Modelowanie komputerowe układów złożonych
|
|
- Włodzimierz Krupa
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Modelowanie komputerowe układów złożonych Prowadzący: Adam Lipowski Zakład Fizyki Kwantowej, Segment G-III, p tel. 5062/5156
2 Plan 1) Wstęp 2) Dynamika układów nieliniowych i chaotycznych Układy nieliniowe o kilku stopniach swobody Chaos, równanie logistyczne, wykładnik Lyapunova 3) Fraktale, modele wzrostu, struktury afiniczne, wykładnik Hursta 4) Modelowanie zachowań społecznych Elementy teorii gier Dylemat więźnia i modelowanie zachowań społecznych 5) Dynamika populacji równania Lotky-Volterra Automaty komórkowe i układy drapieżników i ofiar ekosystemy 6) Algorytmy genetyczne, algorytmy mrówkowe, symulowane wyżarzanie 7) Sieci złożone Elementy teorii grafów Rodzaje sieci złożonych (małe światy, sieci bezskalowe) Przykłady zastosowań 8) Elementy ekonofizyki i socjofizyki Dystrybucja zasobów (rozkład Pareto) Fluktuacje cen i notowań giełdowych (modelowanie agentowe) Modelowanie tworzenia się opinii społecznej 9) Ewolucja języka Gry językowe Sieci syntaktyczne
3 Układy dynamiczne i całkowanie równań różniczkowych zwyczajnych, układy nieliniowe i chaotyczne
4 Zagadnienia: Układy dynamiczne przykłady Całkowanie równań ruchu (Euler, Runge-Kutta) Wykładniki Lyapunowa, chaos Równanie logistyczne
5 Przykłady układów dynamicznych: Oscylator harmoniczny, wahadło, Słońce Ziemia (układ dwuciałowy), rozpad radioaktywny, wymieranie/rozmnażanie się organizmów, Oscylator anharmoniczny, Słońce Ziemia Księżyc (układ trójciałowy) Oscylator van der Pola (nieliniowe obwody elektroniczne), atmosfera, Turbulencja, rynki finansowe, ekosystemy
6 Całkowanie równań różniczkowych (zwyczajnych) Ewolucja wielu układów opisywana jest równaniami różniczkowymi zwyczajnymi. Numeryczne techniki całkowania tych równań bazują na metodzie Eulera: Algorytm Eulera: Rozpatrzmy równanie I rzędu: Z warunkiem początkowym y = y 0 dla x = x 0
7 Algorytm Eulera Efektywność/dokładność algorytmu zależy od Δx i od tego na ile uzasadnione jest liniowe przybliżenie w interwałach o długości Δx Trudno jest ustalić (w ogólności) jak małe musi być Δx aby osiągnąć zadaną dokładność
8 Przykład: Niech z warunkiem początkowym dla Oblicz y dla x=2 (Ścisłym rozwiązaniem jest y(x)= x 2 czyli y(2)=4)
9 Zmodyfikowany algorytm Eulera W zagadnieniach postaci dy dx obliczane jest w połowie odcinka między x n a x n+1 : = f x użyteczna jest modyfikacja algorytmu, gdzie f(x) y n+1 = y n + xf x n+1 = x n + Δx x n + x 2 Czy modyfikację tą można zastosować do zagadnień postaci dy = f x, y? dx
10 Ważną rolę odgrywa całkowanie równań różniczkowych drugiego rzędu: a = F(x, v, t)/m (II zasada dynamiki Newtona) Lub równoważnie: d 2 x dx = F(x, dt2 dt, t)/m Dla równań II rzędu algorytm Eulera można zapisać jako:
11 Modyfikacje: (A) Euler-Cromer (pochodna liczona w t n+1 zamiast w t n ) Integrator symplektyczny zachowuje energię układu (B) Euler - Richardson
12 Problem: Rozważ zagadnienie oscylatora 1-wymiarowego: Niech k=m=1. Znajdź rozwiązanie metodą Eulera w przedziale 0<t<20. Wykreśl je. Znajdź rozwiązanie zmodyfikowaną metodą Eulera: - Najpierw (z użyciem zwykłej metody Eulera) znajdujemy wartości w połowie ekstrapolowanego odcinka Δt/2: - A otrzymane wartości używamy do obliczenia propagacji o Δt Znajdź rozwiązanie w przedziale 0<t<20. Wykreśl je.
13 Zmodyfikowana metoda Eulera jest równoważna tzw. metodzie Runge-Kutta (R-K) drugiego rzędu. W praktyce często wykorzystywana jest metoda R-K czwartego rzędu:
14 Czułość na warunki początkowe Niekiedy mała zmiana r lub x 0 czyni ogromną zmianę wyniku po n generacjach ( efekt motyla ). Układ jest nieprzewidywalny!! Wahadło z poziomym wymuszaniem Wahadło chaotyczne 14
15 Ilościową miarą czułości na warunki początkowe jest wykładnik Lapunowa. x 0 (x 0, t) = x 0 e lt l - wykładnik Lapunowa Chaos : l > 0 (mała różnica w warunkach szybko narasta z czasem) W jakich układach można spodziewać się l < 0?
16 Cechy chaosu Atraktory układów chaotycznych mają zwykle strukturę fraktalną. Czułość na warunki początkowe punkty, które początkowo są blisko siebie w chwili późniejszej stają się bardzo odległe.(dodatnie wykładniki Lyapunowa) 16
17 Chaos jest wszędzie Układy idealne to często nieważkie liny, powierzchnie bez tarcia, czy idealna próżnia. Dla takich układów niekiedy otrzymujemy eleganckie (podręcznikowe) rozwiązania. W rzeczywistych układach tarcie, opory powietrza czy niesymetrycznośc prowadzi często do nieprzewidywalności. 17
18 Przykłady chaosu Astronomia (ruch planet i gwiazd) Inżynieria (dynamika statków, ruch uliczny) Turbulencja Praca serca, mózgu Biologia populacyjna, reakcje chemiczne Pogoda Ekonomia szeregi czasowe, analiza rynków finansowych Implikacje filozoficzne (nieprzewidywalność, demon Laplace a, ) 18
19 Chaos deterministyczny
20 Układy dynamiczne - przykłady Klasyfikacja układów dynamicznych: Oscylator harmoniczny, Słońce Ziemia (układ dwuciałowy) Układy rozwiązywalne Oscylator anharmoniczny, Słońce Ziemia Księżyc (układ trójciałowy) Przybliżalne przez układy rozwiązywalne Oscylator van der Pola, model atmosfery Lorenza, równanie logistyczne Układy chaotyczne Turbulencja, rynki finansowe, ekosystemy Układy stochastyczne
21 y Różne typy wzrostu Arithmetic Growth y = 2x x 21
22 y(x) Quadratic Growth y = x 2-2E-13x x 22
23 y(x) Cyclic Growth & Decay x
24 y(x) Geometric Growth y = e x x 24
25 Wzrost populacji Każdego roku populacja ryb w jeziorze przyrasta o 10%. N n liczebność populacji w n-tej generacji. r=1.1 stała wzrostu. Równanie różnicowe: N n+1 =rn n. Dla N 1 =100 w kolejnych generacjach otrzymujemy 110, 121, 133, 146, 161, 25
26 Rozwiązanie analityczne Prędkość zmiany N : dn dt N Separacja zmiennych: Obustronne całkowanie: dn N dt N N 0 dn' N' t 0 dt' ln N N 0 t 26
27 Wzrost populacji c.d. Odwrócenie logarytmu: Daje: N N W tym przykładzie mamy wzrost geometryczny 0 e t N N 0 e t 27
28 Te systemy są przewidywalne Wzrost arytmetyczny, kwadratowy, geometryczny czy cykliczny są przewidywalne (z analitycznymi rozwiązaniami) Stan x(t) w czasie t może być przewidziany w oparciu stan układu w chwili t=0 (z użyciem prostych wzorów). Pożyczka w banku na stały procent, napełnianie wodą pojemnika czy wahadło to przykłady układów przewidywalnych. 28
29 Liniowość Układy liniowe są łatwe do zrozumienia: zwiększ wejście 2 razy to wyjście również wzrośnie 2 razy. 29
30 Nieprzewidywalność Nie wszystkie systemy są przewidywalne. Dla pewnych systemów rozwiązania analityczne nie istnieją. Rozważymy teraz przykład takiego procesu tzw. Wzrost logistyczny. Wzrost logistyczny to przykład nieliniowego układu dynamicznego 30
31 Wzrost logistyczny Opisuje zachowanie się populacji w warunkach ograniczonych zasobów (pożywienie, woda, energia). Wzrost populacji jest ograniczony przez pojemność środowiska K. Populacja przyrasta, lecz wzrost się nasyca w miarę osiągania pojemności środowiska. 31
32 Co w granicy? Chcielibyśmy znać liczebność populacji N w miarę zbliżania się do pojemności środowiska K. Czy nasyci się dla N=K? N<K? Może przekroczy wartość K i potem zacznie spadać? Może pojawią się oscylacje? Coś innego? 32
33 Wzrost logistyczny Wprowadźmy zmienną x taką, że: x N K x to ułamek pojemności środowiska. 33
34 Równanie różnicowe Zakładamy, że stała wzrostu nie jest stała, lecz jest proporcjonalna do 1- x n Stała wzrostu: r (1-x n ). Dla małych x n stała wzrostu ~r. Dla dużych x n stała wzrostu ~0. Liczebność populacji: x n+1 = r (1-x n )x n. 34
35 Population r=1.5 r = 1.5, N(0)=0.1, x(0)= Generations Geometric (N) Logistic (x=n/k) 35
36 Populacja osiąga stan równowagowy Dla r= 1.5 populacja dąży do granicznej wartości x=0.33. Czy równowaga to atraktor również dla innych wartości r? Czy zmiana wartości początkowej zmienia wartość asymptotyczną? 36
37 x(n) r=2.8 r = n x(0)=0.1 x(0)=0.2 x(0)=0.3 37
38 Atraktor Niezależnie od wartości x 0 wartość graniczna jest taka sama (r=2.8). Stan (w tym przypadku punkt) do którego dąży układ niezależnie od x 0 nazywamy atraktorem. 38
39 x(n) Podwojenie okresu r=3.14 r = n x(0)=0.1 x(0)=0.2 x(0)=0.3 39
40 x(n) r=3.45 Growth rate is 3.45(1-x n ) r = n x(0)=0.2 x(0)=0.3 Macquarie University 40
41 x(n) r= cykl r = n x=0.2 41
42 x(n) r=3.8 Brak regularności r = x(0)=0.2 x(0)=0.3 n 42
43 Atraktory równania logistycznego r = 2.8 r = 3.14 r = 3.45 r = 3.8 równowaga 2-cykl 4-cykl aperiodyczne stałe oscylacje oscylacje przypadkowe 43
44 The Attractor The Logistic Map r 44
45 Uniwersalność Measuring Feigenbaum's Number r r this length r2 r3 this length 45
46 Stała Feigenbauma Stała Feigenbaum wynosi: lim n r r n - n 1 r - n- 1 r n Punkt Feigenbauma: r=
47 Uniwersalność c.d. Stała Feigenbauma pojawia się również w wielu innych układach chaotycznych. Obserwowana w rzeczywistych układach: Kapiący kran. Oscylacje w ciekłym helu. Ewolucje liczebności w pewnych populacjach ciem. 47
48 Wykładnik Lyapunowa równanie logistyczne Niech δ n będzie różnicą po n iteracjach, przy założeniu, że w chwili początkowej różnica wynosiła δ 0 : x i = f x i 1 Z definicji mamy: oraz Otrzymujemy więc:
49 Korzystając ze wzoru na pochodną funkcji złożonej otrzymujemy: Granica (n ) tego wyrażenia (o ile istnieje) definiuje wykładnik Lyapunowa:
50 Problem: Znajdź wykładnik Lyapunova dla następującego przekształcenia: (tent map)
51 Literatura G. L. Baker, J. P. Gollub Wstęp do dynamiki układów chaotycznych (PWN 1998). Andi Klein and Alexander Godunov, Introductory Computational Physics (Cambridge University Press 2006). Lorentz, Edward N., Deterministic Nonperiodic Flow, J. Atmos. Sci. 20 (1963) Li, Tien-Yien & Yorke, James A., Period 3 Implies Chaos, American Mathematical Monthly 82 (1975) Hénon, Michel, A two-dimensional mapping with a strange attractor, Comm. Math. Phys. 50 (1976) May, Robert M., Simple mathematical models with very complicated dynamics, Nature 261 (1976) Feigenbaum, Mitchell J., Quantitative universality for a class of nonlinear transformations, J. Stat. Phys. 19 (1978) Mandelbrot, Benoit B., Fractal aspects of the iteration of z lz(1-z) for complex l and z, Annals NY Acad. Sciences 357 (1980)
Układy dynamiczne i całkowanie równań różniczkowych zwyczajnych, układy nieliniowe i chaotyczne
Układy dynamiczne i całkowanie równań różniczkowych zwyczajnych, układy nieliniowe i chaotyczne Zagadnienia: Układy dynamiczne przykłady Całkowanie równań ruchu (Euler, Runge-Kutta) Wykładniki Lyapunowa,
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/
Bardziej szczegółowoPodręcznik. Przykład 1: Wyborcy
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula
Bardziej szczegółowoUkłady dynamiczne Chaos deterministyczny
Układy dynamiczne Chaos deterministyczny Proste iteracje odwzorowań: Funkcja liniowa Funkcja logistyczna chaos deterministyczny automaty komórkowe Ewolucja układu dynamicznego Rozwój w czasie układu dynamicznego
Bardziej szczegółowoTEORIA CHAOSU. Autorzy: Szymon Sapkowski, Karolina Seweryn, Olaf Skrabacz, Kinga Szarkowska
TEORIA CHAOSU Autorzy: Szymon Sapkowski, Karolina Seweryn, Olaf Skrabacz, Kinga Szarkowska Wydział MiNI Politechnika Warszawska Rok akademicki 2015/2016 Semestr letni Krótki kurs historii matematyki DEFINICJA
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych za pomocą komputera
Rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych za pomocą komputera Arkadiusz Syta A. Syta (Politechnika Lubelska) 1 / 19 Wstęp Przegląd wybranych pakietów oprogramowania i funkcji Rozwiązywanie równań
Bardziej szczegółowoDynamika nieliniowa i chaos deterministyczny. Fizyka układów złożonych
Dynamika nieliniowa i chaos deterministyczny Fizyka układów złożonych Wahadło matematyczne F θ = mgsinθ Druga zasada dynamiki: ma = mgsinθ a = d2 x dt 2 = gsinθ Długość łuku: x = Lθ Równanie ruchu: θ ሷ
Bardziej szczegółowoEfekt motyla i dziwne atraktory
O układzie Lorenza Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja kopernika Toruń, 3 grudnia 2009 Spis treści 1 Wprowadzenie Wyjaśnienie pojęć 2 O dziwnych atraktorach 3 Wyjaśnienie pojęć Dowolny
Bardziej szczegółowoMODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik
MODELE WIELOPOPULACYJNE Biomatematyka Dr Wioleta Drobik UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t 0 )=y 0 Funkcje f i g to zadane funkcje ciągłe trzech zmiennych: t,
Bardziej szczegółowoElementy rachunku różniczkowego i całkowego
Elementy rachunku różniczkowego i całkowego W paragrafie tym podane zostaną elementarne wiadomości na temat rachunku różniczkowego i całkowego oraz przykłady jego zastosowania w fizyce. Małymi literami
Bardziej szczegółowoDefinicje i przykłady
Rozdział 1 Definicje i przykłady 1.1 Definicja równania różniczkowego 1.1 DEFINICJA. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie F (t, x, ẋ, ẍ,..., x (n) ) = 0. (1.1) W równaniu tym t jest
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Wstęp
Bardziej szczegółowoCałkowanie numeryczne
Całkowanie numeryczne Poniżej omówione zostanie kilka metod przybliżania operacji całkowania i różniczkowania w szczególności uzależnieniu pochodnej od jej różnic skończonych gdy równanie różniczkowe mamy
Bardziej szczegółowoSpecjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa
Arkadiusz Neubauer IV rok, Fizyka z Informatyką. Specjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa 1 Problem fizyczny W poniższej pracy przedstawiono numeryczną metodę obliczania widma Lapunowa
Bardziej szczegółowoChaos w układach dynamicznych: miary i kryteria chaosu
: miary i kryteria chaosu Uniwersytet Śląski w Katowicach, Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 27.08.14 : miary i kryteria chaosu Temat tego referatu jest związany z teorią układów dynamicznych która ma
Bardziej szczegółowoNumeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych ( )
Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych Równanie różniczkowe jest to równanie, w którym występuje pochodna (czyli różniczka). Przykładem najprostszego równania różniczkowego może być: y ' = 2x które
Bardziej szczegółowo1 Równania nieliniowe
1 Równania nieliniowe 1.1 Postać ogólna równania nieliniowego Często występującym, ważnym problemem obliczeniowym jest numeryczne poszukiwanie rozwiązań równań nieliniowych, np. algebraicznych (wielomiany),
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe zwyczajne
Równania różniczkowe zwyczajne ODE: ordinary differential equations Zbigniew Koza Wydział Fizyki i Astronomii Wrocław, 2016 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE JEDNEJ ZMIENNEJ Motywacja Rozwiązania równań z 1, 2 lub
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie
Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Procesy wykładniczego wzrostu i spadku (np populacja bakterii, rozpad radioaktywny, wymiana ciepła) można modelować równaniem
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Zazwyczaj nie można znaleźć
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka ubezpieczeniowa Rocznik: 2016/2017 Język wykładowy: Polski
Bardziej szczegółowoZ52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.
Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie
Bardziej szczegółowoMetody przybliżonego rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych
Metody przybliżonego rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych Rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych za pomocą szeregów metody dyskretne Metoda współczynników nieoznaczonych Metoda kolejnego
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
Bardziej szczegółowoPODSTAWY MODELOWANIA UKŁADÓW DYNAMICZNYCH W JĘZYKACH SYMULACYJNYCH
PODSTAWY MODELOWANIA UKŁADÓW DYNAMICZNYCH W JĘZYKACH SYMULACYJNYCH ( Na przykładzie POWERSIM) M. Berndt-Schreiber 1 Plan Zasady modelowania Obiekty symbole graficzne Dyskretyzacja modelowania Predefiniowane
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2 Równania różniczkowe o zmiennych rozdzielonych Równania sprowadzalne do równań o zmiennych rozdzielonych Niech f będzie funkcją ciągłą na przedziale (a, b), spełniającą na
Bardziej szczegółowoPodręcznik. Wzór Shannona
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula
Bardziej szczegółowoTeoria Chaosu. Proste modele ze złożonym zachowaniem: o teorii chaosu w ekologii.
Teoria Chaosu Proste modele ze złożonym zachowaniem: o teorii chaosu w ekologii. Zanim zaczniemy... Komputer - symulacja wizualizacja w fizyce. Zanim zaczniemy Prowadzimy pilotażowe warsztaty w szkołach,
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowoPochodne. Zbigniew Koza. Wydział Fizyki i Astronomii
Pochodne Zbigniew Koza Wydział Fizyki i Astronomii Wrocław, 2015 MOTYWACJA Rozpatrzmy gładką funkcję np. y x = x 2 w okolicach punktu (1,1) x 0 = 1, y 0 = f x 0 = 1 powiększmy wykres wokół (x 0, f(x 0
Bardziej szczegółowoDystrybucje, wiadomości wstępne (I)
Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów
Bardziej szczegółowoIteracyjne rozwiązywanie równań
Elementy metod numerycznych Plan wykładu 1 Wprowadzenie Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 3 Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda siecznych Metoda stycznych Plan wykładu 1 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoKinematyka: opis ruchu
Kinematyka: opis ruchu Fizyka I (B+C) Wykład IV: Ruch jednostajnie przyspieszony Ruch harmoniczny Ruch po okręgu Klasyfikacja ruchów Ze względu na tor wybrane przypadki szczególne prostoliniowy, odbywajacy
Bardziej szczegółowo1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu
1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu Dla danej funkcji ciągłej f znaleźć wartości x, dla których f(x) = 0. (1) 2 Przedział izolacji pierwiastka Będziemy zakładać, że równanie
Bardziej szczegółowoThe Lorenz System and Chaos in Nonlinear DEs
The Lorenz System and Chaos in Nonlinear DEs April 30, 2019 Math 333 p. 71 in Chaos: Making a New Science by James Gleick Adding a dimension adds new possible layers of complexity in the phase space of
Bardziej szczegółowoWstęp do równań różniczkowych
Wstęp do równań różniczkowych Wykład 1 Lech Sławik Instytut Matematyki PK Literatura 1. Arnold W.I., Równania różniczkowe zwyczajne, PWN, Warszawa, 1975. 2. Matwiejew N.M., Metody całkowania równań różniczkowych
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)
Podstawy Automatyki wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak Politechnika Wrocławska Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Laboratorium Podstaw Automatyzacji (L6) 105/2 B1 Sprawy organizacyjne
Bardziej szczegółowoII. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),
Bardziej szczegółowoOpis systemów dynamicznych w przestrzeni stanu. Wojciech Kurek , Gdańsk
Opis systemów dynamicznych Mieczysław Brdyś 27.09.2010, Gdańsk Rozważmy układ RC przedstawiony na rysunku poniżej: wejscie u(t) R C wyjście y(t)=vc(t) Niech u(t) = 2 + sin(t) dla t t 0 gdzie t 0 to chwila
Bardziej szczegółowoPIERWSZEGO. METODA CZYNNIKA CAŁKUJĄCEGO. METODA ROZDZIELONYCH ZMIENNYCH.
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE RZĘDU PIERWSZEGO. METODA CZYNNIKA CAŁKUJĄCEGO. METODA ROZDZIELONYCH ZMIENNYCH. Równaniem różniczkowym zwyczajnym nazywamy równanie zawierające pochodne funkcji y(x) względem
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka finansowa Rocznik: 2014/2015 Język wykładowy: Polski Semestr
Bardziej szczegółowoUniwersalność wykresu bifurkacyjnego w uogólnionym odwzorowaniu logistycznym
Uniwersalność wykresu bifurkacyjnego w uogólnionym odwzorowaniu logistycznym Oskar Amadeusz Prośniak pod opieką prof. dr hab. Karola Życzkowskiego 29 września 2015 Instytut Fizyki UJ 1 Wstęp Celem tej
Bardziej szczegółowoROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH
Transport, studia I stopnia Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Często występującym, ważnym problemem obliczeniowym
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka w informatyce Rocznik: 2013/2014 Język wykładowy: Polski
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka finansowa Rocznik: 2013/2014 Język wykładowy: Polski Semestr
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka ubezpieczeniowa Rocznik: 2013/2014 Język wykładowy: Polski
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7
KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7 PRZEDMIOT TEMAT OPRACOWAŁ LABORATORIUM MODELOWANIA Przykładowe analizy danych: przebiegi czasowe, portrety
Bardziej szczegółowoTadeusz Lesiak. Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii
Mechanika klasyczna Tadeusz Lesiak Wykład nr 4 Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii Energia i praca T. Lesiak Mechanika klasyczna 2 Praca Praca (W) wykonana przez stałą
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/
Bardziej szczegółowoMatematyka dla biologów Zajęcia nr 6.
Matematyka dla biologów Zajęcia nr 6. Dariusz Wrzosek 14 listopada 2018 Matematyka dla biologów Zajęcia 6. 14 listopada 2018 1 / 25 Pochodna funkcji przypomnienie Dzięki pochodnej można określić czy funkcja
Bardziej szczegółowoWstęp do równań różniczkowych
Wstęp do równań różniczkowych Wykład 1 Lech Sławik Instytut Matematyki PK Literatura 1. Arnold W.I., Równania różniczkowe zwyczajne, PWN, Warszawa, 1975. 2. Matwiejew N.M., Metody całkowania równań różniczkowych
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I
Metody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I dr inż. Tomasz Goetzendorf-Grabowski (tgrab@meil.pw.edu.pl) Dęblin, 11 maja 2009 1 Organizacja wykładu 5 dni x 6 h = 30 h propozycja zmiany: 6
Bardziej szczegółowo1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2
Temat 1 Pojęcia podstawowe 1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych Równaniem różniczkowym cząstkowym rzędu drugiego o n zmiennych niezależnych nazywamy równanie postaci gdzie u = u (x 1, x,...,
Bardziej szczegółowoPochodna funkcji c.d.-wykład 5 ( ) Funkcja logistyczna
Pochodna funkcji c.d.-wykład 5 (5.11.07) Funkcja logistyczna Rozważmy funkcję logistyczną y = f 0 (t) = 40 1+5e 0,5t Funkcja f może być wykorzystana np. do modelowania wzrostu masy ziaren kukurydzy (zmienna
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe zwyczajne
Równania różniczkowe zwyczajne Zajmiemy się teraz problemem numerycznego rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych o postaci: z warunkeim początkowym. Zauważmy że przykładowe równanie różniczkowe
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 4
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 4 Obszar określoności równania Jeżeli występująca w równaniu y' f ( x, y) funkcja f jest ciągła, to równanie posiada rozwiązanie. Jeżeli f jest nieokreślona w punkcie (x 0,
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego
Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Autor: Kamil Jaworski 11 marca 2012 Spis treści 1 Wstęp 2 1.1 Podstawowe pojęcia........................
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA I. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak. Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska
Wykład FIZYKA I 1. Ruch drgający tłumiony i wymuszony Katedra Optyki i Fotoniki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html DRGANIA HARMONICZNE
Bardziej szczegółowoIII. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.
III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi
Bardziej szczegółowoII. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski
II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski 1 1 Różniczkowanie numeryczne Rozważmy funkcję f(x) określoną na sieci równoodległyc węzłów. Funkcja f(x) może być dana za pomocą wzoru analitycznego
Bardziej szczegółowoWykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r
Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu 14.11.2018r Definicja (iloraz różnicowy) Niech x 0 R oraz niech funkcja f będzie określona przynajmnniej na otoczeniu O(x 0 ). Ilorazem różnicowym funkcji
Bardziej szczegółowoSposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania
Sposoby modelowania układów dynamicznych Co to jest model dynamiczny? PAScz4 Modelowanie, analiza i synteza układów automatyki samochodowej równania różniczkowe, różnicowe, równania równowagi sił, momentów,
Bardziej szczegółowomechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej
mechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej ver-28.06.07 współrzędne uogólnione punkt materialny... wektor wodzący: prędkość: przyspieszenie: liczba
Bardziej szczegółowoSystemy. Krzysztof Patan
Systemy Krzysztof Patan Systemy z pamięcią System jest bez pamięci (statyczny), jeżeli dla dowolnej chwili t 0 wartość sygnału wyjściowego y(t 0 ) zależy wyłącznie od wartości sygnału wejściowego w tej
Bardziej szczegółowoWykład 2. Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova)
Wykład 2 Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova) 1. Procesy Markova: definicja 2. Równanie Chapmana-Kołmogorowa-Smoluchowskiego 3. Przykład dyfuzji w kapilarze
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie
Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Wyznacz transformaty Laplace a poniższych funkcji, korzystając z tabeli transformat: a) 8 3e 3t b) 4 sin 5t 2e 5t + 5 c) e5t e
Bardziej szczegółowoMechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych 1 Sterowanie procesem oparte na jego modelu u 1 (t) System rzeczywisty x(t) y(t) Tworzenie
Bardziej szczegółowoCiągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel 3 kwietnia 203 Definicja (ciągu liczbowego). Ciagiem liczbowym nazywamy funkcję odwzorowuja- ca zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych. Wartość
Bardziej szczegółowoObliczenia iteracyjne
Lekcja Strona z Obliczenia iteracyjne Zmienne iteracyjne (wyliczeniowe) Obliczenia iteracyjne wymagają zdefiniowania specjalnej zmiennej nazywanej iteracyjną lub wyliczeniową. Zmienną iteracyjną od zwykłej
Bardziej szczegółowoZastosowanie ciągłych układów chaotycznych do bezpiecznej komunikacji. Karol Jastrzębski
Zastosowanie ciągłych układów chaotycznych do bezpiecznej komunikacji Karol Jastrzębski kjastrze@elka.pw.edu.pl Plan prezentacji Teoria chaosu wprowadzenie Cechy sygnału chaotycznego Obwód Chuy oscylator
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA I. 10. Ruch drgający tłumiony i wymuszony. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak
Wykład FIZYKA I 1. Ruch drgający tłumiony i wymuszony Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Instytut Fizyki Politechniki Wrocławskiej http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html Siły oporu (tarcia)
Bardziej szczegółowoSiły zachowawcze i energia potencjalna. Katarzyna Sznajd-Weron Mechanika i termodynamika dla matematyki stosowanej 2017/18
Siły zachowawcze i energia potencjalna Katarzyna Sznajd-Weron Mechanika i termodynamika dla matematyki stosowanej 2017/18 Polecana literatura John R Taylor, Mechanika klasyczna, tom1 Wydawnictwo Naukowe
Bardziej szczegółowoPochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji.
Pochodna funkcji Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji. Małgorzata Wyrwas Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoIX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,
IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy
Bardziej szczegółowoN(t) = N 0 e rt MODELE WZROSTU POPULACJI Z CZASEM CIĄGŁYM. Dr Wioleta Drobik-Czwarno
N(t) = N 0 e rt MODELE WZROSTU POPULACJI Z CZASEM CIĄGŁYM Dr Wioleta Drobik-Czwarno PODSTAWY MATEMATYCZNE Procesy biologiczne, chemiczne i fizyczne można zapisać równaniami różniczkowymi. Potrzebne narzędzia:
Bardziej szczegółowoOBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI.
OBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH. ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ LINIOWYCH. Obliczanie pochodnych funkcji. Niech będzie dana funkcja y(x określona i różniczkowalna na przedziale
Bardziej szczegółowoZasady dynamiki Newtona. Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd
Zasady dynamiki Newtona Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd Siły - wektory Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd Zasady dynamiki Newtona I Każde ciało trwa w stanie spoczynku lub
Bardziej szczegółowoy f x 0 f x 0 x x 0 x 0 lim 0 h f x 0 lim x x0 - o ile ta granica właściwa istnieje. f x x2 Definicja pochodnych jednostronnych 1.5 0.
Matematyka ZLic - 3 Pochodne i różniczki funkcji jednej zmiennej Definicja Pochodną funkcji f w punkcie x, nazwiemy liczbę oznaczaną symbolem f x lub df x dx, równą granicy właściwej f x lim h - o ile
Bardziej szczegółowoObliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 03 (uzupełnienie Wykładu 02) Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 31/03/2016 1 / 17 1 2 / 17 Dynamika populacji Równania Lotki-Voltery opisują model drapieżnik-ofiara.
Bardziej szczegółowoOptymalizacja ciągła
Optymalizacja ciągła 1. Optymalizacja funkcji jednej zmiennej Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 28.02.2019 1 / 54 Plan wykładu Optymalizacja funkcji jednej
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna i algebra liniowa Elementy równań różniczkowych
Analiza matematyczna i algebra liniowa Elementy równań różniczkowych Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936
Bardziej szczegółowoZasady dynamiki Newtona. Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd
Zasady dynamiki Newtona Ilość ruchu, stan ruchu danego ciała opisuje pęd Zasady dynamiki Newtona I Każde ciało trwa w stanie spoczynku lub porusza się ruchem prostoliniowym i jednostajnym, jeśli siły przyłożone
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XIV: Metody Monte Carlo 19 stycznia 2016 Przybliżone obliczanie całki oznaczonej Rozważmy całkowalną funkcję f : [0, 1] R. Chcemy znaleźć przybliżoną wartość liczbową całki 1 f (x) dx. 0 Jeden ze
Bardziej szczegółowoRuch jednowymiarowy. Autorzy: Zbigniew Kąkol Kamil Kutorasiński
Ruch jednowymiarowy Autorzy: Zbigniew Kąkol Kamil Kutorasiński 017 Ruch jednowymiarowy Autorzy: Zbigniew Kąkol, Kamil Kutorasiński Dział Fizyki zajmujący się opisem ruchu ciał nazywamy kinematyką. Definicja
Bardziej szczegółowoStała w przedsionku chaosu
36 Stała w przedsionku chaosu Mateusz Denys Student V roku fizyki na Uniwersytecie Warszawskim Liczba π, pierwiastek z dwóch, podstawa logarytmów naturalnych to stałe matematyczne znane od wieków. Każda
Bardziej szczegółowoZasady dynamiki Newtona
Zasady dynamiki Newtona Każde ciało trwa w stanie spoczynku lub porusza się ruchem prostoliniowym i jednostajnym, jeśli siły przyłożone nie zmuszają ciała do zmiany tego stanu Jeżeli na ciało nie działa
Bardziej szczegółowo22 Pochodna funkcji definicja
22 Pochodna funkcji definicja Rozważmy funkcję f : (a, b) R, punkt x 0 b = +. (a, b), dopuszczamy również a = lub Definicja 33 Mówimy, że funkcja f jest różniczkowalna w punkcie x 0, gdy istnieje granica
Bardziej szczegółowoFeynmana wykłady z fizyki. [T.] 1.1, Mechanika, szczególna teoria względności / R. P. Feynman, R. B. Leighton, M. Sands. wyd. 7.
Feynmana wykłady z fizyki. [T.] 1.1, Mechanika, szczególna teoria względności / R. P. Feynman, R. B. Leighton, M. Sands. wyd. 7. Warszawa, 2014 Spis treści Spis rzeczy części 2 tomu I O Richardzie P. Feynmanie
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne
Metody numeryczne materiały do wykładu dla studentów 7. Całkowanie numeryczne 7.1. Całkowanie numeryczne 7.2. Metoda trapezów 7.3. Metoda Simpsona 7.4. Metoda 3/8 Newtona 7.5. Ogólna postać wzorów kwadratur
Bardziej szczegółowoObliczanie długości łuku krzywych. Autorzy: Witold Majdak
Obliczanie długości łuku krzywych Autorzy: Witold Majdak 7 Obliczanie długości łuku krzywych Autor: Witold Majdak DEFINICJA Definicja : Długość łuku krzywej zadanej parametrycznie Rozważmy krzywą Γ zadaną
Bardziej szczegółowo13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.
Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu
Bardziej szczegółowoBiostatystyka, # 3 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
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 szczegółowoWstęp do równań różniczkowych, studia I stopnia. 1. Znaleźć (i narysować przykładowe) rozwiązania ogólne równania y = 2x.
Wstęp do równań różniczkowych, studia I stopnia 1. Znaleźć (i narysować przykładowe) rozwiązania ogólne równania y = 2x. 2. Znaleźć wszystkie (i narysować przykładowe) rozwiązania równania y + 3 3 y 2
Bardziej szczegółowoMODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI
MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t
Bardziej szczegółowoLista zadań nr 2 z Matematyki II
Lista zadań nr 2 z Matematyki II dla studentów wydziału Architektury, kierunku Gospodarka Przestrzenna. Wyznaczyć dziedzinę funkcji f(x, y) = ln(4 x 2 y 2 ), f(x, y) = x 2 + y 2, f(x, y) = ln(4 x 2 y 2
Bardziej szczegółowoTemat wykładu: Równania różniczkowe. Anna Rajfura, Matematyka na kierunku Biologia w SGGW 1
Temat wykładu: Równania różniczkowe Anna Rajfura, Matematyka na kierunku Biologia w SGGW 1 Zagadnienia 1. Terminologia i oznaczenia 2. Definicje 3. Przykłady Anna Rajfura, Matematyka na kierunku Biologia
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE Nazwa w języku angielskim ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATIONS Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoProces Poissona. Proces {N(t), t 0} nazywamy procesem zliczającym jeśli N(t) oznacza całkowitą liczbę badanych zdarzeń zaobserwowanych do chwili t.
Procesy stochastyczne WYKŁAD 5 Proces Poissona. Proces {N(t), t } nazywamy procesem zliczającym jeśli N(t) oznacza całkowitą liczbę badanych zdarzeń zaobserwowanych do chwili t. Proces zliczający musi
Bardziej szczegółowo