ZASTOSOWANIE PROCESU GENEZOWANIA STANU MASZYN W DEDYKOWANYCH SYSTEMACH DIAGNOZOWANIA JOANNA WILCZARSKA
|
|
- Błażej Barański
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZASTOSOWANIE PROCESU GENEZOWANIA STANU MASZYN W DEDYKOWANYCH SYSTEMACH DIAGNOZOWANIA JOANNA WILCZARSKA Streszczeie Wstpe prace ad stworzeiem dedykowaych systemów diagostyczych maszy, wykorzystucych opracowae w iieszym artykule metody geezowaia stau maszy, s u obecie w krau prowadzoe, p. w postaci aalizy opracowaych procedur geezowaia stau dla wybraych układów maszy roboczych. W artykule przedstawioo rówie moliwo wykorzystaia programu Matlab do implemetaci metod geezowaia stau maszy. Słowa kluczowe: sta techiczy, geezowaie stau maszy, parametr diagostyczy, techiki wirtuale. Wstp W kade fazie istieia maszy, w celu podcia decyzi o sposobie postpowaia z imi, koiecze est okreleie ich staów za pomoc metod i rodków diagostyki techicze. Moe to by decyza o ich uytkowaiu, podciu przedsiwzi profilaktyczych (regulaca, wymiaa) lub wprowadzeiu zmia podczas kostruowaia i wytwarzaia maszy. Moliwe est to dziki temu, e diagostyka techicza pozwala a udzieleie odpowiedzi a pytaia: a) aki est aktualy sta badae maszyy? b) ak ocei przeszło maszyy a podstawie e aktualego stau? c) ak przewidzie przyszł ewoluc stau maszyy? Odpowiedzi a kade z tych pyta wymaga przeaalizowaia zada poawiacych si podczas opracowywaia algorytmów diagozowaia. Ewoluca stau techiczego maszy est moliwa do ledzeia za pomoc symptomowych modeli diagostyczych i diagostyczo iezawodociowych, a w połczeiu ze statystyczym przetwarzaiem wyików bada pozwala a oce obecego i przyszłego stau maszyy, a moe i przeszłego stau maszyy. Ozacza to, Itegralym elemetem procesu diagozowaia stau est geezowaie stau maszy. ledzeie zmia stau maszyy moliwe est dziki zaomoci podstaw fizyczych zawisk zuyciowych, co ułatwia pozaie geezowaych wartoci parametrów stau i parametrów diagostyczych. Taka wiedza pozwala a racoale kostruowaie, wybór odpowiedie techologii wytwarzaia oraz optymalizac właciwoci eksploatacyych maszy. Wówczas sta maszyy, uwzgldiacy ego zmia w czasie, okrelay est zaleoci [5]: G (X(Θ), U(Θ), Z(Θ)) = Y(Θ) () gdzie: X(Θ) wektor cech stau maszyy, U(Θ) wektor wymusze,
2 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, Z(Θ) wektor zakłóce, Y(Θ) wektor wyciowy zawieracy sygały wykorzystywae w diagostyce (symptomy-sygały diagostycze zorietowae uszkodzeiowo), parametry diagostycze, G globala fukca odpowiedzi, Θ czas eksploataci maszyy. 2. Aaliza metod geezowaia stau maszy Geezowaie dotyczy przede wszystkim pierwotych staów uszkodzeiowych i ma szczególe zaczeie w przypadku uszkodze zaleych (rozwiacych si). Wiarygodo geezy zaley w duym stopiu od zaomoci poprzedich staów i obcie obiektu. Wród małe iloci metod, umoliwiacych geezowaie stau maszy, moa wyrói dwie grupy [4]: a) metody akociowe (geezowaie sytuacye a podstawie iformaci zebraych z otoczeia i metody eksperckie a podstawie relaci wiadków zdarzeia); b) aalitycze (metody symptomowe a podstawie wartoci parametrów diagostyczych z przedziału czasu ( i, t ) [4]. Geezowaie sytuacye W przypadku geezowaia sytuacyego przyczy wystpieia iezdatoci okrela si a podstawie ogldzi przeprowadzoych od razu po zaistieiu zdarzeia. Zebrae w te sposób dae sytuacye słu do porówaia z daymi sytuacyymi powstałymi w wyiku zamodelowaia pewych uszkodze. Szuka si wówczas daych odpowiadacych daym sytuacyym zdarzeia weciowego. Geezowaie eksperckie Metoda polega a okreleiu przyczy zaistiałego stau maszyy a podstawie relaci wiadków daego zdarzeia. Przykładowo w przypadku wystpieia stau iezdatoci silika spaliowego a podstawie aalizy symptomów moa okreli przyczy powstaia iezdatoci. Iym przypadkiem mog by tu rówie iformace przekazae przez osob obsługuc da maszy, która moe dostarczy bardzo ceych daych o zachowaiu si maszyy przed uszkodzeiem. W zakładach bardzo czsto wykorzystue si kamery przemysłowe mogce pomóc w okreleiu przyczyy powstałe iezdatoci. Geezowaie symptomowe Zakładac moliwo reestrowaia wartoci parametrów diagostyczych w czasie ( i, b ) oraz staów maszyy w czasie eksploataci (p. w trakcie eksperymetu biero czyego) uzyskue si baz iformaci w postaci macierzy iformaci: wartoci parametrów diagostyczych stay maszyy czas eksploataci[2]. W chwili utraty przez maszy stau zdatoci S prawdopodobie bdzie moliwo stwierdzeia, a podstawie zebraych daych ak i ogldzi maszyy, aka mogła by przyczya oraz waruki powstaia stau iezdatoci maszyy. Szukac metod aalityczych do procesu geezowaia stau maszy aley zwróci uwag
3 24 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy a aproksymac oraz iterpolac ako metody przybliaia fukci. Aproksymac moa wykorzysta w sytuaci, gdy ie istiee fukca aalitycza pozwalaca a wyzaczeie wartoci dla dowolego z e argumetów, a edoczeie wartoci te iezae fukci s dla pewego zbioru e argumetów zae. Aproksymaca est to przybliaie fukci Y(Θ) zwae fukc aproksymowa i fukc Y a (Θ) zwa fukc aproksymuc. Z wielu metod aproksymaci, a podstawie bada własych [4] zostały wybrae: aproksymaca rediokwadratowa puktowa wielomiaowa oraz aproksymaca trygoometrycza. Aproksymaca rediokwadratowa puktowa wielomiaowa Dae s pukty czasowe Θ,, Θ i,, Θ,, Θ b parami róe czyli dla i Θ Θ oraz dae s wartoci parametrów diagostyczych w tych puktach y,, y i,, y b, gdzie y=f(θ i ), i=,, b. Zadaiem aproksymaci est wic zale wartoci współczyików a 0, a,, a m wielomiau Y m (Θ) stopia m-tego postaci: Y a = aby błd rediokwadratowy był amieszy czyli: ( m, (2) = 0 Y m Θ) = a Θ e G = mi B = ( yi a0, a,..., a i= 0 = 0 m a Θ ) i 2 (3) Zadaie aproksymaci rediokwadratowe puktowe sprowadza si wic do rozwizaia m+ rówa o m+ iewiadomych. Aproksymaca trygoometrycza Aproksymaca trygoometrycza est stosowaa wówczas, gdy fukca aproksymowaa est fukc okresow a pukty szeregu czasowego Y = {y i (Θ)} pochodzce z obserwaci zmiay wartoci parametru diagostyczego s rówoodległe. Fukca aproksymuca przymue wówczas posta: m 2π i 2π i Y a = Y ( Θ) = a0 + ( a i cos Θ + bi si Θ) (4) i= gdzie: liczba puktów szeregu czasowego, m stopie wielomiau trygoometryczego, przy czym parametr m musi spełia waruek: > 2m +. Zagadieie aproksymaci sprowadza si wówczas do obliczeia wartoci współczyików a 0 oraz a i, b i (i =, 2,..., m). Współczyiki te wyzacza si ze wzorów Eulera Fouriera:
4 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, a 0 = 2 ai = 2 bi = = = = Θ 2πi Θ cos 2πi Θ si i=,2,,m (5) gdzie Θ ( =, 2,..., ) s elemetami cigu (3.30). Błd aproksymaci trygoometrycze moa wyrazi zaleoci: e G = B = gdzie: y warto fukci aproksymuce, y i warto fukci aproksymowae. b i= 2 ( y ) (6) Iterpolaca to metoda polegaca a wyzaczaiu w daym przedziale tzw. fukci iterpolacye, która przymue w im z góry zadae wartoci w ustaloych puktach, azywaych wzłami. Jest stosowaa w zagadieiach geezowaia ze wzgldu a to, e dyspoue si bardzo czsto skoczo liczb daych do okreleia zaleoci midzy wielkociami. Iterpolaca est szczególym przypadkiem metod umeryczych typu aproksymaca [8]. Autor wybrał iterpolac Lagrage a oraz iterpolaca za pomoc fukci skleaych. Iterpolaca Lagrage a Zagadieie iterpolacye Lagrage a charakteryzue si wymagaiem, aby wartoci fukci iterpoluce rówały si wartociom fukci iterpolowae w + puktach. Załómy, e zamy kilka wartoci fukci Y(Θ) dla kilku argumetów Θ,, Θ k,, Θ b, a chcemy dowiedzie si, akie s wartoci dla iych argumetów. Moa tego dokoa dziki fukcom iterpolacyym. Wymaga si, aby ich wykres przechodził przez wzły iterpolaci (pukty dyskrete, których współrzde zamy) y(θ ),, y(θ k ),, y(θ b ) a poza imi przybliał ak alepie pierwowzór. Aby zale wartoci fukci w kadym pukcie dziedziy, aley a podstawie zaomoci kilku wartoci dyskretych wyzaczy wielomia iterpolacyy. Naprostszy wielomia iterpolacyy w sesie Lagrage'a przymue posta: b * ( Θ Θo )( Θ Θ)...( Θ Θi )( Θ Θi+ )...( Θ Θ) Y ( Θ) = y i i= ( Θi Θ0)( Θi Θ)...( Θi Θi )( Θi Θi+ )...( Θi Θ) (8) y i
5 26 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy Oszacowaie est w duym stopiu zalee od rozkładu argumetów puktów dyskretych Θ k. Oszacowaie błdu w te metodzie est astpuce: + gdzie: M = max y ( Θ), w a Θ b M Y( i + (9) ( + )! + e G = t) Y ( t) w ( Θ) + = ( Θ Θ0 )( Θ Θ)...( Θ Θ ) Iterpolaca za pomoc fukci skleaych W dotychczasowych rozwaaiach fukca była iterpolowaa edym wielomiaem. Oczywicie, eli wzrasta liczba wzłów wzrasta rówie stopie wielomiau iterpolacyego imoe si okaza, e ie bdzie o zbiey do fukci iterpolowae. Moa zatem iacze sformułowa problem, miaowicie iech dae bd wzły uporzdkowae astpuco: a = Θ0 < Θ < Θ2 <... < Θ < Θ = b (0) W kadym z przedziałów Θ Θ ) = 0,,2,..., fukc iterpolowa przyblia, + si wielomiaem stosukowo iskiego stopia. Na ogół w kadym przedziale wielomia bdzie róy, ale cała fukca iterpoluca powia by cigła wraz z odpowiedimi pochodymi a odciku a, b. Zagadieie iterpolacye za pomoc fukci skleaych wymaga, aby ich wykres przechodził przez wzły iterpolaci (pukty dyskrete, których współrzde zamy) y,, y i,, y b, a poza imi przybliał ak alepie pierwowzór za pomoc odpowiedich fukci wposzczególych przedziałach <Θ, Θ + ). Na przykład w kadym przedziale <Θ, Θ + ) fukca skleaa stopia 3 przymue posta: 2 3 = 0,,2,..., () Y i ( Θ ) = a + b ( Θ Θ ) + c ( Θ Θ ) + d ( Θ Θ ), przy czym współczyiki a i, bi, ci, di wyzacza si według odpowiedich algorytmów [4]. Oprócz opisaych wye metod, moa rówie podda aalizie metod Newtoa ako ed z metod iterpolacyych. Iterpolaca Newtoa Metody polegace a bezporedim wyzaczaiu wielomiaów iterpolacyych z daych stablicowaych azywae s metodami ilorazów róicowych. Metody te były powszechie uywae zaim komputery cyfrowe stały sie powszechie dostpe. Jed z tych metod est iterpolaca Newtoa. Day est wielomia Lagrage a stopia co awye przechodzcy przez stablicowae wartoci fukci f. Aby wyzaczy iloraz róicowy fukci f aley przedstawi wielomia Lagrage a w postaci:
6 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, F (x) = a 0 + a (x x 0 ) + a 2 (x x 0 )(x x ) a (x x 0 )(x x )... (x x ) (2) Współczyik a 0 est rówy f(x 0 ) poiewa dalsze wyrazy F (x) sie zeru. Aalogiczie moa wyzaczy a : (3) Ogólie, ozaczac iloraz róicowy ako f[x i ], otrzymue si: (4) Gdy zay est (k )-wszy iloraz róicowy to moemy wyzaczy k-ty z: (5) Tak wiec wielomia iterpolacyy Newtoa F (x) moa wyrazi ako: Błd geezy metod iterpolaci Newtoa oblicza si ze wzoru: (6) (7) Oszacowaie wartoci parametrów diagostyczych, za pomoc przedstawioych powye metod geezowaia, pozwala wyzaczy ich wartoci geezowae {y,it (Θ)}, co umoliwi opracowaie algorytmu geezowaia stau maszyy.
7 28 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy 3. Zastosowaie techik wirtualych do weryfikaci metod geezowaia wartoci parametrów diagostyczych Niezbde obliczeia i wykreleie wykresów dokoao w programie MATLAB R2009a. Wszystkie poleceia i fukce iezbde do uzyskaia wykresów poszczególych fukci opisao przy aalizie kade z metod. Do weryfikaci metod wykorzystae zostały wyiki pomiarów staowiskowych przekładi zbate samochodowe. Przykładowe wyiki bada zawiera tabel, za wyiki aalizy metod geezowaia wartoci parametrów diagostyczych zawiera rysuki 8. Tabela. Wartoci otrzymaych miar procesu drgaiowego dla przekładi zbate samochodowe Czas [s] Asr RMS(t) RMS(f) Wmax 0 0,063 0,080 0,32 0, ,6 0,05 0,064 0,07 0, ,6 0,048 0,060 0,0 0,26 374,6 0,048 0,06 0,04 0, ,6 0,048 0,062 0,07 0, ,6 0,050 0,064 0, 0, ,6 0,052 0,067 0,4 0,27 555,6 0,062 0,079 0,20 0, ,6 0,077 0,0 0,46 0,398 56,6 0,207 0,276 0,465 0, ,6 0,224 0,296 0,52 0, ,6 0,93 0,253 0,436 0, ,6 0,93 0,254 0,435 0, ,6 0,226 0,292 0,492 0, ,6 0,226 0,297 0,505 0, ,6 0,86 0,252 0,433 0, ,6 0,92 0,260 0,448 0, ,6 0,92 0,257 0,45 0, ,6 0,8 0,234 0,404 0, ,6 0,82 0,237 0,404 0,858 ródło: [4]. Przykładowe wyiki przedstawioo poie Aproksymaca wielomiaem pierwszego stopia Utworzoo wektory x i y w procesie traspozyci wektorów podstawowych x i y. Wektor x to wektor zawieracy iformac z koleymi czasami pomiarów. Wektor y to wektor zawieracy iformac z koleymi wartociami przyspiesze drga. Zbiór rzdych: x =[ ]' Zbiór wartoci: y =[ ]'
8 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, y =[ ] y =[ ] y =[ ] Zapis wielomiau w postaci macierzy: A=[x oes(size(x))] Obliczeie współczyików fukci aproksymuce: c=(a' *A)\(A' *y) c = c = c = c = Wzór fukci aproksymuce: f(x) = x f(x) = x f(x) = x f(x) = x
9 30 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy Rysuek. Przebieg fukci aproksymuce wielomiaem pierwszego stopia dla Asr ródło: Opracowaie włase. Czas, s Obliczeie wartoci błdu rediokwadratowego: r=y-a*c R2=-(orm(r)/orm(y-mea(y)))^2 R2 = R2 = R2 = R2 = Aproksymaca wielomiaem trzeciego stopia Rówie w te metodzie utworzoo wektory x i y. Zbiór rzdych: x =[ ]' Zbiór wartoci: y =[ ]' y =[ ] Czas, s
10 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, 20 3 y =[ ] y =[ ] Zapis wielomiau w postaci macierzy: A=[x.^3 x.^2 x oes(size(x))] Obliczeie współczyików fukci aproksymuce: c=(a' *A)\(A' *y) c = e e e e-002 c = c = c = Wzór fukci aproksymuce: f(x) = e-05x e-0x e-005x e-002 f(x) = x x x f(x) = x x x f(x) = x x x
11 32 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy Rysuek 2. Przebieg fukci aproksymuce wielomiaem trzeciego stopia dla Asr ródło: Opracowaie włase. Czas, s Obliczeie wartoci błdu rediokwadratowego: r=y-a*c R2=-(orm(r)/orm(y-mea(y)))^2 R2 = R2 = R2 = R2 = Iterpolaca Iterpolaca Lagrage a pierwszego stopia Tak samo a w przypadku wszystkich aproksymaci aley utworzy wektory x i y. Zbiór rzdych: x=[ ] Zbiór wartoci: y=[ ] y=[ ]
12 33 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, 20 y=[ ] y=[ ] Okreleie przedziału argumetów fukci iterpoluce: xi=0: Wyzaczeie wartoci fukci iterpoluce: yi=iterp(x,y,xi, liear ) Czas, s Rysuek 4. Przebieg fukci iterpoluce Lagrage a pierwszego stopia dla Asr ródło: Opracowaie włase. Iterpolaca fukcami skleaymi W przypadku iterpolaci fukcami skleaymi aley utworzy wektory x i y. Zbiór rzdych: x=[ ] Zbiór wartoci: y=[ ] y=[ ] Czas, s
13 34 Joaa Wilczarska Kocepca systemu rozpozawaia stau maszy y=[ ] y=[ ] Okreleie przedziału argumetów fukci iterpoluce: xi=0: Wyzaczeie wartoci fukci iterpoluce: yi=iterp(x,y,xi, splie ) Czas, s Rysuek 5. Przebieg fukci iterpoluce fukcami skleaymi dla Asr ródło: Opracowaie włase. 4. Wioski W chwili obece est kilka metod geezowaia stau maszy, które moa wykorzysta wpraktyce. Za abardzie przydat metod przyto geezowaie symptomowe, wykorzystuce reestrowae w trakcie eksploataci maszyy zmiee wartoci parametrów diagostyczych. Rozpatrzoo moliwo wykorzystaia w obszarze geezowaia wartoci parametrów diagostyczych: metody aproksymacye (rediokwadratowa puktowa wielomiaowa, trygoometrycza) i metody iterpolacye (Lagrage a, fukci skleaych oraz metoda Newtoa). W przypadku metod aproksymacyych metoda trygoometrycza est zupełie ieprzydata ze wzgldu a to, i powio si stosowa tylko do fukci okresowych. Aalizuc metod wielomiaow moa stwierdzi, e im wyszy stopie wielomiau tym fukca przybliaca dokładie odwzorowue rzeczywisty przebieg fukci. Biorc pod uwag metody iterpolacye, adokładiesz z ich okazała si metoda iterpolaci fukcami skleaymi. Bardzo pomocy podczas weryfikaci metod okazał si pakiet
14 35 Studies & Proceedigs of Polish Associatio for Kowledge Maagemet Nr 48, 20 Matlab, który est rodowiskiem do wykoywaia oblicze aukowych i iyierskich, oraz do tworzeia symulaci komputerowych. Przeprowadzeie weryfikaci opracowaych metod geezowaia stau wymaga ich implemetaci i przeprowadzeia odpowiedich bada wybraych układów maszy, w celu uzyskaia zbioru staów i zbioru wartoci parametrów diagostyczych. Aby wyzaczy te zbiór propoue si ako kryterium wyboru przy awiksze wartoci wag oraz metod korelaci wartoci parametru diagostyczego ze staem i czasem eksploataci maszyy, ak rówie metod poemoci iformacye parametru diagostyczego. Bibliografia. Bdkowski L.: Elemety diagostyki techicze, WAT, Warszawa Cempel Cz.: Redukca zbioru daych w diagostyce maszy, Zagadieia Eksploataci Maszy, r 4/980, Warszawa Tylicki H.: Redukca iformaci diagostycze w rozpozawaiu stau maszy. Diagostyka, vol. 26, Olszty, Wilczarska J.: Geezowaie stau techiczego w procesie eksploataci maszy. Rozprawa doktorska. Bydgoszcz, ółtowski B., Cempel C.: Iyieria diagostyki maszy. Warszawa: Polskie Towarzystwo Diagostyki Techicze, Istytut Techologii Eksploataci, APPLICATION PROCESS GENESIS STATE MACHINES DEDICATED SYSTEMS IN DIAGNOSES Summary Prelimiary work o a dedicated machie diagostic systems, developed usig the methods i this article geesis state machies are already beig coducted i the coutry, such as aalysis procedures developed for selected geesis state systems of workig machies. The article also presets the possibility to use Matlab to implemet the methods geesis state machies. Keywords: coditio, state geesis machies, diagostic parameter, the virtual techology Joaa Wilczarska Uiwersytet Techologiczo-Przyrodiczy w Bydgoszczy asiulazol@utp.edu.pl
METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński
Metody Numerycze METODY NUMERYCZNE dr iż. Mirosław Dziewoński e-mail: miroslaw.dziewoski@polsl.pl Pok. 151 Wykład /1 Metody Numerycze Aproksymacja fukcji jedej zmieej Wykład / Aproksymacja fukcji jedej
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest
Definicja interpolacji
INTERPOLACJA Defiicja iterpolacji Defiicja iterpolacji 3 Daa jest fukcja y = f (x), x[x 0, x ]. Zamy tablice wartości tej fukcji, czyli: f ( x ) y 0 0 f ( x ) y 1 1 Defiicja iterpolacji Wyzaczamy fukcję
Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium
Marci Rociek Iformatyka, II rok Metody Obliczeiowe w Nauce i Techice laboratorium zestaw 1: iterpolacja Zadaie 1: Zaleźć wzór iterpolacyjy Lagrage a mając tablicę wartości: 3 5 6 y 1 3 5 6 Do rozwiązaia
Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych
Temat: Poprawo całkowita i czciowa algorytmu. Złooo obliczeiowa algorytmu. Złooo czasowa redia i pesymistycza. Rzd fukcji. I. Literatura 1. L. Baachowski, K. Diks, W. Rytter Algorytmy i struktury daych.
Funkcje tworz ce skrypt do zada«
Fukcje tworz ce skrypt do zada«mateusz Rapicki, Piotr Suwara 20 maja 2012 1 Kombiatoryka Deicja 1 (dwumia Newtoa) dla liczb caªkowitych ieujemych, k to liczba k sposobów wybraia k elemetów z -elemetowego
c 2 + d2 c 2 + d i, 2
3. Wykład 3: Ciało liczb zespoloych. Twierdzeie 3.1. Niech C R. W zbiorze C określamy dodawaie: oraz możeie: a, b) + c, d) a + c, b + d) a, b) c, d) ac bd, ad + bc). Wówczas C, +, ) jest ciałem, w którym
x 1 2 3 t 1 (x) 2 3 1 o 1 : x 1 2 3 s 3 (x) 2 1 3. Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem
9.1. Izomorfizmy algebr.. Wykład Przykłady: 13) Działaia w grupach często wygodie jest zapisywać w tabelkach Cayleya. Na przykład tabelka działań w grupie Z 5, 5) wygląda astępująco: 5 1 3 1 1 3 1 3 3
SZACOWANIE PRZYCZYN USZKODZE W PROCESIE GENEZOWANIA STANU HENRYK TYLICKI
SZACOWANIE PRZYCZYN USZKODZE W PROCESIE GENEZOWANIA STANU RODKÓW TRANSPRTU HENRYK TYLICKI Streszczee Problem wykorzystaa metod geezowaa stau w motorowau stau rodków trasportu est rzadko poruszay w lteraturze
lim a n Cigi liczbowe i ich granice
Cigi liczbowe i ich graice Cigiem ieskoczoym azywamy dowol fukcj rzeczywist okrelo a zbiorze liczb aturalych. Dla wygody zapisu, zamiast a() bdziemy pisa a. Elemet a azywamy -tym wyrazem cigu. Cig (a )
Metody numeryczne Laboratorium 5 Info
Metody umerycze Laboratorium 5 Ifo Aproksymacja - proces określaia rozwiązań przybliżoych a podstawie rozwiązań zaych, które są bliskie rozwiązaiom dokładym w ściśle sprecyzowaym sesie. Metoda ajmiejszych
O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii
O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję
ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA
ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA prof. r hab. iż. Ryszar Kosala r.kosala@po.opole.pl mgr iż. Barbara Baruś b.barus@po.opole.pl Politechika Opolska Wyział
MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum
MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturaly wraz ze schematem oceiaia dla klasy II Liceum Propozycja zadań maturalych sprawdzających opaowaie wiadomości i umiejętości matematyczych z zakresu
Analiza matematyczna 1 Notatki do wykªadu Mateusz Kwa±nicki. 7 Sumy i iloczyny uogólnione
Aaliza matematycza Notatki do wykªadu Mateusz Kwa±icki 7 Sumy i iloczyy uogólioe Dla dowolych liczb a k, a k+, a k+,..., a l okre±lamy sum uogólio i iloczy uogólioy: a k + a k+ + a k+ +... + a l, l a k
3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń
3 Wkład III: Waruki optmalości dla zadań bez ograiczeń Podae poiże waruki optmalości dla są uogólieiem powszechie zach waruków dla fukci ede zmiee (zerowaie się pierwsze pochode i lokala wpukłość) 3 Twierdzeie
> 1), wi c na mocy kryterium porównawczego szereg sin(n n)
.65. si() W szeregu tym wyst puj wyrazy dodatie i ujeme, ale ie a przemia. Zbadajmy wi c szereg: si() zªo»oy z warto±ci bezwzgl dych wyrazów szeregu daego w zadaiu. Poiewa» si(), wi c si() = Po prawej
Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011
Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr
7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,
7 Liczby zespoloe Liczby zespoloe to liczby postaci z a + bi, gdzie a, b R. Liczbę i azywamy jedostką urojoą, spełia oa waruek i 2 1. Zbiór liczb zespoloych ozaczamy przez C: C {a + bi; a, b R}. Liczba
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Planowanie organizacji robót budowlanych na podstawie analizy nakładów pracy zasobów czynnych
Budowictwo i Architektura 12(1) (2013) 39-46 Plaowaie orgaizacji robót budowlaych a podstawie aalizy akładów pracy zasobów czyych Roma Marcikowski 1 1 Istytut Budowictwa, Wydział Budowictwa Mechaiki i
ROZDZIAŁ VIII OPTYMALIZACJA W DIAGNOSTYCE MASZYN
... auka zaczya si wtedy, kiedy zaczya si mierzeie... ROZZIAŁ VIII OPTYMALIZACJA W IAGNOSTYCE MASZYN 8. Wprowadzeie 8.2 Jako maszy w aspekcie diagostyki 8.3 Model destrukcji maszy 8.4 Optymalizacja testów
Nieklasyczne modele kolorowania grafów
65 Nieklasycze modele kolorowaia grafów 66 Kolorowaie sprawiedliwe Def. Jeli wierzchołki grafu G moa podzieli a k takich zbiorów iezaleych C,...,C k, e C i C j dla wszystkich i,j,...,k, to mówimy, e G
KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY
KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Nr zadaia Odpowiedzi Pukty Badae umiejtoci Obszar stadardu 1. B 0 1 plauje i wykouje obliczeia a liczbach
Równoliczno zbiorów. Definicja 3.1 Powiemy, e niepuste zbiory A i B s równoliczne jeeli istnieje. Piszemy wówczas A~B. Przyjmujemy dodatkowo, e ~.
16 Rówoliczo zbiorów Defiicja 3.1 Powiemy, e iepuste zbiory A i B s rówolicze jeeli istieje f : A B. Piszemy wówczas A~B. Przyjmujemy dodatkowo, e ~. Twierdzeie 3.1 (podstawowa właso rówoliczoci zbiorów)
FAQ ANALIZA R c ZADANIA
FAQ ANALIZA R c ZADANIA Caªki wersja wst pa uwaga a bª dy!!! Fukcje pierwote Zadaie. Rozgrzewka. Obliczy caªki ieozaczoe, tz zale¹ fukcje pierwote. W awiasach wymieioe s arz dzia jakie mog by potrzebe
APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne
APROKSYMACJA I INTERPOLACJA Przybliżeie fucji f(x) przez ią fucję g(x) fucja f jest zbyt sompliowaa; użycie f w dalszej aalizie problemu jest trude fucja f jest zaa tylo tabelaryczie; wymagaa jest zajomość
Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.
CAŁKA NIEOZNACZONA Mówimy, że fukcja F () jest fukcją pierwotą dla fukcji f() w pewym ustaloym przedziale - gdy w kadym pukcie zachodzi F () = f(). Fukcję pierwotą często azywamy całką ieozaczoą i zapisujemy
WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ
WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ LABORATORIUM RACHUNEK EKONOMICZNY W ELEKTROENERGETYCE INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA
a 2 + b, b ) ( ) Wówczas (a, b) =, =(1, 0). 2 a 2 + b 2 a 2 + b2 a 2 + b 2
Ciało liczb zespoloych Twierdzeie Niech C = R W zbiorze C określamy dodawaie: a, b)+c, d) =a + c, b + d) oraz możeie: a, b) c, d) =ac bd, ad + bc) Wówczas C, +, ) jest ciałem, w którym elemetem eutralym
MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań
MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość
Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...
Model Lesliego Macierze Lesliego i Markowa K. Leśiak Wyodrębiamy w populaci k grup wiekowych. Po każde edostce czasu astępuą arodziy i zgoy oraz starzeie (przechodzeie do astępe grupy wiekowe). Chcemy
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16
Egzami,.6.6, godz. 9:-: Zadaie. puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z i w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej bez używaia fukcji trygoometryczych) oraz zazaczyć
Szeregi liczbowe. Szeregi potęgowe i trygonometryczne.
Szeregi iczbowe. Szeregi potęgowe i trygoometrycze. wykład z MATEMATYKI Automatyka i Robotyka sem. I, rok ak. 2008/2009 Katedra Matematyki Wydział Iformatyki Poitechika Białostocka Szeregi iczbowe Defiicja..
WYKŁAD 1 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA
WYKŁAD INTERPOLACJA WIELOMIANOWA /6 Sformułowaie problemu iterpolaci. Metoda Lagrage a Rozważmy zaday uład putów {(, y ),,,..., }, zwaych dale węzłami iterpolacyymi. Poszuuemy wielomiau iterpolacyego zadaego
MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU
Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów
Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z matematyki w klasie III poziom rozszerzony
Wymagaia edukacyje a poszczególe ocey z matematyki w klasie III poziom rozszerzoy Na oceę dopuszczającą, uczeń: zazacza kąt w układzie współrzędych, wskazuje jego ramię początkowe i końcowe wyzacza wartości
Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji
http://www.ii.ui.wroc.pl/ sle/teachig/a-apr.pdf Aaliza umerycza Staisław Lewaowicz Grudzień 007 r. Aproksymacja fukcji Pojęcia wstępe Defiicja. Przestrzeń liiową X (ad ciałem liczb rzeczywistych R) azywamy
Metody kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku
Metody kotroli poziomów emisji pola elektromagetyczego w środowisku Paweł Bieńkowski Pracowia Ochroy Środowiska elektromagetyczego, ITTA, Politechika Wrocławska Pawel.biekowski@pwr.wroc.pl Wstęp Dyamiczy
Zadania - powtórzenie do egzaminu dojrzałoci
Zadaia - powtórzeie do egzamiu dojrzałoci. Dla jakich wartoci parametru m rozwizaie układu rówa y = m y = m jest par liczb o przeciwych zakach. Sformułuj waruek zbieoci ieskoczoego cigu geometryczego i
ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA
UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY W BYDGOSZCZY WYDZIAŁ INŻYNIERII MECHANICZNEJ INSTYTUT EKSPLOATACJI MASZYN I TRANSPORTU ZAKŁAD STEROWANIA ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA ĆWICZENIE: E20 BADANIE UKŁADU
Elastyczno silników FIAT
ARCHIWU OTORYZACJI 4, pp. 319-35 (009) Elastyczo silików FIAT JANUSZ YSŁOWSKI, WAWRZYNIEC GOŁBIEWSKI Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy W artykule przedstawioo elastyczo silików FIAT. Pierwszym aspektem
Twierdzeie Closa Problem: Jak duże musi być m, aby trzysekcye pole Closa ν(m,, r) )było ieblokowale w wąskim sesie? Twierdzeie Closa: Dwustroe trzysek
Sieci i Systemy z Itegracą Usług Trzysekcye pole Closa m r r m Własości kombiatorycze pól komutacyych Prof. dr hab. iż. Wociech Kabaciński r m Pole Closa est edozaczie defiiowae przez trókę m,, r i ozaczae
Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych.
Temat: Poprawo całkowita i czciowa algorytmu. Złooo obliczeiowa algorytmu. Złooo czasowa redia i pesymistycza. Rzd fukcji. I. Literatura 1. A. V. Aho, J.E. Hopcroft, J. D. Ullma - Projektowaie i aaliza
X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17
Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo
Estymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Metody numeryczne. Marek Lefik. Wykład 1 Studia doktoranckie
Metody umerycze Marek Lefik Wykład 1 Studia doktorackie 01-013 Metody umerycze: wstęp ogóly Czemu służą MN Rozwiązaia symbolicze zagadień brzegowych dla skomplikowaej geometrii ie jest możliwe Rozwiązaia
METODYKA OCENY EKONOMICZNEJ MAGAZYNOWANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ
Józef PASKA, Mariusz KŁOS, Karol PAWLAK Politechika Warszawska METODYKA OCENY EKONOMICZNEJ MAGAZYNOWANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ Magazyowaie eergii w ostatich latach cieszy się coraz większym zaiteresowaiem,
Wybór systemu klasy ERP metod AHP
BIULETYN INSTYTUTU SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH 5 3-22 (200) Wybór systemu klasy ERP metod AHP A. CHOJNACI, O. SZWEDO e-mail: adrzej.chojacki@wat.edu.pl Wydzia Cyberetyki WAT ul. S. aliskiego 2, 00-908 Warszawa
Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:
Szereg geometryczy Zad : Suma wszystkich wyrazów ieskończoego ciągu geometryczego jest rówa 4, a suma trzech początkowych wyrazów wyosi a) Zbadaj mootoiczość ciągu sum częściowych tego ciągu geometryczego
Pojcie estymacji. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 9: Estymacja punktowa. Własnoci estymatorów. Rozkłady statystyk z próby.
Pojcie estymacji Metody probabilistycze i statystyka Wykład 9: Estymacja puktowa. Własoci estymatorów. Rozkłady statystyk z próby. Szacowaie wartoci parametrów lub rozkładu zmieej losowej w populacji geeralej
Wykład 11. a, b G a b = b a,
Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada
Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone
Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C
Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!
Iformatyka Stosowaa-egzami z Aalizy Matematyczej Każde zadaie ależy rozwiązać a oddzielej, podpisaej kartce! y, Daa jest fukcja f (, + y, a) zbadać ciągłość tej fukcji f b) obliczyć (,) (, (, (,) c) zbadać,
UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH
Ekoeergetyka Matematyka. Wykład 4. UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Defiicja (Układ rówań liiowych, rozwiązaie układu rówań) Układem m rówań liiowych z iewiadomymi,,,, gdzie m, azywamy układ rówań postaci: a a a
Czas trwania obligacji (duration)
Czas rwaia obligacji (duraio) Do aalizy ryzyka wyikającego ze zmia sóp proceowych (szczególie ryzyka zmiay cey) wykorzysuje się pojęcie zw. średiego ermiu wykupu obligacji, zwaego rówież czasem rwaia obligacji
TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A PROBLEM ZGODNOŚCI Z PRG
Tomasz ŚWIĘTOŃ 1 TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A ROBLEM ZGODNOŚCI Z RG Na mocy rozporządzeia Rady Miistrów w sprawie aństwowego Systemu Odiesień rzestrzeych już 31 grudia 2009 roku upływa termi wykoaia
4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia
4. Aproksymacja Wprowadzeie (4.1) Aproksymacja ozacza przybliżaie fukcji y= f x za pomocą prostszej, ależącej do określoej klasy fukcji y=f x. Przyczyy strosowaia aproksymacji: - fukcja aproksymowaa y=
MACIERZE STOCHASTYCZNE
MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:
Matematyka I. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 11
Matematyka I Bezpieczeństwo jądrowe i ochroa radiologicza Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 11 Całka ozaczoa podstawowe pojęcia Defiicja podziału odcika Podziałem P odcika < a, b > a części azywamy zbiór
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16
Egzami,.9.6, godz. :-5: Zadaie. ( puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z 4 = 4 w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej (bez używaia fukcji trygoometryczych)
Elementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski
Wzór Taylora Szeregi potęgowe Matematyka Studium doktorackie KAE SGH Semestr leti 8/9 R. Łochowski Graica fukcji w pukcie Niech f: R D R, R oraz istieje ciąg puktów D, Fukcja f ma w pukcie graicę dowolego
CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy
CIĄGI LICZBOWE Poziom podstawowy Zadaie ( pkt) + 0 Day jest ciąg o wyrazie ogólym a =, N+ + jest rówy? Wyzacz a a + Czy istieje wyraz tego ciągu, który Zadaie (6 pkt) Marek chce przekopać swój przydomowy
METODY APROKSYMACJI MATEUSZ WAGA. Gimnazjum im. Jana Matejki w Zabierzowie
METODY APROKSYMACJI MATEUSZ WAGA Gimazjum im. Jaa Matejki w Zabierzowie SPIS TREŚCI 1 WSTĘP... 2 2 MODEL MATEMATYCZNY... 3 3 UOGÓLNIENIE MODELU MATEMATYCZNEG... 6 4 MODEL INFORMATYCZNY... 7 5 PRZYKŁADY
Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
Wprowadzenie. metody elementów skończonych
Metody komputerowe Wprowadzeie Podstawy fizycze i matematycze metody elemetów skończoych Literatura O.C.Ziekiewicz: Metoda elemetów skończoych. Arkady, Warszawa 972. Rakowski G., acprzyk Z.: Metoda elemetów
Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;
Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki
1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae
θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,
Zadaie 1. Niech X 1,..., X 8 będzie próbą z rozkładu ormalego z wartością oczekiwaą θ i wariacją 1. Niezay parametr θ jest z kolei zmieą losową o rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją 1.
Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.
Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)
wi c warunek konieczny zbie»no±ci szeregu jest speªniony. 12 = 9 12 = 3 4 k(k+1) k=1 ( k+1 k(k+1) n+1 = 1 1 n+1 = 1 0 = 1 36 = =
32 (+) Jest to szereg o wyrazach dodatich Poadto wyraz ogóly tego szeregu jest zbie»y do 0, wi c waruek koieczy zbie»o±ci szeregu jest speªioy s (+) 2 s 2 s + 2 (2+) 2 + 2 3 2 + 6 3 6 + 6 4 6 2 3 s 3 s
Analiza Matematyczna I.1
Aaliza Matematycza I Seria, P Nayar, 0/ Zadaie Niech a k >, (k =,, ) b d liczbami rzeczywistymi o tym samym zaku Udowodij,»e prawdziwa jest ierówo± ( + a )( + a ) ( + a ) + a + a + + a Czy zaªo»eie,»e
Klasa II technikum Egzamin poprawkowy z matematyki sierpień 2013
/7 I. FUNKCJA KWADRATOWA. Fukcja kwadratowa w postaci kaoiczej i ogólej. Napisz wzór fukcji kwadratowej wiedząc, że wierzchołkiem paraboli będącej jej wykresem jest początek układu współrzędych oraz, że
Wykªad 05 (granice c.d., przykªady) Rozpoczniemy od podania kilku przykªadów obliczania granic ci gów. n an = + dla a > 1. (5.1) lim.
Wykªad 05 graice cd, przykªady Rozpocziemy od podaia kilku przykªadów obliczaia graic ci gów Niech a > Ozaczmy a = c > 0 Mamy Poiewa» c = +, wi c tak»e a = + c + c c a = + dla a > 5 Poadto, zauwa»amy,»e
Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =
Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a 2,..., a będą dowolymi liczbami. Sumę a + a 2 +... + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od k do a k ). Zak Σ to duża grecka
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW
Wydział Elektryczy Zespół Automatyki (ZTMAiPC) ZERiA LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI Ćwiczeie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW I. Cel ćwiczeia Celem ćwiczeia jest zapozaie
Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres rozszerzony)
Przedmiotowy system oceiaia wraz z określeiem wymagań edukacyjych (zakres rozszerzoy) Wymagaia koiecze (K) dotyczą zagadień elemetarych, staowiących swego rodzaju podstawę, zatem powiy być opaowae przez
ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x
Iformatyka 05/06 Kazimierz Jezuita ZADANIA - Seria. Relacja rekurecyja kowecja sumacyja suma ciągu geometryczego. Zaleźć wzór a ogóly wyraz ciągu opisaego relacją rekurecyją: x sprowadzając problem do
Egzamin maturalny z informatyki Poziom rozszerzony część I
Zadaie 1. Długość apisów biarych (7 pkt) Opisaa poiżej fukcja rekurecyja wyzacza, dla liczby aturalej 0, długość apisu uzyskaego przez sklejeie biarych reprezetacji liczb aturalych od 1 do 1. ukcja krok
3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe.
3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe. Bóg stworzył liczby aturale, wszystko ie jest dziełem człowieka. Leopold Kroecker Ozaczeia: zbiór liczb aturalych: N = {1, 2,...} zbiór liczb całkowitych ieujemych: N
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ.
ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ I Fukcja kwadratowa ) PODAJ POSTAĆ KANONICZNĄ I ILOCZYNOWĄ (O ILE ISTNIEJE) FUNKCJI: a) f ( ) + b) f ( ) 6+ 9 c) f ( ) ) Narysuj wykresy fukcji f
RAP pa¹dziernika S n = S 0 + i=1. p r q l = p r q l r. N n(a,b)
RAP 4 5 pa¹dzierika 008 Wykªad : PSL metoda zliczaia ±cie»ek Wykªadowca: Adrzej Ruci«ski Pisarz:Bartosz Naskr cki i Marek Kaluba Wst p B dziemy dalej studiowa zachowaia osobika, którego gr zajmowali±my
Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Prawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VI: Metoda Mote Carlo 17 listopada 2014 Zastosowaie: przybliżoe całkowaie Prosta metoda Mote Carlo Przybliżoe obliczaie całki ozaczoej Rozważmy całkowalą fukcję f : [0, 1] R. Chcemy zaleźć przybliżoą
K wymagania konieczne; P wymagania podstawowe; R wymagania rozszerzające; D wymagania dopełniające; W wymagania wykraczające
Ozaczeia: *OZNACZONE ZOSTAŁY TEMATY REALIZOWANE NA OZIOMIE ROZSZERZONYM wymagaia koiecze; wymagaia podstawowe; R wymagaia rozszerzające; D wymagaia dopełiające; W wymagaia wykraczające Temat lekcji Zakres
Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie
Poziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:
PIOTR LUDWIKOWSKI Materiał z wykładu z aalizy dla uczestików koerecji Podstawa programowa z kometarzami Tom 6 Edukacja matematycza i techicza w szkole podstawowej, gimazjum i liceum matematyka, zajęcia
Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona
Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów
Ekonomia matematyczna 2-2
Ekoomia matematycza - Fukcja produkcji Defiicja Efektywym przekształceiem techologiczym azywamy odwzorowaie (iekiedy wielowartościowe), które kazdemu wektorowi akładów R przyporządkowuje zbiór wektorów
Analiza matematyczna i algebra liniowa
Aaliza matematycza i algebra liiowa Materiały pomocicze dla studetów do wyładów Rachue różiczowy ucji wielu zmieych. Pochode cząstowe i ich iterpretacja eoomicza. Estrema loale. Metoda ajmiejszych wadratów.