WPROWADZENIE Podsawowe kierunki badań Zachowania klasyczne i dziwne Diagnosyka dziwnych zachowań Źródła zachowań chaoycznych Sysem pojęciowy Przykłady
|
|
- Antoni Bielecki
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 KLASYFIKACJA ZACHOWAŃ WYBRANYCH UKŁADÓW DYNAMICZNYCH Wojciech MITKOWSKI Kaedra Auomayki Wydział Elekroechniki, Auomayki, Inormayki i Elekroniki Akademia Górniczo-Hunicza w Krakowie Zielona Góra, lisopada
2 WPROWADZENIE Podsawowe kierunki badań Zachowania klasyczne i dziwne Diagnosyka dziwnych zachowań Źródła zachowań chaoycznych Sysem pojęciowy Przykłady Uwagi końcowe
3 DWA PODSTAWOWE KIERUNKI BADAŃ Poszukiwanie zachowań regularnych np. sabilnych w różny sposób. Poszukiwanie i zrozumienie zachowań nieregularnych chaos. 3
4 ZACHOWANIA REGULARNE Globalna asympoyczna sabilność Asympoyczna sabilność-zbiory przyciągania Sabilność prakyczna Trajekorie okresowe Paramery określające zachowania Układy liniowe 4
5 STABILNOŚĆ PRAKTYCZNA RÓWNANIE VAN DER POLA: &&+ µ a & + β δ sin, ẋ,a. β, µ δ δ. 9 5
6 DZIWNE ZACHOWANIA I STABILNOŚĆ PRAKTYCZNA &&+ a& + bsign δ sin ω 6
7 "ONION" ATRAKTOR 7
8 NORMA W CZASIE 8
9 AUTOKORELACJA 9
10 ANALIZA WIDMOWA
11 DIAGNOSTYKA DZIWNYCH ZACHOWAŃ Obserwacja normy w czasie Arakor Auokorelacja Analiza widmowa Inne
12 WYBRANE HIPOTEZY BADAWCZE Ocena " wrazeniowa" Isnienie arakora chaos Tuc ker 999 Sygnaly okresowe auokorelacja okresowa Szybkie zanikanie auokorelacji chaoycznosc sygnalu Wykladnicze zanikanie auokorelacj mieszanie Widmo szerokopasmowe z jednym osrzem chaos
13 DETERMINIZM A PRZYPADKOWOŚĆ Chaos deerminisyczny Szum losowy przypadkowy Meody badania chaosu worzą pomos pomiędzy zachowaniami deerminisycznymi i przypadkowymi 3
14 KIEDY MOŻEMY MÓWIĆ O CHAOSIE? -INTUICJA. Pook rajekorii ma deerminisyczny i prosy opis.. Zachowania rajekorii są skomplikowane i przypadkowe. Przypadkowość oznacza, że pook jes nieprzewidywalny i rajekorie są wrażliwe na małe perurbacje warunków począkowych pook wygląda jak szum losowy. 4
15 ŹRÓDŁA DYNAMIKI CHAOTYCZNEJ Różnego rodzaju nieliniowości. Czas ciągły - n>. Czas dyskreny - n>. Chaos w układach liniowych ale nieskończenie wymiarowych. Wiele seki różnych deinicji chaosu. 5
16 TRZY RÓŻNE PODEJŚCIA BADANIA CHAOSU. Makroskopowe: badanie całego pooku, w konsekwencji szukanie arakorów o skomplikowanej srukurze.. Mikroskopowe: badanie własności poszczególnych rajekorii, rajekorii niesabilnych, urbulennych lub gęsych w przesrzeni sanu. 3. Sochasyczne: wykorzysuje eorię ergodyczną bada się isnienie ergodycznej miary niezmienniczej. 6
17 WYBRANE POJĘCIA W CELU WPROWADZENIE PORZĄDKU 7
18 8 UKŁAD DYNAMICZNY X, ciagla jes X X s I X X X dynamiczny na semidynamiczny uklad s s + :[,,,,, : } { o n A A R X e e A,, & Przykłady: A A k k k A k k +,,,, K
19 UKŁAD MINIMALNY Zbiór niezmienniczy : D X : D D Gdy D jes domkniey, czyli para D, o mówimy : D jes podukladem X, D jes ukladem dynamicznym, Układ, kóry nie posiada żadnych niepusych właściwych podukładów nazywamy układem minimalnym. Jeżeli domknięy zbiór niezmienniczy wyznacza układ minimalny, o nazywamy go zbiorem minimalnym. Układ jes minimalny wedy i ylko wedy, gdy każda orbia jes gęsym podzbiorem przesrzeni azowej domknięcie dowolnej orbiy jes zawsze podukładem. 9
20 UKŁAD DYSKRETNY, },,, { k O wzgledem X punku orbia Trajekoria k k k K } : {. : : Fi punków saych Zbiór Per punków okresowych Zbior podsawowym m okresie o okresowego punku orbia cykl m m dlugosci o Cykl m liczba najmniejsza podsawowy Okres n dla okresowy Punk m n
21 ZASADA ODWZOROWAŃ ZWĘŻAJĄCYCH Sean Banach, Kraków Lwów K K,,,3,,,,,,,3,, :!,,,,,,, : + m F X n F F X F F X X F m m o o n n n o o o ρ α α ρ α αρ αρ αρ αρ ρ
22 PRZESTRZEŃ FRAKTALI METRYKA HAUSDORFFA d,b B B A },,, ma{,, ma,, ma, A B d B A d B A h A y d A B d B d B A d B y A
23 3 ODWZOROWANIA ITEROWANE,,,3,K,, + + i b i A i 3,,, 3 3 b b b A A A n n n3 n TRÓJKĄT SIERPIŃSKIEGO m n dla A A h n m n < <,
24 ODWZOROWANIE ODCINKA [, ] W SIEBIE i+ F i, λ, F, λ λ, i,,3,4,5, generaor λ, n, generaor3.884,5, generaor3.884,5,.55 4
25 ORBITA dla lambda4 5
26 Hisogram dla orbiy 6
27 ROZWIĄZANIE NUMERYCZNE i+ h i a & a + b + c i + b i + c, a, b 3/ 4, c,.5 i ih, i,,, h.5 h
28 8 ORBITY OKRESOWE PORZĄDEK SZARKOWSKIEGO KK K K K K K K K n n n [,] [,] : Jeżeli posiada orbię okresową o okresie podsawowym m a k jes liczbą nauralną mniejszą od m w porządku Szarkowskiego, o posiada akże orbię okresową o okresie podsawowym k.
29 ZBIÓR CZASÓW PRZEJŚCIA Zbiór N U, V czasów przejscia z U do V : zbiory oware U, V X, N U, V { n Ν : n U V Θ}, Θ zbiór pusy, Ν liczby naura ln e 9
30 TRANZYTYWNOŚĆ : X X jes ranzyywne uklad jes przechodni na X wedy i ylko wedy, gdy U, V X niepusych i owarych n Ν : n U V Θ. Zbiórω, jako granice jakiegoś zbiór graniczny punku podciagu ciagu O X : zbiór wszyskich mozliwych punków kóre mozna uzyskać {,,, K}. jes ranzyywne X :ω, Każdy układ minimalny jes ranzyywny X Układ X, jes ranzyywny wedy i ylko wedy, gdy dla dowolnych niepusych i owarych zbiorów U i V zbiór NU,V jes nieskończony. 3
31 WRAŻLIWOŚĆ NA WARUNKI POCZĄTKOWE : X X jes wrazliwe na warunki poczakowe, jezeli δ > : X i jego ooczenia U y U n > : ρ n, n y δ. ρ meryka w X Jeżeli układ ranzyywny przechodni i posiada gęsy zbiór punków okresowych, o jes również wrażliwy na zmiany warunków począkowych Banks i inni 99. Wrażliwość na warunki począkowe implikuje niesabilność w sensie Lapunowa. 3
32 MIESZANIE I SPLĄTANIE jes mieszajace, gdy U, V X niepusych owarych N : n U V Θ n > N. Zbior S X nazywamy spla an ym przez, gdy, y S, y zachodzi warunek dla n lim sup n n y > oraz lim in n n y. 3
33 DEFINICJE CHAOSU Układ jes chaoyczny w sensie Auslandera i Yorke a 98, jeżeli jes ranzyywny i wrażliwy na warunki począkowe. Układ jes chaoyczny w sensie Li i Yorke a 983, gdy isnieje nieprzeliczalny zbiór zbiór spląany S w X. Wcześniej w innym języku była o pierwsza deinicja chaosu 975. Układ jes chaoyczny w sensie Devaneya 986, jeżeli jes ranzyywny i zbiór punków okresowych jes gęsy w X oraz jes wrażliwe na warunki począkowe. Jeżeli układ ranzyywny przechodni i posiada gęsy zbiór punków okresowych, o jes również wrażliwy na zmiany warunków począkowych Banks i inni
34 CHAOS DYSTRYBUCYJNY W deinicji Li i York a wymaga się by ieracje dwóch punków nieskończenie wiele razy oddalały się od siebie i zbliżały dowolnie blisko. W chaosie dysrybucyjnym wymaga się dodakowo by zbliżanie i oddalanie odbywało się odpowiednio częso. 34
35 PRZYKŁADY Równanie Lorenza Obwód elekryczny Chuy Sieci komórkowe Układ LC 35
36 36 RÓWNANIE LORENZA, :,,,,,,,,, > > > + ε ε K K gdy rownanie Typowe K u K u c b a R u R K K Bu B c b a a A Bu A &
37 LORENZ
38 LORENZ 38
39 ATRAKTOR LORENZA 39
40 WYKRES NORMY W CZASIE 4
41 AUTOKORELACJA 4
42 KORELACJA WZAJEMNA, BLISKIE WARUNKI POCZĄTKOWE: ;; I.;; 4
43 ANALIZA WIDMOWA 43
44 OBWÓD ELEKTRYCZNY CHUY 3 L R R i g C C R. g v 3 av+ bv, a<, b > R
45 TRAJEKTORIA FAZOWA 45
46 WYKRES NORMY OD CZASU 46
47 AUTOKORELACJA 47
48 KORELACJA WZAJEMNA, BLISKIE WARUNKI POCZĄTKOWE:.;.5;.8 I.;.5;.8 48
49 ANALIZA WIDMOWA 49
50 SIEĆ KOMÓRKOWA p -s -s -s -s p y y -r -r z z p
51 5 MODEL SIECI KOMÓRKOWEJ,,,,, 3 3 z u y u u z y p r s r p s s s p B A Bu Aw w + & Galias 995, s. 6; model złożonej sieci komórkowej. p.5; p.; p3.; s3.; r4.4;
52 Trajekoria sieci komórkowej
53 TURBULENCJE W UKŁADZIE LC, z, z LC,, z [, ],,, z L L L L C C n ϕ i iπ ωi sin, ϕ i, i,, K, n n+ LC n+ 53
54 RZUT TRAJEKTORII dla n 54
55 NORMA W CZASIE 55
56 AUTOKORELACJA 56
57 ANALIZA WIDMOWA 57
58 Analiza widmowa c.d. w i, 7, 4,, 8,3 48,4 3,4 76,5 36,594,6 48 m a, 76, 4,,3 45,3 47,3 53,4 75,5 89,59 w i,6 98,7 45,7 87,8 5,8 58,8 87,9,9 9,9 4,9 5 m a,6 94,7 84,8 5,8 49,8 85,9,9 78, 5 58
59 UWAGI KOŃCOWE Ograniczone możliwości kompuera Serowanie kompuerowe 59
60 REDUKCJA WYMIARU Uraa inormacji Redukcja wymiaru: n n n + dim n <+ 6
61 OGRANICZONE MOŻLIWOŚCI KOMPUTERA F, F + / / i + i > i K
62 STEROWANIE KOMPUTEROWE k + A k + y k C k, u k R k,,,... A : e Bu k, R r Ah n, y k R, B : h m, [ kh, k + h kh, h>, k A e Bd, C : C,,,... C/A C/A SYSTEM CIĄGŁY u k yk A/C 6
63 Wykorzysane prace Lasoa, Rudnicki 4 Oprocha 8, Kwieniak 8 Banasiak 5, Galias, Kudrewicz 993 Mikowski P.9,, Obrączka Dawidowicz, Zgliczyński, Srzednicki Inne...np. Bronszejn i inni 4 63
64 DZIĘKUJĘ I PROSZĘ O UWAGI wojciech.mikowski@agh.edu.pl 64
Efekt motyla i dziwne atraktory
O układzie Lorenza Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja kopernika Toruń, 3 grudnia 2009 Spis treści 1 Wprowadzenie Wyjaśnienie pojęć 2 O dziwnych atraktorach 3 Wyjaśnienie pojęć Dowolny
Bardziej szczegółowoZastosowanie ciągłych układów chaotycznych do bezpiecznej komunikacji. Karol Jastrzębski
Zastosowanie ciągłych układów chaotycznych do bezpiecznej komunikacji Karol Jastrzębski kjastrze@elka.pw.edu.pl Plan prezentacji Teoria chaosu wprowadzenie Cechy sygnału chaotycznego Obwód Chuy oscylator
Bardziej szczegółowoϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }.
VI. Trajektorie okresowe i zbiory graniczne. 1. Zbiory graniczne. Rozważamy równanie (1.1) x = f(x) z funkcją f : R n R n określoną na całej przestrzeni R n. Będziemy zakładać, że funkcja f spełnia założenia,
Bardziej szczegółowoTEORIA CHAOSU. Autorzy: Szymon Sapkowski, Karolina Seweryn, Olaf Skrabacz, Kinga Szarkowska
TEORIA CHAOSU Autorzy: Szymon Sapkowski, Karolina Seweryn, Olaf Skrabacz, Kinga Szarkowska Wydział MiNI Politechnika Warszawska Rok akademicki 2015/2016 Semestr letni Krótki kurs historii matematyki DEFINICJA
Bardziej szczegółowoChaos, fraktale i statystyka
Bogumiła Koprowska Elżbieta Kukla 1 Przykłady Odwzorowanie logistyczne Odwzorowanie trójkątne 2 Historia 3 Fraktale Zbiór Mandelbrota i zbiór Julii Przykłady fraktali 4 Podstawowe pojęcia Układy dynamiczne
Bardziej szczegółowoPodręcznik. 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 szczegółowoWstęp do układów statycznych
Uniwersystet Warszawski 1 maja 2010 Wprowadzenie Standardowe układy dynamiczne - przestrzeń X wraz z przekształceniem f : X X zachowującym strukturę. Typowe przykłady: X - przestrzeń metryczna, f - przekształcenie
Bardziej szczegółowo1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE 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 szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoChaos w układach dynamicznych: miary i kryteria chaosu
: miary i kryteria chaosu Uniwersytet Śląski w Katowicach, Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 27.08.14 : miary i kryteria chaosu Temat tego referatu jest związany z teorią układów dynamicznych która ma
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,
Bardziej szczegółowoTeoria ergodyczna. seminarium monograficzne dla studentów matematyki. dr hab. Krzysztof Barański i prof. dr hab. Anna Zdunik. rok akad.
Teoria ergodyczna seminarium monograficzne dla studentów matematyki dr hab. Krzysztof Barański i prof. dr hab. Anna Zdunik rok akad. 2013/14 Teoria ergodyczna Teoria ergodyczna Teoria ergodyczna zajmuje
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XV: Zagadnienia redukcji wymiaru danych 2 lutego 2015 r. Standaryzacja danych Standaryzacja danych Własności macierzy korelacji Definicja Niech X będzie zmienną losową o skończonym drugim momencie.
Bardziej szczegółowoWykład 5 Elementy teorii układów liniowych stacjonarnych odpowiedź na dowolne wymuszenie
Wykład 5 Elemeny eorii układów liniowych sacjonarnych odpowiedź na dowolne wymuszenie Prowadzący: dr inż. Tomasz Sikorski Insyu Podsaw Elekroechniki i Elekroechnologii Wydział Elekryczny Poliechnika Wrocławska
Bardziej szczegółowoDyskretny proces Markowa
Procesy sochasyczne WYKŁAD 4 Dyskreny roces Markowa Rozarujemy roces sochasyczny X, w kórym aramer jes ciągły zwykle. Będziemy zakładać, że zbiór sanów jes co najwyżej rzeliczalny. Proces X, jes rocesem
Bardziej szczegółowoIII. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.
III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 13 Geomeria różniczkowa Geomeria różniczkowa o dział maemayki, w kórym do badania obieków geomerycznych wykorzysuje się meody opare na rachunku różniczkowym. Obieky geomeryczne
Bardziej szczegółowoMODELE EKONOMICZNE Z DYNAMIKĄ CHAOTYCZNĄ
Monika Miśkiewicz-Nawrocka MODELE EONOMICZNE Z DYNAMIĄ CHAOTYCZNĄ Wprowadzenie Od czasu pojawienia się w lieraurze pojęcia deerminisycznego chaosu można znaleźć wiele przykładów układów dynamicznych (zarówno
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.
Równania różniczkowe. Lisa nr 2. Lieraura: N.M. Mawiejew, Meody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza Maemayczna w Zadaniach, część II 1. Znaleźć ogólną posać
Bardziej szczegółowoStatystyka i eksploracja danych
Wykład XII: Zagadnienia redukcji wymiaru danych 12 maja 2014 Definicja Niech X będzie zmienną losową o skończonym drugim momencie. Standaryzacją zmiennej X nazywamy zmienną losową Z = X EX Var (X ). Definicja
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWYM MODELU CYKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI
Rober Kruszewski ROZDZIAŁ 8 WIELOSTABILNOŚĆ W NIELINIOWM MODELU CKLU KONIUNKTURALNEGO Z OCZEKIWANIAMI Wprowadzenie Głównym celem opracowania jes zbadanie wpływu prosego mechanizmu oczekiwań na dynamikę
Bardziej szczegółowoWykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak
Wykład FIZYKA I. Kinemayka punku maerialnego Kaedra Opyki i Fooniki Wydział Podsawowych Problemów Techniki Poliechnika Wrocławska hp://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.hml Miejsce konsulacji: pokój
Bardziej szczegółowoWstęp. System pomiarowy. Przemysław Słota I Liceum Ogólnokształcące Bytom, Grupa Twórcza Quark Pałac Młodzieży w Katowicach
Przemysław Słota I Liceum Ogólnokształcące Bytom, Grupa Twórcza Quark Pałac Młodzieży w Katowicach 1. Wymyśl sam Wiadomo, że niektóre obwody elektryczne wykazują zachowanie chaotyczne. Zbuduj prosty układ
Bardziej szczegółowo1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.
1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego
Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego Autor: Kamil Jaworski 11 marca 2012 Spis treści 1 Wstęp 2 1.1 Podstawowe pojęcia........................
Bardziej szczegółowoFale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji
Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji Piotr Bartłomiejczyk Politechnika Gdańska Między teorią a zastosowaniami: Matematyka w działaniu Będlewo, 25 30 maja 2015 P. Bartłomiejczyk Fale biegnące 1 /
Bardziej szczegółowoII. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),
Bardziej szczegółowoAutoreferat. dr Grzegorz Guzik
Auorefera dr Grzegorz Guzik 1. Sopnie naukowe (a) magiser maemayki, Wyższa Szkoła Pedagogiczna, Insyu Maemayki, Kraków 1993. Tyuł pracy magiserskiej: Twierdzenie Li Yorke a o chaosie funkcji ciagłej na
Bardziej szczegółowoDynamika nieliniowa i chaos deterministyczny. Fizyka układów złożonych
Dynamika nieliniowa i chaos deterministyczny Fizyka układów złożonych Wahadło matematyczne F θ = mgsinθ Druga zasada dynamiki: ma = mgsinθ a = d2 x dt 2 = gsinθ Długość łuku: x = Lθ Równanie ruchu: θ ሷ
Bardziej szczegółowoZadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych
Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych [ ] e Zadanie 1 Pokazać, że X(t) = 2t cos t sin t e 2t jest specjalną macierzą fundamentalną w sin t cos t [ 2 cos chwili τ = 0 układu
Bardziej szczegółowoWstęp do Matematyki (4)
Wstęp do Matematyki (4) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Liczby kardynalne Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (4) Liczby kardynalne 1 / 33 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoPodstawy elektrotechniki
Wydział Mechaniczno-Energeyczny Podsawy elekroechniki Prof. dr hab. inż. Juliusz B. Gajewski, prof. zw. PWr Wybrzeże S. Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław Bud. A4 Sara kołownia, pokój 359 Tel.: 7 320 320
Bardziej szczegółowoChaotyczne generatory liczb pseudolosowych
Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych Michał Krzemiński michalkrzeminski@wp.pl Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych -
Bardziej szczegółowoZapomniane twierdzenie Nyquista
Zapomniane wierdzenie Nyquisa Bogdan Cichocki, IFT UW KMMF 01.03.1 A A Flukuacje od łac. flucuaio drgania, falowanie, nazwa wprowadzona przez Mariana Smoluchowskiego Harry Nyquis (1889-1976) inżynier elekryk,
Bardziej szczegółowoZagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych
Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta
Bardziej szczegółowoczyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma
zerowych, których nie ma Instytut Fizyki im. Mariana Smoluchowskiego Centrum Badania Systemów Złożonych im. Marka Kaca Uniwersytet Jagielloński Metoda Metoda dla Warszawa, 9 stycznia 2006 Metoda -Raphsona
Bardziej szczegółowoWykład z modelowania matematycznego.
Załóżmy, że równanie różniczkowe x (t) = f (t, x) (1) ma rozwiązanie ogólne x(t) = ϕ(t, c). (2) Załóżmy, że równanie różniczkowe x (t) = f (t, x) (1) ma rozwiązanie ogólne x(t) = ϕ(t, c). (2) Rodzina funkcji
Bardziej szczegółowoPODSTAWY CHEMII KWANTOWEJ. Jacek Korchowiec Wydział Chemii UJ Zakład Chemii Teoretycznej Zespół Chemii Kwantowej Grupa Teorii Reaktywności Chemicznej
PODSTWY CHEMII KWTOWEJ Jacek Korchowiec Wydział Chemii UJ Zakład Chemii Teoreycznej Zespół Chemii Kwanowej Grupa Teorii Reakywności Chemicznej LITERTUR R. F. alewajski, Podsawy i meody chemii kwanowej:
Bardziej szczegółowoUniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki
Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Stabilność rozwiązań równań różniczkowych w ujęciu lokalnych układów dynamicznych. Adam Kanigowski Toruń 2010 1 Spis treści 1 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoRodzinę odwzorowań {f i : X X} k i=1 nazywamy iterowanym układem funkcyjnym (ang. IFS iterated function system).
Iterowane układy funkcyjne Fraktale i chaos K. Leśniak X przestrzeń metryczna (w szczególności X R lub X C R 2 ). Rodzinę odwzorowań {f i : X X} k i= nazywamy iterowanym układem funkcyjnym (ang. IFS iterated
Bardziej szczegółowoNumeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku. informacje dodatkowe
Numeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku informacje dodatkowe Numeryczne metody optymalizacji x F x = min x D x F(x) Problemy analityczne: 1. Nieliniowa złożona funkcja celu F i ograniczeń
Bardziej szczegółowoPodstawy elektrotechniki
Wydział Mechaniczno-Energeyczny Podsawy elekroechniki Prof. dr hab. inż. Juliusz B. Gajewski, prof. zw. PWr Wybrzeże S. Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław Bud. A4 Sara kołownia, pokój 359 Tel.: 71 320 3201
Bardziej szczegółowoUkłady równań i równania wyższych rzędów
Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem
Bardziej szczegółowoEksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka.
Eksploracja danych KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1 Wojciech Waloszek wowal@ei.pg.gda.pl Teresa Zawadzka egra@ei.pg.gda.pl Kaedra Inżyrii Oprogramowania Wydział Elekroniki, Telekomunikacji i Informayki Poliechnika
Bardziej szczegółowoψ przedstawia zależność
Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi
Bardziej szczegółowoTwierdzenie 2: Własności pola wskazujące na istnienie orbit
Cykle graniczne Dotychczas zajmowaliśmy się głównie znajdowaniem i badaniem stabilności punktów stacjonarnych. Wiele ciekawych procesów ma naturę cykliczną. Umiemy już sobie poradzić z cyklicznością występującą
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Meody Lagrange a i Hamilona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informayki Sosowanej Akademia Górniczo-Hunicza Wykład 7 M. Przybycień (WFiIS AGH) Meody Lagrange a i Hamilona... Wykład 7 1 /
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) E i E E i r r ν φ θ θ ρ ε ρ α 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania
Bardziej szczegółowoOddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
Bardziej szczegółowoPolitechnika Poznańska, Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów Wykłady 5,6, str. 1
Poliechnika Poznańska, Kaedra Serowania i Inżynierii Sysemów Wykłady 5,6, sr. 1 18. Klasyfikacja UR ze wzgl. na posać sygn. wejściowego a) regulacja sałowarościowa y () = cons b) regulacja programowa c)
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
Bardziej szczegółowoPodkowa Smale a jako klasyk chaosu
IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 1/? Podkowa Smale a jako klasyk chaosu Justyna Signerska jussig@wp.pl Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej, Politechnika Gdańska Konstrukcja odwzorowania
Bardziej szczegółowo2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I
Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3
Bardziej szczegółowo28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Problem Dirichleta, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 28 maja, 2012 Funkcje harmoniczne Niech będzie operatorem Laplace a w
Bardziej szczegółowoPROGRAMOWY GENERATOR PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH LEVY EGO
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 69 Elecrical Engineering 0 Janusz WALCZAK* Seweryn MAZURKIEWICZ* PROGRAMOWY GENERATOR PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH LEVY EGO W arykule opisano meodę generacji
Bardziej szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowo2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27
SYGNAŁY STOCHASTYCZNE Przestrzeń probabilistyczna i zmienna losowa Definicja Przestrzenią probabilistyczną (doświadczeniem) nazywamy trójkę uporządkowaną (E, B, P ), gdzie: E przestrzeń zdarzeń elementarnych;
Bardziej szczegółowoAnaliza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Bardziej szczegółowoWykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji
Fotonika Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji Plan: pojęcie sygnału w optyce układy liniowe filtry liniowe, transformata Fouriera,
Bardziej szczegółowoTeoria chaosu w ujęciu matematycznym
MATEMATYKA STOSOWANA 9, 2008 Dominik Kwietniak (Kraków) Piotr Oprocha (Kraków) Teoria chaosu w ujęciu matematycznym Streszczenie. Niniejsza praca stanowi próbę przedstawienia istniejących definicji chaosu
Bardziej szczegółowoHETEROGENICZNE OCZEKIWANIA A KONKURENCJA DOSKONAŁA. MODEL MATEMATYCZNY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 35, T. 2 Rober Kruszewski Szkoła Główna Handlowa w Warszawie HETEROGENICZNE OCZEKIWANIA A KONKURENCJA DOSKONAŁA. MODEL MATEMATYCZNY STRESZCZENIE
Bardziej szczegółowoUzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).
Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011). Poprzedniczka tej notatki zawierała błędy! Ta pewnie zresztą też ; ). Ćwiczenie 3 zostało zmienione, bo żądałem, byście dowodzili czegoś,
Bardziej szczegółowoWykład 4 Metoda Klasyczna część III
Teoria Obwodów Wykład 4 Meoda Klasyczna część III Prowadzący: dr inż. Tomasz Sikorski Insyu Podsaw Elekroechniki i Elekroechnologii Wydział Elekryczny Poliechnika Wrocławska D-, 5/8 el: (7) 3 6 fax: (7)
Bardziej szczegółowoSpecjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa
Arkadiusz Neubauer IV rok, Fizyka z Informatyką. Specjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa 1 Problem fizyczny W poniższej pracy przedstawiono numeryczną metodę obliczania widma Lapunowa
Bardziej szczegółowoSIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNY OPIS PRZEPŁYWU BAROTROPOWEGO NA SFERZE
MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISNN 896-77X 3, s. 93-98, Gliwice 6 SAYSYCZNY OPIS PRZEPŁYWU AROROPOWEGO NA SFERZE ANDRZEJ ICHA Insyu Maemayki, Pomorska Akademia Pedagogiczna w Słupsku Sreszczenie. Praca doyczy
Bardziej szczegółowoO pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)
(niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie
Bardziej szczegółowoAleksander Jakimowicz. Dynamika nieliniowa a rozumienie współczesnych idei ekonomicznych
Aleksander Jakimowicz Dynamika nieliniowa a rozumienie wsółczesnych idei ekonomicznych Plan rezenacji Dynamika ekonomiczna w rzesrzeni aramerów. Oczekiwania adaacyjne a oczekiwania racjonalne. Krzywa Phillisa.
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowoWitold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6-8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoWykład 7: Układy dynamiczne
Wykład 7: Układy dyamicze Fizyka kompuerowa 5/6 Kaarzya Wero, kwero@if.ui.wroc.pl Zamias wsępu Naukowiec ie bada przyrody dla jej użyeczości; bada ją poieważ się ią rozkoszuje... [Poicare] Pla Sabilość
Bardziej szczegółowoProgramowanie dynamiczne i modele rekurencyjne w ekonomii Wykład 1
Programowanie dynamiczne i modele rekurencyjne w ekonomii Wykład 1 Michał Ramsza 3 marca 2015 Sreszczenie Pierwszy wykład bazuje głównie na [5, roz. 11.1 11.5], [1, roz. 1] oraz [4, roz. 1]. Maeriał obejmuje
Bardziej szczegółowoG. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
Bardziej szczegółowoDrgania, dynamika nieliniowa i chaos deterministyczny. Katarzyna Weron
Drgania, dynamika nieliniowa i chaos deterministyczny Katarzyna Weron Polecana literatura Polecam też skrypt: David Morin, Waves http://www.people.fas.harvard.edu/~djmorin/waves Liniowość: Oscylator harmoniczny
Bardziej szczegółowoObliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 06 Geometria fraktalna Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 20/10/2016 1 / 43 1 Określenie nieformalne 2 Zbiór Mandelbrota 3 Określenie nieformalne pudełkowy Inne definicje
Bardziej szczegółowoPojęcia podstawowe 1
Tomasz Lubera Pojęcia podsawowe aa + bb + dd + pp + rr + ss + Kineyka chemiczna dział chemii fizycznej zajmujący się przebiegiem reakcji chemicznych w czasie, ich mechanizmami oraz wpływem różnych czynników
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii
Zjazd 2 Przestrzenia metryczna (X, d) nazywamy parę złożona ze zbioru X i funkcji d : X X R, taka, że 1 d(x, y) 0 oraz d(x, y) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy x = y, 2 d(x, y) = d(y, x), 3 d(x, z) d(x, y)
Bardziej szczegółowon=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :
4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,
Bardziej szczegółowoLaboratorium Mechaniki Technicznej
Laboratorium Mechaniki Technicznej Ćwiczenie nr 5 Badanie drgań liniowych układu o jednym stopniu swobody Katedra Automatyki, Biomechaniki i Mechatroniki 90-924 Łódź, ul. Stefanowskiego 1/15, budynek A22
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Bardziej szczegółowoPobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Bardziej szczegółowo2. Wprowadzenie. Obiekt
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Insyu Elekroenergeyki, Zakład Elekrowni i Gospodarki Elekroenergeycznej Bezpieczeńswo elekroenergeyczne i niezawodność zasilania laoraorium opracował: prof. dr ha. inż. Józef Paska,
Bardziej szczegółowoVoter 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 szczegółowoDyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej
Dyskretne procesy stacjonarne o nieskończonej entropii nadwyżkowej Łukasz Dębowski ldebowsk@ipipan.waw.pl i Instytut Podstaw Informatyki PAN Co to jest entropia nadwyżkowa? Niech (X i ) i Z będzie procesem
Bardziej szczegółowoFRAKTALE 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 szczegółowoTERMODYNAMIKA I FIZYKA STATYSTYCZNA
TERMODYNAMIKA I FIZYKA STATYSTYCZNA Lech Longa pok. D.2.49, II piętro, sektor D Zakład Fizyki Statystycznej e-mail: lech.longa@uj.edu.pl Dyżury: poniedziałki 14-15.50 można się umówić wysyłając e-maila
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna część 5
[wersja z 14 V 6] Analiza Matematyczna część 5 Konspekt wykładu dla studentów fizyki/informatyki Akademia Świętokrzyska 5/6 Wojciech Broniowski 1 Równania różniczkowe Definicje, klasyfikacja Równanie różniczkowe
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne WYKŁAD 2-3. Łańcuchy Markowa. Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi.
Procesy stochastyczne WYKŁAD 2-3 Łańcuchy Markowa Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi. 2 Łańcuchem Markowa nazywamy proces będący ciągiem zmiennych
Bardziej szczegółowo2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)
Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza
Bardziej szczegółowoWYKŁAD FIZYKAIIIB 2000 Drgania tłumione
YKŁD FIZYKIIIB Drgania łumione (gasnące, zanikające). F siła łumienia; r F r b& b współczynnik łumienia [ Nm s] m & F m & && & k m b m F r k b& opis różnych zjawisk izycznych Niech Ce p p p p 4 ± Trzy
Bardziej szczegółowoWykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji
Fotonika Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji Plan: pojęcie sygnału w optyce układy liniowe filtry liniowe, transformata Fouriera,
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 21 kwietnia 2016 Wstęp Definicja Równanie różniczkowe + p (x) y = q (x) (1) nazywamy równaniem różniczkowym liniowym pierwszego rzędu. Jeśli q (x) 0, to
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne 2. Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 10.10.2017 1 / 33 Klasyczna definicja prawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoPlan prezentacji. Cechy charakterystyczne fraktali Zastosowanie fraktali Wymiar fraktalny D. Iteracyjny system funkcji (IFS)
Fraktale Plan prezentacji Wprowadzenie Cechy charakterystyczne fraktali Zastosowanie fraktali Wymiar fraktalny D Klasyczne fraktale Iteracyjny system funkcji (IFS) L-system Zbiory Julii i Mandelbrota Ruchy
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza Wykład 9 M. Przybycień (WFiIS AGH) Metody Lagrange a i Hamiltona... Wykład
Bardziej szczegółowoKatedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego. Ćwiczenie 2 Badanie funkcji korelacji w przebiegach elektrycznych.
Katedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego Ćwiczenie Badanie unkcji korelacji w przebiegach elektrycznych. Cel ćwiczenia: Celem ćwiczenia jest zbadanie unkcji korelacji w okresowych sygnałach
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład IV: 27 października 2014 Współczynnik korelacji Brak korelacji a niezależność Definicja współczynnika korelacji Współczynnikiem korelacji całkowalnych z kwadratem zmiennych losowych X i Y nazywamy
Bardziej szczegółowoObliczenia 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
Bardziej szczegółowo