zpravidla předpokládá, že hodnoty intenzity poruch a oprav jsou konstantní.
|
|
- Pavla Beranová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Pohotovost a vliv jednotlivých složek na číselné hodnoty pohotovosti Systém se může nacházet v mnoha různých stavech. V praxi se nejčastěji vyskytují případy, kdy systém (nebo prvek) je charakterizován diskrétním stavem a spojitým časem. Systém se může nacházet v jednom ze dvou stavů: ve funkčním stavu v nefunkčním stavu Proces přechodu mezi uvedenými stavy je charakterizován : okamžitou intenzitou poruch λ (t) okamžitou intenzitou oprav µ (t) Uvedené parametry charakterizují frekvenci střídání jednotlivých stavů. U moderních, spolehlivých systémů, se
2 zpravidla předpokládá, že hodnoty intenzity poruch a oprav jsou konstantní. Jestliže provozuschopný stav systému označíme symbolem 1 a nefunkční (neprovozuschopný) stav symbolem 0, pak diagram přechodu mezi stavy lze vyjádřit takto: 0 1 Pravděpodobnost, v jakém stavu se prvek (systém) v daném okamžiku vyskytuje, udává jeho pohotovost (ČSN IEC 50191).
3 Automaty s mezioperačními zásobníky Činnost automatické linky je nepříznivě ovlivňována pevnou vazbou mezi jednotlivými automaty. Je zřejmé. že takt linky musí být v tomto případě řízen taktem nejpomalejšího stroje. Proto jsou do linek zařazovány mezioperační zásobníky. Ty jsou následujících typů: automatické výrobek je po skončení operace jedním strojem automaticky uložen do zásobníku a odtud je automaticky podán, v příslušném čase, na vstup dalšího stroje. Naplní-li se zásobník, předchozí automat je zastaven. Vyprázdní-li se zásobník, následující automat je zastaven. s ruční obsluhou výrobky se ukládají do přepravek apod. a manipulace s nimi je v přepravním prostoru ruční. Jsou-li zásobníky automatické, pak takovéto uspořádání nazýváme automatickou linkou s pružnou vazbou nebo pružnou automatickou linkou.
4 Každý mezioperační zásobník je charakterizován kapacitou, V lince s N automaty se charakterizuje každý automat intenzitou poruch, intenzitou údržby a výrobním taktem. Dále je předpokládáno exponenciální rozložení dob chodu a dob oprav. Je samozřejmé, že doby chodu a oprav jsou náhodnými proměnnými. Časový diagram každého automatu se skládá z dob chodu a dob oprav. Prostoje jsou dány poruchovostí (prostoji) tohoto automatu ηiv a dále také prostoji, které jsou způsobeny sousedními automaty ηis. Označíme-li střední dobu chodu i-tého automatu Ti, střední dobu údržby Φi, pak pro celkové prostoje ηi platí: Φ i i η i = ηiv + ηis = + ηis = + Τi + Φ i λi + µ i λ η is Prostoje ηis vyvolané sousedními automaty se částečně kompenzují mezioperačními zásobníky. Funkci mezioperačních zásobníků ovlivňují takty jednotlivých strojů υi (i = 1, 2,, N). Takt linky bez pružných zásobníků je dán taktem nejpomalejšího stroje υj. U linky s pružnými zásobníky platí pro odstupňování taktů j i i = 1, 2,, N Prostoje υl celé linky budeme posuzovat podle prostojů nejpomalejšího automatu
5 = + L jv js Smyslem práce je dosažení co nejmenších doby prostojů υjs. Chod linky se zásobníky se simuluje pomocí markovských procesů. Výsledek bývá pouze aproximační, ale zpravidla s dostatečnou přesností pro praktické použití. Stav linky je charakterizován z hlediska chodu stavem jednotlivých automatů a naplněním zásobníků. Předpokládejme, že linku budeme sledovat v intervalu υ (υ > 0). V časových okamžicích daných posloupností (t0, t1,, tk, ), kde tk = k. υ, nabývá linka některého ze stavů z množiny M stavů. Budeme předpokládat, že takty jednotlivých automatů jsou celočíselnými násobky intervalu υ. Počátek zpracování nebo konec zpracování výrobku je možný jen na mezích intervalů tk. Stav i-tého automatu Ai, za předpokladu, že υ i = qi. υ, kde qi je přirozené číslo, může být jen Ai = 2 Ai = a1, a2, a3,, aq Ai = b1, b2, b3,, bq automat čeká na přísun výrobků nebo uvolnění odsunu, automat je v činnosti, aj označuje stupeň rozpracování výrobku automat je v poruše, bj označuje stupeň rozpracovanosti výrobku v okamžiku vzniku poruchy.
6 Ze stavu aj je možný přechod během intervalu υ do stavů a(j+1), nebo b(j+1). Stavem aqi rozumíme, že výrobek je předán do následujícího zásobníku a současně je převzat výrobek ze zásobníku předcházejícího. Během intervalu υ je možný přechod ze stavu aqi jen do stavu a1, nebo b1. Řešení je složité a vyžaduje znalost techniky markovských procesů. Označíme-li jako α skutečnou dobu chodu automatu v modelu, pak platí: α = n. a je možné odvodit následující vztahy: E = 1 e λ0n λ0n [ α ] ne ( e 1) = λ Přírůstek střední doby chodu mezi poruchami δ T je: 0 δ T = λ 1 e 0 T Přírůstek střední doby údržby δ Φ δ Φ 1 e = λ 0 Φ Stav linky je zjišťován v koncových bodech intervalů. Tím se prodlužuje doba chodu i doba opravy strojů, viz následující obrázek.
7 Jiný způsob modelování stavu linky je stochastické modelování. Podstatou tohoto modelu je průběh činnosti j-tého automatu. Doby chodu jsou opět střídány s dobami oprav. Je předpokládáno, že obě tyto veličiny mají exponenciální rozdělení s konstantními parametry λj a µj. Model se zpravidla realizuje na počítači s generátorem pseudonáhodných čísel s rovnoměrným rozložením v intervalu (0, 1). Postup modelování je následující: v okamžiku spuštění linky je všem automatům generována doba do první poruchy a zásobníky jsou prázdné. automatu, kterému je vygenerována nejkratší doba chodu, se vygeneruje doba údržby opět se hledá automat s nejbližší změnou stavu
8 je-li to automat v chodu, generuje se doba jeho opravy, je-li to automa v údržbě, generuje se doba jeho chodu. takto se postupuje po celou zadanou dobu chodu linky. Strom poruchových stavů Tento způsob analýzy se nazývá FTA Fault Tree Analysis, vyvinula ji firma Bell v roce Zdokonalena byla později ve firmě Boening. V roce 1990 vyšla norma IEC 1025 Fault Tree Analysis, v češtině je to ČSN IEC 1025 Analýza stromu poruchových stavů. V současnosti je k této technice vyvinuta řada SW produktů, které její použití významně zefektivňují. Tato metodika je deduktivní metodou a svojí povahou ji lze řadit mezi speciální orientované grafy. Strom poruch má podobu logického diagramu, který znázorňuje logické vztahy mezi potenciální vrcholovou událostí (top event) jevem zvaným kořen stromu a mezi příčinami vzniku tohoto jevu. Příčiny mohou být různé: očekávané poruchy prvků systému chyby obsluhy náhodné diskrétní poruchy odchylky provozních parametrů prvků atd.
9 Strom poruch reprezentuje všechny významné kombinace poruch prvků a poruchových jevů, které mohou vést ke vzniku specifikovaného vrcholového jevu. Strom poruch je deduktivní metoda, která se rozvíjí od vrcholové události k dalším jevům nižší úrovně. Současně se posuzují možné příčiny vzniku vrcholového jevu (Co? Kde? Kdy? Proč?). Vlastní realizaci lze rozdělit do následujících kroků: přípravná část tvorba stromu poruchových stavů kvalitativní analýza stromu poruchových stavů kvantitativní analýza stromu poruchových stavů vyhodnocení analýz. Analýza stromu poruchových stavů může být provedena buď kvantitativně, nebo kvalitativně, případně oběma přístupy s ohledem na cíle analýzy. Výstupem analýzy mohou být: Soupis (přehled možných kombinací) faktorů provozních podmínek, lidského faktoru, vlivu prostředí atd., které mohou jednotlivě, nebo v kombinaci, vést k poruše (vrcholové události) Vyjádření pravděpodobnosti, se kterou může nastat v daném intervalu uvedená vrcholová událost.
10 Přípravná část analýzy konstrukční uspořádání systému popis funkcí systému vymezení rozhraní, které systém odděluje od okolí a charakter interakcí systému s okolím předpokládané provozní režimy systému předpokládaný systém údržby vliv lidského faktoru na činnost systému apod. Další, velice důležitou částí přípravné analýzy je definování vrcholové události, která bude předmětem analýzy. Definice vrcholové události musí přesně vymezovat jakého systému se týká (nebo které z jeho částí), v jaké fázi provozu a za jakých podmínek. Definice musí být tak jasná, aby bylo možné jednoznačně stanovit, že k vrcholové události došlo. Výhodné je, pokud to je možné, definovat takový stav kvantitativními ukazateli. událost, která znamená začátek vzniku nebo existenci nebezpečných podmínek událost, která reprezentuje neschopnost systému plnit požadované funkce. za vrcholovou událost může být také zvolen provozuschopný stav systému. Výhodnější je však sledovat poruchový stav.
11 G0 A G1 B G2 G3 G4 G5 C G6 D E F H F I Hradlo OR (nebo) událost nastane tehdy, když nastane kterákoliv vstupní událost, nebo jejich libovolná kombinace (každá událost je kritickým řezem) Hradlo AND (a) událost nastane jen a jen tehdy, když současně nastanou všechny vstupní události
12 Určení minimálních kritických řezů G0 = A + B + G1 G0 = A + B + (G2 + G3) G0 = A + B + ((D + E).(F + H) + (C + (F + I))) Výsledný logický výraz se pak upraví tak, aby vyjadřoval prosté sjednocení průniku jevů: G0 = A + B + C + F + I + D.F + D.H + E.F + E.H Jestliže z uvedeného výrazu vypustíme všechny řezy, které nejsou minimální, (D.F, E.F tyto řezy obsahují minimální řez F), pak dostaneme výsledný výraz: G0 = A + B + C + F + I + D.H + E.H Pro uvedené uspořádání dostáváme následující soustavu kritických minimálních řezů. Hodnocení závažnosti minimálních kritických řezů lidský faktor poruchy aktivních prvků poruchy pasivních prvků Literatura Holub, R., Vintr, Z.: Spolehlivost letadlové techniky, elektronická učebnice, 2001
Funkce a lineární funkce pro studijní obory
Variace 1 Funkce a lineární funkce pro studijní obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Funkce
VíceAlgoritmizace diskrétních. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Algoritmizace diskrétních simulačních modelů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky Při programování simulačních modelů lze hlavní dílčí problémy shrnout do následujících bodů: 1) Zachycení statických
VíceDiskrétní náhodná veličina. November 12, 2008
Diskrétní náhodná veličina November 12, 2008 (Náhodná veličina (náhodná proměnná)) Náhodná veličina (nebo též náhodná proměnná) je veličina X, jejíž hodnota je jednoznačně určena výsledkem náhodného pokusu.
Více7. 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,
VíceInženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.
Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je
VíceExponenciální modely hromadné obsluhy
Exponenciální modely hromadné obsluhy Systém s čekáním a neohraničeným zdrojem požadavků Na základě předchozích informací je potřeba probrat, jaké informace jsou dostupné v počtu pravděpodobnosti řešícím
VíceRiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1
RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI ML 4-1 CÍL TÉMATICKÉHO CELKU Název tematického celku: Nástroje pro měření, analýzu a zlepšování systému jakosti v podniku Hlavním cílem tematického celku je nastínit význam interních
VíceSIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy
SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy 1 Úvod V běžné technické praxi se velice často setkáváme s tzv. systémy hromadné obsluhy aniž
VíceŘízení jakosti a spolehlivosti. ŘÍZENÍ SPOLEHLIVOSTI - XI Pavel Fuchs David Vališ Josef Chudoba Jan Kamenický Jaroslav Zajíček
Řízení jakosti a spolehlivosti ŘÍZENÍ SPOLEHLIVOSTI - XI Pavel Fuchs David Vališ Josef Chudoba Jan Kamenický Jaroslav Zajíček Obsah prezentace Údržba a její vliv na spolehlivost Hodnocení nákladů životního
VíceTéma 10: Spolehlivost a bezpečnost stavebních nosných konstrukcí
Téma 10: Spolehlivost a bezpečnost stavebních nosných konstrukcí Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování konstrukcí 4. ročník bakalářského studia Katedra stavební mechaniky Fakulta stavební
VíceOdborná skupina pro spolehlivost. Použití ordinálních a semikvantitativních postupů ve spolehlivosti. Jaroslav Zajíček
Odborná skupina pro spolehlivost Použití ordinálních a semikvantitativních postupů ve spolehlivosti Jaroslav Zajíček Obsah 1. Úvod management rizika 2. Výskyt a analýza nekvantitativních postupů - matice
VíceNaproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak
1 Kapitola 1 Úvod V přednášce se zaměříme hlavně na konečný popis obecně nekonečných množin řetězců symbolů dané množiny A. Prvkům množiny A budeme říkat písmena, řetězcům (konečným posloupnostem) písmen
VíceDynamika soustav hmotných bodů
Dynamika soustav hmotných bodů Mechanický model, jehož pohyb je charakterizován pohybem dvou nebo více bodů, nazýváme soustavu hmotných bodů. Pro každý hmotný bod můžeme napsat pohybovou rovnici. Tedy
VíceTéma 22. Ondřej Nývlt
Téma 22 Ondřej Nývlt nyvlto1@fel.cvut.cz Náhodná veličina a náhodný vektor. Distribuční funkce, hustota a pravděpodobnostní funkce náhodné veličiny. Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny. Sdružené
VíceTéma 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
VíceFunkce - pro třídu 1EB
Variace 1 Funkce - pro třídu 1EB Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv využití výukového materiálu je povoleno pouze s odkazem na www.jarjurek.cz. 1. Funkce Funkce je přiřazení, které každému
VíceFunkce pro studijní obory
Variace 1 Funkce pro studijní obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Funkce Funkce je přiřazení,
VíceZpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní
VícePravděpodobnost a statistika
Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky,
Více1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější
VíceVYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ
VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi
Více10. 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
VíceSIGNÁLY 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
VíceModely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT
PEF ČZU Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT Okruhy SZB č. 5 Zdroje: Demel, J., Operační výzkum Jablonský J., Operační výzkum Šubrt, T., Langrová, P., Projektové řízení I. a různá internetová
VíceDiskrétní náhodná veličina
Lekce Diskrétní náhodná veličina Výsledek náhodného pokusu může být vyjádřen slovně to vede k zavedení pojmu náhodného jevu Výsledek náhodného pokusu můžeme někdy vyjádřit i číselně, což vede k pojmu náhodné
Více2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení
2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků
VíceSTANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák
STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ J. Pruška, T. Parák OBSAH: 1. Co je to spolehlivost, pravděpodobnost poruchy, riziko. 2. Deterministický a pravděpodobnostní přístup k řešení problémů.
VíceDodatek 2: Funkce dvou proměnných 1/9
Dodatek 2: Funkce dvou proměnných 1/9 2/9 Funkce dvou proměnných Definice: Reálnou funkcí dvou reálných proměnných, definovanou na množině M R 2, rozumíme předpis f, který každé uspořádané dvojici reálných
VíceNÁHODNÁ 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
VíceZáklady teorie pravděpodobnosti
Základy teorie pravděpodobnosti Náhodná veličina Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 12. února 2012 Statistika by Birom Základy teorie
VíceMATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým
VíceÚvod 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
Více1. Základy teorie přenosu informací
1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.
VíceKapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů
Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodná proměnná Náhodná veličina slouží k popisu výsledku pokusu. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáme. Přesto bychom chtěli tento pokus
VíceŘízení jakosti a spolehlivosti. ŘÍZENÍ SPOLEHLIVOSTI - IV Pavel Fuchs David Vališ Josef Chudoba Jan Kamenický Jaroslav Zajíček
Řízení jakosti a spolehlivosti ŘÍZENÍ SPOLEHLIVOSTI - IV Pavel Fuchs David Vališ Josef Chudoba Jan Kamenický Jaroslav Zajíček Obsah prezentace Logické operace Pravidla pro práci s pravděpodobností Objekty
VíceSIGNÁLY 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
VíceMnohorozměrná statistická data
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistický znak, statistický soubor Jednotlivé objekty nebo subjekty, které jsou při statistickém
VíceDefinice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně
7 Náhodný vektor Nezávislost náhodných veličin Definice 7 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P) Zobrazení X : Ω R n, které je A-měřitelné, se nazývá (n-rozměrný) náhodný vektor Měřitelností
VíceU 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
VícePravděpodobnost a její vlastnosti
Pravděpodobnost a její vlastnosti 1 Pravděpodobnost a její vlastnosti Náhodné jevy Náhodný jev je výsledek pokusu (tj. realizace určitého systému podmínek) a jeho charakteristickým rysem je, že může, ale
Více4. Aplikace matematiky v ekonomii
4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =
VíceFunkce. Definiční obor a obor hodnot
Funkce Definiční obor a obor hodnot Opakování definice funkce Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny všech reálných čísel R, přiřazuje právě jedno reálné
VíceMatematika I (KMI/PMATE)
Přednáška první aneb Úvod do matematické analýzy Funkce a její vlastnosti Úvod do matematické analýzy Osnova přednášky pojem funkce definice funkce graf funkce definiční obor funkce obor hodnot funkce
VícePODKLADY PRO PRCJEKTOVjfcií VELÍCÍCH 3Y3TELIU CENTRALIZCV/uIÉIO ZÁSOBOV lí TEPLEIJ Z HLEDISKA PRLVCZIIÍ.SPOLEHLIVOSTI Ing. I.
PODKLADY PRO PRCJEKTOVjfcií VELÍCÍCH 3Y3TELIU CENTRALIZCV/uIÉIO ZÁSOBOV lí TEPLEIJ Z HLEDISKA PRLVCZIIÍ.SPOLEHLIVOSTI Ing. I. Sillík - GSSR lívod Zvyšující se nároky na energii v pohledních létech, a zejména
VíceMatematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 4. října 2018 Podmíněná pravděpodobnost Při počítání pravděpodobnosti můžeme k náhodnému pokusu přidat i nějakou dodatečnou podmínku. Podmíněná pravděpodobnost
Více0.1 Úvod do matematické analýzy
Matematika I (KMI/PMATE) 1 0.1 Úvod do matematické analýzy 0.1.1 Pojem funkce Veličina - pojem, který popisuje kvantitativní (číselné) vlastnosti reálných i abstraktních objektů. Příklady veličin: hmotnost
VíceBezpečnost chemických výrob N111001. Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz
Bezpečnost chemických výrob N111001 Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz Analýza rizika Vymezení pojmu riziko Metody analýzy rizika Struktura rizika spojeného s výrobou
VíceSIGNÁLY 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
VíceMODELY ŘÍZENÍ ZÁSOB nákladově orientované modely poptávka pořizovací lhůta dodávky předstih objednávky deterministické stochastické
MODELY ŘÍZENÍ ZÁSOB Význam zásob spočívá především v tom, že - vyrovnávají časový nebo prostorový nesoulad mezi výrobou a spotřebou - zajišťují plynulou výrobu nebo plynulé dodávky zboží i při nepředvídaných
VíceSpolehlivost soustav
1 Spolehlivost soustav Spolehlivost soustav 1.1 Koherentní systémy a strukturní funkce Budeme se zabývat modelováním spolehlivosti zřízení s ohledem na spolehlivost jeho komponent. Jedním z hlavních cílů
VíceObsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest
Obsah prezentace Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest 1 Základní pojmy Vrchol grafu: {množina V} Je to styčná vazba v grafu, nazývá se též uzlem, prvkem
VíceMatematika (KMI/PMATE)
Úvod do matematické analýzy Funkce a její vlastnosti Funkce a její vlastnosti Veličina Veličina - pojem, který popisuje kvantitativní (číselné) vlastnosti reálných i abstraktních objektů. Funkce a její
Více0.1 Funkce a její vlastnosti
0.1 Funkce a její vlastnosti Veličina - pojem, který popisuje kvantitativní (číselné) vlastnosti reálných i abstraktních objektů. Příklady veličin: hmotnost (m) čas (t) výše úrokové sazby v bance (i) cena
Víceˇ razen ı rychlejˇ s ı neˇ z kvadratick e Karel Hor ak, Petr Ryˇsav y 20. dubna 2016 Katedra poˇ c ıtaˇ c u, FEL, ˇ CVUT
řazení rychlejší než kvadratické Karel Horák, Petr Ryšavý 20. dubna 2016 Katedra počítačů, FEL, ČVUT Příklad 1 Která z následujících posloupností představuje haldu uloženou v poli? 1. 9 5 4 6 3 2. 5 4
Více24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB
24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB Síťová analýza 50.let V souvislosti s potřebou urychlit vývoj a výrobu raket POLARIS v USA při závodech ve zbrojení za studené války se SSSR V roce 1958 se díky aplikaci
VíceE(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =
Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní
VíceGenerování pseudonáhodných. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Generování pseudonáhodných čísel při simulaci Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky V simulačních modelech se velice často vyskytují náhodné proměnné. Proto se budeme zabývat otázkou, jak při simulaci
VícePravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
VíceVýpočty spolehlivost chodu sítí
Výpočty spolehlivost chodu sítí Ing.Zdeněk Pistora, CSc. Přehled používaných metod Metody analytické Postupné zjednodušení Metody simulační Monte Carlo Metoda postupného zjednodušení Vhodná zejména pro
VíceNáhodné (statistické) chyby přímých měření
Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně
VíceFuzzy množiny, Fuzzy inference system. Libor Žák
Fuzzy množiny, Fuzzy inference system Proč právě fuzzy množiny V řadě případů jsou parametry, které vstupují a ovlivňují vlastnosti procesu, popsané pomocí přibližných nebo zjednodušených pojmů. Tedy
Více5 Orientované grafy, Toky v sítích
Petr Hliněný, FI MU Brno, 205 / 9 FI: IB000: Toky v sítích 5 Orientované grafy, Toky v sítích Nyní se budeme zabývat typem sít ových úloh, ve kterých není podstatná délka hran a spojení, nýbž jejich propustnost
VíceMarkovské 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
Více4EK201 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
Více2 Hlavní charakteristiky v analýze přežití
2 Hlavní charakteristiky v analýze přežití Předpokládané výstupy z výuky: 1. Student umí definovat funkci přežití, rizikovou funkci a kumulativní rizikovou funkci a zná funkční vazby mezi nimi 2. Student
VícePoznámka. Je-li f zobrazení, ve kterém potřebujeme zdůraznit proměnnou, píšeme f(x) (resp. f(y), resp. f(t)) je zobrazení místo f je zobrazení.
2. ZOBRAZENÍ A FUNKCE 2.1 Zobrazení 2. 1. 1 Definice: Nechť A a B jsou množiny. Řekneme že f je zobrazení množiny A do množiny B jestliže (i) f A B (ii) ke každému z množiny A eistuje právě jedno y z množiny
Vícef(c) = 0. cn pro f(c n ) > 0 b n pro f(c n ) < 0
KAPITOLA 5: Spojitost a derivace na intervalu [MA-8:P5] 5 Funkce spojité na intervalu Věta 5 o nulách spojité funkce: Je-li f spojitá na uzavřeném intervalu a, b a fa fb < 0, pak eistuje c a, b tak, že
VíceV předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti
Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodná proměnná Náhodná veličina slouží k popisu výsledku pokusu. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáme. Přesto bychom chtěli tento pokus
Více5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
VíceCvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko
Cvičení ze statistiky - 5 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Začali jsme pravděpodobnost Klasická a statistická definice pravděpodobnosti Náhodný jev Doplněk, průnik, sjednocení Podmíněná pravděpodobnost
VíceEvropský 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
VíceChyby měření 210DPSM
Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů
Více2 Fyzikální aplikace. Předpokládejme, že f (x 0 ) existuje. Je-li f (x 0 ) vlastní, pak rovnice tečny ke grafu funkce f v bodě [x 0, f(x 0 )] je
Derivace funkce a jej geometrický význam Je dána funkce f) 3 6 + 9 + a naším úkolem je určit směrnici tečny v bodě [; f)] Pro libovolné lze směrnici sečny danou body [; f)] a [; f)] spočítat jako f) f)
Více5. Sekvenční logické obvody
5. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody - úvod Sledujme chování jednoduchého logického obvodu se zpětnou vazbou 3. Sekvenční logické obvody - příklad asynchronního sekvenčního obvodu 3.
VíceZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ
ZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ ZPRACOVALA ING. RENATA SKÝPALOVÁ CZ.1.07/1.1.00/14.0143 OSNOVA HODINY Dobře a špatně strukturované problémy Rozhodovací procesy za jistoty, rizika a nejistoty Přehled
VíceVektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
Více8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice
9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky
VíceLineární algebra Operace s vektory a maticemi
Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................
VíceFunkce pro učební obory
Variace 1 Funkce pro učební obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Funkce Funkce je přiřazení,
VíceProblematika spolehlivosti lidského činitele
Problematika spolehlivosti lidského činitele Úvod Každá nehoda vzniká tehdy, když nastane situace, že požadavky na řešení úkolu jsou vyšší než je aktuální výkonnostní kapacity člověka (ať již mentální,
VíceVlastnosti a modelování aditivního
Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),
VíceBooleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony.
Booleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz
VíceZákony hromadění chyb.
Zákony hromadění chyb. Zákon hromadění skutečných chyb. Zákon hromadění středních chyb. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy v Praze, Katedra aplikované geoinformatiky
VíceStatistika I (KMI/PSTAT)
Statistika I (KMI/PSTAT) Cvičení druhé aneb Kvantily, distribuční funkce Statistika I (KMI/PSTAT) 1 / 1 Co se dnes naučíme Po absolvování této hodiny byste měli být schopni: rozumět pojmu modus (modální
VíceNáhodné chyby přímých měření
Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.
VíceZáklady umělé inteligence
Základy umělé inteligence Automatické řešení úloh Základy umělé inteligence - prohledávání. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Formalizace úlohy UI chápe řešení úloh jako proces hledání řešení v
VíceIMOSI - 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
VíceNáhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti
3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro
VíceNelineární obvody. V nelineárních obvodech však platí Kirchhoffovy zákony.
Nelineární obvody Dosud jsme se zabývali analýzou lineárních elektrických obvodů, pasivní lineární prvky měly zpravidla konstantní parametr, v těchto obvodech platil princip superpozice a pro analýzu harmonického
Více4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY
4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Průvodce studiem V této kapitole se seznámíte se základními typy rozložení diskrétní náhodné veličiny. Vašim úkolem by neměla být
VíceMATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)
MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo
VíceI. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í
6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme
VíceJiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel
Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Výsledky některých náhodných pokusů jsou přímo vyjádřeny číselně (např. při hodu kostkou padne 6). Náhodnou veličinou
VíceP R O J E K T O V É Ř Í Z E N Í A M A R K E T I N G 1. Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing - VŽ 1
P R O J E K T O V É Ř Í Z E N Í A M A R K E T I N G 1 Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing - VŽ 1 Vznik a historie projektového řízení Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing
VíceTéma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin
0.05 0.0 0.05 0.0 0.005 Nominální napětí v pásnici Std Mean 40 60 80 00 0 40 60 Std Téma : Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin Přednáška z předmětu: Spolehlivost a bezpečnost staveb 4. ročník
Vícep(x) = P (X = x), x R,
6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme
VíceNáhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost
Pravděpodobnost Náhodné veličiny a jejich číselné charakteristiky Petr Liška Masarykova univerzita 19.9.2014 Představme si, že provádíme pokus, jehož výsledek dokážeme ohodnotit číslem. Před provedením
Více