Maszyna wektorów nośnych (Support vector machine)
|
|
- Helena Majewska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Maszyna ektoró nośnych (Suort vector machne) Przygotoał: Dr nż. Wocech Artchocz Katedra Hydrotechnk PG Zma 04/5
2 Zadane. Dane są da zbory unktó A B (dane tabelach onże). Znadź ektory seraące narysu herłaszczyzny margnesu. A x y ,5 0 B x 3,5 3 y Rys... Punkty należące do zboró A B. Rozązane: Przyadek, gdy możle est oddzelene unktó należących do dóch (lub ęce) zboró herłaszczyzną (tu - lną rostą) nazyamy lnoo searoalnym. Wektory seraące to take unkty danych, które należą do rostych będących grancam naszerszego możlego margnesu oddzelaącego zbory unktó. Wektoram seraącym tym zadanu są unkty: ze zboru A: (;0), ze zboru B: (;) (,5;-), oneaż to na nch można zbudoać naszerszy możly margnes oddzelaący zbory A B. Na onższym rysunku zaznaczono e czeronym konturem. Rys... Punkty należące do obu zboró (czeronym konturem zaznaczono ektory nośne). Zauażyć można, że o tym ak nachylone będą grance margnesu rozdzelaącego zbory decyduą unkty (;) (,5;-) ze zboru B.
3 Rys... Margnes searuący zbory. Aby znaleźć rónana rostych będących grancam margnesu należy rozązać roblem otymalzacyny max Q( α) α d d x x (.) zględem zmenne ektoroe α,,..., }, z ogranczenam { oraz 0. (.) d 0 C, (.3) dla =,,...,, gdze oznacza lczbę unktó (tu =3+4=7), a C est arbtralne yberaną stałą. Zykle, ze zględu na dużą lczbę zmennych (róną lczbe unktó danych) zadane to rozązue sę numeryczne. Jednak dla neelke lczby unktó możle est otrzymane ego rozązana analtycznego. W tym celu należy znaleźć ochodne funkc Q (α) zględem α, rzyrónać e do zera rozązać otrzymany układ rónań. Zadane. Dane są da zbory unktó A B (dane tabelach onże). Znadź ektory seraące herłaszczyzny margnesu. 3
4 A x y 0,3856 0,53 0,59 0,608 0,900 0,5898 0,0 0,7043 0,488 0,9904 0,374 0,5675 0,8670 0,8306 0, ,4506 0,0489 0,6808 0,404 0,8334 B x y,09778,35,0459,0873,5064,0638,07053,488,70556,7863,0746,998,793,44644,68,85668,3493,08593,37754,95356 Rozązane: Jak można zauażyć na onższym rysunku unkty te są ełn lnoo searoalne (można e oddzelć lną rostą). Rys... Punkty należące do obu zboró nanesone na łaszczyznę. Wartoścom ze zboru A rzyszmy flagę d=, a unktom należącym do zboru B flagę d=-. Zgodne ze sosobem formułoana zadana, unkty oraz ch flag można zasać ako: 4
5 (0,3856 (0,59 (0,900 (0,0 (0,488 A (0,374 (0,8670 (0,00865 (0,0489 (0,404 0,53) 0,608) 0,5898) 0,7043) 0,9904) 0,5675) 0,8306) 0,4506) 0,6808) 0,833) (,09778 (,0459 (,5064 (,07053 (,70556 B (,0746 (,793 (,68 (,3493 (,37754,35),0873),0638),488),7863),998),44644),85668),08593),95356) gdze symbol oznacza transozycę. Uaga: Zyczaoo lteraturze dotyczące SVM oedynczy unkt danych rzedstaony est ako onoy ektor artośc określaących ego mesce rzestrzen oraz artośc określaące rzynależność tego unktu do danego zboru. Przykładoo dla unktu erszego możemy zasać: 0,3856 x. (0,3856 0,53) 0,53 Jest to stotne, gdyż e zorze funkc Q() ystęue loczyn skalarny sółrzędnych unktó x x. Gdyby zależało nam na tym, aby unkty danych były zasane ostac ektoró ozomych, n.: 0,3856 0,53 x óczas należałoby zasać zór (.) osuący funkcę Q() nastęuąco: max Q( α) α d d x x. W celu utorzena zboru uczącego łączy sę unkty z obu zboró eden. Dale unkty będą zasyane ostac ektoró erszoych: 5
6 (0,3856 (0,59 (0,900 (0,0 (0,488 (0,374 (0,8670 (0,00865 (0,0489 (0,404 x (,09778 (,0459 (,5064 (,07053 (,70556 (,0746 (,793 (,68 (,3493 (, ,53) 0,608) 0,5898) 0,7043) 0,9904) 0,5675) 0,8306) 0,4506) 0,6808) 0,833),35),0873),0638),488),7863),998),44644),85668),08593),95356) Na odstae tego zboru yznacza sę rónane herłaszczyzny klasyfkuące, tzn. uczy sę maszynę ektoró seraących. Kolenym krokem est rozązane zadana otymalzacynego z ogranczenam max Q( α) α d d x x. (.) oraz 0 (.) d 0 C, (.3) dla =,,...,, gdze oznacza lczbę unktó (tu =0+0=0), a C est arbtralne yberaną stałą. W zązku z tym, że unktó est ele ne ma możlośc rozązana analtycznego tego zagadnena. Naygodne est zatem zarogramoać algorytm oszukana maksmum funkc lub ykorzystać orogramoane umożlaące oszukane 6
7 maksmum funkc. W dalsze częśc rzykładu ykorzystany zostane arkusz kalkulacyny Mcrosoft Excel. Dane oraz rozązane znaduą sę lku Klasyfkaca.xlsx.. Zasane danych arkuszu kalkulacynym: Orócz sółrzędnych x x x,,, flag klasyfkuących d, tabel umeszczono także artośc odoadaące każdemu unkto. Domyślne artośc te są róne zeru, a tylko nektóre z nch ynku rozązana zadana otymalzacynego (.) osągną artośc różne od zera (należące do rzedzału od 0 do C). Rys... Wdok arkusza z roadzonym danym.. We zorze (.) ystęue odóna suma d d x x. (.4) Sumoane ystęue o dóch ndeksach oraz. W zązku z tym koneczne est utorzene odoedne tabel arkuszu. Nech ndeks oznacza ersz, a ndeks oznacza kolumnę. Naygodne będze skooać tabelę danych kleć ą secalne dokonuąc transozyc (Rys..3). Nastęne rzemanoać nagłóek kleonego ersza na. 7
8 Rys..3. Arkusz o kleenu danych o transozyc rzemanoanu ersza na (komórka G). Wartośc sółrzędnych unktó (x x ) oraz ch flag d są stałe. Natomast trakce rozązyana zagadnena otymalzacynego zmennym są artośc. W zązku z tym, aby możle było rozązane zadana otymalzacynego arkuszu, ektor mus być zdefnoany tylko raz. Aby tak było, ozomym erszu (zakres H5:AA5) należy roadzć odołana do odoadaących m komórek z kolumny (zakres F7:F6). Czyl dla artośc o ndekse = (komórka H5) odołane będze adresoane do komórk dla ndeksu = (komórka F7), dla = (komórka I5) odołane będze adresoane do komórk dla ndeksu = (komórka F8) td. Sytuacę tę rzedstaono na Rys.4. Rys..4. orzene odołań ektorze erszoym do komórek defnuących artośc kolumne. 3. Utorzene elementó sumoane macerzy Dla każde ary należy oblczyć artośc osane zorem d d x x, (.5) 8
9 celu zsumoana ch. Wartośc te są ynkem mnożena sółczynnka, flag d oraz loczynu skalarnego sółrzędnych o ndeksach oraz. Iloczyn skalarny dóch doolnych ektoró oblcza sę ako N s v v vn N v, (.6) gdze N oznacza lczbę ymaró (lczbę sółrzędnych, elementó ektora. u N=). Zatem oblczene loczynu skalarnego artośc dóch sółrzędnych x o ndeksach oraz można zrealzoać orzez oblczene sumy loczynó ch elementó sx x, x, x, x, x, N x, N x, k x, k. (.7) x Formuła realzuąca oblczene loczynu skalarnego dla sółrzędnych = oraz = będze yglądać nastęuąco: =SUMA($C7*H$; $D7*H$3) Nastęne otrzymany loczyn skalarny należy rzemnożyć rzez sółczynnk oraz flag d o ndeksach oraz. Odołana do komórek oblczaących artośc dane zorem (.5) należy zablokoać tak, żeby artośc z ndeksem ne rzesuały sę one, a artośc z ndeksem ozome. Komletna formuła arkusza oblczaąca yrazy osane zorem (.5) (komórka H7) rzedstaona została na Rys..5. N k Rys..5. orzene formuły oblczaące yrażene (.5). Nastęne formułę z komórk H7 należy rzecągnąć na zakres H7:AA7 (rys..6). Rys..6. orzene formuły oblczaące yrażene (.5). 9
10 Otrzymany ersz należy rzecągnąć do ersza 6. Otrzymana macerz (zakres H7:AA6) zaera artośc oblczone na odstae zoru (.5), czyl artośc dla szystkch ar - sółczynnkó, flag d sółrzędnych x. Zsumoane szystkch elementó te macerzy da artość yrażoną zorem (.4). Rys..7. Macerz elementó (zakres H7:AA6) oblczonych na odstae zoru (.5). 4. Oblczene artośc. (.8) d Wartość określona zorem (.8) osłuży do roadzena ogranczena (.) zadana otymalzacynego yznaczena ektora. Nałate oblczyć artość osaną zorem (.8) korzystaąc z formuł tablcoych arkusza Excel. W tym celu należy omnożyć zakres komórek zaeraący artośc flag d (E7:E6) rzez zakres zaeraący artośc sółczynnkó (F7:F6) rzekazać ako argument funkc SUMA(.). Sytuacę tą rzedstaa Rys.8. 0
11 Rys..8. Oblczene artośc dane zorem (.8). Zaterdzaąc formułę należy ykorzystać kombnacę klaszy Ctrl+Shft+Enter, co soodue utorzene formuły tablcoe (Rys.9). Rys..9. Oblczene artośc dane zorem (.8) formuła tablcoa. 5. Wroadzene zoru funkc Q( α) d d x x. (.9) Wartość funkc Q() oblcza sę bardzo łato sumuąc kolumnę artośc (zakres F7:F6) cześne ( kroku 3) utorzoną macerz (zakres H7:AA6) osaną zorem (.5) rzemnożoną rzez 0,5. Sytuacę taką rzedstaono na Rys.0.
12 Rys..0. Oblczene artośc funkc Q(). 6. Wroadzene artośc C W doolne komórce należy roadzć artość C. Jest ona ogranczenem na szukane otymalne rozązane. Czyl oszukane otymalne artośc sółczynnkó musza sę zaerać mędzy 0 oraz C. u arbtralne rzyęto artość C=0. (Rys..). Rys... Wroadzene artośc C.
13 7. Zdefnoane zadana otymalzacynego dla dodatku Solver. Dodatek Solver służy do rozązyana zagadneń otymalzacynych układó rónań nelnoych. Aby móc z nego skorzystać należy łączyć odoedne ustaena ocach rogramu Excel. Polecene uruchomena dodatku Solver znadue sę karce Dane (Rys..). Rys... Przycsk uruchamaący dodatek Solver. Jako cel należy określć odołane do komórk F8. Jest to komórka zaeraąca artość funkc Q(), które maksmum będze oszukane. Aby znaleźć maksmum Q(), należy znaleźć tak zesta artośc, dla którego funkca osągne artość naększą. W zązku z tym to zakres F7:F6 zaeraący artośc sółczynnkó będze zdefnoany ako zakres zmennych. Ustaena te okazano na Rys..3. Rys..3. Defnoane zadana otymalzacynego dodatku Solver: cel zmenne. 3
14 8. Zdefnoane ogranczeń nałożonych na rozązane dla dodatku Solver. Aby otrzymane rozązane było orane, należy roadzć róneż odoedne ogranczena. Są one dane zoram (.) oraz (.3). Wzór (.) stano, że suma loczynó artośc sółczynnkó oraz odoadaących m flag mus być róna zeru 0. d Ogranczena dodae sę klkaąc rzycsk Doda dodatku Solver (Rys..3). W rezultace oa sę okno dalogoe roadzana ogranczeń. Jako Odołane do komórk należy ustać komórkę, które oblczana est suma artośc (.8), czyl F7. Jako Ogranczene należy ustać artość 0. Relacę należy ustać na znak rónośc. Sytuacę tą rzedstaa Rys..4. Rys..4. Defnoane ogranczena (.). Po klknęcu rzycsku OK okno dodatku Solver yśetl dodane ogranczene (Rys..5). 4
15 Rys..5. Wdok okna Solver o roadzenu ogranczena (.). Ogranczena dane zorem (.3) 0 C (=,,..., ) oznaczaą, że szukane artośc sółczynnkó muszą być ększe lub róne zeru mnesze lub róne artośc C. Należy e dodać analogczne ak orzedne ogranczene. Jednak tym yadku dla każde komórk zaeraące artość sółczynnka koneczne est dodane dóch ogranczeń: 0 oraz C. Dodane ogranczena (dla =) 0 rzedstaono na Rys..6, natomast dodane ogranczena C okazue Rys..7. Rys..6. Wroadzene ogranczena 0. 5
16 Rys..7. Wroadzene ogranczena C. Dla każde kolene artośc należy ostąć dentyczne. Rezultat roadzena szystkch ogranczeń rzedstaono na Rys..8. Rys..8. Okno dodatku Solver o roadzenu szystkch ogranczeń. 9. Rozązane zagadnena otymalzacynego max Q( α) α d d x x. (.0) Aby znaleźć maksmum funkc Q() na metodę rozązyana należy ybrać Nelnoą GRG (Rys. 8) csnąć rzycsk Roząż. Po uzyskanu rozązana oa 6
17 sę okno rzedstaone na Rys..9. Należy zachoać rozązane dodatku Solver nacsnąć rzycsk OK. Rys..9. Okno ynku dodatku Solver. Wdok arkusza o rozązanu zadana otymalzacynego doczny est na Rys..0. Rys..0. Wdok arkusza o rozązanu zagadnena otymalzacynego znalezenu maksmum funkc Q(). Wartość sółczynnka określa ołożene unktu danych zględem margnesu. Dla =0 klasyfkaca -tego unktu est orana. Punkt znadue sę o odoedne strone margnesu; 0 < < C unkt o ndekse est ektorem nośnym; 7
18 = C unkt znadue sę enątrz margnesu. Zatem unkty o ndeksach rónych 3, 5 są ektoram nośnym. o na tych unktach oeraą sę grance margnesu rozdzelaącego zbory. Brak est unktó leżących enątrz margnesu. 0. Wyznaczene herłaszczyzn margnesu rozdzelaącego zbory. Herłaszczyzna osana est ogólnym zorem x x N N x b 0, (.) którym N oznacza lczbę ymaró. u N= (unkty maą de sółrzędne). Króce rónane herłaszczyzny można zasać ako N x b 0, (.) lub (rzy erszoych ektorach sółrzędnych x kolumnoym ektorze sółczynnkó herłaszczyzny ) korzystaąc z defnc loczynu skalarnego x b 0. (.3) Rónane, na odstae którego oblcza sę sółczynnk herłaszczyzny dane est onższym zorem SV x, (.4) d którym SV oznacza lczbę ektoró nośnych. W rozażanym zadanu znalezono trzy ektory nośne, czyl SV =3. Ze zoru (.4) ynka, że aby oblczyć artość erszego elementu ektora: należy rzemnożyć sółczynnk, flag d ersze sółrzędne unktó x,, a nastęne zsumoać (dla =3, 5, ), czyl SV Oblczene artośc okazano na Rys... d x,. (.5) 8
19 Rys... Formuła oblczaąca. W celu oblczena artośc ostęue sę tak samo ak orzedno, ale mnożąc flag sółczynnk rzed drug element unktó danych SV d x,. (.6) Oblczene artośc dane zorem (.6) okazano na Rys... 9
20 Rys... Formuła oblczaąca. Wartość dla sółczynnka olnego b dla margnesó można oblczyć uzględnaąc fakt, że margnesy są oarte o ektory nośne. Zatem dla grancy margnesu od strony zboru A należy ykorzystać doolny ektor nośny z tego zboru. Podobne należy ostąć dla grancy margnesu od strony zboru B. Czyl b b A B SVA x x x, (.7) SVB SVA, SVA, x x x. (.8) SVB, SVB, Formuły oblczaące oyższe artośc rzedstaono na Rys
21 Rys..3. Formuła oblczaąca b A. Rys..4. Formuła oblczaąca b B.. Zaznaczene zboró herłaszczyzn na ykrese. Aby nadać oblczenom nterretacę geometryczną arto est zlustroać ch ynk. W tym celu należy utorzyć ykres unktoy składaący sę z dóch ser danych odoadaących zborom A B. Wykres tak znadue sę zakładce Wstaane (Rys..5). Rys..5. Dodaane ykresu unktoego. Po staenu ustego ykresu należy klknąć raym rzycskem myszy ego obszarze ybrać ocę Zaznacz dane..., a nastęne dodać de sere klkaąc rzycsk Doda (Rys..6).
22 Rys..6. Określane danych do ykresu. Jako artośc X każde z ser należy oznaczyć artośc z kolumny oznaczone x, ako Y artośc z kolumny oznaczone x (Rys..7.8). Rys..7. Dodaane ser danych A. Rys..8. Dodaane ser danych B. Kolenym krokem est narysoane herłaszczyzny rozdzelaące granc margnesu. Otrzymane sółczynnk yznaczaące herłaszczyzny granc margnesu oraz herłasczyznę rozdzelaącą dane są ostac ogólne, czyl x x b 0. (.9) Jeśl chcemy narysoać otrzymane herłaszczyzny (tu lne roste na łaszczyzne), to koneczne est rzekształcene ch rónań do ostac y m x k, (.0) które x odoada zmenne x, a x odoada zmenne y. Natomast m k są arametram roste. Przekształcaąc rónane (.9) do ostac (.0) otrzymue sę
23 3 b x x. (.) Zatem rónana granc margnesó będą nastęuące A A k x m b x x, (.) B B k x m b x x, (.3) a rónane herłaszczyzny searuące, znaduące sę mędzy grancam AB B A k x m b b x x. (.4) Wsółczynnk kerunkoy każde roste est tak sam, różną sę tylko artośc sółczynnkó k. Oblczone artośc sółczynnkó rzedstaa rysunek Rys..8. Oblczone artośc arametró rostych (granc margnesó herłaszczyzny searuące). Nastęne ybrano da unkty (o artoścach 0 ) dla zmenne x, dla których oblczono artośc x zgodne z rónanam (.), (.3) (.4). Do ykresu zostaną dodane roste oarte na tych unktach. Przebeg oblczeń rzedstaono na Rys..9. Otrzymany ykres rzedstaono na Rys..30. Rys..9. Określene unktó do ykreślena granc margnesu herłaszczyzny searuące.
24 ,5,5 0,5 Margnes A A B Margnes B Herłaszczyzna 0 0 0,5,5,5-0,5 Rys..30. Interretaca geometryczna zadana. W tym unkce ukończono budoane (uczene) modelu. Model ten nauczył sę klasyfkoać unkty, o których ne adomo do akego zboru onny należeć. Wynk oblczeń rzedstaono także ostac grafczne, aby ułatć ch nterretacę.. Klasyfkaca. Klasyfkac dokonue sę na odstae reguły x x x x b b AB AB 0 0 A. (.5) B Reguła ta oznacza, że unkt klasyfkue sę na odstae artośc otrzymane ynku staena ego sółrzędnych do rónana herłaszczyzny. W rzyadku, gdy artość ta est ększa od zera, klasyfkuemy unkt do zboru A. Wynka to z faktu, że zboro temu rzyorządkoalśmy flagę dodatną d=. Jeśl otrzymana artość est mnesza od zera, unkt klasyfkuemy ako należący do zboru B (temu zboro rzyorządkoalśmy flagę uemną d=-). W arkuszu utórzmy rostą tabelkę, do które będze można sać sółrzędne unktu, który ma zostać sklasyfkoany (Rys..3). 4
25 Rys..3. abelka klasyfkuąca. Aby arkusz dokonał klasyfkac należy oblczyć artość x x ( b A b )/ (.6) B na e odstae sterdzć czy unkt należy do zboru A czy B. Formuła ykonuąca take dzałane może meć onższą ostać: =JEŻELI( F30*C49+F3*D49+(F3+F33)/>0 ;"A" ;"B") Oblcza ona artość daną zorem (.6) eżel est ona ększa od zera to ysue znak A, rzecnym yadku ysue znak B. Warto róneż dodać klasyfkoany unkt do ykresu. Na onższym rysunku (Rys..3) unkt ten est oznaczony ako K. Rys..3. Przykład klasyfkac unktu. 5
Pattern Classification
Pattern Classfcaton All materals n these sldes ere taken from Pattern Classfcaton nd ed by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 th the permsson of the authors and the publsher
Metoda Różnic Skończonych
Metody Oblczenoe, P.E.Srokosz Metoda Różnc Skończonych Część Belka na srężystym odłożu x L K SIŁY NĄCE Kontynuacja Zadana Wyznaczyć sły tnące belce na srężystym odłożu arunkach odarca jak na rysunku oyżej.
Temat: Operacje elementarne na wierszach macierzy
Temat: Operacje elementarne na erszach macerzy Anna Rajfura Anna Rajfura Operacje elementarne na erszach macerzy n j m n A Typy operacj elementarnych. Zamana mejscam erszy oraz j, ozn.: j. Mnożene ersza
Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania
Montoroane Dagnostka Sstemach Steroana Katedra Inżner Sstemó Steroana Dr nż. Mchał Grochosk Montoroane Dagnostka Sstemach Steroana na studach II stopna specjalnośc: Sstem Steroana Podejmoana Deczj Maszn
1. Definicje podstawowe. Rys Profile prędkości w rurze. A przepływ laminarny, B - przepływ burzliwy. Liczba Reynoldsa
. Defncje odstaoe Rys... Profle rędkośc rurze. rzeły lamnarny, B - rzeły burzly. Lczba Reynoldsa D Re [m /s] - sółczynnk lekośc knematycznej Re 3 - rzeły lamnarny Re - rzeły burzly Średna rędkość masoa
Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci
Zadane. Macerz radoodobeńst rzejśca ojedynczym kroku dla łańcucha Markoa...... o trzech stanach { } jest ostac 0 n 0 0 (oczyśce element stojący -tym erszu j -tej kolumne tej macerzy oznacza P( = j. Wtedy
Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.
Fundacja Centrum Edukacj Obyatelskej, ul. Noakoskego 10, 00-666 Warszaa, e-mal: ceo@ceo.org.l; Akadema ucznoska, Tel. 22 825 04 96, e-mal: au@ceo.org.l; ęcej nformacj:.akademaucznoska.l 1 Konstrukcja ger
2. PRAKTYCZ A REALIZACJA PRZEMIA Y ADIABATYCZ EJ
. PRAKTYCZ A REALIZACJA PRZEMIA Y ADIABATYCZ EJ. Wroadzene Przemana jest adabatyczna, jeśl dla każdych dóch stanó l, leżących na tej rzemane Q - 0. Z tej defncj ynka, że aby zrealzoać yżej ymenony roces,
Zasada Jourdina i zasada Gaussa
Zasada Jourdna zasada Gaussa Orócz zasady d Alemberta w mechance analtyczne stosue sę nne zasady waracyne. Są to: zasada Jourdana zasada Gaussa. Wyrowadzene tych zasad oarte est na oęcu rędkośc rzygotowane
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
BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl
MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Proko roko@sgh.waw.l Statyka dynamka olgoolstyczne struktury rynku. Modele krótkookresowe konkurenc cenowe w olgoolu.. Model ogranczonych mocy rodukcynych ako wyaśnene
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
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
MECHANIKA BUDOWLI 13
1 Oga Kopacz, Adam Łodygos, Krzysztof ymper, chał Płotoa, Wocech Pałos Konsutace nauoe: prof. dr hab. JERZY RAKOWSKI Poznań 00/00 ECHANIKA BUDOWLI 1 Ugęca bee drgaących. Wzory transformacyne bee o cągłym
Proces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
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
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
Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
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:
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale
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,
Laboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
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
P 1, P 2 - wektory sił wewnętrznych w punktach powierzchni F wokół punktu A
TEORI STNU NPRĘŻENI. WEKTOR NPRĘŻENI r x P P P P, P - wektory sł wewnętrznych w unktach owerzchn wokół unktu P P r, P - suma sł wewnętrznych na owerzchn P P P P średna gęstość sł wewnętrznych na owerzchn
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
Ciepło topnienia lodu
Cepło topnena lodu CELE SPIS TREŚCI Obseracja procesu ymany energ toarzyszącego zmane stanu skupena - topnenu. Pomary zman temperatury ody trakce topnena proadzonej do nej znanej masy lodu. Uzyskane dane
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE MEODY KLASYFIKACJI Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dude Wydzał Eletryczny Poltechna Częstochowsa FUNKCJE FISHEROWSKA DYSKRYMINACYJNE DYSKRYMINACJA I MASZYNA LINIOWA
n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach
Problem decyzyny cel różne sposoby dzałana (decyze) warunk ogranczaące (determnuą zbór decyz dopuszczalnych) kryterum wyboru: umożlwa porównane efektywnośc różnych decyz dopuszczalnych z punktu wdzena
Metoda Rónic Skoczonych
Metoda Rónc Skoczonych Cz Belka na sprystym podłou Komendy Matlaba UWAGA! Aby przeproadz praktyczne czena z ykorzystanem polece Matlaba, naley nada artoc lczboe szystkm parametrom ystpujcym komendach,
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
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
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
= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału
5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B
Ekonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
mę, nazwsko, nr ndeksu: Ekonometra egzamn 1//19 1. Egzamn trwa 9 mnut.. Rozwązywane zadań należy rozpocząć po ogłoszenu początku egzamnu a skończyć wraz z ogłoszenem końca egzamnu. Złamane tej zasady skutkuje
Rys. 1. Temperatura punktu rosy na wykresie p-t dla wody.
F-Pow wlot / Powetrze wlotne. Defncje odstawowe Powetrze wlotne jest roztwore (lub eszanną) owetrza sucheo wody w ostac: a) ary rzerzanej lub b) ary nasyconej suchej lub c) ary nasyconej suchej ły cekłej
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
liniowym w przeciwnym przypadku mówimy o programowaniu nieliniowym.
=DGDQLHSROHJDMFHQDSRV]XNLZDQLXPDNV\PDOQHMOXEPLQLPDOQHMZDUWRFLIXQNFMLZLHOX ]PLHQQ\FKSU]\MHGQRF]HVQ\PVSHáQLHQLXSHZQHMLORFLQDáR*RQ\FKZDUXQNyZ UyZQDOXE QLHUyZQRFLQRVLQD]Z]DGDQLDRSW\PDOL]DF\MQHJROXE]DGDQLDSURJUDPRZDQLD
A - przepływ laminarny, B - przepływ burzliwy.
PRZEPŁYW CZYNNIK ŚCIŚLIWEGO. Definicje odstaoe Rys... Profile rędkości rurze. - rzeły laminarny, B - rzeły burzliy. Liczba Reynoldsa Re D [m/s] średnia rędkość kanale D [m] średnica enętrzna kanału ν [m
Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych
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
ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL. sin x2 (1)
ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL 1. Problem Rozważmy układ dwóch równań z dwiema niewiadomymi (x 1, x 2 ): 1 x1 sin x2 x2 cos x1 (1) Nie jest
Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH
Analza danych Analza danych welowymarowych. Regresja lnowa. Dyskrymnacja lnowa. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Parę zmennych losowych X, Y możemy
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)
Portfel złożony z wielu papierów wartościowych
Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe
W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
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
Przykład 3.1. Wyznaczenie zmiany odległości między punktami ramy trójprzegubowej
Przykład Wyznaczene zmany odegłośc mędzy unktam ramy trójrzegubowej Poecene: Korzystając ze wzoru axwea-ohra wyznaczyć zmanę odegłośc mędzy unktam w onższym układze Przyjąć da wszystkch rętów EI = const
Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,
Metody gradentowe... Metody gradentowe poszukwana ekstremum Korzystają z nformacj o wartośc funkcj oraz jej gradentu. Wykazując ch zbeŝność zakłada sę, Ŝe funkcja celu jest ogranczona od dołu funkcją wypukłą
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
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
Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
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
DIAGNOSTYKA WYMIENNIKÓW CIEPŁA Z UWIARYGODNIENIEM WYNIKÓW POMIARÓW EKPLOATACYJNYCH
RYNEK CIEŁA 03 DIANOSYKA YMIENNIKÓ CIEŁA Z UIARYODNIENIEM YNIKÓ OMIARÓ EKLOAACYJNYCH Autorzy: rof. dr hab. nż. Henryk Rusnowsk Dr nż. Adam Mlejsk Mgr nż. Marcn ls Nałęczów, 6-8 paźdzernka 03 SĘ Elementam
1. Wstęp. 2. Macierz admitancyjna.
1. Wstęp. Znaomość stanu pracy SEE est podstawowym zagadnenem w sterowanu pracą systemu na wszystkch etapach: proektowana, rozwou, planowana stanów pracy oraz w czase beżące eksploatac. Kontrola rozpływów
Wyrównanie spostrzeżeń pośrednich. Spostrzeżenia jednakowo dokładne
Wyrónane spostrzeżeń pośrednch Szukay : X, Y, Z, T (elkośc pradze) Merzyy L, L, L,L n (spostrzeżena erzone bezpośredno pośrednczą yznaczenu x, y, z, t ) Spostrzeżena jednakoo dokładne Wyrónane polega na:
8. MOC W OBWODZIE PRĄDU SINUSOIDALNEGO
OBWODY I SYGNAŁY 8. MOC W OBWODZIE PRĄD SINSOIDALNEGO 8.. MOC CHWILOWA Jeśl na zacskach dójnka SLS ystępje napęcoe ymszene harmonczne, to prąd zmena sę róneż snsodalne z tą samą plsacją Nech () t m sn
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
Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski
Rachunek wektorowy - wprowadzenie dr inż. Romuald Kędzierski Graficzne przedstawianie wielkości wektorowych Długość wektora jest miarą jego wartości Linia prosta wyznaczająca kierunek działania wektora
MRS I MES W ANALIZIE BELEK O ZMIENNYM PRZEKROJU
Zeszyty Naukoe WInf Vol 6, Nr, 007 Paulna Obara, Waldemar zanec Katedra Mecank Budol Poltecnka Śętokrzyska MR I ME W ANALIZIE BELEK O ZMIENNYM PRZEKROJU treszczene W pracy rozażanom został poddany pręt,
Statystyczne metody przetwarzania danych
Artfcal Intellgence Krzysztof Ślot, 2008 Statystyczne metody rzetwarzana danych Klasyfkacja mnmalnoodległoścowa Krzysztof Ślot Instytut Informatyk Stosowanej Poltechnka Łódzka Artfcal Intellgence Krzysztof
5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
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
POMIAR MOCY BIERNEJ W OBWODACH TRÓJFAZOWYCH
ĆWICZEIE R 9 POMIAR MOCY BIEREJ W OBWODACH TRÓJFAZOWYCH 9.. Cel ćiczenia Celem ćiczenia jest poznanie metod pomiaru mocy biernej odbiornika niesymetrycznego obodach trójfazoych. 9.. Pomiar mocy biernej
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
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
Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x
Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce
TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA
TRMODYNAMIKA TCHNICZNA I CHMICZNA Część IV TRMODYNAMIKA ROZTWORÓW TRMODYNAMIKA ROZTWORÓW FUGATYWNOŚCI I AKTYWNOŚCI a) Wrowadzene Potencjał chemczny - rzyomnene de G n na odstawe tego, że otencjał termodynamczny
Excel formuły i funkcje
Excel formuły i funkcje Tworzenie prostych formuł w Excelu Aby przeprowadzić obliczenia w Excelu, tworzymy formuły. Każda formuła rozpoczyna się znakiem równości =, a w formułach zwykle używamy odwołania
8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych
dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA INSTYTUT TECHNIKI CIEPLNEJ I MECHANIKI PŁYNÓW ZAKŁAD TERMODYNAMIKI
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA INSTYTUT TECHNIKI CIEPLNEJ I MECHANIKI PŁYNÓW ZAKŁAD TERMODYNAMIKI Materiały omocnicze do ćiczeń rachunkoych z rzedmiotu Termodynamika tooana CZĘŚĆ 1: GAZY WILGOTNE mr inż. Piotr
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
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
Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS cz.5 Slajd 1/25 Slajd 2/25 Warianty W wielu wypadkach, przeprowadzając różne rozważania, chcemy zastanowić się
Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS cz.5 Slajd 1/25 Slajd 2/25 W wielu wypadkach, przeprowadzając różne rozważania, chcemy zastanowić się A co by
przegrody (W ) Łukasz Nowak, Instytut Budownictwa, Politechnika Wrocławska, e-mail:lukasz.nowak@pwr.wroc.pl 1
1.4. Srawdzn moŝlwośc kondnsacj ary wodnj wwnątrz ścany zwnętrznj dla orawngo oraz dla odwrócongo układu warstw. Oblczn zawlgocna wysychana wlgoc. Srawdzn wykonujmy na odstaw skrytu Matrały do ćwczń z
Diagonalizacja macierzy kwadratowej
Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an
5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy
5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja
Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013
Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy
Diagnostyka układów kombinacyjnych
Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane
Badania operacyjne Instrukcja do c wiczen laboratoryjnych Rozwiązywanie problemów programowania liniowego z użyciem MS Excel + Solver
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Wydział Techniki Morskiej i Transportu Katedra Konstrukcji, Mechaniki i Technologii Okręto w Badania operacyjne Instrukcja do c wiczen laboratoryjnych
Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel
Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel Podstawowe czynności: aktywować dodatek Solver oraz ustawić w jego opcjach maksymalny czas trwania algorytmów na sensowną wartość (np. 30 sekund).
Kwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego
Efekt Comptona. Kwantowa natura promenowana elektromagnetycznego Zadane 1. Foton jest rozpraszany na swobodnym elektrone. Wyznaczyć zmanę długośc fal fotonu w wynku rozproszena. Poneważ układ foton swobodny
I. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Skręcanie prętów projektowanie 5
Skręcane pręó projekoane 5 Spoó rozązyana pręó kręcanych zoał omóony rozdzae. Zadana projekoe proadzają ę do okreśena ymaró przekroju poprzecznego pręa na podae arunku nośnośc /u arunku użykoana. przypadku
2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Wprowadzenie. Support vector machines (maszyny wektorów wspierających, maszyny wektorów nośnych) SVM służy do: Zalety metody SVM
SVM Wprowadzene Support vector machnes (maszyny wektorów wsperających, maszyny wektorów nośnych) SVM służy do: w wersj podstawowej klasyfkacj bnarnej w wersj z rozszerzenam regresj wyboru najważnejszych
System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz
System M/M// System ten w odrónenu do wczenej omawanych systemów osada kolejk. Jednak jest ona ogranczona, jej maksymalna ojemno jest wartoc skoczon
AUTOMATYKA I STEROWANIE W CHŁODNICTWIE, KLIMATYZACJI I OGRZEWNICTWIE L3 STEROWANIE INWERTEROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W TRYBIE PD ORAZ PID
ĆWICZENIE LABORAORYJNE AUOMAYKA I SEROWANIE W CHŁODNICWIE, KLIMAYZACJI I OGRZEWNICWIE L3 SEROWANIE INWEREROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W RYBIE PD ORAZ PID Wersja: 03-09-30 -- 3.. Cel ćwczena Celem ćwczena
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
Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA
Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA
Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład
Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311
Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy
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:
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Reprezentacje grup symetrii. g s
erezentace ru ymetr Teora rerezentac dea: oeracom ymetr rzyać oeratory dzałaące w rzetrzen func zwązać z nm funce, tóre oeratory te rzerowadzaą w ebe odobne a zb. untów odcza oerac ymetr rozważmy rzeztałcene
Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
ZADANIE 9.5. p p T. Dla dwuatomowego gazu doskonałego wykładnik izentropy = 1,4 (patrz tablica 1). Temperaturę spiętrzenia obliczymy następująco
ZADANIE 9.5. Do dyszy Bendemanna o rzekroju wylotowym A = mm doływa owetrze o cśnenu =,85 MPa temeraturze t = C, z rędkoścą w = 5 m/s. Cśnene owetrza w rzestrzen, do której wyływa owetrze z dyszy wynos
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.