Fizyka sieci złożonych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Fizyka sieci złożonych"

Transkrypt

1 Wykład z Sieci: 6 października 2015 Dr hab. Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Fizyka sieci złożonych

2 Co oznacza termin układ złożony (complex system, complexity) A popular paradigm: Simple systems display complex behavior (proste układy mają często bardzo złożone/skomplikowane zachowanie) nonlinear systems chaos fractals 3 Body Problem Earth( ) Jupiter ( ) Sun ( ) Main Entry: 1 complex Function: noun Etymology: Late Latin complexus totality, from Latin, embrace, from complecti Date: : a whole made up of complicated or interrelated parts

3 Układy złożone i fizyka Trzy przykłady

4 Układy złożone i fizyka Przykład pierwszy: Skalowanie allometryczne

5 Skalowanie allometryczne

6 Układy złożone i fizyka Przykład drugi: Potęgowe skalowanie się fluktuacji

7 Taylor s Law skalowanie fluktuacji 1 / 35

8 Ecology: ensamble fluctuation scaling 6 / 35

9 Test no. 1: Ensamble fluctuation scaling 23 / 35 European corn borer

10 Test no. 1: Temporal fluctuation scaling 24 / 35 Blue Jay (Cyanocitta cristata) in North America in

11 Układy złożone i fizyka Przykład trzeci: Sieć handlu światowego

12 Sieć handlu światowego Sieci handlu światowego Zbadano sieci handlu w latach Struktura bardzo wolno zmienia się w czasie kompletne dane na temat międzynarodowego importu i eksportu; konstrukcja statyczna; Własności strukturalne zbliżone do własności modelu konfiguracyjnego model konfiguracyjny równ. modelowi sieci o zmiennych ukrytych;

13 Sieć handlu światowego: konstrukcja sieci i j Sieć nieskierowana N = 179 węzłów i eksportuje do j <k> = 43 j importuje z i Sieć skierowana Sieć WTW może być traktowana jako nieskierowana bez utraty istotnych info. Białoruś Korea Białoruś Korea PL Chiny PL Chiny Rosja Niemcy Rosja Niemcy

14 Model sieci handlu: zmienne ukryte

15 Porównanie modelu z prawdziwą siecią handlu

16 Porównanie modelu z prawdziwą siecią handlu Rozkład stopni wierzchołków

17 Układy złożone i fizyka Fizyka sieci złożonych

18 Przykłady i własności rzeczywistych sieci złożonych Sieci rzeczywiste: sieci regularne, przypadkowe czy może coś innego? Kryształy są przykładami sieci regularnych Społeczność fizyków polskich Czy sieci społeczne są regularne? Zdecydowanie NIE! Węzły: ludzie Połączenia: relacje przyjaźni, pokrewieństwa, znajomości w pracy, w szkole etc.

19 Przykłady i własności rzeczywistych sieci złożonych Przykłady sieci rzeczywistych: World-Wide-Web (WWW) Mapa Internetu Struktura sieci WWW w domenie

20 Przykłady sieci rzeczywistych sieć WWW

21 Przykłady i własności rzeczywistych sieci złożonych Węzły: gatunki Połączenia: relacje pokarmowe Sieć zależności pokarmowych Sieci genetyczne: zależności między genami Węzły: geny Połączenia: relacje regulacyjne aktywacji / dezaktywacji Sieć transakcji między bankami Węzły: banki Połączenia: pożyczki, kredyty

22 liczba węzłów o k połączeniach liczba węzłów o k połączeniach Przykłady i własności rzeczywistych sieci złożonych Własności sieci rzeczywistych: w większości sieci rzeczywistych rozkład stopni węzłów (tzn. prawdopodobieństwo, że węzeł ma określoną liczbę najbliższych sąsiadów) jest dany prawem potęgowym P ( k) Ak Krzywa dzwonowata Rozkład potęgowy Większość węzłów ma tę samą liczbę połączeń. Brak silnie usieciowionych węzłów Ogromna liczba węzłów słabo usieciowionych. W sieci są obecne tzw. huby. liczba połączeń k liczba połączeń k Sieć autostrad w USA Sieć połączeń lotniczych w USA

23 Przykłady i własności rzeczywistych sieci złożonych Własności sieci rzeczywistych Staś Fronczak Mój synek Świat jest mały! sieci rzeczywiste są bezskalowe P ( k) sieci rzeczywiste są rzadkie k N sieci rzeczywiste są silnie zgronowane C 1 Ak sieci rzeczywiste są małymi światami l N Prof. Janusz Hołyst Wydział Fizyki PW Prof. Michał Kleiber Obecnie: Prezes PAN : Minister Nauki i Informatyzacji

24 Społeczeństwo Węzły: ludzie Połączenia: relacje przyjaźni, pokrewieństwa, znajomości w pracy (na uczelni) etc. Milgram (1967): paradygmat sześciu stopni separacji

25 Sieci małych światów Small-world networks Pierwszy eksperyment socjometryczny badający strukturę sieci społecznej wykonany w latach sześćdziesiątych w USA (Milgram & Travers). Adresat - makler giełdowy pracujący w Bostonie; Nadawcy - ok. 100 osób z Bostonu + ok. 100 maklerów giełdowych z Omaha (Nebraska) + ok. 100 osób z Omaha (Nebraska); Wyniki badań - ok. 20% listów dotarło do celu; średnia droga jaką pokonał każdy z listów l ~ 6.5

26 Sieci małych światów Small-world networks [1] Travers & Milgram An experimental study of the small world problem (Sociometry, 1969) [2] Kirby & Sahre Six degrees of Monica (New York Times, February 21, 1998) [3] Watts & Strogatz, Collective dynamics of small-world networks (Nature vol.393, page 440, 1998) [4] Newman et al. Mean-field solution for the small-world network model (Phys. Rev. Lett. 84, 2000, p.3201 )

27 Sieć WWW: World Wide Web metodyka badań 800 million documents (S. Lawrence, 1999) ROBOT: collects all URL s found in a document and follows them recursively

28 Własności sieci rzeczywistych Bezskalowy rozkład stopni wierzchołków

29 Internet Węzły: komputery / rutery/ systemy autonomiczne Połączenia: fizyczne połączenia (Faloutsos, Faloutsos and Faloutsos, 1999)

30 Sieć aktorów filmowych Węzły: aktorzy Połączenia: jeśli aktorzy byli w obsadzie tego samego filmu Days of Thunder (1990) Far and Away (1992) Eyes Wide Shut (1999) N = k = P(k) ~k - =2.3

31 Science Citation Index Węzły: artykuły Połączenia: cytowania 1736 PRL papers (1988) 25 Witten-Sander PRL P(k) ~k - ( = 3) (S. Redner, 1998)

32 Mapa Współpracy Naukowej: naukowcy zajmujący się sieciami złożonymi

33 Sieci zależności pokarmowych (food webs) Węzły: gatunki Połączenia: relacje drapieżnik - ofiara R. Sole (cond-mat/ ) R.J. Williams, N.D. Martinez Nature (2000)

34 Rys. Rozkład liczby partnerów seksualnych dla kobiet i mężczyzn w Szwecji (18-74) a) w ciągu ostatnich 12 miesięcy α(k)=2.54, α(m)=2.31 b) w ciągu całego życia α(k)=2.1, α(m)=1.6.

35 Rynek transakcji międzybankowych w Austrii Rozkład wielkości kredytów międzybankowych Rozkład stopni wierzchołków P(k)

36 Co to wszystko ma wspólnego z fizyką? Co to jest fizyka? Fizyka... filozofia natury, opis i przewidywanie zjawisk

37 Dlaczego potęgowe rozkłady stopni wierzchołków są ważne? Dlaczego o takich rozkładach mówi się, że są bezskalowe, samopodobne? Sieć autostrad Sieć połączeń lotniczych

38 Zjawiska krytyczne - hipoteza skalowania, metoda grupy renormalizacji W pobliżu punktu krytycznego układy stają się samopodobne: w przestrzeni rzeczywistej tzn. są fraktalami w funkcji odległości od punktu krytycznego są opisane prawami potęgowymi

39 Metoda grupy renormalizacyjnej w zastosowaniu do modelu Isinga na sieci kwadratowej Rysunek przedstawia metodę renormalizacji przestrzeni wykorzystaną na następnych rysunkach: 1) sieć kwadratową obrazującą pierwotną konfigurację spinów a dzieli się na komórki renormalizacyjne zawierające x 2 =9 spinów s i a 2) konfigurację b otrzymuje się w ten sposób, że każdą komórkę renormalizacyjną zastępuje się jednym zrenormalizowanym spinem. 3) postępując według powyższych wskazówek można wykonywać kolejne renormalizacje.

40 Samopodobieństwo układu spinów Isinga na sieci kwadratowej W punkcie krytycznym układ jest SAMOPODOBNY we wszystkich skalach obserwacji. Nie zmienia swoich własności podczas renormalizacji

41 Większość sieci rzeczywistych jest samopodobna (rozkład stopni wierzchołków jest niezmienniczy z uwagi na procedurę renormalizacyjną) Sieci posiadają dobrze określony wymiar fraktalny!

42 Wymiar pudełkowy sieci rzeczywistych

43

44 PERKOLACJA Aplikacyjne aspekty nauki o sieciach złożonych Dlaczego ważna jest struktura sieci złożonych? 1. Zagadnienie odporności sieci Czy Internet jest odporny na przypadkowe błędy węzłów / połączeń i celowe ataki hakerów? (sieci metaboliczne, sieci zależności pokarmowych itd.) 2. Netwars Jak walczyć z grupami przestępczymi? (gangi młodzieżowe, dealerzy narkotyków, organizacje terrorystyczne) 3. Epidemiologia Czy struktura sieci społecznych ma wpływ na rozprzestrzenianie się chorób zakaźnych? Czy struktura Internetu i sieci owych ułatwia rozprzestrzenianie się wirusów komputerowych? (worms, SASSER)

45 Perkolacja w klasycznych grafach przypadkowych

46 ODPORNOŚĆ SIECI R.Albert, H. Yeong, A-L.Barabasi Error and attack tolerance of complex networks NATURE vol. 406, p378 Atak na sieć usunięcie (zablokowanie) najważniejszych (najlepiej usieciowionych węzłów) Przypadkowy błąd węzła / krawędzi losowy węzeł / krawędź ulega zablokowaniu (awarii itp.) W Internecie stale jest zablokowanych ok. 5% routerów. Duży komponent (S<<N) Sieć niespójna. Duży komponent (S~N) Sieć prawie spójna.

47

48 NETWARS Sieci rzeczywiste Struktura gangu młodzieżowego

49 NETWARS Sieci rzeczywiste Sieć dealerów narkotykowych

50 V.E. Krebs Mapping Networks of Terrorist Cells Connections 24(3): Analiza sieci 19 terrorystów, którzy wzięli udział w zamach na World Trade Center we wrześniu 2001 r.

51 Trusted Prior Contacts Network połączenia między terrorystami zostały ustanowione na podstawie tzw. podstawowych kontaktów np. znajomości szkolne, wspólnie odbyty kurs pilotażu. Przemówienie Osamy bin Ladena... Those who were trained to fly didn t know the others. One group of people did not know the other group... Charakterystyki sieci: 1) Sieć wyjątkowo rzadka; 2) Rozmiar N=19 3) Średnia droga l=4.75 4) Współczynnik gronowania C=0.4

52 Meeting ties - połączenia koordynacji projektem spotkanie w Las Vegas na tydzień przed zamachem. W spotkaniu wzięli udział przedstawiciele wszystkich czterech komórek terrorystycznych

53 Najbliższe Otoczenie Terrorystów zaopatrzenie / pieniądze / informacja W tej strukturze Mahomed Atta ujawnia się jako rzeczywisty lider terrorystów. Widoczne jest także silnie sklastrowana terrorystyczna komórka pracująca w Hamburgu (Niemcy), z której wywodził się M.Atta Wnioski 1) Ukryte / przestępcze sieci nie zachowują się jak zwykłe sieci społeczne. 2) Dążenie do minimalizacja kontaktów utrudnia identyfikację prawdziwych połączeń. 3) W sieci takiej istnieją silne powiązania, które przez długi czas mogą pozostawać w spoczynku (np. przeszłe zobowiązania, znajomości szkolne itd).

54 Spinowe metody detekcji modułów (gron, grup) w sieciach

55 EPIDEMIOLOGIA Sieci rzeczywiste Internet wirus Code Red Worm

56 Samoorganizująca się krytyczność SOC Aplikacyjne aspekty nauki o sieciach złożonych Dlaczego ważna jest struktura sieci złożonych? Przykłady: 1. Szum 1/f 2. Lawiny śniegu, trzęsienia ziemi 3. Pożary lasów 4. Plamy na słońcu 5. Masowe wymieranie gatunków 6. Gra life Dynamika układu spontanicznie prowadzi układ do stanu krytycznego.

57 Sandpile model: model sterty piachu P( s) ~ P( t) ~ t s a b Dynamika układu spontanicznie prowadzi układ do stanu krytycznego.

58 Rynek transakcji międzybankowych Ryzyko systemowe, system rezerw - systemic risk Zakażenie systemu finansowego contagion Kryzysy finansowe financial crises Utrata płynności ( bankructwo) jednego (kilku ) banków Efekt domino Kryzys systemu finansowego Wielka Depresja ; Kryzys Azjatycki 1999;

59 Sieci zależności pokarmowych ryzyko systemowe wielkie wymierania? Meteoryt? Wielkie zlodowacenie? Katastrofa ekologiczna (metan)? SOC?

60

61 Podstawowe modele sieci złożonych Klasyczne grafy przypadkowe: przykład sieci statycznej (równowagowej) Procedura konstrukcyjna Liczba wierzchołków jest stała N, Każda para węzłów jest połączona krawędzią z prawdopodobieństwem p Paul Erdös ( ) Model demokratyczny - zupełnie losowy Rozkład stopni wierzchołków P( k) N 1 p k k 1 p N 1 k k k e k! k p=0 p=0.1 p=0.5 p=1

62 Podstawowe modele sieci złożonych Sieci ewoluujące BA: przykład sieci rosnącej (nierównowagowej) Procedura konstrukcyjna Liczba wierzchołków nie jest stała, ale zmienia się w czasie sieć rośnie Nowe węzły nie są przyłączane do istniejącej już sieci losowo. Prawdopodobieństwo, że nowy węzeł dołączy się do starego węzła zależy liniowo od stopnia tego węzła - reguła preferencyjnego dołączania. Bogaty staje się jeszcze bardziej bogatszy A.-L. Barabasi (1967) Rozkład stopni wierzchołków P( k) 2m 3 k 2

63 Preferencyjne dołączenie, a idea kopiowania węzłów

64 Podstawowe modele sieci złożonych Sieci o zadanym Hamiltonianie statystyczna zbiorowość sieci (ansamble sieci) Procedura konstrukcyjna jest losowa, tzn. można utworzyć różne sieci. Są różne prawdopodobieństwa realizacji poszczególnych sieci.

65 To jeszcze nie koniec

Modelowanie sieci złożonych

Modelowanie sieci złożonych Wykład z Sieci: 5 października 2017 Dr hab. Agata Fronczak, prof. PW Zakład Fizyki Układów Złożonych Modelowanie sieci złożonych Modelowanie sieci złożonych Dwa przykłady 1 Modelowanie sieci złożonych

Bardziej szczegółowo

Sieci ewoluujące: od fizyki do Internetu

Sieci ewoluujące: od fizyki do Internetu Wykład z Sieci: 21 lutego 2007 Agata Fronczak i Janusz A. Hołyst Pracownia Dynamiki Nieliniowej Układów ZłoŜonych Sieci ewoluujące: od fizyki do Internetu Co oznacza termin układ złoŝony (complex system,

Bardziej szczegółowo

Fizyka sieci złożonych

Fizyka sieci złożonych Wykład z Sieci: 5 października 2017 Dr hab. Agata Fronczak, prof. PW Zakład Fizyki Układów Złożonych Fizyka sieci złożonych Co oznacza termin układ złożony (complex system, complexity) A popular paradigm:

Bardziej szczegółowo

Sieci złożone. Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron

Sieci złożone. Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron Sieci złożone Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron Sieć = network Węzły Węzły jednego typu lub wielu Połączenia Połączenia kierunkowe lub nie Czy fizycy zawsze muszą mieć inne zdanie? Fizycy sieć

Bardziej szczegółowo

W sieci małego świata od DNA po facebooka. Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr.

W sieci małego świata od DNA po facebooka. Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr. W sieci małego świata od DNA po facebooka Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr. Plan Co to jest sieć? Przykłady sieci złożonych Cechy rzeczywistych sieci Modele sieci Sieci złożone i układy złożone

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sieci złożonych

Modelowanie sieci złożonych Modelowanie sieci złożonych B. Wacław Instytut Fizyki UJ Czym są sieci złożone? wiele układów ma strukturę sieci: Internet, WWW, sieć cytowań, sieci komunikacyjne, społeczne itd. sieć = graf: węzły połączone

Bardziej szczegółowo

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych Gdańsk, Warsztaty pt. Układy Złożone (8 10 maja 2014) Agata Fronczak Zakład Fizyki Układów Złożonych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań

Bardziej szczegółowo

Warsztaty metod fizyki teoretycznej

Warsztaty metod fizyki teoretycznej Warsztaty metod fizyki teoretycznej Zestaw 6 Układy złożone- sieci w otaczającym nas świecie Marcin Zagórski, Jan Kaczmarczyk 17.04.2012 1 Wprowadzenie W otaczającym nas świecie odnajdujemy wiele struktur,

Bardziej szczegółowo

Badanie internetu. NeWWWton Fizyka w sieci. Piotr Pohorecki, Anna Poręba Gemius SA

Badanie internetu. NeWWWton Fizyka w sieci. Piotr Pohorecki, Anna Poręba Gemius SA Badanie internetu NeWWWton Fizyka w sieci Piotr Pohorecki, Anna Poręba Gemius SA Krótko o nas: niezależna firma badawcza - lider badań internetu, usługi badawcze, analityczne i doradcze w zakresie internetu,

Bardziej szczegółowo

Grafy Alberta-Barabasiego

Grafy Alberta-Barabasiego Spis treści 2010-01-18 Spis treści 1 Spis treści 2 Wielkości charakterystyczne 3 Cechy 4 5 6 7 Wielkości charakterystyczne Wielkości charakterystyczne Rozkład stopnie wierzchołków P(deg(x) = k) Graf jest

Bardziej szczegółowo

Symulacje komputerowe w fizyce. Ćwiczenia X S.O.C.

Symulacje komputerowe w fizyce. Ćwiczenia X S.O.C. Symulacje komputerowe w fizyce Ćwiczenia X S.O.C. Wiele zjawisk w przyrodzie (i nie tylko w przyrodzie) charakteryzuje się rozkładem potęgowym: Liczba trzęsień rocznie Trzęsienia ziemi: prawo Gutenberga-

Bardziej szczegółowo

Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego

Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego Krzysztof Suchecki Janusz A. Hołyst Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej Plan Model głosujący : definicja i własności

Bardziej szczegółowo

Sieci: grafy i macierze. Sieci afiliacji. Analiza sieci społecznych. Najważniejsze pytania. Komunikatory internetowe

Sieci: grafy i macierze. Sieci afiliacji. Analiza sieci społecznych. Najważniejsze pytania. Komunikatory internetowe Sieci społeczne Charakterystyka, uwarunkowania i konsekwencje struktur relacji społecznych na przykładzie komunikacji internetowej E Sieci: grafy i macierze A B A B A - C D E dr Dominik Batorski B - Instytut

Bardziej szczegółowo

Obszary strukturalne i funkcyjne mózgu

Obszary strukturalne i funkcyjne mózgu Spis treści 2010-03-16 Spis treści 1 Spis treści 2 Jak charakteryzować grafy? 3 4 Wielkości charakterystyczne Jak charakteryzować grafy? Średni stopień wierzchołków Rozkład stopni wierzchołków Graf jest

Bardziej szczegółowo

Hierarchical Cont-Bouchaud model

Hierarchical Cont-Bouchaud model Hierarchical Cont-Bouchaud model inż. Robert Paluch dr inż. Krzysztof Suchecki prof. dr hab. inż. Janusz Hołyst Pracownia Fizyki w Ekonomii i Naukach Społecznych Wydział Fizyki Politechniki Warszawskiej

Bardziej szczegółowo

Sieci bezskalowe. Filip Piękniewski

Sieci bezskalowe. Filip Piękniewski Wydział Matematyki i Informatyki UMK Prezentacja na Seminarium Doktoranckie dostępna na http://www.mat.uni.torun.pl/ philip/sem-2008-2.pdf 24 listopada 2008 1 Model Erdős a-rényi Przejścia fazowe w modelu

Bardziej szczegółowo

Przejście fazowe w sieciach złożonych w modelu Axelroda

Przejście fazowe w sieciach złożonych w modelu Axelroda Przejście fazowe w sieciach złożonych w modelu Axelroda Korzeń W., Maćkowski M., Rozwadowski P., Szczeblewska P., Sznajder W. 1 Opiekun: Tomasz Raducha 1 Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki 3 Streszczenie

Bardziej szczegółowo

Grafy stochastyczne i sieci złożone

Grafy stochastyczne i sieci złożone Witold Bołt Grafy stochastyczne i sieci złożone 9 stycznia 007 Wstęp i ostrzeżenie Opracowanie to powstało w oparciu o notatki do wykładu Układy Złożone prowadzonego przez prof. dr hab. Danutę Makowiec

Bardziej szczegółowo

Praca dyplomowa inżynierska

Praca dyplomowa inżynierska Wydział Matematyki kierunek studiów: matematyka stosowana specjalność Praca dyplomowa inżynierska Dynamika opinii w sieciach bezskalowych Dominik Miażdżyk słowa kluczowe: dynamika opinii model q-wyborcy

Bardziej szczegółowo

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula

Bardziej szczegółowo

Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn

Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn Instytut Informatyki Technicznej PWr MOTYWY SIECIOWE -NETWORK MOTIFS 1. Co to jest? 2. Jak mierzyć? 3. Gdzie

Bardziej szczegółowo

Układy dynamiczne Chaos deterministyczny

Układy dynamiczne Chaos deterministyczny Układy dynamiczne Chaos deterministyczny Proste iteracje odwzorowań: Funkcja liniowa Funkcja logistyczna chaos deterministyczny automaty komórkowe Ewolucja układu dynamicznego Rozwój w czasie układu dynamicznego

Bardziej szczegółowo

Formowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych

Formowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych Formowanie opinii w układach społecznych na przykładzie wyborów parlamentarnych Tomasz Gradowski Seminarium Dynamiki Układów Złożonych 5. 11. 2007 Motywacja Wybory są fundamentalnym procesem społecznym

Bardziej szczegółowo

Ocena osiągnięć naukowych, dydaktycznych i organizacyjnych w związku z postępowaniem habilitacyjnym dr Agaty Fronczak

Ocena osiągnięć naukowych, dydaktycznych i organizacyjnych w związku z postępowaniem habilitacyjnym dr Agaty Fronczak dr hab. Piotr Szymczak Instytut Fizyki Teoretycznej, Wydział Fizyki UW ul. Hoża 69, 00-681 Warszawa Ocena osiągnięć naukowych, dydaktycznych i organizacyjnych w związku z postępowaniem habilitacyjnym dr

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Dystrybutor w Polsce: VigilancePro. All Rights Reserved, Copyright 2005 Hitachi Europe Ltd.

Dystrybutor w Polsce: VigilancePro. All Rights Reserved, Copyright 2005 Hitachi Europe Ltd. Dystrybutor w Polsce: VigilancePro All Rights Reserved, Copyright 2005 Hitachi Europe Ltd. Wstęp Vigilance Pro Analiza sieciowa w czasie rzeczywistym Oprogramowanie Vigilance Pro jest unikalnym rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

Korelacje krzyżowe kryzysów finansowych w ujęciu korelacji potęgowych. Analiza ewolucji sieci na progu liniowości.

Korelacje krzyżowe kryzysów finansowych w ujęciu korelacji potęgowych. Analiza ewolucji sieci na progu liniowości. Korelacje krzyżowe kryzysów finansowych w ujęciu korelacji potęgowych. Analiza ewolucji sieci na progu liniowości. Cross-correlations of financial crisis analysed by power law classification scheme. Evolving

Bardziej szczegółowo

Statystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych

Statystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych Statystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych Wydział Matematyki i Informatyki, UMK 2011-12-21 1 Wstęp Motywacja 2 Model 3 4 Dalsze plany Referencje Motywacja 1 Wstęp Motywacja

Bardziej szczegółowo

Skoki o zerowej długości w formalizmie błądzenia losowego w czasie ciągłym

Skoki o zerowej długości w formalizmie błądzenia losowego w czasie ciągłym TEMATY PRAC MAGISTERSKICH Z EKONOFIZYKI Rok akademicki 2013/14 Skoki o zerowej długości w formalizmie błądzenia losowego w czasie ciągłym Opiekun: dr Tomasz Gubiec Email: Tomasz.Gubiec@fuw.edu.pl Błądzenie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie układów złożonych. oferta dydaktyczna kierunki badawcze realizowane na Wydziale Fizyki PW

Modelowanie układów złożonych. oferta dydaktyczna kierunki badawcze realizowane na Wydziale Fizyki PW Modelowanie układów złożonych oferta dydaktyczna kierunki badawcze realizowane na Wydziale Fizyki PW Dlaczego MUZ? Dlaczego MUZ? Podsumowując Sieci dystrybucyjne / skalowanie allometryczne / samopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Socjofizyka... czyli wkład fizyki w analizę społeczeństw

Socjofizyka... czyli wkład fizyki w analizę społeczeństw Socjofizyka... czyli wkład fizyki w analizę społeczeństw Kongres Młodej Socjologii, Kraków, 01.06.2012 Andrzej Jarynowski 1, Fredrik Liljeros 2.3 Krzysztof Kułakowski.4 1 Zakład Teorii Układów Złożonych,

Bardziej szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,

Bardziej szczegółowo

Prawa potęgowe i samoorganizująca się krytyczność. Katarzyna Sznajd-Weron

Prawa potęgowe i samoorganizująca się krytyczność. Katarzyna Sznajd-Weron Prawa potęgowe i samoorganizująca się krytyczność Katarzyna Sznajd-Weron Przystawka: Masa krytyczna (2004) Wybuch jądrowy: masa krytyczna materiału rozszczepialnego Rowerzyści: nieformalny ruch społeczny,

Bardziej szczegółowo

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,

Bardziej szczegółowo

Ekonomia oczami fizyka

Ekonomia oczami fizyka Ekonomia oczami fizyka Fluktuacje na giełdzie Gauss, Levy, grube ogony, skalowanie, log-periodyczność, Rozkład bogactwa w społeczeństwie (Pareto,Gibrat) - układy krytyczne Optymalizacja portfela symulowane

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii 2007 Paweł Korecki 2013 Andrzej Kapanowski Po co jest Pracownia Fizyczna? 1. Obserwacja zjawisk i

Bardziej szczegółowo

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE UNIWERSYTET WARMIŃSKO-MAZURSKI W OLSZTYNIE PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE http://matman.uwm.edu.pl/psi e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl ul. Słoneczna 54 10-561

Bardziej szczegółowo

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów Ochrony Środowiska Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] H. Szydłowski, Pracownia fizyczna, PWN, Warszawa 1999. [2] A. Zięba, Analiza

Bardziej szczegółowo

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Znaczenie wymiany handlowej produktami rolno-spożywczymi w handlu zagranicznym Polski ogółem

Znaczenie wymiany handlowej produktami rolno-spożywczymi w handlu zagranicznym Polski ogółem Znaczenie wymiany handlowej produktami rolno-spożywczymi w handlu zagranicznym Polski ogółem dr Iwona Szczepaniak Konferencja Przemysł spożywczy otoczenie rynkowe, inwestycje, ekspansja zagraniczna IERiGŻ-PIB,

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota Ekonometria ćwiczenia 3 Prowadzący: Sebastian Czarnota Strona - niezbędnik http://sebastianczarnota.com/sgh/ Normalność rozkładu składnika losowego Brak normalności rozkładu nie odbija się na jakości otrzymywanych

Bardziej szczegółowo

Mikro- i makro-ewolucja sieci społecznych

Mikro- i makro-ewolucja sieci społecznych Mikro- i makro-ewolucja sieci społecznych Mikołaj Morzy Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2010/2011 (c) Mikołaj Morzy, Agnieszka Ławrynowicz, Instytut Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

4. Jak połączyć profil autora w bazie Scopus z identyfikatorem ORCID. 5. Jak połączyć ResearcherID (Web of Science) z identyfikatorem ORCID

4. Jak połączyć profil autora w bazie Scopus z identyfikatorem ORCID. 5. Jak połączyć ResearcherID (Web of Science) z identyfikatorem ORCID Identyfikator Plan wystąpienia: 1. Dlaczego ORCID 2. Co to jest ORCID 3. ORCID jak założyć profil 4. Jak połączyć profil autora w bazie Scopus z identyfikatorem ORCID 5. Jak połączyć ResearcherID (Web

Bardziej szczegółowo

Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym

Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym Piotr Nyczka Institute of Theoretical Physics University of Wrocław Artykuły Opinion dynamics as a movement in a bistable potential

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria, przykłady, symulacje numeryczne

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria, przykłady, symulacje numeryczne Artykuł Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria, przykłady, symulacje numeryczne Agata Fronczak Streszczenie Omówione w tej pracy, podejście do modelowania sieci złożonych wykorzystujące wykładnicze grafy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do teorii sztucznej inteligencji Wykład III. Modele sieci neuronowych.

Wstęp do teorii sztucznej inteligencji Wykład III. Modele sieci neuronowych. Wstęp do teorii sztucznej inteligencji Wykład III Modele sieci neuronowych. 1 Perceptron model najprostzszy przypomnienie Schemat neuronu opracowany przez McCullocha i Pittsa w 1943 roku. Przykład funkcji

Bardziej szczegółowo

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Michał Kulej. semestr letni, Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, / 13

Badania operacyjne. Michał Kulej. semestr letni, Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, / 13 Badania operacyjne Michał Kulej semestr letni, 2012 Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, 2012 1/ 13 Literatura podstawowa Wykłady na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kulej Trzaskalik

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy wgląd w proces chłodzenia jedno-wymiarowego gazu bozonów

Szczegółowy wgląd w proces chłodzenia jedno-wymiarowego gazu bozonów Szczegółowy wgląd w proces chłodzenia jedno-wymiarowego gazu bozonów Piotr Deuar (IF PAN) Emilia Witkowska, Mariusz Gajda (IF PAN) Kazimierz Rzążewski (CFT PAN) Cover of Phys. Rev. Lett., 1 Apr 2011 E.

Bardziej szczegółowo

Próbkowanie. Wykład 4 Próbkowanie i rozkłady próbkowe. Populacja a próba. Błędy w póbkowaniu, cd, Przykład 1 (Ochotnicy)

Próbkowanie. Wykład 4 Próbkowanie i rozkłady próbkowe. Populacja a próba. Błędy w póbkowaniu, cd, Przykład 1 (Ochotnicy) Wykład 4 Próbkowanie i rozkłady próbkowe µ = średnia w populacji, µ=ey, wartość oczekiwana zmiennej Y σ= odchylenie standardowe w populacji, σ =(Var Y) 1/2, pierwiastek kwadratowy wariancji zmiennej Y,

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta JERZY STEFANOWSKI Marek Kubiak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Standardowy schemat postępowania (znane σ) Założenia: X ma rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

GreenEvo Akcelerator Zielonych Technologii - rezultaty konkursu (2010-2011)

GreenEvo Akcelerator Zielonych Technologii - rezultaty konkursu (2010-2011) GreenEvo Akcelerator Zielonych Technologii - rezultaty konkursu (2010-2011) Agnieszka Kozłowska Korbicz koordynator projektu GreenEvo Forum Energia - Efekt Środowisko 25.05.2012 GreenEvo Akceleratora Zielonych

Bardziej szczegółowo

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka

Wybrane rozkłady zmiennych losowych. Statystyka Wybrane rozkłady zmiennych losowych Statystyka Rozkład dwupunktowy Zmienna losowa przyjmuje tylko dwie wartości: wartość 1 z prawdopodobieństwem p i wartość 0 z prawdopodobieństwem 1- p x i p i 0 1-p 1

Bardziej szczegółowo

Fraktale deterministyczne i stochastyczne. Katarzyna Weron Katedra Fizyki Teoretycznej

Fraktale deterministyczne i stochastyczne. Katarzyna Weron Katedra Fizyki Teoretycznej Fraktale deterministyczne i stochastyczne Katarzyna Weron Katedra Fizyki Teoretycznej Szare i Zielone Scena z Fausta Goethego (1749-1832), Mefistofeles do doktora (2038-2039): Wszelka, mój bracie, teoria

Bardziej szczegółowo

Nowy generator grafów dwudzielnych

Nowy generator grafów dwudzielnych Nowy generator grafów dwudzielnych w analizie systemów rekomendujących Szymon Chojnacki Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 08 marca 2011 roku Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 Dane rzeczywiste

Bardziej szczegółowo

Optyka kwantowa wprowadzenie. Początki modelu fotonowego Detekcja pojedynczych fotonów Podstawowe zagadnienia optyki kwantowej

Optyka kwantowa wprowadzenie. Początki modelu fotonowego Detekcja pojedynczych fotonów Podstawowe zagadnienia optyki kwantowej Optyka kwantowa wprowadzenie Początki modelu fotonowego Detekcja pojedynczych fotonów Podstawowe zagadnienia optyki kwantowej Krótka (pre-)historia fotonu (1900-1923) Własności światła i jego oddziaływania

Bardziej szczegółowo

Rozmyte systemy doradcze

Rozmyte systemy doradcze Systemy ekspertowe Rozmyte systemy doradcze Plan. Co to jest myślenie rozmyte? 2. Teoria zbiorów rozmytych. 3. Zmienne lingwistyczne. 4. Reguły rozmyte. 5. Wnioskowanie rozmyte (systemy doradcze). typu

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Wykład 8 i 9. Hipoteza ergodyczna, rozkład mikrokanoniczny, wzór Boltzmanna

Wykład 8 i 9. Hipoteza ergodyczna, rozkład mikrokanoniczny, wzór Boltzmanna Wykład 8 i 9 Hipoteza ergodyczna, rozkład mikrokanoniczny, wzór Boltzmanna dr hab. Agata Fronczak, prof. PW Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska 1 stycznia 2017 dr hab. A. Fronczak (Wydział Fizyki PW)

Bardziej szczegółowo

Seminarium magisterskie Ubóstwo, bogactwo, nierówność

Seminarium magisterskie Ubóstwo, bogactwo, nierówność Seminarium magisterskie Ubóstwo, bogactwo, nierówność dr Michał Brzeziński wtorki, 18:30-20, sala 209 oraz spotkania w terminach indywidualnych w 304 Parę słów o moich zainteresowaniach badawczych Zajmuję

Bardziej szczegółowo

S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor

S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.

Bardziej szczegółowo

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia

Bardziej szczegółowo

FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO

FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO Mariusz Gromada marzec 2003 mariusz.gromada@wp.pl http://multifraktal.net 1 Wstęp Fraktalem nazywamy każdy zbiór, dla którego wymiar Hausdorffa-Besicovitcha (tzw. wymiar fraktalny)

Bardziej szczegółowo

POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH

POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH Barbara Popowska bpopowsk@math.put.poznan.pl Politechnika Poznańska http://www.put.poznan.pl/ PROGRAM REFERATU 1. WPROWADZENIE 2. GRAF JAKO MODEL

Bardziej szczegółowo

Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3)

Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3) Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych źródło: (3) Interakcje białko-białko Ze względu na zadanie: strukturalne lub funkcjonalne. Ze względu na właściwości fizyczne: stałe lub

Bardziej szczegółowo

Związki bezpośrednich inwestycji zagranicznych ze zmianami struktury eksportu i importu w Polsce

Związki bezpośrednich inwestycji zagranicznych ze zmianami struktury eksportu i importu w Polsce Dr Wojciech Zysk Katedra Handlu Zagranicznego Akademii Ekonomicznej w Krakowie Związki bezpośrednich zagranicznych ze zmianami struktury eksportu i importu w Polsce W opracowaniu podjęta zostanie próba

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej, Szacownie nieznanych wartości parametrów (średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, itd.) w populacji generalnej na postawie wartości tych miar otrzymanych w próbie (punktowa, przedziałowa) Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

Warszawa, 17 maja 2008

Warszawa, 17 maja 2008 Warszawa, 17 maja 2008 Karol Życzkowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Jagielloński Centrum Fizyki Teoretycznej, PAN (1/4 etatu) Forum Integracyjne Nauki Polskiej zainteresowania badawcze: - dynamika nieliniowa,

Bardziej szczegółowo

WYKAZ OPUBLIKOWANYCH PRAC NAUKOWYCH ORAZ WSPÓŁPRACY NAUKOWEJ I POPULARYZACJI NAUKI 26

WYKAZ OPUBLIKOWANYCH PRAC NAUKOWYCH ORAZ WSPÓŁPRACY NAUKOWEJ I POPULARYZACJI NAUKI 26 W S P Ó Ł O D D Z I A ŁY WA N I E W Ł A S N O Ś C I S T R U K T U R A L N Y C H I P R O C E S Ó W D Y N A M I C Z N Y C H W S I E C I A C H Z Ł O Ż O N Y C H dr S P I S T R E Ś C I i AUTOREFERAT 2 ii a

Bardziej szczegółowo

Synteza i eksploracja danych sekwencyjnych

Synteza i eksploracja danych sekwencyjnych Synteza i eksploracja danych sekwencyjnych Definicja problemu i wstępne wyniki eksperymentalne Projekt finansowany z grantu nr DEC-2011/03/D/ST6/01621 otrzymanego z Narodowego Centrum Nauki Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne koncepcje zarządzania globalnymi sieciami dostaw, a transport intermodalny

Nowoczesne koncepcje zarządzania globalnymi sieciami dostaw, a transport intermodalny PRZEWOZÓW ŚWIATOWYCH 21-22 marca 2018 r. w PTAK WARSAW EXPO Nowoczesne koncepcje zarządzania globalnymi sieciami dostaw, a transport intermodalny SESJA I: TRANSPORT INTERMODALNY TRENDY ŚWIATOWE I EUROPEJSKIE

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Administrowanie szkolną siecią komputerową. dr Artur Bartoszewski www.bartoszewski.pr.radom.pl

Wykład I. Administrowanie szkolną siecią komputerową. dr Artur Bartoszewski www.bartoszewski.pr.radom.pl Administrowanie szkolną siecią komputerową dr Artur Bartoszewski www.bartoszewski.pr.radom.pl Wykład I 1 Tematyka wykładu: Co to jest sieć komputerowa? Usługi w sieciach komputerowych Zasięg sieci Topologie

Bardziej szczegółowo

NAT (Network Address Translation)

NAT (Network Address Translation) NAT usługa translacji adresów realizowana w celu: - umożliwienia dostępu do sieci większej ilości hostów niz ilość dostępnych adresów IP - podniesienia poziomu bezpieczeństwa sieci prywatnej - uproszczenia

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Tworzenie danych

Wykład 2: Tworzenie danych Wykład 2: Tworzenie danych Plan: Statystyka opisowa a wnioskowanie statystyczne Badania obserwacyjne a eksperyment Planowanie eksperymentu, randomizacja Próbkowanie z populacji Rozkłady próbkowe Wstępna/opisowa

Bardziej szczegółowo

Jan M. Zając (UW / SmartNet) Zespół: Dominik Batorski, Paweł Kucharski

Jan M. Zając (UW / SmartNet) Zespół: Dominik Batorski, Paweł Kucharski www.snrs.pl Tak naprawdę jest zupełnie inaczej, czyli 5 najczęściej powtarzanych bzdur o społecznościach internetowych Jan M. Zając (UW / SmartNet) Zespół: Dominik Batorski, Paweł Kucharski Nie wierzcie

Bardziej szczegółowo

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład - Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych Parametry zmiennej losowej EX wartość oczekiwana D X wariancja DX odchylenie standardowe inne, np. kwantyle,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Równowaga Heidera symulacje mitozy społecznej

Równowaga Heidera symulacje mitozy społecznej Równowaga Heidera symulacje mitozy społecznej Przemysław Gawroński Katedra Informatyki Stosowanej we współpracy z Krzysztofem Kułakowskim, Piotrem Gronkiem Plan Klasyczny model równowagi Heidera. Skala

Bardziej szczegółowo

Analiza sieci przedsiębiorstw z wykorzystaniem metody SNA

Analiza sieci przedsiębiorstw z wykorzystaniem metody SNA Analiza sieci przedsiębiorstw z wykorzystaniem metody SNA Arkadiusz Kawa, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Słowa kluczowe: sieć przedsiębiorstw, analiza sieci społecznych, SNA, system złożony Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

Prawa potęgowe w grafach przepływu informacji dla geometrycznych sieci neuronowych

Prawa potęgowe w grafach przepływu informacji dla geometrycznych sieci neuronowych w grafach przepływu informacji dla geometrycznych sieci neuronowych www.mat.uni.torun.pl/~piersaj 2009-06-10 1 2 3 symulacji Graf przepływu ładunku Wspóczynnik klasteryzacji X (p) p α Rozkłady prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Zgodność, fraudy i inne wyzwania oraz zagrożenia w Bankach Spółdzielczych. Aleksander Czarnowski AVET Information and Network Security Sp. z o.o.

Zgodność, fraudy i inne wyzwania oraz zagrożenia w Bankach Spółdzielczych. Aleksander Czarnowski AVET Information and Network Security Sp. z o.o. Zgodność, fraudy i inne wyzwania oraz zagrożenia w Bankach Spółdzielczych Aleksander Czarnowski AVET Information and Network Security Sp. z o.o. Kilka słów o AVET INS 1997 rozpoczęcie działalności Od początku

Bardziej szczegółowo

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Wykład 4 grafy Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, E zbiór krawędzi, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Formalnie, w grafach skierowanych E jest podzbiorem

Bardziej szczegółowo

Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski

Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski Dane w sieciach (i inne historie) Marcin Bieńkowski Jak przechowywać dane w sieciach (strony WWW, bazy danych, ) tak, żeby dowolne ciągi odwołań do (części) tych obiektów mogły być obsłużone małym kosztem?

Bardziej szczegółowo

Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem

Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem Dr inż. Andrzej Kulik Konferencja IIA Iława, 2016 Zawartość Człowiek vs przyroda Kryzysy w ekonomii Regulacje Najistotniejsze ryzyka Trzy linie obrony Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Biologii A i B dr hab. Paweł Korecki e-mail: pawel.korecki@uj.edu.pl http://www.if.uj.edu.pl/pl/edukacja/pracownia_i/

Bardziej szczegółowo

Regresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

Regresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Regresja wielokrotna Model dla zależności liniowej: Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +...+b n X n Cząstkowe współczynniki regresji wielokrotnej: b 1,..., b n Zmienne niezależne (przyczynowe): X 1,..., X n Zmienna

Bardziej szczegółowo

Biologia medyczna, materiały dla studentów

Biologia medyczna, materiały dla studentów Jaka tam ewolucja. Zanim trafię na jednego myślącego, muszę stoczyć bitwę zdziewięcioma orangutanami Carlos Ruis Zafon Wierzbownica drobnokwiatowa Fitosterole, garbniki, flawonoidy Właściwości przeciwzapalne,

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne Czyli jak bardzo jesteśmy pewni że parametr oceniony na podstawie próbki jest

Bardziej szczegółowo

Wariacyjna teoria grupy renormalizacji w opisie uczenia głębokiego czyli Deep

Wariacyjna teoria grupy renormalizacji w opisie uczenia głębokiego czyli Deep Wariacyjna teoria grupy renormalizacji w opisie uczenia głębokiego czyli Deep Learning oczami fizyka statystycznego Zakład Algebry i Kombinatoryki Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych 18 kwietnia 2018

Bardziej szczegółowo