RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH"

Transkrypt

1 Stansław KOWALIK e-mal: Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume nezerowe. Gracz, który ako perwszy wykonue ruch nazywany est leaderem, a gracz drug nazywany est followerem. W pracy rozważono różne przypadk. Gracze mogą dążyć do maksymalzac lub mnmalzac wygrane. Na podstawe macerzy gry określa sę tzw. punkt równowag Stackelberga, t. parę optymalnych strateg. Rozważono też przypadek, gdy role graczy są odwrotne t. gracz drug B est leaderem, a gracz perwszy A est followerem. 1. Wstęp Rozważana dotyczą ger dwuosobowych o sume nezerowe. Gracze wyberaą koleno swoe stratege. Gracz A, który ako perwszy wykonue ruch nazywany est leaderem, a gracz drug B nazywany est followerem. Przymuemy, że gracz A dysponue strategam 1,, m, a gracz B dysponue strategam 1,, n. Gracz A operue macerzą wypłat {a }, a gracz B macerzą wypłat {b } 1,, m; 1,, n). Graczom może zależeć na maksymalzac lub mnmalzac wypłaty. Zakładamy, że gracz A we czy gracz B chce maksymalzować lub mnmalzować swoą wypłatę. Wtedy możlwe est wyznaczene dla każde strateg nalepsze z punktu wdzena gracza B odpowedz. Rozważymy różne przypadk prowadzena take gry. Celem będze określene pary strateg, ) będące w równowadze Stackelberga nacze pary strateg będące rozwązanem równowag Stackelberga oraz wynku gry t. pary lczb będących wypłatam gry dla graczy. Rozważana będzemy lustrowal na przykładowych macerzach wypłat: A : B :

2 . Gracze A B maksymalzuą swoe wypłaty Gracz A określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza B odpowedź daącą nawększą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza B takch, że dla każdego 1,, n) est spełnone b k b R) {k : b b } 1) k Stratege Stackelberga o numerze dla leadera A wyznaczamy z równana mn a R ) max mn a R) SA) ) gdze SA) oznacza tzw. koszt Stackelberga. Wskaźnk R ) określa odpowedź strateg, ) followera B na strategę leadera A. Para est rozwązanem równowag Stackelberga. Para wypłat a ) est wynkem te gry t. wynkem równowag w sense Stackelberga. W rozważanym przykładze określamy naperw zbory R) według wzoru 1). R1) {k : b b } {}, R) {k : b b } {,}, R) 1k 1 {k : b b } {1,,}, R) {k : b b } {} k k k. ) Numer strateg optymalne gracza A wyznaczamy na podstawe równana ) max mn a R) max{a 1 maxmn a,mna R1), mn a 1 R) ),mna } max{,mn,),mn,,9),} max,,,) Następne określamy. R ) R1) {}. 1, mn a R) ), mn a R) ) 1 Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze est para strateg, a odpowadaącym wynkem est para wypłat w te grze, ) 1, ) a ) a ),8) Gracze A B mnmalzuą swoe wypłaty Gracz A określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza B odpowedź daącą namneszą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza B takch, że dla każdego 1,, n) est spełnone b k b

3 R) {k : b b } ) Stratege Stackelberga o numerze dla leadera A wyznaczamy z równana max a R ) gdze SA) oznacza tzw. koszt Stackelberga. Wskaźnk R ) określa odpowedź strateg, ) k mn maxa R) SA) followera B na strategę ) leadera A. Para est rozwązanem równowag Stackelberga. Para wypłat a ) est wynkem te gry t. wynkem równowag w sense Stackelberga. W rozważanym przykładze określamy naperw zbory R) według wzoru ). R1) {k : b b } {}, R) {k : b b } {}, R) 1k 1 {k : b b } {}, R) {k : b b } {} k k k. ) Numer strateg optymalne gracza A wyznaczamy na podstawe równana ) mn maxa R) mn{a 1 mnmax a R 1), max a 1 R) Następne określamy. R ) R) {}, R) R) {}., max a R) } mn{,,,}, max a R ) ),. Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze są pary strateg ), ) a ) a ),,, z wynkem ), ), ) z wynkem a ) a ),).. Gracz A maksymalzue swoą wypłatę a gracz B mnmalzue Gracz A określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza B odpowedź daącą namneszą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza B takch, że dla każdego 1,, n) est spełnone b k b. Zbory R)wyznaczane są według wzoru ). Stratege Stackelberga o numerze dla leadera A wyznaczamy z równana ). Wskaźnk wyznaczamy ak poprzedno. W rozważanym przykładze zbory R) są określone wzoram ). Numer strateg optymalne gracza A wyznaczamy na podstawe równana )

4 max mn a R) max{a 1 maxmn a R1), mn a 1 R) Następne określamy. R ) R1) {}, R) R) {}., mn a R) } max,,,), mn a R) ) 1,. Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze są pary strateg, ), ) a ) a ),, 1, ), z wynkem ) 1 1 a ) a ) z wynkem ),).. Gracz A mnmalzue swoą wypłatę a gracz B maksymalzue Gracz A określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza B odpowedź daącą nawększą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza B takch, że dla każdego 1,, n) est spełnone b k b. Zbory R)wyznaczane są według wzoru 1). Stratege Stackelberga o numerze dla leadera A wyznaczamy z równana ). Wskaźnk wyznaczamy ak poprzedno. W rozważanym przykładze zbory R) są określone wzoram ). Numer strateg optymalne gracza A wyznaczamy na podstawe równana ) mn max a R) mn{a 1 mnmax a,maxa R1) mn{,,9,},max a ),maxa 1 R). Następne określamy. R ) R) {}. 1,maxa R ) ),max a R) ) } mn{, max,), max,,9),} Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze est para strateg, ), ) a ) a ),9)., a odpowadaącym wynkem est para wypłat w te grze. Gracze A B maksymalzuą swoe wypłaty. Gracz B est leaderem, a A followerem W takm przypadku można zastosować wzory rozważana zawarte w punkce. Należy ednak uprzedno zamenć macerze wypłat graczy A B oraz e transponować. Nazwy graczy też należy zamenć. Można też póść nną drogą zostawaąc nazwy oraz macerze

5 bez zman a zmodyfkować wzory. W takm przypadku dale gracz A będze dysponował macerzą {a }, a gracz B macerzą {b }. Tak też zrobmy. Wzory 1), ), ) będą teraz mały postać R) a }. ) Stratege Stackelberga o numerze dla leadera B wyznaczamy z równana mn b R ) k max mn b R ) SB) gdze SB) oznacza tzw. koszt Stackelberga. Wskaźnk R ) określa odpowedź followera A na strategę strateg, ) 8) leadera B. Para est rozwązanem równowag Stackelberga. Para wypłat a ) est wynkem te gry t. wynkem równowag w sense Stackelberga. W rozważanym przykładze określamy naperw zbory R) według wzoru ). 1) a } {1,}, ) a } {,}, R k1 1 R) k a R) k a R k R) k a } {}, } {1, }, } {}. 9) Numer strateg optymalne gracza B wyznaczamy na podstawe równana 8) max mn b R ) max{mnb maxmn b, mn b 11 1 R1) ),mnb 1 R) ), mn b R ),mnb, mn b } max{mn,), mn,),, mn,),} max{,,,,} Następne określamy. R ) R) {}. R) 1 ), mn b R) ). Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze est para strateg, ), ) a ) a ) 9,. z wynkem ). Gracze A B mnmalzuą swoe wypłaty. Gracz B est leaderem, a A followerem Wzory ), ), ) przedstawaą sę teraz następuąco R) a }. 1) Stratege Stackelberga o numerze dla leadera B wyznaczamy z równana max b R ) k mn max b R ) SB) 11)

6 gdze SB) oznacza tzw. koszt Stackelberga. Wskaźnk R ) określa odpowedź followera A na strategę strateg, ) leadera B. Para est rozwązanem równowag Stackelberga. Para wypłat a ) est wynkem te gry t. wynkem równowag w sense Stackelberga. W rozważanym przykładze określamy naperw zbory R) według wzoru 1). 1) a } {}, ) a } {}, R k1 1 R) k a R) k a R k R) k a } {,}, } {}, } {1,}. 1) Numer strateg optymalne gracza B wyznaczamy na podstawe równana 11) mn max b R ) mn{b 1 mnmax b, max b R1),maxb 1 R) ),max b,maxb )} mn{,, max,),, max,9)} mn{,,,,9} Następne określamy. R ) R1) {}. R) 1, max b R),max b R) ) 1. Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze est para strateg, ), ) a ) a ),. 1 z wynkem ) Gracz A maksymalzue swoą wypłatę a gracz B mnmalzue. Gracz B est leaderem, a A followerem Gracz B określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza A odpowedź daącą nawększą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza A takch, że dla każdego 1,, m) est spełnone a k a. Zbory R)wyznaczane są według wzoru ). Stratege Stackelberga o numerze dla leadera B wyznaczamy z równana 11). Wskaźnk wyznaczamy ak poprzedno. W rozważanym przykładze zbory R) są określone wzoram 9). Numer strateg optymalne gracza B wyznaczamy na podstawe równana 11) mn max b R ) mn{maxb mnmax b, max b 11 1 R1) ),maxb 1 R) ),max b R),maxb, max b } mn{max,), max,),, max,),} mn{,,,,} Następne określamy. R ) R) {}. R) 1,max b R) ) ). 8

7 Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze est para strateg, ), ) a ) a ),. z wynkem ) 9. Gracz A mnmalzue swoą wypłatę a gracz B maksymalzue. Gracz B est leaderem, a A followerem Gracz B określa dla każde swoe strateg nalepszą z punktu wdzena gracza A odpowedź daącą namneszą wartość wypłaty. Takch strateg może być węce. Dla ustalone strateg oznaczamy przez R) zbór numerów k strateg gracza A takch, że dla każdego 1,, m) est spełnone a k a. Zbory R)wyznaczane są według wzoru 1). Stratege Stackelberga o numerze dla leadera B wyznaczamy z równana 8). Wskaźnk wyznaczamy ak poprzedno. W rozważanym przykładze zbory R) są określone wzoram 1). Numer strateg optymalne gracza B wyznaczamy na podstawe równana 8) max mn b R ) max{b 1 maxmn b, mn b,mnb R1) 1 R) ), mn b,mnb )} max{,, mn,),, mn,9)} max{,,,,} Następne określamy. R ) R) {}, R ) R) {} R ) R) {1,}, 1. R ) 1, mn b R), mn b R) ),,. ne może być z uwag na mnb 1, b )mn, 9)b 1 1. Mamy węc, że rozwązanem równowag Stackelberga w te grze są pary strateg, ), ) a ) a ),,, ),, ) 1, z wynkem ) a ) a a ) a11) ) z wynkem ),), ) z wynkem,). 1. Gracz A est leaderem maksymalzue swoą wypłatę. Gracz A ne zna kryterum optymalzac gracza B Może zastneć sytuaca, że gracz A, który perwszy podemue swoą decyzę ne we, czy gracz B chce maksymalzować czy mnmalzować swą wygraną w te grze. Gracz A mus ednak podąć akąś optymalną dla sebe strategę. Rozważa węc obydwe możlwośc gracza B. Określa stratege będące w równowadze Stackelberga w przypadku maksymalzac wygrane przez gracza B oraz w przypadku mnmalzac. Dla swoe strateg, która poawła sę w punkce równowag Stackelberga, w przypadku maksymalzac wy- 9

8 grane przez gracza B, określa dodatkowo strategę, która est nalepsza dla gracza B, gdyby gracz B zechcał mnmalzować swoe wgrane. Także dla swoe strateg, która poawła sę w punkce równowag Stackelberga, w przypadku mnmalzac wygrane przez gracza B, określa dodatkowo strategę, która est nalepsza dla gracza B, gdyby gracz B zechcał maksymalzować swoe wgrane. Te stratege na ogół daą różne wynk gry. Gracz A zna swoe wygrane w przypadku maksymalzac oraz mnmalzac wygrane przez gracza B. Poneważ ne we, ake kryterum optymalzac przyme gracz B, stosue zasady wyboru swoe strateg stosowane w grach z naturą. Zlustruemy to na wyże przedstawonych macerzach gry. W punkce otrzymalśmy, że rozwązanem est para strateg 1, ) z wynkem, 8). W punkce otrzymalśmy, że rozwązanem są stratege 1, ) z wynkem, ), ) z wynkem, ). Berzemy węc pod uwagę tylko stratege 1. Dla 1, gdy gracz B maksymalzue wygraną mamy 1, ) z wynkem, 8), a gdy gracz B mnmalzue wygraną mamy 1, ) z wynkem, ). Dla, gdy gracz B maksymalzue wygraną mamy, ) z wynkem, 9), a gdy gracz B mnmalzue wygraną mamy, ) z wynkem, ). Te wynk są zestawone w tabel 1. Tabela 1. Możlwe wynk w przypadku maksymalzac mnmalzac wygrane gracza B A max B max A max B mn stratege wypłaty stratege wypłaty 1 1, ), 8) 1, ), ), ), 9), ), ) W tabel symbolam A max B max zaznaczono sytuacę, gdy gracze A B dążą do maksymalzac wypłat, a symbolem B mn sytuacę, gdy gracz B dąży do mnmalzac swoe wypłaty. Gracza A nteresuą edyne ego wygrane, węc tabelę 1 przekształcamy do mnesze Tabela. Wygrane gracza A stratege A B max B mn 1 W tym przypadku stratega 1 domnue nad strategą gracz A pownen ą zastosować w przypadku neznaomośc kryterum optymalzacynego gracza B. 11. Gracz A est leaderem mnmalzue swoą wypłatę. Gracz A ne zna kryterum optymalzac gracza B Tak ak poprzedno w punkce 1, gracz A rozważa obydwe możlwośc gracza B. Określa stratege będące w równowadze Stackelberga w przypadku maksymalzac wygrane przez gracza B oraz w przypadku mnmalzac. Dla swoe strateg, która poawła sę w punkce równowag Stackelberga, w przypadku maksymalzac wygrane przez gra-

9 cza B, określa dodatkowo strategę, która est nalepsza dla gracza B, gdyby gracz B zechcał mnmalzować swoe wgrane. Także dla swoe strateg, która poawła sę w punkce równowag Stackelberga, w przypadku mnmalzac wygrane przez gracza B, określa dodatkowo strategę, która est nalepsza dla gracza B, gdyby gracz B zechcał maksymalzować swoe wgrane. Zlustruemy to na naszym przykładze. W punkce otrzymalśmy, że rozwązanem est para strateg, ) z wynkem, 9). W punkce otrzymalśmy, że rozwązanem są stratege, ) z wynkem, ), ) z wynkem, ). Berzemy węc pod uwagę stratege,. Dla, gdy gracz B maksymalzue wygraną mamy, ) z wynkem, ) oraz, ) z wynkem, ). Parę strateg, ) ne dopuszczamy do dalszych rozważań, a uwzględnamy tylko parę, ) dlatego, że wygrana dla gracza A ne est pewna. W rozważanach berze sę pod uwagę maxa, a )max, ) patrz punkt ). Gdy gracz B mnmalzue wygraną mamy, ) z wynkem, ). Dla, gdy gracz B maksymalzue wygraną mamy, 1 ) z wynkem, ),, ) z wynkem, ) oraz, ) z wynkem 9, ). Pary strateg, 1 ),, ) ne dopuszczamy do dalszych rozważań, a uwzględnamy tylko parę, ) dlatego, że wygrana lub dla gracza A ne est pewna. W rozważanach berze sę pod uwagę maxa 1, a, a )max,, 9)9 patrz punkt ). Gdy gracz B mnmalzue wygraną mamy, ) z wynkem, ). Dla, gdy gracz B maksymalzue wygraną mamy, ) z wynkem, 9). Gdy gracz B mnmalzue wygraną mamy, ) z wynkem, ). Te wynk są zestawone w tabel. Tabela. Możlwe wynk w przypadku maksymalzac mnmalzac wygrane gracza B A mn B max A mn B mn stratege wypłaty stratege wypłaty, ), ), ), ), ) 9, ), ), ), ), 9), ), ) Gracza A nteresuą edyne ego wygrane, węc tabelę przekształcamy do mnesze Tabela. Wygrane gracza A stratege A B max B mn 9 W tym przypadku stratega domnue nad strategą, poneważ gracz A dąży do mnmalzac swoe wygrane. Gracz A mus zdecydować sę na strategę lub. Wykorzystue metody stosowane w grach z naturą. Na podstawe zasady równych prawdopodobeństw oblczamy wartośc strateg ako średne arytmetyczne wygranych wartość + ) /, wartość + ) /. 1

10 mn wartość ),. To kryterum ne dało rozstrzygnęca, która stratega est lepsza. Stosuemy dodatkowe kryterum Walda przy mnmalzac wygrane). Oblczamy mneszą wartość z maksymalnych mn{max, ), max,)} mn,). To kryterum wskazało na strategę ako lepszą. 1. Wnosk W przypadku występowana klku punktów równowag w sense Stackelberga, leader ma taką samą wygraną dla różnych punktów równowag. Natomast follower ma różne wygrane. Gdyby celem leadera było osągnęce swoe wygrane, to może wybrać dowolną swoą strategę, która występue w punktach równowag. Jeżel natomast leader est nastawony antagonstyczne w stosunku do followera, to wybera taką swoą strategę spośród występuących w punktach równowag, która dae mneszą lub wększą) wygraną followera. 1. Lteratura [1] LASKOWSKI S.: Sekwencyna dwuosobowa gra konkurencyna o sume nezerowe. Telekomunkaca technk nformacyne -/. EQUILIBRIUM OF STACKELBRG IN SEQUENCIAL GAMES Abstract Work concerns non-cooperatwe sequencal two-person games about nonzero-sum. The player who as frst executes movement be called leader, and follower player second be called. Dfferent cases n work were consdered. The players can am to maxmzaton or the mnmzaton of payment. On bass of matrx of game defnes the pont of equlbrum Stackelberg,.e. of steam optmum strateges. It t case was consdered was also, when players' parts are opposte.e. player second B leader s and player frst And follower s.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7 Najlepsze odpowedz Rozgrzewka A B C X 1,4 2,12 0,9 Y 3,0 1,2 0,1 Z 1,12 1,0 5,3 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 C 1,-2-2,1 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 Gracz drug gra L C 1,-2-2,1 Rozgrzewka

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x

Bardziej szczegółowo

1.1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja

1.1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja A. Kaspersk, M. Kule BO- Analza decyz, drzewa decyzyne, elementy teor ger1 ANALIZA DECYZJI(AD) 1.1 Analza decyz- tablca decyzyna, klasyfkaca problemów W celu formalzac klasyfkac problemów decyzynych wprowadzmy

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Mixed-UCT: Zastosowanie metod symulacyjnych do poszukiwania równowagi Stackelberga w grach wielokrokowych

Mixed-UCT: Zastosowanie metod symulacyjnych do poszukiwania równowagi Stackelberga w grach wielokrokowych Mixed-UCT: Zastosowanie metod symulacyjnych do poszukiwania równowagi Stackelberga w grach wielokrokowych Jan Karwowski Zakład Sztucznej Inteligencji i Metod Obliczeniowych Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych

Bardziej szczegółowo

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj

Bardziej szczegółowo

Instytut Łączności. Praca statutowa nr

Instytut Łączności. Praca statutowa nr Instytut Łącznośc Praca statutowa nr 11.30.004.5 Opracowane narzędz analtycznych do wspomagana decyzj dotyczących wysokośc opłat taryfkacyjnych stawek rozlczenowych na konkurencyjnym rynku telekomunkacyjnym

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń. Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja problemów

1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja problemów A. Kaspersk, M. Kule BO- Analza decyz, drzewa decyzyne, elementy teor ger1 1 Analza decyz- tablca decyzyna, klasyfkaca problemów W celu formalzac klasyfkac problemów decyzynych wprowadzmy tzw tablcę decyzyną.

Bardziej szczegółowo

Algorytmy szukania równowag w grach dwumacierzowych

Algorytmy szukania równowag w grach dwumacierzowych Rozdzał 2 Algorytmy szukana równowag w grach dwumacerzowych 2. Algorytm Lemke-Howsona Dzseszy wykład pośwęcony będze temu, ak szukać równowag w grach dwumacerzowych. Poneważ temu były uż w wększośc pośwęcone

Bardziej szczegółowo

O metodzie wyboru strategii w konkurencyjnej grze podwójnej ze znanym celem konkurenta przypadki AH B i ABH

O metodzie wyboru strategii w konkurencyjnej grze podwójnej ze znanym celem konkurenta przypadki AH B i ABH Sylwester Laskowsk grze podwójnej ze znanym celem konkurenta przypadk AH B ABH Sylwester Laskowsk Zaprezentowano metodę wyboru strateg w dwuosobowej, sekwencyjnej grze rynkowej, w której gracze są zmuszen

Bardziej szczegółowo

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q

Bardziej szczegółowo

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,

Bardziej szczegółowo

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Proko roko@sgh.waw.l Statyka dynamka olgoolstyczne struktury rynku. Modele krótkookresowe konkurenc cenowe w olgoolu.. Model ogranczonych mocy rodukcynych ako wyaśnene

Bardziej szczegółowo

n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach

n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach Problem decyzyny cel różne sposoby dzałana (decyze) warunk ogranczaące (determnuą zbór decyz dopuszczalnych) kryterum wyboru: umożlwa porównane efektywnośc różnych decyz dopuszczalnych z punktu wdzena

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Sortowanie szybkie Quick Sort

Sortowanie szybkie Quick Sort Sortowane szybke Quck Sort Algorytm sortowana szybkego opera sę na strateg "dzel zwycęża" (ang. dvde and conquer), którą możemy krótko scharakteryzować w trzech punktach: 1. DZIEL - problem główny zostae

Bardziej szczegółowo

Podstawowym założeniem teorii gier jest racjonalne działanie wszystkich podmiotów decyzyjnych (graczy).

Podstawowym założeniem teorii gier jest racjonalne działanie wszystkich podmiotów decyzyjnych (graczy). Fdr Gra to dowolna sytuacja konflktowa, gracz natomast to dowolny jej uczestnk każda strona wybera pewną strategę postępowana, po czym zależne od strateg własnej oraz nnych uczestnków każdy gracz otrzymuje

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU

Bardziej szczegółowo

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER Macej Wolny ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER Wprowadzene Zagadnena welokryteralne dotyczą sytuacj, w których rozpatruje sę elementy zboru dopuszczalnych

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody UCT i drzewa strategii behawioralnej do aproksymacji stanu równowagowego Stackelberga w grach wielokrokowych

Zastosowanie metody UCT i drzewa strategii behawioralnej do aproksymacji stanu równowagowego Stackelberga w grach wielokrokowych Zastosowanie metody UCT i drzewa strategii behawioralnej do aproksymacji stanu równowagowego Stackelberga w grach wielokrokowych Jan Karwowski Zakład Sztucznej Inteligencji i Metod Obliczeniowych Wydział

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K) STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca

Bardziej szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Podstawy teorii falek (Wavelets) Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc

Bardziej szczegółowo

QUASI- KLASYCZNA ANALIZA DECYZJI ZŁOŻONYCH

QUASI- KLASYCZNA ANALIZA DECYZJI ZŁOŻONYCH QUASI- KLASYCZNA ANALIZA DECYZJI ZŁOŻONYCH Mace WOLNY Wydzał Organzac Zarządzana Poltechnka Śląska ul. Roosevelta 26-28,41-800 Zabrze mal: mwolny@polsl.glwce.pl Streszczene. Artykuł prezentue koncepcę

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE ODKSZTAŁCEŃ, PRZEMIESZCZEŃ I NAPRĘŻEŃ W ŁAWACH FUNDAMENTOWYCH NA PODŁOŻU GRUNTOWYM O KSZTAŁCIE WYPUKŁYM

WYZNACZENIE ODKSZTAŁCEŃ, PRZEMIESZCZEŃ I NAPRĘŻEŃ W ŁAWACH FUNDAMENTOWYCH NA PODŁOŻU GRUNTOWYM O KSZTAŁCIE WYPUKŁYM Budownctwo 7 Mkhal Hrtsuk, Rszard Hulbo WYZNACZNI ODKSZTAŁCŃ, PRZMISZCZŃ I NAPRĘŻŃ W ŁAWACH FNDAMNTOWYCH NA PODŁOŻ GRNTOWYM O KSZTAŁCI WYPKŁYM Wprowadzene Prz rozwązanu zagadnena przmuem, że brła fundamentowa

Bardziej szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.

Bardziej szczegółowo

Rozdział III Dynamiczna ocena projektów inwestycyjnych 1. Ocena projektu inwestycyjnego

Rozdział III Dynamiczna ocena projektów inwestycyjnych 1. Ocena projektu inwestycyjnego Rozdzał III Dynamczna ocena proektów nwestycynych. Ocena proektu nwestycynego,t Stopa nomnalna y 9 Przykład y w w K w 2 b w, 2 K w w,, w 2, Kb- stopa kosztu użyca kredytu bankowego ( z wyłączenem prowz

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

Bardziej szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania Grupowane Wprowadzene Metody herarchczne Modele meszane (mxture models) Metoda Expectaton-maxmzaton (EM) Metody namneszych kwadratów Krytera akośc grupowana Algorytm k-średnch Zastosowana Statstcal Pattern

Bardziej szczegółowo

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej 13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej Najpierw, rozważamy model monopolu. Zakładamy że monopol wybiera ile ma produkować w danym okresie. Jednostkowy koszt produkcji wynosi k. Cena wynikająca

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

Małe drgania wokół położenia równowagi.

Małe drgania wokół położenia równowagi. ałe rgana woół położena równowag. ałe rgana Anazuemy ułay a tórych potencał Vqq,q,..,q posaa mnmum a oreśonych wartośc współrzęnych uogónonych q,, -czba stopn swoboy. ożemy ta przesaować te współrzęne

Bardziej szczegółowo

Fizyka cząstek elementarnych

Fizyka cząstek elementarnych Wykład V zospn symetra zospnowa zachowane zospnu ukleony Proton est bardzo podobny do neutronu - obe cząstk maą spn lczbę baronową 98 B a ch masy wynoszące MeV m p nosą m n 996 MeV są nemal dentyczne.

Bardziej szczegółowo

1. Wstęp. 2. Macierz admitancyjna.

1. Wstęp. 2. Macierz admitancyjna. 1. Wstęp. Znaomość stanu pracy SEE est podstawowym zagadnenem w sterowanu pracą systemu na wszystkch etapach: proektowana, rozwou, planowana stanów pracy oraz w czase beżące eksploatac. Kontrola rozpływów

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne.

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne. TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne. Przypomnienie Gra o sumie zerowej Kryterium dominacji Kryterium wartości oczekiwanej Diagram przesunięć Równowaga Can a Round

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA X. Zasada największej wiarygodności

ZAJĘCIA X. Zasada największej wiarygodności ZAJĘCIA X Zasada najwększej warygodnośc Funkcja warygodnośc Estymacja wg zasady maksymalzacj warygodnośc Rodzna estymatorów ML Przypadk szczególne WPROWADZEIE Komputerowa dentyfkacja obektów Przyjęce na

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych WYKŁAD 4 dla zanteresowanych -Macerz gęstośc: stany czyste meszane (przykłady) -równane ruchu dla macerzy gęstośc -granca klasyczna rozkładów kwantowych Macerz gęstośc (przypomnene z poprzednch wykładów)

Bardziej szczegółowo

1 Metody optymalizacji wielokryterialnej... 1 1.1 Ogólna charakterystyka problemu... 1 1.2 Tradycyjne metody optymalizacji wielokryterialnej...

1 Metody optymalizacji wielokryterialnej... 1 1.1 Ogólna charakterystyka problemu... 1 1.2 Tradycyjne metody optymalizacji wielokryterialnej... 1 Metody optymalzacj welokryteralnej.... 1 1.1 Ogólna charakterystyka problemu.... 1 1.2 Tradycyjne metody optymalzacj welokryteralnej.... 3 1.2.1 Metoda ważonych kryterów.... 3 1.2.2 Metoda optymalzacj

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji 14 wiosna

Regulamin promocji 14 wiosna promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej: dr Bartłomej Rokck Ćwczena z Makroekonom I Model ISLM Podstawowe założena modelu: penądz odgrywa ważną rolę przy determnowanu pozomu dochodu zatrudnena nwestycje ne mają charakteru autonomcznego, a ch

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00 Współczynnk przenkana cepła U v. 4.00 1 WYMAGANIA Maksymalne wartośc współczynnków przenkana cepła U dla ścan, stropów, stropodachów, oken drzw balkonowych podano w załącznku do Rozporządzena Mnstra Infrastruktury

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

Metody analizy obwodów

Metody analizy obwodów Metody analzy obwodów Metoda praw Krchhoffa, która jest podstawą dla pozostałych metod Metoda transfguracj, oparte na przekształcenach analzowanego obwodu na obwód równoważny Metoda superpozycj Metoda

Bardziej szczegółowo

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol 2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol Oligopol Monopol jedna firma na rynku. Duopol dwie firmy na rynku. Oligopol kilka firm na rynku. W szczególności decyzje każdej firmy co do ceny lub ilości produktu

Bardziej szczegółowo

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Pomiarów i Automatyki w Inżynierii Chemicznej Regulacja Ciągła

Laboratorium Pomiarów i Automatyki w Inżynierii Chemicznej Regulacja Ciągła Zakład Wydzałowy Inżyner Bomedycznej Pomarowej Laboratorum Pomarów Automatyk w Inżyner Chemcznej Regulacja Cągła Wrocław 2005 . Mary jakośc regulacj automatycznej. Regulacja automatyczna polega na oddzaływanu

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Diagonalizacja macierzy kwadratowej Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an

Bardziej szczegółowo

Nieparametryczne Testy Istotności

Nieparametryczne Testy Istotności Neparametryczne Testy Istotnośc Wzory Neparametryczne testy stotnośc schemat postępowana punkt po punkce Formułujemy hpotezę główną odnoszącą sę do: zgodnośc populacj generalnej z jakmś rozkładem, lub:

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Support vector machines (maszyny wektorów wspierających, maszyny wektorów nośnych) SVM służy do: Zalety metody SVM

Wprowadzenie. Support vector machines (maszyny wektorów wspierających, maszyny wektorów nośnych) SVM służy do: Zalety metody SVM SVM Wprowadzene Support vector machnes (maszyny wektorów wsperających, maszyny wektorów nośnych) SVM służy do: w wersj podstawowej klasyfkacj bnarnej w wersj z rozszerzenam regresj wyboru najważnejszych

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Klasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5

Bardziej szczegółowo

Triopol jako gra konkurencyjna i kooperacyjna

Triopol jako gra konkurencyjna i kooperacyjna Unwersytet Warszawsk Wydzał Nauk Ekonomcznych Joanna Dys Nr albumu: 996 Tropol jako gra konkurencyjna kooperacyjna Praca lcencjacka na kerunku: Ekonoma Praca wykonana pod kerunkem dra Maceja Sobolewskego

Bardziej szczegółowo

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r. Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO

OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 81 Electrcal Engneerng 015 Mkołaj KSIĄŻKIEWICZ* OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU

Bardziej szczegółowo

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli) Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE DYSYPACJI KINETYCZNEJ ENERGII TURBULENCJI PRZY UŻYCIU PRAWA -5/3. E c = E k + E p + E w

WYZNACZENIE DYSYPACJI KINETYCZNEJ ENERGII TURBULENCJI PRZY UŻYCIU PRAWA -5/3. E c = E k + E p + E w Metrologa... - "W y z n ac z an e d y s y p ac z p raw a -5 / " WYZNACZENIE DYSYPACJI KINETYCZNEJ ENERGII TRBLENCJI PRZY ŻYCI PRAWA -5/. WPROWADZENIE Energa przepływaącego płyn E c dem E p dem E c E k

Bardziej szczegółowo

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi fzka statstczna stan makroskopow układ - skończon obszar przestrzenn (w szczególnośc zolowan) termodnamka fenomenologczna p, VT V, teora knetczno-molekularna termodnamka statstczna n(v) stan makroskopow

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Budownictwo, II rok sem IV METODY OBLICZENIOWE. dr inŝ. Piotr Srokosz IP Temat 8

Budownictwo, II rok sem IV METODY OBLICZENIOWE. dr inŝ. Piotr Srokosz IP Temat 8 Bdownctwo, II rok sem IV MEODY OBLICZEIOWE dr nŝ. Potr Srokosz IP- emat 8 emat 8 Równana róŝnczkowe cząstkowe Metoda Elementów Skończonch (MES) Zagadnene brzegowe Sformłowane zagadnena fzcznego Równana

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo