Tvarová optimalizace pro 3D kontaktní problém

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Tvarová optimalizace pro 3D kontaktní problém"

Transkrypt

1 Tvarová optimalizace pro 3D kontaktní problém s Coulombovým třením Petr Beremlijski, Jaroslav Haslinger, Michal Kočvara, Radek Kučera a Jiří V. Outrata Katedra aplikované matematik Fakulta elektrotechnik a informatik VŠB - Technická univerzita Ostrava SNA 8 Liberec 8. ledna 8 P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

2 Obsah Stavová úloha Tvarová optimalizace 3 Citlivostní analýza 4 Numerické příklad P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

3 Stavová úloha Kontaktní úloha s Coulombovým třením Γp Γu Ω Γp Γc P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

4 Stavová úloha Kontaktní problém s Coulombovým třením je popsán následujícími vztah: τ ij(u) j = v Ω, i =, τ ij ν j = F i na Γ p, i =, u i = na Γ u, i =, (u ν + α) T ν (u) = na Γ c, kde u ν u ν α, T ν (u) τ ij (u)ν i ν j T t (u) FT ν (u), kde T t τ ij (u)ν j t i na Γ c T t (u) < FT ν (u)() u t () (ut)() = na Γ c T t (u) = FT ν (u)() λ() > : u t () = λ()ft ν (u)() na Γ c P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

5 Stavová úloha Algebraická formulace kontaktního problému se zadaným třením: Najděme (u, λ ν, λ t, λ t ) R n Λ ν Λ t takové, že Au = l B T ν λ ν B T t λ t B T t λ t (λ ν µ ν,b ν u) R p + (λ t µ t,b t u) R p + (λ t µ t,b t u) R p (λ ν µ ν, Bα) R p (µ ν, µ t, µ t ) Λ ν Λ t Λ ν = {µ ν R p µ ν } Λ t = {(µ T t,µ T t) T R p R p (µ t ) i + (µ t) i g i, i =,...,p} P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

6 Stavová úloha Zavedeme zobrazení Φ : R p + R p +: Φ(g) = Fλ ν (g) g R p + Řešení diskrétního kontaktního problému s Coulombovým třením definujme jako pevný bod zobrazení Φ P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

7 Tvarová optimalizace Tvarová optimalizace pro kontaktní úlohu s Coulombovým třením min Θ(α) = J (α, S(α)) s omezením α U ad U ad = { α R d d α (i,j) C, i =,,..., d, j =,,..., d ; α (i+,j) α (i,j) C d, i =,,..., d, j =,,..., d ; α (i,j+) α (i,j) C, i =,,..., d, j =,,..., d ; d d d α (i,j) = C (d + )(d + ) i= j= P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

8 Tvarová optimalizace Pro numerické řešení úloh použijeme bundle trust metodu, ta potřebuje v každém bodě α jeden libovolný Clarkeův subgradient: ξ Θ(α) = J (α, S(α)) P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

9 Citlivostní analýza S(α) (řešení kontaktního problému s Coulombovým třením) je dáno jako řešení zobecněné rovnosti: A tt (α)u t + A tν (α)u ν l t (α) + Q(u t, λ ν ) = A νt (α)u t + A νν (α)u ν l ν (α) λ ν u ν + α + N R p + (λ ν), (GE) kde Q(u t,u t, λ ν ) = (u t,u t)j(u t,u t, λ ν ), p j(u t,u t, λ ν ) = F λ i (u i t,u i t) i= a N p R je standardní normálový kužel + P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

10 Citlivostní analýza D případ Multifunkce Q pro pevné i {,,,p} je dána následujícím předpisem: i Fλ ν jestliže u i Fλ i ν u i t > i t = Fλ ν jestliže u i t < [ Fλ i ν, Fλ i ν ] jestliže u i t = Q i u i t F i λν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

11 Citlivostní analýza Nalezení jednoho (libovolného) Clarkeova subgradientu: Θ(α) = J (α, S(α)) + conv {C T J (α, S(α)) C S(α)} Protože : D S(α)( ) conv {C T C S(α)}, stačí nalézt jeden prvek z množin D S(α)( J (α, S(α))) Prvk limitní koderivace D S(α) najdeme použitím nehladkého kalkulu B. Morduchoviče P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

12 Numerické příklad Příklad min λ λ ν s omezením α U ad Příklad min λ λ ν s omezením α U ad Příklad 3 min λ ν 4 4 s omezením α U ad P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

13 Příklad Počáteční tvar pružného tělesa Contact boundar.5 z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

14 Příklad Rozložení normálového a předepsaného napětí na kontaktní hranici pro počáteční návrh tělesa Normal contact stress Given stress λ ν.5 λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

15 Příklad Rozložení normálového a předepsaného napětí na kontaktní hranici pro optimalizovaný návrh tělesa Normal contact stress Given stress λ ν.5 λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

16 Příklad Optimalizovaný tvar pružného tělesa Contact boundar 3 5 z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

17 Příklad Počáteční tvar pružného tělesa Contact boundar.5 z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

18 Příklad Rozložení normálového a předepsaného napětí na kontaktní hranici pro počáteční návrh tělesa Normal contact stress Given stress λ ν.5 λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

19 Příklad Rozložení normálového a předepsaného napětí na kontaktní hranici pro optimalizovaný návrh tělesa Normal contact stress Given stress λ ν.5 λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

20 Příklad Optimalizovaný tvar pružného tělesa Contact boundar.5. z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

21 Příklad 3 Počáteční tvar pružného tělesa Contact boundar.5 z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

22 Příklad 3 Rozložení normálového napětí na kontaktní hranici pro počáteční návrh tělesa Normal contact stress λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, 8..8 / 4

23 Příklad 3 Rozložení normálového napětí na kontaktní hranici pro optimalizovaný návrh tělesa Normal contact stress λ ν P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

24 Příklad 3 Optimalizovaný tvar pružného tělesa Contact boundar.5. z P. Beremlijski (KAM, VŠB-TUO) Tvarová optimalizace SNA 8 Liberec, / 4

VŠB-Technická univerzita Ostrava

VŠB-Technická univerzita Ostrava VŠB-Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky Využití metod nehladké optimalizace v tvarové optimalizaci Ing. Petr Beremlijski Obor: Informatika a

Bardziej szczegółowo

Inverzní Z-transformace

Inverzní Z-transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 9. přednáška 11MSP úterý 16. dubna 2019 verze: 2019-04-15 12:25

Bardziej szczegółowo

MATEMATIKA 3. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

MATEMATIKA 3.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci MATEMATIKA 3 Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Osnova: Komplexní funkce - definice, posloupnosti, řady Vybrané komplexní funkce

Bardziej szczegółowo

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18 Komplexní analýza Mocninné řady Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18 Posloupnosti komplexních čísel opakování

Bardziej szczegółowo

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze Obyčejné diferenciální rovnice Numerické metody 8. května 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Úvod Základní metody Pokročilejší metody Soustava Vyšší řád Program 1 Úvod Úvod - Úloha Základní úloha, kterou řešíme

Bardziej szczegółowo

Numerické metody minimalizace

Numerické metody minimalizace Numerické metody minimalizace Než vám klesnou víčka - Stříbrnice 2011 12.2. 16.2.2011 Emu (Brkos 2011) Numerické metody minimalizace 12.2. 16.2.2011 1 / 19 Obsah 1 Úvod 2 Základní pojmy 3 Princip minimalizace

Bardziej szczegółowo

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův)

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův) TÉMA 7: Pružný poloprostor, modely podloží pružný poloprostor základní předpoklady pružný poloprostor Boussinesqueovo řešení kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův) 1 Pružný poloprostor (1) vychází z

Bardziej szczegółowo

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la1 Text

Bardziej szczegółowo

Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou.

Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou. Příklad Známe následující hodnoty funkce Φ: u Φ(u) 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885 Odhadněte přibližně hodnoty Φ(1,02) a Φ(1,16). Možnosti: Vezmeme hodnotu v nejbližším bodě. Body proložíme lomenou čarou.

Bardziej szczegółowo

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej

Bardziej szczegółowo

Skale czasu. 1.1 Dokładność czasu T IE - Time Interval Error

Skale czasu. 1.1 Dokładność czasu T IE - Time Interval Error Skale czasu 1 Dokładność i stabilność zegarów Zegar wytwarza sygnał okresowy (częstotliwościowy), który opisać można prostą funkcją harmoniczną: s(t) = A sin(2πν nom + φ 0 ) (1) ν nom = 9192631770Hz jest

Bardziej szczegółowo

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava Lineární algebra 8. přednáška: Kvadratické formy Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la Text byl vytvořen

Bardziej szczegółowo

Vybrané kapitoly z matematiky

Vybrané kapitoly z matematiky Vybrané kapitoly z matematiky VŠB-TU Ostrava 2018-2019 Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 1 / 11 Křivkový integrál Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 2 / 11 Parametricky zadaná křivka v R 3 :

Bardziej szczegółowo

Stavový popis Stabilita spojitých systémů (K611MSAP) Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT. čtvrtek 20. dubna 2006

Stavový popis Stabilita spojitých systémů (K611MSAP) Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT. čtvrtek 20. dubna 2006 Modelování systémů a procesů (K611MSAP) Přednáška 4 Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT Pravidelná přednáška K611MSAP čtvrtek 20. dubna 2006 Obsah 1 Laplaceova transformace Přenosová funkce

Bardziej szczegółowo

Teorie plasticity. Varianty teorie plasticity. Pružnoplastická matice tuhosti materiálu

Teorie plasticity. Varianty teorie plasticity. Pružnoplastická matice tuhosti materiálu Teorie plasticity Varianty teorie plasticity Teorie plastického tečení Přehled základních vztahů Pružnoplastická matice tuhosti materiálu 1 Pružnoplastické chování materiálu (1) Pracovní diagram pro případ

Bardziej szczegółowo

Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky

Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky Monotónie a extrémy funkce Diferenciální počet - průběh funkce Věta o střední hodnotě (Lagrange) Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f (ξ)

Bardziej szczegółowo

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu Sbírka příkladů Matematika II pro strukturované studium Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1 řádu Chcete-li ukončit prohlížení stiskněte klávesu Esc Chcete-li pokračovat stiskněte klávesu Enter

Bardziej szczegółowo

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019 Funkce zadané implicitně 4. března 2019 Parciální derivace druhého řádu Parciální derivace druhého řádu funkce z = f (x, y) jsou definovány: Parciální derivace 2 f 2 = ( ) f 2 f 2 = ( ) f 2 f a 2 f 2 f

Bardziej szczegółowo

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej

Bardziej szczegółowo

v = v i e i v 1 ] T v =

v = v i e i v 1 ] T v = v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v n U v v v +q 3q +q +q b c d XY X +q Y 3q r +q = r 3q = r +q = r +q = r 3q = r +q = E = E +q + E 3q + E +q = k q r+q 3 + k 3q r 3q 3 b V = kq

Bardziej szczegółowo

CHEMIE PRO NEJLEPŠÍ. Masarykova Universita, Brno

CHEMIE PRO NEJLEPŠÍ. Masarykova Universita, Brno EMIE PR EJLEPŠÍ Lukáš Žídek Masarykova Universita, Brno Proteiny Globulární Fibrilární Membránové euspořadané Struktura proteinů Struktura proteinů Struktura proteinů Struktura Konfigurace Konformace -

Bardziej szczegółowo

Ż ż Ł ż ż ż Ż Ś ż ż ż Ł Ż Ż ć ż Ż Ż Ż Ń Ż Ź ż Ź Ź ż Ż ż ż Ż Ł Ż Ł Ż ż Ż ż Ż Ż Ń Ą Ż Ń Ż Ń ć ż Ż ź Ś ć Ł Ł Ź Ż Ż ż Ł ż Ż Ł Ż Ł ź ć ż Ż Ż ż ż Ó ż Ł Ż ć Ż Ż Ę Ż Ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ż ż ż ź Ż Ń ć Ż ż Ż Ż ż ż ż

Bardziej szczegółowo

Ś Ł Ą Ś Ś ź Ś ń ż ż Ó ż ż Ś Ł ż ń ń ń ż ń Ś ń ć ŚĘ Ó Ł Ę Ł Ś Ę Ę ń ń ń ń ń Ź ń ń ń ń ń ż ń ń ń ń ń Ę ż ż ć Ść ń ń ż Ń ż ż ń ń Ś Ą ń Ś ń ń ż Ó ż Ź ń ż ń Ś Ń Ó ż Ł ż Ą ź ź Ś Ł ć Ś ć ż ź ż ć ć Ę Ó Ś Ó ż ż

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś ź ń ź ź ź Ś Ł Ę Ę Ś ż Ś ń Ą Ś Ą Ł ż ż ń ż ć ż ż ż ź ż ć ź Ę Ę ń ć ż Ł ń ż ż ż Ś ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ń ń ż ż ż ć ż ń ż ń ź ż ć ż ż ć ń ż Ę Ę ć ń Ę ż ż ń ń ź Ę ź ż ń ż ń ź ż ż ż ń ż ż ż ż ż ż ż ż ń ń

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś Ę ź ń ź ź Ś Ę Ę Ś Ą Ś Ę Ż Ł ń Ę Ś ć ć ń ć ń ń ń ź ń Ę ź ń ń ń ź ź Ś ź ź ć ń ń ń ń Ś ć Ś ń ń Ś ź ń Ę ń Ś ź ź ź ź ź Ę Ę Ę Ś ń Ś ć ń ń ń ń ń ń Ę ń ń ń ń ć ń ń ń ń ć ń Ś ć Ł ń ń ń ć ń ć ź ń ź ć ń ń ć

Bardziej szczegółowo

Rovnice proudění Slapový model

Rovnice proudění Slapový model do oceánského proudění Obsah 1 2 3 Co způsobuje proudění v oceánech? vyrovnávání rozdílů v teplotě, salinitě, tlaku, ρ = ρ(p, T, S) vítr - wind stress F wind = ρ air C D AU 2 10 slapy produkují silné proudy,

Bardziej szczegółowo

Dyrektor oraz pracownicy Miejsko - Gminnego Ośrodka Kultury w Kowalewie Pomorskim

Dyrektor oraz pracownicy Miejsko - Gminnego Ośrodka Kultury w Kowalewie Pomorskim Wszystkim Nauczycielom i pracownikom oświaty z okazji Dnia Edukacji Narodowej moc najserdeczniejszych życzeń, spełnienia najskrytszych marzeń oraz byście mogli w pełni realizować swoje plany życiowe i

Bardziej szczegółowo

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se separovanými proměnnými. Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské

Bardziej szczegółowo

Projekt silnika bezszczotkowego z magnesami trwałymi

Projekt silnika bezszczotkowego z magnesami trwałymi Projekt silnika bezszczotkowego z magnesami trwałymi dr inż. Michał Michna michna@pg.gda.pl 01-10-16 1. Dane znamionowe moc znamionowa P n : 10kW napięcie znamionowe U n : 400V prędkość znamionowa n n

Bardziej szczegółowo

v = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n ] a r +q = a a r 3q =

v = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n ] a r +q = a a r 3q = v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v v v v n 3q q q q r q = r 3q = E = E q E 3q E q = k q rq 3 k 3q r 3q 3 r q = k q rq 3 = kq 4 3 ) 4 q d b d c d d X d ± = d r = x y T d ± r ±

Bardziej szczegółowo

Fizykaatmosfergwiazdowych

Fizykaatmosfergwiazdowych Krzysztof Gęsicki Fizykaatmosfergwiazdowych Wykład kursowy dla studentów astronomii 2 stopnia wykład 6 atom trójpoziomowy itp. pamiętamy z poprzedniego wykładu: Bliżej powierzchni gwiazdy fotony mogą przez

Bardziej szczegółowo

TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY

TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY Stan naprężenia jest niemożliwy do pomiaru, natomiast łatwo zmierzyć stan odkształcenia na powierzchni zewnętrznej badanej konstrukcji. Aby wyznaczyć stan naprężenia trzeba

Bardziej szczegółowo

PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A

PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY Stan naprężenia jest niemożliwy do pomiaru, natomiast łatwo zmierzyć stan odkształcenia na powierzchni zewnętrznej

Bardziej szczegółowo

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32 Komplexní analýza Úvod Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32 Základní informace Stránky předmětu: http://math.feld.cvut.cz/bohata/kan.html

Bardziej szczegółowo

Nespojitá Galerkinova metoda pro řešení

Nespojitá Galerkinova metoda pro řešení Nespojitá Galerkinova metoda pro řešení stlačitelného proudění Václav Kučera vaclav.kucera@email.cz Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální Fakulta Katedra numerické matematiky Vytvoření a rozvoj

Bardziej szczegółowo

1 Soustava lineárních rovnic

1 Soustava lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Soustava lineárních rovnic 2 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic 3 Gaussova eliminační metoda 4 Jordanova eliminační

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B2

Kristýna Kuncová. Matematika B2 (3) Průběh funkce Kristýna Kuncová Matematika B2 Kristýna Kuncová (3) Průběh funkce 1 / 26 Monotonie (x 2 ) = 2x (sin x) = cos x Jak souvisí derivace funkce a fakt, zda je funkce rostoucí nebo klesající?

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie przeksztaªcenia Laplace'a. Przykªad 1 Rozwi» jednorodne równanie ró»niczkowe liniowe. ÿ(t) + 5ẏ(t) + 6y(t) = 0 z warunkami pocz tkowymi

Zastosowanie przeksztaªcenia Laplace'a. Przykªad 1 Rozwi» jednorodne równanie ró»niczkowe liniowe. ÿ(t) + 5ẏ(t) + 6y(t) = 0 z warunkami pocz tkowymi Zastosowanie przeksztaªcenia Laplace'a Przykªad Rozwi» jednorodne równanie ró»niczkowe liniowe ÿ(t) + 5ẏ(t) + 6y(t) = 0 z warunkami pocz tkowymi y(0 + ) = a, ẏ(0 + ) = b. Rozwi zanie Dokonuj c transformacji

Bardziej szczegółowo

5. a 12. prosince 2018

5. a 12. prosince 2018 Integrální počet Neurčitý integrál Seminář 9, 0 5. a. prosince 08 Neurčitý integrál Definice. Necht funkce f (x) je definovaná na intervalu I. Funkce F (x) se nazývá primitivní k funkci f (x) na I, jestliže

Bardziej szczegółowo

Laplaceova transformace

Laplaceova transformace Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 5. přednáška 11MSP 219 verze: 219-3-17

Bardziej szczegółowo

T = Z t T t T t T t T t T : Z N (s i ) n i=1 n n S S = {(s i ) n i=1 N n : s j + j s k + k ( n), n N}. 1 j k n (s 1, s 2,..., s n ) s 1 s 2... s n m = s 1 s 2... s n m s i m i = 1,..., n S m S m = {(s

Bardziej szczegółowo

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018 Co nám prozradí derivace? Seminář sedmý 21. listopadu 2018 Derivace základních funkcí Tečna a normála Tečna ke grafu funkce f v bodě dotyku T = [x 0, f (x 0 )]: y f (x 0 ) = f (x 0 )(x x 0 ) Normála: y

Bardziej szczegółowo

Procesy stochastyczne

Procesy stochastyczne Procesy stochastyczne 1 Co to jest proces stochastyczny Będziemy zakładać w tej książce, że dana jest przestrzeń probabilistyczna (Ω, F, P ). Definicja 1.1 Procesem stochastycznym nazywamy zbiór zmiennych

Bardziej szczegółowo

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici Řešení ODR v MATLABu Přednáška 3 15. října 2018 Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici y = f (x, y), y(x 0 ) = y 0 Víme, že v intervalu a, b existuje jediné řešení. (f (x, y) a f y jsou spojité

Bardziej szczegółowo

Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Vysvětlování modelovacích chyb 133 / 156

Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Vysvětlování modelovacích chyb 133 / 156 Vysvětlování modelovacích chyb Petr Křemen FEL ČVUT Petr Křemen (FEL ČVUT) Vysvětlování modelovacích chyb 133 / 156 Co nás čeká 1 Konjunktivní dotazy 2 Vyhodnocování konjunktivních dotazů v jazyce ALC

Bardziej szczegółowo

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice Přetvárná práce vnějších sil Přetvárná práce vnitřních sil Potenciální energie Lagrangeův princip Variační metody Ritzova metoda 1 Přetvárná

Bardziej szczegółowo

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ. Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.

Bardziej szczegółowo

IEL Přechodové jevy, vedení

IEL Přechodové jevy, vedení Přechodové jevy Vedení IEL/přechodové jevy 1/25 IEL Přechodové jevy, vedení Petr Peringer peringer AT fit.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologíı, Božetěchova 2, 61266

Bardziej szczegółowo

I.4 Promieniowanie rentgenowskie. Efekt Comptona. Otrzymywanie promieniowania X Pochłanianie X przez materię Efekt Comptona

I.4 Promieniowanie rentgenowskie. Efekt Comptona. Otrzymywanie promieniowania X Pochłanianie X przez materię Efekt Comptona r. akad. 004/005 I.4 Promieniowanie rentgenowskie. Efekt Comptona Otrzymywanie promieniowania X Pochłanianie X przez materię Efekt Comptona Jan Królikowski Fizyka IVBC 1 r. akad. 004/005 0.01 nm=0.1 A

Bardziej szczegółowo

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego Matematyka Finansowa sem. letni 2011/2012 Spis treści Zajęcia 1 3 1.1 Przestrzeń probabilistyczna................................. 3 1.2 Prawdopodobieństwo warunkowe..............................

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009 STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10 14 grudnia 2009 PARAMETRY POŁOŻENIA Przypomnienie: Model statystyczny pomiaru: wynik pomiaru X = µ + ε 1. ε jest zmienną losową 2. E(ε) = 0 pomiar nieobciążony, pomiar

Bardziej szczegółowo

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej ezonanse w deekscytacj moekuł monowych ozpaszane eastyczne atomów monowych heu Whem Czapńsk Kateda Zastosowań Fzyk Jądowej . ezonanse w deekscytacj moekuł monowych µ He ++ h ++ Heµ h J ν h p d t otacyjna

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład XI: Testowanie hipotez statystycznych 12 stycznia 2015 Przykład Motywacja X 1, X 2,..., X N N (µ, σ 2 ), Y 1, Y 2,..., Y M N (ν, δ 2 ). Chcemy sprawdzić, czy µ = ν i σ 2 = δ 2, czyli że w obu populacjach

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia stacjonarne

Zagadnienia stacjonarne Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,

Bardziej szczegółowo

Obecná orientace (obvykle. Makroskopická anizotropie ( velmi mnoho kluzných rovin )

Obecná orientace (obvykle. Makroskopická anizotropie ( velmi mnoho kluzných rovin ) Fyzikální zdůvodnění plasticity (1) Změny v krystalické mřížce Schmidtův zákon : τ τ τ max (1) Dosažení napětí τ max vede ke změnám v krystalické mřížce Deformace krystalické mřížky pružná deformace Změny

Bardziej szczegółowo

Paradoxy geometrické pravděpodobnosti

Paradoxy geometrické pravděpodobnosti Katedra aplikované matematiky 1. června 2009 Úvod Cíle práce : Analýza Bertrandova paradoxu. Tvorba simulačního softwaru. Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 V rovině je zadán kruh

Bardziej szczegółowo

DFT. verze:

DFT. verze: Výpočet spektra signálu pomocí DFT kacmarp@fel.cvut.cz verze: 009093 Úvod Signály můžeme rozdělit na signály spojité v čase nebo diskrétní v čase. Další možné dělení je na signály periodické nebo signály

Bardziej szczegółowo

Přehled aplikací matematického programovaní a

Přehled aplikací matematického programovaní a Přehled aplikací matematického programovaní a operačního výzkumu Martin Branda Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze Výpočetní aspekty optimalizace Martin Branda (KPMS MFF UK) 1 / 15

Bardziej szczegółowo

Geometrická nelinearita: úvod

Geometrická nelinearita: úvod Geometrická nelinearita: úvod Opakování: stabilita prutů Eulerovo řešení s využitím teorie 2. řádu) Stabilita prutů Ritzovou metodou Stabilita tenkých desek 1 Geometrická nelinearita Velké deformace průhyby,

Bardziej szczegółowo

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2 GEM a soustavy lineárních rovnic, část Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 6 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra. Jiří Velebil: B6B0LAG 8.3.09: GEM a soustavy, část / Minulá přednáška Gaussova

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19 (6) Určitý integrál Kristýna Kuncová Matematika B2 18/19 Kristýna Kuncová (6) Určitý integrál 1 / 28 Newtonův integrál Zdroj: https://kwcalculus.wikispaces.com/integral+applications Kristýna Kuncová (6)

Bardziej szczegółowo

Univerzita Palackého v Olomouci

Univerzita Palackého v Olomouci Počítačová grafika - 5. cvičení Radek Janoštík Univerzita Palackého v Olomouci 22.10.2018 Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Počítačová grafika - 5. cvičení 22.10.2018 1 / 10 Reakce na úkoly

Bardziej szczegółowo

Modern methods of statistical physics

Modern methods of statistical physics Modern methods of statistical physics František Slanina Institute of Physics, Academy of Sciences of the Czech Republic, Prague slanina@fzu.cz www.fzu.cz/ slanina Ising model Renormalisation group Modern

Bardziej szczegółowo

( Shibata and Uchida 1986)

(  Shibata and Uchida 1986) 10 40 (http://home.hiroshima-u.ac.jp/hasc/news/3c279/index.html, Shibata and Uchida 1986) 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

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4. Testowanie hipotez Niech X = (X 1... X n ) będzie próbą losową na przestrzeni X zaś P = {P θ θ Θ} rodziną rozkładów prawdopodobieństwa określonych na przestrzeni próby X. Definicja 1. Hipotezą zerową Θ

Bardziej szczegółowo

Petr Beremlijski, Marie Sadowská

Petr Beremlijski, Marie Sadowská Počítačová cvičení Petr Beremlijski, Marie Sadowská Katedra aplikované matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická univerzita Ostrava Cvičení : Matlab nástroj pro matematické modelování

Bardziej szczegółowo

Teoria ze Wstępu do analizy stochastycznej

Teoria ze Wstępu do analizy stochastycznej eoria ze Wstępu do analizy stochastycznej Marcin Szumski 22 czerwca 21 1 Definicje 1. proces stochastyczny - rodzina zmiennych losowych X = (X t ) t 2. trajektoria - funkcja (losowa) t X t (ω) f : E 3.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009 STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 2 listopada 2009 Poprzedni wykład: przedział ufności dla µ, σ nieznane Rozkład N(µ, σ). Wnioskowanie o średniej µ, gdy σ nie jest znane Testowanie H : µ = µ 0, K : µ

Bardziej szczegółowo

Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego. 1. Wstęp. 1.1 Dane wejściowe. 1.2 Obliczenia pomocnicze

Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego. 1. Wstęp. 1.1 Dane wejściowe. 1.2 Obliczenia pomocnicze projekt_pmsm_v.xmcd 01-04-1 Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego 1. Wstęp Projekt silnika bezszczotkowego prądu przemiennego - z sinusoidalnym rozkładem indukcji w szczelinie powietrznej.

Bardziej szczegółowo

Robotika. Kinematika 13. dubna 2017 Ing. František Burian Ph.D.

Robotika. Kinematika 13. dubna 2017 Ing. František Burian Ph.D. Robotika Kinematika 13. dubna 2017 Ing. František Burian Ph.D., Řízení stacionárních robotů P P z q = f 1 (P) q z Pøímá úloha q U ROBOT q P R q = h(u) P = f (q) DH: Denavit-Hartenberg (4DOF/kloub) A i

Bardziej szczegółowo

KONSTRUKCJE METALOWE 1 Przykład 4 Projektowanie prętów ściskanych

KONSTRUKCJE METALOWE 1 Przykład 4 Projektowanie prętów ściskanych KONSTRUKCJE METALOWE Przykład 4 Projektowanie prętów ściskanych 4.Projektowanie prętów ściskanych Siły ściskające w prętach kratownicy przyjęto z tablicy, przykładu oraz na rysunku 3a. 4. Projektowanie

Bardziej szczegółowo

Solitony i zjawiska nieliniowe we włóknach optycznych

Solitony i zjawiska nieliniowe we włóknach optycznych Solitony i zjawiska nieliniowe we włóknach optycznych Prezentacja zawiera kopie folii omawianych na wykładzie. Niniejsze opracowanie chronione jest prawem autorskim. Wykorzystanie niekomercyjne dozwolone

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1.

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1. 1 Ex-dividend prices Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1. Mariusz Niewęgłowski 19 października 2014 Definicja 1. Dla każdego t [0, T ] cena ex-dividend wypłaty (X, A, X, Z, τ) ( ) S t := B t E Q Bu

Bardziej szczegółowo

v = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n [ ] U [x y z] T (X,Y,Z)

v = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n [ ] U [x y z] T (X,Y,Z) v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i U = {X i } i=,n v T v = = v v n v n U x y z T X,Y,Z) v v v = 2 T A, ) b = 3 4 T B, ) c = + b b d = b c c d d 2 + 3b e b c = 5 3 T b d = 5 T c c = 34 d = 26 d

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA LUBELSKA KARTA MODUŁU (SYLABUS)

POLITECHNIKA LUBELSKA KARTA MODUŁU (SYLABUS) STOPIEŃ STUDIÓW: RODZAJ STUDIÓW: KIERUNEK STUDIÓW: KARTA MODUŁU (SYLABUS) Studia I stopnia (inżynierskie) studia stacjonarne MECHATRONIKA (MT) PRZEDMIOT: ROK STUDIÓW: SEMESTR: RODZAJ ZAJĘĆ I LICZBA GODZIN:

Bardziej szczegółowo

Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych. Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN

Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych. Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN 1. Fundamenty spektroskopii mionów. Typowy eksperyment 3. Cel i obiekty badań 4. Przykłady otrzymanych

Bardziej szczegółowo

V. Jednorodne układy równań różniczkowych liniowych o stałych współczynnikach

V. Jednorodne układy równań różniczkowych liniowych o stałych współczynnikach V. Jednorodne układy równań różniczkowych liniowych o stałych współczynnikach 1. Niezależność wielomianów, funkcji wykładniczych i trygonometrycznych W paragrafie tym podamy pewien lemat 1 potrzebny w

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe cząstkowe. Wojciech Szewczuk

Równania różniczkowe cząstkowe. Wojciech Szewczuk Równania różniczkowe cząstkowe Równania różniczkowe cząstkowe - wstęp u x = lim x u(x + x, y) u(x, y) x u u(x, y + y) u(x, y) y = lim y y () (2) 2 u x 2 + 2xy 2 u y 2 + u = 3 u x 2 y + x 2 u + 8u = 5y

Bardziej szczegółowo

Numerické metody a statistika

Numerické metody a statistika Numerické metody a statistika Radek Kučera VŠB-TU Ostrava 2016-2017 ( ) Numerické metody a statistika 2016-2017 1 / 17 Číslo předmětu: 714-0781/02 Rozsah: 2+2 Hodnocení: 6 kreditů Přednáší: Radek Kučera

Bardziej szczegółowo

Tryb Matematyczny w L A TEX-u

Tryb Matematyczny w L A TEX-u Tryb Matematyczny w L A TEX-u Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011-12-13 1 2 Tekst w trybie matematycznym Ściąga z symboli 3 Jak nie pisać pracy magisterskiej

Bardziej szczegółowo

Teoria optymalnego stopowania

Teoria optymalnego stopowania Dodatek F Teoria optymalnego stopowania F.1. Rozkład Dooba nadmartyngałów W tym paragrafie będziemy rozpatrywać nadmartyngały, podmartyngały i procesy prognozowalne względem ustalonej filtracji (F n )

Bardziej szczegółowo

Pracovní listy. Stereometrie hlavního textu

Pracovní listy. Stereometrie hlavního textu v tomto dodatu jsou sebrána zadání všech úloh řešených v aitolách Planimetrie a tereometrie hlavního textu slouží ta jao racovní listy samostatnému rocvičení uvedených úloh Zracoval Jiří Doležal 1 eznam

Bardziej szczegółowo

Definice Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je. 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z), pak δ(q,a,z) = pro všechna a Σ;

Definice Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je. 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z), pak δ(q,a,z) = pro všechna a Σ; Deterministické zásobníkové automaty Definice 3.72. Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je deterministický (DPDA), jestliže jsou splněny tyto podmínky: 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z),

Bardziej szczegółowo

Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia

Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia 1 Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik Całka stochastyczna ( t ) H s dx s = H X. t Historia K. Itô (1944) konstrukcja całki stochastycznej

Bardziej szczegółowo

czastkowych Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: karpinw adres strony www, na której znajda

czastkowych Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami:   karpinw adres strony www, na której znajda Zadania z równań różniczkowych czastkowych Za l aczam adres strony www, na której znajda Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: http://math.uni.lodz.pl/ karpinw Zadanie 1. Znaleźć wszystkie rozwiazania

Bardziej szczegółowo

Jednoduchá zobrazení. Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011.

Jednoduchá zobrazení. Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011. Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011. Obsah 1 2 Obsah 1 2 Společné vlastnosti jednoduchých zobrazení: Zobrazovací ref. plocha je rovina - souřadnice X, Y, případně ρ, ɛ Zobrazovaná ref. plocha je eliposid

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Kristýna Kuncová. Matematika B3 (10) Vícerozměrný integrál II Kristýna Kuncová Matematika B3 Kristýna Kuncová (10) Vícerozměrný integrál II 1 / 30 Transformace Otázka Jaký obrázek znázorňuje čtverec vpravo po transformaci u = x + y a

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 21 kwietnia 2016 Wstęp Definicja Równanie różniczkowe + p (x) y = q (x) (1) nazywamy równaniem różniczkowym liniowym pierwszego rzędu. Jeśli q (x) 0, to

Bardziej szczegółowo

Pręt nr 4 - Element żelbetowy wg PN-EN :2004

Pręt nr 4 - Element żelbetowy wg PN-EN :2004 Budynek wielorodzinny - Rama żelbetowa strona nr z 7 Pręt nr 4 - Element żelbetowy wg PN-EN 992--:2004 Informacje o elemencie Nazwa/Opis: element nr 4 (belka) - Brak opisu elementu. Węzły: 2 (x=4.000m,

Bardziej szczegółowo

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Matematické základy metody hraničních prvků Teze inaugurační přednášky Jiří Bouchala Leden 208 2 Obsah Poněkud osobní úvod 5 2 Metoda

Bardziej szczegółowo

Superdyfuzja. Maria Knorps. Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska

Superdyfuzja. Maria Knorps. Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 1/2 Superdyfuzja Maria Knorps maria.knorps@gmail.com Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p.

Bardziej szczegółowo

R Z N C. p11. a!b! = b (a b)!b! d n dx n [xn sin x] = x n(n k) (sin x) (n) = n(n 1) (n k + 1) sin(x + kπ. n(n 1) (n k + 1) sin(x + lπ 2 )

R Z N C. p11. a!b! = b (a b)!b! d n dx n [xn sin x] = x n(n k) (sin x) (n) = n(n 1) (n k + 1) sin(x + kπ. n(n 1) (n k + 1) sin(x + lπ 2 ) 5 Z N p ) a a + b)! b ) a!b! a a! b a b)!b! p n n k nn k) n ) n k) d n d n [n sin ] n nn k) sin ) n) k n nn ) n k + ) sin + lπ ) k d n d n [n sin ] n k ) n n ) n k) sin ) k) k n k ) n nn ) n k + ) sin

Bardziej szczegółowo

Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną

Bardziej szczegółowo

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β Sbírka úloh z matematické analýzy. Čížek Jiří Kubr Milan. prosince 006 Obsah Neurčitý integrál.. Základní integrály...................................... Integrály typu ) R, s α+β γ+δ d...........................

Bardziej szczegółowo

}, gdzie a = t (n) )(f(t(n) k. ) f(t(n) k 1 ) 1+δ = 0,

}, gdzie a = t (n) )(f(t(n) k. ) f(t(n) k 1 ) 1+δ = 0, Zadania z Procesów Stochastycznych II - 1 1. Niech π n = {t (n), t(n) 1,..., t(n) k n }, gdzie a = t (n) < t (n) 1

Bardziej szczegółowo

2. Definicja pochodnej w R n

2. Definicja pochodnej w R n 2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)

Bardziej szczegółowo