Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery"

Transkrypt

1 Rozdzał 44 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Streszczene. Popularność ęzyka XML oraz ego powszechne użyce spowodowały rozwó systemów przechowuących dokumenty XML. Istnee węc możlwość mplementac algorytmów eksplorac danych w bazach danych XML. Opracowane przedstawa analzę metod grupowana dokumentów XML ze względu na ch strukturę oraz wnosk z mplementac ednego z rozwązań w środowsku bazy danych XML, w ęzyku XQuery. 1 Wstęp XML (ang. extensble Markup Language) [14] est od klku lat powszechne wykorzystywanym standardem strukturalnego opsu danych. Duża popularność standardu ego lczne zastosowana stworzyły potrzebę wykorzystana systemów składowana przetwarzana dokumentów XML oraz zawarte w nch nformac. W odpowedz na stneące zapotrzebowane zaczęły powstawać nowe systemy zarządzana bazam danych dedykowane dla XML, a funkconalność stneących systemów relacynych baz danych est stopnowo dostosowywana do specyfk standardu XML [3], [12]. Stale rosnąca lczba dokumentów XML oraz stnene poważnych systemów pozwalaących na ch składowane sprawa, że coraz bardze nteresuące stae sę zastosowane algorytmów eksplorac danych do dokumentów XML. Interesuąca może być równeż ocena zastosowana do eksplorac danych stneących w bazach danych XML narzędz oraz mplementowanych w nch standardów zwązanych z przetwarzanem dokumentów XML, takch, ak np. ęzyk zapytań XQuery [15]. W przypadku dokumentów XML analze mogą podlegać zarówno dane opsane w dokumence ak same dokumenty XML traktowane ako szczególna postać danych o charakterystyczne drzewaste strukturze. Jedną z metod eksplorac danych, która ma zastosowane do dokumentów XML est grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę. Analzy tego typu mogą meć następuące zastosowana: tworzene ndeksów w systemach zarządzana bazam danych dedykowanym dla XML, automatyczna ekstrakca defnc typu dokumentu (DTD) lub ego schematu (XML Schema), Mchał Kozelsk: Poltechnka Śląska, Instytut Informatyk, ul. Akademcka 16, Glwce, Polska emal: Mchal.Kozelsk@polsl.pl

2 M. Kozelsk gdze δ oznacza sumaryczny koszt wykonanych operac dla porównywanych dokumentów, doc C k określa k-ty dokument w grupe C, C oznacza lczbę dokumentów w grupe C. Metody podobne lub rozwaące podeśce zaprezentowane w [11] przedstawone są w [1], [8] Przykładem odmennego podeśca do wyznaczana odległośc mędzy dokumentam XML są prezentowane w lteraturze [4], [10], [18] metody wykorzystuące analzę wektora cech odzwercedlaącego strukturę dokumentu. Metoda zaprezentowana w [4] sprowadza grupowane dokumentów XML względem struktury do analzy porównawcze sygnałów. Wektor cech charakteryzuący strukturę do podnesene efektywnośc transformac danych ze struktury dokumentu XML do struktury relacyne bazy danych [10], wstępne grupowane dokumentów XML wyszukwanych w sec Internet w celu ch dalszego przetworzena, wyszukwane źródeł take same nformac w sec Internet, analza struktur protenowych, danych geoprzestrzennych lub nnych danych o strukturze herarchczne opsanych, w drzewaste strukturze dokumentu XML. W dalsze częśc rozdzału przedstawone są metody stosowane do grupowana dokumentów XML względem ch struktury (podrozdzał 2) oraz szersze omówene metody wybrane do mplementac z wykorzystanem ęzyka XQuery (podrozdzał 3). Przedstawoną analzę kończą wynk przeprowadzonych badań oraz wycągnęte wnosk. 2 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę Rezultat wykonanego grupowana dokumentów XML względem ch struktury zależy od następuących czynnków: od metody wyznaczana podobeństwa lub odległośc mędzy dokumentam, od metody grupowana wykorzystane do wyznaczena grup dokumentów XML. Kolene punkty przedstawaą metody wykorzystywane do realzac wymenonych zagadneń. 2.1 Wyznaczane podobeństwa struktury dokumentów XML Metody wyznaczana podobeństwa struktury dokumentów XML można podzelć na wykorzystuące odległość transformac (ang. edt dstance) pomędzy dokumentam XML oraz wykorzystuące odległość wyznaczaną na podstawe kodowana dokumentów XML. Odległość mędzy dwoma dokumentam XML, zwana odległoścą transformac (ang. edt dstance) [11], wyznaczana est poprzez określene, aka lczba ak rodza modyfkac ednego z dokumentów est potrzebna do stworzena dokumentów sobe równoważnych. Dla te metody wartość odległośc mędzy dwema grupam dokumentów, która może być wykorzystana w algorytme grupowana wyznaczana est zgodne ze wzorem: dst ( C, C ) C C ( doc doc ) C C δ k, k= l= = 1 1 C C l (1) 438

3 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery kumentu XML wyznaczany est ako szereg czasowy zaweraący wartośc odpowadaące koleno poawaącym sę w dokumence elementom. Postać wektora cech est wynkem złożena dwóch funkc, z których edna defnue sposób kodowana na pozome znacznków, druga określa sposób kodowana na pozome dokumentu. Podeśce to pozwala na uchwycene cech dokumentu zarówno na pozome poszczególnych elementów ak na pozome globalnym całego dokumentu. Odległość mędzy dwoma dokumentam d d o strukturze zakodowane ako sygnał est wyznaczana zgodne z ponższym wzorem: dst 1 2 2, = 1 2 k= 1 M / 2 ( d d ) ([ DFT( h )]( k) ) ( [ DFT( h )]( k) ) gdze DFT est nterpolacą transformaty Fourera do wyznaczonych dla obydwu dokumentów częstotlwośc, M est całkowtą lczbą nterpolowanych punktów, h est zakodowanym sygnałem. Wektor cech odzwercedlaący strukturę dokumentu XML może meć równeż postać łańcucha btów [10], [18], gdze każdy bt odpowada wystąpenu lub braku wystąpena w strukturze analzowanego dokumentu wybranego fragmentu struktury XML. Wektor cech dokumentu XML może być w takm przypadku tworzony np. na podstawe występuących w dokumence śceżek (ang. path-based method) lub par węzłów (ang. nodeparbased method). Odległość dwóch dokumentów XML może zostać dla tak przedstawonych metod wyznaczona zgodne z ednym z ponższych wzorów: dst ( d d ) (, d ) ( d, d ) (2) xor d, = (3) max gdze xor(d,d ) oznacza lczbę śceżek lub par węzłów, którym różną sę dokumenty d d, d oznacza lczbę edynek występuących w wektorze cech dokumentu d, dst ( d, d ) d d = 1 (4) max ( d, d ) gdze d d oznacza lczbę wspólnych śceżek lub par węzłów dla dokumentów d d, d oznacza lczbę edynek występuących w wektorze cech dokumentu d. 2.2 Wykorzystywane algorytmy grupowana Maąc możlwość merzena odległośc mędzy dokumentam XML można zastosować wybrany algorytm grupowana w celu wyznaczena grup dokumentów. Do napopularneszych algorytmów grupowana danych należą algorytmy podzałowe oraz algorytmy herarchczne [6], [7], [9]. Algorytmy podzałowe cechue mnesza złożoność, ednakże dla danych o wymarach opsywanych przez wartośc necągłe lub kategore właścwsze może być użyce algorytmów herarchcznych pozwalaących na korzystane edyne z macerzy podobeństwa (ang. smlarty matrx). Możlwe est równeż wykorzystane algorytmów stworzonych specalne dla danych, których wymary są opsane przy pomocy kategor [1], [5]. 439

4 M. Kozelsk 3 S-GRACE algorytm grupowana dokumentów XML ze względu na ch strukturę Do analzy akośc grupowana dokumentów XML względem ch struktury wybrany został algorytm S-GRACE [10] wykorzystuący btowe kodowane par węzłów [10] dokumentu XML oraz algorytm grupowana ROCK [5]. Wybór algorytmu, który ne wymaga złożonych przekształceń matematycznych est uzasadnony przez wykorzystane do mplementac ęzyka XQuery. Interesuące wydawało sę równeż wykorzystane algorytmu grupowana stworzonego dla danych opsanych przez kategore. 3.1 Wyznaczane wektorów cech ako łańcuchów btów Metoda wykorzystuąca btowe kodowane par węzłów w dokumence XML [10] defnue parę węzłów ako parę element-element w relac rodzc-dzecko lub ako parę elementatrybut. a) <Pracowncy> <Pracownk> <Nazwsko> Jaworek </Nazwsko> <PESEL> </PESEL> <Zespol> Proektowana </Zespol> </Pracownk> </Pracowncy> b) <Pracowncy> <Pracownk> <Nazwsko> Jaworek </Nazwsko> <Data_ur> </Data_ur> <Zespol> Proektowana </Zespol> </Pracownk> </Pracowncy> Rys. 1. Przykładowe dokumenty XML Przykładowo, dla dokumentów z rys. 1.a) rys. 1.b) można wyróżnć następuące pary węzłów oraz odpowadaące m kodowane dokumentów przedstawone w tabel 1. Tabela 1. Kodowane par węzłów dla dokumentów przedstawonych na rys. 1 Para węzłów Dokument 1a Dokument 1b Pracowncy -> Pracownk 1 1 Pracownk -> Nazwsko 1 1 Pracownk -> PESEL 1 0 Pracownk -> Data_ur 0 1 Pracownk -> Zespol 1 1 Algorytm grupowana dokumentów XML o tak wyznaczonych wektorach cech może wykorzystać odległość dokumentów oblczaną np. zgodne ze wzorem (4). 440

5 3.2 Grupowane algorytmem ROCK Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery W przypadku btowego kodowana dokumentu XML uzasadnone est traktowane dokumentu XML o pewne strukturze ako obektu danych opsanego ne w sposób numeryczny, lecz przy pomocy kategor. Przedstawone wcześne algorytmy grupowana ne operuą na danych o atrybutach opsanych przez kategore. Dane o takm charakterze mogą być grupowane stosuąc algorytm o nazwe ROCK zaproponowany w [5]. Algorytm ROCK dzała podobne do algorytmów herarchcznych scalaących traktuąc początkowo każdy analzowany obekt danych ako osobną grupę. W procese grupowana, do wyznaczena grup, które maą zostać połączone, wykorzystue on ednak ne odległość mędzy grupam, lecz lczbę wspólnych sąsadów wyznaczoną dla każde pary grup. Dwa obekty danych są sąsadam, eżel ch podobeństwo est wększe od ustalonego progu θ. Incalzaca algorytmu polega na wyznaczenu lsty wspólnych sąsadów dla każde pary grupowanych obektów danych. W każdym kroku algorytmu łączone są dwe grupy, dla których nawększą wartość przymue mara dobroc wyznaczana zgodne ze wzorem: ( C C ) = lnk ( C, C ) g, f ( γ ) 1+ 2 f ( γ ) 1 f ( γ ) ( n + n ) n n gdze lnk(c,c ) est lczbą wspólnych sąsadów dla grup C oraz C, n est lczbą dokumentów tworzących grupę C. Manownk przedstawonego wyrażena est heurystycznym oszacowanem spodzewane lczby wspólnych sąsadów dla rozważanych grup. Funkca f(γ) ma postać: (5) 1 γ f ( γ ) = (6) 1 + γ gdze γ est doberanym przez użytkownka parametrem. Normalzaca w przedstawonym wzorze ma na celu zapobegane nezrównoważonemu scalanu grup. 4 Wynk Algorytm S-GRACE został zamplementowany w ęzyku XQuery [15], [16], [17] w środowsku bazy danych XML X-Hve [13]. Testy dzałana algorytmu zostały przeprowadzone na dwóch zborach danych: SIGMOD oraz RSS. Zbór danych SIGMOD, analogczny do zboru, na który powoływal sę autorzy metody S-GRACE [10], tworzyło 55 dokumentów XML zaweraących dane artykułów, prac magsterskch doktorskch, stron WWW publkac (ang. proceedngs, nproceedngs). Algorytm utworzył 20 wektorów cech analzowanych dokumentów XML. Dwa wektory cech zostały uznane za wartośc skrane, poneważ ne posadały wspólnych sąsadów z nnym wektoram. Pozostałe wektory cech zostały prawdłowo rozdzelone na cztery grupy zaweraące artykuły, prace magsterske, prace doktorske, publkace (proceedngs). Cechą charakterystyczną analzowanych dokumentów ze zboru SIGMOD est fakt, że zbory par węzłów tworzone dla poszczególnych grup danych (np. artykułów prac doktorskch) są rozłączne. Poprawny wynk grupowana należy w takm przypadku uznać za warunek koneczny, lecz newystarczaący dla zaakceptowana analzowanego algorytmu. 441

6 M. Kozelsk Zbór danych RSS tworzyło 39 dokumentów XML. RSS est ęzykem znacznków wykorzystywanym do opsu krótkch wadomośc (ang. news) publkowanych przez portale nternetowe. Algorytm utworzył 14 wektorów cech analzowanych dokumentów XML. Intucyne można pogrupować otrzymane wektory cech w sposób przedstawony na rys. 2. a) lub b). a) b) Rys. 2. Intucyne utworzone grupy wektorów cech dokumentów XML ze zboru RSS Wynk grupowana algorytmem ROCK zależą od dwóch parametrów θ γ. Proces grupowana został powtórzony welokrotne dla różnych wartośc parametrów θ γ w celu wyznaczena zależnośc wynków grupowana od tych wartośc. Do porównana wynków wykorzystany został parametr IS zaproponowany w [10] określaący średne podobeństwo mędzy param utworzonych grup. Im mnesza wartość parametru IS tym wyże należy ocenć rezultat grupowana. W przeprowadzonych testach parametr γ ne wpływał w sposób znaczący na otrzymywane wynk. Zależność akośc grupowana od wartośc parametru θ przedstawona est na rys. 3. 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Wartość parametru theta Rys. 3. Zależność wartośc parametru akośc grup IS od parametru θ, dla γ=0,7 442

7 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Z przedstawonego wykresu wynka, że nalepszy efekt grupowana został otrzymany dla wartośc θ=0.6. Ilustraca otrzymanego podzału na grupy dla wartośc θ=0.6 została przedstawona na rys. 4. Rys. 4. Rezultat podzału na grupy dla wartośc θ=0,6, γ=0,7 Jak wdać na powyższym rysunku otrzymany podzał est bardzo nezrównoważony odbega od oczekwań przedstawonych na rys. 2. Porównane wartośc parametru IS dla rezultatów grupowana przedstawonych na rys. 3. z wartoścam wyznaczonym dla podzału ntucynego zostało przedstawone na rys. 5. 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,4 0,5 0,6 0,7 Rys. 5. Porównane wartośc parametru akośc grup IS dla wynków algorytmu grupowana (kolor cemneszy) z wartoścam wyznaczonym dla grupowana ntucynego Przedstawone porównane ne wskazue na znaczące różnce w rezultatach grupowana, które w rzeczywstośc stneą. Porównane zostało węc powtórzone z wykorzystanem nnego parametru akośc tworzonych grup. Nowy parametr, oznaczony ako ISIS, est wyznaczany ako stosunek średnego podobeństwa par utworzonych grup do średnego podobeństwa wektorów wewnątrz grup. Im mnesza wartość parametru ISIS tym wyże należy ocenć rezultat grupowana. Porównane z rys. 5. powtórzone dla wartośc parametru ISIS przedstawone zostało na rys

8 M. Kozelsk Rys. 6. Porównane wartośc parametru akośc grup ISIS dla wynków algorytmu grupowana (kolor cemneszy) z wartoścam wyznaczonym dla grupowana ntucynego 5 Wnosk Rezultaty przeprowadzonych badań pokazuą, że zamplementowana metoda grupowana dokumentów XML względem ch struktury ne dae satysfakconuących rezultatów dla wszystkch zborów analzowanych danych. Ponadto, zastosowany początkowo parametr oceny akośc grup IS wydae sę być zbyt mało ekspresyny, by można było w oparcu o ego wartośc dokonywać doboru parametrów algorytmu. Zastosowane nnego parametru oceny akośc grupowana, np. ISIS pownno pozwolć na lepsze sterowane procesem grupowana. Wykonana mplementaca pozwala równeż na ocenę ęzyka XQuery ako narzędza do analzy struktury dokumentów XML. Język ten ne spełnł pokładanych w nm nadze, ego użyce do grupowana dokumentu XML względem ch struktury ne było wygodne, a brak defnc funkc realzuących operace matematyczne (np. potęgowane) w znaczący sposób ograncza ego wykorzystane do mplementac przedstawonych algorytmów. Równeż warunk analzy rozbudowanego kodu, pommo wykorzystana środowska komercyne bazy danych, ne były nestety łatwe. Lteratura 1. Barbara D., Couto J., L Y., COOLCAT: An entropy-based algorthm for categorcal clusterng, CIKM 02, McLean, USA, ACM, Dalamagas T., et al., Clusterng XML Documents usng Structural Summares EDBT Workshop on Clusterng Informaton over the Web (ClustWeb04), Heraklon, Greece, Duszeńko A., Kozelsk M., w: Bazy danych XML, Bazy danych: Modele, technologe, narzędza, WKŁ, Warszawa, Flesca S. et al., Fast Detecton of XML Structural Smlarty, IEEE Transactons on Knowledge and Data Engneerng, Vol. 17, No. 2, February Guha S., Rastog R., Shm K., ROCK: A Robust Clusterng Algorthm for Categorcal Attrbutes, 15th Internatonal Conference on Data Engneerng (ICDE'99), Han J., Kamber M., Data Mnng: Concepts and Technques, Morgan Kaufmann Publshers, Academc Press, San Francsco,

9 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery 7. Hand D., Mannla H., Smyth P., Eksploraca danych, WNT, Warszawa, Jabłońsk B., Zakrzewcz M., Ocena podobeństwa dokumentów XML, I Kraowa Konferenca Naukowa Technologe Przetwarzana Danych, Poznań, Jan A. K., Murty M. N., Flynn P. J., Data Cluterng: A revew, ACM Computng Surveys, Vol. 31, No. 3, September, Lan W. et al., An Effcent and Scalable Algorthm for Clusterng XML Documents by Structure, IEEE Transactons on Knowledge and Data Engneerng, Vol. 16, No. 1, January Nerman A., Jagadsh H. V., Evaluatng Structural Smlarty n XML Documents, Ffth Internatonal Workshop on the Web and Databases (WebDB 2002), Madson, Wsconsn - June 6-7, Vakal A., Catana B., Maddalena A., XML Data Stores: Emergng Practces, IEEE Internet Computng, March Aprl, X-Hve Corporaton B.V.: X-Hve/DB 6.1 Manual, release Oct XML Core Workng Group: Extensble Markup Language (XML) 1.0 (Thrd Edton), W3C Recommendaton 04 February 2004, ( ). 15. XML Query Workng Group and XSL Workng Group: XQuery 1.0: An XML Query Language, W3C Workng Draft 15 September 2005, ( ). 16. XML Query Workng Group and XSL Workng Group: XQuery 1.0 and XPath 2.0 Data Model, W3C Workng Draft 29 October 2004, / ( ). 17. XML Query Workng Group and XSL Workng Group: XQuery 1.0 and XPath 2.0 Functons and Operators, W3C Workng Draft 15 September 2005, ( ). 18. Yoon J.P., Raghavan V., Chaklam V., Btmap Indexng-based Clusterng and Retreval of XML Documents, Proceedngs of ACM SIGIR Workshop on Mathematcal/Formal Methods n Informaton Retreval, New Orleans, LA, Sept

10

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza 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 szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza 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 szczegółowo

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody

Bardziej szczegółowo

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki Welokategoralne systemy uząe sę h zastosowane w bonformatye Rafał Grodzk Welokategoralny system uząy sę (multlabel learnng system) Zbór danyh weśowyh: d X = R Zbór klas (kategor): { 2 } =...Q Zbór uząy:

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012 ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Podstawy teorii falek (Wavelets) Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE 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 szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie 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 szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS 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 szczegółowo

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania Grupowane Wprowadzene Metody herarchczne Modele meszane (mxture models) Metoda Expectaton-maxmzaton (EM) Metody namneszych kwadratów Krytera akośc grupowana Algorytm k-średnch Zastosowana Statstcal Pattern

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA 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 szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis 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 szczegółowo

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI

Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Rola nformatyk w naukach ekonomcznych społecznych Innowace mplkace nterdyscyplnarne redakca ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Wydawnctwo Wyższe Szkoły Handlowe Kelce 2011 Publkaca wydrukowana została zgodne z materałem

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ 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 szczegółowo

Klasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

Algorytmy. i podstawy programowania. eci. Proste algorytmy sortowania tablic. 4. Wskaźniki i dynamiczna alokacja pami

Algorytmy. i podstawy programowania. eci. Proste algorytmy sortowania tablic. 4. Wskaźniki i dynamiczna alokacja pami MAREK GAGOLEWSKI INSTYTUT BADAŃ SYSTEMOWYCH PAN Algorytmy podstawy programowana 4. Wskaźnk dynamczna alokaca pam ec. Proste algorytmy sortowana tablc Matera ly dydaktyczne dla studentów matematyk na Wydzale

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA 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 szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja 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 szczegółowo

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI (Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. 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

Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)

Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012) 30/04! 2012 PON 13: 30! t FAX 22 55 99 910 PKPP Lewatan _..~._. _., _. _ :. _._..... _.. ~._..:.l._.... _. '. _-'-'-'"." -.-.---.. ----.---.-.~.....----------.. LEWATAN Pol~ka KonfederacJa Pracodawcow

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono

Bardziej szczegółowo

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód URZĄD KOMSJ NADZORU UBEZPEZEŃ FUNDUSZY EMERYTALNYH Analza rezerw na newypłacone odszkodowana śwadczena z tytułu ubezpeczeń pozostałych osobowych maątkowych w oparcu o trókąty szkód Departament Systemów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

TRANZYSTOR 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 szczegółowo

Dobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego

Dobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego Pomary Automatyka Robotyka 10/2008 Dobór procesora sygnałowego w konstrukc regulatora optymalnego Marusz Pauluk Potr Bana Darusz Marchewka Mace Rosół W pracy przedstawono przegląd dostępnych obecne procesorów

Bardziej szczegółowo

Analiza alternatywnych systemów zaopatrzenia w energię budynków na etapie przygotowania inwestycji zgodnie z wymaganiami art. 5 Dyrektywy UE/91/2002

Analiza alternatywnych systemów zaopatrzenia w energię budynków na etapie przygotowania inwestycji zgodnie z wymaganiami art. 5 Dyrektywy UE/91/2002 NARODOWA AGNCJA POSZANOWANIA NRGII S.A. ul. Śwętokrzyska 20, 00-002 Warszawa tel. (0-22) 50 54 661, fax (0-22) 825 86 70 Analza alternatywnych systemów zaopatrzena w energę budynków na etape przygotowana

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA 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 szczegółowo

ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY

ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe Sztuczne sec neuronowe Jerzy Stefanowsk Plan wykładu 1. Wprowadzene 2. Model sztucznego neuronu. 3. Topologe sec neuronowych 4. Reguły uczena sec neuronowych. 5. Klasyfkaca sec neuronowych. 6. Sec warstwowe

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław

Bardziej szczegółowo

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc

Bardziej szczegółowo

ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE

ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura 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 szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Spis treści

ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Spis treści ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Sps treśc. JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI.... DWUCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI... 8 3. TESTY ZAŁOŻEŃ W ANALIZIE WARIANCJI... 3 3.. Test normalnośc... 4 3. Test Bartleta ednorodnośc

Bardziej szczegółowo

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

Bardziej szczegółowo

Szymon Chojnacki MODELOWANIE KONIUNKTURY GOSPODARCZEJ Z WYKORZYSTANIEM DANYCH TEKSTOWYCH

Szymon Chojnacki MODELOWANIE KONIUNKTURY GOSPODARCZEJ Z WYKORZYSTANIEM DANYCH TEKSTOWYCH MODELOWANIE KONIUNKTURY GOSPODARCZEJ Z WYKORZYSTANIEM DANYCH TEKSTOWYCH Szymon Chojnack Zakład Wspomagana Analzy Decyzj, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 1 WPROWADZENIE Gospodarka krajów rozwnętych podlega

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu

Bardziej szczegółowo

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza

Bardziej szczegółowo

Multifraktalne cechy przep³ywu lokalnej sejsmicznoœci indukowanej na terenie KWK Katowice (GZW)

Multifraktalne cechy przep³ywu lokalnej sejsmicznoœci indukowanej na terenie KWK Katowice (GZW) Przegl¹d Geologczny, vol. 49, nr, 00 Multfraktalne cechy przep³ywu lokalne sesmcznoœc ndukowane na terene KWK Katowce (GZW) Olga Polechoñska* Zbadano multfraktalne w³aœcwoœc rozk³adów epcentrów, czasów

Bardziej szczegółowo

POJAZDY SZYNOWE 2/2014

POJAZDY SZYNOWE 2/2014 ANALIZA PRZYCZYN I SKUTKÓW USZKODZEŃ (FMEA) W ZASTOSOWANIU DO POJAZDÓW SZYNOWYCH dr nż. Macej Szkoda, mgr nż. Grzegorz Kaczor Poltechnka Krakowska, Instytut Pojazdów Szynowych al. Jana Pawła II 37, 31-864

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń. Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic. Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna

Bardziej szczegółowo

Prawdziwa ortofotomapa

Prawdziwa ortofotomapa Prawdzwa ortofotomapa klasyczna a prawdzwa ortofotomapa mnmalzacja przesunęć obektów wystających martwych pól na klasycznej ortofotomape wpływ rodzaju modelu na wynk ortorektyfkacj budynków stratege opracowana

Bardziej szczegółowo

Opracowanie schematu funkcyjnego systemu zarządzania organizacją edukacyjną w warunkach ODL

Opracowanie schematu funkcyjnego systemu zarządzania organizacją edukacyjną w warunkach ODL Opracowane schematu funkcyjnego systemu zarządzana organzacją edukacyjną w warunkach ODL Emma Kushtna, rzemysław RóŜewsk Instytut Systemów Informatycznych, Wydzał Informatyk, oltechnka Szczecńska {ekushtna,

Bardziej szczegółowo

Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego

Zadanie na wykonanie Projektu Zespołowego Zadane na wykonane Projektu Zespołowego Celem projektu jest uzyskane następującego szeregu umejętnośc praktycznych: umejętnośc opracowana równoległych wersj algorytmów (na przykładze algorytmów algebry

Bardziej szczegółowo

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych WYKŁAD 4 dla zanteresowanych -Macerz gęstośc: stany czyste meszane (przykłady) -równane ruchu dla macerzy gęstośc -granca klasyczna rozkładów kwantowych Macerz gęstośc (przypomnene z poprzednch wykładów)

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Adranna Mastalerz-Kodzs Ewa Pośpech Unwersytet Ekonomczny w Katowcach ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Wprowadzene Zagadnene wyznaczana optymalnych

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce

Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce Waldemar KAMRAT Poltechna Gdańsa Katedra Eletroenergety Zastosowane procedur modelowana eonometrycznego w procesach programowana oceny efetywnośc nwestyc w eletroenergetyce Streszczene. W pracy przedstawono

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM

Bardziej szczegółowo

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r. Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego

Bardziej szczegółowo

Matematyka Starzenia (Się) Andrzej Świerniak Politechnika Śląska, Instytut Automatyki

Matematyka Starzenia (Się) Andrzej Świerniak Politechnika Śląska, Instytut Automatyki atematyka Starzena Sę Andrze Śwernak Poltechnka Śląska, Instytut Automatyk Skracane telomerów-matematyka starzena Nagroda Nobla 2009 E. Blackburn, C. Greger, J. Szostak u bakter problemu ne ma, bo chromosomy

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA. Ops teoretyczny do ćwczena zameszczony jest na strone www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomarowego

Bardziej szczegółowo

IDENTYFIKACJA POWIĄZAŃ POMIĘDZY KATEGORIAMI WIKIPEDII Z UŻYCIEM MIAR PODOBIEŃSTWA ARTYKUŁÓW

IDENTYFIKACJA POWIĄZAŃ POMIĘDZY KATEGORIAMI WIKIPEDII Z UŻYCIEM MIAR PODOBIEŃSTWA ARTYKUŁÓW STUDIA INFORMATICA 2013 Volume 34 Number 2A (111) Julan SZYMAŃSKI, Marcn DEPTUŁA, Henryk KRAWCZYK Poltechnka Gdańska, Wydzał Elektronk, Telekomunkac Informatyk, Katedra Archtektury Systemów Komputerowych

Bardziej szczegółowo

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS 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 szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA 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 szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania

Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania Łukasz Kacprzak, Jarosław Rudy, Domnk Żelazny Instytut Informatyk, Automatyk Robotyk, Poltechnka Wrocławska Welokryteralny Trójwymarowy Problem Pakowana 1. Wstęp Problemy pakowana należą do klasy NP-trudnych

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL

WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL Zeszyty robemowe Maszyny Eetryczne Nr /203 (98) 233 Andrze ałas BOBRME KOMEL, Katowce WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D RZY UŻYCIU ROGRMU EXCEL SOLVING STEADY STATE TEMERATURE

Bardziej szczegółowo

Kierownik Katedry i Kliniki: prof. dr hab. Bernard Panaszek, prof. zw. UMW. Recenzja

Kierownik Katedry i Kliniki: prof. dr hab. Bernard Panaszek, prof. zw. UMW. Recenzja KATEDRA KLINIKA CHORÓB WEWNĘTRZNYCHYCH GERIATRII ALERGOLOGU Unwersytet Medyczny m. Pastów Śląskch we Wrocławu 50-367 Wrocław, ul. Cure-Skłodowskej 66 Tel. 71/7842521 Fax 71/7842529 E-mal: bernard.panaszek@umed.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

EFEKTYWNE ZARZĄDZANIE MOCĄ FARM WIATROWYCH

EFEKTYWNE ZARZĄDZANIE MOCĄ FARM WIATROWYCH Nr (111) - 014 Rynek Energ Str. 69 EFEKTYWNE ZARZĄDZANIE MOCĄ FARM WIATROWYCH Paweł Parsk, Adam Rzepeck, Mchał Wydra Słowa kluczowe: optymalzaca, dopuszczalna obcążalność prądowa, lna napowetrzna, farma

Bardziej szczegółowo

4.1. Komputer i grafika komputerowa

4.1. Komputer i grafika komputerowa 4. 4.1. Komputer grafka komputerowa Ucz 2 3 4 5 6 komputera; zestawu komputerowego; w podstawowym zakrese; zastosowana komputera, acy defnuje komputer jako zestaw omawa zastosowane komputera nauk gospodark;

Bardziej szczegółowo

Sortowanie szybkie Quick Sort

Sortowanie szybkie Quick Sort Sortowane szybke Quck Sort Algorytm sortowana szybkego opera sę na strateg "dzel zwycęża" (ang. dvde and conquer), którą możemy krótko scharakteryzować w trzech punktach: 1. DZIEL - problem główny zostae

Bardziej szczegółowo

DWUFAZOWY ALGORYTM DOPASOWANIA W POSZUKIWANIU PODOBIEŃSTWA STRUKTUR BIAŁKOWYCH

DWUFAZOWY ALGORYTM DOPASOWANIA W POSZUKIWANIU PODOBIEŃSTWA STRUKTUR BIAŁKOWYCH STUIA INFORMATICA 2012 Volume 33 Number 2A (105) Adam KRYGOWSKI, Bożena MAŁYSIAK-MROZEK, arusz MROZEK Poltechnka Śląska, Instytut Informatyk WUFAZOWY ALGORYTM OPASOWANIA W POSZUKIWANIU POOBIEŃSTWA STRUKTUR

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ZESZYTY AUKOWE UIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO R 394 PRACE KATEDRY EKOOMETRII I STATYSTYKI R 5 004 SEBASTIA GAT Unwersytet Szczec sk KRYTERIA BUDOWY PORTFELI PAPIERÓW WARTO CIOWYCH W OKRESIE BESSY A GIEŁDA

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE METODY MNOŻNIKÓW LAGRANGE A DO OCENY EFEKTYWNOŚCI PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH GRUP GOSPODARSTW ROLNYCH

WYKORZYSTANIE METODY MNOŻNIKÓW LAGRANGE A DO OCENY EFEKTYWNOŚCI PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH GRUP GOSPODARSTW ROLNYCH INSTYTUT EKONOMIKI ROLNICTWA I GOSPODARKI ŻYWNOŚCIOWEJ PAŃSTWOWY INSTYTUT BADAWCZY Agneszka Natala Barczak WYKORZYSTANIE METODY MNOŻNIKÓW LAGRANGE A DO OCENY EFEKTYWNOŚCI PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH

Bardziej szczegółowo

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K) STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO

Bardziej szczegółowo

nauczyciel Media społecznościowe i praca w chmurze oraz przygotowanie na ich potrzeby materiałów graficznych i zdjęciowych Artur Kurkiewicz

nauczyciel Media społecznościowe i praca w chmurze oraz przygotowanie na ich potrzeby materiałów graficznych i zdjęciowych Artur Kurkiewicz 2 S Ł O W O - G R A F I K A - F I L M Meda społecznoścowe praca w chmurze oraz przygotowane na ch potrzeby materałów grafcznych zdjęcowych Artur Kurkewcz część druga - grafka WPROWADZENIE C Cyan M Magenta

Bardziej szczegółowo

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Teoria 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

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO

OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 81 Electrcal Engneerng 015 Mkołaj KSIĄŻKIEWICZ* OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU

Bardziej szczegółowo

Metody analizy obwodów

Metody analizy obwodów Metody analzy obwodów Metoda praw Krchhoffa, która jest podstawą dla pozostałych metod Metoda transfguracj, oparte na przekształcenach analzowanego obwodu na obwód równoważny Metoda superpozycj Metoda

Bardziej szczegółowo

Strukturalne podobieństwo dokumentów hipertekstowych

Strukturalne podobieństwo dokumentów hipertekstowych Przemysław KZIENKO trukturalne podobeństwo dokumentów hpertekstowych Cechą charakterystyczną dokumentów hpertekstowych są odsyłacze które tworzą strukturę systemu hpertekstowego. Zakładaąc że odsyłacze

Bardziej szczegółowo

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Programowanie Równoległe i Rozproszone Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

Jakość cieplna obudowy budynków - doświadczenia z ekspertyz

Jakość cieplna obudowy budynków - doświadczenia z ekspertyz dr nż. Robert Geryło Jakość ceplna obudowy budynków - dośwadczena z ekspertyz Wdocznym efektem występowana znaczących mostków ceplnych w obudowe budynku, występującym na ogół przy nedostosowanu ntensywnośc

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXX 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 szczegółowo

KONCEPCJA OCENY HYBRYDOWYCH SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH

KONCEPCJA OCENY HYBRYDOWYCH SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH 2-2010 PROBLEMY ESPLOATACJI 159 Robert DZIERŻAOWSI Poltechnka Warszawska OCCJA OCEY HYBRYDOWYCH SYSTEMÓW EERGETYCZYCH Słowa kluczowe Hybrydowy system energetyczny, skojarzony system energetyczny, generator

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk

Bardziej szczegółowo

Tworzenie stron WWW. Kurs. Wydanie III

Tworzenie stron WWW. Kurs. Wydanie III Idź do Sps treśc Przykładowy rozdzał Katalog ksążek Katalog onlne Zamów drukowany katalog Twój koszyk Dodaj do koszyka Cennk nformacje Zamów nformacje o nowoścach Zamów cennk Czytelna Fragmenty ksążek

Bardziej szczegółowo