Soustředí se na reprezentaci konceptů a vztahů (relací) mezi nimi. Používají grafickou reprezentaci, koncepty jsou uzly grafu, relace

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Soustředí se na reprezentaci konceptů a vztahů (relací) mezi nimi. Používají grafickou reprezentaci, koncepty jsou uzly grafu, relace"

Transkript

1 Sémantické sítě Soustředí se na reprezentaci konceptů a vztahů (relací) mezi nimi. Používají grafickou reprezentaci, koncepty jsou uzly grafu, relace jsou hrany (většinou se uvažují pouze binární relace). is a = je půjčka je dlužník půjčka 1 půjčka 2 věřitel dlužník věřitel Karel Jiří Marie je je je osoba

2 Objekty a relace, odvozování Síť na obrázku reprezentuje znalosti o autech obecně a o konkrétních vozidlech (identifikovaných SPZ). Uzly jsou koncepty (obecné) a instance. Máme tu základní typy relací: je (is a), tj. množinová inkluze, subsumce je (is a) náležení (je prvkem) koncept má vlastnost, případně konkrétní relace, např. dlužník, věřitel každý prvek konceptu má vlastnost pro každý prvek konceptu A existuje prvek konceptu B s určitou vlastností

3 Vícerozměrných relací se zbavíme reifikací převedením relace na koncept (objekt). Možnost vztahů dále rozšiřují deskriptivní logiky (např. systém OWL), které se často používají k vytváření ontologií. Možné dedukce o autu 2A jsou např. je to Škoda Fabia má čtyřdobý motor je osobní auto má kola má spalovací motor je vozidlo...

4 brzdy má je vozidlo má pohon je osobní auto má je Skoda Fabia je 2A má spalovací motor kola je je čtyřdobý motor třídobý motor má má má je 4A

5 Rámce Daly vznik objektově orientovanému programování. Rámec má tzv. sloty, do kterých se vyplňují data: údaje, jiné rámce, vlastnosti zděděné z jiných rámců apod. JMÉNO RÁMCE Škoda Fabie položky ČÍSLO RÁMCE 1 IS-A MOTOR PŘEVODOVKA osobní auto čtyřdobý benzínový manuální

6 JMÉNO RÁMCE Škoda Fabie položky ČÍSLO RÁMCE 1 IS-A osobní auto MOTOR hodnota: třídobý benzínový default: čtyřdobý benzínový PŘEVODOVKA manuální

7 Systémy dědičnosti (inheritence systems) Pokud koncepty mají v sémantické síti částečné uspořádání, pak síť nazýváme systém s dědičností. V síti pak vynecháváme hrany, které mohou být odvozeny z dědičnosti. Klasickým příkladem je klasifikace rostlin, živočichů.

8 Manipulace v jednoduchém systému dědičnosti Základní relací naší sémantické sítě je relace is a, tj. patří mezi, je, např. pes je savec, Alík je pes. Budeme uvažovat síť s dvěma typy uzlů (konstanty a koncepty) a dvěma typy hran(absolutní a defaultní, obě mohou být negované (defaultní připustíme až časem). Navíc: žádná hrana nevede do konstanty jen absolutní hrany a jejich negace mohou vycházet z konstant hrana r s má význam r(s), je li s konstanta, jinak x(r(x) s(x)). Hrana rs znamená r(s) pro s konstantu, jinak

9 x(r(x) s(x)), což je ekvivalentní x( r(x) s(x)), čili pro negovanou absolutní hranu jsou obě orientace ekvivalentní. černá vdova Příklad pavouk členovec chován lidmi domácí mazlčci bezobratlí Špagetka jezevčík pes savec.

10 Povolené dedukce I když můžeme hrany přeložit do logiky 1. řádu, nedovolujeme všechny možné dedukce logiky, ale jen omezenou část. Dovolené operace: Symetrie: dovolíme otočit negovanou absolutní hranu, tj. z r \ s odvodit s \ r Positivní řetězec: Jsou li x i x i+1 hrany v digrafu pro 1 i < k, pak můžeme přidat hranu x 1 x k. Negativní hrana: Jsou li x i x i+1 a y j y j+1 hrany v digrafu pro 1 i < k,1 j < m, a x k \ y m je hrana digrafu, můžeme přidat hranu x 1 \ y 1, pokud y 1 není konstanta.

11 Příklad dedukce Můžeme otáčet negované (jisté) hrany, např. členovec není domácí mazlíček, i domácí mazlíček není členovec. Můžeme řetězit pozitivní hrany, např. Špagetka je pes, jezevčíci jsou chováni lidmi, atd. Štaflík je domácí mazlíček a pavouci jsou členovci kteří nejsou domácí mazlíčci, proto Štaflík není členovec. Stejného závěru můžeme dosáhnout použitím cesty přes savce a otočenou negativní hranu.

12 Lokálnost sporu pavouk členovec domácí mazlčci bezobratlí jezevčík pes savec pták krmí mlékem holub Savci krmí mláďata mlékem, ptáci ne. Nicméně holubi tvoří výměšek podobný sýru, kterým krmí mláďata..

13 Do modelu se nám dostal spor můžeme odvodit i že holubi krmí mlékem, i že nekrmí. V našem omezeném způsobu odvozování ale každý spor musí zahrnovat cestu přes holuby, takže např. že Štaflík je pavouk nelze odvodit, i když je někde v modelu u holubů spor. Lokálnost sporu je velice důležitá u velkých bází znalostí, zvlášť pokud je tvoří více lidí.

14 Default hrany Abychom se zbavili předchozího sporu úplně, změníme hranu ptak \ mleko na default hranu ptak \ mleko a vhodně upravíme možnosti dedukce. Hrana x \ y má význam defaultu x y, negovaná x \ y má význam většina x není y.

15 Dedukce s default hranami Pokud neodvodíme spor, můžeme odvozovat podobně jako s jistými hranami s dvěma rozdíly pokud cesta používá default hranu, výsledek je také default hrana default hrany nelze otáčet, tj. x \ y neznamená, že y \ x. Pokud by se došlo ke sporu, musíme odvozovat opatrněji. Pokud existuje více než jedna cesta z A do B, preferujeme tu s více specifickými default pravidly (ještě upřesníme). Pokud existuje více cest z A do B a nejsou porovnatelné inkluzí, máme nejasnou situaci a např. odmítneme odpovědět (konzervativní přístup). Nesmíme přidávat hrany odvozené default hranami, protože

16 přidání nové znalosti (hrany) může být ve sporu : pokud jsme hranu odvozenou dedukcí nepřidali, má bližší=nová přednost, pokud bychom jí přidali, konflikt by nešlo rozhodnout.

17 Fuzzy logika Doteď jsme si byli jisti pojmy, nejistota byla ve vztazích. Ani pojmy nemusí být jisté... Jsem malá?...trochu

18 Funkce náležení Základem Fuzzy logiky je zobecnění funkce náležení. 0 Klasicky: δ manohy ( jana) = 1 Nyní obecněji µ mala ( jana) [0, 1] Fuzzy množinu definujeme A jako {(x, µ A (x) x X)}, kde µ A : X [0, 1] je funkce náležení (membership function), která určuje, nakolik daný prvek x patří do množiny A.

19 Fuzzy čísla jsou speciální fuzzy množiny na množině reálných čísel R, které (zároveň) jsou normální, tj. existuje x R, pro které µ A (x) = 1

20 jsou konvexní, tj. δ [0, 1], x, y R : µ A (δ x + (1 δ) y) min(µ A (x), µ A (y))

21 Logické operace (jedna z možných definic) Mějme univerza X a Y. Fuzzy relace R mezi X a Y je fuzzy množina, kde: R = (x, y) : µ R (x, y) X Y µ R : X Y [0, 1] Mějme fuzzy množiny A, B, A X, B Y a (x, y) X Y. Spojku a AND definujeme (jsou i jiné možnosti) následující fuzzy relací: µ AND (x, y) = min(µ A (a), µ B (x)) a spojku OR: µ OR (x, y) = max(µ A (a), µ B (x))

22

23 t normy: Jiné možnosti AND Definition 1 (t norma) t norma je zobrazení [0, 1] [0, 1] [0, 1] s vlastnostmi: neklesající v každém argumentu: x y a w z, pak i t(x, w) t(y, z) komutativita: t(x, y) = t(y, x) x, y [0, 1] asociativita: t(t(x, y), z) = t(x, t(y, z)) x, y, z [0, 1] krajní body: t(x, 0) = 0 a t(x, 1) = x x [0, 1] Libovolnou t normu lze použít jako operátor průniku (AND kombinace).

24 Příklady t norem (minimum) t(x, y) = min(x, y) (limited difference) t(x, y) = max(0, x + y 1) (algebraic product) t(x, y) = x y (drastic product) pokud max(x, y) = 1 tak t(x, y) = min(x, y), jinak t(x, y) = 0

25 s normy (=t konormy): Jiné možnosti OR Definition 2 (s norma=t konorma) s norma je zobrazení [0, 1] [0, 1] [0, 1] s vlastnostmi: neklesající v každém argumentu: x y a w z, pak i s(x, w) s(y, z) komutativita: s(x, y) = s(y, x) x, y [0, 1] asociativita: s(s(x, y), z) = s(x, s(y, z)) x, y, z [0, 1] krajní body: s(x, 0) = x a s(x, 1) = 1 x [0, 1] Libovolnou s normu lze použít jako operátor sjednocení (OR kombinace).

26 Dualita t normy a s normy Pro každou s normu je takto definované t t norma: t(x, y) = 1 s(1 x, 1 y)

27 Příklady s norem (maximum) s(x, y) = max(x, y) (limited sum) s(x, y) = min(1, x + y) (algebraic sum) s(x, y) = x + y x y (drastic sum) je li min(x, y) = 0, pak s(x, y) = max(x, y), jinak s(x, y) = 1

28 IF THEN pravidla IF THEN pravidla je možné považovat za zobecněný Modus Ponens (!nebudeme používat v protisměru!) zobec. MP antecedent x is A bere číslo µ A (x) pravidlo IF x is A THEN y is B konsekvence y is B vrací fuzzy množ. B do y kde A,A,B,B jsou fuzzy množiny Antecedent i sukcedent mohou být složené, pak aplikujeme spojky OR a AND.

29

30 Skládání více pravidel Obecně skládáme výsledky více pravidel a chceme dát přesné číslo defazifikovat. Jsou různé metody defazifikace.

31

32 Defazifikace Střed maxima: u = umax +u min 2, kde u max a u min jsou nejnižší a nejvyšší hodnoty u, kde µ conseq (u) dosahuje maxima. těžiště (center of gravity) u = U u µconseq (u)du U µconseq (u)du střed součtů u = U u r µ r conseq (u)du U r µ r conseq (u)du

33 Fuzzy regulátor (shrnutí) Přijímá jeden nebo více vstupů měření a informací o stavu systému zpracuje vstupy na základě IF...THEN pravidel (případně společně s nefuzzy zpracováním) agregací (průměrováním a vážením) výstupů všech pravidel vydá jednu přesnou crisp hodnotu, která říká, jakou akci provádět.

34 Vstupy Např. pozorujeme jen rychlost, možné hodnoty jsou { Too slow, About right, Too fast }

35

36 Výstupní akce { Speed up, Not much change needed, Slow down }

37 Pravidla Rule 1: If the motor is running too slow, then speed it up. Rule 2: If motor speed is about right, then not much change is needed. Rule 3: If motor speed is to fast, then slow it down.

38 Spojky a agregace Rozhodneme se, jakou t normu použijeme pro AND a jak budeme agregovat fuzzy výstup do přesné hodnoty. např. multiplikativní t norma těžiště pro defuzzifikaci

39 Jeden rozhodovací cyklus Vstup: rychlost x = Rpm fuzzy vstupy: µ about right (x) = 0.4, µ too f ast (x) = 0.3 zkombinuji pravdivost antecedentů a jednotlivá pravidla zkombinuji výsledky (konsekventy) pravidel a najdu těžiště

teorie logických spojek chápaných jako pravdivostní funkce

teorie logických spojek chápaných jako pravdivostní funkce Výroková logika teorie logických spojek chápaných jako pravdivostní funkce zabývá se způsoby tvoření výroků pomocí spojek a vztahy mezi pravdivostí různých výroků používá specifický jazyk složený z výrokových

Více

Číselné vyjádření hodnoty. Kolik váží hrouda zlata?

Číselné vyjádření hodnoty. Kolik váží hrouda zlata? Čísla a logika Číselné vyjádření hodnoty Au Kolik váží hrouda zlata? Dekadické vážení Když přidám osmé závaží g, váha se převáží => závaží zase odeberu a začnu přidávat závaží x menší 7 závaží g 2 závaží

Více

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ MATEMATICKÁ metodický list č. 1 Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Řešení úloh ve stavovém

Více

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza Databáze SQL SELECT David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Úvod do SQL Základní dotazování v SQL Cvičení základní dotazování v SQL Structured Query Language (SQL) SQL napodobuje jednoduché anglické

Více

Jak je důležité být fuzzy

Jak je důležité být fuzzy 100 vědců do SŠ 1. intenzivní škola Olomouc, 21. 22. 6. 2012 Jak je důležité být fuzzy Libor Běhounek Ústav informatiky AV ČR 1. Úvod Klasická logika Logika se zabývá pravdivostí výroků a jejím přenášením

Více

Která tvrzení jsou pravdivá nezávisle na tom, který den v týdnu byla vyslovena? Tvrzení trosečníka Dana.

Která tvrzení jsou pravdivá nezávisle na tom, který den v týdnu byla vyslovena? Tvrzení trosečníka Dana. Trosečníci Adam, Barry, Code a Dan zapoměli po čase kalendář. Začali se dohadovat, který den v týdnu vlastně je. Každý z nich řekl svůj názor: A: Dnes je úterý nebo zítra je neděle B: Dnes není úterý nebo

Více

Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová

Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová Dolování v objektových datech Ivana Rudolfová Relační databáze - nevýhody První normální forma neumožňuje vyjádřit vztahy A je podtypem B nebo vytvořit struktury typu pole nebo množiny SQL omezení omezený

Více

u odpovědí typu A, B, C, D, E: Obsah: jako 0) CLP Constraint Logic Programming

u odpovědí typu A, B, C, D, E: Obsah: jako 0) CLP Constraint Logic Programming Průběžná písemná práce Průběžná písemná práce Obsah: Průběžná písemná práce Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ délka pro vypracování: 25 minut nejsou povoleny žádné materiály

Více

Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model

Databázové systémy. * relační kalkuly. Tomáš Skopal. - relační model Databázové systémy Tomáš Skopal - relační model * relační kalkuly Osnova přednášky relační kalkuly doménový n-ticový Relační kalkuly využití aparátu predikátové logiky 1. řádu pro dotazování rozšíření

Více

KMA/MDS Matematické důkazy a jejich struktura

KMA/MDS Matematické důkazy a jejich struktura Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 KMA/MDS Matematické důkazy a jejich struktura Seminář 2 Výroková logika pokračování Logické vyplývání

Více

Paradigmata programování 1

Paradigmata programování 1 Paradigmata programování 1 Explicitní aplikace a vyhodnocování Vilém Vychodil Katedra informatiky, PřF, UP Olomouc Přednáška 6 V. Vychodil (KI, UP Olomouc) Explicitní aplikace a vyhodnocování Přednáška

Více

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model 2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model Úvod Databázový model souhrn prostředků, pojmů a metod, jak na logické úrovni popsat data a jejich strukturu výsledkem je databázové schéma. Databázové

Více

Čtvrtek 8. prosince. Pascal - opakování základů. Struktura programu:

Čtvrtek 8. prosince. Pascal - opakování základů. Struktura programu: Čtvrtek 8 prosince Pascal - opakování základů Struktura programu: 1 hlavička obsahuje název programu, použité programové jednotky (knihovny), definice konstant, deklarace proměnných, všechny použité procedury

Více

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy programování a algoritmizace úloh. Ing. Hodál Jaroslav, Ph.D. VY_32_INOVACE_25 09

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy programování a algoritmizace úloh. Ing. Hodál Jaroslav, Ph.D. VY_32_INOVACE_25 09 Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy programování a algoritmizace úloh Operátory Autor:

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,

Více

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy

Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit (entitní množiny) Atributy - 2.1 - Kapitola 2: Entitně-vztahový model (Entity-Relationship model) Množiny entit Množiny vztahů Otázky návrhu Plánování mezí Klíče E-R diagram Rozšířené E-R rysy Návrh E-R databázového schématu Redukce

Více

postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy

postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy Formální systémy (výrokové) logiky postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy cíl: získat formální teorii jako souhrn dokazatelných

Více

Fuzzy regulátory. Miloš Schlegel. schlegel@kky.zcu.cz

Fuzzy regulátory. Miloš Schlegel. schlegel@kky.zcu.cz 5 Fuzzy regulátory Miloš Schlegel schlegel@kky.zcu.cz Několik výroků o přesnosti Přesnost a pravdivost neznamená totéž. (Henri Matisse) Věřím, že nic není bezpodmínečně pravdivé a proto jsem v opozici

Více

Výroková logika dokazatelnost

Výroková logika dokazatelnost Výroková logika dokazatelnost Ke zjištění, zda formule sémanticky plyne z dané teorie (množiny formulí), máme k dispozici tabulkovou metodu. Velikost tabulky však roste exponenciálně vzhledem k počtu výrokových

Více

Hodnocení obtížnosti cyklotras pomocí fuzzy modelů na území Jihomoravského kraje

Hodnocení obtížnosti cyklotras pomocí fuzzy modelů na území Jihomoravského kraje Hodnocení obtížnosti cyklotras pomocí fuzzy modelů na území Jihomoravského kraje Rastrová analýza pomocí Mamdaniho metody RNDr. Pavel Kolisko Úvod aktualizace obtížnosti sítě cyklotras je vyžadována zastaralostí,

Více

Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2015

Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2015 Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2015 POUŽITÍ FUZZY LOGIKY PRO ŘÍZENÍ AUTONOMNÍHO ROBOTA - 2D MAPOVÁNÍ PROSTORU Michal JALŮVKA Ostravská univerzita v Ostravě Dvořákova 7 701 03 Ostrava 23. dubna

Více

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28. Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce

Více

Oproti definici ekvivalence jsme tedy pouze zaměnili symetričnost za antisymetričnost.

Oproti definici ekvivalence jsme tedy pouze zaměnili symetričnost za antisymetričnost. Kapitola 3 Uspořádání a svazy Pojem uspořádání, který je tématem této kapitoly, představuje (vedle zobrazení a ekvivalence) další zajímavý a důležitý speciální případ pojmu relace. 3.1 Uspořádání Definice

Více

Vysoké učení technické v Brně Fakulta elektrotechniky a informatiky Ústav biomedicínského inženýrství EXPERTNÍ SYSTÉMY.

Vysoké učení technické v Brně Fakulta elektrotechniky a informatiky Ústav biomedicínského inženýrství EXPERTNÍ SYSTÉMY. Vysoké učení technické v Brně Fakulta elektrotechniky a informatiky Ústav biomedicínského inženýrství EXPERTNÍ SYSTÉMY praktická cvičení Ing. Ivo Provazník, Ph.D., Ing. Jana Bardoňová 2000 Obsah 1 Úvod

Více

Vlastnosti regulárních jazyků

Vlastnosti regulárních jazyků Vlastnosti regulárních jazyků Podobně jako u dalších tříd jazyků budeme nyní zkoumat následující vlastnosti regulárních jazyků: vlastnosti strukturální, vlastnosti uzávěrové a rozhodnutelné problémy pro

Více

Algoritmizace a programování

Algoritmizace a programování Algoritmizace a programování Výrazy Operátory Výrazy Verze pro akademický rok 2012/2013 1 Operace, operátory Unární jeden operand, operátor se zapisuje ve většině případů před operand, v některých případech

Více

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25 Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

1. Množiny, zobrazení, relace

1. Množiny, zobrazení, relace Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 1. Množiny, zobrazení, relace První kapitola je věnována základním pojmům teorie množin. Pojednává o množinách

Více

12. Booleova algebra, logická funkce určitá a neurčitá, realizace logických funkcí, binární kódy pro algebraické operace.

12. Booleova algebra, logická funkce určitá a neurčitá, realizace logických funkcí, binární kódy pro algebraické operace. 12. Booleova algebra, logická funkce určitá a neurčitá, realizace logických funkcí, binární kódy pro algebraické operace. Logická proměnná - proměnná nesoucí logickou hodnotu Logická funkce - funkce přiřazující

Více

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují 1. u + v = v + u, u, v V 2. (u + v) + w = u + (v + w),

Více

Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie

Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie Alena Šolcová 1 Binární operace Binary operation Binární operací na neprázdné množině A rozumíme každé zobrazení kartézského součinu A x A do A. Multiplikativní

Více

Hranová konzistence. Arc consistency AC. Nejprve se zabýváme binárními CSP. podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek

Hranová konzistence. Arc consistency AC. Nejprve se zabýváme binárními CSP. podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek Hranová konzistence Arc consistency AC Nejprve se zabýváme binárními CSP podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek Hrana (V i, V j ) je hranově konzistentní, právě když pro každou hodnotu x z aktuální domény

Více

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. dubna 2009. Filip Železný (ČVUT) Vytěžování dat 9.

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. dubna 2009. Filip Železný (ČVUT) Vytěžování dat 9. Vytěžování dat Filip Železný Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. dubna 2009 Filip Železný (ČVUT) Vytěžování dat 9. dubna 2009 1 / 22 Rozhodovací pravidla Strom lze převést

Více

Spolehlivost soustav

Spolehlivost soustav 1 Spolehlivost soustav Spolehlivost soustav 1.1 Koherentní systémy a strukturní funkce Budeme se zabývat modelováním spolehlivosti zřízení s ohledem na spolehlivost jeho komponent. Jedním z hlavních cílů

Více

Funkce. Definiční obor a obor hodnot

Funkce. Definiční obor a obor hodnot Funkce Definiční obor a obor hodnot Opakování definice funkce Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny všech reálných čísel R, přiřazuje právě jedno reálné

Více

Objektově orientované programování v jazyce Python

Objektově orientované programování v jazyce Python Objektově orientované programování v jazyce Python Základní pojmy objektově orientovaného programování Objekt vychází z reálného světa. Má dva charakteristické rysy. Všechny objekty mají stav Všechny objekty

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

Fuzzy logika a reálný svět, aneb jsou všechny hromady skutečně malé?

Fuzzy logika a reálný svět, aneb jsou všechny hromady skutečně malé? Fuzzy logika a reálný svět, aneb jsou všechny hromady skutečně malé? Jiří Močkoř University of Ostrava Department of Mathematics Institute for Research and Applications of Fuzzy Modeling 30. dubna 22,

Více

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa 2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace

Více

Datové typy a struktury

Datové typy a struktury atové typy a struktury Jednoduché datové typy oolean = logická hodnota (true / false) K uložení stačí 1 bit často celé slovo (1 byte) haracter = znak Pro 8-bitový SII kód stačí 1 byte (256 možností) Pro

Více

Predikátová logika. prvního řádu

Predikátová logika. prvního řádu Predikátová logika prvního řádu 2 Predikát Predikát je n-ární relace - vyjadřuje vlastnosti objektů a vztahy mezi objekty - z jednoduchého výroku vznikne vypuštěním alespoň jednoho jména objektu (individua)

Více

Výroková a predikátová logika Výpisky z cvičení Martina Piláta

Výroková a predikátová logika Výpisky z cvičení Martina Piláta Výroková a predikátová logika Výpisky z cvičení Martina Piláta Jan Štětina 1. prosince 2009 Cviˇcení 29.9.2009 Pojem: Sekvence je konečná posloupnost, značíme ji predikátem seq(x). lh(x) je délka sekvence

Více

Algoritmizace a programování

Algoritmizace a programování Algoritmizace a programování Vyhledávání, vkládání, odstraňování Vyhledání hodnoty v nesetříděném poli Vyhledání hodnoty v setříděném poli Odstranění hodnoty z pole Vkládání hodnoty do pole Verze pro akademický

Více

Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha

Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha Technické podrobnosti Důkaz: Konečná posloupnost výrokůkorektně utvořených formulí nějakého logického kalkulu), z nichž každý jelogickým) axiomem, postulátemteorie),

Více

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů. Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové

Více

Přijímací zkouška - matematika

Přijímací zkouška - matematika Přijímací zkouška - matematika Jméno a příjmení pište do okénka Číslo přihlášky Číslo zadání 1 Grafy 1 Pro který z následujících problémů není znám žádný algoritmus s polynomiální časovou složitostí? Problém,

Více

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1 Negativní informace Petr Štěpánek S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze 2009 Logické programování 15 1 Negace jako neúspěch Motivace: Tvrzení p (atomická formule) neplatí, jestliže nelze odvodit

Více

LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY. Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska

LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY. Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska LFLC 2000 + MATLAB/SIMULINK - SYSTÉM PRO UNIVERSÁLNTÍ APLIKACE FUZZY LOGIKY Antonín Dvořák, Hashim Habiballa, Vilém Novák a Vikátor Pavliska Abstrakt. Softwarový balík LFLC 2000 je komplexním nástrojem

Více

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,

Více

Vývoj informačních systémů. Obecně o IS

Vývoj informačních systémů. Obecně o IS Vývoj informačních systémů Obecně o IS Informační systém Informační systém je propojení informačních technologií a lidských aktivit směřující k zajištění podpory procesů v organizaci. V širším slova smyslu

Více

množinu definujeme axiomaticky: nesnažíme se ji zkonstruovat (dokonce se ani nezabýváme otázkou,

množinu definujeme axiomaticky: nesnažíme se ji zkonstruovat (dokonce se ani nezabýváme otázkou, Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 2. Reálná čísla, funkce reálné proměnné V této kapitole zavádíme množinu, na níž stojí celá matematická analýza:

Více

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak 1 Kapitola 1 Úvod V přednášce se zaměříme hlavně na konečný popis obecně nekonečných množin řetězců symbolů dané množiny A. Prvkům množiny A budeme říkat písmena, řetězcům (konečným posloupnostem) písmen

Více

1 REZOLUČNÍ FORMÁLNÍ DŮKAZY

1 REZOLUČNÍ FORMÁLNÍ DŮKAZY Vážená kolegyně / vážený kolego, součástí Vašeho rozšiřujícího studia informatiky je absolvování předmětu Logika pro učitele 2, jehož cílem je v návaznosti na předmět Logika pro učitele 1 seznámení se

Více

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky Modely vyhledávání informací 4 podle technologie 1) Booleovský model 1) booleovský 2) vektorový 3) strukturní 4) pravděpodobnostní a další 1 dokumenty a dotazy jsou reprezentovány množinou indexových termů

Více

Metody odvozování. matematická východiska: logika, Prolog

Metody odvozování. matematická východiska: logika, Prolog Metody odvozování matematická východiska: logika, Prolog psychologická východiska: rámce biologická východiska: konekcionismus, neuronové sítě statistická východiska: kauzální (bayesovské) sítě ekonomická

Více

Výpočetní složitost I

Výpočetní složitost I Výpočetní složitost I prooborlogikanaffuk Petr Savický 1 Úvod Složitostí algoritmické úlohy se rozumí především její časová a paměťová náročnost při řešení na počítači. Časová náročnost se měří počtem

Více

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 Střední průmyslová škola, Přerov, Havlíčkova 2 751 52 Přerov Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 TEMATICKÉ OKRUHY A HODNOTÍCÍ KRITÉRIA Studijní obor: 78-42-M/01 Technické lyceum Předmět: TECHNIKA

Více

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační výzkum Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky

Více

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace - 3.1 - Struktura relačních databází Relační algebra n-ticový relační kalkul Doménový relační kalkul Rozšířené operace relační algebry Modifikace databáze Pohledy Kapitola 3: Relační model Základní struktura

Více

Jan Pavĺık. FSI VUT v Brně 14.5.2010

Jan Pavĺık. FSI VUT v Brně 14.5.2010 Princip výškovnice Jan Pavĺık FSI VUT v Brně 14.5.2010 Osnova přednášky 1 Motivace 2 Obecný princip 3 Příklady Světové rekordy Turnajové uspořádání Skupinové hodnocení Rozhledny 4 Geografická výškovnice

Více

Použ ití konžolové č á sti áplikáčé XRéásonér

Použ ití konžolové č á sti áplikáčé XRéásonér Použ ití konžolové č á sti áplikáčé XRéásonér Marek Vajgl (marek.vajgl@osu.cz) Katedra informatiky a počítačů Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita v Ostravě Obsah Úvodní popis... 1 Instalace aplikace...

Více

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková organizace Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632

Více

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA 1. Výrazy a jejich úpravy vzorce (a+b)2,(a+b)3,a2-b2,a3+b3, dělení mnohočlenů, mocniny, odmocniny, vlastnosti

Více

Reálná čísla. Sjednocením množiny racionálních a iracionálních čísel vzniká množina

Reálná čísla. Sjednocením množiny racionálních a iracionálních čísel vzniká množina Reálná čísla Iracionální číslo je číslo vyjádřené ve tvaru nekonečného desetinného rozvoje, ve kterém se nevyskytuje žádná perioda. Při počítání je potřeba iracionální číslo vyjádřit zaokrouhlené na určitý

Více

LEKCE 6. Operátory. V této lekci najdete:

LEKCE 6. Operátory. V této lekci najdete: LEKCE 6 Operátory V této lekci najdete: Aritmetické operátory...94 Porovnávací operátory...96 Operátor řetězení...97 Bitové logické operátory...97 Další operátory...101 92 ČÁST I: Programování v jazyce

Více

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme

Více

ANTAGONISTICKE HRY 172

ANTAGONISTICKE HRY 172 5 ANTAGONISTICKÉ HRY 172 Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku, jejíž výše nezávisí

Více

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Proč Excel? Práce s Excelem obnáší množství operací s tabulkami a jejich obsahem. Jejich jednotlivé buňky jsou uspořádány do sloupců

Více

Úvod do TI - logika Predikátová logika 1.řádu (4.přednáška) Marie Duží marie.duzi@vsb.cz

Úvod do TI - logika Predikátová logika 1.řádu (4.přednáška) Marie Duží marie.duzi@vsb.cz Úvod do TI - logika Predikátová logika 1.řádu (4.přednáška) Marie Duží marie.duzi@vsb.cz Jednoduché úsudky, kde VL nestačí Všechny opice mají rády banány Judy je opice Judy má ráda banány Z hlediska VL

Více

Matematická logika. 1

Matematická logika. 1 Matematická logika. 1 Obsah 1. Úvod... 2 2. Výroková logika... 8 2.1. Sémantický výklad výrokové logiky.... 8 Převod z přirozeného jazyka do symbolického jazyka výrokové logiky:... 10 Výrokově logická

Více

Přetěžování operátorů

Přetěžování operátorů Přetěžování operátorů Cíle lekce Cílem lekce je seznámit se s mechanizmem přetížení operátorů a s použitím tohoto mechanizmu při návrhu a implementaci programů. Po absolvování lekce budete: umět využívat

Více

4. Topologické vlastnosti množiny reálných

4. Topologické vlastnosti množiny reálných Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 4. Topologické vlastnosti množiny reálných čísel V této kapitole definujeme přirozenou topologii na množině

Více

Základy programování Proměnné Procedury, funkce, události Operátory a podmínková logika Objekt Range a Cells, odkazy Vlastnosti, metody a události

Základy programování Proměnné Procedury, funkce, události Operátory a podmínková logika Objekt Range a Cells, odkazy Vlastnosti, metody a události Petr Blaha Základy programování Proměnné Procedury, funkce, události Operátory a podmínková logika Objekt Range a Cells, odkazy Vlastnosti, metody a události Cykly Základní funkce (matematické, textové,

Více

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR): Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit

Více

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika 2 Proč zavádíme algebru hledáme nástroj pro popis objektů reálného světa (zejména

Více

Kombinatorický předpis

Kombinatorický předpis Gravitace : Kombinatorický předpis Petr Neudek 1 Kombinatorický předpis Kombinatorický předpis je rozšířením Teorie pravděpodobnosti kapitola Kombinatorický strom. Její praktický význam je zřejmý právě

Více

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1

Principy UML. Clear View Training 2005 v2.2 1 Principy UML Clear View Training 2005 v2.2 1 1.2 Co je touml? Unified Modelling Language (UML) je univerzálníjazyk pro vizuální modelování systémů Podporuje všechny životní cykly Mohou jej implementovat

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ KOMPLEXNÍ ČÍSLA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu INVESTICE

Více

STRUKTURA POČÍTAČŮ JIŘÍ HRONEK, JIŘÍ MAZURA KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO

STRUKTURA POČÍTAČŮ JIŘÍ HRONEK, JIŘÍ MAZURA KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO STRUKTURA POČÍTAČŮ JIŘÍ HRONEK, JIŘÍ MAZURA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM

Více

Výčtový typ strana 67

Výčtový typ strana 67 Výčtový typ strana 67 8. Výčtový typ V této kapitole si ukážeme, jak implementovat v Javě statické seznamy konstant (hodnot). Příkladem mohou být dny v týdnu, měsíce v roce, planety obíhající kolem slunce

Více

Programování. řídících systémů v reálném čase. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště - - Centrum Odborné přípravy Sezimovo Ústí

Programování. řídících systémů v reálném čase. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště - - Centrum Odborné přípravy Sezimovo Ústí Střední odborná škola a Střední odborné učiliště - - Centrum Odborné přípravy Sezimovo Ústí Studijní text pro 3. a 4. ročníky technických oborů Programování řídících systémů v reálném čase Verze: 1.11

Více

Limita a spojitost funkce

Limita a spojitost funkce Limita a spojitost funkce Základ všší matematik Dana Říhová Mendelu Brno Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakult MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplin společného základu

Více

Ontologie - metodika tvorby

Ontologie - metodika tvorby Ontologie - metodika tvorby 4. 3. 2011 PŘEDMĚT: ORGANIZACE ZNALOSTÍ PŘEDNÁŠEJÍCÍ: SILVIE KOŘÍNKOVÁ PRESOVÁ Metodologie tvorby ontologií různé metodologie Základní pravidla při tvorbě ontologií (Noy, 2009)

Více

Jak jsem potkal logiku. Převod formule do (úplného) disjunktivního tvaru. Jan Hora

Jak jsem potkal logiku. Převod formule do (úplného) disjunktivního tvaru. Jan Hora Česká zemědělská univerzita 17. října 2011 U makléře Já: Dobrý den, rád bych koupil nějaký světlý byt. Chtěl bych, aby měl dvě koupelny a aby byl v domě výtah. A neměl by být nijak extrémně drahý. Makléř:

Více

Vysoká škola ekonomická v Praze

Vysoká škola ekonomická v Praze Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky Katedra informačního a znalostního inženýrství Student Vedoucí bakalářské práce : Marek Nekvasil : RNDr. Jiřina Vejnarová, CSc. TÉMA BAKALÁŘSKÉ

Více

Stromy, haldy, prioritní fronty

Stromy, haldy, prioritní fronty Stromy, haldy, prioritní fronty prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačů FEL České vysoké učení technické DSA, ZS 2008/9, Přednáška 6 http://service.felk.cvut.cz/courses/x36dsa/ prof. Pavel Tvrdík

Více

09. seminář logika (úvod, výroková).notebook. November 30, 2011. Logika

09. seminář logika (úvod, výroková).notebook. November 30, 2011. Logika Logika 1 Logika Slovo logika se v češtině běžně používá ve smyslu myšlenková cesta, která vedla k daným závěrům. Logika je formální věda, zkoumající právě onen způsob vyvozování závěrů. Za zakladatele

Více

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda

3. Je defenzivní programování technikou skrývání implementace? Vyberte jednu z nabízených možností: Pravda Nepravda 1. Lze vždy z tzv. instanční třídy vytvořit objekt? 2. Co je nejčastější příčinou vzniku chyb? A. Specifikace B. Testování C. Návrh D. Analýza E. Kódování 3. Je defenzivní programování technikou skrývání

Více

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková organizace Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632

Více

1 2 3 4 5 A B 6 7 8 9 [Nm] 370 350 330 310 [kw] [PS] 110 150 100 136 90 122 290 270 250 230 210 190 80 70 60 50 109 95 82 68 170 150 40 54 130 110 90 140 PS 100 PS 125 PS 30 20 41 27 70 1000 1500 2000

Více

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ ON MENTAL MODELS FORMALIZATION THROUGH THE METHODS OF PROBABILISTIC LINGUISTIC MODELLING Zdeňka Krišová, Miroslav

Více

Obsah DÍL 1. Předmluva 11

Obsah DÍL 1. Předmluva 11 DÍL 1 Předmluva 11 KAPITOLA 1 1 Minulost a současnost automatizace 13 1.1 Vybrané základní pojmy 14 1.2 Účel a důvody automatizace 21 1.3 Automatizace a kybernetika 23 Kontrolní otázky 25 Literatura 26

Více

10. MAPOVÁNÍ BINÁRNÍCH A ANALOGOVÝCH VSTUPŮ A VÝSTUPŮ

10. MAPOVÁNÍ BINÁRNÍCH A ANALOGOVÝCH VSTUPŮ A VÝSTUPŮ 10. MAPOVÁNÍ BINÁRNÍCH A ANALOGOVÝCH VSTUPŮ A VÝSTUPŮ 10.1 Princip mapování Mapování vstupů a výstupů umožňuje přiřazovat fyzické vstupy a výstupy pro periferie MEFI k PLC programu jen na základě konfigurace

Více

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM CÍLE KAPITOLY Využívat pokročilé možnosti formátování, jako je podmíněné formátování, používat vlastní formát čísel a umět pracovat s listy. Používat

Více

Počítačová grafika RHINOCEROS

Počítačová grafika RHINOCEROS Počítačová grafika RHINOCEROS Ing. Zuzana Benáková Základní otázkou grafických programů je způsob zobrazení určitého tvaru. Existují dva základní způsoby prezentace 3D modelů v počítači. První využívá

Více

Manuál k produktu. fajny shop. FajnyWEB.cz 2008 (6.11.2008)

Manuál k produktu. fajny shop. FajnyWEB.cz 2008 (6.11.2008) Manuál k produktu fajny shop FajnyWEB.cz 2008 (6.11.2008) Obsah Obsah... 2 1 Popis administrace... 4 1.1 Objednávky... 4 1.1.1 Přehled... 4 1.1.1.1 Filtry a vyhledávání... 4 1.1.1.2 Seznam objednávek a

Více

Základní pojmy. Úvod do programování. Základní pojmy. Zápis algoritmu. Výraz. Základní pojmy

Základní pojmy. Úvod do programování. Základní pojmy. Zápis algoritmu. Výraz. Základní pojmy Úvod do programování Michal Krátký 1,Jiří Dvorský 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Úvod do programování, 2004/2005 Procesor Procesorem je objekt, který vykonává algoritmem popisovanou

Více

Logika XI. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Logika XI. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12 Logika XI. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı České vysoké učení technické v Praze c Kateřina Trlifajová, 2010 BI-MLO, ZS 2011/12 Evropský sociální

Více

Nápověda k pokročilému vyhledávání

Nápověda k pokročilému vyhledávání Nápověda k pokročilému vyhledávání Nový rešeršní systém zpřístupněný Úřadem jako systém s rozšířeným vyhledáváním obsahuje proti původnímu sytému mnohem více vyhledávacích možností. Nicméně základní možnosti

Více