MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
|
|
- Agnieszka Pluta
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN tel
2 Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula ISBN: Data wydania: 6 maja 2002 wkrótce drugie wydanie, rozszerzone
3 Modelowanie społeczeństwa Ludzie są znacznie mniej przewidywalni niż obiekty nieożywione Człowiek jest niezwykle złożonym tworem: reaguje na olbrzymią liczbę bodźców w niezwykle złożony sposób Jedynie metody statystyczne dają szansę na udane modelowanie społeczności Jest tak jak z rzutami monetą: nie potrafimy przewidzieć wyniku jednego rzutu, ale możemy przewidzieć, że około połowy rzutów to będą orły
4 Problemy modelowania społecznego Interpretacja wyników ankiet ludzie niechętnie przyznają się do niemodnych poglądów Duża zmienność opinii jednostkowych Żeby modelować społeczeństwo, trzeba znać się zarówno na modelowaniu jak i na procesach społecznych
5 Techniki używane w modelowaniu Metody statystyczne (średnie zachowanie) Automaty komórkowe (wielostanowe) Sieci (grafy) Układy dynamiczne Teoria gier Sieci neuronowe...
6 Znaczenie komputerów Ze względu na brak odpowiednich modeli matematycznych układów społecznych, komputery są niezbędne w modelowaniu Matematyka jest niezbędna, gdyż dostarcza języka do formułowania i opisywania problemów
7 Konstrukcja modeli społeczności Decydujemy, co jest elementarnym blokiem modelu (człowiek, rodzina, grupa społeczna) Wybieramy aspekty elementu, które chcemy uwzględnić w modelu. Ciekawy model dostajemy kiedy mamy kilka aspektów i badamy zależności między nimi Ustalamy reguły ewolucji układu: jak każdy element wpływa na inne elementy i na swój przyszły stan
8 Niebezpieczeństwa Unikać trywializacji: jeżeli wsadzimy do symulacji przywódców, którzy przyciągają inne elementy, nie potrzebujemy komputera, by stwierdzić, że pojawią się klastry Wartościowe modele przewidują zjawiska, które nie wynikają w oczywisty sposób z początkowych założeń modelu
9 Model Schellinga Model segregacji rasowej Pomimo jego prostocie wyniki nie są zupełnie trywialne Mamy grupę osobników, którzy przenoszą się, jeżeli procent sąsiadów innej rasy w najbliższym sąsiedztwie przekracza 30% W tym modelu równomiernie wymieszane społeczeństwo rozwarstwia się na czyste etnicznie grupy
10 Szczegóły modelu Schellinga Jednostki żyją na dwuwymiarowej planszy. W każdej komórce może być najwyżej jeden osobnik. Każdy osobnik należy do jednej z dwóch ras. W każdym kroku osobnik wybiera kierunek, w którym patrzy (płn, płd, wsch, zach). Jeżeli na daną pustą komórkę patrzy dokładnie jeden osobnik, może tam się przenieść. Przenosi się wtedy i tylko wtedy, gdy stosunek liczby osobników innej rasy do liczby wszystkich osobników w jego okolicy (9 komórek) jest większy niż t. Biały puste komórki niebieski, czerwony dwie rasy
11 Pasteur: Model propagacji infekcji Każdy osobnik na planszy ma pewien poziom bakterii we krwi pomiędzy 0 a 100% Osobniki mogą przejść na pustą komórkę na takich samych zasadach jak w Schellingu W każdym kroku układ immunologiczny organizmu niszczy r% bakterii we krwi Jeżeli poziom bakterii w organizmie przekracza t, organizmu nie można zarazić (ma antyciała) Jeżeli organizm może być zarażony, prawdopodobieństwo jego zarażenia jest takie jak poziom bakterii organizmu, na który patrzy Po infekcji poziom bakterii skacze do 100% Białe puste komórki, czerwone 100%, niebieskie 0% bakterii
12 Socjodynamika Najlepsze efekty w modelowaniu zjawisk społecznych osiągniemy, kiedy mamy wiele danych, np. w badaniach migracji ludzkich Takie badania nazywa się socjodynamiką Wolfgang Weidlich znalazł złożony układ równań opisujących procesy migracji pomiędzy różnymi obszarami kraju Przewidywania płynące z tych równań można wykorzystywać np. do planowania rozwoju infrastruktury kraju Inną dziedziną, gdzie jest dostępnych wiele danych, jest giełda, którą również modeluje się przy użyciu podobnych technik
13 Problemy modelowania społecznego Nie ma modelu, który by kompletnie ilustrował wybrany aspekt zachowań społecznych i pozwalał na testowalne przewidywania (Układ Słoneczny) Badanie jednostki/grupy zmienia stan obiektu, np. wypełnianie ankiety można wpłynąć na zmianę naszych poglądów
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/
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/
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
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/
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/
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
Podręcznik. Model czy teoria
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 58 92 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula
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
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/
Podręcznik. Wzór Shannona
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
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona
Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe
Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe Empik każdego inspiruje inaczej Aleksander Puszkin (1799 1837) Andrey (Andrei) Andreyevich Markov (1856 1922) Wśród 20 tysięcy początkowych
Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy
Modelowanie wieloskalowe Automaty Komórkowe - podstawy Dr hab. inż. Łukasz Madej Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Budynek B5 p. 716 lmadej@agh.edu.pl
Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa
Kampus Ochota 18 kwietnia 2015 Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Andrey (Andrei)
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
Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy
Modelowanie wieloskalowe Automaty Komórkowe - podstawy Dr hab. inż. Łukasz Madej Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Budynek B5 p. 716 lmadej@agh.edu.pl
Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa
Po co nam matematyka? 7 kwietnia 2016 Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Empik
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/
Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych
Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022
Obliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 02 Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 06/10/2016 1 / 31 Czego dowiedzieliśmy się na poprzednim wykładzie? 1... 2... 3... 2 / 31 1 2 3 3 / 31 to jeden z pierwszych
Algorytmy sztucznej inteligencji
www.math.uni.lodz.pl/ radmat Przeszukiwanie z ograniczeniami Zagadnienie przeszukiwania z ograniczeniami stanowi grupę problemów przeszukiwania w przestrzeni stanów, które składa się ze: 1 skończonego
Mateusz Żyliński Tadeusz Włodarkiewicz. WireWorld. Zebranie informacji dotyczących tematyki projektu oraz przedstawienie koncepcji realizacji projektu
Mateusz Żyliński Tadeusz Włodarkiewicz WireWorld Zebranie informacji dotyczących tematyki projektu oraz przedstawienie koncepcji realizacji projektu 1 I. Informacje ogólne A utomat komórkowy to system
ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI
ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ OBIEKTYWNA Ocena subiektywna OPIS RZECZYWISTOŚCI Odwzorowanie rzeczywistości zależy w dużej mierze od możliwości i nastawienia człowieka do otoczenia
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 25 lutego 2019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 25 lutego 2019 1 / 18 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) Ćwiczenia : 15h (45
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa 2.0. Wstęp Katarzyna Rybarczyk-Krzywdzińska Wstęp Dlaczego prawdopodobieństwo klasyczne nie wystarcza? Jak opisać grę w ruletkę,
Prawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobieństwo geometryczne Krzysztof Jasiński Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń V Lieceum Ogólnokształące im. Jana Pawała II w Toruniu 13.03.2014 Krzysztof Jasiński (WMiI UMK) Prawdopodobieństwo
Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 4 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA Doświadczenia losowe Rachunek prawdopodobieństwa zajmuje się zdarzeniami jakie zachodzą, gdy przeprowadzamy doświadczenia losowe. Mówimy, że doświadczenie jest
Rachunek prawdopodobieństwa
Rachunek prawdopodobieństwa Sebastian Rymarczyk srymarczyk@afm.edu.pl Tematyka zajęć 1. Elementy kombinatoryki. 2. Definicje prawdopodobieństwa. 3. Własności prawdopodobieństwa. 4. Zmienne losowe, parametry
Programowanie genetyczne, gra SNAKE
STUDENCKA PRACOWNIA ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne, gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................
Obliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 03 (uzupełnienie Wykładu 02) Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 31/03/2016 1 / 17 1 2 / 17 Dynamika populacji Równania Lotki-Voltery opisują model drapieżnik-ofiara.
pojawianie się na drodze - z prawdopodobieństwem alf a nowe auto pojawia się na początku ulicy z pewną prędkością początkową
Opis modelu Projekt zawiera model automatu komórkowego opisującego ruch uliczny na jednopasmowej ulicy bez możliwości wyprzedzania. Przyjmujemy, że kierowcy nie powodują celowo kolizji oraz że chcą dojechać
TEORIA ERGODYCZNA. Bartosz Frej Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej
TEORIA ERGODYCZNA Bartosz Frej Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej Przedmiot zainteresowania Teoria ergodyczna to dziedzina matematyki zajmująca się badaniem przekształceń określonych
Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE?
Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE? Scientific research: IS CROWDSOURCING ACTUALLY REAL? Cele: - Sprawdzenie, czy zjawisko Mądrości Tłumu rzeczywiście działa w 3 różnych sytuacjach;
Zmienna losowa (wygrana w pojedynczej grze): (1, 0.5), ( 1, 0.5)
Przykład 0. Gra polega na jednokrotnym rzucie symetryczną monetą, przy czym wygrywamy 1 jeżeli wypadnie orzeł oraz przegrywamy 1 jeżeli wypadnie reszka. Nasz początkowy kapitał wynosi 5. Jakie jest prawdopodobieństwo,
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/
Elementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Łańcuchy Markowa: zagadnienia graniczne. Ukryte modele Markowa. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ KLASYFIKACJA STANÓW Stan i jest osiągalny
Akademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Ryzyko w procesie zarządzania dr Mirosław Wójciak Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 27 lutego 2012 1 Gdzie spotykamy się z ryzykiem? Praktycznie w każdej dziedzinie życia.
P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)
Wykład 3 Niezależność zdarzeń, schemat Bernoulliego Kiedy dwa zdarzenia są niezależne? Gdy wiedza o tym, czy B zaszło, czy nie, NIE MA WPŁYWU na oszacowanie prawdopodobieństwa zdarzenia A: P (A B) = P
Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1
Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1 Przygotowując wykład korzystam głównie z książki Jakubowski, Sztencel Wstęp do teorii prawdopodobieństwa. Jakubowski, Sztencel:
WOS Od klasy II-ej WOS realizowany jest jako trzeci przedmiot rozszerzony na prawach fakultetu czyli dodatkowe godziny dla chętnych.
Klasa A- rozszerzenia: j. polski oraz historia lub geografia, dodatkowo wiedza o społeczeństwie Wszyscy uczniowie realizują rozszerzenie z języka polskiego. W klasie I-ej i II-ej historia i geografia realizowana
Sieci Mobilne i Bezprzewodowe laboratorium 1
Sieci Mobilne i Bezprzewodowe laboratorium 1 Plan laboratoriów Teoria zdarzeń dyskretnych Modelowanie zdarzeń dyskretnych Symulacja zdarzeń dyskretnych Problem rozmieszczenia stacji raportujących i nieraportujących
Obliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Od maszyn Turinga do automatów komórkowych Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 03/03/2016 1 / 16 1 2 3 Krótka historia Znaczenie 2 / 16 Czego dowiedzieliśmy się
2. Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. Dla studentów.
Literatura:. Jerzy Greń, Statystyka matematyczna. Modele i zadania.. Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. Dla studentów.. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla
Scenariusz lekcji Ozobot w klasie: Spacer losowy po układzie współrzędnych
Scenariusz lekcji Ozobot w klasie: Spacer losowy po układzie współrzędnych Opracowanie scenariusza: Richard Born Adaptacja scenariusza na język polski: mgr Piotr Szlagor Tematyka: Informatyka, Matematyka,
Analiza wyników egzaminu maturalnego. Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim
Analiza wyników egzaminu maturalnego 216 Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim Do egzaminu maturalnego przystąpiło 86 absolwentów
Z poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne
Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy
Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do
Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II
Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II dr Jarosław Kotowicz Zadanie. Dany jest łańcuch Markowa, który może przyjmować wartości,,...,
Model Marczuka przebiegu infekcji.
Model Marczuka przebiegu infekcji. Karolina Szymaniuk 27 maja 2013 Karolina Szymaniuk () Model Marczuka przebiegu infekcji. 27 maja 2013 1 / 17 Substrat Związek chemiczny, który ulega przemianie w wyniku
KARTAKURSU. Efekty kształcenia dla kursu Student: W01wykazuje się znajomością podstawowych koncepcji, zasad, praw i teorii obowiązujących w fizyce
KARTAKURSU Nazwa Modelowanie zjawisk i procesów w przyrodzie Nazwa w j. ang. Kod Modelling of natural phenomena and processes Punktacja ECTS* 1 Koordynator Dr Dorota Sitko ZESPÓŁDYDAKTYCZNY: Dr Dorota
Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2
Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2 Pojęcie dyskretnej przestrzeni probabilistycznej i określenie prawdopodobieństwa w tej przestrzeni dr Marcin Ziółkowski Instytut Matematyki i Informatyki Uniwersytet
Najprostszy schemat blokowy
Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano
zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.
Rachunek prawdopodobieństwa Podstawowym celem rachunku prawdopodobieństwa jest określanie szans zajścia pewnych zdarzeń. Pojęcie podstawowe rachunku prawdopodobieństwa to: zdarzenie losowe - zdarzenie
MATURA 2012. podstawowe informacje o egzaminach
MATURA 2012 podstawowe informacje o egzaminach Część obowiązkowa : Część ustna oceniana w szkole 1. Język polski - prezentacja 2. Język Język obcy nowożytny angielski niemiecki francuski rosyjski hiszpański
Algorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą
CZĘŚĆ HUMANISTYCZNA Z ZAKRESU HISTORII I WIEDZY O SPOŁECZEŃSTWIE
Informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego w 214 r. przeprowadzonego w Zespole Szkół im. Ignacego Łukasiewicza w Policach Gimnazjum Nr 6 z Oddziałami Dwujęzycznymi Do egzaminu gimnazjalnego w Zespole
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?
Modelowanie systemów biomedycznych
Modelowanie systemów biomedycznych - automaty komórkowe (czy jest to "nowe oblicze nauki"?) Arkadiusz Mandowski Modelowanie... R. Tadeusiewicz (2008) Modelowanie... R. Tadeusiewicz (2008) Jak rozpoznać
Pomyłka Lincolna Lekcje z wykopem
Pomyłka Lincolna Lekcje z wykopem Scenariusz lekcji dla nauczyciela Pomyłka Lincolna Opis: Anegdota o zadaniu postawionym przed Lincolnem prowadzi do analizy modelu wzrostu liczby ludności zgodnego z ciągiem
ŻYCIE I EWOLUCJA. w komputerze. czwartek, 23 maja 13
ŻYCIE I EWOLUCJA w komputerze CO TO JEST ŻYCIE? CO TO JEST EWOLUCJA? CO TO JEST ŻYCIE? Trudno zdefiniować jednoznacznie co to jest życie Łatwiej podać cechy charakteryzujące organizmy (niekoniecznie pojedyncze
Dwuletnie studia II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Geofizyka, specjalizacje: Fizyka atmosfery; Fizyka Ziemi i planet; Fizyka środowiska
Dwuletnie studia II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Geofizyka, specjalizacje: Fizyka atmosfery; Fizyka Ziemi i planet; Fizyka środowiska 1. CHARAKTERYSTYKA STUDIÓW Celem specjalności Geofizyka,
Deska Galtona. Adam Osękowski. Instytut Matematyki, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski
a schemat Bernoulliego Instytut Matematyki, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski XV Festiwal Nauki, 21 września 2011r. a schemat Bernoulliego Schemat Bernoulliego B(n, p)
Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA
Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA Umiejscowienie kierunku w obszarze kształcenia Kierunek studiów BIOLOGIA o profilu ogólnoakademickim
Analiza wyników egzaminu maturalnego. Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim
Analiza wyników egzaminu maturalnego 2017 Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim Do egzaminu maturalnego przystąpiło 67 absolwentów
Zestawienie wyników egzaminu maturalnego przeprowadzonego w latach w województwie pomorskim
O K E Gdańsk Zestawienie wyników egzaminu maturalnego przeprowadzonego w latach 2010-2014 w województwie pomorskim Podstawowe dane statystyczne Gdańsk, październik 2014 roku 1. Populacja zdających Tabela
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 26 lutego 2018 1 / 16 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) zaliczenie wykładu
Halina Piotrowska. Rozwiązywanie problemów decyzyjnych w nauczaniu fizyki
Halina Piotrowska Rozwiązywanie problemów decyzyjnych w nauczaniu fizyki 1 Problemy decyzyjne pojawiają się podczas czynności wyboru działania. Rozwiązywanie problemów decyzyjnych składa się z całego szeregu
SCENARIUSZ LEKCJI. Wielomiany komputerowe wykresy funkcji wielomianowych
Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH
Zbigniew S. Szewczak Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki. Graniczne własności łańcuchów Markowa
Zbigniew S. Szewczak Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Graniczne własności łańcuchów Markowa Toruń, 2003 Co to jest łańcuch Markowa? Każdy skończony, jednorodny łańcuch Markowa
Temat: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu.
Dla nauczyciela Spotkanie 9 Temat: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu. Na zajęcia potrzebne będą pomoce tzn. kostki do gry, talia kart, monety lub inne. Przy omawianiu doświadczeń losowych
Edukacja społeczno- przyrodnicza
Edukacja społeczno- przyrodnicza KLASA I KLASA II KLASA III I półrocze I półrocze I półrocze Wie, jak należy zachowywać się w stosunku do dorosłych i rówieśników (formy grzecznościowe); rozumie potrzebę
Modelowanie wybranych pojęć matematycznych. semestr letni, 2016/2017 Wykład 10 Własności funkcji cd.
Modelowanie wybranych pojęć matematycznych semestr letni, 206/207 Wykład 0 Własności funkcji cd. Ciągłość funkcji zastosowania Przybliżone rozwiązywanie równań Znajdziemy przybliżone rozwiązanie równania
Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego 2015
Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego 2015 Egzamin gimnazjalny został przeprowadzony od 21 do 23 kwietnia 2015 r. Składał się z trzech części. W części pierwszej humanistycznej gimnazjaliści rozwiązywali
ZŁOTY PODZIAŁ W DYDAKTYCE MATEMATYKI
ZŁOTY PODZIAŁ W DYDAKTYCE MATEMATYKI Iwona Kowalska Podział podstawy programowej Na wymagania ogólne i szczegółowe Na wymagania konieczne, podstawowe wykraczające Na działy Na klasy, semestry Na wymagania
Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego w 2012 r. Warszawa, 21 czerwca 2012 r.
Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego w 2012 r. Warszawa, 21 czerwca 2012 r. Egzamin na nowych zasadach Egzamin gimnazjalny w 2012 r. stanowi ważny moment w rozwoju polskiego systemu edukacji.
Informacja o wynikach egzaminu gimnazjalnego. przeprowadzonego w dniach kwietnia 2016 r. w Gimnazjum nr 1 im. Jana Pawła II w Wieruszowie
Informacja o wynikach egzaminu gimnazjalnego przeprowadzonego w dniach 18-20 kwietnia 2016 r. w im. Jana Pawła II w Wieruszowie Egzamin gimnazjalny składał się z trzech części (dzień 1) W części pierwszej
25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I
124 25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I Mirosław Dąbrowski 25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I Cele ogólne w szkole podstawowej: zdobycie
Wojny Coli - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym
Wojny Coli (Cola wars) - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym Maja Włoszczowska Promotor: Dr Rafał Weron Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechnika Wrocławska Wrocław, 26 stycznia 2008
S Z K O L N Y P L A N N A U C Z A N I A. IX Liceum Ogólnokształcące im. Klementyny Hoffmanowej
S Z K O L N Y P L A N N A U C Z A N A X Liceum Ogólnokształcące im. Klementyny Hoffmanowej na rok szkolny 2016/2017. Podstawa prawna: Rozporządzenie Ministra Edukacji Narodowej z dnia 7 lutego 2012 r.
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych
Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej
Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków
Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków Adam Roman Instytut Informatyki UJ Wykład 1 rys historyczny zdarzenia i ich prawdopodobieństwa aksjomaty i reguły prawdopodobieństwa prawdopodobieństwo warunkowe
SZKOLNY PLAN NAUCZANIA DLA LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO SALOMON W WARSZAWIE KLASA III W ROKU SZKOLNYM 2013/2014 ROZSZERZONY PROGRAM BIOLOGII I CHEMII
SZKOLNY PLAN NAUCZANIA DLA LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO SALOMON W WARSZAWIE KLASA I W ROKU SZKOLNYM 2013/2014 ROZSZERZONY PROGRAM BIOLOGII I CHEMII Klasa I Zajęcia edukacyjne 2013/2014 2014/2015 2015/2016
Zmienna losowa. Rozkład skokowy
Temat: Zmienna losowa. Rozkład skokowy Kody kolorów: żółty nowe pojęcie pomarańczowy uwaga * - materiał nadobowiązkowy Anna Rajfura, Matematyka i statystyka matematyczna na kierunku Rolnictwo SGGW 1 Zagadnienia
AKADEMIA KOMPETENCJI KLUCZOWYCH PROGRAM ROZWOJU UCZNIÓW SZKÓŁ PONADGIMNAZJALNYCH POLSKI WSCHODNIEJ PROJEKT REALIZOWANY PRZEZ:
AKADEMIA KOMPETENCJI KLUCZOWYCH PROGRAM ROZWOJU UCZNIÓW SZKÓŁ PONADGIMNAZJALNYCH POLSKI WSCHODNIEJ PROJEKT REALIZOWANY PRZEZ: Bezpłatne zajęcia dodatkowe w Twojej szkole dowiedz się więcej!!!! Projekt
Matematyczne Podstawy Kognitywistyki
Matematyczne Podstawy Kognitywistyki Dorota Leszczyńska-Jasion Kombinatoryka, ci agi liczbowe, skończone przestrzenie probabilistyczne Przykłady zagadnień kombinatorycznych Rozważmy układ n miast o bardzo
Kwantowa implementacja paradoksu Parrondo
Kwantowa implementacja paradoksu Parrondo Jarosław Miszczak Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN, Gliwice oraz Zakład Fizyki Teoretycznej, Uniwersytet Śląski, Katowice 7 Czerwca 2005 Plan
Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU
Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów
Co robię, aby nie zachorować na AIDS? Mateusz Hurko kl. III AG
Co robię, aby nie zachorować na AIDS? Mateusz Hurko kl. III AG -Czym jest HIV? -HIV jest wirusem. Jego nazwa pochodzi od: H human I immunodeficiency ludzki upośledzenia odporności V virus wirus -To czym
Modelowanie komputerowe w zagadnieniach środowiska. Strona:
Modelowanie komputerowe w zagadnieniach środowiska Wykład 30 godzin + Laboratorium 30 godzin Strona: http://www.icm.edu.pl/~aniat/modele/wdw1 Literatura Modelowanie Urszula Foryś, Matematyka w biologii,
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
S Z K O L N E P L A N Y N A U C Z A N I A w Zespole Szkół nr 125
ZS125.410.2.2015 S Z K O L N E P L A N Y N A U C Z A N A w Zespole Szkół nr 125 na rok szkolny 2015/2016 Podstawa prawna: Rozporządzenie Ministra Edukacji Narodowej z dnia 7 lutego 2012 r. w sprawie ramowych
Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz
Teoria gier Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz Teoria gier opisuje sytuacje w których zachodzi konflikt interesów. Znajduje zastosowanie w takich dziedzinach jak: Ekonomia Socjologia Politologia Psychologia
Sposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka
Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka wykład I, 2.10.2018 PODSTAWY RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: wtorki, godz. 9:15 s. B006 strona z materiałami
Automaty komórkowe. Katarzyna Sznajd-Weron
Automaty komórkowe Katarzyna Sznajd-Weron Trochę historii CA (Cellular Automata) Koniec lat 40-tych John von Neuman maszyna z mechanizmem samopowielania Sugestia Ulama 1952 dyskretny układ komórek dyskretne