1082 PAK vol. 58, nr 12/2012. Określanie geometrii tras szynowych z wykorzystaniem aproksymacyjnych funkcji sklejanych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "1082 PAK vol. 58, nr 12/2012. Określanie geometrii tras szynowych z wykorzystaniem aproksymacyjnych funkcji sklejanych"

Transkrypt

1 1082 PAK vol. 58, r 12/2012 Grzegorz LENDA, Mchał STRACH AGH AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA, WYDZIAŁ GEODEZJI GÓRNICZEJ I INŻYNIERII ŚRODOWISKA Al. Mckewcza 30, Kraków Określae geomer ras szyowych z wykorzysaem aproksymacyjych fukcj sklejaych Dr ż. Grzegorz LENDA O 2005 roku auk w Kaerze Geoezj Iżyeryjej Buowcwa, wyzału Geoezj Górczej Iżyer Śroowska Akaem Górczo-Huczej m. S. Saszca w Krakowe. Specjalsa w zakrese geoezj żyeryjo przemysłowej z wyszczególeem umeryczych aalz kszału obeków elowych. e-mal: grzea@agh.eu.pl Dr ż. Mchał STRACH Ukończył sua a Wyzale Geoezj Górczej Iżyer Śroowska AGH w Krakowe w 1998 roku. Pracę okorską w specjalośc geoezja żyeryjo przemysłowa obroł w 2003 roku. Jes aukem w Kaerze Geoezj Iżyeryjej Buowcwa. Zaeresowaa baawcze obejmują geoezję żyeryjo przemysłową ze szczególym uwzglęeem geoezyjo agosyczych pomarów róg szyowych oraz projekowaa ras komukacyjych. e-mal: srach@agh.eu.pl Sreszczee Opracowae skupa sę a meoach rozpozawaa geomer ocków rasy kolejowej, przeprowazaego a porzeby regulacj orów. Wymeoo meoy klasycze z opsem ch ograczeń, zapropoowao róweż owy algorym, bazujący a skalowalym wykrese krzywz, worzoym w oparcu o aproksymacyje fukcje sklejae opsujące oś oru. Aalzoway owy yp wykresu róż sę o sosowaego powszeche wykresu krzywz ym, że pozwala a zreukowae wrażlwośc a błęy pomarowe eformacje geomer oru. Uława akże klasyfkowae poszczególych ocków krzywolowych worzących reguloway or. Słowa kluczowe: regulacja orów kolejowych, wykres krzywz, fukcje sklejae. Deermg he geomery of ral roues usg he approxmag sple fucos Absrac The suy focuses o mehos of recogo of he geomery of he ralway secos, carre ou for he ajusme of ralway racks. I s propose a ew algorhm, base o scalable curvaure graph, creae base o he approxmag sple fucos escrbg he axs of he rack. The arcle preses he classcal meho of efyg he geomery, usg agle graphs, ca graphs, curvaure graphs, a he arrows of he arc graph (Fg. 1, 2, 3), scussg her characersc feaures. Emphass was pu o he curvaure graph, whch allows accurae reags. However hs graph s sesve o measurg errors a eformaos of rack geomery, makg ffcul o perform reags. I ao, alhough greaer comparso wh oher mehos of precso, wh hs help ffereae segmes of he small ffereces curvaure (segmeal arcs) ca rase oubs. To reuce hese lmaos propose ew way of creag a scalable curvaure graph (chaper 3), whch s eerme o rack escrbe by he approxmag sple fucos wh a gve ampg rao soro. I orer o prese he possbly of he meho, cosruce wh he help of curvaure graphs for wo epee secos of he rack, comparg hem o he classcal curvaure graphs (chaper 4). Towars hem, he ew meho allows o reuce he sesvy of he measureme errors a eformaos of rack geomery (Fgures 8 a 9), faclag he reags. I also creases he precso of he emarcao of segmes of he small ffereces curvaure (Fgures 10 a 11). Keywors: ral rack ajusme, curvaure graph, sple fucos. 1. Wsęp W osach laach frmy zarzązające secą l kolejowych realzują szereg prac zwązaych z rewalzacją, moerzacją przebuową róg szyowych. Neołączym elemeem procesu wesycyjego jes projek regulacj os orów. Jego sporzązee poprzeza m.. geoezyjy pomar wearyzacyjy sejącej geomer orów. Merzoe welkośc są uzależoe o sosowaej echolog pomarów, wymogów okłaoścowych meo sporzązea projeku regulacj. Dawej powszechą meoą wearyzacj ocków krzywolowych oru był pomar srzałek w łuku a ockach krzywych przejścowych oru. Ze wzglęu a brak elekroczych urzązeń wspomagających oblczea, projeky regulacj orów wykoywao ręcze meoam grafczym. Obece geoec yspoują precyzyjym achymeram elekroczym, oborkam saelarym GNSS czy azemym skaeram laserowym. Pomar wearyzacyjy z wykorzysaem ych urzązeń zwązay jes z pozyskaem współrzęych przesrzeych XYH określoych puków oru kolejowego. Wykoae projeku regulacj os oru wspomagae jes specjalsyczym programam kompuerowym. Efekem sporzązoego projeku, oprócz wyzaczoych korek o położea sejącego oru, mogą być plk wsaowe o pobjarek orowych czy eż wzualzacja przesrzea zaprojekowaej rasy. Regulację oru kolejowego moża pozelć a klka eapów. W jeym z ch ależy przyporząkować (rozpozać) pomerzoe puky o poszczególych ocków rasy (prose, krzywe przejścowe, łuk kołowe). W kolejym ależy uworzyć projek owej rasy, przy wykorzysau formacj zebraych a posawe wcześejszego przyporząkowaa. Jakość wyków uzyskaych a eape rozpozawaa elemeów geomeryczych oru ecyuje o akłaze pracy zwązaym z realzacją kolejych eapów. Tworzee owego projeku obywa sę bowem w oparcu o położee ocków prosolowych, prome ługośc łuków kołowych oraz ługośc krzywych przejścowych. Paramery e są aomas wyzaczae przy użycu grup puków zakwalfkowaych o opoweego ocka. 2. Isejące meoy rozpozawaa geomer oru kolejowego Obece seje klka meo przyporząkowaa puków o ocków rasy o różej geomer, pozwalających a woskowae w oparcu o wykresy: kąów, krzywz, srzałek przechyłek. Wykres kąów [Pokowsk 1954, Lea 2001] skosruoway zosaje w oparcu o różce męzy kerukem worzoym przez perwszą parę puków a orze, zajującą sę a ocku prosolowym, a kerukam wyzaczoym przez koleje pary puków. W e sposób orzymuje sę obraz przesawoy a rysuku 1. Puky zajujące sę a ockach prosolowych owzorowują sę jako prose pozome, puky leżące a łuku kołowym zosają zobrazowae w posac prosej achyloej, aomas puky położoe a krzywych przejścowych zosają owzorowae w posac parabol rugego sopa. Zasaczą waą ak uworzoego wykresu są eosre grace pomęzy poszczególym ockam, co w zaczym sopu urua opowee przyporząkowae puków. Zaley wykresu kąów ujawają sę aomas poczas operowaa a zborach puków pochozących ze zacze rozregulowaego oru lub eż przy mejszej okłaośc prowazoych pomarów. W akch syuacjach wy-

2 PAK vol. 58, r 12/ kres kąów e ulega soym eformacjom, kóre mogłyby oakowo uruć rozpozawae poszczególych ocków rasy. Rys. 1. Fg. 1. Wykres kąów: aką, oległość męzy pukam (klomeraż oru), sprosa, lkrzywa przejścowa, cłuk kołowy Agle graph: a agle, sace bewee pos, s srgh le, l ermeae curve, c- crcle arc Koleją meoą pozwalającą a rozpozawae geomer oru oceę zekszałceń geomer łuków jes wykres srzałek [Dobrowolsk 2002, Kęra 2006]. Srzałk w zależośc o sosowaej echolog pomaru są wyzaczae w róży sposób. Ich welkośc mogą być merzoe bezpośreo w eree w określoych pukach a ockach krzywolowych lub eż oblczae ze współrzęych puków pomerzoych a orze. Iseją akże zauomayzowae pomary srzałek realzowae przy pomocy kolejowych urzązeń agosyczych. Na wykrese srzałek moża rozpozać ock o różej krzywźe. Srzałk a ockach prosych oru mają warośc zerowe (ocek s), zaś a krzywych przejścowych regulare wzrasają (ocek l). Welkośc srzałek a łuku są sałe, róże o zera a ch rozkła oscyluje wzłuż ocka c (rysuek 2). Rys. 2. Fg. 2. Wykres srzałek łuku: psrzałka, oległość męzy pukam (klomeraż oru), s prosa, l-krzywa przejścowa, c-łuk kołowy The graph of he arc hegh Przyporząkowaa moża akże okoać w oparcu o wykres przechyłek merzoych pomęzy szyam oru [Lea 2001, Kęra Z. 2006, Bałuch H., Bałuch M. 2010]. Na ockach oru położoych w łukach, góra powerzcha główk szyy oku zewęrzego powa być wzesoa wzglęem górej powerzch główk szyy oku wewęrzego o welkość zwaą przechyłką oru. Przechyłk a ockach prosolowych mają warość zerową, zwększając sę a krzywych przejścowych, aby osągąć sałą, maksymalą warość a łukach kołowych. Orzymay w efekce obraz jes aalogczy o zaprezeowaego powyżej wykresu srzałek (rysuek 2). Posaa o wyraźe grace pomęzy ockam o różej geomer, co uława opowee przyporząkowae puków. Wyk przyporząkowaa puków zależą oakowo o rozregulowaa oru w płaszczyźe poowej. Sporzązae ego wykresu wymaga prowazea oakowych obserwacj za pomocą lbell elekroczej, umeszczoej poprzecze o os oru. Tego ypu pomary są regulare prowazoe przez kolejowe służby agosycze z wykorzysaem urzązeń agosyczych. Wykres przechyłek ależy rakować jeye jako uzupełee ych meo rozpozawaa geomer oru gyż e zawsze lusruje o zmaę krzywzy oru. Ma o zwązek z projekowaem krzywolowych ocków oru, w jakch e sosuje sę przechyłek. Zgoe z przepsam zawarym w Dz. U. r 151, poz. 987, przechyłk e sosuje sę: 1. w łukach położoych w orach sacyjych boczych, 2. w łukach orów zwroych rozjazów leżących w orach prosych, 3. w łukach położoych w orach, a kórych prowazoy jes ruch z prękoścą rówą lub mejszą o 30 km/h, Wykres krzywz [Lea 2001, Srach 2006, Jamka M., Lsowsk S., Srach M. 2009] saow ajczęścej wykorzysywae arzęze służące przyporząkowau puków o ocków oru o różej geomer. Posaa o formę aalogczą o wykresu przechyłek (rysuek 2): krzywza a ocakach prosolowych ma warość zerową, a ockach krzywych przejścowych arasa, aby osągąć maksymaly pułap la łuku kołowego o zaaym promeu. Zasacze zaczee la okłaośc wykoaych za jego pomocą oczyów, ma rozaj krzywej przyblżającej, kórej krzywza w zaaym pukce zosaje zobrazowaa a wykrese. Dobre wyk przyos wykorzysae okręgów, worzoych w oparcu o koleje rójk puków a orze, kórych krzywzę prezeuje sę a wykrese. Skosruoway w e sposób wykres e pozwala jeszcze a precyzyjy oczy, poeważ pojeycza warość krzywzy wyzaczaa jes w oparcu o rzy puky worzące okrąg, ależy węc okoać opoweego przyporząkowaa. Skojarzee krzywzy ze śrokowym pukem rójk powouje błęe, z okłaoścą o jeego puku, zakwalfkowae puków o poszczególych ocków. Skojarzee krzywzy z perwszym pukem rójk pozwala a okłae oczyae począków ocków o sałej krzywźe (prosych łuków kołowych), przy rówoczesym błęym oczyce, z okłaoścą o wóch puków, końców ych ocków. Skojarzee krzywzy z osam pukem rójk owraca ą zależość. Nałożee a sebe wóch wykresów sporzązoych przy skojarzeu krzywzy z perwszym osam pukem rójk, pozwala a okoae prawłowych oczyów. Do łuku kołowego ależeć bęą wszyske puky z obywu wykresów, zajujące sę a maksymalym pozome (rysuek 3). Aalogcze, o poszczególych prosych przyporząkowae zosaą wszyske puky a pozome zerowym. Krzywe przejścowe worzą puky leżące pomęzy rozpozaym już końcam prosych łuków. Pamęając o powyższych zależoścach, moża skosruować wykres krzywz jeokroe, okoując opoweego poszerzea ocków o sałej krzywźe. Wykres krzywz ma cechy owroe o wykresu kąów: użą czułość, pozwalającą a okoae okłaego przyporząkowaa puków, przy małej oporośc a rozregulowae oru błęy pomarowe, kórym owarzyszą eformacje wykresu, uruające okoae oczyów. Nepożąae eformacje wykresu krzywz są sle zwązae z oległoścą męzy pukam, m oległośc mejsze ym eformacje osągają wększe warośc, co wyjaśa rysuek 4. Przy łączym wpływe rozregulowaa oru błęów pomarowych, usaloym a pozome b, pozycja puków leżących a ocku prosolowym może zosać wyzaczoa jak w lewej częśc rysuku 4, ając w efekce krzywzę okręgu o pewej warośc, różej o zera. Przy aalogczym pozome rozregulowaa oru błęów pomarowych b, ale mejszych oległoścach pomęzy pukam, uworzoy okrąg (prawa część rysuku 4) bęze posaał zacze mejszy promeń a zaem wększą krzywzę. Zjawsko o, wpływa ekorzyse a okłaość oczyów, a wększa lczba aych pomarowych, prowaz o pogorszea jakośc wykresu. W efekce, la gęsych zborów pomarowych, wykres krzywz korzyse jes worzyć w oparcu o rozrzezoe puky. Rys. 3. Fg. 3. Wykres krzywz orzymay ze złożea wóch wykresów cząskowych kkrzywza, oległość męzy pukam (klomeraż oru), sprosa, l-krzywa przejścowa, cłuk kołowy Curvaure graph compose of wo paral graphs

3 1084 PAK vol. 58, r 12/2012 r 1 2 p S( ) '' 2 (1 r) S ( ) (2) σp 1 Rys. 4. Fg. 4. Wpływ oległośc pomęzy pukam oraz łączego wpływu błęu pomarowego rozregulowaa oru b a wyzaczay promeń krzywzy Curvaure graph ( sace bewee po, b curvaure raus) Główym problemem zwązaym z worzeem wykresu krzywz jes zaem jego wrażlwość a błęy pomarowe rozregulowae oru. Doakowo, mmo ż wykres krzywz charakeryzuje sę użą czułoścą wyraźym gracam pomęzy poszczególym ockam, ruo za jego pomocą wyorębć łuk koszowe, złożoe z klku asępujących po sobe łuków kołowych o zblżoych promeach. 3. Rozpozawae geomer oru kolejowego w oparcu o wykres krzywz worzoy a posawe aproksymacyjych fukcj sklejaych opsujących oś oru Zreukowae opsaych wyżej problemów możlwe jes zęk zasosowau opoweo moyfkowaych fukcj sklejaych. Iea polega a zasąpeu pukowych obserwacj oru za pomocą splaju [Ahlberg, Nlso, Walsh 1967; De Boor 1978], a asępe wyzaczeu krzywzy ej fukcj we wszyskch obserwowaych pukach. Dzęk emu zka problem ejeozaczośc wykresu krzywz pojawający sę poczas geerowaa go w oparcu o rójk puków worzących okrąg. Krzywza może być wyzaczoa w owolym pukce, e ma węc porzeby wykoywaa oakowych zabegów przyporząkowujących. Jakość uzyskaego wykresu, zależy przee wszyskm o zasosowaa właścwej parameryzacj splaju, pozwalającej a opowee wyokrąglee łuków moelowaego oru. Wększość prakycze sosowaych rozajów parameryzacj [Far 2002; Haro, Rehma, A, Saba, Lm 2012] ąży o spłaszczaa łuków, co zabezpecza prze epożąaym zafalowaam zapęleam splaju. W przypaku oru kolejowego, o łagoych zmaach krzywzy, e seje ryzyko zafalowań zapęleń, e ma zaem porzeby korzysaa z ego rozaju parameryzacj. Co węcej, spłaszczając łuk, bęą oe powoowały upoślezee wykresu krzywz, a w kosekwecj uruą wykoae okłaych oczyów. Do uworzea splaju skorzysao zaem z parameryzacj wyokrąglającej łuk, operującej a oległoścach pomęzy merzoym pukam [Far 2002]. Zormalzoway cąg węzłów splaju, usaloy w oparcu o parameryzację, bęze mał posać : 0 0 la [0,1] (1) j j j Uworzoa w e sposób erpolacyja fukcja sklejaa, pozwala a orzymae wykresu krzywz woczego a rysuku 5a. Porówując go z wykam uzyskaym za pomocą klasycze worzoych wykresów krzywz (rysuek 5b 5c), wać wyraźe, że orzymae wyk e są saysfakcjoujące. Wykres jes barzej chaoyczy ruej okoać z jego pomocą prawłowych oczyów. Fukcje sklajae moża jeak zapsać w posac aproksymacyjej [Dercx 1995], wygłazającej szkolwy wpływ błęów pomarowych. Aproksymująca fukcja sklejaa wyzaczaa jes poczas mmalzacj fukcjoału: gze: p - puk (x, y,z), S ( ) - fukcja sklejaa, σ p - błą wyzaczea położea puku, r - współczyk aproksymacj, - zmea ezależa fukcj w posac parameryczej. Perwszy skłak wyrażea (2) opowaa za aproksymację śreokwaraową, aomas rug zwązay jes z welkoścą krzywzy całkowej fukcj S. Fukcja aproksymująca jes zaem kompromsem pomęzy woma sprzeczym posulaam: ajlepszym opasowaem o puków oraz ajlepszym wygłazeem. Za wygłazae opowaają wa paramery, globaly r [0,1], oraz lokaly σ, określający welkość błęu pomarowego poszczególych obserwacj. Paramer lokaly moża zefować a sałym pozome la wszyskch obserwacj, orzymując w kosekwecj wa paramery globale. Usalając jee z ch a określoym pozome, poprzez obór rugego, moża osągąć pożąay kszał fukcj. Warość parameru σ e mus być zwązaa w żae sposób z rzeczywsą waroścą błęów pomarowych, poeważ przy owolym zaaym σ, moża zaleźć ake r, la kórego osąge sę powarzalą posać splaju, a węc wykresu krzywz. Warość σ usaloo węc ogóre a pozome 0,001, ośwaczale oberając o ego ake r, la kórego czyelość wykresu krzywz saje sę ajlepsza. W oparcu o baaa esowe prowazoe a różoroym maerale pomarowym, usaloo użyeczy zakres wahań parameru r w gracach [0,50; 0,99]. Dla oru o wększym rozregulowau oraz pomarów o mejszej okłaośc, korzyse jes przyjąć mejsze warośc, wększe aomas w syuacj owroej. Pogląowe porówae wygłazaa wykresów krzywz, uzyskaych la różych warośc parameru r, przesawoo a rysuku 6, kóry waro porówać rysukem 5. Rys. 5. Fg. 5. Wykresy krzywz: a) kosruoway w oparcu o or aproksymoway za pomocą erpolacyjych fukcj sklejaych, b) klasyczy cągły, worzoy jeokroe (program Beley Ral Track), c) klasyczy pukowy, worzoy ze złożea wóch wykresów cząskowych (oprogramowae włase) Curvaure graphs, a) approxmae by sples, b) classcal couous, oe - me forme, c) classcal pucual, compose of wo curves Rys. 6. Wykresy krzywz uworzoe la różych warośc parameru r: a) r=0,99, b) r=0,95 Fg. 6. Curvaure graphs for ffere r parameer, a) r=0,99, b) r=0,95 W celu lepszego wyekspoowaa charakerysyczych mejsc aalzowaych ocków, zapropoowao oakowy zabeg, polegający a poęgowau wyzaczoych warośc krzywzy. Umożlwa o w szczególośc lepsze rozpozawae grac łuków koszowych. Wykłak poęg mejsze o 1, pozwalają a powększee wykresów w okolcach ocków prosolowych, poczas gy wększe o 1 umożlwają powększee wykresów w okolcach łuków kołowych (rysuek 7). Wyzaczae grac

4 PAK vol. 58, r 12/ łuków koszowych wygoe jes okoywać przy wększych waroścach wykłaka [2, 3 lub węcej]. Wykres krzywz weług propoowaego algorymu, sporzązoo la parameru wygłazaa r=0,8 oraz wykłaka w 1 (rysuek 9a). Wocza jes zecyowaa poprawa wykresu, żae obserwacje a ocku prosolowym e zblżają sę już o pozomu krzywzy wysępującej a łuku kołowym. Jak wcześej wspomao, zwększając wykłak krzywzy, moża osągąć powększee wykresu w okolcach łuku kołowego, co w ym wypaku e wyaje sę jeak porzebe. Powększee okolc łuku, obywa sę aomas rówocześe z pomejszeem okolc ocków prosolowych. Zwększając zaem wykłak krzywzy, moża osągąć wyłumee ajwększych błęów, wysępujących a począku prosej wyloowej. Wykres krzywz uworzoy w e sposób (współczyk wygłazaa r=0,8, wykłak w=1,5), przesawoo a rysuku 9b. Rys. 7. Fragme łuku koszowego, skalowae wykresu za pomocą zma wykłaka krzywzy: a) wykłak w=1, b) wykłak w=3 Fg. 7. Curvaure graph, for ffere expoe value, a) w=1, b) w=3 4. Porówae właścwośc wykresów krzywz: klasyczego propoowaego W celu zaprezeowaa możlwośc propoowaej meoy, skosruowao wykresy krzywz la wóch ezależych ocków oru, z kórych jee zawerał łuk koszowe. Wyk porówao o klasyczych wykresów krzywz, orzymaych przy wykorzysau programu Beley Ral Track oraz oprogramowaa własego. Perwszy ocek złożoy jes z łuku kołowego, wóch ocków prosolowych oraz rozzelających je krzywych przejścowych. Dae cechują zacze błęy pomarowe, kóre powsały poczas obserwacj GPS, prowazoych przy przesłaau horyzou przez wysoke rzewa rosące w poblżu oru. Zaczy pozom błęów urzymywał sę a prosej wloowej (lewa część wykresu), krzywej przejścowej wloowej, łuku kołowym oraz a krzywej przejścowej wyloowej. Najwększa kumulacja błęów wysąpła a począku prosej wyloowej, po czym ch warośc wrócły o wcześejszego, wysokego pozomu. Końcowy fragme prosej wyloowej cechował zecyoway spaek pozomu błęów pomarowych, zwązay z brakem przeszkó przesłaających horyzo. Klasycze wykresy krzywz (rysuek 8), wrażlwe a błęy pomarowe, ały obraz ruy o prowazea rozgraczeń ocków oru. Wyróżć moża jeye przyblżoe zarysy ocków prosolowych łuku kołowego. Wrażlwość a błęy jes ak uża, że ekóre wyk saową zaprzeczee e worzea wykresu krzywz. Krzywza pojeyczych puków a ocku prosolowym, w mejscu ajwększych błęów, osągęła warośc wększe, ż ajwększe jej warośc a łuku kołowym. Końcowy ocek oru, wobec zacze mejszych błęów pomarowych, zosał aomas opsay poprawe, krzywza la osaego fragmeu ocka prosolowego, zblżoa jes po pozomu zerowego. Rys. 9. Fg. 9. Wykresy krzywz wykoae weług propoowaego algorymu la mało okłaych pomarów oru: a) paramer wygłazaa: r=0,8, wykłak: w=1, b) paramer wygłazaa: r=0,8, wykłak: w=1,5 Curvaure graphs accorg o he auhors alghorhm for measureme resuls loae by he sgfca errors, a) r=0,8; w=1, b) r=0,8; w=1,5 Drug ocek oru skłaa sę z rzech łuków kołowych, rozzeloych poobe jak wcześej, ockam prosych krzywych przejścowych. Dla porówań ajsoejszy jes perwszy z łuków koszowy, złożoy z czerech asępujących po sobe łuków, o ezacze różących sę promeach (wększym 1, mejszym 1, wększym 2, mejszym 2). Klasycze wykresy krzywz (rysuek 10), pozwalają a przyblżoe wyorębee wóch perwszych łuków (wększego 1 mejszego 1). Graca pomęzy woma osam jes zacze mej wyraźa, a w przypaku braku formacj apror, że a ym ocku wysępują wa łuk, a posawe wykresów moża omemywać see ylko jeego z ch. Główą przeszkoą w okoau rozróżeń jes pozom flukuacj wykresu, kóre osągają warośc zblżoe o różc warośc krzywzy poszczególych łuków koszowych. Na rysuku wocza jes różca pomęzy poowym zwroem wykresu la wóch osach, samozelych łuków kołowych. Wyka oa z faku, że a rysuku 9.b prezeowae są warośc bezwzglęe krzywzy, co jeak e wpływa a rozpozawae grac ocków. Rys. 10. Wykresy krzywz wykoae la łuku koszowego: a) program Beley Ral Track, b) oprogramowae włase Fg. 10. Curvaure graphs, a) Beley Ral Track program, b) auhors program Rys. 8. Fg. 8. Wykresy krzywz wykoae la mało okłaych pomarów oru: a) program Beley Ral Track, b) oprogramowae włase Curvaure graphs, a) Beley Ral Track program, b) auhors program W celu wyelmowaa flukuacj, moża zasosować propooway algorym opary o wygłazae oru za pomocą aproksymacyjych fukcj sklejaych. Wykres krzywz sporzązoy przy paramerze wygłazaa r=0,7 oraz wykłaku w 1 przesawa rysuek 11a). Moża a m zaobserwować zarysowujące sę czery pozomy krzywzy, opowaające czerem łukom koszowym (wększy 1, mejszy 1, wększy 2, mejszy 2). Dla celu lepszego ch rozróżea, ależy zwększyć wykłak krzywzy, kóry po przyjęcu warośc w 2, pozwala a orzymae wykresu woczego a rysuku 11b. Pokreślć ależy soość obywu procesów wygłazaa zwększaa wykłaka, la orzymaa obrej jakośc wykresu. Samo ylko wygłazae, porząkuje wykres, kórego skala jes jeak eco zby mała la okoywaa oczyów. Zwększae wykłaka, bez

5 1086 PAK vol. 58, r 12/2012 wcześejszego wygłazaa, powoować bęze aomas zwększee flukuacj woczych a rysuku 10. Poobe jak la rysuku 10, a rysuku 11 wocza jes różca pomęzy zwroem wykresów la wóch osach, samozelych łuków kołowych. Wyka oa z zasosowaa parzysego wykłaka poęg krzywzy. Ogóle, wraz ze wzrosem wykłaka rosą różce pomęzy łukam o różych krzywzach. Dla lepszego wyekspoowaa wóch osach łuków kołowych, moża węc użyć wykłaków o ych waroścach. Rys. 11. Wykresy krzywz wykoae weług propoowaego algorymu la łuku koszowego: a) paramer wygłazaa: r=0,7, wykłak: w=1, b) paramer wygłazaa: r=0,7, wykłak: w=2 Fg. 11. Curvaure graph accorg o he propose alghorhm, a) r=0,7, w=1; b) r=0,7; w=2 5. Posumowae wosk Propoowaa meoa, wykorzysująca aproksymacyje fukcje sklejae o rozpozawaa grac ocków oru o różej geomer, przyos klka uspraweń wzglęem klasyczej meoy worzea wykresu krzywz. Wyzaczee krzywzy w oparcu o fukcję opsującą cały aalzoway or, pozwala a ukęce ejeozaczośc zwązaych z opowem przyporząkowaem krzywzy o puków. Zasosowae aproksymacj umożlwa wygłazee przebegu wykresu, zmejszając ejeozaczość wykoywaych oczyów (pozwalając róweż a eco lepsze wyorębee łuków koszowych). Użyce zmeego wykłaka w poęze krzywzy pozwala a lepszą oceę końców ocków, w szczególośc łuków koszowych, kórych rozpozae za pomocą ych meo jes mej precyzyje. Pracę wykoao w ramach baań sauowych r w 2012 roku a Wyzale Geoezj Górczej Iżyer Śroowska, AGH w Krakowe 6. Leraura [1] Pokowsk J.: Geoezja gospoarcza, om 3 - Geoezja kolejowa. PPWK, Warszawa [2] Lea G.: Auomayzacja procesu oblczeowego regulacj os orów kolejowych, Geoezja,. 7, z. 2, sr , Kraków [3] Dobrowolsk B.: Kocepcja umeryczego moelu geomer orów w procese apraw awerzch, Prace Isyuu Geoezj Karograf,. XVIX, z. 105, sr , Warszawa [4] Kęra Z.: Usalae warośc omalych w pomarach oromerzam elekroczym, Problemy Kolejcwa, z. 143, s , Warszawa, [5] Bałuch H., Bałuch M.: Ukłay geomerycze oru ch eformacje, PKP Polske Le Kolejowe S.A., Warszawa [6] Rozporzązee Msra Trasporu Gospoark Morskej z a 10 wrześa 1998r. w sprawe waruków echczych, jakm powy opowaać buowle kolejowe ch usyuowae. Dzek Usaw, r 151, poz. 987, Warszawa, [7] Srach M.: Wykorzysae aplkacj frmy Beley o projekowaa rasporu kolejowego, Geoezja,. 12 z. 2 sr , Kraków, [8] Jamka M., Lsowsk S., Srach M.: Zasosowae współczesych echolog geoezyjych w określau geomer oru w aspekce opuszczalych prękośc pocągów. Zeszyy Naukowo Techcze Sowarzyszea Iżyerów Techków Komukacj Rzeczpospolej Polskej. Ozał w Krakowe, z. 149, sr , Kraków [9] Ahlberg J.H., Nlso E.N., Walsh J.L.: The heory of sples a her applcaos. Acaemc Press Ic. New York, [10] De Boor C.: A praccal gue o sples. Sprger-Verlag, New York [11] Far G.: Curves a surfaces for compuer ae geomerc esg. Acaemc Morga Kaufma Publshers, Sa Fracsco, [12] Haro H., Rehma A., A D. I. S., Saba T., Lm S. P.: Paramerzao Meho O B-Sple Curve. Mahemacal Problems Egeerg, [13] Dercx P.: Curve a surface fg wh sples. Oxfor Uversy Press, New York, orzymao / receve: przyjęo o ruku / accepe: arykuł recezoway / revse paper INFORMACJE Newsleer PAK Wyawcwo PAK wysyła rogą e-malową o osób zaeresowaych Newsleer PAK, w kórym są zameszczae: - sps reśc akualego umeru mesęczka PAK, - kalearz mprez brażowych, - ważejsze formacje o załalośc Wyawcwa PAK. Newsleer jes wysyłay co mesąc o osób, kóre w jakkolwek sposób współpracują z Wyawcwem PAK (auorzy prac opublkowaych w mesęczku PAK, recezec, człokowe Ray Programowej, osoby kóre zgłosły chęć orzymywaa Newsleera). Celem cjaywy jes umocee w śroowsku pozycj mesęczka PAK jako ważego akualego źróła formacj aukowoechczej. Do ewsleera moża zapsać sę za pośrecwem: sroy ereowej: po oau swojego aresu malowego o subskrypcj, aresu malowego: wyawcwo@pak.fo.pl, wysyłając swoje zgłoszee. Orzymywae Newsleera e powouje żaych zobowązań ze sroy aresaów. W każej chwl moża zrezygować z orzymywaa Newsleera. Taeusz SKUBIS Reakor aczely Wyawcwa PAK

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe Nezawoość sysemów eaprawalych. Aalza sysemów w eaprawalych. Sysemy eaprawale - przykłaowe srukury ezawooścowe 3. Sysemy eaprawale - przykłay aalzy. Aalza sysemów w eaprawalych Sysem eaprawaly jes o sysem

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161 Kaarzya Zeug-Żebro WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO MEODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA WAROŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA Wprowazee W aalze szeregów czasowych zakłaa sę, że w aych moża wyorębć skłak

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń Zasosowae meody ajmejszych kwadraów do pomaru częsolwośc średej sygałów o małej sromośc zboczy w obecośc zakłóceń Elgusz PAWŁOWSKI, Darusz ŚWISULSKI Podsawowe meody pomaru częsolwośc Zlczae okresów w zadaym

Bardziej szczegółowo

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok Wykła 0: Rówae Schrögera Dr ż. Zbgew Szklarsk Kaera lekrok paw. C- pok.3 szkla@agh.eu.pl hp://layer.uc.agh.eu.pl/z.szklarsk/ 0.06.07 Wyzał Iforayk lekrok Telekoukacj - Teleforayka Rówae Schrögera jeo z

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności Skłaki w ubezpieczeiu o ryzyka iesamozielości EDYTA SIDOR-BANASZEK Szacowaie skłaki w ubezpieczeiu o ryzyka iesamozielości Kalkulacja skłaki w ubezpieczeiach jes barzo ważym zagaieiem związaym z maemayką

Bardziej szczegółowo

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 )

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 ) Maeayka fasowa ubezpeczeowa Ćwczea 4 IE, I rok SS Tea: achuek re oęce rey Warość począkowa końcowa rey ey o sałych raach ea o zeych raach ea uogóoa osawowe poęca rachuku re ea es o cąg płaośc okoywaych

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest

Bardziej szczegółowo

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM Arur MACIĄG Sreszczee: W pracy przedsawoo echk aalzy szeregów czasowych w zasosowau do plaowaa progozowaa produkcj w przewórswe spożywczym.

Bardziej szczegółowo

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ZMODYFIKOWANEJ METODY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH

ZASTOSOWANIE ZMODYFIKOWANEJ METODY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Kaarzyna Zeug-Żebro Unwersye Ekonomczny w Kaowcach ZASTOSOWANIE ZMODYFIKOWANEJ METODY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Wprowazene Deermnzm ukłaów chaoycznych wskazuje

Bardziej szczegółowo

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE TECHNOLOGII WYTWARZANIA ODLEWÓW

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE TECHNOLOGII WYTWARZANIA ODLEWÓW KOMPUEROWE WSPOMAGANIE ECHNOLOGII WYWARZANIA ODLEWÓW Jausz LELIO Mchał SZUCKI Paweł ŻAK Faculy of Foudry Egeerg Deparme of Foudry Processes Egeerg AGH Uversy of Scece ad echology Krakow I KLIEN CAD CAE

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

METODYKA OCENY SPRZĘTU GEODEZYJNEGO ZA POMOCĄ TESTÓW STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

METODYKA OCENY SPRZĘTU GEODEZYJNEGO ZA POMOCĄ TESTÓW STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ Metoyka ocey sprzętu geoezyjego... INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr 6/00, POLSKA AKADEMIA NAUK, Ozał w Krakowe, s. 67 75 Komsja Techczej Ifrastruktury

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU Fzyka cała stałeo WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU 1. Ops teoretyczy do ćwczea zameszczoy jest a stroe www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomaroweo

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI Poltechka Gdańska Wydzał Elektrotechk Automatyk Katedra Iżyer Systemów Sterowaa MODELOWANIE I PODSAWY IDENYFIKACI Wybrae zagadea z optymalzacj. Materały pomoccze do zajęć ćwczeowych 5 Opracowae: Kazmerz

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA W CIALACH STAŁYCH

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA W CIALACH STAŁYCH Fzyka jądra, aomu cała sałego WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA W CIALACH STAŁYCH 1. Ops eoreyczy do ćwczea zameszczoy jes a sroe www.wc.wa.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b, CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

Zmiana bazy i macierz przejścia

Zmiana bazy i macierz przejścia Auomaya Roboya Algebra -Wyład - dr Adam Ćmel cmel@agh.edu.pl Zmaa bazy macerz prześca Nech V będze wymarową przesrzeą lową ad całem K. Nech Be e będze bazą przesrze V. Rozważmy ową bazę B e... e. Oczywśce

Bardziej szczegółowo

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych Sprawdzee stateczośc skarpy wykopu pod składowsko odpadów koualych Ustalee wartośc współczyka stateczośc wykoae zostae uproszczoą etodą Bshopa, w oparcu o poższą forułę: [ W s( α )] ( φ ) ( φ ) W ta F

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. x 3 jest funkcja

Matematyka II. x 3 jest funkcja Maemayka II WYKLD. Całka eozaczoa. Rachuek całkowy. Twerdzea o całkach eozaczoych. Całkowae wybraych klas fukcj. Całkowae fukcj wymerych. Całkowae fukcj rygoomeryczych.. Defcja fukcj perwoej. Fukcję F

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

... MATHCAD - PRACA 1/A

... MATHCAD - PRACA 1/A Nazwsko Imę (drukowaym) KOD: Dzeń+godz. (p. Śr) MATHCAD - PRACA /A. Stablcuj fukcję: f() = s() + /6. w przedzale od a do b z podzałem a rówych odcków. Sporządź wykres f() sprawdź, le ma mejsc zerowych.

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

i j k Oprac. W. Salejda, L. Bujkiewicz, G.Harań, K. Kluczyk, M. Mulak, J. Szatkowski. Wrocław, 1 października 2015

i j k Oprac. W. Salejda, L. Bujkiewicz, G.Harań, K. Kluczyk, M. Mulak, J. Szatkowski. Wrocław, 1 października 2015 WM-E; kier. MBM, lisa za. nr. p. (z kary przemiou): Rozwiązywanie zaań z zakresu: ransformacji ukłaów współrzęnych, rachunku wekorowego i różniczkowo-całkowego o kursu Fizyka.6, r. ak. 05/6; po koniec

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja krzywych...

Reprezentacja krzywych... Reprezeacja rzywych... Reprezeacja przy pomocy fcj dwóch zmeych rzywe płase płase - jedej: albo z z f x y x [ x x2] y [ y y2] f x y g x x [ x x2] Wady: rzywe óre dla pewych x y mogą przyjmować wele warośc

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel

Bardziej szczegółowo

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną Opracował: dr ż. Przemysław Szumńsk Laboratorum Teor Mechazmów Automatyka Robotyka, Mechatroka TMM- Aalza kematyk mapulatora metodą aaltyczą Celem ćwczea jest zapozae sę ze sposobem aalzy kematyk mechazmu

Bardziej szczegółowo

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i= ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA

ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA prof. r hab. iż. Ryszar Kosala r.kosala@po.opole.pl mgr iż. Barbara Baruś b.barus@po.opole.pl Politechika Opolska Wyział

Bardziej szczegółowo

Badanie własności sygnałów akustycznych w dziedzinie czasu zastosowanie poziomów LEQ i SEL w badaniach hałasu drogowego.

Badanie własności sygnałów akustycznych w dziedzinie czasu zastosowanie poziomów LEQ i SEL w badaniach hałasu drogowego. MW Ćwczee Nr /5 Dr ż.taeusz Wszołek taeusz.wszolek@ah.eu.pl, \\alaxy.uc.ah.eu.pl\~twszolek twszolek@mal.com ares o wysyłaa sprawozań! Iżyera akustycza, Merctwo wbroakustycze Ćwczee r. Baae własośc syałów

Bardziej szczegółowo

Wyznaczyć prędkości punktów A i B

Wyznaczyć prędkości punktów A i B Wyzaczaie prędkości i przyspieszeia puku ciała w ruchu płaskim (a) Wyzaczyć prędkości puków i Dae: rad/s; ε 0; 5 cm; 5 cm 48 mechaika echicza kiemayka 3 Wyzaczaie prędkości i przyspieszeia puku ciała w

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

ψ przedstawia zależność

ψ 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 szczegółowo

INSTRUMENTY DŁUŻNE. Rodzaje ryzyka inwestowania w obligacje Duracja i wypukłość obligacji Wrażliwość wyceny obligacji

INSTRUMENTY DŁUŻNE. Rodzaje ryzyka inwestowania w obligacje Duracja i wypukłość obligacji Wrażliwość wyceny obligacji INSTRUMENTY ŁUŻNE Rozaje yzyka iwesowaia w obligacje uacja i wypukłość obligacji Ważliwość wycey obligacji Ryzyko iwesycji w obligacje Ryzyko eiwesycyje możliwość uzyskaia iskiej sopy zwou z wypłacoych

Bardziej szczegółowo

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych UNIWERSYTET EKONOMICZNY W POZNANIU WYDZIAŁ INFORMATYKI I GOSPODARKI ELEKTRONICZNEJ Wybór ajlepszych progosyczych model zmeośc fasowych szeregów czasowych za pomocą esów saysyczych Elza Buszkowska Promoor:

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE mgr Aa Matysak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE POPULACJA (ZBIOROWOŚĆ GENERALNA) zbór logcze powązaych jeostek, obektów, wyków wszystkch pomarów, p meszkańcy Polsk, stuec SGH, gospoarstwa omowe w Polsce

Bardziej szczegółowo

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych Opracował: Leszek Jug Wydział Ekoomiczy, ALMAMER Szkoła Wyższa Meody ocey efekywości projeków iwesycyjych Niezbędym warukiem urzymywaia się firmy a ryku jes zarówo skuecze bieżące zarządzaie jak i podejmowaie

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki Poltechka Gańska Wyzał Elektrotechk Automatyk Katera Automatyk Wybrae zagaea aalzy bezpeczeństwa fukcjoalego programowalych systemów sterowaa zabezpeczeń stalacj procesowych Tomasz Barert, Kazmerz Kosmowsk,

Bardziej szczegółowo

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =? Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych

Bardziej szczegółowo

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 7 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Analiza częstotliwościowa dyskretnych sygnałów cyfrowych

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 7 [ ] ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Analiza częstotliwościowa dyskretnych sygnałów cyfrowych ora Sygałów III ro Ioray Sosowaj Wyła Rozważy sończoy sygał () spróboway z częsolwoścą : Aalza częsolwoścowa ysrych sygałów cyrowych p óra js wa razy węsza o częsolwośc asyalj a. Oblczy jgo rasorację Fourra.

Bardziej szczegółowo

Wykład 6 Całka oznaczona: obliczanie pól obszarów płaskich. Całki niewłaściwe.

Wykład 6 Całka oznaczona: obliczanie pól obszarów płaskich. Całki niewłaściwe. Wykłd 6 Cłk ozczo: olcze pól oszrów płskch. Cłk ewłścwe. Wprowdźmy jperw ocję sumow: Dl dego zoru lcz {,,..., } symol ozcz ch sumę, z.... Cłk ozczo zosł wprowdzo w celu wyzcz pól rpezów krzywolowych (rys.

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą EKONOMETRIA Tema wykładu: Liiowy model ekoomeryczy (regresji z jedą zmieą objaśiającą Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapaa Tarapaa@isi.wa..wa.edu.pl hp:// zbigiew.arapaa.akcja.pl/p_ekoomeria/

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej Wydzał: Mechaczy Techologczy Keruek: Grupa dzekańska: Semestr: perwszy Dzeń laboratorum: Godza: Laboratorum z Bomechatrok Ćwczee 3 Wyzaczae położea środka masy cała człoweka za pomocą dźwg jedostroej 1.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017 PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Marzec 07 PODRĘCZNIKI Wstęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawctwo Naukowe PWN Warszawa 999

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016 PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 06 CEL ĆWICZEŃ. Obserwacja zjawsk efektów fzyczych. Doskoalee umejętośc

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

Mechanika Bryły y Sztywnej - Ruch Obrotowy. Bryła a Sztywna. Model górnej kończyny Model kręgosłupa

Mechanika Bryły y Sztywnej - Ruch Obrotowy. Bryła a Sztywna. Model górnej kończyny Model kręgosłupa WYKŁAD # Mechaka Bryły y Szywej - Ruch Obroowy Bryła a Szywa Model cała rzeczywsego, dla k puky (ależą podczas ruchu. a rzeczywsego, dla kórego dwa dowole wybrae żące do bryły) y) e zeają swojej odległośc

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x Meody aeaycze w echologii aeriałów Uwaga: Proszę paięać, że a zajęciach obowiązuje akże zajoość oówioych w aeriałach przykładów!!! CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH Fukcją wyierą azyway fukcję posaci P ( )

Bardziej szczegółowo

Analiza niepewności pomiarów Definicje

Analiza niepewności pomiarów Definicje Teora pomarów Aalza epewośc pomarów Defce Dr hab. ż. Paweł Mada www.pmada.zt.ed.pl Podstawowa defca Nepewość pomar to parametr zwązay z wykem pomar, charakteryzący rozrzt wartośc, który w zasadoy sposób

Bardziej szczegółowo

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI Zeszyy Naukowe Wydzału Iorayczych echk Zarządzaa Wyższej Szkoły Iorayk Sosowaej Zarządzaa Współczese robley Zarządzaa Nr /0 CZYNNIKOWY MOE ZARZĄZANIA OREEM OBIGACJI Adrzej Jakubowsk Isyu Badań Syseowych

Bardziej szczegółowo

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Kaliszu

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Kaliszu Pańswowa Wyższa Szkoła Zawoowa w Kaliszu Ć wiczenia laboraoryjne z fizyki Ćwiczenie Wyznaczanie współczynnika rozszerzalności objęościowej cieczy za pomocą piknomeru Kalisz, luy 25 r. Opracował: Ryszar

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej Moele zmieości akywów ryzykowych Moel muliplikaywy Rozkła logarymiczo-ormay Paramery siaki wumiaowej Moel muliplikaywy zmieości akywów Rekurecyjy moel muliplikaywy: (=, (k+ = (k u(k, k=,, Cea akywa w chwili

Bardziej szczegółowo

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu

Bardziej szczegółowo

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII RODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW OLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA RACOWNIA DETEKCJI ROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Ć W I C Z E N I E N R J-6 BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI OMIARÓW

Bardziej szczegółowo

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE JAN KOOŃSKI POBLEM ODWOTNY DLA ÓWNANIA PAABOLICZNEGO W PZESTZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAOWEJ THE INVESE PAABOLIC POBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE S r e s z c z e n e A b s r a c W arykule skonsruowano

Bardziej szczegółowo

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboraorum Ćw. Zasosowane bbloecznych funkcj MATLABa do numerycznego rozwązywana równań różnczkowych. Wprowadzene Układy równań różnczkowych zwyczajnych perwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE Ćwzee r 4 Temat: Wyzazee współzyka załamaa ezy refraktometrem Abbego.. Wprowadzee Śwatło, przy przejśu przez graę dwóh ośrodków, zmea swój

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

1. WSTĘP. METODA EULERA 1 1. WSTĘP. METODA EULERA

1. WSTĘP. METODA EULERA 1 1. WSTĘP. METODA EULERA . WSTĘP. MTODA ULRA. WSTĘP. MTODA ULRA Wprowadzee Mowacja pozawaa meod umerczc:. Rozwązwae bardzo dużc kosrukcj o złożoej geomer welu sopac swobod powżej mloa prz różorodm zacowau maerałów.. Śwadome wkorzswae

Bardziej szczegółowo

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,

Bardziej szczegółowo

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

Dendrochronologia Tworzenie chronologii

Dendrochronologia Tworzenie chronologii Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu

Bardziej szczegółowo

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu. Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe. INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,

Bardziej szczegółowo

Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu.

Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu. W 1 Rachu maroeoomcze 1. Produ rajowy bruo Sprzedaż fala - sprzedaż dóbr usług osumeow lub frme, órzy osaecze je zużyują, e poddając dalszemu przeworzeu. Sprzedaż pośreda - sprzedaż dóbr usług zaupoych

Bardziej szczegółowo

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI Nezawodość dagosyka Keruek, sem. V, rok. ak. 00/ STUKTUY I MIY POILISTYCZNE SYSTEMÓW METOD DZEW STNÓW NIEZDTNOŚCI. Srukury obeków złożoych ch rerezeace Wsółczese obeky sysemy echcze, a szczególe wększe

Bardziej szczegółowo