STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta"

Transkript

1 STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach vlož do fronty kořen opakuj, dokud není fronta prázdná 1. vyber uzel z fronty a zpracuj jej 2. vlož do fronty levého následníka 3. vlož do fronty pravého následníka Prohledavani do hloubky (pre-order) De dohloubky kam az to de a pak se vraci vlož kořen na zásobník dokud není zásobník prázdný, opakuj vyber uzel z vrcholu zásobníku a zpracuj jej vlož na zásobník pravého potomka vlož na zásobník levého potomka Post-order Bere nejdriv levy a obe vetve a az pak rodice vlož kořen na zásobník dokud není zásobník prázdný, opakuj vyber uzel z vrcholu zásobníku pokud je neoznačkovaný o označkuj jej a ulož jej zpět na zásobník o ulož na zásobník pravého potomka o ulož na zásobník levého potomka pokud je označkovaný o zpracuj jej In-order Po vertikalnich carach zleva vlož kořen na zásobník dokud není zásobník prázdný, opakuj v := uzel na vrcholu zásobníku dokud má v nezpracovaného levého potomka, opakuj o vlož levého potomka uzlu v na zásobník o v := uzel na vrcholu zásobníku opakuj o vyber uzel z vrcholu zásobníku a zpracuj jej dokud vybraný uzel nemá pravého potomka a zásobník není prázdný má-li vybraný uzel pravého potomka, vlož tohoto potomka na zásobník

2 Vlozeni prvku do AVL stromu Vložíme uzel jako v BVS Aktualizujeme koeficienty vyváženosti Provedeme vyvážení pomocí cyklických záměn ukazatelů levá nebo pravá rotace: novým kořenem se stává kořen vyššího podstromu maximálně dvě (protisměrné) rotace na jedno vložení Vkládání do prioritního stromu Vložíme nový uzel na nejbližší volnou pozici tak, aby strom zůstal zleva úplný Dokud má vkládaný uzel větší prioritu, než jeho rodič, vyměníme je o probubláváme s uzlem směrem nahoru na správné místo Maximální počet výměn je h = log2n Vybírání z prioritního stromu Vždy vybíráme kořen o protože má nejvyšší prioritu Na jeho místo vložíme nejpravější list (L) maximální výšky o kvůli zachování levé kompletnosti stromu Dokud má L nižší prioritu než některý z jeho potomků, vyměníme jej s potomkem vyšší priority o probubláváme s uzlem směrem dolů Maximální počet výměn je h = log2n KLASICKE GRAFY Obecny algoritmus prohledavani Vstup: Souvislý graf G Výstup: Posloupnost všech uzlů grafu G Inicializace: Libovolný uzel označkuj a vlož do D Dokud je D neprázdné, opakuj Vyber uzel, který je na řadě Zpracuj / vypiš jej Všechny jeho neoznačkované následovníky označkuj a vlož do D D = fronta / zásobník podle způsobu prohledávání Díky značkování zpracujeme každý uzel právě jednou

3 Počet koster obecného artikulacemi rozdělíme graf na části, které vždy obsahují všechny hrany mezi danými uzly jsou buď stromy, cykly nebo úplné grafy určíme počty koster jednotlivých podgrafů vynásobíme počty koster mezi sebou MINIMALNI KOSTRY Jarníkův-Primův-Dijkstrův algoritmus Vyber libovolný uzel Dokud existují nevybrané uzly Vyber nejkratší hranu spojující některý vybraný uzel s nevybraným Přidej vybranou hranu a nevybraný incidentní uzel Kruskalův hladový algoritmus Množinu hran seřadíme vzestupně podle hranového ohodnocení Postupně budujeme nový graf začínáme pouze s uzly (tj. diskrétní faktor ) přidáváme hrany dle pořadí délek pokud by přidáním hrany vznikla kružnice, hranu nepřidáváme spojujeme tedy jen uzly ležící v různých komponentách pokusíme se přidat všechny hrany Borůvkův-Sollinův algoritmus Je dán souvislý graf G = (U, H) s hranami různé délky T := Dokud (U, T) není souvislý graf, opakuj: E := Pro všechny komponenty (U, T) Do E přidej nejkratší hranu spojující uzel dané komonenty s uzlem mimo komponentu T := T E (U, T) je minimální kostra grafu G

4 Hledani mostu Vstup: Souvislý graf G Výstup: Seznam mostů v grafu G Inicializace: Nastav H := G Opakuj dokud U H > 1 buduj DFS-cestu tak dlouho, dokud nedosáhne dokončeného vrcholu t jestliže stupeň t je roven 1 označ hranu incidentní s t jako most H := H t jinak (uzel t a všichni jeho sousedé leží na cyklu C) Proveď kontrakci cyklu C Terryho algoritmus (cesta z bludiste) Založen na značkování dveří podle následujících pravidel: vstoupíš-li do místnosti, kde žádné dveře nejsou označeny, označkuj vstupní dveře IN jsi-li v místnosti s alespoň jedněmi neoznačkovanými dveřmi, vyber si libovolné, označ je OUT a projdi chodbou za nimi do následující místnosti jsi-li v místnosti, kde jsou všechny dveře označeny, vstup do dveří označených IN vstoupíš-li do místnosti, kde jsou všechny dveře označeny OUT, z bludiště není východ NEJKRATSI CESTA Moorův algoritmus Prohledávání grafu do šířky Každý uzel má značku (p,d), kde d je délka cesty (počet hran) a p je předcházející uzel Počáteční uzel s dostane značku (-,0), ostatní (-,nekonecno). V0 = {s}, k=0 Pro kazde i z Vk uděláme každého neoznačkovaného následníka uzlu i označkujeme (i, k+1) a vložíme jej do množiny Vk+1 Zvýšíme k o 1 a pokud Vk není prazdna mnozina, opakujeme Výsledkem je distanční rozklad množiny uzlů Dijkstrův algoritmus Každý uzel má značku (p,d), kde d je délka cesty (součet délek hran) a p je předcházející uzel Značky jsou trvalé (množina S) a netrvalé (množ. Š) Počáteční uzel s dostane trvalou značku (-,0), jeho následníci (s, d), ostatní (-,nekonecno). S = {s}, Š=U-S Dokud Š není prazdna mnozina V množině Š vybereme uzel k s nejmenší vzdáleností od množiny S Přesuneme jej do S Prověříme značky všech následníků uzlu k z množiny Š a v případě potřeby je aktualizujeme

5 Bellman-Fordův algoritmus Každý uzel dostává značku (a, p, d), kde a je počet hran nejkratší cesty, d její délka a p předposlední uzel Počátek s dostane značku (0, -, 0), ostatní uzly (0, - Dokud je k< U Pro každý uzel j, kde a=k Prověříme značky všech následníků i uzlu j a v případě potřeby je aktualizujeme di = dj + dij pj = i aj = ai+1 Zvýšíme k o 1 Floyd-Warshallův algoritmus Graf zadaný maticí sousednosti (D(0)) obsahující délky hran nebo nekonecno; na diagonále nuly Výstupem je matice, z níž lze zjistit nejkratší cesty mezi všemi uzly Konstruujeme posloupnost matic D(1), D(2), D(n) tak, že Každý prvek matice obsahuje délku nejkratší cesty z i do j, obsahující vnitřní uzly 1..k Pro všechna k = 1.. U konstruujeme k-tou matici z k-1-ní po řádcích, k-tý řádek se nemění Cestu z i do j pak rekonstruujeme rekurzivně, hledajíce postupně taková l, kde dij=dil+dlj Záporné číslo na diagonále znamená existenci záporného cyklu Algoritmus hledání uzavřeného eulerovského tahu Vstup: Souvislý graf G s uzly jen sudého stupně Inicializace vyber libovolný uzel a najdi kružnici T, která jím prochází Iterace: dokud existují hrany nepoužité v tahu T najdi libovolný uzel u ležící v T obsahující nepoužité hrany vytvoř kružnici D z nepoužitých hran obsahující uzel u lze využít modifikovaný algoritmus prohledávání do hloubky přidej k T odbočku D

6 OBCHODNI CESTUJICI Hladová strategie nejbližšího souseda z každého města se vydáme tam, kam to máme nejblíže velmi rychlý algoritmus mnohdy poskytující velmi špatná řešení Algoritmus zdvojení stromu Vstup: úplný graf G s hranovým ohodnocením splňujícím trojúhelníkovou nerovnost Výstup: HC maximálně 2x delší,než nejkratší Příprava Najdi minimální kostru T grafu G Zdvoj každou hranu a sestroj eulerovský tah E kostrou T Konstrukce HC H začni v libovolném uzlu sleduj tah E a přidávej navštívené uzly do H, dokud následující hrana nevede do již navštíveného uzlu najdi nejbližší nenavštívený uzel na E a přidej jej do H tím vyrobíme zkratku obcházející již navštívené uzly opakuj poslední dva kroky, dokud nedosáhneš počátečního uzlu Algoritmus párování ve stromu Vstup: úplný graf G s hranovým ohodnocením splňujícím trojúhelníkovou nerovnost Výstup: HC maximálně 1,5x delší,než nejkratší Najdi minimální kostru T grafu G Nechť O je množina uzlů lichého stupně v kostře T Najdi minimální perfektní párování M v O Najdi eulerovský tah v grafu E Najdi hamiltonovskou kružnici stejně jako v algoritmu zdvojení stromu (pomocí zkratek)

7 MAXIMALNI TOK V SITI Fordův-Fulkersonův algoritmus U každé hrany udržujeme dvojici (tok, kapacita) Nalezneme rezervní polocestu ze zdroje do stoku Identifikujeme nejmenší rezervu d hrany na této cestě to je rezerva polocesty Na hranách ve směru cesty zvýšíme tok o d Na hranách proti směru cesty snížíme tok o d Opakujeme tak dlouho, dokud existuje rezervní cesta Edmonds-Karpův algoritmus Inicializace nastav tok ve všech hranách na nulu Iterace Najdi nejkratší rezervní cestu Moorovým algoritmem Každý uzel dostane značku (p,+-,d, s) p = předchůdce + = hrana je ve směru cesty (následník) = hrana je proti směru cesty (předchůdce) d = vzdálenost od zdroje s = rezerva cesty Při zpracování uzlu i dostane každý neoznačkovaný následník j značku (i,+,di+1,min(s,cij-fij)) předchůdce j značku (i,-,di+1,min(s,fij)) Zvyš/sniž tok všech hran rezervní cesty o její rezervu Opakuj, dokud existuje rezervní cesta Dinicův algoritmus Začneme s libovolným tokem f (např. prázdným) Dokud to jde, zlepšujeme tok opakováním: Vytvoříme rezervní síť uzly jsou tytéž, kapacity hran jsou dány rezervami Najdeme nejkratší s-t cestu pomocí prohledávání do šířky => distanční rozklad uzlů => vrstvy Pročistíme síť odstraníme hrany spojující uzly ve stejné vrstvě odstraníme hrany vedoucí zpět Najdeme blokující tok fb v pročištěné síti alespoň jedna hrana se nasytí zlepšíme původní tok f podle fb

8 Goldbergův algoritmus I. U každého uzlu udržujeme jeho výšku Ke každé hraně přidáme protisměrnou hranu s nulovou kapacitou Vždy platí, že f(u,v) = -f(v,u) Vlna splňuje kapacitní omezení hran, nemusí splňovat zákon zachování toku v uzlech jsou povoleny přebytky uzel s přebytkem je aktivní Dvě operace zvednutí uzlu = zvýšení výšky tak, aby byl o 1 výš než nejnižší z následníků na rezervních hranách protlačení vlny = zvýšení toku hrany o minimum z rezervní kapacity a přebytku počátku postup: Nastav v(s) = U, výšku ostatních uzlů na 0 Nasyť všechny hrany vedoucí ze zdroje koncové uzly se stávají aktivními přidej je do fronty Dokud není fronta aktivních uzlů prázdná odeber uzel z fronty existuje-li nižší následník na rezervní hraně, protlač vlnu po této hraně jinak zvedni uzel je-li uzel stále aktivní, přidej jej na konec fronty HLEDANI PAROVANI Algoritmus hledání maximálního párování pomocí střídavých cest najdeme zlepšující cestu C začínající ve volném vrcholu z A a končící ve volném vrcholu z B opakujeme dokud existuje zlepšující cesta Algoritmus hledání zlepšující cesty Iterace: Dokud jsou v S neoznačené uzly, opakuj neobsažené v párování je-li y nepokrytý, našli jsme zlepšující cestu tuto cestu zrekonstruujeme pomocí značek u každého uzlu přidej y do T, zaznamenej k němu x označ uzel x Nejsou-li v S S) minimální uzlové pokrytí

9 Největší párování pomocí toku Předpokládejme bipartitní graf G = ((A,B),H) orientace hran je vždy z uzlu ležícího v A do uzlu ležícího v B Graf G rozšíříme na síť přidáním nových uzlů s a t pro každé u z A přidáme hranu (s,u) o kapacitě 1 pro každé v z B přidáme hranu (v,t) o kapacitě 1 pro každou hranu h z H nastavíme c(h)=l kde L je libovolné velké číslo najdeme maximální tok z s do t tok jednoznačně určuje maximální párování BARVENI GRAFU Sekvenční barvení grafu Položme K=0 počet dosud použitých barev Dokud existuje neobarvený uzel Vybereme neobarvený uzel Určíme nejnižší přirozené číslo b, které může být obarvením uzlu a obarvíme jej Je-li b>k, aktualizujeme K pravidla pro výběr uzlu Náhodně Nerostoucí posloupnost podle velikosti stupňů nejdříve barvíme uzly s nejvyšším stupněm nakonec barvíme uzly s nejnižším stupněm Pro každý uzel určíme počet barev, které již byly použity k obarvení jeho sousedů vybereme uzel s nejvyšší hodnotou v případě rovnosti volíme ten, který má více neobarvených sousedů Smyslem je zbavit se nejprve nejobtížnějších uzlů Barvení grafu pomocí nezávislých množin Množina uzlů A se nazývá nezávislá právě tehdy, když neexistuje hrana, která by spojovala dva uzly ležící v množině A Pro dané obarvení grafu je každá barevná třída nezávislá Algoritmus barvení grafu zvolíme neobarvený uzel u (podobně jako u sekvenčního barvení) určíme největší nezávislou množinu N(u) uzlů obsahující u obarvíme uzly z množiny N(u) novou barvou opakujeme tak dlouho, dokud existují neobarvené uzly

10 Barvení grafu slepováním uzlů Dokud graf není úplný vyber dva nesousední uzly u a v vybrané uzly nahraď jedním, který bude sousedit se všemi, s nimiž sousedily uzly u a v Obarvi každý uzel úplného grafu jinou barvou Uzly znovu rozděl Nedokonalé barvení v hranově ohodnoceném grafu Problém: Sestavování rozvrhu hodin uzly = předměty hrany = požadavky na umístění v různou hodinu ohodnocení hran = vážnost požadavku stejný vyučující počet studentů registrujících stejný předmět obarvení = umístění do časových slotů H(G) Kolize = hrana spojující uzly obarvené stejnou barvou Hledáme obarvení grafu s nejmenším součtem kolizí Algoritmy založené na sekvenčním barvení grafu nejprve se zbavujeme uzlů spojených hranami s nejvyšší váhou

1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10

1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 Úlohy- 2.cvičení 1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 2. Převeďte dané desetinné číslo do dvojkové soustavy (DEC -> BIN): a) 0,8125 10 b) 0,35 10

Více

Problém obchodního cestujícího(tsp) Vstup: Množina n měst a vzdálenosti mezi nimi. Výstup: Nejkratší okružní cesta procházející všemi městy.

Problém obchodního cestujícího(tsp) Vstup: Množina n měst a vzdálenosti mezi nimi. Výstup: Nejkratší okružní cesta procházející všemi městy. Problém obchodního cestujícího(tsp) Vstup: Množina n měst a vzdálenosti mezi nimi. Výstup: Nejkratší okružní cesta procházející všemi městy. Poznámka:Slovem okružní myslíme,žecestakončívestejném městě,

Více

2 Datové struktury. Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky

2 Datové struktury. Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky 25 Pole Datová struktura kolekce elementů (hodnot či proměnných), identifikovaných jedním nebo více indexy, ze kterých

Více

Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května 2009. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května 2009. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Teorie grafů zadání úloh letní semestr 2008/2009 Poslední aktualizace: 19. května 2009 Obsah Úloha číslo 1 5 Úloha číslo 2 6 Úloha číslo 3 7 Úloha číslo 4 8 Úloha číslo 5 9 Úloha číslo 6 10 Úloha číslo

Více

Volné stromy. Úvod do programování. Kořenové stromy a seřazené stromy. Volné stromy

Volné stromy. Úvod do programování. Kořenové stromy a seřazené stromy. Volné stromy Volné stromy Úvod do programování Souvislý, acyklický, neorientovaný graf nazýváme volným stromem (free tree). Často vynecháváme adjektivum volný, a říkáme jen, že daný graf je strom. Michal Krátký 1,Jiří

Více

Ohodnocené orientované grafy

Ohodnocené orientované grafy Ohodnocené orientované grafy Definice Buď G graf Funkce w : H( G) (, ) se nazývá (hranové) ohodnocení grafu G; graf se zadaným ohodnocením se nazývá ohodnocený graf Definice Nechť G je orientovaný graf

Více

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] Část I Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] V matematice grafem obvykle rozumíme grafické znázornění funkční závislosti. Pro tento předmět je však podstatnější pohled jiný. V teorii grafů rozumíme

Více

Grafy (G) ρ(h) = [u,v]

Grafy (G) ρ(h) = [u,v] Grafy (G) Neorientované: (NG) H hrany, U-uzly, ρ-incidence (jestli k němu něco vede) ρ: H UΞU Ξ neuspořádaná dvojice ρ(h) = [u,v] Teoretická informatika Str.1 Izolovaný uzel neinciduje s ním žádná hrana

Více

Triangulace. Význam triangulace. trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy. příklad triangulace

Triangulace. Význam triangulace. trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy. příklad triangulace Význam triangulace trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy příklad triangulace Definice Triangulace nad množinou bodů v rovině představuje takové planární

Více

MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1

MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1 Metodický list č. 1 Název tématického celku: Úvod do problematiky diskrétní matematiky Cíl: Cílem tohoto tématického celku je vymezení oblasti diskrétní matematiky a příprava na další výklad kurzu. Jedná

Více

Výhody a nevýhody jednotlivých reprezentací jsou shrnuty na konci kapitoly.

Výhody a nevýhody jednotlivých reprezentací jsou shrnuty na konci kapitoly. Kapitola Reprezentace grafu V kapitole?? jsme se dozvěděli, co to jsou grafy a k čemu jsou dobré. rzo budeme chtít napsat nějaký program, který s grafy pracuje. le jak si takový graf uložit do počítače?

Více

ABSTRAKTNÍ DATOVÉ TYPY

ABSTRAKTNÍ DATOVÉ TYPY Jurdič Radim ABSTRAKTNÍ DATOVÉ TYPY Veškeré hodnoty, s nimiž v programech pracujeme, můžeme rozdělit do několika skupin zvaných datové typy. Každý datový typ představuje množinu hodnot, nad kterými můžeme

Více

Definice. B-stromu. B-strom řádu m je strom, kde každý uzel má maximálně m následníků a ve kterém platí:

Definice. B-stromu. B-strom řádu m je strom, kde každý uzel má maximálně m následníků a ve kterém platí: B-Strom Definice B-stromu B-strom řádu m je strom, kde každý uzel má maximálně m následníků a ve kterém platí: 1. Počet klíčů v každém vnitřním uzlu, je o jednu menší než je počet následníků (synů) 2.

Více

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq APLIKACE GRAFY Dokumentace wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui Jan Škvařil

Více

Úvod do mobilní robotiky AIL028

Úvod do mobilní robotiky AIL028 md at robotika.cz, zbynek.winkler at mff.cuni.cz http://robotika.cz/guide/umor07/cs 27. listopadu 2007 1 Mapa světa Exaktní plánování 2 3 Plánování s otáčením Mapa světa - příklad Obsah Mapa světa Exaktní

Více

Algoritmy a datové struktury

Algoritmy a datové struktury Algoritmy a datové struktury 1 / 34 Obsah přednášky Základní řídící struktury posloupnost příkazů podmínka cyklus s podmínkou na začátku cyklus s podmínkou na konci cyklus s pevným počtem opakování Jednoduchá

Více

TÉMATICKÝ OKRUH TZD, DIS a TIS

TÉMATICKÝ OKRUH TZD, DIS a TIS TÉMATICKÝ OKRUH TZD, DIS a TIS Číslo otázky : 13. Otázka : Základní datové struktury (pole, zásobník, binární strom atd.), datové struktury vhodné pro fyzickou implementaci relačních dat v SŘBD (hašovací

Více

5 Minimální kostry, Hladový algoritmus

5 Minimální kostry, Hladový algoritmus 5 Minimální kostry, Hladový algoritmus Kromě teoretických hrátek mají kostry grafů (Oddíl 4.4) následující důležité praktické použití: Dříve jsme uvažovali spojení v grafech cestami jdoucími z jednoho

Více

Texty k Programování na VŠFS. Petr Kučera () Texty k Programování na VŠFS 29. května 2006 1 / 117

Texty k Programování na VŠFS. Petr Kučera () Texty k Programování na VŠFS 29. května 2006 1 / 117 Texty k Programování na VŠFS Petr Kučera 29. května 2006 Petr Kučera () Texty k Programování na VŠFS 29. května 2006 1 / 117 Obsah Základní informace k předmětu Dynamicky alokovaná paměť Jednoduché dynamicky

Více

Teorie grafů, diskrétní optimalizace a

Teorie grafů, diskrétní optimalizace a KMA/TGD1 Teorie grafů, diskrétní optimalizace a výpočetní složitost 1 Pracovní texty přednášek http://wwwkmazcucz/tgd1 Obsahem předmětu KMA/TGD1 jsou základy algoritmické teorie grafů a výpočetní složitosti

Více

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3712 Škola adresa: Základní škola T. G. Masaryka Ivančice, Na Brněnce 1, okres Brno-venkov, příspěvková organizace

Více

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - ZAČÁTEČNÍCI. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - ZAČÁTEČNÍCI. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - ZAČÁTEČNÍCI Základní rozložení plochy Výchozím stavem při práci je normální zobrazení. pás karet - základní nabídka příkazů Pořadí jednotlivých snímků Základní plocha

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Toky v sítích. Ruský petrobaron vlastní ropná naleziště na Sibiři a trubky vedoucí do Evropy. Trubky vedou mezi nalezišti, uzlovými

Toky v sítích. Ruský petrobaron vlastní ropná naleziště na Sibiři a trubky vedoucí do Evropy. Trubky vedou mezi nalezišti, uzlovými Toky v sítích Ruský petrobaron vlastní ropná naleziště na Sibiři a trubky vedoucí do Evropy. Trubky vedou mezi nalezišti, uzlovými body a koncovými body, kde ropu přebírají odběratelé. Každá trubka může

Více

DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ

DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast CZ.1.07/1.5.00/34.0963 IV/2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti

Více

GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek

GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek GOODWILL vyššší odborná škola, s. r. o. P. Holého 400, Frýdek-Místek Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030 MS Word Metodický materiál pro základní

Více

GeoGebra Prostředí programu

GeoGebra Prostředí programu GeoGebra Prostředí programu Po instalaci a spuštění programu uvidí uživatel jediné škálovatelné okno hlavní okno programu. Podle toho, zda otevíráte okno ve standardní konfiguraci (obr. 1) nebo v konfiguraci

Více

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

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

Více

Algoritmy I, složitost

Algoritmy I, složitost A0B36PRI - PROGRAMOVÁNÍ Algoritmy I, složitost České vysoké učení technické Fakulta elektrotechnická v 1.01 Rychlost... Jeden algoritmus (program, postup, metoda ) je rychlejší než druhý. Co ta věta znamená??

Více

Hodnocení soutěžních úloh

Hodnocení soutěžních úloh Hodnocení soutěžních úloh Superciferný součet Koeficient 1 Kategorie mládež Soutěž v programování 24. ročník Krajské kolo 2009/2010 15. až 17. dubna 2010 Vaší úlohou je vytvořit program, který spočítá

Více

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely

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

Více

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. METODICKÝ POKYN PRÁCE S MS PowerPoint - POKROČILÍ Pozadí snímku Pozadí snímku můžeme nastavit všem snímkům stejné nebo můžeme volit pro jednotlivé snímky různé pozadí. Máme několik možností: Pozadí snímku

Více

Definice barevnosti grafu, základní vlastnosti. Varinaty problému barvení.

Definice barevnosti grafu, základní vlastnosti. Varinaty problému barvení. 7 Barevnost a další těžké problémy Pro motivaci této lekce se podíváme hlouběji do historie počátků grafů v matematice. Kromě slavného problému sedmi mostů v Královci (dnešním Kaliningradě) je za další

Více

Obecné metody systémové analýzy

Obecné metody systémové analýzy Obecné metody systémové analýzy Graf jako pojem matematické teorie grafů (nikoliv např. grafické znázornění průběhu funkce): určitý útvar (rovinný, prostorový), znázorňující vztahy (vazby, relace) mezi

Více

Datové typy a struktury

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

Více

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

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

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

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

Více

Excel Matematické operátory. Excel předdefinované funkce

Excel Matematické operátory. Excel předdefinované funkce Excel Matematické operátory a) Sčítání + příklad =A1+A2 sečte obsah buněk A1 a A2 b) Odčítání - příklad =A1-A2 odečte hodnotu buňky A2 od hodnoty buňky A1 c) Násobení * příklad =A1*A2 vynásobí obsah buněk

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra študenti MFF 15. augusta 2008 1 8 Algebra Požadavky Grupa, okruh, těleso definice a příklady Podgrupa, normální podgrupa, faktorgrupa, ideál

Více

Aplikované úlohy Solid Edge. SPŠSE a VOŠ Liberec. Ing. Jan Boháček [ÚLOHA 27 NÁSTROJE KRESLENÍ]

Aplikované úlohy Solid Edge. SPŠSE a VOŠ Liberec. Ing. Jan Boháček [ÚLOHA 27 NÁSTROJE KRESLENÍ] Aplikované úlohy Solid Edge SPŠSE a VOŠ Liberec Ing. Jan Boháček [ÚLOHA 27 NÁSTROJE KRESLENÍ] 1 CÍL KAPITOLY V této kapitole si představíme Nástroje kreslení pro tvorbu 2D skic v modulu Objemová součást

Více

Předpokládané znalosti: v rozsahu KMA/DMA Diskrétní matematika. Skripta DMA: - R. 2004. - J. Holenda, Z. Ryjáček: Lineární algebra II - Skripta

Předpokládané znalosti: v rozsahu KMA/DMA Diskrétní matematika. Skripta DMA: - R. 2004. - J. Holenda, Z. Ryjáček: Lineární algebra II - Skripta KMA/TGD1 Teorie grafů a diskrétní optimalizace 1 Zdeněk Ryjáček, KMA UK 620 ryjacek@kmazcucz http://wwwkmazcucz/ryjacek 1545 1715, s přestávkou 15 minut Předpokládané znalosti: v rozsahu KMA/DMA Diskrétní

Více

Documentace knihovny flows

Documentace knihovny flows Documentace knihovny flows Pavel Klavík zápočtový program k NPRG00 ZS 2007/08 Obsah 1 Teoretickýpohlednatokyvsíti 1 1.1 Zavedenímaximálníhotoku............. 1 1.2 Ford-Fulkersonůvalgoritmus.............

Více

Evidence technických dat

Evidence technických dat 4 Evidence technických dat V té to ka pi to le: Evidence majetku Evidence zakázek Evidence technické dokumentace Kapitola 4 Evidence technických dat Povinnost evidovat různé druhy dat má každý podnikatelský

Více

ó Šú ž ó ó ó É Ž É Š Ž Š ú ů ó š Š Š Ž ó Š Ž ú ů Š Ž ň š ů É Ž š Ž ó Ž ů ň š š ů š Ú ů Š Ž ž ó Ž ů ú É Ú š É Ť ú ů Š Ž Š š Ť É Š Š Ž Ž Š Š ť ť ť Ž É Š Š Š Ž š Š Ž Ž Ů Š š Ž Ý Ý Š Ž Š Ž Ť Ž É Ý Š Š Ž š

Více

Základní datové struktury

Základní datové struktury Základní datové struktury Martin Trnečka Katedra informatiky, Přírodovědecká fakulta Univerzita Palackého v Olomouci 4. listopadu 2013 Martin Trnečka (UPOL) Algoritmická matematika 1 4. listopadu 2013

Více

ve výuce na střední škole

ve výuce na střední škole Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Lukáš Jirovský Vybrané problémy z teorie grafů ve výuce na střední škole Katedra didaktiky matematiky Vedoucí bakalářské práce:

Více

Poznámky k ekonomickému ukazateli IRR. výnos do splatnosti...

Poznámky k ekonomickému ukazateli IRR. výnos do splatnosti... Poznámky k ekonomickému ukazateli IRR (Remarks on the economic criterion the Internal Rate of Return ) Carmen Simerská IRR... vnitřní míra výnosnosti, vnitřní výnosové procento, výnos do splatnosti...

Více

Úvod do mobilní robotiky AIL028

Úvod do mobilní robotiky AIL028 Pravděpodobnostní plánování zbynek.winkler at mff.cuni.cz, md at robotika.cz http://robotika.cz/guide/umor05/cs 12. prosince 2005 1 Co už umíme a co ne? Jak řešit složitější případy? Definice konfiguračního

Více

opravdu považovat za lepší aproximaci. Snížení odchylky o necelá dvě procenta

opravdu považovat za lepší aproximaci. Snížení odchylky o necelá dvě procenta Řetězové zlomky a dobré aproximace Motivace Chceme-li znát přibližnou hodnotu nějakého iracionálního čísla, obvykle používáme jeho (nekonečný) desetinný rozvoj Z takového rozvoje, řekněme z rozvoje 345926535897932384626433832795028849769399375

Více

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám Demonstrační cvičení 5 INP Princip kódování, pojmy Tady potřebujeme informaci zabezpečit, utajit apod. zpráva 000 111 000 0 1 0... kodér dekodér

Více

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 6. ročník Zpracovala: Mgr. Michaela Krůtová Číslo a početní operace zaokrouhluje, provádí odhady s danou přesností, účelně využívá kalkulátor porovnává

Více

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno Přednáška č. 11 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Jedná se o speciální případ dopravních úloh, řeší např. problematiku optimálního přiřazení strojů na pracoviště. Příklad Podnik má k dispozici 3 jeřáby,

Více

Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel Přílohy Příloha 1 Řešení úlohy lineárního programování v MS Excel V této příloze si ukážeme, jak lze řešit úlohy lineárního programování pomocí tabulkového procesoru MS Excel 2007. Výpočet budeme demonstrovat

Více

19 Hilbertovy prostory

19 Hilbertovy prostory M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 19: Hilbertovy prostory 34 19 Hilbertovy prostory 19.1 Úvod, základní pojmy Poznámka (připomenutí). Necht (X,(, )) je vektorový prostor se skalárním součinem

Více

Hotline Helios Tel.: 800 129 734 E-mail: helios@ikomplet.cz Pokročilé ovládání IS Helios Orange

Hotline Helios Tel.: 800 129 734 E-mail: helios@ikomplet.cz Pokročilé ovládání IS Helios Orange Hotline Helios Tel.: 800 129 734 E-mail: helios@ikomplet.cz Pokročilé ovládání IS Helios Orange 2013 BüroKomplet, s.r.o. Obsah 1 Kontingenční tabulky... 3 1.1 Vytvoření nové kontingenční tabulky... 3 2

Více

Postův korespondenční problém. Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13

Postův korespondenční problém. Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13 Postův korespondenční problém Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13 Postův korespondenční problém Definice 10.1 Postův systém nad abecedou Σ je dán neprázdným seznamem S dvojic neprázdných řetězců nadσ, S = (α

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

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

Více

Matematika a její aplikace - 1. ročník

Matematika a její aplikace - 1. ročník Matematika a její aplikace - 1. ročník počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje a porovnává přirozená čísla do 20 užívá a zapisuje vztah rovnosti a nerovnosti

Více

Postup: Nejprve musíme vyplnit tabulku. Pak bude vypadat takto:

Postup: Nejprve musíme vyplnit tabulku. Pak bude vypadat takto: Úkol: Jednoduchá tabulka v Excelu Obrázky jsou vytvořené v Excelu verze 2003 CZ. Postupy jsou platné pro všechny běžně dostupné české verze Excelu s výjimkou verze roku 2007. Postup: Nejprve musíme vyplnit

Více

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě.

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě. STANDARDY MATEMATIKA 2. stupeň ČÍSLO A PROMĚNNÁ 1. M-9-1-01 Žák provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; užívá ve výpočtech druhou mocninu a odmocninu 1. žák provádí základní početní

Více

Druhá skupina zadání projektů do předmětu Algoritmy II, letní semestr 2014/2015

Druhá skupina zadání projektů do předmětu Algoritmy II, letní semestr 2014/2015 Druhá skupina zadání projektů do předmětu Algoritmy II, letní semestr 2014/2015 doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. 6. dubna 2015 Verze zadání 6. dubna 2015 První verze 1 1 Sledování elektroměrů V panelovém

Více

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1 Příklad 1. Určete všechna řešení následující soustavy rovnic nad Z 2 : 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 Gaussovou eliminací převedeme zadanou soustavu na ekvivalentní soustavu v odstupňovaném

Více

V případě jazyka Java bychom abstraktní datový typ Time reprezentující čas mohli definovat pomocí třídy takto:

V případě jazyka Java bychom abstraktní datový typ Time reprezentující čas mohli definovat pomocí třídy takto: 20. Programovací techniky: Abstraktní datový typ, jeho specifikace a implementace. Datový typ zásobník, fronta, tabulka, strom, seznam. Základní algoritmy řazení a vyhledávání. Složitost algoritmů. Abstraktní

Více

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332 Úvodní obrazovka Menu (vlevo nahoře) Návrat na hlavní stránku Obsah Výsledky Poznámky Záložky edunet Konec Matematika 1 (pro 12-16 let) LangMaster Obsah (střední část) výběr tématu - dvojklikem v seznamu

Více

Kapitola 1. Grafy a podgrafy

Kapitola 1. Grafy a podgrafy Petr Kovář, 1. Grafy a podgrafy 25. února 2011 Kapitola 1. Grafy a podgrafy 1.1. Grafy a jednoduché grafy 1.1.1. Ukažte, že platí G = G, tj. doplněk doplňku grafu G je právě graf G. 1.1.2. Může být graf

Více

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0. Lineární (ne)závislost [1] Odečítání vektorů, asociativita BI-LIN, zavislost, 3, P. Olšák [2] Místo, abychom psali zdlouhavě: x + ( 1) y, píšeme stručněji x y. Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k

Více

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

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

Více

5. ročník, 2015 / 2016 Mezinárodní korespondeční seminář iks

5. ročník, 2015 / 2016 Mezinárodní korespondeční seminář iks Řešení 1. série Úloha N1. Existuje nekonečná posloupnost přirozených čísel a 1, a 2,... taková, že a i a a j jsou nesoudělná právě když i j = 1? Řešení. Označme {r i } posloupnost všech prvočísel seřazených

Více

Varianty Monte Carlo Tree Search

Varianty Monte Carlo Tree Search Varianty Monte Carlo Tree Search tomas.kuca@matfyz.cz Herní algoritmy MFF UK Praha 2011 Témata O čem bude přednáška? Monte Carlo Tree Search od her podobných Go (bez Go) k vzdálenějším rozdíly a rozšíření

Více

Dokumentace k semestrální práci z předmětu PT

Dokumentace k semestrální práci z předmětu PT Dokumentace k semestrální práci z předmětu PT Vypracovali: Eva Turnerová (A08B0176P) Martin Dlouhý (A08B0268P) Zadání Zadání: Firma Mistr Paleta, syn a vnuci rozváží palety po celé České republice. Počet

Více

Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání

Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání Monografie Deset přednášek teorie statistického a strukturního roponávání Michail I. Schlesinger, Václav Hlaváč Praha 1999 Vydavatelství ČVUT 1. přednáška Bayesovská úloha statistického rohodování 1.1

Více

24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB

24.11.2009 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

Více

Kolekce, cyklus foreach

Kolekce, cyklus foreach Kolekce, cyklus foreach Jen informativně Kolekce = seskupení prvků (objektů) Jednu již známe pole (Array) Kolekce v C# = třída, která implementuje IEnumerable (ICollection) Cyklus foreach ArrayList pro

Více

MODELOVÁNÍ POTRUBNÍCH SÍTÍ. Vladimír Hanta. Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Ústav počítačové a řídicí techniky

MODELOVÁNÍ POTRUBNÍCH SÍTÍ. Vladimír Hanta. Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Ústav počítačové a řídicí techniky MODELOVÁNÍ POTRUBNÍCH SÍTÍ Vladimír Hanta Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Ústav počítačové a řídicí techniky Klíčová slova: distribuční logistika, potrubní sítě, optimální potrubní cesta,

Více

PRIMA Přirozená čísla Celá čísla Desetinná čísla Číselná osa Pravidla pro násobení a dělení 10, 100, 1000..a 0,1, 0,01, 0,001.. Čísla navzájem opačná

PRIMA Přirozená čísla Celá čísla Desetinná čísla Číselná osa Pravidla pro násobení a dělení 10, 100, 1000..a 0,1, 0,01, 0,001.. Čísla navzájem opačná PRIMA Přirozená čísla Celá čísla Desetinná čísla Číselná osa Pravidla pro násobení a dělení 10, 100, 1000..a 0,1, 0,01, 0,001.. Čísla navzájem opačná Racionální čísla Zlomky Rozšiřování a krácení zlomků

Více

Fyzikální korespondenční škola 2. dopis: experimentální úloha

Fyzikální korespondenční škola 2. dopis: experimentální úloha Fyzikální korespondenční škola 2. dopis: experimentální úloha Uzávěrka druhého kola FKŠ je 28. 2. 2010 Kde udělal Aristotelés chybu? Aristotelés, jeden z největších učenců starověku, z jehož knih vycházela

Více

Vlastnosti regulárních jazyků

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

Více

Složitost a moderní kryptografie

Složitost a moderní kryptografie Složitost a moderní kryptografie Radek Pelánek Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/02.0024 Složitost a moderní kryptografie

Více

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE Vstupy a výstupy budou vždy upraveny tak, aby bylo zřejmé, co zadáváme a co se zobrazuje. Není-li určeno, zadáváme přirozená čísla. Je-li to možné, používej generátor náhodných čísel vysvětli, co a jak

Více

Automatizované řešení úloh s omezeními

Automatizované řešení úloh s omezeními Automatizované řešení úloh s omezeními Martin Kot Katedra informatiky, FEI, Vysoká škola báňská Technická universita Ostrava 17. listopadu 15, Ostrava-Poruba 708 33 Česká republika 25. října 2012 M. Kot

Více

MATEMATIKA. MATEMATIKA průřez.téma + MP vazby. vzdělávací oblast: vzdělávací obor: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE

MATEMATIKA. MATEMATIKA průřez.téma + MP vazby. vzdělávací oblast: vzdělávací obor: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE A JEJÍ APLIKACE ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE + MP vazby 1. Obor přirozených čísel - používá čísla v oboru 0-20 k modelování reálných situací.- práce s manipulativy - počítá předměty v oboru 0-20, vytváří soubory

Více

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Neuronové časové řady (ANN-TS) Neuronové časové řady (ANN-TS) Menu: QCExpert Prediktivní metody Neuronové časové řady Tento modul (Artificial Neural Network Time Series ANN-TS) využívá modelovacího potenciálu neuronové sítě k predikci

Více

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání Jaroslav Švrček a kolektiv Rámcový vzdělávací program pro základní vzdělávání Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Tematický okruh:

Více

KOMENTÁŘ KE VZOROVÉMU LISTU SVĚTLÝ TUNELOVÝ PRŮŘEZ DVOUKOLEJNÉHO TUNELU

KOMENTÁŘ KE VZOROVÉMU LISTU SVĚTLÝ TUNELOVÝ PRŮŘEZ DVOUKOLEJNÉHO TUNELU KOMENTÁŘ KE VZOROVÉMU LISTU SVĚTLÝ TUNELOVÝ PRŮŘEZ DVOUKOLEJNÉHO TUNELU OBSAH 1. ÚVOD... 3 1.1. Předmět a účel... 3 1.2. Platnost a závaznost použití... 3 2. SOUVISEJÍCÍ NORMY A PŘEDPISY... 3 3. ZÁKLADNÍ

Více

Sčítání a odčítání Jsou-li oba sčítanci kladní, znaménko výsledku je + +421 +23 = + 444

Sčítání a odčítání Jsou-li oba sčítanci kladní, znaménko výsledku je + +421 +23 = + 444 ARITMETIKA CELÁ ČÍSLA Celá čísla jsou. -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, Celá čísla rozdělujeme na záporná (-1, -2, -3, ) kladná (1, 2, 3,.) nula 0 (není číslo kladné ani záporné) absolutní

Více

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý Autor: Mgr. Dana Kaprálová VZORCE A VÝPOČTY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Celá čísla. Celá čísla jsou množinou čísel, kterou tvoří všechna čísla přirozená, čísla k nim opačná a číslo nula.

Celá čísla. Celá čísla jsou množinou čísel, kterou tvoří všechna čísla přirozená, čísla k nim opačná a číslo nula. Celá čísla Celá čísla jsou množinou čísel, kterou tvoří všechna čísla přirozená, čísla k nim opačná a číslo nula. Množinu celých čísel označujeme Z Z = { 3, 2, 1,0, 1,2, 3, } Vlastností této množiny je,

Více

š ý ě á úář Ú á ď š ř ú á ěž ý ář é ě ě ý ú á é ž á é š ě ď é š ě ý ě ř š é ď ůž ř š ů ě á ě Š ú Č á ý ě ě ř á á ů á é ě ř Š ě ř é á ř á š Č Š ý ář é é á á á ů ář ý é á ý ě á á ř úř á á á á á úř ř á á

Více

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Čtvercová matice n n, např. může reprezentovat: A = A A 2 A 3 A 2 A 22 A 23 A 3 A 32 A 33 matici koeficientů soustavy n lineárních

Více

MAT 1 Mnohočleny a racionální lomená funkce

MAT 1 Mnohočleny a racionální lomená funkce MAT 1 Mnohočleny a racionální lomená funkce Studijní materiály Pro listování dokumentem NEpoužívejte kolečko myši nebo zvolte možnost Full Screen. Brno 2012 RNDr. Rudolf Schwarz, CSc. First Prev Next Last

Více

APLIKACE ÚHOLY OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO PRO VÝBĚR OPTIMÁLNÍHO POŘADÍ FÁZÍ SVĚTELNĚ ŘÍZENÝCH KŘIŽOVATEK

APLIKACE ÚHOLY OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO PRO VÝBĚR OPTIMÁLNÍHO POŘADÍ FÁZÍ SVĚTELNĚ ŘÍZENÝCH KŘIŽOVATEK APLIKACE ÚHOLY OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO PRO VÝBĚR OPTIMÁLNÍHO POŘADÍ FÁZÍ SVĚTELNĚ ŘÍZENÝCH KŘIŽOVATEK APPLICATION OF TRAVEL SALESMAN PROBLEM FOR OPTIMAL ORDER OF PHASES OF LIGHT CONTROLLED INTERSECTIONS

Více

MS EXCEL. MS Excel 2007 1

MS EXCEL. MS Excel 2007 1 MS Excel 2007 1 MS EXCEL Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z informatiky pro gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu

Více

POLYNOMY 1 Jan Malý UK v Praze a UJEP v Ústí n. L.

POLYNOMY 1 Jan Malý UK v Praze a UJEP v Ústí n. L. Soustavy o jedné rovnici neboli rovnice. Algebraické rovnice: Polynom= 0. POLYNOMY 1 Jan Malý UK v Praze a UJEP v Ústí n. L. Rovnice 1. stupně: lineární, ax + b = 0, a 0. Řešení: x = b a. Rovnice 2. stupně:

Více

MS OFFICE POWER POINT 2010

MS OFFICE POWER POINT 2010 MS OFFICE POWER POINT 2010 Program Power Point patří do rodiny programů Microsoft Office a slouží ke tvorbě prezentací. Prezentace je tvořena snímky, které jsou postupně zobrazovány a to buď po nějaké

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

Více

DIMTEL - dimenzování otopných těles v teplovodních soustavách

DIMTEL - dimenzování otopných těles v teplovodních soustavách Dimenzování těles Dialogové okno Dimenzování těles lze otevřít z programu TZ (tepelné ztráty), z programu DIMOS_W a také z programu DIMTEL. Při spuštění z programu TZ jsou nadimenzovaná tělesa uložena

Více

Základy práce s databázemi

Základy práce s databázemi Základy práce s databázemi V tabulkách programu MS Excel máme často informace uloženy v různých seznamech. Pokud tyto tabulky splňují kritéria uvedena níže, mluvíme o databázích a pro jejich správu můžeme

Více

NADSTAVBOVÝ MODUL MOHSA V1

NADSTAVBOVÝ MODUL MOHSA V1 NADSTAVBOVÝ MODUL MOHSA V1 Nadstavbový modul pro hierarchické shlukování se jmenuje Mod_Sh_Hier (MOHSA V1) je součástí souboru Shluk_Hier.xls. Tento soubor je přístupný na http://jonasova.upce.cz, a je

Více