ĆWICZENIE 1 BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH
|
|
- Maciej Wawrzyniak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ĆWICNI BADANI WYBANYCH POCDU I STATGII KSPLOATACYJNYCH Cel ćwczena: - lustracja zagadneń zwązanych z zarządzanem esploatacją; - lustracja zależnośc mędzy dagnostyą nezawodnoścą a efetem procesu esploatacj. Przedmot ćwczena: - model systemu esploatacj o założonych właścwoścach; - modele procesów esploatacyjnych. Narzędza wspomagające realzację ćwczena: - omputerowe programy wylczające efety zastosowanych procedur strateg esploatacyjnych: Podes2.pas, Podes22.pas... Podstawy teoretyczne założena ozpatrzmy prosty model pewnego anału transmsj danych, w tórym rozróżnamy cztery moduły. Kanał ten jao obet esploatacj ma szeregową struturę nezawodnoścową (ys..). ys... Model obetu esploatacj Wyobraźmy sobe dalej, że użytown tego obetu jest przedsęborcą, podejmującym sę realzacj zadań polegających na przesyłanu pewnych grup danych (zborów nformacj). Klent zamawający płac przedsęborcy za zrealzowane zadana ustaloną wotę, ale tylo wtedy, gdy zadane zostane w pełn wyonane w ustalonym czase. zecz jasna użytownow-przedsęborcy zależy na tym, aby zamówone zadane zrealzować z zysem. Mogą występować różne sytuacje esploatacyjne. arządzane esploatacją może polegać na wyborze taej strateg procedury dzałana, aby w oreślonej sytuacj masymalzować zys. ozpatrzmy wybrane stratege procedury oraz porównajmy je ze względu na zys, tóre może osągnąć użytown. badamy tu dwe stratege trzy procedury dla ażdej strateg.
2 STATGIA. Stratega ta dotyczy taej sytuacj esploatacyjnej, w tórej przewduje sę użyce obetu do zrealzowana tylo jednego zadana. Oznacza to, że przedsęborca alulując zys ne berze pod uwagę napływu następnych, podobnych zamóweń. Przedsęborca pownen węc zastanowć sę ja zys może mu przyneść zamówone zadane przyjęte do jednorazowej realzacj z jam prawdopodobeństwem. Można to nterpretować neco szerzej następująco: przedsęborca otrzyma dochód W ponese oszty N jeśl wyona zadane; przedsęborca ne otrzyma żadnego dochodu, ale ponese oszty N jeśl ne wyona zadana; prawdopodobeństwo tego, że zadane zostane wyonane pownno być nemnejsze nż pewna wartość mn ; prawdopodobeństwo tego, że zadane ne zostane wyonane pownno być newęsze nż pewna wartość - mn. Decydent użytu pownen zastanowć sę: jae zadana są opłacalne w stnejącej sytuacj esploatacyjnej? jae zadane jest najbardzej opłacalne? auważmy, że w tym przypadu należy brać pod uwagę następujące welośc opsujące sytuację esploatacyjną: wymagany (tj. zamówony) efet WYM (np. lość danych, tóre należy przesłać); wymagany czas realzacj zadana T WYM ; wartość eonomczną efetu (opłata za wyonane zadana); szybość transmsj; nałady, czyl ponesone oszty własne; prawdopodobeństwo tego, że wyonane zostane zadane o wymaganej objętośc w wymaganym czase. Model esploatacyjny obetu Model ten opszmy przy pomocy pewnych, prostych wyrażeń matematycznych. Występujące w nch welośc są opatrzone dodatowo ndesem, poneważ mogą przyjmować różne wartośc dla różnych procedur, opsanych dalej. ) Obet podlega jedyne uszodzenom losowym (tj. nagłym). Intensywność uszodzeń wzrasta ze wzrostem czasu realzacj zadana. Neuszadzalność obetu w tym przypadu przedstawa wyrażene T 0 T oexp λtdt (.) gdze: (t) funcja ntensywnośc uszodzeń, tu: wzrastająca z czasem realzacj zadana, zaczynając od wartośc początowej 0 ; o prawdopodobeństwo zdatnośc obetu w chwl rozpoczynana realzacj zadana (prawdopodobeństwo początowe). 2
3 2) W przedzale czasowym [0,T] zostaje wytworzony pewen efet dzałana obetu. fet ten jest funcją długośc przedzału. Jeśl przyjmemy, że wytwarzane efetu zaczyna sę w chwl 0 to długość przedzału [0,T] wyznacza ońcowa chwla T. atem efet wytworzony w przedzale [0,T] można dla uproszczena zapsywać w postac (T). Przyjmjmy, że prędość wytwarzana efetu (tu: prędość transmsj) jest stała znana. Można węc założyć, że jeśl obet utrzymuje zdatność, to efet (T) rośne proporcjonalne do czasu realzacj zadana. atem: T T (.2) gdze: lość efetu wytworzona (tu: lczba przesłanych danych) w jednostce czasu. Wytworzony efet ma pewną wartość eonomczną W( ) (zapłata za przesłane dane). Można węc dalej założyć, że wartość eonomczna W( ) jest proporcjonalna do czasu zrealzowana zadana, czyl: jeśl T WYM to W T W T W T (.3) Jeśl zamówony efet w wymaganym czase ne zostane wyonany to lent nc ne zapłac, czyl: jeśl T WYM to W T 0* T 0 (.4) gdze: W wartość eonomczna jednost efetu, ustalona dla przyjętych założeń (tutaj ma postać współczynna proporcjonalnośc). 3) Wytwarzane efetu wymaga ponoszena pewnych naładów. Przyjmjmy, że wartość naładów rośne proporcjonalne do czasu realzacj zadana oraz, że potrzebny jest pewen naład wstępny. atem: N T N 0 N T (.5) gdze: N 0 0 naład wstępny (oszt własny przedsęborcy), zwązany z rozruchem obetu; w naszym przypadu przyjmjmy, że jest to oszt dagnozowana wstępnego (tj. dagnozowana przed rozpoczęcem zadana); N 0 wartość naładu ponoszonego w jednostce czasu (tu: współczynn proporcjonalnośc). 4) Przyjmjmy najprostszy model eonomczny użytowana obetu. ys ze zrealzowana zadana jest różncą wartośc eonomcznej uzysanego efetu wartośc bezwzględnej ponesonych naładów, czyl: pamętajmy przy tym, że N (T) 0. T W T N T (.6) 5) Przypomnjmy, że ażde zadane polega na przesłanu oreślonej lczby danych. 3
4 Jeśl w trace realzacj zadana obet przejdze w stan nezdatnośc, to transmsja zostane przerwana odborca ne otrzyma wszystch danych. W tam przypadu zamawający odmawa zapłaty, czyl wartość efetu staje sę równa zeru (rozpatrujemy tu tzw. proces użytowana bez aumulacj efetu). arazem nałady ponesone do chwl uszodzena ne zostają zwrócone. ys przyjme węc wartość ujemną, równą wartośc ponesonych naładów, czyl: t U T T NT, NT 0 (.7) gdze: t U czas do chwl uszodzena obetu. ozpatrzmy teraz trzy procedury esploatacyjne, tóre mogą być realzowane w ramach strateg. Procedura Początowy stan obetu ne jest doładne znany. Nepewność użytowna można wyrazć przez wstępne prawdopodobeństwo zdatnośc obetu, przyjmjmy tu: 0 (.8) W procedurze przystępujemy do realzacj zadana bez wstępnego dagnozowana mmo nepewnego stanu obetu. atem naład wstępny ma wartość zerową. nane są wartośc: N 0 (.9) 0, W, N, λ t, 0, N0, mn Pozostałe właścwośc obetu opsują wyrażena (..7), przy czym przyjmujemy =. Procedura 2 Początowy stan obetu ne jest doładne znany. W procedurze 2 obet zostaje poddany wstępnemu dagnozowanu. Procedura dagnozowana jest dealna wobec tego możemy przyjąć, że dla obetu dagnozowanego dopuszczonego do użyca: 02 (.0) Dagnozowane wstępne wymaga ponesena pewnego naładu (osztu), węc: nane są wartośc: N 02 0 (.) 2, W2, N2, λ2 t, 02, N02, mn 2 Pozostałe właścwośc obetu opsują wyrażena (..7), przy czym przyjmujemy = 2. Procedura 3 4
5 Obet wyposażony jest w elementy rezerwowe ja na ys..2. W rozpatrywanym przyładze rezerwowane są tylo elementy e 2, e 3, e 4. Ponadto obet wyposażony jest w system dozorująco-terapeutyczny (na ys..2 ne poazany). Uład dozorująco-terapeutyczny dzała w ten sposób, że: wyrywa nezdatność dozorowanych elementów e 2, e 3, e 4 (lub zastępujących je odpowednch elementów rezerwowych funcja dozorowana); zastępuje elementy nezdatne rezerwowym elementam zdatnym (funcja terapeutyczna); rejestruje nformacje o stane elementów dozorowanych rezerwowych (funcja dagnostyczna); nformacje te są wyorzystywane przed następnym użycem obetu. Dzę temu w procedurze 3: przed rozpoczęcem realzowana zadana wemy, tóre elementy w obszarze dozorowanym są (ewentualne) nezdatne. atem nawet bez dagnozowana wstępnego elementy te mogą być naprawone. Obnża to oszt dagnozowana wstępnego. ne jest znany stan elementu nedozorowanego e, tóry wymaga dagnozowana wstępnego. Oczywśce na podstawe nformacj otrzymanej od uładu dozorującoterapeutycznego oraz na podstawe dagnozy wstępnej mamy prawo przyjąć, że: 03 (.2) W tym przypadu zares dagnozowana może być mnejszy nż w procedurze 2 (dagnozujemy wstępne tylo element e ), stąd oszt dagnozowana wstępnego jest mnejszy, zatem: N03 N 02 (.3) Nałady beżące są węsze, poneważ pojawają sę dodatowe oszty funcjonowana systemu dozorująco-terapeutycznego. Wyraża sę to węszą prędoścą przyrostu naładów, czyl węszą wartoścą bezwzględną współczynna N3 : N3 N2 (.4) mnejsza sę wstępna ntensywność uszodzeń unemożlwających zrealzowane zadana (przy dostatecznej lczbe elementów rezerwowanych można przyjąć, że uszodzene wszystch elementów rezerwujących element e 2 oraz odpowedno e 3 e 4 jest pratyczne nemożlwe), zatem: nane są wartośc: T T (.5) 3, W3, N3, λ3 t, 03, N03, mn 3 Pozostałe właścwośc obetu opsują wyrażena (..7), przy czym przyjmujemy = 3. 5
6 e 23 e 33 e 43 e 22 e 32 e 42 e 2 e 3 e 4 e e 2 e 3 e 4 ys..2. Przyład obetu o szeregowo-przeaźnowej struturze nezawodnoścowej; e 2..., e 3..., e 4... elementy rezerwowe STATGIA 2. Stratega ta dotyczy taej sytuacj esploatacyjnej, w tórej przedsęborca przewduje użyce tego samego obetu do zrealzowana welu tach samych zadań (lub użyce welu obetów tego samego typu do zrealzowana tach samych zadań). Oznacza to, że przedsęborca alulując zys berze pod uwagę równoczesną realzację welu tach samych zadań lub może oczewać, że otrzyma następne, podobne zamówena. Może węc swoje oblczena operać na sumarycznym zysu z realzacj grupy zadań, lcząc sę z tym, że netóre realzacje przynosą mu zys, netóre straty. Przedsęborca otrzyma dochód W ponese oszty N jeśl wyona zadane oraz ne otrzyma żadnego dochodu, ale ponese oszty N jeśl ne wyona zadana. Może węc sumę zysów podzelć przez lczbę zadań przyjętych do realzacj otrzymać zys przypadający średno na jedną realzację. atem przy podejmowanu decyzj przed serą realzacj przedsęborca pownen erować sę wartoścą oczewaną zysu T z realzacj zadana. Inaczej wygląda to od strony lenta. Przyjmjmy w tej strateg, że lent płac tylo za zrealzowane onretnego, pojedynczego zadana, bez względu na to czy będze zamawał następne. Przedsęborca pownen postawć sobe pytane: jae zadane jest dla nego statystyczne opłacalne? ewentualne jeszcze: jae zadane jest najbardzej opłacalne? W tym przypadu (podobne ja dla strateg ) należy brać pod uwagę następujące welośc opsujące sytuację esploatacyjną: wymagany (zamówony) efet (np. lość danych, tóre należy przesłać); wymagany czas realzacj zadana; wartość eonomczną efetu (opłata za wyonane zadana); szybość wytwarzana efetu (np. szybość transmsj); nałady, czyl ponesone oszty własne; prawdopodobeństwo tego, że wyonane zostane zadane o wymaganej objętośc w wymaganym czase; oraz 6
7 wartość oczewaną zysu. auważmy, że: w przedzale [0,T], zys jao zmenna losowa może przyjąć jedną z dwu realzacj: z T W T N T z prawdopodobeństwem (T) utrzymana zdatnośc do ońca realzacj zadana; z 2 T 0 N z prawdopodobeństwem (T) utraty zdatnośc przed ońcem realzacj zadana. T atem zgodne z zasadą wyznaczana wartośc oczewanej, otrzymujemy: T Tz T Tz 2T T W T N T T 0 N T TW T N T (.6) Oczywśce pamętamy, że: N (T) 0. Uwaga: W ćwczenu laboratoryjnym przyjmujemy, że model obetu oraz trzy procedury esploatacyjne - możlwe do zastosowana przy strateg 2 - są tae same ja dla strateg..2. adane laboratoryjne.2.. adane dla strateg a) naleźć dla ażdej procedury ta przedzał czasowy T, T mn max, że dla ażdego zadana o czase realzacj T AD należącym do tego przedzału, otrzymany zys jest nemnejszy od zera prawdopodobeństwo realzacj zadana jest nemnejsze od mn. Przedzał ten jest przedzałem dysponowanych czasów realzacj zadań, spełnających warun opłacalnośc dla strateg : dys Przy tym długość tego przedzału: mn max T T, T (.7) dys T T (.8) max mn b) Wyznaczyć masymalny zys (najwęszą wartość w przedzale zysów dysponowanych): c) Wylczyć wartośc efetów: max = (T max ) (T mn ) = T mn ; (T max ) = T max ; (.9) oraz wyznaczyć dysponowany przedzał efetów, spełnających warun opłacalnośc: 7
8 długość tego przedzału wynos: T, T dys mn max (.20) d dys T T (.2) max d) Wyznaczyć masymalny efet w przedzale efetów dysponowanych: max max mn T (.22) Decydent użytu pownen uwzględnć wymagana sformułowane przez zamawającego, czyl: wymagany efet WYM ; wymagany czas realzacj zadana T WYM. Opłacalne realzowalne jest tae zadane, tóre spełna warun: WYM : WYM dys T WYM Tdys WYM gdze: dys WYM (.23) T dysponowany czas, w cągu tórego można uzysać efet WYM. W oblczenach symulacyjnych należy przyjąć wartośc zmennych podane w tabel.. Tabela ,000 0,000 0, ,96 mn 0,95 0,95 0,95 N λ,5,5 W N 0,5 0,5 0,7 WYM T WYM e) Dla procedury -ej, 2-gej 3-ej wyznaczyć (z wyresów prezentujących wyn oblczeń symulacyjnych (program Podes2)): długośc przedzałów: dys-, dys-2, dys-3; długośc przedzałów: d dys-, d dys-2, d dys-3 ; wartośc masymalne efetu: max-, max-2, max-3 ; wartośc masymalne zysu: max-, max-2, max-3 ; wartośc naładów: N(T mn - ), N(T mn -2 ), N(T mn -3 ) oraz N(T max - ), N(T max -2 ), N(T max -3 ) na podstawe tych danych oblczyć wartośc współczynnów ułatwających porównane właścwośc stosowanych procedur: 8
9 dys2 T2/ ; dys T3/2 dys3 ; dys2 dys3 T3/ ; dys d dys2 2/ ; d dys 3/2 d dys3 ; d dys2 d dys3 3/ ; ddys max2 e2 / ; max max2 e2 / ; max max3 e3/ 2 ; max2 max3 e3/ 2 ; max 2 max3 e3/ ; max max3 e3/ ; max Wyn umeścć w tabelach.2.,.3. estawene parametrów charateryzujących badane procedury esploatacyjne. Tabela.2. T mn - T max - dys - mn - max - mn - max - d dys - N mn - N max - Proc. Proc.2 T mn -2 T max -2 dys -2 mn -2 max -2 mn -2 max -2 d dys -2 N mn -2 N max -2 Proc.3 T mn -3 T max -3 dys -3 mn -3 max -3 mn -3 max -3 d dys -3 N mn -3 N max -3 Porównane wsaźnów charateryzujących badane procedury esploatacyjne. Tabela.3. Proc.2/Proc. Proc.3/Proc.2 Proc.3/Proc. T2/ T3/2 T3/ 2/ 3/2 3/ e2/ e3/2 e3/ e2/ e3/2 e3/.2.2. adane dla strateg 2 a) naleźć dla ażdej procedury ta przedzał czasowy [T mn,t max ], że dla ażdego zadana o czase realzacj T AD należącym do tego przedzału, wartość oczewana zysu jest nemnejsza od zera. 9
10 Przedzał ten jest przedzałem dysponowanych czasów realzacj zadań, spełnających warune opłacalnośc dla strateg 2. Dla strateg 2 funcja T dla T = T ext posada zazwyczaj wyraźne estremummasmum, tae że T T T oraz T T T. mn ext max Przedzał czasów dysponowanych: Długość przedzału czasów dysponowanych: mn ext max ΔT dys = [T mn, T max ] (.24) dys T T (.25) max mn ext. b) Oreślć czas T ext, tóremu odpowada najwęsza wartość oczewana zysu c) Oblczyć wartośc efetów: (T mn ) = T mn ; (T ext ) = T ext ; (T max ) = T max (.26) oraz oreślć dysponowany przedzał wartośc oczewanych efetów, spełnających warun opłacalnośc: T, T (.27) dys mn max długość tego przedzału wynos: d dys T T (.28) max mn Decydent użytu pownen uwzględnć wymagana sformułowane przez zamawającego: wymagany efet wym ; wymagany czas realzacj zadana T WYM. Opłacalne realzowalne jest tae zadane WYM, tóre spełna warun: WYM : T T WYM dys (.29) WYM dys WYM W oblczenach symulacyjnych należy przyjąć wartośc zmennych podane w tabel.4. d) Dla procedury -ej, 2-gej 3-ej wyznaczyć (z wyresów prezentujących wyn oblczeń symulacyjnych (program Podes22)): długośc przedzałów: dys2-, dys2-2, dys2-3; wyróżnone wartośc efetów: mn 2- = (T mn2- ); ext 2- = (T ext2- ); max 2- = (T max2- ); mn 2-2 = (T mn2-2 ); ext 2-2 = (T ext2-2 ); max 2-2 = (T max2-2 ); mn 2-3 = (T mn2-3 ); ext 2-3 = (T ext2-3 ); max 2-3 = (T max2-3 ); długośc przedzałów: d dys2-, d dys2-2, d dys2-3 ; 0
11 wartośc estremalne oczewanych wartośc zysu: ext2, ext22, ext23 na podstawe tych danych oblczyć wartośc współczynnów ułatwających porównane właścwośc stosowanych procedur: dys22 T2/ ; dys2 T3/2 dys23 ; dys22 dys23 T3/ ; dys2 d dys22 2/ ; d dys2 3/2 d dys23 ; d dys22 d dys23 3/ ; d dys2 e2/ ext22 ; ext2 e3/2 ext23 ; ext22 ext23 e3/ ; ext2 ext22 e2/ ; ext2 e3/2 ext23 ; ext22 ext23 e3/ ; ext2 Wyn umeścć w tabelach.5., , , , ,7 N λ2,5,5 2 W N2 0,5 0,5 0,7 WYM T WYM Tabela.4. estawene parametrów charateryzujących badane procedury esploatacyjne. Tabela.5. T mn 2- T max 2- dys 2- mn 2- ext 2- max 2- d dys 2- N mn 2- N max 2- ext 2 Proc. Proc.2 T mn 2-2 T max 2-2 dys 2-2 ext 2 2 mn 2-2 ext 2-2 max 2-2 d dys 2-2 N mn 2-2 N max 2-2 Proc.3 T mn 2-3 T max 2-3 dys 2-3 ext 2 3 mn 2-3 ext 2-3 max 2-3 d dys 2-3 N mn 2-3 N max 2-3
12 Porównane wsaźnów charateryzujących badane procedury esploatacyjne. Tabela.6. Proc.2/Proc. Proc.3/Proc.2 Proc.3/Proc. T2/ T3/2 T3/ 2/ 3/2 3/ e2/ e3/2 e3/ e2/ e3/2 e3/.3. Uwag ońcowe W wynu wyonana ćwczena należy przedstawć sprawozdane, tóre pownno zawerać: wyn symulacj oblczeń (tabele.2,.3,.5,.6); wnos z przeprowadzonych badań dysusj. Przygotowane do ćwczena pownno obejmować zapoznane z treścą rozdzału (a szczególne pt..7) podręczna: L. Będows, T. Dąbrows Podstawy esploatacj, cz. 2. Podstawy nezawodnośc esploatacyjnej, Wyd. WAT agadnena ontrolne. Podać wyrażene opsujące prawdopodobeństwo neuszodzena sę obetu z przyczyn losowych. 2. Wyjaśnć pojęce efetu użytowana obetu. 3. Wyjaśnć na czym polega dagnozowane obetu. 4. Wymenć ważnejsze wsaźn opsujące nezawodność obetu. 5. Wyjaśnć pojęce proces esploatacj. 6. Ja wyznacza sę wartość oczewaną zmennej losowej? 7. Na czym polega badane dagnostyczne? 8. Na czym polega wnosowane dagnostyczne? 9. W jam celu stosuje sę dozorowane stanu obetu? 0. Wyjaśnć pojęce nezawodnośc eonomcznej obetu. 2
13 3
BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH
AKŁAD KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTONICNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTONICNYCH WYDIAŁ LKTONIKI WOJSKOWA AKADMIA TCHNICNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoBADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM
ZAKŁAD EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH INSTYTUT SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH WYDZIAŁ ELEKTRONIKI WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład
STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra
Bardziej szczegółowoParametry zmiennej losowej
Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru
Bardziej szczegółowoĆw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego
5 KATEDRA FIZYKI STOSOWANEJ PRACOWNIA FIZYKI Ćw. 5. Wyznaczane współczynna sprężystośc przy pomocy wahadła sprężynowego Wprowadzene Ruch drgający należy do najbardzej rozpowszechnonych ruchów w przyrodze.
Bardziej szczegółowoBADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ
ZAKŁA EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTROICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW ELEKTROICZYCH WYZIAŁ ELEKTROIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
Bardziej szczegółowoBADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ
ZAKŁA EKSOATACJI SYSTEMÓW EEKTOICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW EEKTOICZYCH WYZIAŁ EEKTOIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM TECHNIKI CIEPLNEJ INSTYTUTU TECHNIKI CIEPLNEJ WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ
INSTYTUTU TECHNIKI CIEPLNEJ WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ INSTRUKCJA LABORATORYJNA Temat ćwczena: BADANIE POPRAWNOŚCI OPISU STANU TERMICZNEGO POWIETRZA PRZEZ RÓWNANIE
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y Z J E Nr 2 2004 Krzysztof PIASECKI* OPTYALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE Wszyste oszty generowane przez prowze malerse są włączone
Bardziej szczegółowoKier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12
Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboratorum Ćw. Analza statystyczna grafczna danych pomarowych. Wprowadzene MATLAB dysponuje weloma funcjam umożlwającym przeprowadzene analzy statystycznej pomarów, czy
Bardziej szczegółowoA. 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
Bardziej szczegółowo2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE OPTYMALIZOWANYCH PROCEDUR DIAGNOSTYCZNO-OBSŁUGOWYCH
ZAKŁA KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTRONICZNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTRONICZNYCH WYZIAŁ LKTRONIKI WOJSKOWA AKAMIA TCHNICZNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoSystemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne
ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych
Bardziej szczegółowoPAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY Zakład Budowy Eksploatacj Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA Temat ćwczena: PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ.
Bardziej szczegółowoMożliwość komputerowego wspomagania diagnozowania silników tłokowych stosowanych w transporcie morskim
WITKOWSKI Kazmerz Możlwość omputerowego wspomagana dagnozowana slnów tłoowych stosowanych w transporce morsm WSTĘP Współczesna esploatacja słown orętowych wymaga wprowadzana na stat systemów dagnostycznych.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoN ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowo6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne 2017/2018
Metody Numeryczne 7/8 Inormatya Stosowana II ro Inżynera Oblczenowa II ro Wyład 7 Równana nelnowe Problemy z analtycznym rozwązanem równań typu: cos ln 3 lub uładów równań ja na przyład: y yz. 3z y y.
Bardziej szczegółowoAnaliza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Bardziej szczegółowoOcena gotowości w sieciach telekomunikacyjnych
Potr CHOŁD*, ndrzej JJSZCZYK* Ocena gotowośc w secach teleomunacyjnych W marę rozwoju sec teleomunacyjnych stają sę one coraz węsze, wprowadza sę do nch nowe techn, orzysta z nch coraz węcej użytownów.
Bardziej szczegółowoZapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Bardziej szczegółowoMODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA
ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2013 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 64 Nr ol. 1894 Dorota GAWRŃSKA Poltechna Śląsa Wydzał rganzacj Zarządzana Instytut Eono Inforaty MDEL RZMYTY WYBRU SAMCHDU W NAJWYŻSZYM
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r.
. Sprawdź, tóre z ponższych zależnośc są prawdzwe: () = n n a s v d v d d v v d () n n m ) ( n m ) ( v a d s ) m ( = + & & () + = = + = )! ( ) ( δ Odpowedź: A. tylo () B. tylo () C. tylo () oraz () D.
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoexp jest proporcjonalne do czynnika Boltzmanna exp(-e kbt (szerokość przerwy energetycznej między pasmami) g /k B
Koncentracja nośnów ładunu w półprzewodnu W półprzewodnu bez domesz swobodne nośn ładunu (eletrony w paśme przewodnctwa, dzury w paśme walencyjnym) powstają tylo w wynu wzbudzena eletronów z pasma walencyjnego
Bardziej szczegółowodr inż. ADAM HEYDUK dr inż. JAROSŁAW JOOSTBERENS Politechnika Śląska, Gliwice
dr nż. ADA HEYDUK dr nż. JAOSŁAW JOOSBEENS Poltechna Śląsa, Glwce etody oblczana prądów zwarcowych masymalnych nezbędnych do doboru aparatury łączenowej w oddzałowych secach opalnanych według norm europejsej
Bardziej szczegółowoZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE
Zasady wyznazana depozytów zabezpezaąyh po wprowadzenu do obrotu op w rela lent-buro malerse ZAADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERKIE
Bardziej szczegółowoLaboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Bardziej szczegółowoSprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
Bardziej szczegółowoReferat E: ZABEZPIECZENIA OD SKUTKÓW ZWARĆ WIELKOPRĄDOWYCH W POLACH ROZDZIELNI SN
str.e-1 Referat E: ZABEZPECZENA OD SKUTKÓW ZWARĆ WELKOPRĄDOWYCH W POLACH ROZDZELN SN 1. Wstęp Dobór aw jest cągle bardzo ważnym elementem prawdłowośc dzałana eletroenergetycznej automaty zabezpeczenowej
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowoKRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
Bardziej szczegółowoOdczyt kodów felg samochodowych w procesie produkcyjnym
Odczyt odów felg samochodowych w procese producyjnym Jace Dunaj Przemysłowy Instytut Automaty Pomarów PIAP Streszczene: W artyule przedstawono sposób realzacj odczytu odów felg samochodowych. Opracowane
Bardziej szczegółowo0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4
Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowoMETODA USTALANIA WSPÓŁCZYNNIKA DYNAMICZNEGO WYKORZYSTANIA ŁADOWNOŚCI POJAZDU
Stansław Bogdanowcz Poltechna Warszawsa Wydzał Transportu Załad Logsty Systemów Transportowych METODA USTALANIA WSPÓŁCZYNNIKA DYNAMICZNEGO WYKORZYSTANIA ŁADOWNOŚCI POJAZDU Streszczene: Ogólna podstawa
Bardziej szczegółowoRozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1
Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa
Bardziej szczegółowoFOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 280 (59), 13 20
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Fola Pomer. Unv. Technol. Stetn. 2010, Oeconomca 280 (59), 13 20 Iwona Bą, Agnesza Sompolsa-Rzechuła LOGITOWA ANALIZA OSÓB UZALEŻNIONYCH OD ŚRODKÓW
Bardziej szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowoROZWIĄZYWANIE DWUWYMIAROWYCH USTALONYCH ZAGADNIEŃ PRZEWODZENIA CIEPŁA PRZY POMOCY ARKUSZA KALKULACYJNEGO
OZWIĄZYWAIE DWUWYMIAOWYCH USALOYCH ZAGADIEŃ PZEWODZEIA CIEPŁA PZY POMOCY AKUSZA KALKULACYJEGO OPIS MEODY Do rozwązana ustalonego pola temperatury wyorzystana est metoda blansów elementarnych. W metodze
Bardziej szczegółowoUdoskonalona metoda obliczania mocy traconej w tranzystorach wzmacniacza klasy AB
Julusz MDZELEWSK Wydzał Eletron Techn nformacyjnych, nstytut Radoeletron, oltechna Warszawsa do:0.599/48.05.09.36 dosonalona metoda oblczana mocy traconej w tranzystorach wzmacnacza lasy AB Streszczene.
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoAnaliza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoAUTOMATYKA I STEROWANIE W CHŁODNICTWIE, KLIMATYZACJI I OGRZEWNICTWIE L3 STEROWANIE INWERTEROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W TRYBIE PD ORAZ PID
ĆWICZENIE LABORAORYJNE AUOMAYKA I SEROWANIE W CHŁODNICWIE, KLIMAYZACJI I OGRZEWNICWIE L3 SEROWANIE INWEREROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W RYBIE PD ORAZ PID Wersja: 03-09-30 -- 3.. Cel ćwczena Celem ćwczena
Bardziej szczegółowoEugeniusz Rosołowski. Komputerowe metody analizy elektromagnetycznych stanów przejściowych
Eugenusz Rosołows Komputerowe metody analzy eletromagnetycznych stanów przejścowych Ocyna Wydawncza Poltechn Wrocławsej Wrocław 9 Opnodawcy Jan IŻYKOWSKI Paweł SOWA Opracowane redacyjne Mara IZBIKA Koreta
Bardziej szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW
Zakład Metrolog Systemów Pomarowych P o l t e c h n k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 4 60-965 POZAŃ (budynek Centrum Mechatronk, Bomechank anonżyner) www.zmsp.mt.put.poznan.pl tel. +48 61 665 5 70 fax
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE MEODY KLASYFIKACJI Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dude Wydzał Eletryczny Poltechna Częstochowsa FUNKCJE FISHEROWSKA DYSKRYMINACYJNE DYSKRYMINACJA I MASZYNA LINIOWA
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne
XXX OLIPIADA FIZYCZNA TAP I Zadana teoretczne Nazwa zadana ZADANI T1 Na odstawe wsółczesnch badań wadomo że jądro atomowe może znajdować sę tlo w stanach o oreślonch energach odobne ja dobrze znan atom
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoSTATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
Bardziej szczegółowoXXXV Konferencja Statystyka Matematyczna
XXXV Konferencja Saysyka Maeayczna MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU TECHNICZNEO Karol J. ANDRZEJCZAK karol.andrzejczak@pu.poznan.pl Polechnka Poznańska hp://www.pu.poznan.pl/ PRORAM REERATU 1. WPROWADZENIE 2. ORMALIZACJA
Bardziej szczegółowoOligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją
Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q
Bardziej szczegółowoNieliniowe zadanie optymalizacji bez ograniczeń numeryczne metody iteracyjne optymalizacji
Nelnowe zadane optymalzacj bez ogranczeń numeryczne metody teracyjne optymalzacj mn R n f ( ) = f Algorytmy poszuwana mnmum loalnego zadana programowana nelnowego: Bez ogranczeń Z ogranczenam Algorytmy
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas
Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y
Bardziej szczegółowoA. ROZLICZENIE KOSZTÓW CENTRALNEGO OGRZEWANIA CHARAKTERYSTYKA KOSZTÓW DOSTAWY CIEPŁA
REGULAMIN ndywdualnego rozlczena osztów energ ceplnej dostarczonej na potrzeby centralnego ogrzewana cepłej wody meszań w zasobach Spółdzeln Meszanowej Lębora. POSTANOIENIA OGÓLNE Regulamn oreśla zasady:
Bardziej szczegółowoMODYFIKACJA 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 szczegółowoZjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
Bardziej szczegółowoTeoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru
Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Bardziej szczegółowoCzęść 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI Twierdzenie Bettiego (o wzajemności prac)
Część 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 7.1. Twerdzene Bettego (o wzajemnośc prac) Nech na dowolny uład ramowy statyczne wyznaczalny lub newyznaczalny, ale o nepodatnych
Bardziej szczegółowo(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy
(MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek masy (M) Dynamka T: Środek cężkośc środek masy robert.szczotka(at)gmal.com Fzyka astronoma, Lceum 01/014 1 (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek
Bardziej szczegółowoProste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie
Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok
Bardziej szczegółowoOBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Bardziej szczegółowoFunkcje i charakterystyki zmiennych losowych
Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych
Bardziej szczegółowo5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoTRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE
POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb
Bardziej szczegółowoOptymalizacja 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 szczegółowoOpracować model przekaźnika różnicowego do zabezpieczania transformatora dwuuzwojeniowego. Przeprowadzić analizę działania przekaźnika.
PRZKŁAD C4 Opracować model przeaźna różncowego do zabezpeczana transformatora dwuuzwojenowego. Przeprowadzć analzę dzałana przeaźna. Model fragmentu sec eletrycznej wraz z zabezpeczenem różncowym transformatora
Bardziej szczegółowoWyznaczanie współczynnika sztywności zastępczej układu sprężyn
Wyznaczane zastępczej sprężyn Ćwczene nr 10 Wprowadzene W przypadku klku sprężyn ze sobą połączonych, można mu przypsać tzw. współczynnk zastępczej k z. W skrajnych przypadkach sprężyny mogą być ze sobą
Bardziej szczegółowoRozkłady statystyczne w fizyce jądrowej
UNIWERSYTET SZCZECIŃSKI INSTYTUT FIZYKI ZAKŁAD FIZYKI CIAŁA STAŁEGO Ćwczene laboratoryjne Rozłady statystyczne w fzyce jądrowej SZCZECIN 005 WSTĘP Różne neontrolowane zaburzena zewnętrzne (wahana temperatury,
Bardziej szczegółowoWAHADŁO 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 szczegółowoJEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E bedze zborem zdarzen elementarnych danego doswadczena. Funcje X(e) przyporzadowujaca azdemu zdarzenu elementarnemu e E jedna tylo jedna lczbe X(e)x nazywamy ZMIENNA
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne
Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy
Bardziej szczegółowoKwantyzacja skalarna. Plan 1. Definicja 2. Kwantyzacja równomierna 3. Niedopasowanie, adaptacja 4. Kwantyzacja nierównomierna
Kwantyzacja salarna Plan. Defncja. Kwantyzacja równomerna 3. Nedopasowane, adaptacja 4. Kwantyzacja nerównomerna Pojce wantyzacj Defncja: Kwantyzacja reprezentacja duego w szczególnoc nesoczonego) zboru
Bardziej szczegółowo( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau
Bardziej szczegółowoReakcja systemu elektroenergetycznego na deficyt mocy czynnej problematyka węzła bilansującego
Mare WANCERZ, Potr MILLER Poltechna Lubelsa, Katedra Sec Eletrycznych Zabezpeczeń do:10.15199/48.015.03.30 Reacja systemu eletroenergetycznego na defcyt mocy czynnej problematya węzła blansującego Streszczene.
Bardziej szczegółowoWartość księgową (ang. book value) na jedną akcję ( C C, C, C, )
.. ndesy fundamentalne ac W odróżnenu od ndesów borącyc pod uwagę cenę ac lub zmanę ceny ac, na przestrzen ostatnc lu lat zaczęto rozważać możlwość stworzena ndesów opartyc na fundamentac spółe tworzącyc
Bardziej szczegółowoZeszyt Naukowy Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki Nr 9, Rok 7, 2013, s. 119-137
Zeszyt Nauowy Warszawsej Wyższej Szoły Informaty Nr 9, Ro 7, 2013, s. 119-137 Mode motywacj nauczycea studentów podczas nabywana ompetencj Emma Kusztna, Oeg Zan, Andrzej Żyławs, Ryszard Tadeusewcz Streszczene
Bardziej szczegółowoEKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.
Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,
Bardziej szczegółowoTeoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru
Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru
Bardziej szczegółowo