Algorytm wyznaczania krotności diagnostycznej struktury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Algorytm wyznaczania krotności diagnostycznej struktury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1"

Transkrypt

1 BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 18, 2003 Algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej strutury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1 Artur ARCIUCH Załad Systeów Koputerowych, Instytut Teleinforatyi i Autoatyi, Wojsowa Aadeia Techniczna, ul. Kalisiego 2, Warszawa STRESZCZENIE: Krotnością diagnostyczną strutury opiniowania diagnostycznego nazyway asyalną liczbę niezdatnych węzłów tej strutury, dla tórej ożliwa jest identyfiacja wszystich dopuszczalnych stanów niezawodnościowych tej strutury. W artyule zaproponowano algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej strutury opiniowania diagnostycznego wyorzystujący znane twierdzenie Aina i Haiiego dla strutur opiniowania diagnostycznego typu PMC. Doonano również oceny złożoności obliczeniowej zaproponowanego algorytu i porównania jej ze złożonością obliczeniową algorytu wyorzystującego wzorzec opinii diagnostycznych strutury diagnostycznej typu PMC. 1. Wprowadzenie Algoryty wyznaczania rotności diagnostycznej strutury diagnostycznej ają zastosowanie w systeach o podwyższonych wyaganiach niezawodnościowych. Podczas esploatacji, na sute powstawania i usuwania niezdatności, systey te ulegają proceso degradacji, regeneracji oraz reonfiguracji. Zaistniałe niezdatności, wyniające z uszodzeń linii transisyjnych poiędzy węzłai strutury lub z uszodzeń powstałych wewnątrz węzłów, powodują zianę strutury opiniowania diagnostycznego i ty say jej rotności diagnostycznej. Ta więc, rotność diagnostyczna jest wielością zienną, tórą należy oresowo ontrolować i przedsięwziąć odpowiednie czynności w przypadu ziany jej wartości. 1 Referat wygłoszony na V Krajowej Konferencji Diagnostya Techniczna Urządzeń i Systeów DIAG 2003, Ustroń Dru testu referatu za zgodą Koitetu Organizacyjnego onferencji. 57

2 A. Arciuch W dalszej części wprowadzenia podano oreślenia i twierdzenia wyorzystywane w przedstawionych algorytach. W części 2 zawarto algoryty wyznaczania rotności diagnostycznej, a w części 3 zaproponowano sposób wyznaczenia złożoności obliczeniowej algorytów. Niech dst = 0 oraz d st = 1 oznacza, że oputer es opiniuje oputer e t, (odpowiednio) jao zdatny oraz jao niezdatny, a n( e) oraz n0( e ) niech oznacza (odpowiednio) stan niezawodnościowy oraz stan zdatności oputera e. Dla odelu PMC wartość opinii d st oputera zdefiniowana następująco: oraz 0 dla ne ( t) = n0 ( et) [ ne ( s) = n0 ( es)] dst = 1 dla ne ( t) n0 ( et) s 0 s st es o oputerze e jest t (1 ) [ ne ( ) n( e)] [ d = x] ( x {0,1}) (1 ) Niech -wyiarowy ( = E) wetor binarny n, ( n= ( n1, n2,..., n )) oznacza tai stan niezawodnościowy zbioru E oputerów sieci oputerowej, że jeżeli n s = 0 (1 s ), to oputer e s jest zdatny oraz jeśli ns = 1, to oputer e s jest niezdatny, a N - zbiór wszystich ożliwych taich stanów niezawodnościowych. Dla ustalonego G ( G =< E, U > ) oraz oreślonego n ( n N) zgodnie z zależnością (1) po ustalony uporządowaniu ziennych d otrzyay oreślony podsześcian dn ( ), st U -wyiarowego hipersześcianu binarnego [1], natoiast po identyczny uporządowaniu opinii (wydanych przez wszystie oputery, tóre testują inne oputery), otrzyay U -wyiarowy wetor binarny d, nazywany opinią globalną oputerów sieci oputerowej. Zbiór { dn ( ) : n N },( N N), nazyway wzorce opinii diagnostycznych sieci dla zbioru stanów niezawodnościowych N. Porównanie opinii globalnej ze wzorce jest podstawą do wniosowania o stanie niezawodnościowy sieci oputerowej. Niech N,(1 E ) oznacza zbiór taich stanów niezawodnościowych sieci oputerowej, w tórych liczba niezdatnych oputerów nie jest więsza niż, a D( GN, ) zbiór opinii globalnych (oputerów sieci) ożliwych dla grafu (opiniowania diagnostycznego) G, w przypadu gdy stan niezawodnościowy sieci należy do zbioru N. 58 Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/2003

3 Algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej Oznaczy Nd ( ) = { n N: d dn ( ) }. Oreślenie 1. Mówiy, że graf opiniowania diagnostycznego G, ( G =< E, U >, E > 3) jest grafe -diagnozowalny, jeżeli ażdy stan niezawodnościowy należący do zbioru N za poocą opinii globalnej, to jest jeżeli:, jest (jednoznacznie) identyfiowany d D( G, N ): N( d) = 1. (2) Własność 1. Graf opiniowania diagnostycznego G, ( G =< E, U > ) jest grafe -diagnozowalny, wtedy i tylo wtedy, gdy: n, n N < e, e > U :( d ( n ) x) s t st ( d ( n ) x) ( d ( n ) d ( n )), st st st ponieważ zależność (2) jest spełniona wtedy i tylo wtedy, gdy podsześciany zbioru { dn ( ) : n N } są (parai) rozłączne. Własność 2. Jeżeli graf G, jest grafe -diagnozowalny dla odelu PMC, to: E i µ ( e), ( e E) gdzie µ ( e) oznacza stopień wewnętrzny węzła e. Własność 3. Jeżeli graf G jest grafe -diagnozowalny dla odelu PMC, to: ( ) ( 0 p 1 E E: E = E 2 + p): Γ E > p. (4) Własność 4.[4] Graf G ( E 2 + 1, ( e), e E) jest grafe -diagnozowalny dla odelu PMC wtedy i tylo wtedy, gdy spełnia zależność (4). Własność 5. Jeżeli graf G jest grafe -optyalny dla odelu PMC, to µ () e = ( e E) oraz U = E. Własność 6. Jeżeli graf opiniowania diagnostycznego G ( G =< E, U > ) jest grafe -diagnozowalny dla odelu PMC, to liczba węzłów wiszących w ty grafie nie jest więsza niż E 2 1, to jest: + + { µ + } µ (3) e E: ( e) = 0 E 2 1, (5) gdzie µ () e ( µ () e =Γ ( e) oznacza stopień zewnętrzny węzła e. Niech R( G) ( ri, j R( G) ) oznacza acierz przejść grafu G ( E 3,opisującego ) struturę opiniowania diagnostycznego (sieci oputerowej). Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/

4 A. Arciuch Oznaczy gdzie I { 1,..., E} =. { i j } ri, = j I : r, = 1 ( i I); (6) { i j } r i I r j I, j = :, = 1 ( ) (7) Oczywiście r = i, µ + ( ei) = Γ ( ei) (8) 1 r, j µ ( ej) = = Γ ( ej). (9) Ta więc [ E = { ei,1,..., ei, p},( 1 < p E )] [ ej Γ( E ) (10) (( j I \{ i1,..., ip}) ( i { i1,..., ip}: ri, j = 1))] oraz (analogicznie) 1 { j,1 j, q} ( ) j ( ) [ E = e,..., e, 1 < q E ] [ e Γ E (( i I \{ j,..., j }) ( j { j,..., j }: r = 1))]. 1 q 1 p i, j (11) , j i, R ( G) = r r Rys. 1.Graf opiniowana diagnostycznego strutury diagnostycznej oraz acierz przejść opisująca ten graf Inaczej ówiąc, aby oreślić wartość Γ ( E ) należy wyreślić z acierzy R( G) oluny o nuerach odpowiadających indeso eleentów zbioru E i policzyć te oluny, tóre w wierszach o nuerach odpowiadających 60 Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/2003

5 Algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej indeso eleentów zbioru E, ają co najniej jeden eleent o wartości jeden. Analogicznie, aby oreślić wartość Γ 1 ( E ) należy wyreślić z acierzy R( G) wiersze o nuerach odpowiadających indeso eleentów zbioru E i policzyć te wiersze, tóre w olunach o nuerach odpowiadających indeso eleentów zbioru E, ają co najniej jeden eleent o wartości jeden. Na rys. 1 przedstawiono graf opiniowania diagnostycznego wraz z opisującą go acierzą przejść R( G). 2. Algoryty wyznaczania rotności diagnostycznej strutury opiniowania diagnostycznego 2.1. Algoryt wyorzystujący twierdzenie Aina i Haiiego Zaproponowany algoryt wyorzystuje własności acierzy przejść R( G), za poocą tórej ożna opisać struturę diagnostyczną. Ze znanych warunów oniecznych (własności 2,6 po podstawieniu: = ( > 1) i p = 1) wiadoo, że rotność diagnostyczna dla danego grafu G usi spełnić poniższe ograniczenia: { 1 ( in E 1), in{ µ ( e) : e E}, 2 ( ) 1 + E 1 { e E: µ ( e) = 0 }. 2 Jeżeli wyznaczona w ten sposób wartość zależności (12) jest rotnością diagnostyczną, to spełnia ona waruni twierdzenia Aina i Haiiego (zależność 4), tóry po podstawieniu = ( > 1) i p = 1 opisuje zależność (13): ( E E: E = E 1): Γ ( E ) + 1>, (13) w przeciwny przypadu należy sprawdzać czy zależność (13) a iejsce dla = 1. W celu wyznaczenia wartości zależności (12) należy wyorzystać zależności (8) i (10). } (12) Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/

6 A. Arciuch 2.2. Algoryt wyorzystujący wzorzec opinii diagnostycznych strutury diagnostycznej typu PMC Algoryt oparty jest na porównaniu opinii globalnych dla poszczególnych stanów niezawodnościowych strutury diagnostycznej typu PMC ze wzorce. Jeżeli wyznaczona na podstawie zależności (12) wartość jest rotnością diagnostyczną strutury opiniowania diagnostycznego, spełnia ona warune wystarczający (3). Na tej podstawie należy wyznaczyć zbiór N ożliwych stanów niezawodnościowych strutury opiniowania diagnostycznego. Następnie dla ażdego stanu niezawodnościowego n ( n N ), (po uprzedni uporządowaniu ziennych d st ) należy oreślić (z acierzy przejść) odpowiadający u wzorzec opinii di ()( i N ), gdzie oznacza nuer danego stanu niezawodnościowego n. W ten sposób otrzyay zbiór E { di ( ): i N = }, ( N N), czyli wzorzec opinii diagnostycznych strutury opiniowania diagnostycznego dla zbioru stanów niezawodnościowych N. Ponuerujy eleenty zbioru N i utwórzy acierz, tórej wiersze zawierają wzorce opinii niezawodnościowy ze zbioru są parai rozłączne, czyli: dn ( ) Ω N U odpowiadające olejny stano dn ( ) w acierzy Ω N. Jeżeli wszystie opinie i, j {1,..., N },( i j) : d( i) d( j), to jest spełniona zależność (3) i liczba jest rotnością diagnostyczną sieci oputerowej. W przeciwny przypadu należy przeprowadzić obliczenia dla = 1, aż do oentu spełnienia zależności (3). Dla przyładu graf opiniowania diagnostycznego z rys. 1 nie a rotności diagnostycznej = 3, ponieważ z zależności (3) wynia, że istnieją stany niezawodnościowe n = ( ) oraz n = ( ), dla tórych dn ( ) i dn ( ) nie są rozłączne. Zależność (13) też nie jest spełniona, ponieważ dla podzbioru węzłów grafu { 3,5,7 } E =,8, Γ ( E ) + 1= Złożoność obliczeniowa algorytów Złożoność obliczeniowa oreślonego algorytu jest liczbą eleentarnych operacji potrzebnych do wyonania obliczeń za poocą tego algorytu. 62 Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/2003

7 Algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej Niech stopień pełności π ( G) (0 π 1) grafu G ( E 3), opisującego struturę opiniowania diagnostycznego oznacza stosune liczby łuów grafu częściowego G do liczby łuów grafu pełnego G: < U > G 2 π ( G) =, ( U = E E ) (14) ax U ax Rozważy struturę opiniowania diagnostycznego przedstawioną na rys. 1. Złożoność obliczeniową algorytu wyorzystującego twierdzenie Aina i Haiiego ożna opisać zależnością: E + E 1 ( E 1) ( 1), (15) bowie liczba ożliwych obinacji podzbiorów E zbioru węzłów grafu E E wynosi:, a dla ażdej obinacji podzbioru E należy E 1 przeszuać ( E 1) wierszy acierzy R ( G), w ażdy wierszu należy doonać ( + 1) sprawdzeń. Złożoność obliczeniową algorytu wyorzystującego wzorzec opinii diagnostycznych ożna opisać zależnością: E i= 0 i U π ( G) ax, (16) 2 E ponieważ liczba ożliwych stanów niezawodnościowych N wynosi, i= 0 i E liczba par wzorców opinii di ( ) wynosi i= 0 i, a dla ażdej pary wzorców 2 opinii należy doonać < U > G ( < U > G = π ( G) U ) porównań ax odpowiednich opinii eleentarnych. Na przyład złożoność obliczeniowa algorytu wyorzystującego twierdzenie Aina i Haiiego dla strutury opiniowania diagnostycznego zobrazowanej na rys.1 wynosi 1120 operacji (potrzebnych do wyonania algorytu), podczas gdy złożoność obliczeniowa algorytu wyorzystującego wzorzec opinii diagnostycznych wynosi operacji. Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/

8 A. Arciuch 4. Podsuowanie Zaproponowany algoryt a zdecydowanie niejszą złożoność obliczeniową niż lasyczny algoryt wyorzystujący wzorzec opinii diagnostycznych. Autor zaipleentował algoryt w języu prograowania Visual C++. Cechą charaterystyczną tej ipleentacji jest ożliwość wprowadzania odyfiacji strutury opiniowania diagnostycznego, dzięi czeu ożliwe jest obserwowanie wpływu wprowadzonych odyfiacji strutury na wartość rotności diagnostycznej tej strutury. Rezultaty taich esperyentów ogą być wyorzystywane przy projetowaniu systeów o podwyższonej niezawodności w celu oreślenia fragentów strutury, w tórych należy doonać redundancji ta, aby ożliwe było przeprowadzenie procesu opiniowania diagnostycznego. Literatura [1] Kulesza R.: Podstawy diagnostyi sieci logicznych i oputerowych, Instytut Autoatyi i Robotyi WAT, Warszawa [2] Papadiitriou Ch. H.: Złożoność obliczeniowa, WNT, Warszawa [3] Preparata F.P., Metze G., Chien R. T.: On the Connection Assignent Proble of Diagnosable Systes, IEEE Trans. Coput. 6, [4] Haii S. L., Ain A.T.:Characterization of Connection Assignent of Dianosable Systes, IEEE Trans. On Coput. 1, Referat wygłoszony na V Krajowej Konferencji Diagnostya Techniczna Urządzeń i Systeów DIAG 2003, Ustroń r Praca wpłynęła do redacji: r. 64 Biuletyn Instytutu Autoatyi i Robotyi, 18/2003

Diagnozowanie sieci komputerowej na podstawie opinii diagnostycznych o poszczególnych komputerach sieci

Diagnozowanie sieci komputerowej na podstawie opinii diagnostycznych o poszczególnych komputerach sieci Diagnozowanie sieci komputerowej na podstawie opinii diagnostycznych o poszczególnych komputerach sieci Diagnozowanie systemu, w tym przypadku, pojmowane jest jako metoda określania stanu niezawodnościowego

Bardziej szczegółowo

Niektóre własności 1-diagnozowalnych struktur typu PMC

Niektóre własności 1-diagnozowalnych struktur typu PMC BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 18, 2003 Niektóre własności 1-diagnozowalnych struktur typu PMC Roman KULESZA Zakład Automatyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Kaliskiego 2,

Bardziej szczegółowo

Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego

Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego Metoda dialogu diagnostycznego między komputerami sieci komputerowej, zalicza się do, tak zwanych, rozproszonych metod samodiagnozowania

Bardziej szczegółowo

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna A. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z wsaźniami esploatacyjnymi eletronicznych systemów bezpieczeństwa oraz wyorzystaniem ich do alizacji procesu esplatacji z uwzględnieniem przeglądów

Bardziej szczegółowo

Wrocław 2003 STATECZNOŚĆ. STATYKA 2 - projekt 1 zadanie 2

Wrocław 2003 STATECZNOŚĆ. STATYKA 2 - projekt 1 zadanie 2 Wrocław 00 STATECZNOŚĆ STATYKA - projet zadanie . Treść zadania Dla ray o scheacie statyczny ja na rysunu poniżej należy : - Sprawdzić czy uład jest statycznie niezienny - Wyznaczyć siły osiowe w prętach

Bardziej szczegółowo

Grupowanie sekwencji czasowych

Grupowanie sekwencji czasowych BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 3, 006 Grupowanie sewencji czasowych Tomasz PAŁYS Załad Automatyi, Instytut Teleinformatyi i Automatyi WAT, ul. Kalisiego, 00-908 Warszawa STRESZCZENIE: W artyule

Bardziej szczegółowo

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH MODYFICJ OSZTOW LGORYTMU JOHNSON DO SZEREGOWNI ZDŃ UDOWLNYCH Michał RZEMIŃSI, Paweł NOW a a Wydział Inżynierii Lądowej, Załad Inżynierii Producji i Zarządzania w udownictwie, ul. rmii Ludowej 6, -67 Warszawa

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ Wstęp. Za wyjątie nielicznych funcji, najczęściej w postaci wieloianów, dla tórych ożna znaleźć iniu na drodze analitycznej, pozostała więszość

Bardziej szczegółowo

Techniczne aspekty diagnozowania sieci procesorów o łagodnej degradacji typu sześcian 4-wymiarowy metodą prób porównawczych

Techniczne aspekty diagnozowania sieci procesorów o łagodnej degradacji typu sześcian 4-wymiarowy metodą prób porównawczych PRZEGLĄD TELEINFORMATYCZNY NR 2, 2 Techniczne aspekty diagnozowania sieci procesorów o łagodnej degradacji typu sześcian -wymiarowy metodą prób porównawczych Artur ARCIUCH Instytut Teleinformatyki i Automatyki

Bardziej szczegółowo

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie) . Zdarzenia odstawy rachunu prawdopodobieństwa (przypomnienie). rawdopodobieństwo 3. Zmienne losowe 4. rzyład rozładu zmiennej losowej. Zdarzenia (events( events) Zdarzenia elementarne Ω - zbiór zdarzeń

Bardziej szczegółowo

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH Henry TOMASZEK Ryszard KALETA Mariusz ZIEJA Instytut Techniczny Wojs Lotniczych PRACE AUKOWE ITWL Zeszyt 33, s. 33 43, 2013 r. DOI 10.2478/afit-2013-0003 ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWAIA SKUTECZOŚCI W SYSTEMIE

Bardziej szczegółowo

Podstawowe techniki zliczania obiektów kombinatorycznych. Szufladkowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń.

Podstawowe techniki zliczania obiektów kombinatorycznych. Szufladkowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń. Materiały dydatyczne Mateatya Dysretna (Wyład 5 Podstawowe technii zliczania obietów obinatorycznych. Szufladowa zasada Dirichleta, Zasada włączeń i wyłączeń. Szufladowa Zasada Dirichleta. Jest rzeczą

Bardziej szczegółowo

ochrona odgromowa systemów fotowoltaicznych na rozległych dachach płaskich

ochrona odgromowa systemów fotowoltaicznych na rozległych dachach płaskich ochrona odgroowa systeów fotowoltaicznych na rozległych dachach płasch prof. dr hab. inż. Andrzej Sowa Politechnia Białostoca Systey PV (ang. Photovoltaic) przetwarzają bezpośrednio proieniowanie słoneczne

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIA W POMIARACH POŚREDNICH

OBLICZENIA W POMIARACH POŚREDNICH ROZDZAŁ 6 OBLCZENA W POMARACH POŚREDNCH Stefan ubisa Zachodniopoorsi niwersytet Technologiczny. Wstęp Poiar pośredni to tai w tóry wartość wielości ierzonej wielości wyjściowej ezurandu y oblicza się z

Bardziej szczegółowo

Interpolacja. Interpolacja wykorzystująca wielomian Newtona

Interpolacja. Interpolacja wykorzystująca wielomian Newtona Interpolacja Funkcja y = f(x) jest dana w postaci dyskretnej: (1) y 1 = f(x 1 ), y 2 = f(x 2 ), y 3 = f(x 3 ), y n = f(x n ), y n +1 = f(x n +1 ), to znaczy, że w pewny przedziale x 1 ; x 2 Ú ziennej niezależnej

Bardziej szczegółowo

Temat: Prawo Hooke a. Oscylacje harmoniczne. Zagadnienia: prawa dynamiki Newtona, siła sprężysta, prawo Hooke a, oscylacje harmoniczne,

Temat: Prawo Hooke a. Oscylacje harmoniczne. Zagadnienia: prawa dynamiki Newtona, siła sprężysta, prawo Hooke a, oscylacje harmoniczne, sg M 6-1 - Teat: Prawo Hooe a. Oscylacje haroniczne. Zagadnienia: prawa dynaii Newtona, siła sprężysta, prawo Hooe a, oscylacje haroniczne, ores oscylacji. Koncepcja: Sprężyna obciążana różnyi asai wydłuża

Bardziej szczegółowo

Niektóre własności sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej typu graf Petersena

Niektóre własności sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej typu graf Petersena Bi u l e t y n WAT Vo l. LXIV, Nr 4, 2015 Niektóre własności sieci procesorów o łagodnej degradacji i strukturze logicznej typu graf etersena Łukasz Strzelecki Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Cybernetyki,

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI METODA WĘGIERSKA

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI METODA WĘGIERSKA WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI METODA WĘGIERSKA 1. Proble przydziału. Należy przydzielić zadań do wykonawców. Każde zadanie oże być wykonywane przez co najwyżej jednego wykonawcę

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. materiały do ćwiczeń dla studentów. 1. Teoria błędów, notacja O

Metody numeryczne. materiały do ćwiczeń dla studentów. 1. Teoria błędów, notacja O Metody nueryczne ateriały do ćwiczeń dla studentów 1. Teoria błędów, notacja O 1.1. Błąd bezwzględny, błąd względny 1.2. Ogólna postać błędu 1.3. Proble odwrotny teorii błędów - zasada równego wpływu -

Bardziej szczegółowo

PRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO

PRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO PRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO Mgr Beata Malec, dr Mare Biesiada, dr Anicenta Buba Instytut Medycyny Pracy i Zdrowia Środowisowego, Sosnowiec Wstęp Zagrożenia zdrowotne stwarzane

Bardziej szczegółowo

Φ(f) ={g 1,...,g n }, jeżeli f ma przedstawienie f = x j g j dla pewnych x i R \{0}.

Φ(f) ={g 1,...,g n }, jeżeli f ma przedstawienie f = x j g j dla pewnych x i R \{0}. 10. Wykład 10: Moduły wolne. Definicja 10.1. Niech R będzie pierścienie z jedynką. Lewy unitarny R-oduł M nazyway odułe wolny, gdy M = i I f i, gdzie f i = R, i I. Rodzinę {f i : i I} nazyway bazą (lub

Bardziej szczegółowo

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F; Zdarzenie losowe i zdarzenie elementarne Zdarzenie (zdarzenie losowe) - wyni pewnej obserwacji lub doświadczenia; może być ilościowy lub jaościowy. Zdarzenie elementarne - najprostszy wyni doświadczenia

Bardziej szczegółowo

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne Modelowanie rzeczywistości- JAK? Modelowanie przez zjawisa przybliżone Modelowanie poprzez zjawisa uproszczone Modelowanie przez analogie Modelowanie matematyczne Przyłady modelowania Modelowanie przez

Bardziej szczegółowo

jest scharakteryzowane przez: wektor maksymalnych żądań (ang. claims), T oznaczający maksymalne żądanie zasobowe zadania P j

jest scharakteryzowane przez: wektor maksymalnych żądań (ang. claims), T oznaczający maksymalne żądanie zasobowe zadania P j Systemy operacyjne Zaleszczenie Zaleszczenie Rozważmy system sładający się z n procesów (zadań) P 1,P 2,...,P n współdzielący s zasobów nieprzywłaszczalnych tzn. zasobów, tórych zwolnienie może nastąpić

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki Matematya dysretna Wyład 2: Kombinatorya Gniewomir Sarbici Kombinatorya Definicja Kombinatorya zajmuje się oreślaniem mocy zbiorów sończonych, w szczególności mocy zbiorów odwzorowań jednego zbioru w drugi

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy: Matematya dysretna - wyład 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produtu artezjańsiego X Y, tórego elementami są pary uporządowane (x, y), taie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

XXXIII Konferencja Statystyka Matematyczna

XXXIII Konferencja Statystyka Matematyczna XXXIII Konferencja Statystyka Matematyczna MODEL AUTOPSJI KOHERENTNEGO SYSTEMU Karol J. ANDRZEJCZAK kandrzej@math.put.poznan.pl Politechnika Poznańska http://www.put.poznan.pl/ PROGRAM REFERATU. WPROWADZENIE

Bardziej szczegółowo

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) =

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) = Druga zasada inducji matematycznej Niech m będzie liczbą całowitą, niech p(n) będzie ciągiem zdań zdefiniowanych na zbiorze {n Z: n m} oraz niech l będzie nieujemną liczbą całowitą. Jeśli (P) wszystie

Bardziej szczegółowo

DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH

DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH Część 5. DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH... 5. 5. DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH 5.. Wprowadzenie Rozwiązywanie zadań z zaresu dynamii budowli sprowadza

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PRZEPUSTOWOŚCI SIECI KOMPUTEROWYCH ZA POMOCĄ ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH

OPTYMALIZACJA PRZEPUSTOWOŚCI SIECI KOMPUTEROWYCH ZA POMOCĄ ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH OPTYMALIZACJA PRZEPUSTOWOŚCI SIECI KOMPUTEROWYCH ZA POMOCĄ ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH Andrzej SZYMONIK, Krzysztof PYTEL Streszczenie: W złożonych sieciach omputerowych istnieje problem doboru przepustowości

Bardziej szczegółowo

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy 3. Wyład 7: Inducja i reursja struturalna. Termy i podstawianie termów. Dla uninięcia nieporozumień notacyjnych wprowadzimy rozróżnienie między funcjami i operatorami. Operatorem γ w zbiorze X jest funcja

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWANIA I WSPOMAGANIA DECYZJI

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWANIA I WSPOMAGANIA DECYZJI Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Autoatyki Katedra Inżynierii Systeów Sterowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWANIA I WSPOMAGANIA DECYZJI Rozproszone prograowanie produkcji z wykorzystanie etody

Bardziej szczegółowo

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej 3.10.2004 24. (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 33 Rozdział 24 (U.3) Podstawy formalizmu mechanii wantowej 24.1 Wartości oczeiwane i dyspersje dla stanu superponowanego 24.1.1 Założenia wstępne

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Inducja matematyczna Inducja jest taą metodą rozumowania, za pomocą tórej od tezy szczegółowej dochodzimy do tezy ogólnej. Przyład 1 (o zanurzaniu ciał w wodzie) 1. Kawałe żelaza, tóry zanurzyłem w wodzie,

Bardziej szczegółowo

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8) Zaliczenie wyładu Technia Analogowa Przyładowe pytania (czas zaliczenia 3 4 minut, liczba pytań 6 8) Postulaty i podstawowe wzory teorii obowdów 1 Sformułuj pierwsze i drugie prawo Kirchhoffa Wyjaśnij

Bardziej szczegółowo

Układ termodynamiczny

Układ termodynamiczny Uład terodynaiczny Uład terodynaiczny to ciało lub zbiór rozważanych ciał, w tóry obo wszelich innych zjawis (echanicznych, eletrycznych, agnetycznych itd.) uwzględniay zjawisa cieplne. Stan uładu charateryzuje

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Producji Laboratorium Inżynierii Jaości KWIWiJ, II-go st. Ćwiczenie nr 4 Temat: Komputerowo wspomagane SPC z wyorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnia Gdańsa Wydział Eletrotechnii i Autoatyi Katedra Inżynierii Systeów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI Systey ciągłe budowa odeli enoenologicznych z praw zachowania Materiały poocnicze

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10 Stanisław Cichoci Natalia Nehrebeca Wyład 10 1 1. Testowanie hipotez prostych Rozład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyi t Przedziały ufności Badamy czy hipotezy teoretyczne

Bardziej szczegółowo

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego /9 Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego Chodzi o wyznaczenie pochodnych cząstowych funcji błędu E względem parametrów elementów uładu

Bardziej szczegółowo

Pomiary napięć przemiennych

Pomiary napięć przemiennych LABORAORIUM Z MEROLOGII Ćwiczenie 7 Pomiary napięć przemiennych . Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie sposobów pomiarów wielości charaterystycznych i współczynniów, stosowanych do opisu oresowych

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07)

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07) Wyład 9 Fizya 1 (Informatya - EEIiA 006/07) 9 11 006 c Mariusz Krasińsi 006 Spis treści 1 Ruch drgający. Dlaczego właśnie harmoniczny? 1 Drgania harmoniczne proste 1.1 Zależność między wychyleniem, prędością

Bardziej szczegółowo

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie

Bardziej szczegółowo

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych.

Materiały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych. ateriały do wyładów na temat Obliczanie sił przerojowych i momentów przerojowych dla prętów zginanych Wydr eletroniczny. slajdów na. stronach przeznaczony do celów dydatycznych dla stdentów II ro stdiów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA METROLOGICZNA UKŁADU DO DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK OPARTEJ NA POMIARACH MOCY CHWILOWEJ

ANALIZA METROLOGICZNA UKŁADU DO DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK OPARTEJ NA POMIARACH MOCY CHWILOWEJ POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 7 Electrical Engineering 01 Ariel DZWONKOWSKI* ANALIZA METROLOGICZNA UKŁADU DO DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK OPARTEJ NA POMIARACH MOCY CHWILOWEJ W artyule przedstawiono

Bardziej szczegółowo

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1. Wyład : Studnie i bariery cz.. Dr inż. Zbigniew Szlarsi Katedra Eletronii, paw. C-, po.3 szla@agh.edu.pl http://layer.uci.agh.edu.pl/z.szlarsi/ 3.6.8 Wydział Informatyi, Eletronii i Równanie Schrödingera

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

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz Temat: Programowanie wieloryterialne. Ujęcie dysretne.. Problem programowania wieloryterialnego. Z programowaniem wieloryterialnym mamy do czynienia, gdy w problemie decyzyjnym występuje więcej niż jedno

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g zares rozszerzony 1. Wielomiany bardzo zna pojęcie jednomianu jednej zmiennej; potrafi wsazać jednomiany podobne; potrafi

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a) ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 11 Rzucamy trzy razy monetą A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie Oreślić zbiór zdarzeń elementarnych Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305

ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305 ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305 Henry Boryń Politechnia Gdańsa ODSTĘPY IZOLACYJNE BEZPIECZNE Zadania bezpiecznego odstępu izolacyjnego to: ochrona przed bezpośrednim

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią analityczną

Algebra liniowa z geometrią analityczną WYKŁAD. Własności zbiorów liczbowych. Podzielność liczb całowitych, relacja przystawania modulo, twierdzenie chińsie o resztach. Liczby całowite Liczby 0,±,±,±3,... nazywamy liczbami całowitymi. Zbiór

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

Bardziej szczegółowo

MACIERZE. ZWIĄZEK Z ODWZOROWANIAMI LINIOWYMI.

MACIERZE. ZWIĄZEK Z ODWZOROWANIAMI LINIOWYMI. MAIERZE. ZWIĄZEK Z ODWZOROWANIAMI LINIOWYMI. k { 1,,..., k} Definicja 1. Macierzą nazyway każde odwzorowanie określone na iloczynie kartezjański.wartość tego odwzorowania na parze (i,j) k j oznaczay aij

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzeń zdarzeń elementarnych

1 Przestrzeń zdarzeń elementarnych Przestrzeń zdarzeń elementarnych Przestrzeń zdarzeń elementarnych jest pojęciem pierwotnym w teorii prawdopodobieństwa. W zastosowaniach tej teorii zdarzenia elementarne interpretuje się jao możliwe przypadi,

Bardziej szczegółowo

WYBRANE CZYNNIKI DETERMINUJĄCE ROZWÓJ TRANSPORTU SAMOCHODOWEGO

WYBRANE CZYNNIKI DETERMINUJĄCE ROZWÓJ TRANSPORTU SAMOCHODOWEGO WYBRANE CZYNNIKI DETERMINUJĄCE ROZWÓJ TRANSPORTU SAMOCHODOWEGO Edyta ZIEIŃSKA W artyule przedstawiono rolę transportu saochodowego w ształtowaniu się poziou gospodarczego państw. Wybrano i scharateryzowano

Bardziej szczegółowo

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. ĆWICZENIE 3. WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. 1. Oscylator harmoniczny. Wprowadzenie Oscylatorem harmonicznym nazywamy punt materialny, na tóry,działa siła sierowana do pewnego centrum,

Bardziej szczegółowo

PORÓWNANIE WPŁYWU WYBRANYCH PARAMETRÓW CIĄGNIKA ROLNICZEGO NA JEGO DRGANIA

PORÓWNANIE WPŁYWU WYBRANYCH PARAMETRÓW CIĄGNIKA ROLNICZEGO NA JEGO DRGANIA Inżynieria Rolnicza (90)/007 PORÓWNANIE WPŁYWU WYBRANYCH PARAMETRÓW CIĄGNIKA ROLNICZEGO NA JEGO DRGANIA Instytut Inżynierii Rolniczej, Akadeia Rolnicza w Poznaniu Streszczenie. Drgania ciągnika, szczególnie

Bardziej szczegółowo

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} = Definicja.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Każdy -elementowy podzbiór zbioru A wybrany (w dowolnej olejności) bez zwracania nazywamy ombinacją bez powtórzeń. Twierdzenie.5 (Kombinacje bez powtórzeń). Liczba

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1 Prognozowanie notowań paietów acji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych Andrzej Kasprzyci. WSĘP Dynamię rynu finansowego opisuje się indesami agregatowymi: cen, ilości i wartości. Indes giełdowy

Bardziej szczegółowo

PROJEKTOWANIE SYSTEMU REGULACJI ZE WZGLĘDU NA ŻĄDANE WIDMO CZĘSTOŚCI

PROJEKTOWANIE SYSTEMU REGULACJI ZE WZGLĘDU NA ŻĄDANE WIDMO CZĘSTOŚCI ODEOWANIE INŻYNIERSKIE ISSN 896-77X 7. 9-96 Gliwice 009 PROJEKTOWANIE SYSTE REGACJI ZE WZGĘD NA ŻĄDANE WIDO CZĘSTOŚCI ANDRZEJ DYAREK TOASZ DZITKOWSKI Int. Autoatyzacji Proce. Technologicznych i Zintegrowanych

Bardziej szczegółowo

POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH

POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH Barbara Popowska bpopowsk@math.put.poznan.pl Politechnika Poznańska http://www.put.poznan.pl/ PROGRAM REFERATU 1. WPROWADZENIE 2. GRAF JAKO MODEL

Bardziej szczegółowo

Bilansowanie hierarchicznej struktury zasobów w planowaniu przedsięwzięć inżynieryjno-budowlanych

Bilansowanie hierarchicznej struktury zasobów w planowaniu przedsięwzięć inżynieryjno-budowlanych Bi u l e t y n WAT Vo l. LXIV, Nr 3, 2015 Bilansowanie hierarchicznej strutury zasobów w planowaniu przedsięwzięć inżynieryjno-budowlanych Radosław Seunda 1, Roman Marcinowsi 2 1 Biuro Inżyniersie, 05-082

Bardziej szczegółowo

Wpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym

Wpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym Wpływ zamiany typów eletrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym Grzegorz Barzy Paweł Szwed Instytut Eletrotechnii Politechnia Szczecińsa 1. Wstęp Ostatnie ila lat,

Bardziej szczegółowo

CEL PRACY ZAKRES PRACY

CEL PRACY ZAKRES PRACY CEL PRACY. Analiza energetycznych kryteriów zęczenia wieloosiowego pod względe zastosowanych ateriałów, rodzajów obciążenia, wpływu koncentratora naprężenia i zakresu stosowalności dla ałej i dużej liczby

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n)

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n) MODELE STATYSTYCZNE Punktem wyjścia w rozumowaniu statystycznym jest zmienna losowa (cecha) X i jej obserwacje opisujące wyniki doświadczeń bądź pomiarów. Zbiór wartości zmiennej losowej X (zbiór wartości

Bardziej szczegółowo

ALGORYTM BEZPOŚREDNIEGO OKREŚLANIA STANÓW USTALONYCH W MASZYNACH SYNCHRONICZNYCH Z UWZGLĘDNIENIEM RÓWNANIA RUCHU METODĄ BILANSU HARMONICZNYCH

ALGORYTM BEZPOŚREDNIEGO OKREŚLANIA STANÓW USTALONYCH W MASZYNACH SYNCHRONICZNYCH Z UWZGLĘDNIENIEM RÓWNANIA RUCHU METODĄ BILANSU HARMONICZNYCH 83 Tadeusz J. Sobczyk, Michał Radzik Politechnika Krakowska, Kraków ALGORYTM BEZPOŚREDNIEGO OKREŚLANIA STANÓW USTALONYCH W MASZYNACH SYNCHRONICZNYCH Z UWZGLĘDNIENIEM RÓWNANIA RUCHU METODĄ BILANSU HARMONICZNYCH

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

Bardziej szczegółowo

HEURYSTYCZNA PROCEDURA SZEREGOWANIA ZADAŃ I ROZDZIAŁU OGRANICZONYCH ZASOBÓW W SYSTEMIE MASZYN RÓWNOLEGŁYCH-OCENA EFEKTYWNOŚCI ALGORYTMU HEURYSTYCZNEGO

HEURYSTYCZNA PROCEDURA SZEREGOWANIA ZADAŃ I ROZDZIAŁU OGRANICZONYCH ZASOBÓW W SYSTEMIE MASZYN RÓWNOLEGŁYCH-OCENA EFEKTYWNOŚCI ALGORYTMU HEURYSTYCZNEGO EURYSTYCZA PROCEDURA SZEREGOWAIA ZADAŃ I ROZDZIAŁU OGRAICZOYC ZASOBÓW W SYSTEMIE MASZY RÓWOLEGŁYC-OCEA EFEKTYWOŚCI ALGORYTMU EURYSTYCZEGO Zbigniew BUCALSKI Streszczenie: Artył dotyczy zagadnienia czasowo-optyalnego

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE GLOBALNEGO WSKAŹNIKA JAKOŚCI W PROCESIE PARAMETRYCZNEGO PROJEKTOWANIA SIECI WLAN

ZASTOSOWANIE GLOBALNEGO WSKAŹNIKA JAKOŚCI W PROCESIE PARAMETRYCZNEGO PROJEKTOWANIA SIECI WLAN Reigiusz Olejnik Zakład Sieci Koputerowych Politechnika Szczecińska ul. Żołnierska 49 7-0 Szczecin rolejnik@wi.ps.pl 005 Poznańskie Warsztaty Telekounikacyjne Poznań 8-9 grudnia 005 ZASTOSOWANIE GLOBALNEGO

Bardziej szczegółowo

Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na okres drgań

Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na okres drgań KAEDRA FIZYKI SOSOWANEJ PRACOWNIA 5 FIZYKI Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na ores drgań Wprowadzenie Ruch drgający naeży do najbardziej rozpowszechnionych ruchów w przyrodzie.

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych

Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych NAFTA-GAZ, ROK LXXII, Nr / DOI: 1.1/NG...1 Barbara Darła, Małgorzata Kowalsa-Włodarczy Instytut Nafty i Gazu Państwowy Instytut Badawczy Wyorzystanie logii rozmytej w badaniach petrofizycznych Praca ta

Bardziej szczegółowo

Metody komputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Skoczonych. Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna

Metody komputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Skoczonych. Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna Metody omputerowe i obliczeniowe Metoda Elementów Soczonych Element jednowymiarowy i jednoparametrowy : spryna Jest to najprostszy element: współrzdne loalne i globalne jego wzłów s taie same nie potrzeba

Bardziej szczegółowo

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI 1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI 16/01/2017 WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Repetytorium złożoność obliczeniowa 2 Złożoność obliczeniowa Notacja wielkie 0 Notacja Ω i Θ Rozwiązywanie

Bardziej szczegółowo

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19)

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19) 256 Fale 4.15 Badanie dyfracji światła laserowego na rysztale oloidalnym(o19) Celem ćwiczenia jest wyznaczenie stałej sieci dwuwymiarowego ryształu oloidalnego metodą dyfracji światła laserowego. Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

KOMPENSACJA UOGÓLNIONEJ MOCY BIERNEJ

KOMPENSACJA UOGÓLNIONEJ MOCY BIERNEJ Prace Nauowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Eletrycznych Nr 66 Politechnii Wrocławsiej Nr 66 Studia i Materiały Nr 3 Józef NOWAK*, Jerzy BAJOREK*, Dominia GAWORSKA-KONIAREK**, omasz JANA* moc bierna,

Bardziej szczegółowo

Colloquium 3, Grupa A

Colloquium 3, Grupa A Colloquium 3, Grupa A 1. Z zasobów obliczeniowych pewnego serwera orzysta dwóch użytowniów. Każdy z nich wysyła do serwera zawsze trzy programy naraz. Użytowni czea, aż serwer wyona obliczenia dotyczące

Bardziej szczegółowo

DRGANIA MECHANICZNE. materiały uzupełniające do ćwiczeń. Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych studia inżynierskie

DRGANIA MECHANICZNE. materiały uzupełniające do ćwiczeń. Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych studia inżynierskie DRGANIA MECHANICZNE ateriały uzupełniające do ćwiczeń Wydział Saochodów i Maszyn Roboczych studia inżyniersie prowadzący: gr inż. Sebastian Korcza część 5 płaszczyzna fazowa Poniższe ateriały tylo dla

Bardziej szczegółowo

KINEMATYKA ROLKOWYCH PRZEKŁADNI TOCZNYCH KINEMATICS OF THE ROLLER SCREW

KINEMATYKA ROLKOWYCH PRZEKŁADNI TOCZNYCH KINEMATICS OF THE ROLLER SCREW Dr inŝ. Stanisław Warchoł, email: warchols@prz.edu.pl Katedra Konstrucji Maszyn, Politechnia Rzeszowsa KINEMATYKA ROLKOWYCH PRZEKŁADNI TOCZNYCH Streszczenie: W artyule zaprezentowano rozłady prędości i

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna - zagadnienia

Matematyka Dyskretna - zagadnienia Matematya Dysretna - zagadnienia dr hab. Szymon Żebersi opracował: Miołaj Pietre Semestr letni 206/207 - strona internetowa Zasada inducji matematycznej. Zbiory sończone, podstawowe tożsamości 2. Zasada

Bardziej szczegółowo

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami dr inż. Mariusz Uchroński Wrocławskie Centrum Sieciowo-Superkomputerowe Agenda Cykliczny problem przepływowy

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki Rozdział 1 Wybrane rozłady zmiennych losowych i ich charaterystyi 1.1 Wybrane rozłady zmiennych losowych typu soowego 1.1.1 Rozład równomierny Rozpatrzmy esperyment, tóry może sończyć się jednym z n możliwych

Bardziej szczegółowo

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)

Bardziej szczegółowo

LINIOWE ELEMENTY SKOŃCZONE O ZMIENNEJ SZTYWNOŚCI W MODELOWANIU PODŁOŻA GRUNTOWEGO POD BUDYNKIEM

LINIOWE ELEMENTY SKOŃCZONE O ZMIENNEJ SZTYWNOŚCI W MODELOWANIU PODŁOŻA GRUNTOWEGO POD BUDYNKIEM LINIOW LMNTY SKOŃCZON O ZMINNJ SZTYWNOŚCI W MODLOWANIU PODŁOŻA GRUNTOWGO POD BUDYNKIM Tadeusz CHYŻY, Monia MACKIWICZ Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Politechnia Białostoca, ul. Wiejsa 45 A,

Bardziej szczegółowo

KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R

KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R Instrucje: Każde zadanie jest za 4 puntów. Rozwi azanie ażdego zadania musi znajdować siȩ na osobnej artce oraz być napisane starannie i czytelnie. W nag lówu ażdego rozwi azania musz a znajdować siȩ dane

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH DO OPTYMALIZACJI SIECI KOMPUTEROWYCH

ZASTOSOWANIE ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH DO OPTYMALIZACJI SIECI KOMPUTEROWYCH Algorytmy genetyczne, optymalizacja sieci omputerowych Krzysztof Pytel Grzegorz Klua Jerzy Kisilewicz*** ZASTOSOWANIE ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH DO OPTYMALIZACJI SIECI KOMPUTEROWYCH W artyule zaproponowano

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji Ćwiczenia nr 4. Sformułowanie zagadnienia interpolacji Niech będą dane punkty x 0,..., x n i wartości y 0,..., y n, takie że i=0,...,n y i = f (x i )). Szukamy funkcji F (funkcji interpolującej), takiej

Bardziej szczegółowo

Adaptacyjny i odporny regulator neuronowy w dwupętlowej strukturze MFC dla napędu o zmiennych parametrach

Adaptacyjny i odporny regulator neuronowy w dwupętlowej strukturze MFC dla napędu o zmiennych parametrach Toasz PACHROWSKI Politechnia Poznańsa, Instytut Autoatyi i Inżynierii Inforatycznej Adaptacyjny i odporny regulator neuronowy w dwupętlowej struturze MFC dla napędu o ziennych paraetrach Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Zadanie Rozważmy następujący model strzelania do tarczy. Współrzędne puntu trafienia (, Y ) są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednaowym rozładzie normalnym N ( 0, σ ). Punt (0,0) uznajemy za środe tarczy,

Bardziej szczegółowo

NEURONOWE MODELOWANIE OCENY JAKOŚCI USŁUG TRANSPORTOWYCH

NEURONOWE MODELOWANIE OCENY JAKOŚCI USŁUG TRANSPORTOWYCH Andrzej ŚWIDERSKI Wojsowa Aademia Techniczna Wydział Mechaniczny Załad Systemów Jaości i Zarządzania 02-010 Warszawa, ul. Nowowiejsa 26 aswidersi@wat.edu.pl NEURONOWE MODELOWANIE OCENY JAKOŚCI USŁUG TRANSPORTOWYCH

Bardziej szczegółowo

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub WYKŁAD 2 1 2. FUNKCJE. 2.1.PODSTAWOWE DEFINICJE. Niech będą dane zbiory i. Jeżeli każdemu elementowi x ze zbioru,, przyporządkujemy jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy

Bardziej szczegółowo

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH Instrucja do laboratorium z cyfrowego przetwarzania sygnałów Ćwiczenie 5 Wybrane właściwości Dysretnej Transformacji Fouriera Przemysław Korohoda, KE, AGH Zawartość

Bardziej szczegółowo

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

Koła rowerowe malują fraktale

Koła rowerowe malują fraktale Koła rowerowe malują fratale Mare Berezowsi Politechnia Śląsa Rozważmy urządzenie sładającego się z n ół o różnych rozmiarach, obracających się z różnymi prędościami. Na obręczy danego oła, obracającego

Bardziej szczegółowo

Schematy Piramid Logicznych

Schematy Piramid Logicznych Schematy Piramid Logicznych geometryczna interpretacja niektórych formuł Paweł Jasionowski Politechnika Śląska w Gliwicach Wydział Matematyczno-Fizyczny Streszczenie Referat zajmuje się następującym zagadnieniem:

Bardziej szczegółowo