Wstęp do filogenetyki molekularnej. Krzysztof Turowski

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wstęp do filogenetyki molekularnej. Krzysztof Turowski"

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

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 szczegółowo

Binarne Diagramy Decyzyjne

Binarne 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 szczegółowo

Graf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie

Graf 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 szczegółowo

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego

Dobór 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 szczegółowo

Próba określenia miary jakości informacji na gruncie teorii grafów dla potrzeb dydaktyki

Próba 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 szczegółowo

1. Metoda tabel semantycznych

1. 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 szczegółowo

WYKŁAD 1. W przypadku zbiornika zawierającego gaz, stan układu jako całości jest opisany przez: temperaturę, ciśnienie i objętość.

WYKŁAD 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 szczegółowo

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

KRYTERIA 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 szczegółowo

Metody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metody 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 szczegółowo

Model klasyczny gospodarki otwartej

Model 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 szczegółowo

WYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA

WYKŁAD 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:

{ 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 szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 2

Uniwersytet 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 szczegółowo

ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ.

ROZWIĄZUJEMY 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 szczegółowo

Ocena siły oddziaływania procesów objaśniających dla modeli przestrzennych

Ocena 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 szczegółowo

Filogeneza: problem konstrukcji grafu (drzewa) zależności pomiędzy gatunkami.

Filogeneza: 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 szczegółowo

Dobór zmiennych do modelu ekonometrycznego

Dobór 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 szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka 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 szczegółowo

E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne

E: 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 szczegółowo

L(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3)

L(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 szczegółowo

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Reprezentacje 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 szczegółowo

Siła tarcia. Tarcie jest zawsze przeciwnie skierowane do kierunku ruchu (do prędkości). R. D. Knight, Physics for scientists and engineers

Siła 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 szczegółowo

m q κ (11.1) q ω (11.2) ω =,

m 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 szczegółowo

XXXVII OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXXVII 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 szczegółowo

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III

Modelowanie 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 szczegółowo

II.6. Wahadło proste.

II.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 szczegółowo

Modele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

Modele 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 szczegółowo

Energia kinetyczna i praca. Energia potencjalna

Energia 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 szczegółowo

ROZWIAZANIA ZAGADNIEŃ PRZEPŁYWU FILTRACYJNEGO METODAMI ANALITYCZNYMI.

ROZWIAZANIA 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 szczegółowo

Opis ćwiczeń na laboratorium obiektów ruchomych

Opis 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 szczegółowo

GEOMETRIA PŁASZCZYZNY

GEOMETRIA 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 szczegółowo

00502 Podstawy kinematyki D Część 2 Iloczyn wektorowy i skalarny. Wektorowy opis ruchu. Względność ruchu. Prędkość w ruchu prostoliniowym.

00502 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 szczegółowo

KINEMATYCZNE WŁASNOW PRZEKŁADNI

KINEMATYCZNE 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 szczegółowo

Wykład 17. 13 Półprzewodniki

Wykład 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 szczegółowo

Algorytmy dla tekstów zdeniowanych przez samopodobie«

Algorytmy 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 szczegółowo

Konkurs Matematyczny dla uczniów gimnazjów województwa lubuskiego 19 stycznia 2012 r. zawody II stopnia (rejonowe)

Konkurs 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 szczegółowo

MIERNICTWO WIELKOŚCI ELEKTRYCZNYCH I NIEELEKTRYCZNYCH

MIERNICTWO 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 szczegółowo

MECHANIKA OGÓLNA (II)

MECHANIKA 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 szczegółowo

2 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

2 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 szczegółowo

Wykład 15. Reinhard Kulessa 1

Wykład 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 szczegółowo

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA

INSTRUKCJA 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 szczegółowo

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

KRYTERIA 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 szczegółowo

Reguły Paulinga. Krzysztof Burek Michał Oleksik

Reguły 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 szczegółowo

9.1 POMIAR PRĘDKOŚCI NEUTRINA W CERN

9.1 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 szczegółowo

A. POMIARY FOTOMETRYCZNE Z WYKORZYSTANIEM FOTOOGNIWA SELENOWEGO

A. 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 szczegółowo

LIST EMISYJNY nr 3 /2014 Ministra Finansów

LIST 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 szczegółowo

Pakiet startowy XXX 29. Standardy Zwrotu Pojazdu

Pakiet 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 szczegółowo

BRYŁA SZTYWNA. Umowy. Aby uprościć rozważania w tym dziale będziemy przyjmować następujące umowy:

BRYŁA 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 szczegółowo

ZWIĄZEK FUNKCJI OMEGA Z DOMINACJĄ STOCHASTYCZNĄ

ZWIĄZEK 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 szczegółowo

8. PŁASKIE ZAGADNIENIA TEORII SPRĘŻYSTOŚCI

8. 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 szczegółowo

REZONATORY DIELEKTRYCZNE

REZONATORY DIELEKTRYCZNE REZONATORY DIELEKTRYCZNE Rezonato dielektyczny twozy małostatny, niemetalizowany dielektyk o dużej pzenikalności elektycznej ( > 0) i dobej stabilności tempeatuowej, zwykle w kształcie cylindycznych dysków

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. Pompa ciepła - uzupełnienie II Zasada Termodynamiki Entropia w ujęciu termodynamicznym c.d. Entropia w ujęciu statystycznym

Wykład 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 szczegółowo

Wykład: praca siły, pojęcie energii potencjalnej. Zasada zachowania energii.

Wykład: 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 szczegółowo

Wykład 1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa. Przestrzeń probabilistyczna.

Wykład 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 szczegółowo

Model 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: 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 szczegółowo

dr inż. Zbigniew Szklarski

dr 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 szczegółowo

Atom wodoru w mechanice kwantowej

Atom 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 szczegółowo

ZASTOSOWANIE ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO OPTYMALNEJ LOKALIZACJI ŁĄCZNIKÓW W SIECI ROZDZIELCZEJ ŚREDNIEGO NAPIĘCIA

ZASTOSOWANIE 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 szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 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 szczegółowo

ĆWICZENIE 3 REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH

ĆWICZENIE 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 szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy 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 szczegółowo

Ćwiczenie 9 ZASTOSOWANIE ŻYROSKOPÓW W NAWIGACJI

Ćwiczenie 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 szczegółowo

Sprawozdanie EKSPERTYZA SYSTEMU WG: DIN EN ISO 9001:2000 DIN EN ISO 14001:2005 OHSAS 18001:2007. Valeo Service Sp. z o.o. Warszawa.

Sprawozdanie 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 szczegółowo

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Metoda 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 szczegółowo

ι umieszczono ladunek q < 0, który może sie ι swobodnie poruszać. Czy środek okregu ι jest dla tego ladunku po lożeniem równowagi trwa lej?

ι 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 szczegółowo

CHARAKTERYSTYKI GEOMETRYCZNE FIGUR PŁASKICH

CHARAKTERYSTYKI 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 szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane 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 szczegółowo

Zależność natężenia oświetlenia od odległości

Zależność 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 szczegółowo

FIZYKA 2. Janusz Andrzejewski

FIZYKA 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 szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

PRÓBNY 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 szczegółowo

PRÓBA OCENY KIERUNKÓW I TEMPA ZMIAN INFRASTRUKTURY TRANSPORTOWEJ W KRAJACH NOWO PRZYJĘTYCH I ASPIRUJĄCYCH DO UNII EUROPEJSKIEJ

PRÓBA 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 szczegółowo

1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb.

1. 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 szczegółowo

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 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 szczegółowo

Teoria i metody optymalizacji

Teoria 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 szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie 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 szczegółowo

Katalog usług Kariera i Praca dlastudenta.pl

Katalog 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 szczegółowo

należą do grupy odbiorników energii elektrycznej idealne elementy rezystancyjne przekształcają energię prądu elektrycznego w ciepło

należą 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 szczegółowo

Rozważymy nieskończony strumień płatności i obliczymy jego wartość teraźniejszą.

Rozważymy 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 szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład 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 szczegółowo

KONKURS Z MATEMATYKI DLA UCZNIÓW SZKÓŁ PODSTAWOWYCH

KONKURS 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 szczegółowo

Prawo Gaussa. Potencjał elektryczny.

Prawo 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 szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 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 szczegółowo

BADANIE SILNIKA WYKONAWCZEGO PRĄDU STAŁEGO

BADANIE 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 szczegółowo

Scenariusz lekcji. Temat: Podsumowanie wiadomości o walcu. Cele lekcji

Scenariusz 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 szczegółowo

Algebra Boole a i jej zastosowania

Algebra 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 szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. 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 szczegółowo

METEMATYCZNY MODEL OCENY

METEMATYCZNY 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 szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje 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 szczegółowo

DOLNOŚLĄSKA WOJEWÓDZKA KOMENDA OCHOTNICZYCH HUFCÓW PRACY

DOLNOŚLĄSKA 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

(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 szczegółowo

11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO

11. 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 szczegółowo

1. Ciało sztywne, na które nie działa moment siły pozostaje w spoczynku lub porusza się ruchem obrotowym jednostajnym.

1. 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 szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA 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 szczegółowo

MODELOWANIE PRĄDÓW WIROWYCH W ŚRODOWISKACH SŁABOPRZEWODZĄCYCH PRZY WYKORZYSTANIU SKALARNEGO POTENCJAŁU ELEKTRYCZNEGO

MODELOWANIE 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 szczegółowo

AKADEMIA INWESTORA INDYWIDUALNEGO CZĘŚĆ II. AKCJE.

AKADEMIA 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 szczegółowo

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Metody 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 szczegółowo

MONITORING STACJI FOTOWOLTAICZNYCH W ŚWIETLE NORM EUROPEJSKICH

MONITORING 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 szczegółowo

POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

POLITECHNIKA 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 szczegółowo

Fizyka dla Informatyki Stosowanej

Fizyka 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