Uogólniona metoda wnioskowania o uszkodzeniach na podstawie binarnej macierzy diagnostycznej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Uogólniona metoda wnioskowania o uszkodzeniach na podstawie binarnej macierzy diagnostycznej"

Transkrypt

1 PAK vol. 57, nr 7/0 779 Mchał BARTYŚ INTYTUT AUTOMATYKI I ROBOTYKI POLITECHNIKI WARZAWKIEJ, ul. św. Andrzea Bobol 8, 0-55 Warszawa Uogólnona eoda wnosowana o uszodzenach na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne Dr nż. Mchał BARTYŚ Absolwen Wydzału Mechan Precyzyne Polechn Warszawse. Zaue sę zagadnena zwązany z auoayzacą procesów, dagnosyą, sysea secowy auoay, nelgenny urządzena poarowy wyonawczy oraz zasosowana log rozye. Współauor 3 sąże 3 podręcznów, auor 05 publac, auor współauor 4 paenów. Konsruor 6 unalnych urządzeń echaroncznych. Auor lcznych wdrożeń przeysłowych. e-al: barys@chr.pw.edu.pl reszczene W aryule wprowadzono zdefnowano poęca sygnaur alernaywnych donuących. Wprowadzene ych poęć pozwolło na sforalzowane uogólnene scheau wnosowana o uszodzenach obeuącego zarówno podeśca bazuące na bnarne acerzy dagnosyczne a podeśca bazuące na podsawe dwuwaroścowego syseu nforacynego FI. Przedsawono przyład lusruący uogólnony schea wnosowana. W podsuowanu przedsawono erun dalszych prac. łowa luczowe: loalzaca uszodzeń, bnarna acerz dagnosyczna, sygnaura alernaywna, sygnaura donuąca. Generalsed ehod of dagnosc reasonng abou fauls based on bnary dagnosc arx Absrac A bref survey of dagnosc faul solaon ehods based on a bnary dagnosc arx and b-valued FI [3] nforaon syse s presened n he nroducory par (econ ) of he paper. I s shown on an exaple of carcnoa rens dsease (Tab.), ha he classc reasonng schee abou sngle fauls based on a bnary dagnosc arx s nsuffcen and should be revsed. I s also shown ha he probles of proper reasonng rean unsolved even f he Faul Inforaon yse FI wll be appled. In boh cases, here s possble o reec rue dagnoss as well as generae a false one. To solve he proble, here were nroduced and defned he so called: alernave (0) and donan sgnaures (). Inroducon of hese sgnaures enables foral generalsaon and exenson of he nference schee abou fauls (6) ncludng approaches based on a bnary dagnosc arx as well as b-valued FI. The advanages of nroducng he donan sgnaures are descrbed n econ 5. Also, soe hns for pleenaon of he general reasonng schee are forulaed n econ 5. The proposed general reasonng ehod s useful for applcaons o syse wh ebedded dagnoscs, parcularly o hose ang use of on-lne seral and parallel dagnoscs [6]. The fuure wors are oulned n he suary (econ 6), ncludng generalzaon of he nference schee based on ul-valued FI and fuzzy evaluaon of dagnosc sgnals. Keywords: faul solaon, bnary dagnosc arx, alernave sgnaure, donan sgnaure.. Wprowadzene Rozważy schea algoryu dagnozowana z wyorzysane odelu procesu przedsawony na rys.. chea en es dość powszechne sosowany we współczesne dagnosyce procesów [3, 4, 8]. Co do zasady, załada sę w n, że eśl obserwowane są różnce reszowe (resdua) ( r x xˆ ) poędzy rzeczywsy warośca zennych procesowych x X, {..I}, a ch warośca odelowany xˆ Xˆ eśl ponado różnce e pozosaą w relac z rzeczywsy uszodzena procesowy, o uszodzena są obserwowalne (podlegaą deec) ponado ogą być rozpoznawalne. Proces deec uszodzeń należy uznać za oneczny z punu wdzena realzac rozparywanego scheau algoryu dagnosycznego, ale ednocześne należy uznać, że ne es wysarczaący z punu wdzena oczewań zasosowań praycznych. W prayce szczególne znaczene a rozróżnalność (loalzaca) uszodzeń. Loalzaca uszodzeń polega generalne na wsazanu zboru wysępuących uszodzeń. Poneważ, a wsazue eora praya dagnosy procesów, uzysane pełne rozróżnalnośc uszodzeń w ogólny przypadu ne es ożlwe, o w sosunu do procesu dagnozowana bazuącego na odelach, częso forułowane es wyagane sprowadzaące sę do loalzac zboru poencalnych uszodzeń (a węc neoneczne wysępuących w dane chwl) ewenualne do oszacowana sopna pewnośc ch wysąpena. Proces dagnozowana będzey rozueć w y aryule w zawężony sense. Pod y poęce będzey rozueć proces lub algory wnosowana o uszodzenach ończący sę na eape loalzac uszodzeń. Rys.. Fg.. X Generaor resduu X^ Modelowane zenne procesowe R Resduu Ocena warośc resduu ygnały dagnosyczne chea algoryu dagnosycznego wyorzysuącego odel procesu cheacs of odel based faul dagnoss W scheace dagnozowana wyorzysuącego odel procesu, na podsawe znaoośc warośc resduów generowane są warośc sygnałów dagnosycznych. Proces generac warośc sygnałów dagnosycznych doonywany es w procese zwany oceną resduu. W naprosszy przypadu ocena a es oceną dwuwaroścową zn. v(s ){0,} polega np. na prose dysrynac warośc resduu r R, {..J} z proge, {..J}. 0 r v( s ) v () r W dagnosyce procesów sosowana es równeż osra rozya ocena welowaroścowa resduów ze sały lub adapacyny proge dysrynacyny [3, 4]. W dalsze częśc aryułu ogranczyy rozważana wyłączne do bnarne oceny resduów. Ocena aa a dość sone znaczene prayczne. osowana es ne ylo wedy gdy z naury rzeczy warośc resduu są bnarne np. w bnarnych uładach logcznych czy w przypadach dosępnośc bnarnych sygnałów ogranczeń procesowych, ale aże w dagnosyce procesów cągłych, w óre wyorzysywane są na przyład bnarne wyn badań zwązów heurysycznych poędzy zenny procesowy. Kluczowy eleene dagnosy procesów opare na odelach es wedza doycząca zwązu sygnałów dagnosycznych uszodzeń f F, {..I} Pozysane e wedzy sanow odrębny proble ne wchodz w zares nneszego aryułu. Ponże założyy, że relaca a es relacą znaną es oreślona na loczyne arezańs zborów F. R F F () Z defnc, relaca R F es zbore par uporządowanych (relac dwuczłonowych) < f, s >, a węc zgodne z nerpreacą geoeryczną loczynu arezańsego sanow zbór punów płaszczyzny o osach współrzędnych w posac ndesów uszo-

2 780 PAK vol. 57, nr 7/0 dzeń F ndesów sygnałów dagnosycznych. Nad płaszczyzną Fx ożna rozpąć saę rówyarową, w óre ażdeu punow płaszczyzny Fx zosane przyporządowana warość sygnału dagnosycznego v. Jeśl warośc sygnałów dagnosycznych s przyuą dla ażdego f, warośc bnarne (por. ()), o rzu węzłów e sa na płaszczyznę Fx oże być przedsawony w posac bnarne acerzy dagnosyczne [], [6]. Macerz ę ożna przedsawć w posac zboru J werszy posac: f F : v( f, s )..I..J F( s ) ; (3) lub w posac zboru I olun posac: s : v( f, s )..I..J ( f ) ; (4) Przyład acerzy dagnosyczne przedsawono w abel. Tab.. Tab.. Przyład bnarne acerzy dagnosyczne Exaple of bnary dagnosc arx /F f f f 3 f 4 f 5 s 0 0 s 0 0 s s Zgodne z zapse (3) podzbory uszodzeń F(s ) wsazywanych przez odpowedne warośc sygnałów dagnosycznych s w abel są nasępuące: F(s ) = { f, f 3, f 4 } F(s ) = { f, f 4, f 5 } F(s 3 ) = { f } (5) F(s 4 ) = { f 5 } oraz zgodne z zapse (4) podzbory sygnałów dagnosycznych (f ) wsazuących wysąpene oreślonego uszodzena f w abel są nasępuące: (f ) = { s, s 3 } (f ) = { s } (f 3 ) = { s } (6) (f 4 ) = { s, s } (f 5 ) = { s, s 4 } ygnały dagnosyczne, órych warośc v(f, s ) są różne od zera nazywane są sypoa uszodzeń f. W przypadu bnarne oceny warośc sygnałów dagnosycznych sypoa uszodzeń są e sygnały, órych warośc są równe. Zae podzbory sygnałów dagnosycznych (f ) są podzbora sypoów -ego uszodzena f. Ja ławo zauważyć z (6), podzbory sygnałów dagnosycznych (f ), órych warośc dla -ego uszodzena f przyuą warość równą worzą charaerysyczne wzorce (sygnaury) uszodzeń. ygnaury e są oluna bnarne acerzy dagnosyczne. Dagnozowane na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne doonywane es według pewnych scheaów wnosowana, do órych należy zalczyć scheay wnosowana równoległego, szeregowego szeregowo-równoległego [4]. W przypadu zasosowana scheau wnosowana równoległego przy założenu wysępowana uszodzeń poedynczych, loalzaca uszodzeń nasępue na podsawe oceny wynów porównana weorów aualnych warośc sygnałów dagnosycznych z weora wzorców ych uszodzeń (sygnaura). Na podsawe ego porównana wyznaczany es w chwl zbór (F F) ożlwych uszodzeń poedynczych a, że: f F (f )..I F : (7) Zbór F oże być zarówno zbore pusy, zbore ednoeleenowy a weloeleenowy. W perwszy przypadu ówy, że ne zosało zloalzowane żadne uszodzene, w drug przypadu ówy o loalzac wsazanego uszodzena, naoas w rzec przypadu ówy o ożlwośc wysąpena ednego z welu uszodzeń. Ja ławo zauważyć, nabardze waroścowy dagnosyczne es przypade, gdy zbór F es zbore ednoeleenowy. Nesey, w prayce es o przypade, óry wysępue sosunowo rzado. Znaczne częśce ay do czynena z ednoczesną loalzacą welu różnych uszodzeń nawe o wysąpena ylo ednego uszodzena. Ta wyn loalzac es raowany ao dagnoza przyblżona, óra drogą dodaowych zabegów oże być eszcze ewenualne uścślona. Mo prosoy, zasosowane eody wnosowana na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne napoya na rudnośc realzacyne. Do podsawowych rudnośc zwązanych z warygodny zasosowane prayczny bnarne acerzy dagnosyczne zalczyć należy ędzy nny onecznośc: oceny warygodnośc sygnałów dagnosycznych, oceny nepewnośc sygnałów dagnosycznych, przebudowy echanzu wnosowana w przypadu wysąpena uszodzena powoduącego wygenerowane newarygodnego sygnału dagnosycznego, dosępu do wedzy o obece dagnozowana, znaoośc specyf obeu, przyęca założena o warygodnośc sosowanych odel, dopuszczena ożlwośc wygenerowana fałszywych dagnoz. Na podsawe przyładu, w dalsze częśc aryułu poażey, że lasyczny schea wnosowana na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne (7) lub na podsawe dwuwaroścowego syseu nforacynego [3] przy założenu uszodzeń poedynczych wyaga pewne redefnc dące w erunu e uogólnena. W y celu poocne będą poęca sygnaur alernaywnych donuących.. ygnaury alernaywne Dla lusrac naperw poęć sygnaur alernaywnych, a nasępne sygnaur donuących, posłużyy sę przyłade zaczerpnęy z dagnosy edyczne. Cechą charaerysyczną dagnozowana edycznego es fa, że obee dagnozowana es nezwyle złożony syse a es organz ludz. Dla soncenrowana uwag zaey sę problee dagnozowana raa ner (carcnoa rens). W y escu należy zasrzec, że wybór ego przyładu es całowce przypadowy zosał doonany wyłączne ze względu na ławość lusrac pewnych anaenów scheau wnosowana o uszodzenach doonywanego na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne dwuwaroścowego syseu nforacynego FI [5]. Tab.. Tab.. / Przyładowa lsa esów dagnosycznych, óre ogą być sosowane w dagnosyce carcnoa rens wraz z przyłada sygnaur Exeplary ls of dagnosc ess ha ay be used for dagnoss of carcnoa rens ogeher wh exaples of sgnaures 3 s X... 0 guz ner s X 0... ból ner K Tesy dagnosyczne s 3 X... rwoocz s 4 X hsopaologa s 5 X X... spade asy cała s 6 X X... czerwenca s 7 X X nedorwsość s 8 X X... hperalcea s 9 X X 0... pocene w nocy s 0 X X... duże cśnene rw s X X... podwyższone OB s X X... zapalene ęśn s 3 X X... srobawca s 4 X X... pozo reaynny s 5 X X 0... obrzę ończyn s 6 X X 0... gorącza Oznaczena: X nesoność wynu esu dagnosycznego - bra wynu oceny esu dagnosycznego

3 PAK vol. 57, nr 7/0 78 W dagnosyce edyczne, podobne a w dagnosyce procesów, wyonywane są esy dagnosyczne. Cechą charaerysyczną esów edycznych es o, że w węszośc przypadów są one wyonywane w rybe off-lne. W przypadu dagnozowana carcnoa rens wyonywane są w y rybe zarówno esy w posac badań obrazowych (TK, UG, PET, RM) a równeż lczne badana analyczne ae a: OB, pozo oczna, pozo reaynny, nedorwsość, hperalcea, p., a aże przeprowadzany es wywad doyczący wysępowana czynnów eologcznych (oyłość, palene yonu, obcążena geneyczne np. zespół von Hppla Lndaua). Załóży, że będzey dysponowal 6 warygodny esa dagnosyczny, órych lsę przedsawono w abel. Założyy równeż, że wyn ych esów ogą być, podobne a sygnałów procesowych, ocenane bnarne. Z abel wyna w sposób oczywsy, że snee ne edna, ale wele sygnaur e sae ednos chorobowe. Każdą z ach sygnaur będzey nazywal sygnaurą alernaywną będzey oznaczal sybole. Lea : Uszodzene f, oże być loalzowane przez co nane edną z K różnych sygnaur alernaywnych ach, że: f F..I F : (8) Ja ławo zauważyć ażda sygnaura (4) bnarne acerzy dagnosyczne spełna warune (8), a zae oże być raowana ao sygnaura alernaywna, dla óre K=. Lea : Każda sygnaura bnarne acerzy dagnosyczne (4) es sygnaurą alernaywną zn...i (9) pecyfczną forą acerzy dagnosyczne es syse nforacyny FI [5]. FI uogólnaąc welowaroścowość sygnałów dagnosycznych swarza ednocześne ożlwość zwarego elegancego zapsu acerzy dagnosyczne. Przez analogę z bnarną acerzą dagnosyczną snee równeż fora FI, w óry z ażdy uszodzene f soarzone są albo bnarne warośc sygnałów dagnosycznych <0> lub <> albo pary bnarne <0, >. Jeśl sygnałow dagnosyczneu s zosane w FI przyporządowana para <0, >, o dla uszodzena f, warość s oże przyberać zarówno warość <0> a <>. ąd para <0, > w soce generue dwe sygnaury alernaywne uszodzena f. W perwsze z ych sygnaur warość s będze równa <0>, naoas w druge będze równa <>. ąd wypływa nasępuący wnose o deopozyc sygnaury bnarnego syseu nforacynego FI. Lea 3: Każda -a sygnaura syseu nforacynego FI oże być przedsawona w posac alernaywy sygnaur alernaywnych. K FI (0) Ja ławo zauważyć, werdzene (9) a charaer ogólny poneważ ne odwołue sę do n-waroścowośc syeu FI. W szczególnośc doyczy zae aże dwuwaroścowego syseu nforacynego FI będącego przedoe dalszych rozważań. Zachodz pyane, czy na podsawe sygnaur alernaywnych ogą być worzone sygnaury bnarnego syseu FI? W ogólnośc, na a zadane pyane odpowedź es negaywna. Naperw poażey o na przyładze, a nasępne wsażey przyczyny. W y celu zwróćy uwagę na abelę, w óre wysępuą ędzy nny dwa esy dagnosyczne s 6 s 7. Perwszy z esów doyczy oceny obawów wysąpena czerwency perwone, drug doyczy wysąpena nedorwsośc. Warośc obu sygnałów dagnosycznych są ocenane bnarne. Foralne ożlwe są zae nasępuące obnace warośc ych sygnałów: {0, 0}, {0, }, {, 0}, {, }. Fayczne sensowne są ylo 3 obnace {0, 0}, {0, }, {, 0} poneważ czerwenca nedorwsość pozosaą we wzaene opozyc. Uwzględnene wysępuące u wzaene relac uwarunowań wynów esów dagnosycznych oże być z ławoścą przedsawone w posac rzech sygnaur alernaywnych, ale uż ne oże być foralne przedsawone w posac dwóch dwóe bnarnych <0, > reprezenuących odpowedno warośc sygnałów s 6 s 7 w FI. Wnose : Bnarny syse nforacyny FI ne dae ożlwośc prawdłowego zapsu sygnaur uszodzeń w przypadu wysępowana relac warunowych poędzy warośca esów dagnosycznych. Z powyższego wnosu płyną co nane dwa nepooące sygnały sone dla pray dagnozowana. W ogólnośc, syse nforacyny FI, w óry a pror przyęo nezależność warośc sygnałów dagnosycznych, oże generować fałszywe sygnaury, co w onsewenc oże prowadzć do wsazana fałszywych dagnoz. Wady e ne posada zaps sygnaur w posac (9). W prayce założene o brau zależnośc poędzy warośca sygnałów dagnosycznych es częso dość rudne lub w ogóle neożlwe do weryfac. Ze względu na eonoę procesu dagnozowana, sosowane są dość powszechne zwłaszcza w dagnosyce procesów, odele budowane z wyorzysane eod szuczne nelgenc. Modele e budowane są na podsawe dosępnych danych procesowych. Nesey, sneą zwyle sone probley zwązane z pozysane danych z całego obszaru ch zennośc. Dodaowo snee równeż nepewność zwązana z fae, czy dane e pochodzą ze sanu pracy obeu z uszodzena czy eż ne. O le uważa sę, że właścwośc nerpolacyne ych odel są zwyle dobre, o z całą pewnoścą ne ożna ego powedzeć o ch zdolnoścach esrapolacynych. Do ego należałoby uwzględnć rudny w realzac prayczne proble ewoluc dagnozowanego syseu odel go opsuących. Należy edna zaznaczyć, że w przypadu brau dosaeczne wedzy o relacach poędzy warośca sygnałów dagnosycznych prawdłowe defnce sygnaur alernaywnych ne są równeż ożlwe. 3. ygnaury donuące W przypadu dagnosy carcnoa rens wysępue zw. lasyczny zespół obawów zwany radą Vrchowa. Obawy e odpowadaą pozyywny wyno rzech esów <s, s, s 3 > poazanych w abel. Zwyle radze Vrchowa owarzyszą nespecyfczne obawy ogólne, pod posacą osłabena, uray asy cała, sany gorączowe lub podgorączowe. Zespół rady Vrchowa wysępue edna edyne w zaledwe o. 5..5% przypadów carcnoa rens, naoas zespół obawów, óre u owarzyszą należy uznać za zespół obawów specyfcznych. W y przypadu do posawena wsępne dagnozy o wyso sopnu warygodnośc o wysąpenu carcnoa rens wysarczy swerdzene wysąpena zespołu rady Vrchowa. Zespół pozosałych obawów nespecyfcznych ch onselaca ne odgrywa w dagnosyce ego przypadu zasadncze rol. Zae zespół obawów <s, s, s 3 > odgrywa w y przypadu chorobowy rolę donuącą a zespół sygnałów dagnosycznych nazywać będzey w dalszy cągu sygnaurą donuącą. W dagnosyce przypadów onologcznych donuący sygnałe dagnosyczny es aże ocena wynu badań hsopaologcznych. W prayce edyczne badana hsopaologczne wyagaą pobrana odpowednego aerału bologcznego na drodze wyonana bops ceno- lub grubogłowe lub laparoo. Częso wyagaą równeż zasosowana bardze rozległe nerwenc chrurgczne. Z ego powodu badana hsopaologczne wyonywane są zwyle dopero po posawenu wsępne dagnozy. Defnca : ygnaurą donuącą d uszodzena f es a podzbór warośc sygnałów dagnosycznych, óry w sposób ednoznaczny loalzue o uszodzene. Z powyższe defnc ne wyna, że dla ażdego uszodzena f ne oże sneć węce nż edna sygnaura donuąca. W zwązu z y, oznaczy przez lczbę sygnaur donuących uszodzena f, oraz oznaczy sybole -ą sygnaurę d

4 78 PAK vol. 57, nr 7/0 donuącą -ego uszodzena. Ponado ażde sygnaurze donuące przypszey ndywdualną bnarną funcę charaerysyczną d, óra wsazue czy eleen s zboru należy gdy φ d, czy eż ne należy do ego zboru gdy φ 0. ąd d s : φ..j..m, () d Wnose : Z defnc nr zapsu () wyna, że dla ażdego uszodzena f, ażda ego sygnaura donuąca sanow ednocześne podzbór ego zboru sygnaur alernaywnych. () d Przyład: Oznaczy sybole f przypade carcnoa rens. W abel, dla przypadu f wysępuą dwe ( =) sygnaury donuące : d es podzbore sygnaur alernaywnych rodz- ygnaura ny d d, naoas sygnaura s, s s, s d 3 (3) d 4 d es podzbore sygnaur alernaywnych rodzny. Zgodne z () zbory warośc func charaerysycznych dla obu sygnaur są nasępuące: φ φ d d,,,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0,0,0,,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 d (4) Charaerysyczną bnarną acerzą dagnosyczną es anonczna ednosowa acerz dagonalna [, 6]. Waro zwrócć uwagę, że w aa acerzy zawera wyłączne ednoeleenowe sygnaury donuące. Z defnc sygnaury donuące wyna, że eśl dla danego uszodzena snee co nane edna sygnaura donuąca, o warośc wszysch pozosałych sygnałów dagnosycznych, óre ne należą do zboru d są nesone z punu wdzena loalzac -ego uszodzena. Decyduące znaczene z w y przypadu, aą edyne warośc ych sygnałów dagnosycznych, óre należą do sygnaury donuące, a węc e, óre ne zosały wyluczone z sygnaury przez zerowe warośc func charaerysyczne. werdzene o a ważne znaczene prayczne, bowe: Wnose 3: Jednoznaczna loalzaca uszodzena wyaga analzy zgodnośc warośc sygnałów dagnosycznych z warośca sygnałów wsazywany przez sygnaury donuące. Znaoość sygnaur donuących pozwala na zaplanowane sraeg eono procesu loalzac uszodzeń. Raconalne es bowe wyonywane ylo ych esów dagnosycznych, óre są wsazywane przez sygnaury donuące, a węc e, órych wyn są sone z punu wdzena loalzac uszodzena. Dzę eu proces loalzac oże być szybszy ańszy. posrzeżene o prowadz do zasosowana eody sewencyne loalzac uszodzeń Walda []. 4. Uogólnene eody wnosowana na podsawe bnarne acerzy dagnosyczne W zwązu z wprowadzene poęca sygnaur alernaywnych, ożlwe es wprowadzene bardze ogólne defnc dagnozy w sosunu do defnc przedsawone zależnoścą (7). W y celu wprowadzy dodaowo poęca rozszerzone acerzy dagnosyczne e sygnaur. Defnca. Rozszerzoną acerzą dagnosyczną będzey nazywal acerz, óre oluna są sygnaury alernaywne wszysch uszodzeń. Defnca 3. ygnaurą rozszerzone acerzy dagnosyczne es dowolna oluna rozszerzone acerzy dagnosyczne. Ja ławo zauważyć, szczególny posaca rozszerzone acerzy dagnosyczne są zarówno: bnarna acerz dagnosyczna a syse nforacyny FI. Defnca 4. Dagnoza w chwl es zbore ych uszodzeń, dla órych warośc sygnałów dagnosycznych w chwl są zgodne z co nane edną sygnaurą rozszerzone acerzy dagnosyczne: F f F :..I,..K (5) Ja uż wsponano wcześne defnca (5) uogólna przypade dagnozowana zarówno dla bnarne acerzy dagnosyczne a dla przypadu zasosowana eody wnosowana o uszodzenach z wyorzysane syseu nforacynego FI. W scheace wnosowana o uszodzenach zarówno dla bnarne acerzy dagnosyczne a dla przypadu zasosowana eody wnosowana o uszodzenach z wyorzysane syseu nforacynego FI ne uwzględna sę edna ożlwośc wysąpena sygnaur donuących. W zwązu z y spróbuey wprowadzć dalsze uogólnene defnc dagnozy (5) poszerzaąc ą o poęce sygnaur donuących. Defnca 5. Dagnoza w chwl es zbore ych uszodzeń, dla órych warośc sygnałów dagnosycznych w chwl są zgodne z co nane edną sygnaurą rozszerzone acerzy dagnosyczne lub z co nane z edną sygnaurą donuącą: F f F..I,..K,..M : ( ) ( d ) (6) Poneważ przynależność eleenów f do zboru F es warunowa, o ożlwe es równeż przedsawene defnc (6) w posac drzewa decyzynego, grafu przyczynowo-suowego [7] lub reguł warunowych ypu eżel-o. Reguły warunowe dla ażdego uszodzena f przyuą nasępuącą posać: Jeżel ( ) ( ) d o uszodzene f (7) 5. Wnosowane szeregowe równoległe Uogólnona eoda wnosowana o uszodzenach zosane zlusrowana na przyładze abel. Załóży, że w chwl = 0 dysponuey nasępuący nepełny zbore warośc sygnałów dagnosycznych:,,,,,,,0, 0,0, 0,0,0, 0,0, (8) 0 Załóży dale, że dla uszodzena f znane są wszyse sygnaury alernaywne (abela ) oraz sygnaury donuące (3). Załóży ponado, że w chwl 0 ne dysponuey eszcze wszys wyna ocen sygnałów dagnosycznych (np. s 4 s 6 ). Powsae pyane czy ożlwe es w ach warunach rozpoczęce procesu dagnozowana. Zarówno w przypadu wnosowana dagnosycznego z wyorzysane bnarne acerzy dagnosyczne syseu nforacynego z wyorzysane eody wnosowana szeregowego es o ożlwe. Koneczne es edna oczewane z zaończene procesu wnosowana do oenu uzysana warośc wszysch sygnałów dagnosycznych. W przypadu wnosowana na podsawe rozszerzone acerzy dagnosyczne z sygnaura donuący ożlwe es zarówno rozpoczęce a zaończene procesu wnosowana aże przed oene uzysana warośc wszysch sygnałów dagnosycznych o le spełnony es warune, że snee przynane edna aa sygnaura donuąca dla óre zachodz: 0 d (9) d W rozważany przyładze (8) eden z loczynów nogoścowych zborów 0 zborów sygnaur donuących d spełna warune (9) poneważ: d

5 PAK vol. 57, nr 7/0 783 s, s, s3 0 0 d d (0) 0 d d Zae zgodne z (6) dagnoza F 0 loalzue właścwe carcnoa rens. F () 0 f W przypadu, gdy znane są warośc wszysch sygnałów dagnosycznych o ożlwe es zasosowane dagnosycznego wnosowana równoległego. Zgodne z y algorye, w przypadu wnosowana na podsawe lasyczne bnarne acerzy dagnosyczne posawene prawdłowe dagnozy oże być probleayczne. Wyna o sąd, że w y scheace wnosowana ażdeu uszodzenu es przyporządowana edna ylo edna sygnaura. Zae zgodność aualnych warośc sygnałów dagnosycznych z sygnaurą alernaywną danego uszodzena, ale ne uęe w acerzy dagnosyczne prowadz do odrzucena dagnozy prawdłowe. W przypadu zasosowana syseu nforacynego FI, oże wysąpć efe nadarowośc lczby alernaywnych sygnaur uszodzeń. Efe en zosał opsany w oenarzu do leau 3. W wynu ego efeu, oże nasąpć przyęce dagnozy fałszywe. Równoległe wnosowane dagnosyczne z wyorzysane zaproponowanego w aryule scheau wnosowana (6) oparego na rozszerzone acerzy dagnosyczne ne posada wyenonych wyże wad. Wyaga edna znaoośc głębsze wedzy doyczące zwązu sygnałów dagnosycznych uszodzeń F. Zaproponowany schea dagnosyczny uożlwa z edne srony foralny zaps e dodaowe wedzy, a z druge uożlwa przeprowadzene wnosowana dagnosycznego. Można sądzć, że zaproponowany uogólnony schea wnosowana dagnosycznego oże być chęne sosowany wszędze a, gdze wedza aa es dosępna. Zasosowane algoryu szeregowego wnosowana dagnosycznego na podsawe rozszerzone acerzy dagnosyczne zgodne z forułą (6) oże być realzowane a a dla przypadu szeregowego wnosowana dagnosycznego na podsawe lasyczne acerzy dagnosyczne. zeregowe wnosowane dagnosyczne polega na forułowanu sucesywny uszczegółowanu dagnozy na podsawe analzy zboru warośc sygnałów dagnosycznych, órego lczność rośne w race analzy. Osaeczna dagnoza es forułowana po przeanalzowanu warośc osanego sypou. W przypadu dagnosy realzowane w rybe off-lne soną zaleę posada wnosowane szeregowe zwłaszcza wedy, gdy ożlwe es planowane olenośc realzac esów dagnosycznych. Wysarczy zauważyć, że eśl w perwsze olenośc będą realzowane esy dagnosyczne, óre będą generowały sygnały dagnosyczne sanowące eleeny sygnaur donuących, o dagnoza oże być uzysana w szybce, w nesze lczbe roów neszy osze. Jeśl na przyład wyn esów dagnosycznych będą poawały sę sucesywne w olenośc zgodne z ndesa sygnałów dagnosycznych a w abel, o uż wysąpene perwszego sypou o warośc s = spowodue, że zbór ożlwych uszodzeń będze zawerał co nane uszodzene f : F 0 f,... () Wysąpene olenych sypoów o waroścach s = s 3 = ończy proces dagnozowana szeregowego, poneważ zbór warośc sygnałów dagnosycznych {s, s, s 3 } es zgodny z edną z sygnaur donuących uszodzena f. W przypadu dagnosy realzowane w rybe on-lne, eśl poney wpływ dyna powsawana sypoów uszodzeń, o wnosowane szeregowe równoległe są w zasadze równorzędny sposoba wnosowana. W y bowe przypadu proean naczęśce ne a lub a bardzo ogranczony wpływ na planowane olenośc realzac esów dagnosycznych. Idenyfaca sygnaur donuących wyaga zdobyca odpowedne wedzy o obece dagnozowana. W y przypadu wyorzysywana es wedza zarówno proeanów a espolaaorów oraz służb urzyana ruchu dagnozowanych obeów. W przypadu realzac urządzeń z dagnosyą wbudowaną, szczególne znaczene znadue wedza onsruorsa, poneważ onsruorzy urządzeń aą przynane częścowy wpływ na szałowane sygnaur uszodzeń, w y aże donuących a węc ych, óre są szczególne waroścowe. Urządzena z wbudowaną funcą dagnosyczną pownny być źródłe nforac dagnosyczne udosępnane zewnęrzny syseo dagnosyczny. W en sposób ożlwe es soncenrowane uwag proeanów zewnęrznych syseów dagnosy na dagnosyce procesu nadzorowanu dagnosyczny urządzeń procesowych z dagnosyą wbudowaną. 6. Podsuowane uwag ońcowe W aryule poazano, że w neórych przypadach zasosowane lasycznego sposobu wnosowana oparego na acerzy dagnosyczne lub sysee nforacyny FI oże zarówno prowadzć do odrzucena dagnozy prawdłowe a przyęca dagnozy fałszywe. W aryule przedsawono nowy, uogólnony schea wnosowana o uszodzenach poedynczych, óry ych wad ne posada. chea en zosał opary na defnc zw. rozszerzone acerzy dagnosyczne, óra sanow uogólnene acerzy dagnosyczne. Wprowadzono poęca sygnaur: alernaywnych donuących. Wprowadzene ych poęć pozwolło na sforalzowane uogólnene scheau wnosowana o uszodzenach. Doyczy o zarówno podeśca bazuącego na podsawe acerzy dagnosyczne a podeśca na podsawe syseu nforacynego FI. W aryule przedsawono równeż zarys sraeg podzału zadań dagnosycznych poędzy nelgenne urządzena z wbudowany funca dagnosyczny zewnęrzny opuerowy sysea dagnosy procesowe. Zaproponowana w aryule eoda wnosowana dagnosycznego a charaer ogólny oże być sosowana do realzac zadań dagnosy procesów. Dalsze prace będą prowadzone w przyszłośc w erunu pogłębone analzy zaproponowanego scheau wnosowana z uwzględnene ędzy nny: nepewnośc rozye oceny sygnałów dagnosycznych, uwzględnene probleu oceny dosępnośc warygodnośc sygnałów esowych, wysępowana probleu loalne globalne zależnośc sygnałów dagnosycznych czy zdefnowana poęca rozróżnalnośc uszodzeń w rozszerzone acerzy dagnosyczne. 7. Leraura [] Cepel C. (989): Dagnosya Wbroausyczna Maszyn, PWN, Warszawa 989. [] Gerler J. (998): Faul Deecon and Dagnoss n Engneerng yses. New Yor, Marcel Deer Inc. [3] Korbcz J., Koścelny J.M., Kowalczu Z., Cholewa W. (004): Faul Dagnoss. Models, Arfcal Inellgence, Applcaons, prnger. Verlag Berln Helderberg New Yor, p.90. [4] Korbcz J., Koścelny J.M., Kowalczu Z., Cholewa W. (00): Dagnosya Procesów. Modele, Meody szuczne nelgenc, Zasosowana, WNT, p. 88 (n Polsh). [5] Koścelny J.M., Baryś M. (000): Applcaon of Inforaon yse Theory for Acuaor Dagnoss, IFAC yposu on Faul Deecon, upervson and afey for Techncal Processes, afeprocess 000, Budapes, Hungary, (), [6] Koścelny J.M. (00): Dagnosya zauoayzowanych procesów przeysłowych, Aadeca Ofcyna Wydawncza Ex, Warszawa (n Polsh). [7] Lgęza A., Fuser Parra P. (977): AND/OR/NOT causal graphs - a odel for dagnosc reasonng, Appled Maheacs and Copuer cence, (7), [8] Paon R., Fran P., Clar R. (989): Faul dagnoss n dynac syses. Theory and Applcaons. Engelwood Clffs, New Yor: Prence Hall. orzyano / receved: przyęo do druu / acceped: aryuł recenzowany

Barbara Pawełek Akademia Ekonomiczna w Krakowie. Normalizacja zmiennych a dopuszczalność prognoz zmiennej syntetycznej

Barbara Pawełek Akademia Ekonomiczna w Krakowie. Normalizacja zmiennych a dopuszczalność prognoz zmiennej syntetycznej Dynaczne Modele Eonoeryczne X Ogólnopolse Senaru Nauowe, 4 6 wrześna 007 w orunu Kaedra Eonoer Saysy, Unwersye Mołaa Koperna w orunu Aadea Eonoczna w Kraowe Noralzaca zennych a dopuszczalność prognoz zenne

Bardziej szczegółowo

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o Cele werfacj odelu Werfacja sasczna odelu polega na oblczenu szeregu ernów jaośc odelu oraz werfacj pewnch hpoez sascznch w celu sprawdzena cz na podsawe ego odelu ożna wcągać wnos doczące badanego zjawsa

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

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce

Bardziej szczegółowo

max Wydział Elektroniki studia I st. Elektronika III r. EZI Technika optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

max Wydział Elektroniki studia I st. Elektronika III r. EZI Technika optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic Zadane rograowana lnowego PL dla ogranczeń neszoścowch rz ogranczenach: a f c A b d =n, d c=n, d A =[ n], d b =, Postać anonczna zadana PL a c X : A b, Postać anonczna acerzowa zadana PL a Lczba zennch

Bardziej szczegółowo

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o ˆ

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o ˆ Eonoera Ćwczena Werfacja odelu eonoercznego Maerał poocncze Cele werfacj odelu Werfacja sasczna odelu polega na oblczenu szeregu ernów jaośc odelu oraz werfacj pewnch hpoez sascznch w celu sprawdzena cz

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

SYSTEMY 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 szczegółowo

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna XXXV Konferencja Saysyka Maeayczna MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU TECHNICZNEO Karol J. ANDRZEJCZAK karol.andrzejczak@pu.poznan.pl Polechnka Poznańska hp://www.pu.poznan.pl/ PRORAM REERATU 1. WPROWADZENIE 2. ORMALIZACJA

Bardziej szczegółowo

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 64 Transpor 28 Tomasz AMBROZIAK, Konrad LEWCZUK Wydzał Transporu Polechnk Warszawske Zakład Logsyk Sysemów Transporowych ul. Koszykowa 75, -662 Warszawa am@.pw.edu.pl;

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

Macierze hamiltonianu kp

Macierze hamiltonianu kp Macere halonanu p acer H a, dla wranego, war 44 lu 88 jeśl were jao u n r uncje s>; X>, Y>, Z>, cl uncje ransorujące sę według repreenacj grp weora alowego Γ j. worące aę aej repreenacj - o ora najardej

Bardziej szczegółowo

Dr Krzysztof Piontek. Metody taksonomiczne Klasyfikacja i porządkowanie

Dr Krzysztof Piontek. Metody taksonomiczne Klasyfikacja i porządkowanie Lteratura przegląd etod Studu podyploowe Analty Fnansowy Metody tasonoczne Klasyfaca porządowane Dzechcarz J. (pod red.), Eonoetra: etody, przyłady, zadana, Wydawnctwo Aade Eonoczne we Wrocławu, Wrocław,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 1999 Seria: BUDOWNICTWO z.

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 1999 Seria: BUDOWNICTWO z. ZESZYTY NAUKOWE OITECHNIKI ŚĄSKIEJ 999 Sera: BUDOWNICTWO z. Andrze OWNUK ZASTOSOWANIE REGUARNYCH RZEDZIAŁOWYCH MACIERZY JACOBIEGO DO OBICZANIA EKSTREMANYCH WARTOŚCI WIEKOŚCI MECHANICZNYCH. CZĘŚĆ II - RZYKŁADY

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

Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce

Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce Waldemar KAMRAT Poltechna Gdańsa Katedra Eletroenergety Zastosowane procedur modelowana eonometrycznego w procesach programowana oceny efetywnośc nwestyc w eletroenergetyce Streszczene. W pracy przedstawono

Bardziej szczegółowo

Reprezentacje grup symetrii. g s

Reprezentacje grup symetrii. g s erezentace ru ymetr Teora rerezentac dea: oeracom ymetr rzyać oeratory dzałaące w rzetrzen func zwązać z nm funce, tóre oeratory te rzerowadzaą w ebe odobne a zb. untów odcza oerac ymetr rozważmy rzeztałcene

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bayesowskie modele w diagnostyce (seminarium)

Bayesowskie modele w diagnostyce (seminarium) Wrocław, 7. marca 6 Modele Bezpeczeństwa Nezawodnośc Systemów Informatycznych oltechna Wrocławsa Wydzał Informaty Zarządzana IV ro studów Bayesowse modele w dagnostyce (semnarum) Autor doumentu: STAWARZ

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Bardziej szczegółowo

dr inż. ADAM HEYDUK dr inż. JAROSŁAW JOOSTBERENS Politechnika Śląska, Gliwice

dr inż. ADAM HEYDUK dr inż. JAROSŁAW JOOSTBERENS Politechnika Śląska, Gliwice dr nż. ADA HEYDUK dr nż. JAOSŁAW JOOSBEENS Poltechna Śląsa, Glwce etody oblczana prądów zwarcowych masymalnych nezbędnych do doboru aparatury łączenowej w oddzałowych secach opalnanych według norm europejsej

Bardziej szczegółowo

Część 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI Twierdzenie Bettiego (o wzajemności prac)

Część 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI Twierdzenie Bettiego (o wzajemności prac) Część 1 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 1 7. 7. TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCI 7.1. Twerdzene Bettego (o wzajemnośc prac) Nech na dowolny uład ramowy statyczne wyznaczalny lub newyznaczalny, ale o nepodatnych

Bardziej szczegółowo

PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH

PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH Marcn Peła Unwersytet Eonoczny we Wrocławu PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH Wprowadzene Zagadnene doboru odpowednej ary odległośc stanow, obo probleaty

Bardziej szczegółowo

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA Nekedy zachodz koneczność zany okesu kapt. z ównoczesny zachowane efektów opocentowane. Dzeje sę tak w nektóych zagadnenach ateatyk fnansowej np.

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

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYK DYNAMICZNYCH RAM Z TŁUMIKAMI MAXWELLA

WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYK DYNAMICZNYCH RAM Z TŁUMIKAMI MAXWELLA Polechna Poznańa Inyu onrucj Budowlanych WYZNACZANIE CHARAERYSY DYNAMICZNYCH RAM Z ŁUMIAMI MAXWELLA Opracowane wyonał prof. dr hab. nż. Roan Lewandow Oblczena opane w y opracowanu wyonal udenc udów opna:

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

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

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy

OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y Z J E Nr 2 2004 Krzysztof PIASECKI* OPTYALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE Wszyste oszty generowane przez prowze malerse są włączone

Bardziej szczegółowo

Układ regulacji ze sprzężeniem od stanu

Układ regulacji ze sprzężeniem od stanu Uład reglacji ze sprzężeniem od san 1. WSĘP Jednym z celów sosowania ład reglacji owarego, zamnięego jes szałowanie dynamii obie serowania. Jeżeli obie opisany jes równaniami san, o dynamia obie jes jednoznacznie

Bardziej szczegółowo

Poziomy płynnoêci i opóênienia w rozrachunku w systemie SORBNET podejêcie symulacyjne przy u yciu symulatora systemów płatnoêci BoF-PSS2*

Poziomy płynnoêci i opóênienia w rozrachunku w systemie SORBNET podejêcie symulacyjne przy u yciu symulatora systemów płatnoêci BoF-PSS2* Ban Kredy maj 27 Ryn Insyucje Fnansowe 53 Pozomy płynnoêc opóênena w rozrachunu w syseme SORBNET podejêce symulacyjne przy u ycu symulaora sysemów płanoêc BoF-PSS2* Lqudy Levels and Selemen Delays n he

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

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

Bardziej szczegółowo

Wpływ innowacji wybranych czynników na równowag cenowà. walorów notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych

Wpływ innowacji wybranych czynników na równowag cenowà. walorów notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych Ban Kredy lpec 8 Ryn Insyuce Fnansowe 37 Wpływ nnowac wybranych czynnów na równowag cenowà walorów noowanych na Gełdze Paperów WaroÊcowych w Warszawe Impac of Innovaon of Seleced Facors on Prce Equlbrum

Bardziej szczegółowo

MIKROPROCESOROWY MODEL OBIEKTU TERMICZNEGO DO TESTÓW REGULATORÓW TEMPERATURY

MIKROPROCESOROWY MODEL OBIEKTU TERMICZNEGO DO TESTÓW REGULATORÓW TEMPERATURY Danel KUCHARSKI Marcn WESOŁOWSKI MIKROPROCESOROWY MODEL OBIEKTU TERMICZNEGO DO TESTÓW REGULATORÓW TEMPERATURY STRESZCZENIE Aryuł przedsawa moŝlwość dagnosy uładów regulaorów emperaury z wyorzysanem modelowana

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych. Grupowanie danych

Eksploracja danych. Grupowanie danych Esploracja danych grupowane danych Potr Lpńs Grupowane danych Cele grupowana danych jest podzał reordów danych na grupy, ta aby eleenty z tej saej grupy były do sebe podobne, a z różnych grup od sebe różne.

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 10

METODY KOMPUTEROWE 10 MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE

Bardziej szczegółowo

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

= 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie komputerowe przemian fazowych w stanie stałym stopów ze szczególnym uwzględnieniem odlewów ADI

Modelowanie komputerowe przemian fazowych w stanie stałym stopów ze szczególnym uwzględnieniem odlewów ADI MERO MEtalurgczny Renng On-lne Modelowane oputerowe przean fazowych w stane stały stopów ze szczególny uwzględnene odlewów ADI Wyład III: Metoda różnc sończonych dla transportu cepła asy Wocech Kapturewcz

Bardziej szczegółowo

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH Krs na Stdach Doktoranckch Poltechnk Wrocławskej wersja: lty 007 34 V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH. Zbór np. lczb rzeczywstych a, b elementy zbor A a A b A, podzbór B zbor A : B A, sma zborów

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI KATEDRA METROLOGII I SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH ROZPRAWA DOKTORSKA METODA DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK NA PODSTAWIE

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI KATEDRA METROLOGII I SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH ROZPRAWA DOKTORSKA METODA DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK NA PODSTAWIE POLITECNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ ELEKTROTECNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA METROLOGII I SYSTEMÓW INFORMACYJNYC ROZPRAWA DOKTORSKA mgr inż. Ariel Dzwonowsi METODA DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK NA PODSTAWIE ANALIZY PRZEBIEGÓW

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

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

Bardziej szczegółowo

Ćw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego

Ćw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego 5 KATEDRA FIZYKI STOSOWANEJ PRACOWNIA FIZYKI Ćw. 5. Wyznaczane współczynna sprężystośc przy pomocy wahadła sprężynowego Wprowadzene Ruch drgający należy do najbardzej rozpowszechnonych ruchów w przyrodze.

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 1 BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH

ĆWICZENIE 1 BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH ĆWICNI BADANI WYBANYCH POCDU I STATGII KSPLOATACYJNYCH Cel ćwczena: - lustracja zagadneń zwązanych z zarządzanem esploatacją; - lustracja zależnośc mędzy dagnostyą nezawodnoścą a efetem procesu esploatacj.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii falek (Wavelets)

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

Bardziej szczegółowo

14. OBWODY LINIOWE POBUDZONE SYGNAŁEM ODKSZTAŁCONYM

14. OBWODY LINIOWE POBUDZONE SYGNAŁEM ODKSZTAŁCONYM OBWODY I SYGNŁY Wyład : Obwody lnowe pobudzone sygnałe odszałcony. OBWODY LINIOWE POBDZONE SYGNŁEM ODKSZŁCONYM PRZYPOMNIENIE ) Funcja wyładncza pełn wyjąową rolę, poneważ: ażdy sygnał wysępujący w prayce

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

BADANIE DYNAMICZNYCH WŁAŚCIWOŚCI PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH

BADANIE DYNAMICZNYCH WŁAŚCIWOŚCI PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH BADANIE DYNAMICZNYCH WŁAŚCIWOŚCI PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jes: przybliżenie zagadnień doyczących pomiarów wielości zmiennych w czasie (pomiarów dynamicznych, poznanie sposobów

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

Możliwość komputerowego wspomagania diagnozowania silników tłokowych stosowanych w transporcie morskim

Możliwość komputerowego wspomagania diagnozowania silników tłokowych stosowanych w transporcie morskim WITKOWSKI Kazmerz Możlwość omputerowego wspomagana dagnozowana slnów tłoowych stosowanych w transporce morsm WSTĘP Współczesna esploatacja słown orętowych wymaga wprowadzana na stat systemów dagnostycznych.

Bardziej szczegółowo

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Podstawy elektrotechniki

Podstawy elektrotechniki Wydzał Mechanczno-Energeyczny Podsawy elekroechnk Prof. dr hab. nż. Jlsz B. Gajewsk, prof. zw. PWr Wybrzeże S. Wyspańskego 7, 50-370 Wrocław Bd. A4 Sara kołowna, pokój 359 Tel.: 7 30 30 Fax: 7 38 38 E-al:

Bardziej szczegółowo

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE Zasady wyznazana depozytów zabezpezaąyh po wprowadzenu do obrotu op w rela lent-buro malerse ZAADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERKIE

Bardziej szczegółowo

Rys. 1. Podział metod obliczeń niezawodnościowych

Rys. 1. Podział metod obliczeń niezawodnościowych opacował: pof. d hab. nż. Józef Paa, g nż. Po Machel POLITHIKA WAZAWKA Iny leoenegey, Załad leown Gopoda leoenegeyczne ezpeczeńwo eleoenegeyczne nezawodność zalana laboao Ćwczene n 3. Wyozyane nalnych

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

p Z(G). (G : Z({x i })),

p Z(G). (G : Z({x i })), 3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern 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 szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

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

Bardziej szczegółowo

Chemia Analityczna. Autor: prof. dr hab. inż Marek Biziuk

Chemia Analityczna. Autor: prof. dr hab. inż Marek Biziuk Cheia Analiyczna Auor: pro. dr hab. inż Marek Biziuk Kaedra Cheii Analiycznej Wydział Cheiczny Poliechnika Gdańska 21 ANALIZA MIARECZKOWA (dział analizy objęościowej - woluerii) Meody iareczkowe służą

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyńskie Centrum Sportu jednostka budżetowa Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyńskie Centrum Sportu jednostka budżetowa Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów Z n a k s p r a w y G C S D Z P I 2 7 1 07 2 0 1 5 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f U s ł u g i s p r z» t a n i a o b i e k t Gó w d y s k i e g o C e n

Bardziej szczegółowo

Katedra Systemów Przetwarzania Sygnałów SZEREGI FOURIERA

Katedra Systemów Przetwarzania Sygnałów SZEREGI FOURIERA Ćwiczenie Zmodyfiowano 7..5 Prawa auorsie zasrzeżone: Kaedra Sysemów Przewarzania Sygnałów PWr SZEREGI OURIERA Celem ćwiczenia jes zapoznanie się z analizą i synezą sygnałów oresowych w dziedzinie częsoliwości.

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

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

Bardziej szczegółowo

MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA

MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2013 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 64 Nr ol. 1894 Dorota GAWRŃSKA Poltechna Śląsa Wydzał rganzacj Zarządzana Instytut Eono Inforaty MDEL RZMYTY WYBRU SAMCHDU W NAJWYŻSZYM

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis 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 szczegółowo

BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH

BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH AKŁAD KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTONICNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTONICNYCH WYDIAŁ LKTONIKI WOJSKOWA AKADMIA TCHNICNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL W standardowym modelu lnowym zakładamy,

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne XXX OLIPIADA FIZYCZNA TAP I Zadana teoretczne Nazwa zadana ZADANI T1 Na odstawe wsółczesnch badań wadomo że jądro atomowe może znajdować sę tlo w stanach o oreślonch energach odobne ja dobrze znan atom

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie przemieszczeń

Wyznaczanie przemieszczeń ór Maxwea-Mora δ ynacane premesceń ór Maxwea-Mora: Bea recywsym obcążenem δ MM JE NN E ( ) M d g N o P q P TT κ G ór służy do wynacena premescena od obcążena recywsego. równanu wysępuą weośc, wywołane

Bardziej szczegółowo

ŁĄ ę ł

ŁĄ ę ł ŁĄ ę ł ł ń ł ł ł ł ł ó ą Ń ł ń ł ł ł ż Ł ń ąó ż ąó ó ą ę ó ąę ą ł ą ę ń ł ś ół ż ł ł ł ą ń ś ół ń ł ł ę ł ó ł Ćć ć Ą ż ł ć ć ć ł ł ż ó ąę ó ó ą ś ó ół ż ą ń ł ó ą ę ą ó ę ś ś ó ą ę ą ą ęś ć ś ę ą ę ł ę

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja 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 szczegółowo

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 25-11-13 Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 2013-11-25 Sps reśc I. Algorymy oblczana warośc ndeksów gełdowych...3 1. Warość beżąca

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

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

Brak arbitrażu na rynkach z proporcjonalnymi kosztami transakcji *

Brak arbitrażu na rynkach z proporcjonalnymi kosztami transakcji * Zeszyy Unwersye Ekonomczny w Krakowe Naukowe (937) ISSN 898-6447 Zesz. Nauk. UEK, 205; (937): 27 39 DOI: 0.5678/ZNUEK.205.0937.009 Agneszka Rygel Kaedra Maemayk Unwersye Ekonomczny w Krakowe Brak arbrażu

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja funkcji

Optymalizacja funkcji MARCIN BRAŚ Opymalzacja funcj ) Opymalzacja w obszarze neoranczonym WK: y. y WW: > > y y Znaleźć mnmum funcj: (, y) ( ) y ( ) y y ( ) y solve, P(, ) y y solve, y ( ) y ( ) y y y ( ) y W W W > (, y) > Op.

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

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

Bardziej szczegółowo

Temat 6. ( ) ( ) ( ) k. Szeregi Fouriera. Własności szeregów Fouriera. θ możemy traktować jako funkcje ω, których dziedziną jest dyskretny zbiór

Temat 6. ( ) ( ) ( ) k. Szeregi Fouriera. Własności szeregów Fouriera. θ możemy traktować jako funkcje ω, których dziedziną jest dyskretny zbiór ema 6 Opracował: Lesław Dereń Kaedra eorii Sygnałów Insyu eleomuniacji, eleinformayi i Ausyi Poliechnia Wrocławsa Prawa auorsie zasrzeżone Szeregi ouriera Jeżeli f ( ) jes funcją oresową o oresie, czyli

Bardziej szczegółowo

HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES

HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES JANUSZ KULEJEWSKI, NABI IBADOV HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES Streszczene Abstract W artyule przedstawono

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją

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

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele 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 szczegółowo

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera

7. 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 szczegółowo

Parametry zmiennej losowej

Parametry zmiennej losowej Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru

Bardziej szczegółowo

ROZWIĄZYWANIE DWUWYMIAROWYCH USTALONYCH ZAGADNIEŃ PRZEWODZENIA CIEPŁA PRZY POMOCY ARKUSZA KALKULACYJNEGO

ROZWIĄZYWANIE DWUWYMIAROWYCH USTALONYCH ZAGADNIEŃ PRZEWODZENIA CIEPŁA PRZY POMOCY ARKUSZA KALKULACYJNEGO OZWIĄZYWAIE DWUWYMIAOWYCH USALOYCH ZAGADIEŃ PZEWODZEIA CIEPŁA PZY POMOCY AKUSZA KALKULACYJEGO OPIS MEODY Do rozwązana ustalonego pola temperatury wyorzystana est metoda blansów elementarnych. W metodze

Bardziej szczegółowo

Analiza obwodów elektrycznych

Analiza obwodów elektrycznych Analza obwodów elerycznych Oreślene mnmalneo zboru funcj obwodowych F o { u, } Analza Wyznaczene nnych welośc charaeryzujących obwód; np. moce, sprawnośc p. Obwód eleryczny Wyznaczene warośc paramerów

Bardziej szczegółowo

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ ZAKŁA EKSOATACJI SYSTEMÓW EEKTOICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW EEKTOICZYCH WYZIAŁ EEKTOIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

65120/ / / /200

65120/ / / /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 szczegółowo

Algorytm wyznaczania krotności diagnostycznej struktury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1

Algorytm wyznaczania krotności diagnostycznej struktury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1 BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 18, 2003 Algoryt wyznaczania rotności diagnostycznej strutury opiniowania diagnostycznego typu PMC 1 Artur ARCIUCH Załad Systeów Koputerowych, Instytut Teleinforatyi

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

Eugeniusz Rosołowski. Komputerowe metody analizy elektromagnetycznych stanów przejściowych

Eugeniusz Rosołowski. Komputerowe metody analizy elektromagnetycznych stanów przejściowych Eugenusz Rosołows Komputerowe metody analzy eletromagnetycznych stanów przejścowych Ocyna Wydawncza Poltechn Wrocławsej Wrocław 9 Opnodawcy Jan IŻYKOWSKI Paweł SOWA Opracowane redacyjne Mara IZBIKA Koreta

Bardziej szczegółowo

Małe drgania wokół położenia równowagi.

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

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo