1. Wstęp. 2. Macierz admitancyjna.
|
|
- Andrzej Górecki
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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 mocy ma na celu: - nedopuszczene do przecążeń elementów układów przesyłowych - zapewnene nezawodnego zaslana odborcy - mnmalzacę strat secowych - regulacę napęć. Ponadto oblczony rozpływ mocy w sec przesyłowe est podstawą do nnych oblczeń takch ak stablność lokalna stablność globalna. Znaomość stanu SEE est równoważna ze znaomoścą wektora stanu systemu, którym est wektor modułów kątów napęć we wszystkch węzłach sec. W dalsze częśc referatu zamę sę klasyczną metodą wyznaczana rozpływu mocy wykorzystywaną do planowana pracy systemu oraz estymacą wektora stanu, która służy do ak nalepszego poznana stanu pracy SEE na podstawe nadmarowego zboru pomarów mocy węzłowych gałęzowych oraz napęć węzłowych. Naperw ednak chcałbym przypomneć model matematyczny sec czyl macerz admtancyną oraz równana mocowo-napęcowe sec.. Macerz admtancyna. Podstawowym elementam sec przesyłowe są lne wysokch napęć (napowetrzne kablowe) oraz transformatory. Dla tych elementów w analze stanów ustalonych przymue sę schematy zastępcze ak na rysunkach ponże oraz na ch podstawe tworzy sę modele admtancyne. I R L L I U B L B L U Rysunek 1. Schemat zastępczy ln przesyłowe. 1 B + L Ip R + = L L I k 1 R L + L 1 R L + U L p 1 B + L U k R L + L
2 I R T T ϑ T I U U Rysunek. Schemat zastępczy transformatora. 1 I p R + = T T I k 1 ϑ RT + T 1 ϑ R T + U T p 1 ϑ Uk R T + T Poneważ w normalne pracy sec napęca prądy w dowolnym punkce sec są przesunęte o 1 równe co do modułu, zatem rozpatrue sę tylko schematy admtance dla składowe zgodne, pozostałe składowe: przecwną zerową poma sę. Dla całe sec można napsać równane metody potencałów węzłowych: I = Y U gdze: I wektor prądów węzłowych, tzn. prądów wstrzykwanych do sec oberanych z sec. U wektor napęć węzłowych Y macerz admtancyna sec. Macerz admtancyna sec ma wymar N N (N - lość węzłów sec), składa sę z admtanc własnych wzaemnych: 1 eśl stnee bezpośredne poączene - Z 1 1 Y = G + B = + eśl = Z Z N eśl = ne stnee bezpośredne poączene - przy czym Z, Z mpedance wzdłużne poprzeczne ln transformatorów, które mogą być przenesone z macerzy admtancynych tych elementów. Bazuąc na powyższym równanu można wyprowadzć równana mocowo-napęcowe sec. Moc węzła est równa:
3 S = U I * = 1,, 3...n Z metody węzłowe wynka, że prąd w dowolnym węźle est równy: I = Y U + Y U n Zatem moc w dowolnym węźle est równa * * * * S = P + Q = U Y U + U Y U n Należy zauważyć, że w powyższych równanach moc est równa mocy płynące całą lną trzema fazam, a napęce równe napęcu mędzyfazowemu. Dlatego też użyte we wzorach prądy są o perwastek z trzech wększe od rzeczywśce płynących w fazach. Podstawaąc do tego równana napęca w postac begunowe, a admtance w postac algebraczne rozdzelaąc to równane na część rzeczywstą moc czynną część urooną moc berną otrzymuemy podstawowe równana mocowo-napęcowe: P = U G + U U G n Q = U B + U U G n ( cos( δ δ ) + sn( δ δ )) ( sn( δ δ ) cos( δ δ )) Korzystaąc z tych równań można oblczyć moce węzłowe, natomast aby oblczyć moce płynące gałęzą mędzy węzłam - przy węźle należy skorzystać z nne pary równań: P = U G + U U Q = U B + U U B B [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] [ sn( δ δ ) cos( δ δ )] G B
4 3. Rozwnęce w szereg Taylora. Zanm eszcze przedę do metod oblczana rozpływu, omówę sposób rozwązywana układów nelnowych, na którym bazue klasyczna metoda rozwązywana wyznaczana rozpływu mocy, ak estymaca wektora stanu. Załóżmy, że mamy daną funkcę: y( = Równane nelnowe zapsane w te postac można rozwnąć w otoczenu pewnego punktu x w szereg Taylora pomnąć człony wększego stopna: gdze: x = x x y( = y( + dy dx x x = Można zatem wyznaczyć poprawkę x: x = dy dx 1 x y(x ) Następne wyznacza sę zmena sę punkt początkowy o x oblcza sę wartość funkc w tym punkce. Jeżel to rozwązane nas satysfakconue, to kończymy rozwązywane równana, eżel ne, to powtarzamy wszystke czynnośc. Sposób postępowana lustrue ponższy rysunek: Y f(x ) f( f ( N f(x ) 1 Rysunek 3. Ilustraca grafczna metody Newtona. 1
5 Dla układu równań nelnowych metoda postępowana est taka sama, tylko zamast x wartośc funkc mamy wektor przyrostów newadomych wektor wartośc funkc, a zamast pochodne mamy macerz Jakobego. x = dy dx 1 x y(x ) = J 1 F(x ) x 4. Metoda Newtona-Raphsona Przed przystąpenem do oblczeń należy podzelć węzły sec wg typów, które pokazue ponższa tabela: Typ węzła Oznaczene U δ P Q węzeł odborczy węzeł elektrownany węzeł blansuący PQ PU Bl. 1 4 Z równań mocowo-napęcowych wynka, że w każdym węźle występuą cztery zmenne: P, Q, U oraz δ. Aby można było rozwązać układ równań mocowo-napęcowych, musmy znać w każdym węźle dwe zmenne poszukwać pozostałych dwóch. W oblczenach SEE poszukuemy wektora stanu wektora modułów napęć kątów fazowych. W nektórych węzłach znamy napęca: w węzłach elektrownanych napęce est utrzymywane na stałym pozome przez regulator napęca. W tych węzłach znamy równeż moc czynną generowaną przez elektrownę. Zmennym są zaś kąt fazowy napęca moc berna węzłowa. W węzłach odborowych, tzn. w węzłach, do których ne są przyłączone elektrowne, znamy zapotrzebowane na moc czynną berną, poszukuemy zaś napęca kąta fazowego. Trzecm typem węzła est węzeł blansuący. Zazwycza est eden tak węzeł (chocaż może być ch klka), odpowada on za pokryce strat mocy w sec, gdyż przed oblczenam są one równeż newadome. Węzeł blansuący naczęśce modelue dużą elektrownę, znamy w nm moduł napęca oraz ego kąt. Ne możemy wyznaczyć rzeczywstych kątów, gdyż są one zmenne w czase z częstotlwoścą secową 5 Hz, możemy tylko wyznaczyć różnce mędzy fazam napęć w węzłach. Musmy zatem ustalć kąt w ednym węźle, zazwycza w węźle blansuącym przymuemy kąt fazowy napęca równy zeru.. Podstawą metody Newtona-Raphsona są równana mocowo-napęcowe węzła. Ten układ welu równań rozwa sę w szereg Taylora, poma człony wyższego, w mesce modułów kątów fazowych napęć wprowadza sę przyrosty.
6 P Q ( U, δ) ( U, δ) P = P δ + P δ + P + U U δ δ n n Q Q = Q Q δ + δ + U + U δ δ n n Po lewe strone równana znaduą sę różnce mędzy mocą zadaną, a oblczoną z równań mocowo-napęcowych. Napęca kąty w tych równanach są równe napęcom kątom z poprzednego kroku. Newadomych w wektorze stanu est n-1 kątów (n lczba wszystkch węzłów) oraz L napęć (L lczba węzłów odborowych). W pozostałych węzłach znamy kąty napęca. Zatem dla sec można napsać równane przyrostów kątów napęć w postac macerzowe: P 1 P n 1 = Q 1 Q L P δ Q δ P Q δ1 δ n 1 U 1 U L ( ) Elementy macerzy Jakobego oblcza sę z następuących wzorów: P = U U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] δ P = U U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] δ n P = U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] P = U G + U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] n
7 Q δ Q δ Q Q = U U = U U n = U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] = U B + U n [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] Algorytm metody Newtona Raphsona wygląda następuąco: 1. Numerue sę węzły sec w kolenośc: węzły odborcze, elektrownane oraz blansuący. Przymue sę zerowy wektor stanu (np. moduły napęć równe napęcom znamonowym, kąty równe zero).. Oblcza sę macerz Jakobego z wcześne przytoczonych wzorów. 3. Oblcza sę nezblansowane mocy w węzłach sec różnce mędzy mocą zadaną, a oblczoną z przyętych napęć kątów 4. Jeżel oblczone nezblansowana mocy we wszystkch węzłach są mnesze od dokładnośc, to kończy sę oblczena teracyne. W przecwnym raze przechodz sę do punktu następnego. 5. Rozwązue sę lnowy układ równań 6. Korygue sę wartośc napęć węzłowych 7. Powrót do punktu.
8 5. Estymaca wektora stanu. Sterowane dużym złożonym obektem akm est system elektroenergetyczny wymaga dysponowana precyzynym nformacam o stane pracy systemu. Złożoność obektu, a węc złożoność masowość pomarów przekraczaą zdolnośc poznawcze człoweka, dlatego też analzę danych powerza sę komputerom. Komputer może dokonać nezbędnych oblczeń, sprawdzć, czy ne ma przekroczeń, a wynk przedstawć na schematach. Estymator wektora stanu zamue sę odtworzenem nabardze prawdopodobnego stanu pracy naczęśce w postac wektora stanu tzn. napęć węzłowych na podstawe nadmarowego zboru pomarów znane topolog sec. Zbór pomarów składa sę z pomarów mocy czynne berne węzłowe, przepływu mocy w gałęz na obu e końcach oraz modułu napęca w węzłach. Oczywśce ne każdy węzeł ne każda gałąź est wyposażona w mernk. Estymac stanu towarzyszą nne algorytmy, bez których sama estymaca ne spełna swoego zadana. Tym algorytmam są: Analza topolog na e podstawe tworzona est macerz admtancyna sec. Wstępna weryfkaca danych ma na celu wychwycene pomarów obarczonych ewdentnym błędem. Test obserwowalnośc dae odpowedź, czy dany zbór pomarów est wystarczaący pod względem lczby rozmeszczena do poprawnego oblczena estymac pracy systemu. Estymator stanu. Detekca dentyfkaca błędnych danych e celem est wykryce pomarów obarczonych dużym błędam, aby ne zakłócały one oblczeń. Analza ta dae wynk tylko wtedy, kedy w mamy do czynena z klkoma pomaram obarczonym dużym błędam. Późne znowu należy przeprowadzć estymacę wektora stanu. Na końcu oblcza sę brakuące welkośc, po czym otrzymue sę estymowany wektor stanu. Estymaca wektora stanu polega, ak uż wspomnałem, na ak nalepszym oszacowanu wektora stanu na podstawe nadmarowego zboru pomarów. Ponadto każdy pomar obarczony est pewnym błędem. Pomary są zwązane z wektorem stanu następuącą zależnoścą: z = h( + v gdze: z wektor pomarów, x wektor stanu, h( nelnowa funkca łącząca wektor stanu wektor pomarów, w naszym przypadku są to mędzy nnym równana mocowo-napęcowe sec. Poszukwać będzemy wektora odpowadaącego wektorow stanu, który będze mnmalzował pewną funkcę kryteralną. Taką funkcą kryteralną est w mom przypadku suma kwadratów błędów, czyl różncy welkośc pomaru oblczone welkośc z estymowanego wektora stanu. J( = v = ( z h ( ) = mn
9 W zapse macerzowym funkca kryteralna wygląda następuąco: T [ z h( ] [ z h( )] = mn J( x ) = x Mnmum wartośc funkc można znaleźć przyrównuąc perwszą pochodną do zera: J( mn ( J( x )) = J( = x Wyznaczaąc różnczkę zupełną funkc kryteralne otrzymuemy nelnowy układ równań: gdze [ z h( ] = T J( x ) = H ( h( H( = - macerz Jakobego funkc h( lczona w danym punkce x. x Równane to est nelnowe, poneważ nelnowa est funkca h(. Równane to można rozwązać teracyne, korzystaąc z metody Newtona. Rozwa sę funkcę h( w szereg Taylora, poma wyrazy wyższego rzędu wprowadza ndeks terac. Po tych zabegach ostateczne otrzymue sę następuący algorytm estymac: (k + 1) (k) x = x + T (k) (k) 1 T (k) [ H ( x ) H( x )] H ( x ) [ z h( ] Wektor stanu w kroku następnym est równy wektorow stanu z kroku poprzednego plus poprawka oblczana tym wzorem. z-h( est to wektor różnc mędzy wartoścam z pomarów a oblczonym welkoścam na podstawe równań mcowo-napęcowych. H( est to macerz Jakobego o lczbe werszy równe lczbe pomarów, a lczbe kolumn równe N 1 czyl lczbe węzłów razy dwa mnus eden węzeł blansuący. H( = Pwz δ Q wz δ Pgl δ Qgl δ wz δ Pwz Qwz Pgl Qgl wz
10 Poszczególne elementy macerzy Jakobego możemy w prosty sposób oblczyć. Pochodne mocy węzłowych po kątach modułach napęć (są to take same wzory ak w metodze Newtona-Raphsona rozpływu mocy). P = U U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] δ P = U U δ n P = U G cos δ δ [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] [ ( ) + B sn( δ δ )] [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] P = U G + U n Q = U U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] δ Q = U U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] δ n Q = U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] Q = U B + U G sn δ δ B cos δ δ n [ ( ) ( )] Pochodne mocy gałęzowych po modułach kątach napęć. P = U U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] δ P = U U [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] δ [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] P = U G + U P = U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] początek gałęz konec gałęz
11 Pozostałe pochodne mocy czynnych gałęzowych równe są zeru. Q = U U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] δ początek gałęz Q = U U [ G cos( δ δ ) + B sn( δ δ )] δ konec gałęz Q = U G + U Q = U G sn δ δ [ G sn( δ δ ) B cos( δ δ )] [ ( ) B cos( δ δ )] Pozostałe pochodne mocy czynnych gałęzowych równe są zeru. = ; = δ δ 1 = 1 1 Algorytm estymac metodą namneszych kwadratów wygląda następuąco: 1. Dane: topologa systemu ego parametry.. Dane: wektor pomarów. 3. Przyęce początkowego wektora stanu czyl początkowych modułów kątów napęć. 4. Wyznaczene nezblansowań welkośc merzonych z-y( 5. Oblczene macerzy Jakobego 6. Oblczene przyrostów modułów kątów napęć 7. Wyznaczene nawększych przyrostów. 8. Jeśl są one mnesze od dokładnośc, to otrzymalśmy estymowany wektor stanu. Jeśl ne to przechodzmy dale 9. Dodaemy wektor przyrostów do wektora stanu. 1. Powrót do punktu czwartego.
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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoTwierdzenie 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 szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI Badanie obwodów prądu sinusoidalnie zmiennego
Ćwczene 1 Wydzał Geonżyner, Górnctwa Geolog ABORATORUM PODSTAW EEKTROTECHNK Badane obwodów prądu snusodalne zmennego Opracował: Grzegorz Wśnewsk Zagadnena do przygotowana Ops elementów RC zaslanych prądem
Bardziej szczegółowoPrzykład 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 szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoW 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 szczegółowoEstymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym
Zakład Sieci i Systemów Elektroenergetycznych LABORATORIUM INFORMATYCZNE SYSTEMY WSPOMAGANIA DYSPOZYTORÓW Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym Autorzy: dr inż. Zbigniew Zdun
Bardziej szczegółowou u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH
METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH Szkc rozwązana równana Possona w przestrzen dwuwymarowe. Równane Possona to równae różnczkowe cząstkowe opsuące wele
Bardziej szczegółowoI. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Bardziej szczegółowoXXX 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoPokazać, 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 szczegółowoPomiar mocy i energii
Zakład Napędów Weloźródłowych Instytut Maszyn Roboczych CęŜkch PW Laboratorum Elektrotechnk Elektronk Ćwczene P3 - protokół Pomar mocy energ Data wykonana ćwczena... Zespół wykonujący ćwczene: Nazwsko
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoProblem 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoKOMPUTEROWE OBLICZANIE STRAT I ROZPŁYWÓW MOCY W SIECIACH ELEKTROENERGETYCZNYCH
Zeszyty Naukowe Wydzału Elektrotechnk Automatyk Poltechnk Gdańske Nr XVI Semnarum ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 006 Oddzał Gdańsk PTETS Referat nr 6 KOMPUTEROWE OBLICZANIE STRAT I ROZPŁYWÓW
Bardziej szczegółowoRóżniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k
Różnczkowalność, pochodne, ekstremum funkcj Ćwczene 1 Polczyć pochodn a kerunkow a funkcj: 1 1 1 x 1 x 2 x k ϕ(x 1,, x k ) x 2 1 x 2 2 x 2 k x k 1 1 x k 1 2 x k 1 w dowolnym punkce p [x 1, x 2,, x k T
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoEgzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013
Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoZestaw 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 szczegółowoMetody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,
Metody gradentowe... Metody gradentowe poszukwana ekstremum Korzystają z nformacj o wartośc funkcj oraz jej gradentu. Wykazując ch zbeŝność zakłada sę, Ŝe funkcja celu jest ogranczona od dołu funkcją wypukłą
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie 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 szczegółowoDiagonalizacja 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoWykład 1. Informacje ogólne
Wykład 1 Informacje ogólne Bud. S. pok. 68 tel. 603 590 726 emal: Zbgnew.Zdun@plans.com.pl www.plans.com.pl konsultacje: termn ustalany telefonczne lub malowo Zakres wykładu: 1. Struktura parametry KSE
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoPracownia Automatyki i Elektrotechniki Katedry Tworzyw Drzewnych Ćwiczenie 3. Analiza obwodów RLC przy wymuszeniach sinusoidalnych w stanie ustalonym
ĆWCZENE 3 Analza obwodów C przy wymszenach snsodalnych w stane stalonym 1. CE ĆWCZENA Celem ćwczena jest praktyczno-analtyczna ocena obwodów elektrycznych przy wymszenach snsodalne zmennych.. PODSAWY EOEYCZNE
Bardziej szczegółowo11/22/2014. 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± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości
Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość
Bardziej szczegółowo7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera
Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n
Bardziej szczegółowo2. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI
Część. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI.. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI W metodze sł w celu przyjęca układu podstawowego należało odrzucć węzy nadlczbowe. O lczbe odrzuconych węzów decydował
Bardziej szczegółowof(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 +
Różnczkowalność pocodne Ćwczene. Znaleźć pocodne cz astkowe funkcj f(x, y) = arctg x y. Rozw azane: Wdać, że funkcj f można napsać jako f(u(x, y)) gdze f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. Korzystaj ac z reg
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Bardziej szczegółowoPlan 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 szczegółowoBADANIA 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoProgramowanie Równoległe i Rozproszone
Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać
Bardziej szczegółowoZa: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Bardziej szczegółowoBadania 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 szczegółowoZapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowoKlasyfkator 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 szczegółowoELEKTROCHEMIA. ( i = i ) Wykład II b. Nadnapięcie Równanie Buttlera-Volmera Równania Tafela. Wykład II. Równowaga dynamiczna i prąd wymiany
Wykład II ELEKTROCHEMIA Wykład II b Nadnapęce Równane Buttlera-Volmera Równana Tafela Równowaga dynamczna prąd wymany Jeśl układ jest rozwarty przez elektrolzer ne płyne prąd, to ne oznacza wcale, że na
Bardziej szczegółowoTRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE
POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb
Bardziej szczegółowoKwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego
Efekt Comptona. Kwantowa natura promenowana elektromagnetycznego Zadane 1. Foton jest rozpraszany na swobodnym elektrone. Wyznaczyć zmanę długośc fal fotonu w wynku rozproszena. Poneważ układ foton swobodny
Bardziej szczegółowon 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-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 szczegółowoEKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE MEODY KLASYFIKACJI Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dude Wydzał Eletryczny Poltechna Częstochowsa FUNKCJE FISHEROWSKA DYSKRYMINACYJNE DYSKRYMINACJA I MASZYNA LINIOWA
Bardziej szczegółowoPattern Classification
attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter
Bardziej szczegółowoEFEKTYWNE ZARZĄDZANIE MOCĄ FARM WIATROWYCH
Nr (111) - 014 Rynek Energ Str. 69 EFEKTYWNE ZARZĄDZANIE MOCĄ FARM WIATROWYCH Paweł Parsk, Adam Rzepeck, Mchał Wydra Słowa kluczowe: optymalzaca, dopuszczalna obcążalność prądowa, lna napowetrzna, farma
Bardziej szczegółowody dx stąd w przybliżeniu: y
Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc
Bardziej szczegółowoWykład 5 12/15/2013. Problemy algebry liniowej w Matlabie
Wykład 5. Problemy algebry lnowej w Matlabe. Analza sygnałów a) w dzedzne częstotlwośc b) w dzedzne czasu c) częstotlwoścowo-czasowa d) nagrywane analza dźwęku e) Sgnal Processng Toolbox Problemy algebry
Bardziej szczegółowoSprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE 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 szczegółowoZAJĘCIA 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 szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoGrupowanie. 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) 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 szczegółowoWstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoModele 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 szczegółowoRÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH
Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume
Bardziej szczegółowoZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI
(Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań
Bardziej szczegółowoWikiWS For Business Sharks
WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace
Bardziej szczegółowoAUTOMATYKA I STEROWANIE W CHŁODNICTWIE, KLIMATYZACJI I OGRZEWNICTWIE L3 STEROWANIE INWERTEROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W TRYBIE PD ORAZ PID
ĆWICZENIE LABORAORYJNE AUOMAYKA I SEROWANIE W CHŁODNICWIE, KLIMAYZACJI I OGRZEWNICWIE L3 SEROWANIE INWEREROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W RYBIE PD ORAZ PID Wersja: 03-09-30 -- 3.. Cel ćwczena Celem ćwczena
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2007/08 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x, b R N, A R N N (1) ma jednoznaczne
Bardziej szczegółowoXLI 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 szczegółowoWYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO
I PRACOWNIA FIZYCZNA, INSYU FIZYKI UMK, ORUŃ Instrukca do ćwczena nr WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO 1. Cel ćwczena Celem ćwczena est poznane ruchu harmonczneo eo praw,
Bardziej szczegółowoV. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA
46. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA ermodynamka jako nauka powstała w XIX w. Prawa termodynamk są wynkem obserwacj welu rzeczywstych procesów- są to prawa fenomenologczne modelu rzeczywstośc..
Bardziej szczegółowo(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy
(MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek masy (M) Dynamka T: Środek cężkośc środek masy robert.szczotka(at)gmal.com Fzyka astronoma, Lceum 01/014 1 (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek
Bardziej szczegółowoStanisław 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 szczegółowoProblemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA
Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE 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 szczegółowoStanisław 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 szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoSortowanie 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 szczegółowoWYZNACZENIE CHARAKTERYSTYK DYNAMICZNYCH PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH
Zakład Metrolog Systemów Pomarowych P o l t e c h n k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 6-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatronk, Bomechank Nanonżyner) www.zmsp.mt.put.poznan.pl tel. +8 6 665 35 7 fa +8
Bardziej szczegółowo2012-10-11. 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 szczegółowoEkonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
mę, nazwsko, nr ndeksu: Ekonometra egzamn 1//19 1. Egzamn trwa 9 mnut.. Rozwązywane zadań należy rozpocząć po ogłoszenu początku egzamnu a skończyć wraz z ogłoszenem końca egzamnu. Złamane tej zasady skutkuje
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoKier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12
Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboratorum Ćw. Analza statystyczna grafczna danych pomarowych. Wprowadzene MATLAB dysponuje weloma funcjam umożlwającym przeprowadzene analzy statystycznej pomarów, czy
Bardziej szczegółowoWyznaczanie współczynnika sztywności zastępczej układu sprężyn
Wyznaczane zastępczej sprężyn Ćwczene nr 10 Wprowadzene W przypadku klku sprężyn ze sobą połączonych, można mu przypsać tzw. współczynnk zastępczej k z. W skrajnych przypadkach sprężyny mogą być ze sobą
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma
Bardziej szczegółowo5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 18. ALGORYTMY EWOLUCYJNE - ZASTOSOWANIA Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska ZADANIE ZAŁADUNKU Zadane załadunku plecakowe
Bardziej szczegółowoMETODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka
METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO Termoknetyka Matematyczny ops ruchu cepła (1) Zasada zachowana energ W a Cepło akumulowane, [J] P we Moc wejścowa, [W] P wy Moc wyjścowa, [W] t przedzał czasu, [s] V q S(V)
Bardziej szczegółowo= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału
5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B
Bardziej szczegółowoProste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie
Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok
Bardziej szczegółowoInstrukcja 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