1. Demografický rozbor populací

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1. Demografický rozbor populací"

Transkript

1 . Demografický rozbor populací.. Cíl Demografický rozbor populací se sousřeďuje na rozbor poču jedinců a na procesy, keré vedou k jejich změnám. Uvažujme nejprve o změnách poču jedinců mezi dvěma libovolně vymezenými časovými okamžiky. Označme poče jedinců určiého druhu, keří se nyní, v čase (z anglického ime = čas), vyskyují ve vymezené populaci, jako (z anglického umber = poče). Poče ovšem závisí na poču jedinců v předchozím časovém okamžiku, -, a samozřejmě aké na změnách v populačních procesech, keré nasaly od předchozího časového okamžikudo současnosi. Změny v populačních procesech ve vymezeném časovém úseku jsou přiom dány počy nově narozených jedinců, B (z anglického Birh = narození), čili naaliou, a počy zemřelých jedinců, D (z anglického Deah = úmrí), čili moraliou. Samozřejmě, je-li populace oevřená, se navíc zvěšuje o nově příchozí, I čili imigrany, a zmenšuje o y, keří populaci opusili E, čili emigrany. Tedy: = - + B - D + I E. V následujícím časovém úseku, +, můžeme očekáva: + = + B - D + I E. Tím jsme si definovali cíl demografických sudií. Tím je porozumě hodnoě a předpovědě hodnou +, a o na základě rozboru populačních procesů - naaliy, moraliy a migrace. Při demografickém popisu populací přiom populační procesy nazýváme demografickými charakerisikami. Pro jednoduchos se budeme zabýva pouze rozborem uzavřené populace, j. akové, ve keré nedochází k migraci. To v zásadě nevadí, proože rozšíření analýzy na oevřené populace již - z pedagogického pohledu - nepřináší principiálně nic nového. Pro účely demografického rozboru si přiom vysačíme s rozlišením na populace s nepřekrývajícími se generacemi, keré mají za živo pouze jedno reprodukční období, a populace s překrývajícími se generacemi, keré se rozmnožují opakovaně, a proo se jedinci v následujícím reprodukčním cyklu rozmnožují společně s někerými jedinci z předchozích reprodukčních cyklů. Příkladem prvé skupiny může bý věšina druhů hmyzu; příkladem druhé skupiny jisě řeba věšina druhů páků a savců..2. Populace s nepřekrývajícími se generacemi Při rozboru populací s nepřekrývajícími se generacemi začneme libovolnou sezónou, kerou označíme jako rovnou nule, a jí odpovídající počáeční velikos populace. Předpokládáme uzavřenou populaci, ve keré přesně o jednu sezónu později každý jedinec zahynul, a byl nahrazen v průměru poomsvem λ. Poom, když nazveme velikosí populace po jedné sezóně, = λ. V druhé sezóně bude 2 = λ = λ (λ ) = λ 2, ve řeí sezóně 3 = λ 2 = λ (λ 2 ) = λ 3 a obecně po sezónách = λ. (3.) Ve vzahu (3.) je velikos populace v sezóně a hodnou λ nazýváme konečnou rychlosí růsu. Důležié přiom je, že konečná rychlos růsu, kerá charakerizuje rychlos růsu populace, je bezrozměrné číslo. To znamená, že její hodnoa nezávisí na časovém měříku; je obecně vzažena k rychlosi růsu jakéhokoli jedince za sezónu. Exponeny λ v předchozích rovnicích jsou členy geomerické řady. Proože λ =, plaí vzah (3.) i pro nulou sezónu a členy geomerické řady můžeme psá jako, λ, λ 2,...,λ. Model popisující konečnou rychlos

2 růsu λ se proo nazývá geomerický, ale časěji exponenciální model růsu. Doba generace je jednoduše definována jako délka sezóny, neboť generace se nepřekrývají. Model (3.) je zvlášě vhodný pro předsavu neomezeného růsu populace. Předsavme si například samičku píďalky podzimní, moýla, jehož housenky ožírají lisí sromů. V příkladu, kerý budeme podrobně analyzova v kapiole 6.3., každá samička éo píďalky kladla v průměru 5 vajíček. My ale nyní pro jednoduchos předpokládejme, že máme v sezóně populaci pěi samiček (j. = 5), z nichž každá klade 2 vajíček. yní si položme oázku, jak veliká může bý ao populace za ři roky, pokud bude růs populace neomezený. Jesliže si uvědomíme, že neomezený růs populace znamená nulovou moraliu před dosažením reprodukce, pak, za předpokladu, že se z vajíček vyvine sejný poče samců a samiček (edy samců a samiček), bude podle rovnice (3.) velikos populace za ři roky = 3 3 x 5 = 5 samiček. Tao ohromující rychlos růsu ukazuje, proč hmyz (ale i celá řada jiných organismů), keří se vyskyují v jednom roce ve zcela neparném a neškodném poču, se v následujícím roce ("z ničeho nic") mohou sá obížnými škůdci - s populačním nárůsem číajícím saisíce jedinců. V přirozeném prosředí se pochopielně neomezený růs ako okázalým způsobem neuskueční, proože moralia před dosažením reprodukce nebude nulová. Všimněe si éž, že pokud má populace v našem příkladu zůsa po ři roky sejně veliká, je pořeba, aby se každým rokem úspěšně rozmnožila jen jedna samička ze sa; příklad ak zároveň jasně ukazuje, že v přírodě se z věšiny nakladených vajíček nikdy dospělí moýli nevylíhnou. Ve skuečnosi však náš exponenciální model (3.) nulovou moraliu před dosažením reprodukčního věku ani nepředpokládá. Podmínkou pro jeho správné použií je pouze sejná naalia a moralia v každé sezóně. To ale znamená, že naalia a moralia zůsávají sejné bez ohledu na velikos populace; velikos populace se pak v každé generaci násobí konsanní jednokou populačního růsu λ, kerou jsme si definovali jako konečnou rychlos růsu..3. Populace s překrývajícími se generacemi.3.. Tabulky přežívání Při demografickém rozboru uzavřených populací s překrývajícími se generacemi si už nevysačíme s jednoduchým exponenciálním modelem (3.), kerý měl velmi jednoduchou demografickou srukuru, proože všichni jedinci žili pouze jednu sezónu. U populací s překrývajícími se generacemi je oiž populace vořena jedinci různého sáří, keří se, v závislosi na svém věku, liší hodnoami naaliy a moraliy. avíc, yo populace se mohou rozmnožova buď koninuálně (například jako člověk, mnoho paraziů a někeré druhy ve sálém prosředí, kde nedochází ke sřídání ročních období, např. ve vlhkých ropech nebo v klimaizovaných skladech), a nebo jen v určiém, diskréním čase (věšina osaních živočichů). Podle oho hovoříme o koninuálně nebo diskréně se množících populacích. Začneme modelováním diskréně se množících populací, proože je maemaicky jednodušší - vysačíme si se sčíáním, odčíáním, násobením a dělením a jednoduchým aparáem diferenčních rovnic. Při analýze koninuálně se množících populací již pořebujeme inegrální poče (derivace a inegrály pro řešení diferenciálních rovnic). a konci kapioly ale uvidíme, že i při použií našeho jednoduššího přísupu dojdeme k podobným výsledkům, jako kdybychom používali diferenciální rovnice. Jak jsme již uvedli, demografický rozbor populací s překrývajícími se generacemi vychází z abulek přežívání, keré mají odlišné paramery naaliy a moraliy v závislosi na věku jedinců. Sejně jako v případě populací s nepřekrývajícími se generacemi však budeme sále předpokláda, že yo paramery zůsávají sejné v jednolivých časových úsecích, bez ohledu na velikos populace. V nejjednodušším případě jsou abulky konsruovány na základě pozorování sejně sarých jedinců, sledovaných od narození až do smri, keré označujeme jako věkové kohory. Příkladem akové abulky je abulka 3.. Složiější (a méně spolehlivé) analýzy časově specifických abulek přežívání, kdy nemáme k dispozici pozorování věkové kohory, ale jsme schopni urči sáří žijících jedinců, rámcově popisují např. Begon e al. (997) a podrobněji např. Souhwood a Henderson (2). 2

3 Tabulka 3.. Tabulka přežívání kohory isíce samiček hypoeického druhu. x = čas; S( = poče samiček žijících na počáku inervalu; D( = poče samiček uhynulých v průběhu inervalu; q( = D(/S(, věkově specifická úmrnos; p( = q(, pravděpodobnos, že samička přežije věkový inerval; l( = S(/S(), věkově specifické přežívání; = věkově specifická plodnos; H.R.R. = x hrubá reprodukční rychlos, R = x l(, čisá reprodukční rychlos. (Podle Merze 97). x S( D( q( p( l( l( 2,2,8 8 3,375,625, ,4,6,5 3, ,667,333,3 2,6 4,, 5 H.R.R.=5 R = 2, Tabulky přežívání jsou pro organismy s odděleným pohlavím zpravidla sesavovány pouze pro samičky. Celková velikos populace je pak odhadnua vynásobením poču samiček poměrem pohlaví v dané populaci. Mluvíme-li edy v našich abulkách o poču poomků, máme na mysli počy nově narozených samiček. Proože ve velkých, volně se křížících (panmikických) populacích je udržován poměr pohlaví :, celkovou velikos populace zpravidla získáme znásobením poču samiček dvěma. V naší abulce 3. sledujeme kohoru isíce samiček v průběhu celého živoa jedné generace samic, edy pěi časových úseků. Tabulka je hypoeická (nejde edy o pozorování žádného konkréního druhu), čísla byla vybrána ak, aby výpočy byly co nejjednodušší. Časové úseky popisuje paramer x v prvním sloupci. Pod ímo úsekem si můžeme předsavi jakýkoli časový inerval, od minuy, přes hodiny a dny až po roky - jeho délku je řeba vhodně zvoli podle délky živoa organismu. Časový okamžik x = však zpravidla bude odpovída novorozeným samičkám. Druhý sloupec abulky, S( (z anglického Survivorship = přežívání), popisuje poče samiček skuečně žijících na počáku každého věkového inervalu x. Proože S() =, sledujeme novorozených samiček. Budou-li pro náš hypoeický druh hodnoy x například roky, maximální délka živoa samičky edy bude čyři roky. Třeí sloupec abulky, D( (z anglického Deah = úmrnos), popisuje poče samiček uhynulých v průběhu inervalu x. Tak například, proože D() = 2, od narození do počáku prvého roku živoa uhyne 2 samiček. Čvrý sloupec abulky, q(, popisuje věkově specifickou úmrnos. To je pravděpodobnos, že samička žijící na počáku úseku, zemře v jeho průběhu. Je definovaná jako q( = D(/S(. Tak například věkově specifická úmrnos novorozených samiček je q() = 2/ =,2. Páý sloupec abulky, p( (z anglického probabiliy = pravděpodobnos), popisuje pravděpodobnos, že samička věkový úsek přežije: p( = - q(. Tak pravděpodobnos přežií novorozené samičky do počáku prvého roku živoa je p() =,2 =,8. Šesý sloupec abulky, l(, popisuje věkově specifické přežívání. Je o poměr samiček žijících od narození do věku x: l( = S(/S(). Pro novorozence je přežívání definováno jako l() =. Tak věkově specifické přežívání od narození do počáku prvého roku živoa je l() = 8/ =,8. Proože l( je poměr populace žijící ve věkovém úseku x a p( je pravděpodobnos, že samička přežije věkový úsek x, věkově specifické přežívání do následujícího věkového úseku je l(x+) = l(p(. Ze sejného důvodu (mimo l() =, dané definicí) je l( = p()p(),..., p(x-). Věkově specifické přežívání l( má časo charakerisický var, specifický pro organismy s určiým způsobem živoa. Tradičně se rozlišují ři ypy, označované římskými písmeny: yp I s minimální pravděpodobnosí úmrí až do pozdního věku, yp II s pravděpodobnosí úmrí nezávislou na věku a yp III s vysokou pravděpodobnosí úmrí na začáku živoa, ale vysokou mírou přežií jedinců, keří raná sádia s vysokou moraliou přečkali (obr. 3.). Too členění je však jen velmi hrubým schémaem. Tvar křivky věkově specifického přežívání se časo mění nejen pro různé druhy s určiým specifickým způsobem živoa, ale i v rámci 3

4 jednoho druhu, v závislosi na podmínkách prosředí. Příkladem akové změny, podmíněné eploou, je obr. 3.2 pro subropickou mšici zavlečenou do sřední Evropy. Sedmý sloupec abulky,, je věkově specifická plodnos. áš hypoeický druh se začíná rozmnožova ve druhém roce živoa, kdy každá samička produkuje v průměru ři poomky. Ve řeím roce má každá samička v průměru dva poomky. V posledním, čvrém roce živoa, se již nerozmnožuje. Obr... Klasifikace křivek věkově specifického přežívání l( podle Pearla (928) a Deeveyho (947). Typ I (konvexní) - moralia je minimální až do konce živoa (např. lidská populace v bohaých zemích nebo zvířaa v zoo). Typ II (přímkový) - pravděpodobnos úmrí se s věkem nemění (např. semena v půdě). Typ III (konkávní) moralia je vysoká na počáku živoa, ale přeživší jedinci jsou dlouhověcí (např. ryby, keré produkují milióny jiker, ze kerých jen velmi málo přežívá do dospělosi). 4

5 Obr..2. Věkově specifické přežívání kohor mšice bavlníkové (Aphis gossypii) při různých konsanních eploách. Všimněe si dvou zřeelně odlišných způsobů přežívání dospělců. Při a 7 C mšice žijí dlouho a způsob věkově specifického přežívání je podobný lineární křivce ypu II, s relaivně vysokou moraliou v průběhu reprodukčního období a relaivně dlouhým posreprodukčním obdobím. Při 2, 25 a 3 C je celková délka živoa podsaně kraší a přežívání podobnější konvexní křivce ypu I, s velmi malou moraliou v průběhu reprodukce a s krákým posreprodukčním obdobím. Podle Kocourka e al. (994). Souče všech poenciálních poomků jedné samičky, uvedený na konci sedmého sloupce, se označuje H.R.R., hrubá reprodukční rychlos, a v našem případě je roven pěi.věšina samiček se však nerozmnožuje hrubou reprodukční rychlosí. Pravděpodobnos, že se samička dožije druhého roku, kdy se začíná rozmnožova, je oiž jen l(2) =,5 a pravděpodobnos dožií řeího roku jen l(3) =,3. Skuečný poče poomků produkovaných samičkou věku x je dán součinem pravděpodobnosi, že se samička věku x dožije, a poču poomků, keré samička věku x produkuje: edy součinem l( z posledního sloupce abulky. Souče ěcho hodno, uvedený na konci sloupce, se nazývá čisá reprodukční rychlos, R. Její vzorec je R ) (3.2a), = l( x kde symbol znamená souče, a pod ímo symbolem a nad ímo symbolem značí, že se má provés souče hodno přes všechny věkové kaegorie x. Čisá reprodukční rychlos je ak očekávané množsví nových samiček, keré se v průměru narodí v průběhu celého živoa samičce vsupující do populace. (ejde edy o konkréní hodnou pro jednu konkréní samičku) Sledování populačních změn pomocí abulek přežívání a Leslieho maice V přírodních populacích se mění vlasnosi prosředí, a ím i vlasnosi jedinců a na ně navazující populační procesy a populační proměnné (obr. 2. na sraně 4) Jsme-li však schopni získa odhad populačních procesů v měnícím se prosředí, můžeme pomocí abulek 5

6 přežívání sále porozumě hodnoám a předpovída hodnoy +. Uvedeme si někeré základní principy, na nichž jsou pak analýzy založeny. Pro sledování populačních změn v čase si naši výchozí hypoeickou abulku přežívání (abulka 3.) nejprve nahradíme jinou abulkou ak, abychom jednak dále zjednodušily výpočy (keré budou o něco složiější než doposud) a jednak dosaly abulku, kerá bude obsahova jen y demografické charakerisiky, keré opravdu pořebujeme ke sledování populačních změn (abulka 3.2). Pozorování zahájíme v roce nula a budeme pokračova šes le (abulka 3.3a-3c). Pochopení ěcho abulek je klíčové pro celý následující výklad, kerý jen pro čísla v abulce používá formálnější symboliku. Celý posup se přiom může jevi poněkud ěžkopádný. Skuečně, lze jej prezenova mnohem eleganněji pomocí maicové algebry a diferenciálního poču (viz např. Hasings 997; Gillman a Hails 997), ale náš posup, vycházející z Merze (97), vyžaduje mnohem menší maemaické dovednosi. Tabulka 3.3a ukazuje v roce nula zakladaelskou populaci, vořenou jednou dvouleou a dvěma čyřleými samičkami a jejich další osud v následujících leech. V roce jedna můžeme v průměru očekáva,5 samičky (realisičější čísla získá čenář násobením hodno konsanami, keré zvěší velikos populace). To proo, že přežívání se řídí podle abulky 2, a pravděpodobnos přežií dvouleé samičky je p(2) =,5. V roce dva, kdy bude samička čyřleá, můžeme očekáva jen,25 samičky, proože pravděpodobnos přežií říleé samičky je opě,5. Přiom pravděpodobnos dožií konce řeího roku je již nulová, proože pravděpodobnos přežií čyřleé samičky je p(4) =. Proo aké dvě čyřleé samičky, zakládající populaci v roce nula, se nedožijí ani druhého roku pozorování. Tabulka 3.2. Vybrané paramery abulky přežívání pro sledování změn v populaci samiček hypoeického druhu. x = časový úsek, j. věková skupina; p( = pravděpodobnos, že samička přežije věkový inerval; = věkově specifická plodnos. [Paramer p( lze přiom nahradi l(, proože l( = p()p(),..., p(x-)]. Podle Merze (97). Věková p( skupina (,5 2,5 2 3,5 3 4 Tabulka 3.3a. Sledování změn v populaci samiček hypoeického druhu s paramery přežívání podle abulky 3.2. Tabulka ukazuje věkové rozložení zakladaelek populace v roce nule a jejich přežívání v následujících leech, 2,, 6. Podle Merze (97). Věková Roky skupina ( ,5 4 2,25 5 Tabulka 3.3b. Jako 3.3a, ale s poomky zakladaelek v roce. Podle Merze (97). 6

7 Věková Roky skupina ( ,5 4 2,25,5 5 Tabulka 3.3c. Jako 3.3b, ale s poomky zakladaelek v průběhu následujících šesi le pozorování. Součy na konci abulky (Celkem) ukazují celkovou velikos populace v jednolivých leech. Podle Merze (97). Věková Roky skupina ( ,5 4,25 4,5 5,88 7,88 9,78 2,75 2,2 2,25 2,94 3,94 2 2,75 2,2 2,25 2,94 3,5,38,6,2 4 2,25,5,9,53 5 Celkem 7 4 7,25 8,38,2 4,3 8,3 Tabulka 3.3b bere v úvahu, že zakladaelky populace z roku se rozmnožují. Dvouleá zakladaelka bude mí podle abulky 3.2 v průměru dva poomky a každá ze dvou čyřleých zakladaelek v průměru jednoho poomka. Tabulka 3.3b pak ukazuje jejich přežívání v následujících leech, spolu s přežíváním zakladaelek. Tabulka 3.3c je dále rozšířena, a o o počy poomků v každém následujícím roce, a o sysemaické sledování přežívání celé populace. Celkové součy dole pod abulkou (Celkem) proo ukazují celkovou velikos populace v jednolivých leech. Formálněji řečeno, abulky 3.3a-c jsou počíány z abulky 3.2 následovně. Úhlopříčky abulky 3.3a jsou počíány zprava doleva, z hodno v roce nula, vždy násobením pravděpodobnosí, že samičky přežijí věkový inerval z x do x+ - edy násobením odpovídající věkové skupiny hodnoou p( z abulky 3.2 a přenesením do další věkové skupiny v příším roce (o znamená, že se po vynásobení posunou ve věkové skupině po úhlopříčce o sloupec doprava a o řádek dolů). V abulce 3.3b je navíc vynesen ve věkové skupině poče samičích poomků z věkových skupin x = 2 a x = 4; jejich přežívání v dalších leech je spolu s přežívání jejich rodičů opě znázorněno na úhlopříčce abulky 3.3b, sejně jako v abulce 3.3a. Tabulka 3.3c pak počíá jak přežívání, ak poče samičích poomků pro nepřeržiý vývoj celé populace ve všech šesi leech pozorování. Tím znázorňuje skuečnou věkovou srukuru celé populace v každém roce (pro paramery v abulce 3.2 s počáeční věkovou srukuru populace danou ve sloupci ) a celkové součy dole pod abulkou ukazují celkovou velikos populace v jednolivých leech pozorování. Jak vypadá formální vyjádření pro množsví poomků v daném roce sledování, edy věkovou skupinu x =? Množsví poomků v každém roce je získáno násobením poču jedinců v každé věkové skupině hodnoou podle abulky 3.2 a následným sečením ěcho hodno přes všechny věkové skupiny. Tak např. údaje v abulce 3.3c pro věk jsou v roce 3: (2,25 ) + (,75 2) + ( 3) + ( ) = 4,5. Označíme-li množsví poomků narozených v roce (v abulce 3 je =,,, 6) jako () a poče samiček věku x (v abulce 3 je x =,,, 5) v roce jako (, dosaneme obecnější vzah: () = [ () )] + [ (2) 2)] + [ (3) 3)] + [ (4) 4)] Ten lze napsa jako 4 () = (, nebo ješě obecněji: 7

8 = () ( ) ( ) x m x (3.3). Použiím ako definovaných abulek je možné sledova populační růs pro každou diskréně se množící populaci. Tao meoda se však sává příliš ěžkopádnou, pokud se populace sleduje po mnoho sezón, nebo když jsou živoní cykly komplexnější. Leslie (945, 948) navrhl posup používající k výpoču demografických charakerisik z abulek přežívání maicový poče. Při použií počíače je pak možné sledova i populační růs, kerý se, díky změnám prosředí a populační husoy, mění z roku na rok (viz např. Darwin a Williams 964). Populační růs pak může bý modelován zcela realisickým způsobem, pokud je možné získa pařičné paramery pro výpoče. Úvod do použií Leslieho maic čenář najde např. v pracích Williamsona (967, 972) a Ushera (972). Maicové modely ale mají širší využií, než jen pro modelování věkově srukurovaných populací. Jejich časým rozšířením je modelování populací, keré jsou rozděleny podle vývojových sádií či podle velikosi jedinců. Do maicových modelů je dokonce možné začleni rozšíření jedinců v určié oblasi a vyváře prosorové modely, srukurované podle sádií nebo velikosi jedinců. Obsáhlý rozbor celé problemaiky maicových modelů najde čenář v Caswellově (2) monografii Dosažení sabilního věkového rozložení Pokud v populaci zůsávají konsanní paramery přežívání l( a plodnosi, naše abulky mohou aké poslouži k odvození vzniku zv. sabilního věkového rozložení. K omuo účelu použijeme abulku 3.4., kerá opě vychází z paramerů přežívání uvedených v abulce 3.2 a kerá je skoro sejná jako abulka 3.3c. Vývoj však sledujeme ne 6, ale 8 le (abychom získali více času na sabilizaci věkového rozložení) a navíc, na rozdíl od abulky 3.3, jednolivé úseky éo abulky (3.4a-e) se liší věkem zakladaelky. Tabulka 3.4a je přiom založena novorozenou samičkou (v roce máme ve věkové skupině x = jedničku), abulka 3.4b je založena jednoleou samičkou (v roce máme ve věkové skupině x = jedničku), ad., až abulka 3.4e začíná samičkou nejsaršího věku, jakého se naše populace může podle abulky 3.2 doží (x = 4). Samozřejmě, věková skupina x = 5 je vyplněna samými nulami, proože podle abulky 3.2 se žádná samička nemůže pěi le doží. 8

9 Tabulka 3.4. Jako abulka 3.3c, ale v roce vždy jen s jednou zakladaelkou věku nula (abulka 3.4a) až čyři (abulka 3.4e). Vývoj populací je sledován osm le. Podle Merze (97). Věková skupina ( 3.4a Roky ,75,2,5,8 2,44 3,8,5,5,38,56,75,9,22 2,5,5,38,56,75,9 3,25,25,9,28,38 4,2,2,9,4 5 Celkem,5,5,5 2,2 2,69 3,44 4,47 5,72 3.4b 2,5 2,25 3 3,62 4,88 6,6 7,97,75,2,5,8 2,44 3,8 2,75,2,5,8 2,44 3,5,5,38,56,75,9 4,25,25,9,28,38 5 Celkem 3 3 4,25 5,38 6,88 8,94,34 4,77 3.4c 2,5 2,25 3 3,62 4,88 6,6 7,97,27,75,2,5,8 2,44 3,8 3,98 2,75,2,5,8 2,44 3,8 3,5,5,38,56,75,9,22 4,25,25,9,28,38,45 5 Celkem 3 3 4,25 5,38 6,88 8,94,44 4,77 9, 3.4d 3,5 3 2,75 3,75 5,6 6,9 8,22,45,5,25,5,38,88 2,53 3,9 4, 2,5,25,5,38,88 2,53 3,9 3,75,2,75,69,94,27 4,5,38,6,38,34,47 5 Celkem 4 2,5 4,75 5,25 7,2 9,2,66 5,2 9,39 3.4e,75,2,5,8 2,44 3,8,5,5,38,56,75,9,22 2,5,5,38,56,75,9 3,25,25,9,28,38 4,2,2,9,4 5 Celkem 2,5,5,5 2,2 2,69 3,44 4,47 5,72 9

10 Z abulky 3.4 se pro každý rok lehce spočíá věkové rozložení jako poměr z celkové populace, kerý náleží jednolivým věkovým skupinám. Samozřejmě, pro každou věkovou skupinu o bude poče v dané věkové skupině, dělený celkovou velikosí populace. Tak např. v roce 5 v populaci 3.4a: Věk Poměr,5 / 2,69 =,56,56 / 2,69 =,2 2,38 / 2,69 =,4 3,25 / 2,69 =,9 4 / 2,69 = 5 / 2,69 = A nyní zase formální vyjádření: když označíme jako c ( podíl jedinců věku x v celkové populaci v roce, dosaneme obecnou rovnici: ( c ( = (3.4). ( Hodnoy c ( z abulky 3.4a-e po čyřech a osmi leech vývoje populací jsou uvedeny v abulce 3.5. Čenáře parně překvapí (ač podle nadpisu kapioly o šlo předvída), že ačkoli byly populace založeny jedinci různého sáří, dosi rychle dosahují sejného, zv. sabilního věkového rozložení. Sabilní věkové rozložení je dosahováno posupně, ale jeho formování je dobře parné pro mladší věkové skupiny již ve čvrém roce vývoje populací.

11 Tabulka 3.5. Věkové rozložení z abulek 3.4a-e na konci čvrého a osmého roku vývoje. Podle Merze (97). Věkové rozložení na konci čvrého roku: Věková Populace skupina ( 3.4a 3.4b 3.4c 3.4d 3.4e,53,56,53,53,53,8,2,22,9,8 2,24,4,6,2,24 3,9,5,2 4,6,4,5,6 Věkové rozložení na konci osmého roku: Věková Populace skupina 3.4a 3.4b 3.4c 3.4d 3.4e,54,54,54,54,54,2,2,2,2,2 2,6,7,6,6,6 3,7,6,6,7,7 4,2,3,2,2,2 Tabulka 3.5 ak ilusruje zákon populačního růsu, kerý byl odvozen již v roce 9 Sharpem a Lokou: za předpokladu, že v populaci zůsávají konsanní paramery přežívání l( a plodnosi, populace bez ohledu na počáeční podmínky směřuje k sabilnímu věkovému rozložení. Když je sabilní věkové rozložení dosaženo, dále se nemění. Připomeňme, že modelujeme diskréně se množící populaci. Pro koninuálně se množící populaci bychom však dosali sejný výsledek. Sabilní věkové rozložení je jen dosahováno asympoicky Dosažení konečné rychlosi růsu Vraťme se k naší oblíbené abulce 3.4. Tabulka 3.6 ukazuje rychlos růsu pro každou populaci z abulky 3.4 pro všech osm le sledování vývoje. Rychlos růsu je počíána velmi jednoduše: dělením celkové velikosi populace v roce celkovou velikosí populace v předchozím roce -. Z abulky je zřejmé, že rychlos růsu se posupně usaluje a v osmém roce je roční přírůsek mezi,28 až,29 (v hodnoách na jedince za rok). Tím je ilusrován druhý zákon populačního růsu odvozený Sharpem a Lokou (9): když populace dosáhne sabilního věkového rozdělení, rychlos růsu zůsává konsanní. To bylo původně dokázáno pro koninuálně se množící populace, ale plaí o pro libovolnou populaci, kerá dosáhne sabilního věkového rozložení.

12 Tabulka 3.6. Rychlos růsu populací v jednolivých leech (Rok sledování -8) z abulky 3.4a-e (Populace podle věku zakladaelky). Výpoče rychlosi růsu je vysvělen v exu. Podle Merze (97). Rok sledování Populace podle věku zakladaelky 3.4a 3.4b 3.4c 3.4d 3.4e,5 3,62,25 2 3,42,9 3 3,42,26, 4,42,26,28,36,42 5,26,28,3,28,26 6,28,3,28,28,28 7,3,28,29,3,3 8,28,29,29,28,28 Výslednou rychlosí růsu je, sejně jako při exponenciálním růsu populace s nepřekrývajícími se generacemi, konečná rychlos růsu λ, vyjádřená na jedince za sezónu. Označíme-li velikos populace v roce jako, je edy konečná rychlos růsu v populaci se sabilním věkovým rozložením / - = λ. Proo: = λ -, a proože - = λ -2, je aké = λ - = λ(λ -2) = λ 2-2. Pro k le populačního růsu se sabilním věkovým rozdělením pak dosáváme: = λk -k (3.5) Vzah je analogický (3.) a ukazuje, že pokud je dosaženo sabilního věkového rozdělení, i v omo případě se populační růs sává opě exponenciálním Odvození konečné rychlosi růsu z paramerů přežívání a plodnosi V případě dosažení sabilního věkového rozložení je možné vzah (3.5) pro konečnou rychlos růsu λ odvodi pomocí demografických charakerisik přežívání l( a plodnosi. Posup je následující: v abulce 3.3 a 3.4 po dosaečně dlouhé době populačního růsu všichni původní zakládající členové populace zahynou, akže celá populace je vořena jedinci, keří se narodili v roce nebo později. Poče v každé věkové skupině x v roce je pak ( = -x () l(, edy množsví jedinců narozených před x ley, násobené pravděpodobnosí dožií věku x. Pro získání množsví narození v roce lze poom aplikova rovnici (3.3), v níž se nahradí ( vzahem -x () l(: () = x () l(. Po vydělení obou sran () dosáváme: = () l( x () K řešení z výsledné rovnice pro λ je nuné pouze předpokláda, že bylo dosaženo sabilního věkového rozložení. Pak, jak ukazuje rovnice (3.5), / -x = λx, a jelikož pro sabilní věkové rozdělení se poměry ve věkových skupinách nemění s časem, musí bý () / -x () aké rovno λ x. Použiím převrácené hodnoy dosáváme -x () / () = λ -x a dosazením do vzahu (3.6) dosaneme rovnici pro konečnou rychlos růsu λ: (3.6). 2

13 = x λ l( (3.7). Meodou posupných ierací je možné naléz hodnou λ ak, že pravá srana rovnice (3.7) je rovna jedné. Pro abulku 3.2 je s přesnosí na ři deseinná mísa λ =,288. Tím jsme ověřili, že rychlos růsu v abulce 3.6 skuečně směřuje k vniřní rychlosi růsu λ Odvození sabilního věkového rozložení Užiím vypočíané hodnoy λ a rovnice (3.4) je možné získa aké hodnoy sabilního věkového rozdělení. Když vyjádříme ( jako -x ()l( a ( () l(, dosáváme z rovnice 3.4: x c ( = x () l( x () l( jako Vydělením čiaele a jmenovaele pravé srany rovnice hodnoou () dosáváme: c ( = x () l( / x () l( / () () A opě, z rovnice / -x = λ x, vzah pro sabilní věkové rozložení: c ( = x λ l( x λ l( Použiím éo rovnice pro λ =,288 a hodnoy l( z abulky 3.2 dosaneme pro sabilní věkové rozložení: c() =,54 c() =,2 c(2) =,63 c(3) =,63 c(4) =,25 Tabulka 3.5 ak ukazuje, že sabilní věkové rozložení je, bez ohledu na věk zakladaelky populace, dobře odhadnué již po osmi leech vývoje populace Vniřní rychlos růsu Jelikož konečná rychlos růsu λ je výsledná rychlos zvěšování populace vyjádřená na jedince a na jednoku času bez ohledu na délku generace, a jelikož ao rychlos zvěšování je dosažena bez ohledu na počáeční věkové rozdělení, je jasné, že λ je jeden z nejdůležiějších paramerů charakerizujících populaci a její vývoj. Ale z důvodů, keré uvidíme dále, ekologové při popisu populačních charakerisik obvykle nepoužívají λ, konečnou rychlos růsu, ale spíše její přirozený logarimus ve varu: r = log e λ (3.9). Hodnoa r se nazývá vniřní rychlos růsu. Z rovnice (3.9) vyplývá, že λ = e r, kde e je základ přirozených logarimů (Eulerovo číslo). Dosazením do rovnice (3.7) dosáváme: (3.8) = rx e l( (3.a). 3

14 To je obvyklé vyjádření vniřní rychlosi růsu r v populačních sudiích Čisá reprodukční rychlos a vniřní rychlos růsu pro koninuálně se množící populace Pro koninuálně se množící populace musí bý odvození čisé reprodukční rychlosi a vniřní rychlosi růsu z paramerů přežívání a plodnosi provedeno pomocí inegrálního poču. Čisá reprodukční rychlos je pak R = l ( dx a vniřní rychlos růsu = e rx l( dx (3.b). (3.2b) Při prakickém výpoču však jsou výpočy určiých inegrálů aproximovány sumami podle vzahů (3.2a) a (3.a), akže výpočy probíhají sejně jako pro populace se sezónním rozmnožováním Generační doba Pro populace s překrývajícími se generacemi není doba generace ak jednoznačně definovaelná jako pro populace s nepřekrývajícími se generacemi, kerou jsme si definovali v čási 3.2. Podrobněji vysvělíme dvě definice generační doby. První definice doby generace vychází z oho, že doba generace je rovna průměrnému věku samiček, v němž dochází k reprodukci. Tu lze vypočía, uvědomíme-li si, že jde o průměrný časový úsek mezi narozením jedince a narozením jednoho z jeho vlasních poomků. Jako každá jiná průměrná hodnoa je o souče všech akových časových úseků pro všechny poomky jedince, dělený celkovým počem poomků. Je edy daná vzahem l( x T = (3.), l( kde l ( = R. Druhá definice vychází z růsu populace, kde se usálilo sabilní věkové rozložení a růs probíhá exponenciálně. Růs akové populace byl popsán pro populace s nepřekrývajícími se generacemi vzahem (3.) jako = λ a pro populace s překrývajícími se generacemi analogickým vzahem (3.5) jako = λ k -k, kde je počáeční velikos populace, je velikos populace v čase a λ je ve vzahu (3.) konečná rychlos růsu v časovém úseku a ve vzahu (3.5) konečná rychlos růsu po k-úsecích populačního růsu se sabilním věkovým rozdělením. Odvození generační doby pak vychází z předpokladu, že každá samička za živo vyprodukuje R samičích o poomků, edy množsví, odpovídající její čisé reprodukční rychlosi. R o je pak očekávaná velikos generace a generační doba může bý měřena jako čas, kerý je pořebný k omu, aby se populace se sabilním věkovým rozdělením znásobila R o krá. Když označíme dobu generace jako T, z rovnice (3.) získáme uo hodnou jako: = T oλ T. Dělením obou sran rovnice o dosaneme: T / R λt. 4

15 Dosadíme-li ze vzahu (3.9) λ = e r, kde e je základ přirozených logarimů a r je vniřní rychlos růsu, dosáváme R e rt. Odud je doba generace T: log e ( R ) T (3.2). r Známe-li T, pak z rovnice (3.2) můžeme dosa vzah pro vniřní rychlos růsu: loge ( R ) r (3.3). T Teno vzah je však jen přibližný. Přeso, že jeho srukura je mnohem průhlednější než přesná hodnoa r získaná z ieračního vzahu (3.), musí bý používán oparně. Hodnoy jsou dosi přesným odhadem vniřní rychlosi růsu jen v případě, jesliže hodnoa čisé reprodukční rychlosi R je blízká jedné. Další podrobnosi o úskalích spojených s aplikací ohoo vzahu najde čenář v práci Maye (976)..3.. Reprodukční hodnoa Pojem reprodukční hodnoy byl vyvořen Roberem Fisherem (93), parně nejuniverzálnějším vědcem minulého soleí (Underwood, 997). Může bý opě odvozen z abulky 3.4. Vraťme se proo (naposledy) k éo abulce. Jelikož všech pě populací v abulce 3.4 má v osmém roce sledování přibližně sejnou rychlos růsu, jejich poměrné velikosi by v následujících leech měly zůsa sejné. Je edy jasné, že populace 3.4d, založená říleou zakladaelkou, kerá je nejvěší v osmém roce, vyvoří nejvěší konečnou populaci. Jiným způsobem vyjádření ohoo konsaování je, že pro další vývoj populace je nejcennější říleý jedinec. aopak, nejméně hodnoné zakladaelky jsou nově narození (-leí, abulka 3.4a) a čyřleí jedinci (abulka 3.4e). Obě věkové skupiny oiž zakládají sejné, nejmenší populace. a základě abulky 3.4 je přiom možné odhadnou, že říleý jedinec je 9,39/5,72, j. 3,39x cennější než - nebo 4-leý jedinec. Reprodukční hodnoa byla Fisherem odvozena za předpokladu, že hodnoa jedince ve věku nula je rovna jedné. Vzah pro diskréně se množící poomsvo je pak dán vzahem pro reprodukční cennos: rxi e rx l x m x l x e ( ) ( ) ( i ) xi v( x ) = (3.4). i Způsob odvození čenář nalezne v klasické knize MacArhura a Wilsona (967, s ). Aplikací rovnice (3.4) pro hodnoy l( a z abulky 3.2 dosaneme pro říleé jedince hodnou v(3) = 3,388. Z oho je vidě, že odhadnuá hodnoa z abulky 3.4, na základě poměru nejcennější a nejméně cenné věkové kaegorie, je velmi přesnou aproximací. V abulce 3.7 jsou ukázány reprodukční hodnoy všech věkových kaegorií počíané podle rovnice (3.4), spolu s odhady podle abulky 3.4. Vidíme, že shoda vypočených a odhadnuých hodno je opravdu velmi ěsná. Tabulka 3.7. Reprodukční hodnoy v( věkových kaegorií z abulky 3.4. Hodnoy jsou počíány podle vzahu (3.4) a odhadnuy z poměrů velikosí populací v osmém roce vývoje v abulce 3.4. Podle Merze (97). Věková kaegorie Vypočená v( Odhadnuá v( -leí - -leí 2,575 2,582 2-leí 3,36 3,322 5

16 3-leí 3,388 3,39 4-leí, Průběh změn reprodukčních hodno s věkem, znázorněný v abulce 3.7, je ypický pro všechny organismy. Reprodukční hodnoa je nízká pro mladé jedince, keří mají malou šanci doží se reprodukčního věku, ale poom posupně rose s ím, jak se jedinci reprodukčnímu věku blíží. Reprodukční hodnoa pak zase klesá pro saré jedince, a o jednak v důsledku poklesu jejich naaliy, a jednak v důsledku růsu moraliy. Samozřejmě, konkréní průběh změn reprodukčních hodno bude přiom závise na specifických hodnoách přežívání a množivosi konkréní populace. Proože každý jedinec populace má vlasní reprodukční hodnou, kerá závisí na jeho věku, je možné počía celkovou reprodukční hodnou V celé populace. Ta se rovná souču individuálních reprodukčních hodno všech členů populace: V = v( (3.5). přes všechny členy populace Když budeme hodnou V počía pro populace z abulky 3.4, je důležié si uvědomi, že sloupce pro jednolivé roky jsou v abulce znázorněny pro okamžik, kdy se v populaci objevila mláďaa. Každému novorozenci je podle definice auomaicky dosazena reprodukční hodnoa a současně v okamžiku narození každá samička reprodukční hodnou zrácí. Při počíání celkové reprodukční hodnoy v roce je proo možné mláďaa ignorova a použí rovnici (3.5) ak, že vypočeme hodnou před narozením mláďa. apříklad pro populaci 3.4b je v roce celková reprodukční hodnoa V rovna v(2) = 3,36 (abulka 3.7) a pro rok 2 v() +,5 v(3) = 2,575 +,5 (3,388) = 4,269. Dělením V 2 /V, j. 4,269 / 3,36 dosáváme s přesnosí na ři deseinná mísa,287, což se (díky zaokrouhlovacím chybám ne úplně přesně) rovná vniřní rychlosi růsu λ. Podíváme-li se znovu (a pozorněji) na abulku 3.4b, vidíme, že v průběhu dvou le, během nichž celková velikos populace zůsala rovna řem jedincům, se celková reprodukční hodnoa populace zvěšila o λ, konečnou rychlos růsu. Plaí o pro všechny populace v abulce. V každém roce vzrůsá celková reprodukční hodnoa o sejný fakor, právě rovný konečné rychlosi růsu λ. Fisher (93) pro koninuálně se množící populace s překrývajícími se generacemi dokázal, že dv = rv, d edy že okamžiá změna celkové reprodukční cennosi je řízena vniřní rychlosí růsu, a zároveň, což je velmi podsané, že ao rovnice plaí bez ohledu na věkové rozložení. Jinými slovy, ačkoli se koninuálně množící populace s překrývajícími se generacemi zvěšují vniřní rychlosí růsu pouze po usanovení sabilního věkového rozložení, celková reprodukční hodnoa vždy vzrůsá vniřní rychlosí růsu, bez ohledu na věkové rozložení populace. Pro sezónně se množící populace s překrývajícími se generacemi plaí enýž vzah: celková reprodukční hodnoa vzrůsá každou sezónu o sejný fakor - fakor, o kerý se každou sezónu bude populace zvěšova poé, co dosáhla sabilního věkového rozložení. Tímo způsobem jsme odvodili, že dvě populace se sejnou vniřní rychlosí růsu r, vzniklé za různých počáečních podmínek, nakonec dosáhnou poměr populačních velikosí daný velikosmi jejich počáečních reprodukčních hodno (s výjimkou vzácných případů, kdy nedosáhnou sabilního věkového rozložení, viz ). Z ohoo důvodu může bý celková reprodukční hodnoa lepším indikáorem budoucího populačního vývoje než je počáeční velikos populace a pro někeré účely může bý celková reprodukční hodnoa důležiějším kvaniaivním měříkem, než je velikos populace. Zvažme například vliv věku, kdy začíná reprodukce. V populacích exisuje silný selekční lak na brzkou reprodukci, proože posunuí reprodukce do mladšího věku dramaicky zvyšuje vniřní rychlos růsu populace. Podíváme-li se z ohoo pohledu na růs lidské populace, je např. zřejmé, že žena, kerá začne rodi ve dvacei leech, přispěje mnohem více k celkovému růsu populace než žena, kerá začne rodi ve 3 leech. Podobně, rodiny s dívkami přispívají více k růsu populace než rodiny s chlapci. Podrobnější předsavu o evolučních silách formujících růs populací čenář získá čebou klasických prací Coleho (954) a Lewonina (965). 6

17 Souhrn. Pro sezónně se množící živočichy s navzájem se nepřekrývajícími generacemi je neomezený růs pro generací popsán pro počáeční velikos populace geomerickou neboli exponenciální řadou = λ, kde λ je konsanní konečná rychlos růsu, definovaná jako rychlos růsu na jedince za sezónu. Doba generace je definována jako délka sezóny. 2. Pro sezónně se množící poomsvo s překrývajícími se generacemi lze sesavi věkově specifické abulky přežívání, kde pro každý věk x je l( věkově specifické přežívání a věkově specifická plodnos samiček. Očekávané množsví nových samiček produkovaných každou samičkou, kerá právě vsupuje do populace, je rovno čisé reprodukční rychlosi R = l(. 3. Jesliže naalia (porodnos) a moralia (úmrnos) v populaci s překrývajícími se generacemi zůsávají konsanní, j. nemění se paramery l( a, usanovuje se v populaci sabilní věkové rozložení, keré se dále nemění. Taková populace dále rose konsanní, konečnou rychlosí růsu λ, edy sejně jako populace s nepřekrývajícími se generacemi. 4. Konečná rychlos růsu λ, definovaná pro populace s překrývajícími se generacemi pomocí vývojových charakerisik l( a, je dána impliciním vzahem = x λ l(, kerý je časěji uváděn ve varu pro exponenciální rychlos růsu r = log e λ jako = rx e l(. Rychlos růsu r se nazývá vniřní rychlosí růsu. 5. Sabilní věkové rozložení c pro každou věkovou kaegorii x a známou konečnou rychlos růsu λ je pro populace s překrývajícími se generacemi definováno vzahem c ( = x λ l(. x λ l( 6. Doba generace T pro populace s překrývajícími se generacemi může bý definována jako čas, kerý je pořebný k omu, aby populace se sabilním věkovým rozložením vzrosla o hodnou rovnou čisé rychlosi růsu R : T = log e R /r. Odkud r, vniřní rychlos růsu, je definovaná jako r log er /T. Doba generace T se rovněž může definova jako průměrný věk samiček, v němž dochází k reprodukci: l( x T =. l( 7. Reprodukční hodnoa v( každé věkové kaegorie x je pro sezónně se množící populace dána za předpokladu, že v()=, vzahem 7

18 rxi e rx l x m x l x e ( ) ( ) ( i ) xi v( x ) =. i Celková reprodukční hodnoa populace V je V = v(. přes všechny členy populace Celková reprodukční hodnoa V vždy vzrůsá rychlosí rovnou vniřní rychlosi růsu r, bez ohledu na věkové rozložení populace. Dvě populace se sejnou vniřní rychlosí růsu r, vzniklé za různých počáečních podmínek, v naprosé věšině případů nakonec dosáhnou poměr populačních velikosí daný velikosmi jejich počáečních reprodukčních hodno. 8

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky Demografické projekce poču žáků maeřských a základních škol pro malé územní celky Tomáš Fiala, Jika Langhamrová Kaedra demografie Fakula informaiky a saisiky Vysoká škola ekonomická v Praze Pořebná daa

Více

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat. 4 Inegrace subsiucí 4 Inegrace subsiucí Průvodce sudiem Inegrály, keré nelze řeši pomocí základních vzorců, lze velmi časo řeši subsiuční meodou Vzorce pro derivace elemenárních funkcí a věy o derivaci

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, STABILITA. Jednokový impuls (Diracův impuls, Diracova funkce, funkce dela) někdy éž disribuce dela z maemaického hlediska nejde o pravou funkci (přesný popis eorie

Více

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů: . Komplexní čísla Inegrovaná sřední škola, Kumburská 846, Nová Paka Auomaizace maemaika v auomaizaci Maemaika v auomaizaci - pro řešení regulačních obvodů: Komplexní číslo je bod v rovině komplexních čísel.

Více

Schéma modelu důchodového systému

Schéma modelu důchodového systému Schéma modelu důchodového sysému Cílem následujícího exu je názorně popsa srukuru modelu, kerý slouží pro kvanifikaci příjmové i výdajové srany důchodového sysému v ČR, a o jak ve varianách paramerických,

Více

Pasivní tvarovací obvody RC

Pasivní tvarovací obvody RC Sřední průmyslová škola elekroechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY Pasivní varovací obvody RC Příjmení : Česák Číslo úlohy : 3 Jméno : Per Daum zadání : 7.0.97 Školní rok : 997/98 Daum odevzdání :

Více

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK Vzhledem ke skuečnosi, že způsob modelování elasomerových ložisek přímo ovlivňuje průběh vniřních sil v oblasi uložení, rozebereme v éo kapiole jednolivé možné

Více

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované. finní ransformace je posunuí plus lineární ransformace má svou maici vzhledem k homogenním souřadnicím využií například v počíačové grafice [] Idea afinního prosoru BI-LIN, afinia, 3, P. Olšák [2] Lineární

Více

Biologické modely. Robert Mařík. 9. listopadu Diferenciální rovnice 3. 2 Autonomní diferenciální rovnice 8

Biologické modely. Robert Mařík. 9. listopadu Diferenciální rovnice 3. 2 Autonomní diferenciální rovnice 8 Biologické modely Rober Mařík 9. lisopadu 2008 Obsah 1 Diferenciální rovnice 3 2 Auonomní diferenciální rovnice 8 3 onkréní maemaické modely 11 Dynamická rovnováha poču druhů...................... 12 Logisická

Více

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav 5. Využií elekroanalogie při analýze a modelování dynamických vlasnosí mechanických sousav Analogie mezi mechanickými, elekrickými či hydraulickými sysémy je známá a lze ji účelně využíva při analýze dynamických

Více

Derivace funkce více proměnných

Derivace funkce více proměnných Derivace funkce více proměnných Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 21. prosince 2017 1. Parciální derivace. Ve výrazu f(x, y) považujeme za proměnnou jen x a proměnnou y považujeme za konsanu. Zderivujeme

Více

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2 Cvičení 1 Lineární rovnice prvního řádu 1. Najděe řešení Cauchyovy úlohy x + x g = cos, keré vyhovuje podmínce x(π) =. Máme nehomogenní lineární diferenciální ( rovnici prvního řádu. Funkce h() = g a q()

Více

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI 2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI Po úspěšném a akivním absolvování éo KAPITOLY Budee umě: orienova se v základním maemaickém aparáu pro eorii spolehlivosi, j. v poču pravděpodobnosi a maemaické saisice,

Více

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly.

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly. 6. cvičení z PSI 7. -. lisopadu 6 6. kvanil, sřední hodnoa, rozpyl - pokračování příkladu z minula) Náhodná veličina X má disribuční funkci e, < F X ),, ) + 3,,), a je směsí diskréní náhodné veličiny U

Více

1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici

1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici 34 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici Předpoklady: 33 Opakování: K veličinám popisujícím posuvný pohyb exisují analogické veličiny popisující pohyb po kružnici: rovnoměrný pohyb pojíko rovnoměrný pohyb

Více

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY Kaedra obecné elekroechniky Fakula elekroechniky a inormaiky, VŠB - T Osrava. TOJFÁZOVÉ OBVODY.1 Úvod. Trojázová sousava. Spojení ází do hvězdy. Spojení ází do rojúhelníka.5 Výkon v rojázových souměrných

Více

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Pravděpodobnos a saisika 0. ČASOVÉ ŘADY Průvodce sudiem Využijeme znalosí z předchozích kapiol, především z 9. kapioly, kerá pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Předpokládané znalosi Pojmy

Více

Parciální funkce a parciální derivace

Parciální funkce a parciální derivace Parciální funkce a parciální derivace Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 19. září 2018 1. Parciální funkce. Příklad: zvolíme-li ve funkci f : (x, y) sin(xy) pevnou hodnou y, například y = 2, dosaneme funkci

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY Projek ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí regisrační číslo projeku: CZ.1.07/1.5.00/4.0948 IV- Inovace a zkvalinění výuky směřující k rozvoji maemaické gramonosi žáků sředních škol FINANČNÍ MATEMATIKA-

Více

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP)

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) aplaceova ransformace Modelování sysémů a procesů (MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček 5. přednáška MSP čvrek 2. března 24 verze: 24-3-2 5:4 Obsah Fourierova ransformace Komplexní exponenciála

Více

Volba vhodného modelu trendu

Volba vhodného modelu trendu 8. Splinové funkce Trend mění v čase svůj charaker Nelze jej v sledovaném období popsa jedinou maemaickou křivkou aplikace echniky zv. splinových funkcí: o Řadu rozdělíme na několik úseků o V každém úseku

Více

Úloha V.E... Vypař se!

Úloha V.E... Vypař se! Úloha V.E... Vypař se! 8 bodů; průměr 4,86; řešilo 28 sudenů Určee, jak závisí rychlos vypařování vody na povrchu, kerý ao kapalina zaujímá. Experimen proveďe alespoň pro pě různých vhodných nádob. Zamyslee

Více

Teorie obnovy. Obnova

Teorie obnovy. Obnova Teorie obnovy Meoda operačního výzkumu, kerá za pomocí maemaických modelů zkoumá problémy hospodárnosi, výměny a provozuschopnosi echnických zařízení. Obnova Uskuečňuje se až po uplynuí určiého času činnosi

Více

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p Analýza časových řad Informační a komunikační echnologie ve zdravonicví Definice Řada je posloupnos hodno Časová řada chronologicky uspořádaná posloupnos hodno určiého saisického ukazaele formálně je realizací

Více

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU Indexy základní, řeězové a empo přírůsku Aleš Drobník srana 1 7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU V kapiole Indexy při časovém srovnání jsme si řekli: Časové srovnání vzniká, srovnáme-li jednu

Více

STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ

STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ Saické a dnamické vlasnosi paří k základním vlasnosem regulovaných sousav, měřicích přísrojů, měřicích řeězců či jejich čásí. Zaímco saické vlasnosi se projevují

Více

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II 2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosi II Předpoklady: 020208 Pomůcky: papíry s grafy Př. 1: V abulce je naměřeno prvních řice sekund pohybu konkurenčního šneka. Vypoči: a) jeho průměrnou rychlos, b) okamžié

Více

6.3.6 Zákon radioaktivních přeměn

6.3.6 Zákon radioaktivních přeměn .3. Zákon radioakivních přeměn Předpoklady: 35 ěkeré nuklidy se rozpadají. Jak můžeme vysvěli, že se čás jádra (například čásice 4 α v jádře uranu 38 U ) oddělí a vyleí ven? lasická fyzika Pokud má čásice

Více

LS Příklad 1.1 (Vrh tělesem svisle dolů). Těleso o hmotnosti m vrhneme svisle

LS Příklad 1.1 (Vrh tělesem svisle dolů). Těleso o hmotnosti m vrhneme svisle Obyčejné diferenciální rovnice Jiří Fišer LS 2014 1 Úvodní moivační příklad Po prosudování éo kapioly zjisíe, k čemu mohou bý diferenciální rovnice užiečné. Jak se pomocí nich dá modelova prakický problém,

Více

2.2.2 Měrná tepelná kapacita

2.2.2 Měrná tepelná kapacita .. Měrná epelná kapacia Předpoklady: 0 Pedagogická poznámka: Pokud necháe sudeny počía příklady samosaně, nesihnee hodinu za 45 minu. Můžee využí oho, že následující hodina je aké objemnější a použí pro

Více

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu Makroekonomické modely se zabývají modelováním a analýzou vzahů mezi agregáními ekonomickými veličinami jako je důchod, spořeba, invesice, vládní výdaje,

Více

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Základní ransformace časových řad Veškeré násroje základní korelační analýzy, kam paří i lineární regresní (ekonomerické) modely

Více

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově Skupinová obnova Při skupinové obnově se obnovují všechny prvky základního souboru nebo určiá skupina akových prvků najednou. Posup při skupinové obnově prvky, jež selžou v určiém období, je nuno obnovi

Více

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Meodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržielnos projeků PŘÍLOHA

Více

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt Numerická inegrace Mirko Navara Cenrum srojového vnímání kaedra kyberneiky FEL ČVUT Karlovo náměsí, budova G, mísnos 14a hp://cmpfelkcvucz/~navara/nm 1 lisopadu 18 Úloha: Odhadnou b a f() d na základě

Více

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY 5 GRAFIKON LAKOÉ DOPRAY Jak známo, konsrukce grafikonu vlakové dopravy i kapaciní výpočy jsou nemyslielné bez znalosi hodno provozních inervalů a následných mezidobí. éo kapiole bude věnována pozornos

Více

10 Lineární elasticita

10 Lineární elasticita 1 Lineární elasicia Polymerní láky se deformují lineárně elasicky pouze v oblasi malých deformací a velmi pomalých deformací. Hranice mezi lineárním a nelineárním průběhem deformace (mez lineariy) závisí

Více

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH CVIČENÍ Č. Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Osrava 0 Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Vysoká škola báňská Technická

Více

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka Analýza časových řad Klasický přísup k analýze ČŘ dekompozice časové řady - rozklad ČŘ na složky charakerizující různé druhy pohybů v ČŘ, keré umíme popsa a kvanifikova rend periodické kolísání cyklické

Více

NA POMOC FO. Pád vodivého rámečku v magnetickém poli

NA POMOC FO. Pád vodivého rámečku v magnetickém poli NA POMOC FO Pád vodivého rámečku v maneickém poli Karel auner *, Pedaoická akula ZČU v Plzni Příklad: Odélníkový rámeček z vodivého dráu má rozměry a,, hmonos m a odpor. Je zavěšen ve výšce h nad horním

Více

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK Úloha V.E... sladíme 8 bodů; průměr 4,65; řešilo 23 sudenů Změře závislos eploy uhnuí vodného rozoku sacharózy na koncenraci za amosférického laku. Pikoš v zimě sladil chodník. eorie Pro vyjádření koncenrace

Více

Diferenciální rovnice 1. řádu

Diferenciální rovnice 1. řádu Kapiola Diferenciální rovnice. řádu. Lineární diferenciální rovnice. řádu Klíčová slova: Obyčejná lineární diferenciální rovnice prvního řádu, pravá srana rovnice, homogenní rovnice, rovnice s nulovou

Více

Tlumené kmity. Obr

Tlumené kmity. Obr 1.7.. Tluené kiy 1. Uě vysvěli podsau lueného kiavého pohybu.. Vysvěli význa luící síly. 3. Zná rovnici okažié výchylky lueného kiavého pohybu. 4. Uě popsa apliudu luených kiů. 5. Zná konsany charakerizující

Více

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Semesrální práce z předměu KMA/MAB Téma: Schopnos úrokového rhu předvída sazby v době krize Daum: 7..009 Bc. Jan Hegeď, A08N095P Úvod Jako éma pro

Více

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data XXVIII. ASR '2003 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, May 6, 2003 239 Vybrané meody saisické regulace procesu pro auokorelovaná daa NOSKIEVIČOVÁ, Darja Doc., Ing., CSc. Kaedra konroly a řízení jakosi,

Více

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace XXVI. ASR '2 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, April 26-27, 2 Paper 2 Vliv funkce příslušnosi na průběh fuzzy regulace DAVIDOVÁ, Olga Ing., Vysoké učení Technické v Brně, Fakula srojního inženýrsví,

Více

Úloha II.E... je mi to šumák

Úloha II.E... je mi to šumák Úloha II.E... je mi o šumák 8 bodů; (chybí saisiky) Kupe si v lékárně šumivý celaskon nebo cokoliv, co se podává v ableách určených k rozpušění ve vodě. Změře, jak dlouho rvá rozpušění jedné abley v závislosi

Více

9 Viskoelastické modely

9 Viskoelastické modely 9 Viskoelasické modely Polymerní maeriály se chovají viskoelasicky, j. pod vlivem mechanického namáhání reagují současně jako pevné hookovské láky i jako viskózní newonské kapaliny. Viskoelasické maeriály

Více

Jméno a příjmení holka nebo kluk * Třída Datum Škola

Jméno a příjmení holka nebo kluk * Třída Datum Škola P-1 Jméno a příjmení holka nebo kluk * Třída Daum Škola Zopakuje si (bude se vám o hodi ) 3 důležié pojmy a především o, co popisují Pro jednoduchos se omezíme pouze na 1D (j. jednorozměrný) případ. Pro

Více

Úloha VI.3... pracovní pohovor

Úloha VI.3... pracovní pohovor Úloha VI.3... pracovní pohovor 4 body; průměr,39; řešilo 36 sudenů Jedna z pracoven lorda Veinariho má kruhový půdorys o poloměru R a je umísěna na ložiscích, díky nimž se může oáče kolem své osy. Pro

Více

Analogový komparátor

Analogový komparátor Analogový komparáor 1. Zadání: A. Na předloženém inverujícím komparáoru s hyserezí změře: a) převodní saickou charakerisiku = f ( ) s diodovým omezovačem při zvyšování i snižování vsupního napěí b) zaěžovací

Více

4. Střední radiační teplota; poměr osálání,

4. Střední radiační teplota; poměr osálání, Sálavé a průmyslové vyápění (60). Sřední radiační eploa; poměr osálání, operaivní a výsledná eploa.. 08 a.. 08 Ing. Jindřich Boháč TEPLOTY Sřední radiační eploa - r Sálavé vyápění = PŘEVÁŽNĚ sálavé vyápění

Více

XI-1 Nestacionární elektromagnetické pole...2 XI-1 Rovinná harmonická elektromagnetická vlna...3 XI-2 Vlastnosti rovinné elektromagnetické vlny...

XI-1 Nestacionární elektromagnetické pole...2 XI-1 Rovinná harmonická elektromagnetická vlna...3 XI-2 Vlastnosti rovinné elektromagnetické vlny... XI- Nesacionární elekromagneické pole... XI- Rovinná harmonická elekromagneická vlna...3 XI- Vlasnosi rovinné elekromagneické vlny...5 XI-3 obrazení rovinné elekromagneické vlny v prosoru...7 XI-4 Fázová

Více

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovin v ČR. Sklizeň z několika posledních le jsme vložili do abulky 7.1. a) Jaké plodiny paří mezi obiloviny?

Více

min 4 body Podobně pro závislost rychlosti na uražené dráze dostáváme tabulku

min 4 body Podobně pro závislost rychlosti na uražené dráze dostáváme tabulku Řešení úloh školního kola 6 ročníku Fyzikální olympiády Kaegorie E a F Auoři úloh: J Jírů (1, 1), V Koudelková (11), L Richerek (3, 7) a J Thomas (1, 4 6, 8 9) FO6EF1 1: Grafy pohybu a) Pro závislos dráhy

Více

V EKONOMETRICKÉM MODELU

V EKONOMETRICKÉM MODELU J. Arl, Š. Radkovský ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ V EKONOMETRICKÉM MODELU VP č. Praha Auoři: doc. Ing. Josef Arl, CSc. Ing. Šěpán Radkovský Názor a sanoviska v éo sudii jsou názor auorů a nemusí nuně odpovída názorům

Více

Výpočty populačních projekcí na katedře demografie Fakulty informatiky a statistiky VŠE. TomášFiala

Výpočty populačních projekcí na katedře demografie Fakulty informatiky a statistiky VŠE. TomášFiala Výpočy populačních projekcí na kaedře demografie Fakuly informaiky a saisiky VŠE TomášFiala 1 Komponenní meoda s migrací Zpravidla zjednodušený model migrace předpokládá se pouze imigrace na úrovni migračního

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE VYTVÁŘENÍ TRŽNÍ ROVNOVÁHY VYBRANÝCH ZEMĚDĚLSKO-POTRAVINÁŘSKÝCH PRODUKTŮ Ing. Michal Malý Školiel: Prof. Ing. Jiří

Více

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika II) 1. Na autě jsou prováděny dvě nezávislé opravy a obě opravy budou hotovy do jedné hodiny.

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika II) 1. Na autě jsou prováděny dvě nezávislé opravy a obě opravy budou hotovy do jedné hodiny. Spojiá rozdělení I.. Na auě jou prováděny dvě nezávilé opravy a obě opravy budou hoovy do jedné hodiny. Předpokládejme, že obě opravy jou v akové fázi, že rozdělení čau do ukončení konkréní opravy je rovnoměrné.

Více

Ocenění podniku s přihlédnutím k možné insolvenci postup pro metodu DCF entity a equity

Ocenění podniku s přihlédnutím k možné insolvenci postup pro metodu DCF entity a equity Mařík, M. - Maříková, P.: Ocenění podniku s přihlédnuím k možné insolvenci posup pro meodu DCF eniy a equiy. Odhadce a oceňování podniku č. 3-4/2013, ročník XIX, sr. 4-15, ISSN 1213-8223 Ocenění podniku

Více

x udává hodnotu směrnice tečny grafu

x udává hodnotu směrnice tečny grafu Předmě: Ročník: Vyvořil: Daum: MATEMATIKA ČTVRTÝ Mgr. Tomáš MAŇÁK 5. srpna Název zpracovaného celku: GEOMETRICKÝ VÝZNAM DERIVACE FUNKCE GEOMETRICKÝ VÝZNAM DERIVACE FUNKCE v bodě (ečny grafu funkcí) Je

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

Studie proveditelnosti (Osnova) Sudie provedielnosi (Osnova) 1 Idenifikační údaje žadaele o podporu 1.1 Obchodní jméno Sídlo IČ/DIČ 1.2 Konakní osoba 1.3 Definice a popis projeku (max. 100 slov) 1.4 Sručná charakerisika předkladaele

Více

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV 3 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6-7 září 2006 Porovnání způsobů hodnocení invesičních projeků na bázi kriéria Dana Dluhošová

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonomerie Heeroskedasicia Cvičení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = 0 náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný

Více

1.5.3 Výkon, účinnost

1.5.3 Výkon, účinnost 1.5. Výkon, účinnos ředpoklady: 151 ř. 1: ři výběru zahradního čerpadla mohl er vybíra ze ří čerpadel. rvní čerpadlo vyčerpá za 1 sekundu,5 l vody, druhé čerpadlo vyčerpá za minuu lirů vody a řeí vyčerpá

Více

DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE. y y

DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE. y y Předmě: Ročník: Vvořil: Daum: MATEMATIKA ČTVRTÝ Mgr Tomáš MAŇÁK 5 srpna Název zpracovaného celku: DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE je monoónní na celém svém deiničním oboru D

Více

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti Měření výkonnosi údržby prosřednicvím ukazaelů efekivnosi Zdeněk Aleš, Václav Legá, Vladimír Jurča 1. Sledování efekiviy ve výrobní organizaci S rozvojem vědy a echniky je spojena řada požadavků kladených

Více

REAKČNÍ KINETIKA 1. ZÁKLADNÍ POJMY. α, ß jsou dílčí reakční řády, α je dílčí reakční řád vzhledem ke složce A, ß vzhledem ke složce

REAKČNÍ KINETIKA 1. ZÁKLADNÍ POJMY. α, ß jsou dílčí reakční řády, α je dílčí reakční řád vzhledem ke složce A, ß vzhledem ke složce REKČNÍ KINETIK - zabývá se ryhlosí hemikýh reakí ZÁKLDNÍ POJMY Definie reakční ryhlosi v - pro reake probíhajíí za konsanního objemu v dξ di v V d ν d i [] moldm 3 s Ryhlosní rovnie obeně vyjadřuje vzah

Více

Stýskala, L e k c e z e l e k t r o t e c h n i k y. Vítězslav Stýskala TÉMA 6. Oddíl 1-2. Sylabus k tématu

Stýskala, L e k c e z e l e k t r o t e c h n i k y. Vítězslav Stýskala TÉMA 6. Oddíl 1-2. Sylabus k tématu Sýskala, 22 L e k c e z e l e k r o e c h n i k y Víězslav Sýskala TÉA 6 Oddíl 1-2 Sylabus k émau 1. Definice elekrického pohonu 2. Terminologie 3. Výkonové dohody 4. Vyjádření pohybové rovnice 5. Pracovní

Více

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU Obsah Co je o dnamika? 1 Základní veličin dnamik 1 Hmonos 1 Hbnos 1 Síla Newonov pohbové zákon První Newonův zákon - zákon servačnosi Druhý Newonův zákon - zákon síl Třeí

Více

7.4.1 Parametrické vyjádření přímky I

7.4.1 Parametrické vyjádření přímky I 741 Paramerické vyjádření přímky I Předpoklady: 7303 Jak jsme vyjadřovali přímky v rovině? X = + D Ke všem bodů z roviny se z bod dosaneme posním C o vekor Pokd je bod na přímce, posováme se o vekor, E

Více

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N PLL Fázový deekor Filr smyčky (analogový) Napěím řízený osciláor F g Dělič kmioču 1:N Číače s velkým modulem V současné době k návrhu samoného číače přisupujeme jen ve výjimečných případech. Daleko časěni

Více

Zhodnocení historie predikcí MF ČR

Zhodnocení historie predikcí MF ČR E Zhodnocení hisorie predikcí MF ČR První experimenální publikaci, kerá shrnovala minulý i očekávaný budoucí vývoj základních ekonomických indikáorů, vydalo MF ČR v lisopadu 1995. Tímo byl položen základ

Více

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07 Měřicí a řídicí echnika přednášky LS 26/7 SIMULACE numerické řešení diferenciálních rovnic simulační program idenifikace modelu Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic krokové meody pro řešení

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V RNĚ RNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ENERGETICKÝ ÚSTAV FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING ENERGY INSTITUTE PRUŽNÉ SPOJKY NA PRINCIPU TEKUTIN FLEXILE COUPLINGS

Více

Přednáška kurzu MPOV. Klasifikátory, strojové učení, automatické třídění 1

Přednáška kurzu MPOV. Klasifikátory, strojové učení, automatické třídění 1 Přednáška kurzu MPOV Klasifikáory, srojové učení, auomaické řídění 1 P. Peyovský (email: peyovsky@feec.vubr.cz), kancelář E530, Inegrovaný objek - 1/25 - Přednáška kurzu MPOV... 1 Pojmy... 3 Klasifikáor...

Více

POPIS OBVODŮ U2402B, U2405B

POPIS OBVODŮ U2402B, U2405B Novodvorská 994, 142 21 Praha 4 Tel. 239 043 478, Fax: 241 492 691, E-mail: info@asicenrum.cz ========== ========= ======== ======= ====== ===== ==== === == = POPIS OBVODŮ U2402B, U2405B Oba dva obvody

Více

Olympiáda techniky Plzeň

Olympiáda techniky Plzeň Olympiáda echniky Plzeň 17. 4.. 17 www.olympiadaechniky.cz SROVÁÍ ČESKÝCH A ĚMECKÝCH UČEBIC MATEMATIKY PRO GYMÁZIA COMPARISO OF THE CZECH AD GERMA TEXTBOOKS O MATHEMATICS FOR THE SECODARY GRAMMAR SCHOOLS

Více

( ) ( ) NÁVRH CHLADIČE VENKOVNÍHO VZDUCHU. Vladimír Zmrhal. ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky prostředí Vladimir.Zmrhal@fs.cvut.

( ) ( ) NÁVRH CHLADIČE VENKOVNÍHO VZDUCHU. Vladimír Zmrhal. ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky prostředí Vladimir.Zmrhal@fs.cvut. 21. konference Klimaizace a věrání 14 OS 01 Klimaizace a věrání STP 14 NÁVRH CHLADIČ VNKOVNÍHO VZDUCHU Vladimír Zmrhal ČVUT v Praze, Fakula srojní, Úsav echniky prosředí Vladimir.Zmrhal@fs.cvu.cz ANOTAC

Více

PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELSTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ #

PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELSTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČESKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ # PŘIROZENÝ POHYB OBYVATELTVA V JIHOVÝCHODNÍM REGIONU ČEKÉ REPUBLIKY PODLE KRAJŮ # THE NATURAL CHANGE OF POPULATION IN THE OUTH-EAT REGION OF THE CZECH REPUBLIC ACCORDING TO UB-REGION DUFEK, Jaroslav, MINAŘÍK,

Více

Diferenciální počet funkcí více reálných proměnných SLOŽENÉ FUNKCE. PŘÍKLAD 1 t, kde = =

Diferenciální počet funkcí více reálných proměnných SLOŽENÉ FUNKCE. PŘÍKLAD 1 t, kde = = Diferenciální poče funkcí více reálných proměnných -- SLOŽENÉ FUNKCE PŘÍKLAD Určee derivaci funkce h ( = f( g( g( kde g ( = + g ( = f ( / = e Podle pravidla o derivování složených funkcí více proměnných

Více

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko správní

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko správní Univerzia Pardubice Fakula ekonomicko správní Tesování zisku živoních pojišťoven Bc. Marina Černíková Diplomová práce 2008 SOUHRN V diplomové práci se zabývám problemaikou esování zisku živoních pojišťoven.

Více

2.1 POHYB 2.2 POLOHA A POSUNUTÍ

2.1 POHYB 2.2 POLOHA A POSUNUTÍ 2 P ÌmoËar pohyb V roce 1977 vyvo ila Kiy OíNeilov rekord v z vodech dragser. Dos hla ehdy rychlosi 628,85 km/h za pouh ch 3,72 s. Jin rekord ohoo ypu zaznamenal v roce 1958 Eli Beeding ml. p i jìzdï na

Více

Měrné teplo je definováno jako množství tepla, kterým se teplota definované hmoty zvýší o 1 K

Měrné teplo je definováno jako množství tepla, kterým se teplota definované hmoty zvýší o 1 K 1. KAPITOLA TEPELNÉ VLASTNOSTI Tepelné vlasnosi maeriálů jsou charakerizovány pomocí epelných konsan jako měrné eplo, eploní a epelná vodivos, lineární a objemová rozažnos. U polymerních maeriálů má eploa

Více

Klíčová slova: Astabilní obvod, operační zesilovač, rychlost přeběhu, korekce dynamické chyby komparátoru

Klíčová slova: Astabilní obvod, operační zesilovač, rychlost přeběhu, korekce dynamické chyby komparátoru Asabilní obvod s reálnými operačními zesilovači Josef PUNČOCHÁŘ Kaedra eoreické elekroechniky Fakula elekroechnicky a informaiky Vysoká škola báňská - Technická universia Osrava ř. 17 lisopadu 15, 708

Více

Úloha IV.E... už to bublá!

Úloha IV.E... už to bublá! Úloha IV.E... už o bublá! 8 bodů; průměr 5,55; řešilo 42 udenů Změře účinno rychlovarné konvice. Údaj o příkonu naleznee obvykle na amolepce zepodu konvice. Výkon určíe ak, že zjiíe, o kolik upňů Celia

Více

ZÁKLADY ELEKTRICKÝCH POHONŮ (EP) Určeno pro posluchače bakalářských studijních programů FS

ZÁKLADY ELEKTRICKÝCH POHONŮ (EP) Určeno pro posluchače bakalářských studijních programů FS ZÁKLADY ELEKTRICKÝCH OHONŮ (E) Určeno pro posluchače bakalářských sudijních programů FS Obsah 1. Úvod (definice, rozdělení, provozní pojmy,). racovní savy pohonu 3. Základy mechaniky a kinemaiky pohonu

Více

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů Absrak Zásady hodnocení ekonomické efekivnosi energeických projeků Jaroslav Knápek, Oldřich Sarý, Jiří Vašíček ČVUT FEL, kaedra ekonomiky Každý energeický projek má své ekonomické souvislosi. Invesor,

Více

5. Modifikovaný exponenciální trend

5. Modifikovaný exponenciální trend 5. Modifikovaný exponenciální rend Tvar rendu Paraer: α, β, Tr = + α β, =,..., n ( β > 0) Hodí se k odelování rendu s konsanní podíle sousedních diferencí Aspoick oezen (viz obr., α < 0,0 < β 0) α

Více

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA 4 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 11-12 září 2008 Analýza rizikových fakorů při hodnocení invesičních projeků dle kriéria

Více

Fyzikální praktikum II - úloha č. 4

Fyzikální praktikum II - úloha č. 4 Fyzikální prakikum II - úloha č. 4 1 4. Přechodové jevy v obvodech s kapaciory Úkoly 1) 2) 3) 4) Sesave obvod pro demonsraci jevu nabíjení a vybíjení kondenzáoru. Naměře průběhy napěí a proudů na vybraných

Více

Matematické modely v ekologii a na co jsou dobré

Matematické modely v ekologii a na co jsou dobré Maemaické modely v ekologii a na co jsou dobré Indukivní a dedukivní uvažování o Indukce - mám spousu pozorování, a v nich se snažím naléz zákoniosi, zobecnní ad. o Dedukce - mám adu pravd, a hledám jejich

Více

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007 Třídící znak 1 0 7 0 7 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY VYHLAŠUJE ÚPLNÉ ZNĚNÍ OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH

Více

Návod k obsluze. Vnitřní jednotka pro systém tepelných čerpadel vzduch-voda s příslušenstvím EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1

Návod k obsluze. Vnitřní jednotka pro systém tepelných čerpadel vzduch-voda s příslušenstvím EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1 Vniřní jednoka pro sysém epelných čerpadel vzduch-voda EKHBRD011ABV1 EKHBRD014ABV1 EKHBRD016ABV1 EKHBRD011ABY1 EKHBRD014ABY1 EKHBRD016ABY1 EKHBRD011ACV1 EKHBRD014ACV1 EKHBRD016ACV1 EKHBRD011ACY1 EKHBRD014ACY1

Více

Stochastické modelování úrokových sazeb

Stochastické modelování úrokových sazeb Sochasické modelování úrokových sazeb Michal Papež odbor řízení rizik 1 Sochasické modelování úrokových sazeb OBSAH PŘEDNÁŠKY Úvod do problemaiky sochasických procesů Brownův pohyb, Wienerův proces Ioovo

Více

Úrokové daňové štíty nemusí být jisté

Úrokové daňové štíty nemusí být jisté Mařík, M. - Maříková, P.: Úrokové daňové šíy nemusí bý jisé. Odhadce a oceňování podniku č. 3/2012, ročník XVIII, sr. 4-17, ISSN 1213-8223 Úrokové daňové šíy nemusí bý jisé prof. Miloš Mařík, doc. Pavla

Více

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011 Evropský sociální fond Praha & EU: Invesujeme do vaší budoucnosi Ekonomika podniku Kaedra ekonomiky, manažersví a humaniních věd Fakula elekroechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Kriéria efekivnosi

Více

Technický list. Trubky z polypropylenu EKOPLASTIK PPR PN10 EKOPLASTIK PPR PN16 EKOPLASTIK EVO EKOPLASTIK PPR PN20 EKOPLASTIK FIBER BASALT CLIMA

Technický list. Trubky z polypropylenu EKOPLASTIK PPR PN10 EKOPLASTIK PPR PN16 EKOPLASTIK EVO EKOPLASTIK PPR PN20 EKOPLASTIK FIBER BASALT CLIMA Technický lis Trubky z polypropylenu PPR PN10 Ø 20-125 mm PPR PN16 Ø 16-125 mm PPR PN20 Ø 16-125 mm EVO Ø 16-125 mm STABI PLUS Ø 16-110 mm FIBER BASALT PLUS Ø 20-125 mm FIBER BASALT CLIMA Ø 20-125 mm max.

Více

3B Přechodné děje v obvodech RC a RLC

3B Přechodné děje v obvodech RC a RLC 3B Přechodné děje v obvodech a íl úlohy Prohloubi eoreické znalosi o přechodných dějích na a obvodu. Ukáza možnos měření paramerů přechodných dějů v ěcho obvodech. U obvodu 2. řádu () demonsrova vliv lumicího

Více

Reologické modely měkkých tkání

Reologické modely měkkých tkání Reologické modely měkkých kání Tomas Mares 1. Úvod Výchozím principem mechaniky měkkých kání (j. kůže, cév, pojivových kání, kání vniřních orgánů, šlach, vazů, chrupavek, sinoviální ekuiny) je reologie.

Více