Ekonometria. wiczenia 10 / 11 / 12: Badania operacyjne. Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Ekonometria. wiczenia 10 / 11 / 12: Badania operacyjne. Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER"

Transkrypt

1 Ekonometria wiczenia 10 / 11 / 12: Badania operacyjne Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER Karolina Konopczak Katedra Ekonomii Stosowanej

2 Plan wicze«badania operacyjne Zadania programowania liniowego Analiza pooptymalizacyjna

3 Plan wicze«badania operacyjne Zadania programowania liniowego Analiza pooptymalizacyjna

4 Badania operacyjne - denicja Badania operacyjne (operations research, OR): zastosowanie metod matematycznych w celu znalezienia rozwi zania problemu decyzyjnego, tj. okre±lenia najlepszej decyzji spo±ród wszystkich mo»liwych pocz tki: XIX w. (Charles Babbage) rozwój: II woja ±wiatowa st d nazwa: operacyjne dotycz ce operacji wojskowych

5 Badania operacyjne - zakres zaj rozdziaªy: 11, 12, 13 zagadnienia: sformuªowanie problemu decyzyjnego w postaci zadania programowania matematycznego problemy decyzyjne w zakresie: produkcji, diety, protfela inwestycyjnego, harmonogramu, transportu, przydziaªu, mieszanki, rozkroju rozwi zanie zadania programowania liniowego z u»yciem dodatku SOLVER w programie Excel rozwi zanie zadania programowania liniowego z dwiema zmiennymi decyzyjnymi metod graczn badanie wra»liwo±ci (stabilno±ci) decyzji optymalnej na zmian parametrów zadania

6 Sformuªowanie zadania programowania matematycznego 1. Zdeniowanie zmiennych decyzyjnych. 2. Zdeniowanie funkcji celu i kryterium optymalizacji (minimalizacja lub maksymalizacja). 3. Zdeniowanie warunków ograniczaj cych.

7 Rozwi zanie zadania programowania matematycznego rozwi zanie zadania znalezienie decyzji optymalnej minimalizacja/maksymalizacja funkcji celu przy zadanych warunkach ograniczaj cych

8 Plan wicze«badania operacyjne Zadania programowania liniowego Analiza pooptymalizacyjna

9 Problem planu produkcji Cukiernia Markiza specjalizuje si w produkcji dwóch rodzajów ciast tortu i ciasta czekoladowego. Zysk z kilograma pierwszego ciasta wynosi 2,5 zª, za± z drugiego 3,5 zª. Do produkcji wykorzystuje si wod, m k, cukier i kakao. Woda wyst puje w nieograniczonych ilo±ciach i jest bezpªatna. Zasoby trzech pozostaªych skªadników s ograniczone. Miesi czne zapasy wynosz odpowiednio: 18 kg, 15 kg i 6 kg. Do produkcji 1 kg tortu zu»ywane jest 1,2 kg m ki, 1,5 kg cukru i 0,3 kg kakao, za± ciasta czekoladowego odpowiednio: 1,5 kg, 1 kg, 0,4 kg. Kierownictwu zale»y na jak najwy»szym zysku. Jaki plan produkcji powinni przyj, bior c pod uwag fakt, i» zwi zani s umow z lokaln restauracj na dostaw 5 kg tortu miesi cznie.

10 Problem diety Aby ±niadanie byªo peªnowarto±ciowe powinno dostarczy dziecku przynajmniej 1 jedn. witaminy B1, 4 jedn. witaminy D, 400 kalorii. Dziecko chce je± wyª cznie mleko i ciasto. 100 ml mleka kosztuje 3,8 zª i dostarcza 0,1 jedn. witaminy B1, 1 jedn. witaminy D oraz 100 kalorii. 100 g ciasta kosztuje 4,2 zª i dostarcza 0,25 jedn. witaminy B1, 0,25 jedn. witaminy D i 120 kalorii. Jaki zestaw ±niadaniowy b dzie odpowiedni dla dziecka i satysfakcjonuj cy dla oszcz dnych rodziców?

11 Problem portfela inwestycyjnego Fundusz powierniczy chce zainwestowa 20 mld zª. Doradca inwestycyjny funduszu oszacowaª oczekiwane stopy zwrotu oraz ryzyko dla 5 mo»liwych inwestycji. Jak zainwestowa posiadany kapitaª, aby zmaksymalizowa oczekiwany zysk pod warunkiem,»e ±redni wska¹nik ryzyka nie mo»e przekroczy 0,05, a ª czna warto± inwestycji w akcje nie mo»e przekroczy 3 mld zª. Zakªadamy niezale»no± stóp zwrotu z poszczególnych inwestycji. Rodzaj inwestycji Oczekiwana stopa zwrotu Ryzyko Nieruchomo±ci 0,16 0,05 Obligacje rmy ubezpieczeniowej 0,15 0,04 Akcje A 0,25 0,30 Obligacje skarbowe 0,12 0,00 Akcje B 0,20 0,10

12 Problem harmonogramu (1) Urz d pocztowy dy»uruje przez caª dob, za± ka»dy zatrudniony pracownik w ci gu doby pracuje bez przerwy 8 godzin, zaczynaj c prac o jednej z nast puj cych godzin: 0:00, 4:00, 8:00, 12:00, 16:00, 20:00. Z powodu ró»nej w ró»nych porach doby liczby klientów, minimalna liczba osób niezb dnych do funkcjonowania urz du jest zmienna: Pora dnia Minimalna liczba pracowników 0:00-4:00 3 4:00-8:00 4 8:00-12: :00-16: :00-20: :00-24:00 4 Jak liczb pracowników nale»aªoby minimalnie zatrudni,»eby zapewni funkcjonowanie urz du?

13 Problem harmonogramu (2) Jak zmieniªby si model, gdyby jako kryterium przyj minimalizacj ª cznego uposa»enia pracowników: 1. przyjmuj c,»e wysoko± pensji nie zale»y od pory dnia, na któr przypadaj godziny pracy 2. przyjmuj c,»e wynagrodzenie za o±miogodzinny czas pracy w zale»no±ci od godziny rozpocz cia zmiany ksztaªtuj si nast puj co: Pora dnia Wynagrodzenie 0:00-4: :00-8: :00-12: :00-16: :00-20: :00-24:00 400

14 Zadanie transportowe niezbilansowane (1) Hurtownia posiada w kraju trzy oddziaªy terenowe, w których znajduje si 72, 46 oraz 60 ton m ki. M k t nale»y rozwie¹ do trzech odbiorców zgªaszaj cych zapotrzebowanie w wysoko±ci 27, 50 i 47 ton. Jednostkowe koszty transportu (w tys. zª/ton ) mi dzy hurtowniami a odbiorcami podano w tabeli. Hurtownia Odbiorca Ustali plan dostaw, z którym zwi zany byªby minimalny koszt transportu.

15 Zadanie transportowe niezbilansowane (2) Jak uwzgl dni» dania, aby: 1. odbiorca drugi nie otrzymaª m ki z drugiej hurtowni 2. z pierwszej hurtowni wywie¹ caªy zapas m ki 3. z pierwszej hurtowni wywie¹ co najmniej 60 ton maki 4. odbiorca pierwszy dostaª m k tylko z pierwszej hurtowni

16 Problem przydziaªu W zakªadzie jubilerskim zatrudniaj cym trzech pracowników mo»na wytwarza cztery rodzaje pier±cionków. Tygodniowa wydajno± pracowników mierzona liczba pier±cionków, które mo»e dana osoba wykona, dana jest macierz : W = Pier±cionki s sprzedawane po cenach odpowiednio 20, 15, 25 i 10 tys. zª. Wªa±ciciel zakªadu chciaªby przydzieli zadania swoim pracownikom, aby ka»dy z nich wytwarzaª jeden, inny ni» pozostali, rodzaj pier±cionków i by tygodniowa warto± produkcji byªa mo»liwie najwi ksza.

17 Problem mieszanki Raneria produkuje 2 gatunki benzyny: zwykª (Z) i wysookoktanow (W), mieszaj c w tym celu trzy skªadniki: S1, S2, S3. Cena 1 tony benzyny Z wynosi 0,5 jp., za± benzyny W - 0,54 jp. Ceny poszczególnych skªadników (w jp. za ton ), ich zapasy (w tonach) oraz skªad benzyny obu typów jest nast puj cy: Skªadniki Cena Zasób Benzyna Z Benzyna W S1 0, Co najwy»ej 30% Co najmniej 25% S2 0, Co najmniej 40% Co najwy»ej 40% S3 0, Co najwy»ej 20% Co najmniej 30% Wywi zanie si z kontraktów podpisanych z odbiorcami wymaga produkcji co najmniej ton benzyny Z. Jaki plan produkcji benzyny pozwoliªby na maksymalizacj zysku ranerii.

18 Problem rozkroju W tartaku produkowane s meble do samodzielnego zªo»enia. Ka»dy zestaw skªada si z 2 elementów o dªugo±ci 0,7m, 3 elementów o dªugo±ci 1,5m oraz 1 elementu o dªugo±ci 2,5m. Elementy wycinane s w tartaku z desek o dªugo±ci 3m. Do tartaku przyjechaªa wªa±nie dostawa 2000 desek. 1. W jaki sposób nale»y poci deski, aby liczba zestawów mebli do skªadania byªa jak najwi ksza. 2. W jaki sposób poci deski, aby zrealizowa zamówienie na 600 zestawów i zmarnowa mo»liwie maªo surowca. Podpowied¹: Na pocz tku trzeba ustali mo»liwe sposoby poci cia pojedynczej deski (chodzi o takie sposoby, aby z pozostaªej cz ±ci deski nie daªo si wykroi»adnego elementu).

19 Plan wicze«badania operacyjne Zadania programowania liniowego Analiza pooptymalizacyjna

20 Analiza pooptymalizacyjna Badanie wra»liwo±ci (stabilno±ci) decyzji optymalnej na zmian parametrów zadania optymalizacyjnego wspóªczynnika funkcji celu np. zmiana jednostkowej ceny lub jednostkowego zysku z produkowanych dóbr wyrazu wolnego w warunku ograniczaj cym np. zmiana zapasów danego czynnika produkcji liczby warunków ograniczaj cych np. podpisanie umowy na dostaw okre±lonej ilo±ci jednego z produktów liczby zmiennych decyzyjnych np. wprowadzenie nowego produktu do oferty wspóªczynnika przy zmiennej decyzyjnej w warunku ograniczaj cym np. zmiana technologii produkcji przy pozostaªych parametrach niezmienionych.

21 Zmiana wspóªczynnika funkcji celu przykªad: zmiana ceny rynkowej (i tym samym jednostkowego zysku z) tortu przy wszystkich pozostaªych parametrach (tj. cenie ciasta, kosztach produkcji, zasobach skªadników, technologii) niezmienionych zmiana wspóªczynników funkcji celu > zmiana nachylenia warstwicy funkcji celu, które determinuje to, który wierzchoªek jest rozwi zaniem optymalnym szukamy przedziaªu stabilno±ci dla danego wspóªczynnika funkcji celu pytanie: dla jakich warto±ci wspóªczynnika funkcji celu decyzja optymalna jest stabilna przy niezmienionych pozostaªych parametrach zadania?

22 Zmiana wyrazu wolnego w warunku ograniczaj cym (1) przykªad: cz ± z posiadanych przez cukierni zapasów ulegªa zepsuciu przy pozostaªych warunkach niezmienionych zmiana wyrazu wolnego warunku ograniczaj cego > równolegªe przesuni cie prostej warunku w gór lub w dóª, co mo»e zmieni zbiór rozwi za«dopuszczalnych je±li dany warunek nie jest w optimum napi ty, zmiana wyrazu wolnego mo»e nie mie wpªywu na zbiór rozwi za«dopuszczalnych je±li dany warunek jest w optimum napi ty, zmiana wyrazu wolnego zawsze wywoªa zmian decyzji optymalnej st d w tym przypadku badamy nie tyle stabilno± decyzji optymalnej, ile stabilno± barier dla decyzji optymalnej, czyli czy po zmianie zasobu warunki pozostan napi te

23 Zmiana wyrazu wolnego w warunku ograniczaj cym (2) struktura bazowa rozwi zania optymalnego > zbiór warunków deniuj cych dane rozwi zanie optymalne (wi» cych) st d badamy, czy struktura bazowa rozwi zania optymalnego nie ulegnie zmianie po zmianie danego zasobu szukamy przedziaªu stabilno±ci struktury bazowej rozwi zania optymalnego pytanie: dla jakich warto±ci wyrazu wolnego warunku ograniczaj cego zbiór warunków napi ty w wyj±ciowym rozwi zaniu optymalnym jest stabilny? dla warunku lu¹nego > nie tylko zachowanie struktury bazowej, ale równie» samego rozwi zania

24 Cena dualna cena dualna > przyrost/spadek warto±ci funkcji celu wywoªany jednostkowym przyrostem/spadkiem wyrazu wolnego danego warunku pod warunkiem, ze zmiana nie wykracza poza przedziaª stabilno±ci dla warunku lu¹nego cena dualna = 0

Ekonometria. Zaj cia 1 / 2: Badania operacyjne. Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER

Ekonometria. Zaj cia 1 / 2: Badania operacyjne. Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER Ekonometria Zaj cia 1 / 2: Badania operacyjne Programowanie liniowe / Typy zada«optymalizacyjnych / Analiza pooptymalizacyjna / SOLVER 1 / 15 pa¹dziernika 2017 Karolina Konopczak Katedra Ekonomii Stosowanej

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Typy zada«optymalizacyjnych Analiza pooptymalizacyjna SOLVER. 22 maja 2016. Karolina Konopczak. Instytut Rozwoju Gospodarczego

Ekonometria. Typy zada«optymalizacyjnych Analiza pooptymalizacyjna SOLVER. 22 maja 2016. Karolina Konopczak. Instytut Rozwoju Gospodarczego Ekonometria Typy zada«optymalizacyjnych Analiza pooptymalizacyjna SOLVER 22 maja 2016 Karolina Konopczak Instytut Rozwoju Gospodarczego Problem diety Aby ±niadanie byªo peªnowarto±ciowe powinno dostarczy

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Plan wicze«1 Przykªad: ubieranie choinki 2 3 Programowanie liniowe w analizie czasowej i czasowo-kosztowej projektu

Bardziej szczegółowo

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Przedmiot: Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Nr ćwiczenia: 2 Temat: Problem transportowy Cel ćwiczenia: Nabycie umiejętności formułowania zagadnienia transportowego

Bardziej szczegółowo

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne Arkusz maturalny Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. W pewnym sonda»u partia A uzyskaªa o 8 punktów procentowych wi ksze poparcie ni» partia B. Wiadomo,»e liczba gªosów oddanych w sonda»u

Bardziej szczegółowo

Lab. 02: Algorytm Schrage

Lab. 02: Algorytm Schrage Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z

Bardziej szczegółowo

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne Arkusz maturalny Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 1. 9 8 2. 0, (1) 3. 8 9 4. 0, (8) 3 4 4 4 1 jest liczba Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 3 4 4 4

Bardziej szczegółowo

W zadaniach na procenty wyró»niamy trzy typy czynno±ci: obliczanie, jakim procentem jednej liczby jest druga liczba,

W zadaniach na procenty wyró»niamy trzy typy czynno±ci: obliczanie, jakim procentem jednej liczby jest druga liczba, 2 Procenty W tej lekcji przypomnimy sobie poj cie procentu i zwi zane z nim podstawowe typy zada«. Prosimy o zapoznanie si z regulaminem na ostatniej stronie. 2.1 Poj cie procentu Procent jest to jedna

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:

Bardziej szczegółowo

Funkcje. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Funkcje. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne Funkcje Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. Uzasadnij,»e równanie x 3 + 2x 2 3x = 6 ma dwa niewymierne pierwiastki. Funkcja f dana jest wzorem f (x) = 2x + 1. Rozwi» równanie f (x +

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 7

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 7 Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe Ćw. L. 7 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym zapisem

Bardziej szczegółowo

Programowanie wspóªbie»ne

Programowanie wspóªbie»ne 1 Zadanie 1: Bar Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 6 monitory cz. 2 Napisz monitor Bar synchronizuj cy prac barmana obsªuguj cego klientów przy kolistym barze z N stoªkami. Ka»dy klient realizuje nast

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Ekonometria wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK (1) Ekonometria 1 / 25 Plan wicze«1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 2 / 25 Plan prezentacji 1 Ekonometria

Bardziej szczegółowo

Surowiec Zużycie surowca Zapas A B C D S 1 0,5 0,4 0,4 0,2 2000 S 2 0,4 0,2 0 0,5 2800 Ceny 10 14 8 11 x

Surowiec Zużycie surowca Zapas A B C D S 1 0,5 0,4 0,4 0,2 2000 S 2 0,4 0,2 0 0,5 2800 Ceny 10 14 8 11 x Przykład: Przedsiębiorstwo może produkować cztery wyroby A, B, C, i D. Ograniczeniami są zasoby dwóch surowców S 1 oraz S 2. Zużycie surowca na jednostkę produkcji każdego z wyrobów (w kg), zapas surowca

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 jednostek, przy czym dla mikroelementu M1 maksymalna dzienna

Bardziej szczegółowo

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0 1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0

Bardziej szczegółowo

Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki

Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki 1 Zadania na wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki Zad. 1. Ile istnieje ró»nych liczb czterocyfrowych zakªadaj c,»e cyfry nie powtarzaj si a

Bardziej szczegółowo

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Jesteś tu: Bossa.pl Kurs giełdowy - Część 10 Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Kontrakt terminowy jest umową pomiędzy dwiema stronami, z których jedna zobowiązuje się do nabycia a druga do

Bardziej szczegółowo

Temat: Co to jest optymalizacja? Maksymalizacja objętości naczynia prostopadłościennego za pomocą arkusza kalkulacyjngo.

Temat: Co to jest optymalizacja? Maksymalizacja objętości naczynia prostopadłościennego za pomocą arkusza kalkulacyjngo. Konspekt lekcji Przedmiot: Informatyka Typ szkoły: Gimnazjum Klasa: II Nr programu nauczania: DKW-4014-87/99 Czas trwania zajęć: 90min Temat: Co to jest optymalizacja? Maksymalizacja objętości naczynia

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 8) Krzywa dochodowo±ci 1 / 18 Denicja krzywej dochodowo±ci Krzywa dochodowo±ci (yield curve): Ilustracja graczna

Bardziej szczegółowo

RZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie

RZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie RZECZPOSPOLITA POLSKA Warszawa, dnia 11 lutego 2011 r. MINISTER FINANSÓW ST4-4820/109/2011 Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu wszystkie Zgodnie z art. 33 ust. 1 pkt 2 ustawy z dnia 13 listopada

Bardziej szczegółowo

Zastosowania matematyki

Zastosowania matematyki Zastosowania matematyki Monika Bartkiewicz 1 / 143 Dyskonto-przypomnienie Obliczanie kapitaªu pocz tkowego P v na podstawie znanej warto±ci kapitaªu ko«cowego F v nazywa si dyskontowaniem kapitaªu F v.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy

Bardziej szczegółowo

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna 1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy

Bardziej szczegółowo

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0, XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1

Bardziej szczegółowo

Zmiany przepisów ustawy -Karta Nauczyciela. Warszawa, kwiecień 2013

Zmiany przepisów ustawy -Karta Nauczyciela. Warszawa, kwiecień 2013 Zmiany przepisów ustawy -Karta Nauczyciela Warszawa, kwiecień 2013 1 Harmonogram odbytych spotkań 1. Spotkanie inauguracyjne 17 lipca 2012 r. 2. Urlop dla poratowania zdrowia 7 sierpnia 2012 r. 3. Wynagrodzenia

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia twierdzeń 1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych

Bardziej szczegółowo

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Optymalizacja całkowitoliczbowa Przykład. Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Firma stolarska produkuje dwa rodzaje stołów Modern i Classic, cieszących się na rynku dużym zainteresowaniem,

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny

Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 10) Portfel inwestycyjny 1 / 31 Wprowadzenie Wkªad Markowitza, laureata nagrody Nobla z ekonomii w 1990 r., do teorii

Bardziej szczegółowo

Szeregowanie zada« Przedmiot fakultatywny 15h wykªadu + 15h wicze« dr Hanna Furma«czyk. 7 pa¹dziernika 2013

Szeregowanie zada« Przedmiot fakultatywny 15h wykªadu + 15h wicze« dr Hanna Furma«czyk. 7 pa¹dziernika 2013 Przedmiot fakultatywny 15h wykªadu + 15h wicze«7 pa¹dziernika 2013 Zasady zaliczenia 1 wiczenia (ocena): kolokwium, zadania dodatkowe (implementacje algorytmów), praca na wiczeniach. 2 Wykªad (zal): zaliczone

Bardziej szczegółowo

Wektory w przestrzeni

Wektory w przestrzeni Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem

Bardziej szczegółowo

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Poni»sze zadania s wyborem zada«z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki jakie przeprowadziªem w ci gu ostatnich lat. Marek Zawadowski Zadanie 1 Napisz

Bardziej szczegółowo

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty, VII Wojewódzki Konkurs Matematyczny "W ±wiecie Matematyki" im. Prof. Wªodzimierza Krysickiego Etap drugi - 17 lutego 2015 r. Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. 1. Drugi etap Konkursu skªada si

Bardziej szczegółowo

ZP.271.1.71.2014 Obsługa bankowa budżetu Miasta Rzeszowa i jednostek organizacyjnych

ZP.271.1.71.2014 Obsługa bankowa budżetu Miasta Rzeszowa i jednostek organizacyjnych Załącznik nr 3 do SIWZ Istotne postanowienia, które zostaną wprowadzone do treści Umowy Prowadzenia obsługi bankowej budżetu miasta Rzeszowa i jednostek organizacyjnych miasta zawartej z Wykonawcą 1. Umowa

Bardziej szczegółowo

Twoja droga do zysku! Typy inwestycyjne Union Investment TFI

Twoja droga do zysku! Typy inwestycyjne Union Investment TFI Twoja droga do zysku! Typy inwestycyjne Union Investment TFI Co ma najwyższy potencjał zysku w średnim terminie? Typy inwestycyjne na 12 miesięcy Subfundusz UniStrategie Dynamiczny UniKorona Pieniężny

Bardziej szczegółowo

Fundusze europejskie dla rozwoju lubuskiego. Zapytanie ofertowe

Fundusze europejskie dla rozwoju lubuskiego. Zapytanie ofertowe Klub Przyrodników ul. 1 Maja 22, 66-200-Świebodzin Konto: BZ WBK SA o/świebodzin nr 28 1090 1593 0000 0001 0243 0645 tel./fax 068 3828236, e-mail: kp@kp.org.pl, http:// www.kp.org.pl Projekt współfinansowany

Bardziej szczegółowo

MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH

MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH Urszula Fory± Zakªad Biomatematyki i Teorii Gier, Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki, Wydziaª

Bardziej szczegółowo

Szczegółowe zasady obliczania wysokości. i pobierania opłat giełdowych. (tekst jednolity)

Szczegółowe zasady obliczania wysokości. i pobierania opłat giełdowych. (tekst jednolity) Załącznik do Uchwały Nr 1226/2015 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 3 grudnia 2015 r. Szczegółowe zasady obliczania wysokości i pobierania opłat giełdowych (tekst jednolity)

Bardziej szczegółowo

Polecenie 2.W spółce akcyjnej akcja na okaziciela oznacza ograniczoną zbywalność. Polecenie 5. Zadaniem controllingu jest pomiar wyniku finansowego

Polecenie 2.W spółce akcyjnej akcja na okaziciela oznacza ograniczoną zbywalność. Polecenie 5. Zadaniem controllingu jest pomiar wyniku finansowego Polecenie 1. Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością jest podmiotem w pełni bezosobowym. Polecenie 2.W spółce akcyjnej akcja na okaziciela oznacza ograniczoną zbywalność Polecenie 3.W WZA osobą najważniejszą

Bardziej szczegółowo

Ukªady równa«liniowych

Ukªady równa«liniowych dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast

Bardziej szczegółowo

1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy.

1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy. 1 Klasy. Klasa to inaczej mówi c typ który podobnie jak struktura skªada si z ró»nych typów danych. Tworz c klas programista tworzy nowy typ danych, który mo»e by modelem rzeczywistego obiektu. 1.1 Denicja

Bardziej szczegółowo

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

Metody probablistyczne i statystyka stosowana Politechnika Wrocªawska - Wydziaª Podstawowych Problemów Techniki - 011 Metody probablistyczne i statystyka stosowana prowadz cy: dr hab. in». Krzysztof Szajowski opracowanie: Tomasz Kusienicki* κ 17801

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

O pewnym zadaniu olimpijskim

O pewnym zadaniu olimpijskim O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Spis tre±ci 1 2 3 Teoria masowej obsªugi,

Bardziej szczegółowo

Zastosowania matematyki

Zastosowania matematyki Zastosowania matematyki Monika Bartkiewicz 1 / 126 ...czy«cie dobrze i po»yczajcie niczego si nie spodziewaj c(šk. 6,34-35) Zagadnienie pobierania procentu jest tak stare jak gospodarka pieni»na. Procent

Bardziej szczegółowo

Rozwi zania klasycznych problemów w Rendezvous

Rozwi zania klasycznych problemów w Rendezvous Cz ± I Rozwi zania klasycznych problemów w Rendezvous 1 Producenci i konsumenci Na pocz tek rozwa»my wersj z jednym producentem i jednym konsumentem, dziaªaj cymi w niesko«czonych p tlach. Mechanizm komunikacji

Bardziej szczegółowo

Kraków, dnia 19 kwietnia 2016 r. Poz. 2574 UCHWAŁA NR XVIII/249/16 RADY MIEJSKIEJ W NIEPOŁOMICACH. z dnia 30 marca 2016 roku

Kraków, dnia 19 kwietnia 2016 r. Poz. 2574 UCHWAŁA NR XVIII/249/16 RADY MIEJSKIEJ W NIEPOŁOMICACH. z dnia 30 marca 2016 roku DZIENNIK URZĘDOWY WOJEWÓDZTWA MAŁOPOLSKIEGO Kraków, dnia 19 kwietnia 2016 r. Poz. 2574 UCHWAŁA NR XVIII/249/16 RADY MIEJSKIEJ W NIEPOŁOMICACH z dnia 30 marca 2016 roku w sprawie zasad rozliczania tygodniowego

Bardziej szczegółowo

INFORMACJA O ZMIANACH DANYCH OBJĘTYCH PROSPEKTEM INFORMACYJNYM AMPLICO FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO OTWARTEGO PARASOL KRAJOWY Z WYDZIELONYMI SUBFUNDUSZAMI:

INFORMACJA O ZMIANACH DANYCH OBJĘTYCH PROSPEKTEM INFORMACYJNYM AMPLICO FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO OTWARTEGO PARASOL KRAJOWY Z WYDZIELONYMI SUBFUNDUSZAMI: Warszawa, dnia 29 maja 2013 r. INFORMACJA O ZMIANACH DANYCH OBJĘTYCH PROSPEKTEM INFORMACYJNYM AMPLICO FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO OTWARTEGO PARASOL KRAJOWY Z WYDZIELONYMI SUBFUNDUSZAMI: Amplico Subfundusz

Bardziej szczegółowo

Wykªad 10. Spis tre±ci. 1 Niesko«czona studnia potencjaªu. Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) c Mariusz Krasi«ski 2007

Wykªad 10. Spis tre±ci. 1 Niesko«czona studnia potencjaªu. Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) c Mariusz Krasi«ski 2007 Wykªad 10 Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) 08 05 2007 c Mariusz Krasi«ski 2007 Spis tre±ci 1 Niesko«czona studnia potencjaªu 1 2 Laser 3 2.1 Emisja spontaniczna...........................................

Bardziej szczegółowo

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e

Bardziej szczegółowo

Nowy Serwis Pstr gowy. Analiza Rynku Producentów Ryb ososiowatych

Nowy Serwis Pstr gowy. Analiza Rynku Producentów Ryb ososiowatych Nowy Serwis Pstr gowy Analiza Rynku Producentów Ryb ososiowatych Spis Tre ci Za enia Nowego Serwisu Historia Serwisu Pstr gowego Problemy Nowego Serwisu Pstr gowego Pozyskiwanie Danych ci galno danych

Bardziej szczegółowo

1 Przedmiot Umowy 1. Przedmiotem umowy jest sukcesywna dostawa: publikacji książkowych i nutowych wydanych przez. (dalej zwanych: Publikacjami).

1 Przedmiot Umowy 1. Przedmiotem umowy jest sukcesywna dostawa: publikacji książkowych i nutowych wydanych przez. (dalej zwanych: Publikacjami). WZÓR UMOWY ANALOGICZNY dla CZĘŚCI 1-10 UMOWA o wykonanie zamówienia publicznego zawarta w dniu.. w Krakowie pomiędzy: Polskim Wydawnictwem Muzycznym z siedzibą w Krakowie 31-111, al. Krasińskiego 11a wpisanym

Bardziej szczegółowo

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu ➏ Filozoa z elementami logiki Na podstawie wykªadów dra Mariusza Urba«skiego Sylogistyka Przypomnij sobie: stosunki mi dzy zakresami nazw KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE Trzy znaczenia sªowa jest trzy rodzaje

Bardziej szczegółowo

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych: Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow

Bardziej szczegółowo

PKO Stabilnego Wzrostu - fundusz inwestycyjny otwarty. wyspecjalizowanych programów inwestycyjnych, o których mowa w art.

PKO Stabilnego Wzrostu - fundusz inwestycyjny otwarty. wyspecjalizowanych programów inwestycyjnych, o których mowa w art. Warszawa, dnia 28 lutego 2011 roku Ogłoszenie o zmianie w treści statutów (nr 3/2011) I. PKO ZrównowaŜony - fundusz inwestycyjny otwarty 1. w artykule 21 w ustępie 4 po zdaniu pierwszym dodaje się zdanie

Bardziej szczegółowo

UZASADNIENIE. I. Potrzeba i cel renegocjowania Konwencji

UZASADNIENIE. I. Potrzeba i cel renegocjowania Konwencji UZASADNIENIE I. Potrzeba i cel renegocjowania Konwencji Obowiązująca obecnie Konwencja o unikaniu podwójnego opodatkowania, zawarta dnia 6 grudnia 2001 r., między Rzecząpospolitą Polską a Królestwem Danii

Bardziej szczegółowo

Podzbiory Symbol Newtona Zasada szuadkowa Dirichleta Zasada wª czania i wyª czania. Ilo± najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lema«ska

Podzbiory Symbol Newtona Zasada szuadkowa Dirichleta Zasada wª czania i wyª czania. Ilo± najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lema«ska Kombinatoryka Magdalena Lema«ska Zasady zaliczenia przedmiotu Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to 100 punktów = 100 procent. Zasady zaliczenia przedmiotu Maksymalna ilo± punktów to

Bardziej szczegółowo

Wojewódzki Konkurs Matematyczny

Wojewódzki Konkurs Matematyczny sumaryczna liczba punktów (wypeªnia sprawdzaj cy) Wojewódzki Konkurs Matematyczny dla uczniów gimnazjów 13 luty 2014 Czas 90 minut 1. Otrzymujesz do rozwi zania 10 zada«zamkni tych oraz 5 zada«otwartych.

Bardziej szczegółowo

Programowanie wspóªbie»ne

Programowanie wspóªbie»ne 1 Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 5 monitory cz. 1 Zadanie 1: Stolik dwuosobowy raz jeszcze W systemie dziaªa N par procesów. Procesy z pary s nierozró»nialne. Ka»dy proces cyklicznie wykonuje wªasnesprawy,

Bardziej szczegółowo

czyli: Rynek nansowy znajduje si w równowadze popyt na pieni dz równy jest poda»y pieni dza (L = M).

czyli: Rynek nansowy znajduje si w równowadze popyt na pieni dz równy jest poda»y pieni dza (L = M). akroekonomia I, wiczenia 8-9 Jan Hagemejer odel IS-L Wst p Do tej pory analiza polityki gospodarczej abstraowaªa od sfery monetarnej. Analizowali±my wyª cznie polityk skaln. Co wi cej, uznawali±my,»e wszystkie

Bardziej szczegółowo

USTAWA. z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy. 1) (tekst jednolity)

USTAWA. z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy. 1) (tekst jednolity) Dz.U.98.21.94 1998.09.01 zm. Dz.U.98.113.717 art. 5 1999.01.01 zm. Dz.U.98.106.668 art. 31 2000.01.01 zm. Dz.U.99.99.1152 art. 1 2000.04.06 zm. Dz.U.00.19.239 art. 2 2001.01.01 zm. Dz.U.00.43.489 art.

Bardziej szczegółowo

Szeregowanie zada« Wykªad nr 4. dr Hanna Furma«czyk. 21 marca 2013

Szeregowanie zada« Wykªad nr 4. dr Hanna Furma«czyk. 21 marca 2013 Wykªad nr 4 21 marca 2013 Minimalizacja ª cznego czasu zako«czenia zadania C j. Zadania niezale»ne krótkie zadania umieszczamy na pocz tku - reguªa SPT (ang. shortest Processing Time) Minimalizacja ª cznego

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Badania operacyjne Ćwiczenia 4 Programowanie liniowe Dualizm w programowaniu liniowym Plan zajęć Dualizm w programowaniu liniowym Projektowanie programu dualnego Postać programu dualnego Przykład 1 Rozwiązania

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZENIE NR 155/2014 BURMISTRZA WYSZKOWA z dnia 8 lipca 2014 r.

ZARZĄDZENIE NR 155/2014 BURMISTRZA WYSZKOWA z dnia 8 lipca 2014 r. ZARZĄDZENIE NR 155/2014 BURMISTRZA WYSZKOWA z dnia 8 lipca 2014 r. w sprawie zatwierdzenia wzoru umowy o udzielenie dotacji celowej na sprawowanie opieki nad dziećmi w wieku do lat 3 w żłobkach, klubach

Bardziej szczegółowo

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Uwagi: 27012014 poprawiono kilka literówek, zwi zanych z przedziaªami ufno±ci dla wariancji i odchylenia standardowego In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Przedziaªy wiarygodno±ci, testowanie

Bardziej szczegółowo

ZASADY PROWADZENIA CERTYFIKACJI FUNDUSZY EUROPEJSKICH I PRACOWNIKÓW PUNKTÓW INFORMACYJNYCH

ZASADY PROWADZENIA CERTYFIKACJI FUNDUSZY EUROPEJSKICH I PRACOWNIKÓW PUNKTÓW INFORMACYJNYCH Załącznik nr 3 do Aneksu ZASADY PROWADZENIA CERTYFIKACJI PUNKTÓW INFORMACYJNYCH FUNDUSZY EUROPEJSKICH I PRACOWNIKÓW PUNKTÓW INFORMACYJNYCH 1 ZASADY PROWADZENIA CERTYFIKACJI 1. Certyfikacja jest przeprowadzana

Bardziej szczegółowo

Programowanie wspóªbie»ne

Programowanie wspóªbie»ne 1 Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 2 semafory cz. 1 Zadanie 1: Producent i konsument z buforem cyklicznym type porcja; void produkuj(porcja &p); void konsumuj(porcja p); porcja bufor[n]; / bufor cykliczny

Bardziej szczegółowo

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej Matematyka wykªad 1 Macierze (1) Andrzej Torój Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej 17 wrze±nia 2011 Plan wykªadu 1 2 3 4 5 Plan prezentacji 1 2 3 4 5 Kontakt moja strona internetowa:

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZENIE Nr Or/9/Z/05

ZARZĄDZENIE Nr Or/9/Z/05 ZARZĄDZENIE Nr Or/9/Z/05 Burmistrza Gminy i Miasta Lwówek Śląski z dnia 6 kwietnia 2005r. w sprawie udzielenia dnia wolnego od pracy Działając na podstawie art. 33 ust. 5 ustawy z dnia 8 marca 1990 r.

Bardziej szczegółowo

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie Cz ± II Podziaª pracy 1 Tablica sortuj ca Kolejka priorytetowa to struktura danych udost pniaj ca operacje wstawienia warto±ci i pobrania warto±ci minimalnej. Z kolejki liczb caªkowitych, za po±rednictwem

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Wst p do metod numerycznych Dawid Rasaªa January 9, 2012 Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Czym s metody numeryczne? Istota metod numerycznych Metody numeryczne s

Bardziej szczegółowo

Morska Stocznia Remontowa Gryfia S.A. ul. Ludowa 13, 71-700 Szczecin. ogłasza

Morska Stocznia Remontowa Gryfia S.A. ul. Ludowa 13, 71-700 Szczecin. ogłasza Morska Stocznia Remontowa Gryfia S.A. ul. Ludowa 13, 71-700 Szczecin ogłasza rozpoczęcie przetargu w sprawie udzielenia zamówienia na świadczenie usług w zakresie przewozu pracowników z terenu stoczni

Bardziej szczegółowo

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego Bash i algorytmy Elwira Wachowicz elwira@ifd.uni.wroc.pl 20 lutego 2012 Elwira Wachowicz (elwira@ifd.uni.wroc.pl) Bash i algorytmy 20 lutego 2012 1 / 16 Inne przydatne polecenia Polecenie Dziaªanie Przykªad

Bardziej szczegółowo

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci Zebraª do celów edukacyjnych od wykªadowców PK, z ró»nych podr czników Maciej Zakarczemny 1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci dotycz cych funkcji elementarnych,

Bardziej szczegółowo

Aneks nr 8 z dnia 24.07.2013 r. do Regulaminu Świadczenia Krajowych Usług Przewozu Drogowego Przesyłek Towarowych przez Raben Polska sp. z o.o.

Aneks nr 8 z dnia 24.07.2013 r. do Regulaminu Świadczenia Krajowych Usług Przewozu Drogowego Przesyłek Towarowych przez Raben Polska sp. z o.o. Aneks nr 8 z dnia 24.07.2013 r. do Regulaminu Świadczenia Krajowych Usług Przewozu Drogowego Przesyłek Towarowych przez Raben Polska sp. z o.o. 1 Z dniem 24 lipca 2013 r. wprowadza się w Regulaminie Świadczenia

Bardziej szczegółowo

Model obiektu w JavaScript

Model obiektu w JavaScript 16 marca 2009 E4X Paradygmat klasowy Klasa Deniuje wszystkie wªa±ciwo±ci charakterystyczne dla wybranego zbioru obiektów. Klasa jest poj ciem abstrakcyjnym odnosz cym si do zbioru, a nie do pojedynczego

Bardziej szczegółowo

Rekompensowanie pracy w godzinach nadliczbowych

Rekompensowanie pracy w godzinach nadliczbowych Rekompensowanie pracy w godzinach nadliczbowych PRACA W GODZINACH NADLICZBOWYCH ART. 151 1 K.P. Praca wykonywana ponad obowiązujące pracownika normy czasu pracy, a także praca wykonywana ponad przedłużony

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA BHP PRZY RECZNYCH PRACACH TRANSPORTOWYCH DLA PRACOWNIKÓW KUCHENKI ODDZIAŁOWEJ.

INSTRUKCJA BHP PRZY RECZNYCH PRACACH TRANSPORTOWYCH DLA PRACOWNIKÓW KUCHENKI ODDZIAŁOWEJ. INSTRUKCJA BHP PRZY RECZNYCH PRACACH TRANSPORTOWYCH DLA PRACOWNIKÓW KUCHENKI ODDZIAŁOWEJ. I. UWAGI OGÓLNE. 1. Dostarczanie posiłków, ich przechowywanie i dystrybucja musza odbywać się w warunkach zapewniających

Bardziej szczegółowo

System wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych

System wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych System wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych Bartłomiej Wietrak 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok IV Streszczenie

Bardziej szczegółowo

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach Teoria obowi zuje z wykªadu, dlatego te» zostan tutaj przedstawione tylko podstawowe denicje, twierdzenia i wzory. Denicja 1. Równanie

Bardziej szczegółowo

Wytyczne ministerialne przewidywały niekorzystny sposób rozliczania leasingu w ramach dotacji unijnych. Teraz się to zmieni.

Wytyczne ministerialne przewidywały niekorzystny sposób rozliczania leasingu w ramach dotacji unijnych. Teraz się to zmieni. Wytyczne ministerialne przewidywały niekorzystny sposób rozliczania leasingu w ramach dotacji unijnych. Teraz się to zmieni. Wytyczne ministerialne przewidywały niekorzystny sposób rozliczania leasingu

Bardziej szczegółowo

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M =

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M = Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M = 2 14 2 10 8 0 10 8. a) Znajd¹ rozwi zanie dwuosobowej gry o sumie zero maj cej powy»sz macierz wypªat. b) Przyjmuj

Bardziej szczegółowo

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn do Wykorzystanie do na moc elektryczn Instytut Techniki Cieplnej Politechnika Warszawska Slide 1 of 20 do Coraz bardziej popularne staj si zagadnienia zwi zane z prac ¹ródªa energii elektrycznej (i cieplnej)

Bardziej szczegółowo

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl

Bardziej szczegółowo

Programowanie wspóªbie»ne

Programowanie wspóªbie»ne 1 Zadanie 1: Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 12 Przestrzenie krotek cz. 2 Przychodnia lekarska W przychodni lekarskiej pracuje L > 0 lekarzy, z których ka»dy ma jedn z 0 < S L specjalno±ci, przy czym

Bardziej szczegółowo

Ekonometria Bayesowska

Ekonometria Bayesowska Ekonometria Bayesowska Wykªad 6: Bayesowskie ª czenie wiedzy (6) Ekonometria Bayesowska 1 / 21 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Oczekiwana wielko± modelu 3 Losowanie próby modeli 4 wiczenia w R (6) Ekonometria

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Schemat postępowania w badaniach operacyjnych decydent sytuacja decyzyjna decyzje decyzje dopuszczalne niedopuszczalne kryterium wyboru zadanie decyzyjne zmienne decyzyjne warunki

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY PRZYK ADOWY ZESTAW ZADA NR 2. Miejsce na naklejk z kodem szko y CKE MARZEC ROK Czas pracy 150 minut

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY PRZYK ADOWY ZESTAW ZADA NR 2. Miejsce na naklejk z kodem szko y CKE MARZEC ROK Czas pracy 150 minut Miejsce na naklejk z kodem szko y CKE MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY MARZEC ROK 2008 PRZYK ADOWY ZESTAW ZADA NR 2 Czas pracy 150 minut Instrukcja dla zdaj cego 1. Sprawd, czy arkusz egzaminacyjny zawiera

Bardziej szczegółowo

Informatyka. z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA

Informatyka. z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA Informatyka Zbiór przykªadowych prac kontrolnych oraz przykªadowych zada«egzaminacyjnych z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA Sprawdzian 1, M09-02 Zadanie 1 (1p) W rzucie dwiema kostkami obliczy prawdopodobie«stwo

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - wykªad 8

Ekonometria - wykªad 8 Ekonometria - wykªad 8 3.1 Specykacja i werykacja modelu liniowego dobór zmiennych obja±niaj cych - cz ± 1 Barbara Jasiulis-Goªdyn 11.04.2014, 25.04.2014 2013/2014 Wprowadzenie Ideologia Y zmienna obja±niana

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Zagadnienie transportowoprodukcyjne ZT-P programowanie liniowe Ćw. L. 8 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym

Bardziej szczegółowo

UCHWAŁA NR... RADY MIASTA KIELCE. z dnia... 2016 r.

UCHWAŁA NR... RADY MIASTA KIELCE. z dnia... 2016 r. Projekt UCHWAŁA NR... RADY MIASTA KIELCE z dnia... 2016 r. w sprawie ustalenia zasad udzielania i rozmiaru obniżek tygodniowego obowiązkowego wymiaru godzin zajęć nauczycielom, którym powierzono stanowiska

Bardziej szczegółowo

3 4 5 Zasady udzielania urlopów 6 7 8

3 4 5 Zasady udzielania urlopów 6 7 8 Zarządzenie nr 143 z dnia 27 listopada 2012 Dyrektora Centrum Medycznego Kształcenia Podyplomowego w sprawie zasad wykorzystania urlopów wypoczynkowych przez nauczycieli akademickich Na podstawie 27 ust

Bardziej szczegółowo

Warszawska Giełda Towarowa S.A.

Warszawska Giełda Towarowa S.A. KONTRAKT FUTURES Poprzez kontrakt futures rozumiemy umowę zawartą pomiędzy dwoma stronami transakcji. Jedna z nich zobowiązuje się do kupna, a przeciwna do sprzedaży, w ściśle określonym terminie w przyszłości

Bardziej szczegółowo