tabel semantycznych
1. Metoda tabel semantycznych Udowodnić pawdziwość fomuły metodą tabel semantycznych: (A B) ( B A) ZALECAMY podkeślanie analizowanych fomuł, W celu zbadania pawdziwości fomuły należy zanegować fomułę i
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. W przypadku zbiornika zawierającego gaz, stan układu jako całości jest opisany przez: temperaturę, ciśnienie i objętość.
WYKŁAD 1 Pzedmiot badań temodynamiki. Jeśli chcemy opisać układ złożony z N cząstek, to możemy w amach mechaniki nieelatywistycznej dla każdej cząstki napisać ównanie uchu: 2 d i mi = Fi, z + Fi, j, i,
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad 0 W ni niej szym sche ma cie oce nia nia za dań otwa tych są pe zen to wa ne pzy kła do we po paw ne od po wie
Bardziej szczegółowoMetody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metody optymalizacji d inż. Paweł Zalewski kademia Moska w Szczecinie Optymalizacja - definicje: Zadaniem optymalizacji jest wyznaczenie spośód dopuszczalnych ozwiązań danego polemu ozwiązania najlepszego
Bardziej szczegółowoModel klasyczny gospodarki otwartej
Model klasyczny gospodaki otwatej Do tej poy ozpatywaliśmy model sztucznie zakładający, iż gospodaka danego kaju jest gospodaką zamkniętą. A zatem bak było międzynaodowych pzepływów dób i kapitału. Jeżeli
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA
WYKŁAD OPTYMALIZACJA WIELOKYTEIALNA Wstęp. W wielu pzypadkach pzy pojektowaniu konstukcji technicznych dla okeślenia ich jakości jest niezędne wpowadzenie więcej niż jednego kyteium oceny. F ) { ( ), (
Bardziej szczegółowo{ 1, 2,, n } Ponadto wówczas mówimy, że formuła: oraz równoważna jej formuła:
RCHUNEK ZDŃ 6 Do ozstzygania, któe fomuły achunku zdań są tautologiami, czyli pawami logiki, stosować możemy tzy odzaje metod: 1) metodę matycową (zeo-jedynkową), 2) metodę założeniową, 3) metodę aksjomatyczną.
Bardziej szczegółowoUniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 2
LEKCJA 2 Pzykład: Dylemat Cykoa (albo Poke Dogowy) Dwie osoby wsiadają w samochody, ozpędzają się i z dużą pędkością jadą na siebie - ten kto piewszy zahamuje lub zjedzie z tasy jest "cykoem" i pzegywa.
Bardziej szczegółowoROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ.
ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ. STRESZCZENIE Na bazie fizyki klasycznej znaleziono nośnik ładunku gawitacyjnego, uzyskano jedność wszystkich odzajów pól ( elektycznych,
Bardziej szczegółowoOcena siły oddziaływania procesów objaśniających dla modeli przestrzennych
Michał Benad Pietzak * Ocena siły oddziaływania pocesów objaśniających dla modeli pzestzennych Wstęp Ekonomiczne analizy pzestzenne są ważnym kieunkiem ozwoju ekonometii pzestzennej Wynika to z faktu,
Bardziej szczegółowoFilogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.
181 Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami. 3. D T(D) poprzez algorytm łączenia sąsiadów 182 D D* : macierz łącząca sąsiadów n Niech TotDist i = k=1 D i,k Definiujemy
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych do modelu ekonometrycznego
Dobó zmiennych do modelu ekonometycznego Metody dobou zmiennych do modelu ekonometycznego opate na teście F Model zedukowany ya 0 +a x+a x+.+a x Model pełny ya 0 +a x+a x+.+a x +a + x + + +a k x k Częściowy
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Zadanie. W kolejnych okesach czasu t =,,3,... ubezpieczony, chaakteyzujący się paametem yzyka Λ, geneuje szkód. Dla danego Λ = λ zmienne N t N, N, N 3,... są waunkowo niezależne i mają (bzegowe) ozkłady
Bardziej szczegółowoE: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Bardziej szczegółowoL(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3)
0. Małe dgania Kótka notatka o małych dganiach wyjasniające możliwe niejasności. 0. Poszukiwanie punktów ównowagi Punkty ównowagi wyznaczone są waunkami x i = 0, ẋi = 0 ( Pochodna ta jest ówna pochodnej
Bardziej szczegółowoReprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Bardziej szczegółowoSiła tarcia. Tarcie jest zawsze przeciwnie skierowane do kierunku ruchu (do prędkości). R. D. Knight, Physics for scientists and engineers
Siła tacia Tacie jest zawsze pzeciwnie skieowane do kieunku uchu (do pędkości). P. G. Hewitt, Fizyka wokół nas, PWN R. D. Knight, Physics fo scientists and enginees Symulacja molekulanego modelu tacia
Bardziej szczegółowom q κ (11.1) q ω (11.2) ω =,
OPIS RUCHU, DRGANIA WŁASNE TŁUMIONE Oga Kopacz, Adam Łodygowski, Kzysztof Tymbe, Michał Płotkowiak, Wojciech Pawłowski Konsutacje naukowe: pof. d hab. Jezy Rakowski Poznań 00/00.. Opis uchu OPIS RUCHU
Bardziej szczegółowoXXXVII OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXXVII OIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne ZADANIE D Nazwa zadania: Obacający się pęt swobodnie Długi cienki pęt obaca się swobodnie wokół ustalonej pionowej osi, postopadłej do niego yc.
Bardziej szczegółowoModelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III
Modelowanie pzepływu cieczy pzez ośodki poowate Wykład III 6 Ogólne zasady ozwiązywania ównań hydodynamicznego modelu pzepływu. Metody ozwiązania ównania Laplace a. Wpowadzenie wielkości potencjału pędkości
Bardziej szczegółowoII.6. Wahadło proste.
II.6. Wahadło poste. Pzez wahadło poste ozumiemy uch oscylacyjny punktu mateialnego o masie m po dolnym łuku okęgu o pomieniu, w stałym polu gawitacyjnym g = constant. Fig. II.6.1. ozkład wektoa g pzyśpieszenia
Bardziej szczegółowoModele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony
Modele odpowiedzi do akusza Póbnej Matuy z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad 00 W kluczu są pezentowane pzykładowe pawidłowe odpowiedzi. Należy ównież uznać odpowiedzi ucznia, jeśli są inaczej
Bardziej szczegółowoEnergia kinetyczna i praca. Energia potencjalna
negia kinetyczna i paca. negia potencjalna Wykład 4 Wocław Univesity of Technology 1 NRGIA KINTYCZNA I PRACA 5.XI.011 Paca Kto wykonał większą pacę? Hossein Rezazadeh Olimpiada w Atenach 004 WR Podzut
Bardziej szczegółowoROZWIAZANIA ZAGADNIEŃ PRZEPŁYWU FILTRACYJNEGO METODAMI ANALITYCZNYMI.
Modelowanie pzepływu cieczy pzez ośodki poowate Wykład VII ROZWIAZANIA ZAGADNIEŃ PRZEPŁYWU FILTRACYJNEGO METODAMI ANALITYCZNYMI. 7. Pzepływ pzez goblę z uwzględnieniem zasilania wodami infiltacyjnymi.
Bardziej szczegółowoOpis ćwiczeń na laboratorium obiektów ruchomych
Gdańsk 3.0.007 Opis ćwiczeń na laboatoium obiektów uchomych Implementacja algoytmu steowania obotem w śodowisku symulacyjnym gy obotów w piłkę nożną stwozonym w Katedze Systemów Automatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoGEOMETRIA PŁASZCZYZNY
GEOMETRIA PŁASZCZYZNY. Oblicz pole tapezu ównoamiennego, któego podstawy mają długość cm i 0 cm, a pzekątne są do siebie postopadłe.. Dany jest kwadat ABCD. Punkty E i F są śodkami boków BC i CD. Wiedząc,
Bardziej szczegółowo00502 Podstawy kinematyki D Część 2 Iloczyn wektorowy i skalarny. Wektorowy opis ruchu. Względność ruchu. Prędkość w ruchu prostoliniowym.
1 00502 Kinematyka D Dane osobowe właściciela akusza 00502 Podstawy kinematyki D Część 2 Iloczyn wektoowy i skalany. Wektoowy opis uchu. Względność uchu. Pędkość w uchu postoliniowym. Instukcja dla zdającego
Bardziej szczegółowoKINEMATYCZNE WŁASNOW PRZEKŁADNI
KINEMATYCZNE WŁASNOW ASNOŚCI PRZEKŁADNI Waunki współpacy pacy zazębienia Zasada n 1 - koła zębate mogą ze sobą współpacować, kiedy mają ten sam moduł m. Czy to wymaganie jest wystaczające dla pawidłowej
Bardziej szczegółowoWykład 17. 13 Półprzewodniki
Wykład 17 13 Półpzewodniki 13.1 Rodzaje półpzewodników 13.2 Złącze typu n-p 14 Pole magnetyczne 14.1 Podstawowe infomacje doświadczalne 14.2 Pąd elektyczny jako źódło pola magnetycznego Reinhad Kulessa
Bardziej szczegółowoAlgorytmy dla tekstów zdeniowanych przez samopodobie«
Algoytmy dla tekstów zdeniowanych pzez samopodobie«stwo. 14 maja 2007 1 2 3 Run-length compession Lempel-Ziv 4 deteministyczne z wagami Podobazy 1 2 3 Run-length compession Lempel-Ziv 4 deteministyczne
Bardziej szczegółowoKonkurs Matematyczny dla uczniów gimnazjów województwa lubuskiego 19 stycznia 2012 r. zawody II stopnia (rejonowe)
Kod ucznia:. Ilość punktów: Konkus Matematyczny dla uczniów gimnazjów województwa lubuskiego 19 stycznia 2012. zawody II stopnia (ejonowe) Witamy Cię na dugim etapie Konkusu Matematycznego. Pzed pzystąpieniem
Bardziej szczegółowoMIERNICTWO WIELKOŚCI ELEKTRYCZNYCH I NIEELEKTRYCZNYCH
Politechnika Białostocka Wydział Elektyczny Kateda Elektotechniki Teoetycznej i Metologii nstukcja do zajęć laboatoyjnych z pzedmiotu MENCTWO WEKOŚC EEKTYCZNYCH NEEEKTYCZNYCH Kod pzedmiotu: ENSC554 Ćwiczenie
Bardziej szczegółowoMECHANIKA OGÓLNA (II)
MECHNIK GÓLN (II) Semest: II (Mechanika I), III (Mechanika II), ok akademicki 2017/2018 Liczba godzin: sem. II*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. sem. III*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. (dla
Bardziej szczegółowo2 Przykład C2a C /BRANCH C. <-I--><Flux><Name><Rmag> TRANSFORMER RTop_A RRRRRRLLLLLLUUUUUU 1 P1_B P2_B 2 S1_B SD_B 3 SD_B S2_B
PRZYKŁAD A Utwozyć model sieci z dwuuzwojeniowym, tójfazowym tansfomatoem 110/0kV. Model powinien zapewnić symulację zwać wewnętznych oaz zadawanie watości początkowych indukcji w poszczególnych fazach.
Bardziej szczegółowoWykład 15. Reinhard Kulessa 1
Wykład 5 9.8 Najpostsze obwody elektyczne A. Dzielnik napięcia. B. Mostek Wheatstone a C. Kompensacyjna metoda pomiau siły elektomotoycznej D. Posty układ C. Pąd elektyczny w cieczach. Dysocjacja elektolityczna.
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DO ĆWICZENIA
NSTRKJA DO ĆWZENA Temat: Rezonans w obwodach elektycznych el ćwiczenia elem ćwiczenia jest doświadczalne spawdzenie podstawowych właściwości szeegowych i ównoległych ezonansowych obwodów elektycznych.
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad W niniejszym schemacie oceniania zadań otwatych są pezentowane pzykładowe popawne odpowiedzi. W tego typu ch należy
Bardziej szczegółowoReguły Paulinga. Krzysztof Burek Michał Oleksik
Reguły Paulinga Kzysztof Buek Michał Oleksik Model kyształów jonowych Jony w stuktuach kyształu są naładowanymi, sztywnymi nie polayzowalnymi sfeami, któych pomień nie pzenikalności okeślamy jako pomień
Bardziej szczegółowo9.1 POMIAR PRĘDKOŚCI NEUTRINA W CERN
91 POMIAR PRĘDKOŚCI NEUTRINA W CERN Rozdział należy do teoii pt "Teoia Pzestzeni" autostwa Daiusza Stanisława Sobolewskiego http: wwwtheoyofspaceinfo Z uwagi na ozważania nad pojęciem czasu 1 możemy pzyjąć,
Bardziej szczegółowoA. POMIARY FOTOMETRYCZNE Z WYKORZYSTANIEM FOTOOGNIWA SELENOWEGO
10.X.010 ĆWCZENE NR 70 A. POMARY FOTOMETRYCZNE Z WYKORZYSTANEM FOTOOGNWA SELENOWEGO. Zestaw pzyządów 1. Ogniwo selenowe.. Źódło światła w obudowie 3. Zasilacz o wydajności pądowej min. 5A 4. Ampeomiez
Bardziej szczegółowoLIST EMISYJNY nr 3 /2014 Ministra Finansów
LIST EMISYJNY n /0 Minista Finansów z dnia stycznia 0. w spawie emisji kótkookesowych oszczędnościowych obligacji skabowych o opocentowaniu stałym ofeowanych w sieci spzedaży detalicznej Na podstawie at.
Bardziej szczegółowoPakiet startowy XXX 29. Standardy Zwrotu Pojazdu
Pakiet statowy XXX 29 Standady Zwotu Pojazdu Pakiet statowy XXX 31 Spis teści: Witamy Pytania i Odpowiedzi Jak dbać o swój samochód Standady Zwotu Pojazdu Nomalne Zużycie 34 35 36 37 38 Poszę skozystać
Bardziej szczegółowoBRYŁA SZTYWNA. Umowy. Aby uprościć rozważania w tym dziale będziemy przyjmować następujące umowy:
Niektóe powody aby poznać ten dział: BRYŁA SZTYWNA stanowi dobe uzupełnienie mechaniki punktu mateialnego, opisuje wiele sytuacji z życia codziennego, ma wiele powiązań z innymi działami fizyki (temodynamika,
Bardziej szczegółowoZWIĄZEK FUNKCJI OMEGA Z DOMINACJĄ STOCHASTYCZNĄ
Studia konomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwesytetu konomicznego w Katowicach ISSN 283-86 N 237 25 Infomatyka i konometia 2 wa Michalska Uniwesytet konomiczny w Katowicach Wydział Infomatyki i Komunikacji Kateda
Bardziej szczegółowo8. PŁASKIE ZAGADNIENIA TEORII SPRĘŻYSTOŚCI
8. PŁASKIE ZAGADNIENIA TEORII SPRĘŻYSTOŚCI 8. 8. PŁASKIE ZAGADNIENIA TEORII SPRĘŻYSTOŚCI 8.. Płaski stan napężenia Tacza układ, ustój ciągły jednoodny, w któym jeden wymia jest znacznie mniejszy od pozostałych,
Bardziej szczegółowoREZONATORY DIELEKTRYCZNE
REZONATORY DIELEKTRYCZNE Rezonato dielektyczny twozy małostatny, niemetalizowany dielektyk o dużej pzenikalności elektycznej ( > 0) i dobej stabilności tempeatuowej, zwykle w kształcie cylindycznych dysków
Bardziej szczegółowoWykład 11. Pompa ciepła - uzupełnienie II Zasada Termodynamiki Entropia w ujęciu termodynamicznym c.d. Entropia w ujęciu statystycznym
Wykład 11 Pompa ciepła - uzupełnienie II Zasada emodynamiki Entopia w ujęciu temodynamicznym c.d. Entopia w ujęciu statystycznym W. Dominik Wydział Fizyki UW emodynamika 2018/2019 1/30 G Pompa cieplna
Bardziej szczegółowoWykład: praca siły, pojęcie energii potencjalnej. Zasada zachowania energii.
Wykład: paca siły, pojęcie enegii potencjalnej. Zasada zachowania enegii. Uwaga: Obazki w tym steszczeniu znajdują się stonie www: http://www.whfeeman.com/tiple/content /instucto/inde.htm Pytanie: Co to
Bardziej szczegółowoWykład 1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa. Przestrzeń probabilistyczna.
Podstawowe pojęcia. Wykład Elementy achunku pawdopodobieństwa. Pzestzeń pobabilistyczna. Doświadczenie losowe-doświadczenie (zjawisko, któego wyniku nie możemy pzewidzieć. Pojęcie piewotne achunku pawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoModel pajęczyny: Równania modelu: Q d (t)=α-βp(t) Q s (t)=-γ+δp(t-1) Q d (t)= Q s (t) t=0,1,2. α,β,γ,δ>0
Model pajęczyny: Dorota Pawlicka Model jest modelem dynamicznym z czasem dyskretnym t=0,1,2 Rozważmy rynek pewnego pojedynczego dobra. Celem modelu jest ustalenie takiej ścieżki cenowej {} na dobro aby
Bardziej szczegółowodr inż. Zbigniew Szklarski
ykład 5: Paca i enegia d inż. Zbigniew Szklaski szkla@agh.edu.pl http://laye.uci.agh.edu.pl/z.szklaski/ Enegia a paca Enegia jest to wielkość skalana, okeślająca stan, w jakim znajduje się jedno lub wiele
Bardziej szczegółowoAtom wodoru w mechanice kwantowej
Fizyka II, lato 016 Tójwymiaowa studnia potencjału atomu wodou jest badziej złożona niż studnie dyskutowane wcześniej np. postokątna studnia. Enegia potencjalna U() jest wynikiem oddziaływania kulombowskiego
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO OPTYMALNEJ LOKALIZACJI ŁĄCZNIKÓW W SIECI ROZDZIELCZEJ ŚREDNIEGO NAPIĘCIA
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 70 Electical Engineeing 2012 Wojciech BĄCHOREK* Janusz BROŻEK* ZASTOSOWANIE ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO OPTYMALNEJ LOKALIZACJI ŁĄCZNIKÓW W SIECI ROZDZIELCZEJ
Bardziej szczegółowoSIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 3 REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH
ĆWZENE 3 EZONANS W OBWODAH EEKTYZNYH el ćwiczenia: spawdzenie podstawowych właściwości szeegowego i ównoległego obwodu ezonansowego pzy wymuszeniu napięciem sinusoidalnym, zbadanie wpływu paametów obwodu
Bardziej szczegółowoUkłady równań i nierówności liniowych
Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 9 ZASTOSOWANIE ŻYROSKOPÓW W NAWIGACJI
9.1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie 9 ZASTSWANIE ŻYRSKPÓW W NAWIGACJI Celem ćwiczenia jest pezentacja paktycznego wykozystania efektu żyoskopowego w lotniczych pzyządach nawigacyjnych. 9.2. Wpowadzenie Żyoskopy
Bardziej szczegółowoSprawozdanie EKSPERTYZA SYSTEMU WG: DIN EN ISO 9001:2000 DIN EN ISO 14001:2005 OHSAS 18001:2007. Valeo Service Sp. z o.o. Warszawa.
Spawozdanie EKSPERTYZA SYSTEMU WG: DIN EN ISO 9001:2000 DIN EN ISO 14001:2005 OHSAS 18001:2007 Valeo Sevice Sp. z o.o. Waszawa DQS GmbH Deutsche Gesellschaft zu Zetifizieung von Managementsystemen mazec
Bardziej szczegółowoMetoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.
Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna
Bardziej szczegółowoι umieszczono ladunek q < 0, który może sie ι swobodnie poruszać. Czy środek okregu ι jest dla tego ladunku po lożeniem równowagi trwa lej?
ozwiazania zadań z zestawu n 7 Zadanie Okag o pomieniu jest na ladowany ze sta l a gestości a liniowa λ > 0 W śodku okegu umieszczono ladunek q < 0, któy może sie swobodnie pouszać Czy śodek okegu jest
Bardziej szczegółowoCHARAKTERYSTYKI GEOMETRYCZNE FIGUR PŁASKICH
Politecnika Rzeszowska Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Kateda Samolotów i Silników Lotniczyc Pomoce dydaktyczne Wytzymałość Mateiałów CHRKTERYSTYKI GEOMETRYCZNE FIGUR PŁSKICH Łukasz Święc Rzeszów, 18
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 1 Zadanie Definicja 1.1. (zadanie) Zadaniem nazywamy zagadnienie znalezienia rozwiązania x spełniającego równanie F (x, d) = 0, gdzie d jest zbiorem danych (od których zależy rozwiązanie x), a F
Bardziej szczegółowoZależność natężenia oświetlenia od odległości
Zależność natężenia oświetlenia CELE Badanie zależności natężenia oświetlenia powiezchni wytwazanego pzez żaówkę od niej. Uzyskane dane są analizowane w kategoiach paw fotometii (tzw. pawa odwotnych kwadatów
Bardziej szczegółowoFIZYKA 2. Janusz Andrzejewski
FIZYKA 2 wykład 4 Janusz Andzejewski Pole magnetyczne Janusz Andzejewski 2 Pole gawitacyjne γ Pole elektyczne E Definicja wektoa B = γ E = Indukcja magnetyczna pola B: F B F G m 0 F E q 0 qv B = siła Loentza
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ODPOWIEDZI DO ARKUSZA ROZSZERZONEGO Zadanie ( pkt) A Zadanie ( pkt) C Zadanie ( pkt) A, bo sinα + cosα sinα + cosα cos sinα sin cosα + π π + π sin α π A więc musi
Bardziej szczegółowoPRÓBA OCENY KIERUNKÓW I TEMPA ZMIAN INFRASTRUKTURY TRANSPORTOWEJ W KRAJACH NOWO PRZYJĘTYCH I ASPIRUJĄCYCH DO UNII EUROPEJSKIEJ
B A D A N I A O P E A C Y J N E I D E C Y Z J E N 006 Kaol KUKUŁA*, Jacek STOJNY* PÓBA OCENY KIEUNKÓW I TEMPA ZMIAN INFASTUKTUY TANSPOTOWEJ W KAJACH NOWO PZYJĘTYCH I ASPIUJĄCYCH DO UNII EUOPEJSKIEJ Pzedstawiono
Bardziej szczegółowo1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb.
1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb. Algorytmy przeszukiwania w głąb i wszerz są najczęściej stosowanymi algorytmami przeszukiwania. Wykorzystuje się je do zbadania istnienia połączenie
Bardziej szczegółowo1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych
W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz
Bardziej szczegółowoTeoria i metody optymalizacji
eoia dualności dla zadania pogamowania liniowego PL EORIA I MEODY OPYMALIZACJI Zadanie liniowego pogamowania całkowitoliczbowego PCL Wdział Elektoniki Kie. Automatka i Robotka Studia II t. NZ d inż. Ewa
Bardziej szczegółowodomykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bardziej szczegółowoKatalog usług Kariera i Praca dlastudenta.pl
Katalog usług Kaiea i Paca dlastudenta.pl Dołącz do gona naszych zadowolonych Klientów! Paca Paktyki Szkolenia Dlaczego dlastudenta.pl? Dlaczego wato zamieścić ogłoszenie na dlastudenta.pl: największy
Bardziej szczegółowonależą do grupy odbiorników energii elektrycznej idealne elementy rezystancyjne przekształcają energię prądu elektrycznego w ciepło
07 0 Opacował: mg inż. Macin Wieczoek www.mawie.net.pl. Elementy ezystancyjne. należą do gupy odbioników enegii elektycznej idealne elementy ezystancyjne pzekształcają enegię pądu elektycznego w ciepło.
Bardziej szczegółowoRozważymy nieskończony strumień płatności i obliczymy jego wartość teraźniejszą.
Renty wieczyste Rozważyy nieskończony stuień płatności i obliczyy jego watość teaźniejszą Najpiew ozważy entę wieczystą polegającą na wypłacie jp co ok Jeśli piewsza płatność jest w chwili, to ówiy o encie
Bardziej szczegółowoWykład z równań różnicowych
Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.
Bardziej szczegółowoKONKURS Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW SZKÓŁ PODSTAWOWYCH
Konkusy w województwie podkapackim w oku szkolnym 08/09 KONKURS Z MTEMTYKI L UZNIÓW SZKÓŁ POSTWOWYH ETP REJONOWY KLUZ OPOWIEZI Zasady pzyznawania punktów za każdą popawną odpowiedź punkt za błędną odpowiedź
Bardziej szczegółowoPrawo Gaussa. Potencjał elektryczny.
Pawo Gaussa. Potencjał elektyczny. Wykład 3 Wocław Univesity of Technology 7-3- Inne spojzenie na pawo Coulomba Pawo Gaussa, moŝna uŝyć do uwzględnienia szczególnej symetii w ozwaŝanym zagadnieniu. Dla
Bardziej szczegółowo0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.
5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,
Bardziej szczegółowoBADANIE SILNIKA WYKONAWCZEGO PRĄDU STAŁEGO
LABORATORIUM ELEKTRONIKI I ELEKTROTECHNIKI BADANIE SILNIKA WYKONAWCZEGO PRĄDU STAŁEGO Opacował: d inŝ. Aleksande Patyk 1.Cel i zakes ćwiczenia. Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z budową, właściwościami
Bardziej szczegółowoScenariusz lekcji. Temat: Podsumowanie wiadomości o walcu. Cele lekcji
opacowała: Maia Kukułka Scenaiusz lekcji Temat: Podsumowanie wiadomości o walcu. Cele lekcji Uczeń potafi: ozpoznać walec wśód innych był obliczyć pole powiezchni walca obliczyć objętość walca zaznaczyć
Bardziej szczegółowoAlgebra Boole a i jej zastosowania
lgebra oole a i jej zastosowania Wprowadzenie Niech dany będzie zbiór dwuelementowy, którego elementy oznaczymy symbolami 0 oraz 1, tj. {0, 1}. W zbiorze tym określamy działania sumy :, iloczynu : _ oraz
Bardziej szczegółowoMacierze. Rozdział Działania na macierzach
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy
Bardziej szczegółowoMETEMATYCZNY MODEL OCENY
I N S T Y T U T A N A L I Z R E I O N A L N Y C H w K i e l c a c h METEMATYCZNY MODEL OCENY EFEKTYNOŚCI NAUCZNIA NA SZCZEBLU IMNAZJALNYM I ODSTAOYM METODĄ STANDARYZACJI YNIKÓ OÓLNYCH Auto: D Bogdan Stępień
Bardziej szczegółowoFunkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Bardziej szczegółowoDOLNOŚLĄSKA WOJEWÓDZKA KOMENDA OCHOTNICZYCH HUFCÓW PRACY
DOLNOŚLĄSKA WOJEWÓDZKA KOMENDA OCHOTNICZYCH HUFCÓW PRACY -3 Wocław, Wybzeże J. Słowackiego 9 tel. () 3--, 3-9-8 e-mail: dolnoslaska@ohp.pl fax () 3-9- N konta: NBP O/Wocław 9 9 88 3 N egon: 38 NIP: 89---9
Bardziej szczegółowo(U.17) Zastosowania stacjonarnego rachunku zaburzeń
3.0.004 38. U.7 Zastosowania stacjonanego achunku zabuzeń 66 Rozdział 38 U.7 Zastosowania stacjonanego achunku zabuzeń 38. Stuktua subtelna w atomie wodoopodobnym 38.. Hamiltonian i jego dyskusja Popzednio
Bardziej szczegółowo11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO
11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO Ruchem dgającym nazywamy uch, któy powtaza się peiodycznie w takcie jego twania w czasie i zachodzi wokół położenia ównowagi. Zespół obiektów fizycznych zapewniający wytwozenie
Bardziej szczegółowo1. Ciało sztywne, na które nie działa moment siły pozostaje w spoczynku lub porusza się ruchem obrotowym jednostajnym.
Wykład 3. Zasada zachowania momentu pędu. Dynamika punktu mateialnego i były sztywnej. Ruch obotowy i postępowy Większość ciał w pzyodzie to nie punkty mateialne ale ozciągłe ciała sztywne tj. obiekty,
Bardziej szczegółowoANALIZA DANYCH W STATA 8.0
ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 3 1. Rozpoczęcie 1. Stwozyć w katalogu C:/temp katalog stata_3 2. Ściągnąć z intenetu ze stony http://akson.sgh.waw.pl/~mpoch plik zajecia3.zip (kyje się on pod tekstem
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE PRĄDÓW WIROWYCH W ŚRODOWISKACH SŁABOPRZEWODZĄCYCH PRZY WYKORZYSTANIU SKALARNEGO POTENCJAŁU ELEKTRYCZNEGO
Pzemysław PŁONECKI Batosz SAWICKI Stanisław WINCENCIAK MODELOWANIE PRĄDÓW WIROWYCH W ŚRODOWISKACH SŁABOPRZEWODZĄCYCH PRZY WYKORZYSTANIU SKALARNEGO POTENCJAŁU ELEKTRYCZNEGO STRESZCZENIE W atykule pzedstawiono
Bardziej szczegółowoAKADEMIA INWESTORA INDYWIDUALNEGO CZĘŚĆ II. AKCJE.
uma Pzedsiębiocy /6 Lipiec 205. AKAEMIA INWESTORA INYWIUALNEGO CZĘŚĆ II. AKCJE. WYCENA AKCJI Wycena akcji jest elementem analizy fundamentalnej akcji. Następuje po analizie egionu, gospodaki i banży, w
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne I Równania nieliniowe
Metody numeryczne I Równania nieliniowe Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/66 Równania nieliniowe 1. Równania nieliniowe z pojedynczym pierwiastkiem
Bardziej szczegółowoMONITORING STACJI FOTOWOLTAICZNYCH W ŚWIETLE NORM EUROPEJSKICH
51 Aleksande Zaemba *, Tadeusz Rodziewicz **, Bogdan Gaca ** i Maia Wacławek ** * Kateda Elektotechniki Politechnika Częstochowska al. Amii Kajowej 17, 42-200 Częstochowa e-mail: zaemba@el.pcz.czest.pl
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej
POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA Wydział Inżynieii Mechanicznej i Infomatyki Instytut Infomatyki Teoetycznej i Stosowanej Mg inż. Maiusz KUBANEK METODA ROZPOZNAWANIA AUDIO-WIDEO MOWY POLSKIEJ W OPARCIU O UKRYTE
Bardziej szczegółowoFizyka dla Informatyki Stosowanej
Fizyka dla Infomatyki Stosowanej Jacek Golak Semest zimowy 06/07 Wykład n 3 Na popzednim wykładzie poznaliśmy pawa uchu i wiemy, jak opisać uch punktu mateialnego w inecjalnym układzie odniesienia. Zasady
Bardziej szczegółowo