Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna"

Transkript

1 Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny Larysa Ocheretna

2 Obsah Buněčný automat: princip modelu, vymezení pojmů Mřížkový buněčný automat pro plyny Příklady aplikace principů mřížkových buněčných automatů pro plyny studium proudění tekutiny porézními strukturami

3 Modelování a simulace Modelování proces tvorby modelu Model zjednodušená reprezentace skutečnosti ( lež, která pomáhá pochopit realitu) Simulace napodobování (imitace) reálního procesu nebo jevu, sledování jeho vývoje v čase.

4 Představení buněčného automatu BA (angl. Cellular Automata CA): 1940-tá léta první koncepce BA (Stanislav Ulam a John von Neumann) navrhuje hypotetický stroj/automat, který bude schopný vytvářet vlastní kopie (studium sebereprodukce - rozmnožování); 1948 přednáška Obecná teorie automatů : automat, který tvoří jiné automaty, je tvoří v jednodušší formě než je on sám (degenerace automatu), ovšem na určité úrovní dokáže udržovat sám sebe. Přesto v jednoduchosti BA lze spatřit podobnost s živou hmotou (dělení buněk vznik a zánik buněčných klanů Šachovnice apod.) je svět, kostky jsou jevy tohoto světu, pravidla hry to, co my nazýváme zákony přírody. T.H. Huxley

5 Představení buněčného automatu Rozdělit prostor na jednotlivé buňky (cells), každé buňce na začátku přiřadit počátečný stav S 0. Určit evoluční pravidlo δ Jednotlivé stavy buněk měnit současně v jednotlivých krocích v závislosti na stavech okolních (sousedících) buněk a evolučního pravidla δ δ nemusí byt stejné pro všechny buňky, ale vždy je funkcí stavů okolí buňky, která se zkoumá.

6 Představení buněčného automatu 1 stavy okolních buněk 2 stav zkoumané buňky v čase t 3 evoluční pravidlo (=přechodová funkce) 4 stav buňky v čase t+1 Nový kolega do týmu?

7 Představení buněčného automatu 1) Biologický směr BA 1970-tá léta první aplikace BA (John Conway), hra Life. 2-D interpretace základních procesů v živých systémech struktury které rychlé mizí nebo neomezeně rostou; jednoduchá pravidla ale těžko předpovidatelné chování systému.

8 Představení buněčného automatu 2) Výpočetní úlohy 1980-tá leta podrobná studie 1-D BA (Stephen Wolfram). A New Kind of Science, 2002 příklady aplikace BA v mnoha oblastech vědy (Wolfram NKS Summer School ).

9 Buněčný automat vs. mřížkový buněčný automat pro plyny 3) Modelování fyzikálních jevů (hydrodynamika) Mřížkové buněčné automaty pro plyny

10 Představení mřížkových buněčných automatů pro plyny (angl. Lattice Gas Cellular Automata) 1973 (1976) Hardy, Pomeau, de Pazzis (HPP model) První 2-D deterministický buněčný automat vyvinutý za účelem studia statistických vlastností plynu (tj. interagujících částic) Frisch, Hasslacher, Pomeau (FHP model) 2-D stochastický buněčný automat vyvinutý pro studium pohybu tekutiny. Odráží realistickou dynamiku tekutiny, poskytuje řešení Navier-Stokesové rovnice.

11 Představení mřížkových buněčných automatů pro plyny Je to systém identických buněk. Prostorová geometrie jejich uspořádání je dána geometrií mřížky. Používají se pravidelné Bravaisové mřížky (čtverečná/hexagonální). Centrem buňky je uzel objekt, který přijímá vstupní informaci. Kanál spojnice mezi dvěma sousedními uzly. Stavy kanálu: 0 (prázdný) nebo1 (obsazený částicí). Stav uzlu je daný stavy kanálů. Počáteční (okamžitý) stav LGCA je daný stavy všech uzlů. Každý uzel nabývá jeden z 2 b stavů, b koordinační číslo (=počet kanálů). Stav uzlu tvoří stavy kanálů. Vývoj LGCA se odehrává v pravidelných diskrétních časových intervalech v důsledku konání dvou oddělených fází: Fáze kolize každý individuální automat nabývá v čase t+δt nového stavu v závislosti na jeho výchozím stavu a kolizních pravidlech (deterministické a stochastické); Fáze přesunu - informace o nových stavech kanálů se přesouvá do patřičných sousedních uzlů. Změny stavů uzlů probíhají na mřížce současně, tzn. že jsou lokálně nezávislé.

12 Fáze kolize v mřížkových buněčných automatech pro plyny

13 Fáze kolize v mřížkových buněčných automatech pro plyny A prázdný uzel B obsazení uzlu 3 pohybujícími se částicemi Typické dvou a tří částicové kolize v FHP-1 modelu

14 Fáze přesunu v mřížkových buněčných automatů pro plyny 1. Kolize částic s překážkou 2. Periodické okrajové podmínky A odraz zpět B zrcadlový odraz C kombinovaný (difuzní) odraz

15

16

17

18 ???

19 Modelování: Brownův pohyb (náhodná procházka) l.u l.u. l.u l.u. -120

20 velocity, l.u./t.u. Modelování: Proudění tekutiny v kanále (jedním porem) 1 periodické okrajové podmínky 2 imaginární ventilátor (tlakový spad) L délka kanálu d šířka kanálu 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0, axis OY, l.u. fx=2 fx=1,4 fx=0,4 fx=0,2 fx=0,03 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 R² = 0, ,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 pressure gradient, m.u.*(l.u.) -1 *(t.u.) -2

21 Simulace proudění tekutiny skládaným filtrem

22 Simulace proudění tekutiny skládaným filtrem Porosity is 0,95 Porosity is 0,9 Porosity is 0,85 Porosity is 0,7 Směry vektorů rychlosti částic v kanále a uvnitř porézního prostředí, α=35

23 ???

24 Density variance Simulace proudění tekutiny pod vlivem vibrací t =25 t.u. t=75 t.u. t=125 t.u. 0,7 0,5 0,3 0,1 t=175 t.u. -0,1-0,3-0,5 t=225 t.u. -0, Distance, l.u. T=10 t.s. T=15 t.s. T=30 t.s. T=45 t.s. T=60 t.s.

25 Simulace proudění tekutiny pod vlivem vibrací

26 Děkuji za pozornost

Dynamické kritické jevy

Dynamické kritické jevy Dynamické kritické jevy statické vs. dynamické Ve statické situaci je kritické chování určeno: i. dimenzí parametru uspořádání ii. dimenzí fyzikálního prostoru každý obor začíná nejprve statickými jevy

Více

Úvod Teorie Studium CA Aplikace Souvislosti. Radek Pelánek

Úvod Teorie Studium CA Aplikace Souvislosti. Radek Pelánek Buněčné automaty Radek Pelánek Souvislosti Kam směřujeme? modelování systémů od spodu - individua, lokální interakce agent based modeling (ABM) modelování založené na agentech proč buněčné automaty (cellular

Více

Celulární automaty (CA) a jejich aplikace. Samoorganizace Vlastnosti CA Samoorganizovaná kritikalita Vývoj rozhraní

Celulární automaty (CA) a jejich aplikace. Samoorganizace Vlastnosti CA Samoorganizovaná kritikalita Vývoj rozhraní Celulární automaty (CA) a jejich aplikace Samoorganizace Vlastnosti CA Samoorganizovaná kritikalita Vývoj rozhraní Samorganizace Pojem samorganizace je užíván v různých kontextech v: informační teorii,

Více

Úvod Teorie Studium CA Aplikace Souvislosti. Radek Pelánek

Úvod Teorie Studium CA Aplikace Souvislosti. Radek Pelánek Buněčné automaty Radek Pelánek Souvislosti Kam směřujeme? modelování systémů od spodu - individua, lokální interakce agent based modeling (ABM) modelování založené na agentech proč buněčné automaty (cellular

Více

Simulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů

Simulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů Simulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů Marek Bukáček výzkumná skupina GAMS při KM KIPL FJFI ČVUT v Praze 8. červen 2011 Obsah Úvod Celulární modely úprava Floor field modelu Proč modelovat Akademický

Více

Í Č Ý Ó Ó á á á š ž Ť Ť č Í á á ž č Ó čť š š á Č Ť á Í č Í Í á á š š š ť Í Ť č Ť á Č á á ť Í š č Ť Í š š ť š á Ý á š Č ň č č š á č á č á á á č š Ť á ň č ť ň Ť á á á á á č á š á č š č č č Ť č á á á á Ď

Více

Martina Husáková. Celulární automaty. Znalostní technologie III materiál pro podporu studia

Martina Husáková. Celulární automaty. Znalostní technologie III materiál pro podporu studia Celulární automaty Znalostní technologie III materiál pro podporu studia OBSAH HISTORIE VÝZKUMU... 3 CO JE CELULÁRNÍ AUTOMAT?... 4 HRA ŽIVOTA (GAME OF LIFE)... 7 KLUZÁK A KLUZÁKOVÉ DĚLO... 9 VÝZNAM CELULÁRNÍCH

Více

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky Biologicky inspirované výpočty Schématické rozdělení problematiky a výuky 1 Biologicky inspirované výpočty - struktura problematiky Evoluční systémy: evoluční algoritmy, evoluční hardware, víceúčelová

Více

Modelování a simulace Lukáš Otte

Modelování a simulace Lukáš Otte Modelování a simulace 2013 Lukáš Otte Význam, účel a výhody MaS Simulační modely jsou nezbytné pro: oblast vědy a výzkumu (základní i aplikovaný výzkum) analýzy složitých dyn. systémů a tech. procesů oblast

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VII. SYSTÉMY ZÁKLADNÍ POJMY SYSTÉM - DEFINICE SYSTÉM (řec.) složené, seskupené (v

Více

01MDS. http://www.krbalek.cz/for_students/mds/mds.html

01MDS. http://www.krbalek.cz/for_students/mds/mds.html 01MDS http://www.krbalek.cz/for_students/mds/mds.html 01MDS Modely dopravních systémů (úvodní přednáška) Milan Krbálek Katedra matematiky Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské, ČVUT v Praze http://www.krbalek.cz/for_students/mds/mds.html

Více

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Okrajové podmínky

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Okrajové podmínky Počítačová dynamika tekutin (CFD) Okrajové podmínky M. Jahoda Okrajové podmínky 2 Řídí pohyb tekutiny. Jsou požadovány matematickým modelem. Specifikují toky do výpočetní oblasti, např. hmota, hybnost

Více

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 1. týden doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Ostrava 2013 doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Vysoká škola báňská

Více

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

OSA. maximalizace minimalizace 1/22 OSA Systémová analýza metodika používaná k navrhování a racionalizaci systémů v podmínkách neurčitosti vyšší stupeň operační analýzy Operační analýza (výzkum) soubor metod umožňující řešit rozhodovací,

Více

FLUENT přednášky. Turbulentní proudění

FLUENT přednášky. Turbulentní proudění FLUENT přednášky Turbulentní proudění Pavel Zácha zdroj: [Kozubková, 2008], [Fluent, 2011] Proudění skutečných kapalin - klasifikujeme 2 základní druhy proudění: - laminární - turbulentní - turbulentní

Více

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ CZ.1.07/1.1.00/08.0010 NUMERICKÉ SIMULACE ING. KATEŘINA

Více

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu 4EK311 Operační výzkum 1. Úvod do operačního výzkumu Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka Garant kurzu:

Více

FLUENT přednášky. Metoda konečných objemů (MKO)

FLUENT přednášky. Metoda konečných objemů (MKO) FLUENT přednášky Metoda konečných objemů (MKO) Pavel Zácha zdroj: [Bakker, 2008], [Vodička, 2011], [Runchal, 2008], [Kozubková, 2008] Historie - zřejmě nestarší způsob řešení parciálních diferenciálních

Více

Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek

Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek Modelování biologických systémů Radek Pelánek Modelování v biologických vědách typický cíl: pomocí modelů se snažíme pochopit, jak biologické systémy fungují model zahrnuje naše chápání simulace ukazuje,

Více

Jak se matematika poučila v biologii

Jak se matematika poučila v biologii Jak se matematika poučila v biologii René Kalus IT4Innovations, VŠB TUO Role matematiky v (nejen) přírodních vědách Matematika inspirující a sloužící jazyk pro komunikaci s přírodou V 4 3 r 3 Matematika

Více

Generování sítě konečných prvků

Generování sítě konečných prvků Generování sítě konečných prvků Jaroslav Beran Modelování a simulace Tvorba výpočtového modelu s využitím MKP zahrnuje: Tvorbu (import) geometrického modelu Generování sítě konečných prvků Definování vlastností

Více

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice 7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cziba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické

Více

Jana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU

Jana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU Počítačová grafika Křivky Jana Dannhoferová (jana.dannhoferova@mendelu.cz) Ústav informatiky, PEF MZLU Základní vlastnosti křivek křivka soustava parametrů nějaké rovnice, která je posléze generativně

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické či jiné

Více

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel: NÁHODNÁ ČÍSLA TYPY GENERÁTORŮ, LINEÁRNÍ KONGRUENČNÍ GENERÁTORY, TESTY NÁHODNOSTI, VYUŽITÍ HODNOT NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI CO JE TO NÁHODNÉ ČÍSLO? Náhodné číslo definujeme jako nezávislé hodnoty z rovnoměrného

Více

DEM-CFD studie proudění v sypané výplni. Martin Šourek

DEM-CFD studie proudění v sypané výplni. Martin Šourek DEM-CFD studie proudění v sypané výplni Martin Šourek VŠCHT Praha Ústav matematiky Praha 12. prosince 2017 Motivace Modelování toku v sypané výplni 2 Úvod Model Výsledky Závěr Model 3 Metodika Přístup

Více

Stefan Ratschan. Fakulta informačních technologíı. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti 1 / 16

Stefan Ratschan. Fakulta informačních technologíı. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti 1 / 16 Modelování fyzikálního okoĺı Stefan Ratschan Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologíı České vysoké učení technické v Praze 25. října 2011 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme

Více

FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INTELIGENTNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS SIMULACE FYZIKÁLNÍCH

Více

analýzy dat v oboru Matematická biologie

analýzy dat v oboru Matematická biologie INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Komplexní přístup k výuce analýzy dat v oboru Matematická biologie Tomáš Pavlík, Daniel Schwarz, Jiří Jarkovský,

Více

U Úvod do modelování a simulace systémů

U Úvod do modelování a simulace systémů U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení

Více

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí Cíle lokalizace Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí 2 Jiný pohled Je to problém transformace souřadnic Mapa je globální souřadnicový systém nezávislý

Více

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Turbulence

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Turbulence Počítačová dynamika tekutin (CFD) Turbulence M. Jahoda Turbulence 2 Turbulentní proudění vzniká při vysokých Reynoldsových číslech (Re>>1); je způsobováno komplikovanou interakcí mezi viskózními a setrvačnými

Více

Počítačové simulace fyzikálních problému TASEP

Počítačové simulace fyzikálních problému TASEP Počítačové simulace fyzikálních problému TASEP Jakub Doležal 1, Jakub Kantner 2, Tomáš Zahradník 3 1 Gymnázium Špitálská Praha, 2 Gymnázium Českolipská Praha, 3 Gymnázium Oty Pavla Praha 1 janjansen@centrum.cz,

Více

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Základní rovnice. - laminární tok -

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Základní rovnice. - laminární tok - Počítačová dynamika tekutin (CFD) Základní rovnice - laminární tok - Základní pojmy 2 Tekutina nemá vlastní tvar působením nepatrných tečných sil se částice tekutiny snadno uvedou do pohybu (výjimka některé

Více

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely 2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI, autor Ing. K.

Více

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 Nominální napětí v pásnici Std Mean 140 160 180 200 220 240 260 Std Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování

Více

Počítačová dynamika tekutin (CFD) - úvod -

Počítačová dynamika tekutin (CFD) - úvod - Počítačová dynamika tekutin (CFD) - úvod - Co je CFD? 2 Computational Fluid Dynamics (CFD) je moderní metoda jak získat představu o proudění tekutin, přenosu tepla a hmoty, průběhu chemických reakcích

Více

Název: Konstrukce vektoru rychlosti

Název: Konstrukce vektoru rychlosti Název: Konstrukce vektoru rychlosti Autor: Mgr. Petr Majer Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy Předmět (mezipředmětové vztahy) : Fyzika (Matematika) Tematický celek: Mechanika kinematika

Více

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Studijní materiály http://physiome.cz/atlas/sim/regulacesys/ Khoo: Physiological Control

Více

Studentská tvůrčí činnost 2009. 3D modelování vírových struktur v rozváděcí turbínové lopatkové mříži. David Jícha

Studentská tvůrčí činnost 2009. 3D modelování vírových struktur v rozváděcí turbínové lopatkové mříži. David Jícha Studentská tvůrčí činnost 2009 3D modelování vírových struktur v rozváděcí turbínové lopatkové mříži David Jícha Vedoucí práce : Prof.Ing.P.Šafařík,CSc. a Ing.D.Šimurda 3D modelování vírových struktur

Více

CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace

CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace Ondřej Burian Pavel Zácha Václav Železný ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav energetiky NUSIM 2013 Co je to CFD?

Více

Monte Carlo. Simulační metoda založená na užití stochastických procesů a generace náhodných čísel.

Monte Carlo. Simulační metoda založená na užití stochastických procesů a generace náhodných čísel. Monte Carlo Simulační metoda založená na užití stochastických procesů a generace náhodných čísel. Typy MC simulací a) MC integrace b) Geometrické MC c) Termodynamické MC d) Modelování vývoje na strukturální

Více

1 POPIS MATEMATICKÉHO MODELU. 1.1 Použitý software FLOW-3D. Vodní nádrže , Brno

1 POPIS MATEMATICKÉHO MODELU. 1.1 Použitý software FLOW-3D. Vodní nádrže , Brno 1 POPIS MATEMATICKÉHO MODELU 1.1 Použitý software FLOW-3D Pro modelování proudění byl zvolen komerční softwarový balík FLOW-3D. Jedná se o CFD (Computional Fluid Dynamics) nástroj využívající matematické

Více

Příspěvek do konference STČ 2008: Numerické modelování obtékání profilu NACA 0012 dvěma nemísitelnými tekutinami

Příspěvek do konference STČ 2008: Numerické modelování obtékání profilu NACA 0012 dvěma nemísitelnými tekutinami Příspěvek do konference STČ 2008: Numerické modelování obtékání profilu NACA 0012 dvěma nemísitelnými tekutinami (Numerical Modelling of Flow of Two Immiscible Fluids Past a NACA 0012 profile) Ing. Tomáš

Více

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží založené na relačních databází transakční systémy, které jsou určeny pro pořizování a ukládání dat v reálném čase (ERP, účetní, ekonomické a další podnikové

Více

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. OPTIMALIZACE BRAMOVÉHO PLYNULÉHO ODLÉVÁNÍ OCELI ZA POMOCI NUMERICKÉHO MODELU TEPLOTNÍHO POLE Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. Fakulta strojního inženýrství

Více

Úvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Úvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Úvod do modelování a simulace systémů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Základní pojmy Systém systémem rozumíme množinu prvků (příznaků) a vazeb (relací) mezi nimi, která jako celek má určité vlastnosti. Množinu

Více

Nauka o materiálu. Přednáška č.2 Poruchy krystalické mřížky

Nauka o materiálu. Přednáška č.2 Poruchy krystalické mřížky Nauka o materiálu Přednáška č.2 Poruchy krystalické mřížky Opakování z minula Materiál Degradační procesy Vnitřní stavba atomy, vazby Krystalické, amorfní, semikrystalické Vlastnosti materiálů chemické,

Více

Výpočet nejistot metodou Monte carlo

Výpočet nejistot metodou Monte carlo Výpočet nejistot metodou Monte carlo Mgr. Martin Šíra, Ph.D. (ČMI, Brno) červen 2012 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. p. 1 Výpočty nejistot

Více

Pokročilé simulace ve fyzice mnoha částic:

Pokročilé simulace ve fyzice mnoha částic: Pokročilé simulace ve fyzice mnoha částic: Simulace složitých, nerovnovážných a kvantových jevů Miroslav Kotrla & Milan Předota FZÚ AV ČR, Praha 8 oddělení teorie kondenzovaných látek JU České Budějovice

Více

IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně

IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně Simulátor označujeme jako kredibilní v případě, že: byla úspěšně završena fáze verifikace simulátoru se podařilo přesvědčit zadavatele simulačního

Více

POSTUPY SIMULACÍ SLOŽITÝCH ÚLOH AERODYNAMIKY KOLEJOVÝCH VOZIDEL

POSTUPY SIMULACÍ SLOŽITÝCH ÚLOH AERODYNAMIKY KOLEJOVÝCH VOZIDEL POSTUPY SIMULACÍ SLOŽITÝCH ÚLOH AERODYNAMIKY KOLEJOVÝCH VOZIDEL Autor: Dr. Ing. Milan SCHUSTER, ŠKODA VÝZKUM s.r.o., Tylova 1/57, 316 00 Plzeň, e-mail: milan.schuster@skodavyzkum.cz Anotace: V příspěvku

Více

Úvod do zpracování signálů

Úvod do zpracování signálů 1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování

Více

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb Anotace: Optimalizace objektů pozemních staveb

Více

NUMERICKÝ VÝPOČET RADIÁLNÍHO VENTILÁTORU V KLIMATIZAČNÍ JEDNOTCE

NUMERICKÝ VÝPOČET RADIÁLNÍHO VENTILÁTORU V KLIMATIZAČNÍ JEDNOTCE NUMERICKÝ VÝPOČET RADIÁLNÍHO VENTILÁTORU V KLIMATIZAČNÍ JEDNOTCE Autoři: Ing. Petr ŠVARC, Technická univerzita v Liberci, petr.svarc@tul.cz Ing. Václav DVOŘÁK, Ph.D., Technická univerzita v Liberci, vaclav.dvorak@tul.cz

Více

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic

Více

GIS Geografické informační systémy

GIS Geografické informační systémy GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu

Více

KHT KHT KATEDRA HODNOCENÍ TEXTILIÍ

KHT KHT KATEDRA HODNOCENÍ TEXTILIÍ Katedra hodnocení textilií je zaměřena na výchovu vysokoškolsky vzdělaných odborníku a specialistů v oborech textilního marketingu, kde je unikátně spojeno vzdělání z oblasti marketingu s problematikou

Více

Kartografické modelování. VIII Modelování vzdálenosti

Kartografické modelování. VIII Modelování vzdálenosti VIII Modelování vzdálenosti jaro 2015 Petr Kubíček kubicek@geogr.muni.cz Laboratory on Geoinformatics and Cartography (LGC) Institute of Geography Masaryk University Czech Republic Vzdálenostní funkce

Více

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Více

Teorie systémů TES 1. Úvod

Teorie systémů TES 1. Úvod Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 1. Úvod ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní ČVUT v Praze

Více

Stacionární 2D výpočet účinnosti turbínového jeden a půl stupně

Stacionární 2D výpočet účinnosti turbínového jeden a půl stupně Stacionární D výpočet účinnosti turbínového jeden a půl stupně Petr Toms Abstrakt Příspěvek je věnován popisu řešení proudění stacionárního D výpočtu účinnosti jeden a půl vysokotlakého turbínového stupně

Více

Agentově orientované modelování a simulace

Agentově orientované modelování a simulace Agentově orientované modelování a simulace Znalostní technologie III materiál pro podporu studia OBSAH ÚVOD... 3 CO JE AGENT?... 3 POTŘEBA AGENTOVĚ ORIENTOVANÉHO MODELOVÁNÍ... 4 ABMS... 4 HLAVNÍ MYŠLENKY

Více

133PSBZ Požární spolehlivost betonových a zděných konstrukcí. Přednáška A3. ČVUT v Praze, Fakulta stavební katedra betonových a zděných konstrukcí

133PSBZ Požární spolehlivost betonových a zděných konstrukcí. Přednáška A3. ČVUT v Praze, Fakulta stavební katedra betonových a zděných konstrukcí 133PSBZ Požární spolehlivost betonových a zděných konstrukcí Přednáška A3 ČVUT v Praze, Fakulta stavební katedra betonových a zděných konstrukcí Obsah přednášky Teplotní analýza konstrukce Sdílení tepla

Více

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018 Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018 Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Příklad 1 (2 bodů) Studijní program: Studijní obory: Varianta A Matematika MMUI Navrhněte deterministický konečný

Více

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti rizikových stavů 1 Markovský řetězec Budeme uvažovat náhodný proces s diskrétním časem (náhodnou posloupnost) X(t), t T {0, 1, 2,... } s konečnou množinou

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

IV117: Úvod do systémové biologie IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 8.10.2008 Obsah Metody dynamické analýzy Obsah Metody dynamické analýzy Shrnutí biologický systém definován interakcemi mezi jeho komponentami interakce

Více

CFD SIMULACE VE VOŠTINOVÉM KANÁLU CHLADIČE

CFD SIMULACE VE VOŠTINOVÉM KANÁLU CHLADIČE CFD SIMULACE VE VOŠTINOVÉM KANÁLU CHLADIČE Autoři: Ing. Michal KŮS, Ph.D., Západočeská univerzita v Plzni - Výzkumné centrum Nové technologie, e-mail: mks@ntc.zcu.cz Anotace: V článku je uvedeno porovnání

Více

GIS Geografické informační systémy

GIS Geografické informační systémy GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Oceňování finančních derivátů ve spojitém čase Václav Kozmík Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy 4. 10. 2010 Úvod Stochastický kalkulus Wienerův proces stochastické procesy Itoovo lemma změna

Více

Modelování: obecné principy. Radek Pelánek

Modelování: obecné principy. Radek Pelánek Modelování: obecné principy Radek Pelánek Myšlenky o modelování Přirovnání...... learning about modeling is a lot like learning about sex: despite its importance, most people do not want to discuss it,

Více

Matematické modelování dopravního proudu

Matematické modelování dopravního proudu Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení

Více

4EK201 Matematické modelování. 8. Modely hromadné obsluhy

4EK201 Matematické modelování. 8. Modely hromadné obsluhy 4EK201 Matematické modelování 8. Modely hromadné obsluhy 8. Modely hromadné obsluhy Systém, ve kterém dochází k realizaci obsluhy příchozích požadavků = systém hromadné obsluhy Vědní disciplína zkoumající

Více

Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby

Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby Jiří Pospíšil, Miroslav Jícha pospisil.j@fme.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně Fakulta strojního inženýrství Energetický

Více

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011 pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít

Více

Stanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území

Stanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území Stanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území Michal Balatka Abstrakt Hodnocení ekologického rizika kontaminovaných území představuje komplexní úlohu, která vyžaduje celou řadu vstupních

Více

Numerické modelování interakce proudění a pružného tělesa v lidském vokálním traktu

Numerické modelování interakce proudění a pružného tělesa v lidském vokálním traktu Numerické modelování interakce proudění a pružného tělesa v lidském vokálním traktu Vedoucí práce: doc. Ing. Petr Šidlof, Ph.D. Bc. Petra Tisovská 22. května 2018 Studentská 2 461 17 Liberec 2 petra.tisovska@tul.cz

Více

Evoluční výpočetní techniky (EVT)

Evoluční výpočetní techniky (EVT) Evoluční výpočetní techniky (EVT) - Nacházejí svoji inspiraci v přírodních vývojových procesech - Stejně jako přírodní jevy mají silnou náhodnou složku, která nezanedbatelným způsobem ovlivňuje jejich

Více

Simulace (nejen) fyzikálních jevů na počítači

Simulace (nejen) fyzikálních jevů na počítači Simulace (nejen) fyzikálních jevů na počítači V. Kučera Katedra numerické matematiky, MFFUK Praha 7.2.2013 Aerodynamický flutter Tacoma bridge, 1940 Fyzikální model Realita je komplikovaná Navier-Stokesovy

Více

Jaro 2010 Kateřina Slavíčková

Jaro 2010 Kateřina Slavíčková Jaro 2010 Kateřina Slavíčková Obsah: 1. Biologické vědy. 2. Chemie a fyzika v biologii koloběh látek a tok energie. 3. Buňka, tkáně, pletiva, orgány, orgánové soustavy, organismus. 4. Metabolismus. 5.

Více

Collatzova hypotéza. David Brebera XIV. seminář z historie matematiky pro vyučující na středních školách

Collatzova hypotéza. David Brebera XIV. seminář z historie matematiky pro vyučující na středních školách Collatzova hypotéza David Brebera XIV. seminář z historie matematiky pro vyučující na středních školách Poděbrady 19. 8. 019 1 Lothar Collatz 6. 7. 1910, Arnsberg, Německo 6. 9. 1990, Varna, Bulharsko

Více

Výpočet stlačitelného proudění metodou konečných objemů

Výpočet stlačitelného proudění metodou konečných objemů Výpočet stlačitelného proudění metodou konečných objemů Petra Punčochářová Ústav technické matematiky, Fakulta strojní, Vysoké učení technické v Praze Vedoucí práce: Prof. RNDr. K. Kozel DrSc. Úvod V 80.

Více

IO-Link ve výrobě ing. Zdeněk Zima Systémový inženýr ifm electornic

IO-Link ve výrobě ing. Zdeněk Zima Systémový inženýr ifm electornic IO-Link ve výrobě ing. Zdeněk Zima Systémový inženýr ifm electornic zdenek.zima@ifm.com Ifm electronic - představení Jeden z největších světových výrobců M & R. Rodinná firma - 49 let tradice. Technická

Více

Termomechanika 11. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

Termomechanika 11. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček Termomechanika 11. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček Upozornění: Tato prezentace slouží výhradně pro výukové účely Fakulty strojní Západočeské univerzity v Plzni. Byla sestavena autorem s využitím

Více

Nástin formální stavby kvantové mechaniky

Nástin formální stavby kvantové mechaniky Nástin formální stavby kvantové mechaniky Karel Smolek Ústav technické a experimentální fyziky, ČVUT Komplexní čísla Pro každé reálné číslo platí, že jeho druhá mocnina je nezáporné číslo. Např. 3 2 =

Více

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19 Předmluva 13 O autorovi 15 Poděkování 16 O odborných korektorech 17 Úvod 19 Co kniha popisuje 19 Co budete potřebovat 20 Komu je kniha určena 20 Styly 21 Zpětná vazba od čtenářů 22 Errata 22 KAPITOLA 1

Více

Termomechanika 10. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

Termomechanika 10. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček Termomechanika 10. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček Upozornění: Tato prezentace slouží výhradně pro výukové účely Fakulty strojní Západočeské univerzity v Plzni. Byla sestavena autorem s využitím

Více

10. Techniky formální verifikace a validace

10. Techniky formální verifikace a validace Fakulta informačních technologií MI-NFA, zimní semestr 2011/2012 Jan Schmidt EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI 10. Techniky formální verifikace a validace 1 Simulace není

Více

Aproximační křivky. Trocha historie. geometrické modelování veliký pokrok v oblasti letectví 1944 Roy Liming

Aproximační křivky. Trocha historie. geometrické modelování veliký pokrok v oblasti letectví 1944 Roy Liming Trocha historie geometrické modelování veliký pokrok v oblasti letectví 944 Roy Liming analytik, North American Aviation (výrobce letadel) společně s konstruktérem a designérem Edgardem Schmuedem matematizace

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 SPEC. 2.p 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace

Více

OFFICE MS EXCEL SEZNÁMENÍ S PROGRAMEM

OFFICE MS EXCEL SEZNÁMENÍ S PROGRAMEM Škola: Autor: DUM: Vzdělávací obor: Tematický okruh: Téma: Masarykovo gymnázium Vsetín Mgr. Petr Koňařík MGV_VT_SS_1S2-D12_Z_OFF_EX_UVOD Informatika MS Office MS Excel - úvod OFFICE MS EXCEL SEZNÁMENÍ

Více

Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002

Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002 Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002 Ondřej Pokora, PřF MU, Brno 11. března 2013 1 Brownův pohyb (Wienerův proces) Základním stavebním kamenem simulací náhodných procesů popsaných pomocí stochastických

Více

Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze

Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze Extrémy funkcí Numerické metody 6. května 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Úvod 1D Více dimenzí Kombinatorika Lineární programování Programy 1 Úvod Úvod - Úloha Snažíme se najít extrém funkce, at už jedné

Více

Úvod do teorie grafů

Úvod do teorie grafů Úvod do teorie grafů Neorientovaný graf G = (V,E,I) V množina uzlů (vrcholů) - vertices E množina hran - edges I incidence incidence je zobrazení, buď: funkce: I: E V x V relace: I E V V incidence přiřadí

Více

Počet pravděpodobnosti

Počet pravděpodobnosti PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 4 Počet pravděpodobnosti Je známo, že když muž použije jeden z okrajových pisoárů, sníží se pravděpodobnost, že bude pomočen o 50%. anonym Pravděpodobnost

Více

Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti MI-SOC: 11 METODY VERIFIKACE SYSTÉMŮ NA ČIPU Hana Kubátov vá doc. Ing. Hana Kubátová, CSc. Katedra číslicového návrhu Fakulta 1 informačních

Více

Neuronální kódování a přenos informace

Neuronální kódování a přenos informace Neuronální kódování a přenos informace Lubomír Košťál Fyziologický ústav AV ČR Matematické modely a aplikace, Podlesí 2013 Problém neuronálního kódování Problém neuronálního kódování čas [s] t i 1 t i

Více

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010 Ing. Jan Buriánek (ČVUT FIT) Reprezentace bodu a zobrazení BI-MGA, 2010, Přednáška 2 1/33 Ing. Jan Buriánek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické

Více