Matematický model zálohování a obnovy dat

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Matematický model zálohování a obnovy dat"

Transkript

1 Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: aemacký model zálohování a obnovy da ahemacal model of daa backup and recovery Karel Burda burda@feec.vubr.cz Fakula elekroechnky a komunkačních echnologí VUT v Brně Absrak: V článku e odvozen maemacký model zálohování a obnovy da. Pomocí ohoo modelu lze zšťova obemy da ednolvých záloh, kvanavně hodno vlasnos různých ypů zálohovacích sraegí a aké kalkulova pořebné kapacy zálohovacích úložšť. V článku e rovněž upřesněna ermnologe problemaky zálohování a e navržena sysemacká klasfkace ypů zálohování. Absrac: In he paper, he mahemacal model of daa backup and recovery s derved. Usng hs model, we can esablsh he amoun of daa of ndvdual backups, quanavely evaluae he properes of dfferen ypes of backup sraeges and calculae he requred capaces of backup reposores oo. In he paper, he ermnology n he feld of backng up s specfed and a sysemac classfcaon of backup ypes s proposed.

2 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 aemacký model zálohování a obnovy da Karel Burda Fakula elekroechnky a komunkačních echnologí VUT v Brně Emal: burda@feec.vubr.cz Absrak V článku e odvozen maemacký model zálohování a obnovy da. Pomocí ohoo modelu lze zšťova obemy da ednolvých záloh, kvanavně hodno vlasnos různých ypů zálohovacích sraegí a aké kalkulova pořebné kapacy zálohovacích úložšť. V článku e rovněž upřesněna ermnologe problemaky zálohování a e navržena sysemacká klasfkace ypů zálohování. Úvod Daa sou edním z necenněších akv osob organzací. V důsledku poruch echnckých zařízení nebo chyb obsluhy však může doí k ech znčení. Z ohoo důvodu se daa průběžně kopíruí do záložního daového úložšě (zv. zálohování), aby se v případě pořeby dala ao daa rekonsruova (zv. obnova da). Kope da byly vyvářeny ž od samoných počáků vývoe počíačů, přčemž se k ech ukládání používala paměťová méda, kerá v dané době byla běžně používána. Podle [] se od 50. le 20. soleí neprve vyvářely kope děrných šíků a od 60. le se k zálohování da začaly používa magnecké pásky. Přblžně od polovny 80. le se začaly používa aké pevné dsky a pozdě celá pole pevných dsků ("Redundan Array of Independen Dsks" RAID) [2]. Pro menší obemy da se od 70. le používaly k zálohování da především dskey, keré však byly v polovně 90. le vylačeny opckým dsky. V současné době se pro malé obemy da používaí USB flash dsky. S rozvoem počíačových síí v 80. leech se obevla možnos zálohova daa neen lokálně, ale aké vzdáleně. Vznkala vysokokapacní úložšě da, na kerá bylo možno zasíla kope da prosředncvím počíačových síí (zv. echnka onlne zálohování). Příslušná úložšě se nazývaí buď síťově přpoená úložšě ("Nework Aached Sorage" NAS) nebo síť lokálních úložšť ("Sorage Area Nework" SAN) [2]. V prvém případě se edná o edné paměťové úložšě dosupné prosředncvím síťového přpoení a ve druhém případě se edná o několk paměťových úložšť dosupných prosředncvím vysokorychlosní lokální síě. I přes velký význam zálohování v současné době neesue dosaečně obecný maemacký model zálohování a obnovy da, přčemž publkované modely sou vesměs orenovány na určování míry rzka zráy da [3]. Předkládaný článek uvádí maemacký model popsu zálohování, kerý dovolue kvanavní porovnání různých způsobů zálohování. V následuící kapole sou formulovány základní pomy a formalzován proces zálohování a obnovy da. Třeí kapola e věnována popsu modelu zálohování a obnovy da, ve čvré kapole e eno model aplkován na různé způsoby zálohování da a získané výsledky sou dskuovány. 2 Formalzace zálohování Termnologe používaná v souvslos se zálohováním není usálená, a proo s v éo kapole neprve upřesníme základní pomy. Prvním důležým pomem e paměťové médum, což e určé fyzkální ěleso, ehož elemenární prosorové oblas (zv. domény) se mohou nacháze v ednom z více možných savů. Příkladem paměťového méda e deska pevného dsku pokryá magnecky měkkým maerálem. V akovémo případě sou doménam elemenární plošky na povrchu desky, keré mohou mí ednu ze dvou různých magneckých orenací. Savy domén se označuí absrakním značkam, keré se nazývaí symboly. V našem příkladu s pevným dskem všechny domény s určým směrem magnecké orenace reprezenuí symboly 0 a domény s opačným směrem magnecké orenace pak reprezenuí symboly. Symbolům a ech posloupnosem lze pomocí vhodného kódování přřad nformac a ímo způsobem ak můžeme do paměťových médí ukláda nformace. Zařízení s paměťovým médem, keré e určeno k zapsování a ke čení posloupnosí symbolů, nazveme paměťové úložšě a ukládané posloupnos symbolů budeme nazýva daa D. Daa sou v paměťovém úložš srukurována do určých elemenárních (. dále nedělelných) posloupnosí symbolů, ako sou například sekory pevného dsku. Elemenární posloupnos symbolů d budeme nazýva daovou ednokou, přčemž -ou daovou ednoku budeme znač d. Daová ednoka d může v průběhu času reprezenova odlšné posloupnos symbolů, keré budeme nazýva verzem daové ednoky d. Prázdnou daovou ednoku,. ednoku d, kerá neobsahue žádná daa, budeme formálně zapsova ako d = 0. Obem režních da (zv. meada) daových ednoek (např. čas zápsu da) nebudeme v modelu uvažova. Jak ž bylo uvedeno, daové ednoky daa se v průběhu času mění. Z hledska zálohování sou významným událosm změna daové ednoky a vzeí zálohy. Ke zednodušení popsu předpokládáme, že uvedené událos nemohou nasáva současně a aké předpokládáme, že změna daové ednoky vzeí zálohy maí nulovou dobu rvání,. sou provedeny okamžě. Pokud v čase došlo ke změně daové ednoky d, ak uo verz daové ednoky budeme znač d ( ), přčemž ao verze e akuální v časovém nervalu, ), kde e okamžk následuící změny daové ednoky d. Pokud došlo v okamžku ke vzeí zálohy, ak d ( ) bude reprezenova verz daové ednoky, kerá e v okamžku vzeí zálohy akuální. Nyní můžeme defnova obnovu da ("Daa Recovery") ako proces rekonsrukce da do savu, ve kerém se nacházela 0

3 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 v určém časovém okamžku. K éo rekonsrukc sou zapořebí záznamy o původních daech, keré se nazývaí zálohy da ("Daa Backup"). Daa v okamžku budeme znač D( ) a budeme předpokláda, že sesávaí celkově z n daových ednoek d ( ) až d n ( ). Daa poom můžeme formálně vyadřova ako vekor daových ednoek: n ) = d ( ), d ( ), K, d ( ) = d ( ) () [ ] [ ]. D ( 2 n = Základem akéhokolv ypu zálohování e úplná záloha. Úplná záloha F( ) e záznam veškerých da, kerá esovala v okamžku,. plaí, že: F( ) = D( ). (2) Úplné zálohy sou značně obemné, neboť obsahuí aké daa, kerá se od poslední zálohy nezměnla. Proo se yo zálohy časo kombnuí s dílčím záloham, keré obsahuí en daa změněná od někeré z předchozích záloh. Dílčí zálohu P(, ) budeme defnova ako záznam všech da, kerá se změnla v nervalu (,. Pokud změnu daové ednoky d v uvedeném nervalu budeme označova b (, ), ak pro uo změnu plaí: 0, když d ( ) = d ( ), b (, ) = d, když d byla vymazána, (3) d ( ), nak. První řádek vyadřue suac, kdy v daném nervalu nedošlo k žádné změně daové ednoky d, druhý řádek reprezenue suac, kdy daová ednoka d byla v nervalu (, vymazána a řeí řádek odpovídá suac, kdy daová ednoka d byla v daném nervalu buď vyvořena, nebo modfkována. Dílčí zálohu P(, ) poom můžeme formálně zapsa: n, ) = b (, ) (4) [ ]. P ( = Pokud nebude zapořebí rozlšova úplnou zálohu F( ) a dílčí zálohu P(, ), ak budeme zálohu obecně označova ako B( ). Dílčí zálohy budeme klasfkova na nervalové a aomcké. Inervalová záloha I(, ) e dílčí záloha, kerá obsahue poslední verze ěch daových ednoek, u nchž v nervalu (, došlo ke změně. To znamená, že pokud se v nervalu mez a změní daová ednoka vícekrá, ak daná nervalová záloha bude obsahova pouze u verz daové ednoky, kerá byla akuální v čase. Důsledkem e skuečnos, že v případě nervalového zálohování lze obnov sav da pouze k okamžkům vzeí zálohy. Příkladem sou denní zálohy, kdy lze daa obnov do savu, kerý měla například o půlnoc každého dne. Teno yp zálohování e hsorcky nesarší a vyvořené zálohy maí menší obem. Aomcké zálohování e moderní meoda, kerou umožnla echnka zv. snímkování (např. [4]). Uvedená echnka fungue ak, že př zápsu nových da se v úložš ponechávaí původní daa (zv. snímek, anglcky "snapsho"). V případě aomckého zálohování se zálohuí veškeré snímky a ak lze daa obnov do savu z lbovolného časového okamžku. Nevýhodou ohoo ypu zálohování sou velké obemy záloh. Než s aomcké zálohy vysvělíme podrobně, ak neprve prodskuueme schémaa obnovy da. Schéma obnovy da defnue posup rekonsrukce da z pořízených záloh. V omo článku budeme schémaa obnovy vyadřova pomocí grafu. Uzly grafu označené a reprezenuí zálohy B( ) a B( ) a orenovaná hrana (, ) vyadřue, že př obnově da e nuné neprve obnov daa ze zálohy B( ) a následně e akualzova day ze zálohy B( ). Teno vzah mez záloham nazveme návaznos záloh. Zálohu B( ) budeme v akovémo případě nazýva referenční zálohou a zálohu B( ) budeme nazýva navazuící zálohou. Na obr. e uveden příklad schémau obnovy pro pě po sobě doucích záloh B( ) až B( 5 ). Záloha B( ),. uzel, e úplná záloha, kerá obsahue veškerá daa z okamžku. Zároveň e ao záloha referenční zálohou pro zálohy B( 2 ) a B( 4 ) a y sou referenčním záloham pro dílčí zálohy B( 3 ) a B( 5 ). Inervalové zálohy B( 2 ), B( 3 ) a B( 5 ) obsahuí záznamy da, kerá se změnla od neblžší předchozí zálohy a nervalová záloha B( 4 ) obsahue záznamy da, kerá se změnla v nervalu (, 4. Obrázek : Příklad schémau obnovy. Z obr. e zřemé, že k obnově da například z okamžku 3 e zapořebí do hlavního paměťového úložšě zapsa úplnou zálohu B( ), ao daa akualzova zálohou B( 2 ) a následně ešě akualzova zálohou B( 3 ). Operac, ve keré sou daa D( ) obnovena z da D( ) pomocí navazuící dílčí zálohy P(, ), budeme nazýva akualzací da a zapsova: D( ) P(, ) = D( ), (5) přčemž akualzac každé ednolvé daové ednoky formálně vyádříme: d ( ) = d ( ) b (, ) = d ( ), pro b (, ) = 0, (6) = 0, pro b (, ) = d, d ( ), nak. První řádek vyadřue suac, kdy e v záloze uvedeno, že v průběhu daného nervalu nedošlo k žádné změně daové ednoky d, druhý řádek reprezenue suac, kdy e v záloze uvedeno, že daová ednoka d byla vymazána a řeí řádek odpovídá suac, kdy záloha obsahue daovou ednoku d ( ),. suac, kdy uvedená ednoka e opro okamžku buď vyvořena, nebo modfkována. Pro operac akualzace da plaí, že není komuavní,. eí výsledek závsí na pořadí operandů. Rovněž e zapořebí s uvědom, že každá záloha sou v podsaě určá daa a ak v operac akualzace da může bý day D lbovolná záloha B. Nyní můžeme přeí k podrobněšímu popsu schéma obnovy. Významné posavení mez schémay obnovy maí mlníkové, rozdílové a nkremenální schéma obnovy. V soudobé

4 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 lerauře se aké časo označuí ako úplná, rozdílová a nkremenální zálohovací sraege [5]. Pro náš příklad pě záloh sou uvedená schémaa lusrována na obr. 2 až 4. Obrázek 2 zobrazue mlníkové schéma obnovy. Too schéma se vyznačue ím, že sesává výhradně z úplných záloh (mlníků),. B( ) = F( ). Nevýhodou ohoo schémau obnovy e značný obem záloh (. na kapacu zálohovacích úložšť sou kladeny vysoké požadavky), ale výhodou e ednoduchá obnova. Daa D( ) obnovíme ednoduše ak, že do hlavního úložšě zapíšeme zálohu F( ),.: D( ) = F( ). (7) Obrázek 4: Příklad nkremenálního schémau obnovy. Obrázek 2: Příklad mlníkového schémau obnovy. Rozdílové schéma obnovy lusrue obr. 3. Uvedené schéma e založeno na om, že první záloha B( ) e úplnou zálohou a všechny osaní zálohy sou nervalové, přčemž e pro ně referenční zálohou první záloha. Formálně oo schéma můžeme zapsa, že B( ) = F( ) a B( ) = I(, ), kde = 2 až 5. Výhodou opro předchozímu schémau e celkově menší obem záloh, avšak obnova da D( ) pro > e poněkud složěší. Posup e akový, že do úložšě neprve zapíšeme daa ze zálohy F( ) a a následně akualzueme zálohou I(, ). Pro obnovu da v rozdílovém schémau obnovy edy plaí, že: F( ), pro =, D ( ) = F( ) I(, ), nak. Obrázek 3: Příklad rozdílového schémau obnovy. Obr. 4 lusrue nkremenální schéma obnovy. Uvedené schéma e založeno na om, že první záloha B( ) e úplnou zálohou a všechny osaní zálohy sou nervalové, přčemž pro všechny e referenční zálohou neblžší předchozí záloha. Formálně oo schéma můžeme zapsa, že B( ) = F( ) a B() = I(, ), kde = 2 až 5. Výhodou opro všem předešlým schémaům e celkově nemenší obem záloh, avšak obnova da D( ) pro > e v průměru nesložěší. Je o dáno ím, že daa ze zálohy B( ) musí bý posupně akualzována všem záloham B( 2 ) až B( ). Pro obnovu da v nkremenálním schémau obnovy edy můžeme psá, že: (8) F( ), pro =, D ( ) = (9) F( ) I(, ), nak. = 2 Nyní se můžeme vrá k popsu aomckého zálohování. V úložších, kerá využívaí echnku snímkování, se př zápsu nové daové ednoky ponechává původní verze daové ednoky, zv. snímek. Zálohovací program po svém spušění vyhledává v úložš akuální daa snímky, keré doposud nebyly zálohovány. Pomocí časových údaů vedených o daových ednokách lze výsky verzí daových ednoek v úložš uspořáda v čase, přčemž uvedená posloupnos dovolue obnov daa v úložš do savu z lbovolného časového okamžku. Z hledska zálohování můžeme posloupnos výskyu ednolvých daových ednoek d ( ) v čase chápa ako posloupnos záloh A(, ), keré sou uspořádány v nkremenálním schémau obnovy da. Aomcké zálohy A(, ) sou sce formálně dílčí zálohou v nervalu (,, ale na rozdíl od nervalových záloh se vyznačuí ím, že obsahuí vždy pouze ednou nenulovou daovou ednoku. Pro aomckou zálohu, kerá popsue změnu daové ednoky d y v okamžku,. pro aomckou zálohu s nenulovou daovou ednokou d y ( ) plaí: n, ) = b (, ) (0) přčemž [ ], A ( = d y ( ), pro = y, b (, ) = () 0, nak. Operace akualzace da plaí samozřemě pro aomckou zálohu. Aomcké zálohování budeme lusrova na scénář, kerý e dán abulkou Tab.. V omo scénář daa sesávaí ze ří daových ednoek d, kde {, 2, 3}. V čase byly do úložšě nahrány daové ednoky d ( ), d 2 ( ) a d 3 ( ) a z ěcho verzí daových ednoek byla současně vyvořena úplná záloha F( ). V okamžku 2 došlo ke změně daové ednoky d 2 ( ) na verz d 2 ( 2 ), v čase 3 pak došlo ke změně daové ednoky d 3 ( ) na verz d 3 ( 3 ) a nakonec v okamžku 4 došlo ke změně daové ednoky d 2 ( 2 ) na verz d 2 ( 4 ). Pokud e v okamžku 5 spušěno další zálohování, ak akuálním day budou daové ednoky d ( ), d 2 ( 4 ) a d 3 ( 3 ). V úložš se dále nacházeí snímky d 2 ( ), d 2 ( 2 ) a d 3 ( ). Zálohovací program podle časových údaů u ednolvých daových ednoek a snímků zsí, že opro úplné záloze B( ) = F( ) = [d ( ), d 2 ( ), d 3 ( )] se nedříve změnla druhá daová ednoka na verz d 2 ( 2 ) a u zapíše ako aomckou zálohu B( 2 ) = A(, 2 ) = [0, d 2 ( 2 ), 0]. Analogcky vyvoří dvě zbývaící zálohy B( 3 ) = A( 2, 3 ) = [0, 0, d 3 ( 3 )] a B( 4 ) = A( 3, 4 ) = [0, d 2 ( 4 ), 0]. Snímky sarých verzí daových ednoek pak mohou bý z hlavního úložšě vymazány a vyvořené zálohy e možné podle nkre- 2

5 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 menálního schémau obnovy (vz obr. 5) využí k obnově da do lbovolné podoby, v níž se nacházela v časovém nervalu, 5. K poslednímu řádku Tab. poznamenáváme, že v okamžku 5 nedošlo k žádné změně da a ak aomcká záloha pro eno okamžk neesue. Tabulka : Scénář pro lusrac aomckého zálohování. d ( ) d 2 ( ) d 3 ( ) Zálohy B d ( ) d 2 ( ) d 3 ( ) B( ) = F( ) = [d ( ), d 2 ( ), d 3 ( )] 2 d ( ) d 2 ( 2 ) d 3 ( ) B( 2 ) = A(, 2 ) = [0, d 2 ( 2 ), 0] 3 d ( ) d 2 ( 2 ) d 3 ( 3 ) B( 3 ) = A( 2, 3 ) = [0, 0, d 3 ( 3 )] 4 d ( ) d 2 ( 4 ) d 3 ( 3 ) B( 4 ) = A( 3, 4 ) = [0, d 2 ( 4 ), 0] 5 d ( ) d 2 ( 4 ) d 3 ( 3 ) Obrázek 5: Příklad aomckého zálohování. Pokud by souhrn aomckých záloh byl přílš obemný, ak e možné aomcké zálohy převés na vhodné nervalové zálohy. Omezí se ak sce poče časových okamžků, ke kerým lze daa obnov, ale na druhou sranu může doí k redukc celkového obemu záloh, proože se z každé změněné daové ednoky ponechává vždy en eí poslední verze. Z aomckých záloh lze pomocí operace akualzace da odvod nervalovou zálohu následovně: I (, ) = k= A( k, k+ ). (2) Pro náš příklad pak můžeme psá, že I(, 4 ) = A(, 2 ) A( 2, 3 ) A( 3, 4 ) = [0, d 2 ( 2 ), 0] [0, 0, d 3 ( 3 )] [0, d 2 ( 4 ), 0] = [0 0 0, d 2 ( 2 ) 0 d 2 ( 4 ), 0 d 3 ( 3 ) 0] = [0, d 2 ( 4 ), d 3 ( 3 )]. Vdíme, že naše aomcké zálohy celkově obsahovaly ř nenulové daové ednoky, ale vyvořená nervalová záloha už obsahue pouze dvě nenulové daové ednoky. Došlo edy k redukc obemu záloh, ale nyní sme schopn obnov pouze sav da z okamžku 4. Další echnkou, kerá ovlvnla způsoby zálohování da e echnka zrcadlení ("rrorng", např. [2]). Technka zrcadlení spočívá v om, že každá změna da v hlavním úložš e prakcky okamžě provedena v záložním úložš. Daa v obou úložších sou poom oožná a záložní úložšě e možné v případě haváre hlavního úložšě použí ako plnohodnonou náhradu vyřazeného úložšě. Nevýhodou popsané echnky e skuečnos, že nelze obnov sav da v někerém okamžku z mnulos. Pokud vyžadueme možnos obnov daa z mnulos, ak můžeme využí kombnace echnky zrcadlení a snímkování. Prncp uvedené kombnace spočívá v om, že v případě změny daové ednoky v hlavním úložš z verze d ( ) na verz d ( ) se ao změna provede aké na záložním úložš, avšak původní verze daové ednoky d ( ) e uložena ako aomcká záloha A(, ). Povšmněme s, že u ohoo ypu zálohování plaí, že > a že ao aomcká záloha pokrývá nerval, ). Aomcké zálohy uspořádané podle času dovoluí podle nkremenálního schémau obnovy návra do savu v lbovolném okamžku mnulos. Pokud e například zapořebí obnov daa D( ), ak uo obnovu provedeme ako: D ( ) = D( ) + k = A( k, k ). (3) V omo vzahu s povšmněme, že vzhledem k nekomuavnos operace akualzace da musíme daa akualzova od nemladší zálohy až po u nesarší. Na obr. 6 a v Tab. 2 e uveden příklad schémau obnovy pro zálohování založené na výše uvedené kombnac echnky zrcadlení a snímkování pro scénář událosí z obr. 5. Základem sou akuální daa D( ) záložního úložšě, což e prakcky úplná záloha F( ) akuálního savu hlavního paměťového úložšě. V okamžku 5 plaí, že F( 5 ) = [d ( ), d 2 ( 4 ), d 3 ( 3 )]. Teno akuální sav e zároveň roven savu z okamžku poslední změny da,. z okamžku 4. ůžeme edy psá, že F( 5 ) = D( 5 ) = D( 4 ). Na eno sav da podle nkremenálního schémau navazuí aomcké zálohy A( 4, 3 ) = [0, d 2 ( 3 ) = d 2 ( 2 ), 0], A( 3, 2 ) = [0, 0, d 3 ( 2 ) = d 3 ( )] a nakonec A( 2, ) = [0, d 2 ( ), 0]. Tabulka 2: Scénář pro lusrac regresvního aomckého zálohování. d ( ) d 2 ( ) d 3 ( ) Zálohy B d ( ) d 2 ( ) d 3 ( ) 2 d ( ) d 2 ( 2 ) d 3 ( ) B( ) = A( 2, ) = [0, d 2 ( ), 0] 3 d ( ) d 2 ( 2 ) d 3 ( 3 ) B( 2 ) = A( 3, 2 ) = [0, 0, d 3 ( )] 4 d ( ) d 2 ( 4 ) d 3 ( 3 ) B( 3 ) = A( 4, 3 ) = [0, d 2 ( 2 ), 0] 5 d ( ) d 2 ( 4 ) d 3 ( 3 ) D( 5 ) = B( 4 ) = [d ( ), d 2 ( 4 ), d 3 ( 3 )] Obrázek 6: Příklad regresvního schémau obnovy. Povšmněme s, že oo schéma e analogcké aomckému nkremenálnímu schémau z obr. 5. Rozdíl mez ěmo sché- 3

6 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 may spočívá pouze v om, že u schémau podle obr. 5 se obnovuí savy, keré následovaly po pořízení úplné zálohy B( ) a ve schémau podle obr. 6 se obnovuí savy, keré předcházely úplné záloze (a současně akuálním daům záložního úložšě),. B( 4 ) = D( 5 ). Schémaa obnovy, kde se obnovuí savy, keré následovaly po vzeí úplné zálohy, budeme nazýva progresvní schémaa. Schémaa pro obnovu savů, keré předcházely okamžku vzeí úplné zálohy, budeme nazýva regresvní schémaa obnovy. Regresvní progresvní schémaa obnovy s ekvvalenním grafy obnovy, ako sou y na obr. 5 a 6, maí z hledska celkového obemu záloh doby obnovy sené paramery, proože odrážeí sený proces změn daových ednoek. V éo souvslos e ešě vhodné poznamena, že regresvní schémaa obnovy nemusí bý pouze ypu nkremenální aomcké zálohy. Jak ž bylo uvedeno, z aomckých záloh lze odvod pomocí vzahu (2) lbovolné nervalové zálohy. To dovolue konsruova regresvní nervalová schémaa lbovolného ypu. Nyní s výše zavedené pomy zrekapulueme. Zálohy budeme klasfkova následovně: úplná, dílčí - nervalová, - aomcká. Schémaa obnovy budeme říd na: mlníkové, referenční - progresvní, - regresvní a referenční schémaa obnovy budeme klasfkova na: rozdílové, nkremenální, kombnované. V další kapole ukážeme, ak můžeme zálohy a schémaa obnovy kvanavně hodno. 3 aemacký model Obsahem éo kapoly e maemacký model, kerý umožňue kvanfkova obemy různých záloh a ak hodno vlasnos různých schéma obnovy. V našem modelu předpokládáme, že všechny daové ednoky d sesávaí ze seného poču symbolů. Poče symbolů daové ednoky budeme nazýva obem daové ednoky a znač d. Pesmscky předpokládáme, že se v hlavním úložš nevyskyuí žádné prázdné ednoky,. všechny daové ednoky obsahuí ve kerémkolv okamžku něaká daa. Pro celkový obem da v paměťovém úložš poom evdenně plaí, že D = n d. Tenýž vzah samozřemě plaí pro obem úplné zálohy vzaé v lbovolném okamžku, akže pro obem úplné zálohy můžeme psá: F( ) = D = d n. (4) Nyní řešme obem dílčích záloh. Předpokládeme, že k ( )-ní změně daové ednoky d došlo v čase a k -é změně daové ednoky došlo v čase. Označme dobu mez po sobě následuícím změnam daové ednoky u = ( ). Doby u sou v modelu reprezenovány náhodnou velčnou U se sřední hodnoou, přčemž předpokládáme, že sřední doba mez po sobě následuícím změnam daové ednoky e pro všechny daové ednoky sená. Velčna λ = / poom vyadřue nenzu změn daové ednoky v čase. Dále v našem modelu předpokládáme, že pravděpodobnosní rozdělení dob mez změnam daové ednoky se řídí eponencálním rozdělením,. pro dsrbuční funkc G náhodné velčny U plaí: λu G( u) = P( U u) = e. (5) Nyní s maemacky popíšeme nervalové zálohy, k čemuž použeme velčny uvedené na obr. 7. Podle ohoo obrázku došlo v okamžcích a 4 ke změně daové ednoky a v okamžcích 2 a 3 bylo provedeno zálohování da. Velčna T = ( 3 2 ) e doba mez ěmo záloham, proměnná u = ( 4 ) e realzací náhodné velčny U, což e doba mez změnam daové ednoky a velčna r = ( 2 ) e doba mez změnou daové ednoky a následuící zálohou. Změna daové ednoky, kerá se uskuečnla v čase, e pochopelně zaznamenána v záloze z okamžku 2. Nás nyní zaímá pravděpodobnos q, že pokud se daová ednoka do první zálohy (. do 2 ) nezmění, ak se nezmění an do okamžku 3,. do okamžku další zálohy. Formálně uo pravděpodobnos můžeme vyádř ako podmíněnou pravděpodobnos: q = P(U > r + T U > r). (6) Obrázek 7: Velčny pro pops maemackého modelu nervalové zálohy. Eponencální rozdělení e zv. rozdělením bez pamě, což formálně vyadřue vzah (např. [6], s. 40): P(U > r + T U > r) = P(U > T). (7) Pro náš případ z éo vlasnos vyplývá, že pokud za dobu r nedošlo ke změně daové ednoky (podmínka U > r), ak pravděpodobnos, že ke změně nedode za dobu (r + T) e sená ako pravděpodobnos, že ke změně nedode za dobu T. Z oho plyne, že: q = P( U > r + T U > r) = P( U > T ) = (8) = P( U T ) = G( T ). Z uvedené rovnce pak pro pravděpodobnos q plyne: λt q = G( T ) = e. (9) Velčna q vyadřue pravděpodobnos, že v době T mez po sobě doucím záloham nedode ke změně daové ednoky. Pro komplemenární pravděpodobnos p,. pravděpodobnos, že v době T mez po sobě doucím záloham dode alespoň k edné změně sledované daové ednoky, pak plyne: λ p = q = e T = G( T ). (20) Pokud daa sesávaí z n daových ednoek a pokud e pravděpodobnos změny daové ednoky v čase od ( T) po rovna hodnoě p, ak nervalová záloha I( T, ) bude v průměru obsahova n p změněných daových ednoek. Pro obem I( T, ) akovéo zálohy poom můžeme psá: 4

7 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 λ T I( T, ) = d n ( e ) = (2) λt = D ( e ) = D p. Uvedený vzah nám umožňue zs obem každé navazuící nervalové zálohy, kerá e vykonána po uplynuí doby T od příslušné referenční zálohy. V éo souvslos přpomínáme, že pokud mez oběma záloham došlo u daové ednoky k více změnám, ak v případě nervalového zálohování se zaznamenává pouze poslední verze změněné ednoky. Nyní vyřešme celkový obem S aomckých záloh za dobu T. Jak sme ž uvedl, ak nenza změn daové ednoky e rovna hodnoě λ. Za dobu T ak dode u n daových ednoek celkem k N = n λ T změnám daových ednoek. Každá ao změna e zaznamenána v edné aomcké záloze o obemu d symbolů. Za dobu T edy vznkne N aomckých záloh, echž celkový obem S( T, ) formálně vyádříme následovně: S( T, ) = d n λ T = (22) = D λ T = D ln, p přčemž k poslednímu vyádření celkového obemu aomckých záloh sme využl nverz vzahu (20). Získané vzahy nám dovoluí zs celkový obem aomckých záloh vyvořených za dobu T. Tímo sme dokončl kvanfkac obemu různých ypů záloh a nyní můžeme přsoup ke kvanavní analýze různých schéma obnovy. 4 Dskuse Využí výše uvedeného modelu budeme lusrova na schémaech obnovy z obr. až 4. Na obr. 2 e mlníkové schéma, na obr. 3 rozdílové schéma, na obr. 4 nkremenální a na obr. kombnované schéma obnovy. Poznamenáváme, že uvedená schémaa sou srovnaelná, neboť všechna sesávaí z = 5 záloh. V éo čás se omezíme en na referenční progresvní schémaa, proože získané výsledky zcela samozřemě plaí aké pro ekvvalenní regresvní schémaa obnovy. U všech schéma obnovy předpokládáme, že zálohy se prováděí pravdelně po nervalech o délce T. K porovnání schéma použeme dva paramery. Prvním paramerem e celkový obem záloh C, kerý ednoduše určíme ako souče obemů všech záloh v daném schémau,. C = B( ). (23) = Uvedený paramer prakcky reprezenue paměťové nároky daného schémau obnovy, přčemž uslueme o eho mnmální hodnou. Důvodem e skuečnos, že vyšší hodnoa celkového obemu záloh znamená pořebu záložního úložšě s vyšší paměťovou kapacou a udíž vyšší cenou. Dalším hledskem pro hodnocení schémau obnovy e doba obnovy. Pokud předpokládáme konsanní rychlos zápsu da ze záložního do hlavního úložšě, ak doba obnovy bude závse na obemu záloh, keré musíme k obnovení da D( ) do hlavního úložšě zapsa. K obnově da D( ) až D( ) e však nuné do úložšě pokaždé zapsa různé zálohy o různých obemech. Například pro schéma z obr. pořebueme k obnově da D( ) zapsa pouze úplnou zálohu B( ), avšak na druhou sranu k obnově da D( 5 ) pořebueme do hlavního úložšě zapsa zálohy B( ), B( 4 ) a B( 5 ). Zálohy pořebné k obnově da D( ) nazveme obnovovací zálohy a ech celkový obem budeme znač R. Pro formální pops éo velčny s označme množnu uzlů na cesě z uzlu úplné zálohy do uzlu ako množnu U. Například pro D( ) e uvedená cesa vořena pouze uzlem a ak U = {} a v případě da D( 5 ) e zmňovaná cesa vořena posloupnosí uzlů -4-5 a edy U 5 = {, 4, 5}. Pro R poom plaí: R = B( ), (24) k k U. například pro D( 5 ) e pak R 5 = B( ) + B( 4 ) + B( 5 ). Sřední hodnou ze všech hodno R až R nazveme sřední obem obnovovacích záloh a budeme znač symbolem R. Formálně můžeme psá: R = R. (25) = Jak ž bylo uvedeno, velčna R úměrně souvsí se sřední dobu obnovy da, a proo uslueme o eí nemenší možnou hodnou. Obnova da pak bude v průměru nerychleší. Nyní s odvodíme hodnoy obou krérí pro všechna zkoumaná schémaa, přčemž začneme s mlníkovým schémaem obnovy. V omo případě z obr. 2 vdíme, že celkový obem záloh e roven souču všech = 5 úplných záloh,. plaí: C = = F( ) = D. (26) Obemy obnovovacích záloh R sou u všech da D( ) sená, přčemž R = D. Pro sřední obem záloh R proo ednoduše plaí: R= D. (27) U rozdílového schémau obnovy (vz obr. 3) pro ednolvé zálohy plaí, že: D, =, B( ) = (28) λ ( ) T D ( e ), = 2,3,.... Ze vzahu (9) víme, že velčna e λ T e rovna pravděpodobnos q. Poom pro obemy záloh rozdílového schémau záloh můžeme psá: D, =, B( ) = (29) D ( q ), = 2,3,.... Po dosazení ěcho hodno do defnčních vzahů pro paramery C a R a po ednoduchých úpravách nakonec získáváme: q q C = D (30) q a D q q R = 2. (3) q U nkremenálního schémau obnovy (vz obr. 4) pro ednolvé zálohy plaí, že: D, =, B( ) = (32) λ T D ( e ), = 2,3,.... Po subsuc e λ T = q můžeme pro obemy záloh nkremenálního schémau záloh psá: 5

8 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 D, =, B( ) = (33) D ( q), = 2,3,.... Po dosazení ěcho hodno do defnčních vzahů pro paramery C a R a po ednoduchých úpravách nakonec získáváme: C = D q (34) [ ( ) ] a D R = [ ( + ) ( ) q]. (35) 2 Pro porovnání s výše uvedeným schémay ešě odvodíme hodnoy paramerů C a R pro kombnované schéma obnovy z obr.. První záloha e úplná,. B( ) = D. Druhá, řeí a páá záloha sou od m příslušné referenční zálohy vzdáleny dobu T a ak můžeme psá, že B( 2 ) = B( 3 ) = B( 5 ) = D ( q). Čvrá záloha e od své referenční zálohy vzdálena dobu 3 T a ak plaí, že B( 4 ) = D ( q 3 ). Dosazením výše uvedených hodno záloh do defnčních vzahů paramerů C a R a po ednoduchých úpravách získáme: 3 C = D 5 3 q q (36) ( ) a D 3 R = ( 4 q 2 q ). (37) 5 Závslos paramerů C a R s pro zkoumaná schémaa obnovy zobrazíme pro proměnnou p = ( q), což e pravděpodobnos, že u daové ednoky dode mez po sobě následuícím záloham (. za dobu T) ke změně. Závslos celkového obemu záloh C v násobcích velčny D na hodnoě p pro různá schémaa obnovy lusrue obr. 8. Z obrázku vdíme, že u mlníkového zálohování e hodnoa parameru C konsanní a rovna hodnoě 5 D nebo obecně D. U referenčních schéma obnovy plaí, že pro hodnou p = 0, e celkový obem záloh u všech schéma roven mnmu,. hodnoě D. Tao hodnoa e dána day první úplné zálohy. Osaní zálohy sou ož v případě p = 0 prázdné, proože nedochází k žádným změnám da. Druhým erémem všech referenčních schéma e hodnoa C pro případ, kdy nenza změn daové ednoky λ. V omo případě e pravděpodobnos p =,. za dobu T se změní všechna daa. V akovémo případě e celkový obem záloh C roven hodnoě D,. paměťové nároky referenčních schéma sou sené ako u mlníkového schémau. Z průběhu parameru C pro hodnoy p 0, vdíme, že erémy pro schémaa obnovy sou mlníkové schéma a nkremenální schéma. lníkové schéma má nevyšší nároky na paměťové kapacy pro zálohování Cma = D (38) a naopak nkremenální schéma má paměťové nároky nenžší: C = D [ ( ) p ]. (39) mn + Paměťové nároky osaních schéma se pohybuí mez hrancem, keré sou vymezeny mlníkovým a nkremenálním schémaem obnovy. Z obrázku dále vdíme, že specálně pro referenční schémaa sou hrančním případy rozdílové a nkremenální schéma. Závslos celkového obemu záloh C pro lbovolné kombnované schéma se ož vždy nachází mez odpovídaícím závslosm rozdílového a nkremenálního schémau. Je o dáno ím, že kombnované schéma e vždy něakou kombnací obou výše uvedených hrančních schéma obnovy. Obrázek 8: Celkový obem záloh C pro různá schémaa obnovy. Obr. 9 lusrue závslos sředního obemu R záloh pořebných k obnově konkréního savu da v závslos na proměnné p. Z obrázku e zřemé, že mnmální hodnou parameru R,. R mn = D (40) poskyue mlníkové schéma obnovy. Naopak nkremenální schéma voří horní hranc hodnoy parameru R, kerou můžeme vyádř lneární závslosí: R ma = D p +. 2 (4) Obrázek 9: Sřední obem záloh R pořebných k obnově da pro různá schémaa. Z obou výše uvedených obrázků vdíme, že mlníkové a nkremenální schéma sou hrančním erémy ak pro paramer C, ak pro paramer R. lníkové schéma e z hledska parameru C nehorší ze všech schéma a nkremenální e nelepší. V případě parameru R e omu přesně naopak. Rozdílové schéma a kombnovaná schémaa poom lze chápa ako kompromsy, keré se nacházeí mez oběma uvedeným erémy. Nyní nám zbývá ešě porovna obem zálohy pro nervalové a aomcké zálohování. V případě nervalové zálohy sme odvodl, že pro eí obem za dobu T plaí: λ T I( T, ) = D ( e ) = D p, (42) 6

9 VOL.6, NO., FEBRUARY 204 kde p e pravděpodobnos, že za dobu T dode alespoň k edné změně daové ednoky. Dále sme s odvodl, že pro celkový obem aomckých záloh za dobu T plaí: S( T, ) = D λ T = D ln. (43) p Na obr. 0 sou uvedeny závslos obemu nervalové a celkové aomcké zálohy na velčně p. Z obrázku e zřemé, že obecně vždy plaí S(, T) I(, T),. obem nervalové zálohy za dobu T není nkdy věší než souhrn všech aomckých záloh za uéž dobu. Tao skuečnos e dána ím, že celková aomcká záloha seně ako nervalová záloha vždy obsahue všechny poslední verze změněných daových ednoek, ale navíc obsahue případné sarší verze ěcho daových ednoek. Z grafu vdíme, že pro malé hodnoy pravděpodobnos p nesou rozdíly mez obemy obou záloh velké, ale pro věší hodnoy pravděpodobnos p sou uvedené rozdíly značné. Přednos aomckých záloh, kerou e možnos obnovy savu da z lbovolného okamžku, e ak vykoupena značným požadavky na paměťovou kapacu záložního úložšě. em lbovolného ypu zálohy. To dovolue urč celkový obem záloh lbovolného schémau obnovy a aké sřední obem záloh pořebných k obnově konkréního savu da. Uvedené paramery umožňuí porovnáva různá schémaa obnovy da a umožňuí kalkulova pořebné kapacy zálohovacích úložšť. Popsaný model vychází z předpokladů, že pravděpodobnos p e pro všechny daové ednoky sená a že změna daové ednoky e událos, kerá nemá vlv na změnu osaních daových ednoek,. edná se o navzáem nezávslé událos. Dalším předpoklady sou, že celkový obem da e konsanní a žádná daová ednoka není prázdná. Uvedené předpoklady nesou obecné a ak e žádoucí vyvoř obecněší modely. V každém případě e však popsaný model vhodný pro eorecký pops různých schéma obnovy da a z hledska prae e využelný alespoň pro hrubé kalkulace kapac zařízení pořebných pro zálohování. Leraura [] YURIN, am. SOFTLOGICA. The hsory of backup [onlne]. [c ]. Dosupné z: hp:// [2] LIOTINE, ahew. sson-crcal Nework Plannng. London: Arech House, ISBN X. [3] FRISCH, Æleen. Handbook of Nework and Sysem Admnsraon: Sysem Backup: ehodologes, Algorhms and Effcency odels. Amserdam: Elsever, ISBN Obrázek 0: Obem nkremenální ( I ) a celkové aomcké ( S ) zálohy za dobu T. 5 Závěr Závěrem lze konsaova, že v článku e upřesněna ermnologe a klasfkace zálohování. Jádrem článku e maemacký model, kerý umožňue na základě hodnoy pravděpodobnos p, že za dobu T se daová ednoka změní, zs celkový ob- [4] NELSON, Seven. Pro Daa Backup and Recovery. New York Cy: Apress, 20. ISBN [5] DE GUISE, Preson. Enerprse Sysems Backup and Recovery. Boca Raon: CRC Press, ISBN [6] LAKATOS, Laszlo, Laszlo SZEIDL a klos TELEK. Inroducon o Queueng Sysems wh Telecommuncaon Applcaons. New York: Sprnger, 203. ISBN X. 7

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Unverza Tomáše Ba ve Zlíně ABOATONÍ VIČENÍ EEKTOTEHNIKY A PŮMYSOVÉ EEKTONIKY Název úlohy: Zpracoval: Měření čnného výkonu sřídavého proudu v jednofázové sí wamerem Per uzar, Josef Skupna: IT II/ Moravčík,

Více

PJS Přednáška číslo 2

PJS Přednáška číslo 2 PJS Přednáška číslo Jednoduché elekromagnecké přechodné děje Předpoklady: onsanní rychlos všech očvých srojů (časové konsany delší než u el.-mg. dějů a v důsledku oho frekvence elekrckých velčn. Pops sysému

Více

Maxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí

Maxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí Maxwellovy a vlnová rovnie v obeném prosředí Ing. B. Mihal Malík, Ing. B. Jiří rimas TCHNICKÁ UNIVRZITA V LIBRCI Fakula meharoniky, informaiky a mezioborovýh sudií Teno maeriál vznikl v rámi proeku SF

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

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

OBJÍMKA VÁZANÁ PRUŽINOU NA NEHLADKÉM OTOČNÉM RAMENI

OBJÍMKA VÁZANÁ PRUŽINOU NA NEHLADKÉM OTOČNÉM RAMENI OBJÍMKA VÁZANÁ RUŽINOU NA NELAKÉM OTOČNÉM RAMENI SEIFIKAE ROBLÉMU Rameno čvercového průřezu roue konanní úhlovou rychloí ω Na něm e nasazena obímka hmonoi m s koeicienem ření mezi ní a ěnami ramene Obímka

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

Metodika odhadu kapitálových služeb

Metodika odhadu kapitálových služeb Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakula nformaky a sasky aedra ekonomcké sasky Meodka odhadu kapálových služeb Prof. Ing. Sanslava Hronová, CSc., dr. h. c. Ing. Jaroslav Sxa, Ph.D. Prof. Ing. Rchard Hndls,

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

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY . přednáška EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY Ekonomcko matematcké metody (též se užívá název operační analýza) sou metody s matematckým základem, využívané především v ekonomcké oblast, v oblast řízení a

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

Perfektní autentizace libovolně dlouhých zpráv

Perfektní autentizace libovolně dlouhých zpráv Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Issue: 2013 15 1 Perfekní auenzace lbovolně dlouhých zpráv Perfec auhencaon of arbrarly long messages arel Burda burda@feec.vubr.cz Fakula elekroechnky a komunkačních

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

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů Dynamcké sysémy spojé-dskréní, lneární-nelneární a jejch modely df. rovnce, přenos, savový pops. Tvorba a převody modelů. Lnearzace a dskrezace. Smulace. Analoge mez sysémy různé fyzkální podsay. Idenfkace

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

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

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

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G. SÍŤOVÁ ANALÝZA Využívá grafcko-analytcké metody pro plánování, řízení a kontrolu složtých návazných procesů. yto procesy se daí rozložt na dílčí a organzačně spolu souvseící čnnost. yto procesy se nazývaí

Více

Inovace a vytvoření odborných textů pro rozvoj klíčových. kompetencí v návaznosti na rámcové vzdělávací programy. education programs

Inovace a vytvoření odborných textů pro rozvoj klíčových. kompetencí v návaznosti na rámcové vzdělávací programy. education programs N V E S T C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í Operační progra: Název oblas podpory: Název projek: Vzdělávání pro konkrenceschopnos Zvyšování kvaly ve vzdělávání novace a vyvoření odborných exů pro

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

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

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

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

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

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí Reálné opce příklady použí základních reálných opcí Typy reálných opcí! Ukonč projek odsoup! Rozšíř projek expandova, růsová! Provozní! Záměny! Složená! Eapová! Jné? Výpoče hodnoy opce! Spojě pomocí řešení

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

Výkonová nabíječka olověných akumulátorů

Výkonová nabíječka olověných akumulátorů Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 211 13 2 Výkonová nabíječka olověných akumuláorů Power charger of lead-acid accumulaors Josef Kadlec, Miroslav Paočka, Dalibor Červinka, Pavel Vorel xkadle22@feec.vubr.cz,

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

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

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

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

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

Spektrum 1. Spektrum 2. Výsledné Spektrum. Jan Malinský

Spektrum 1. Spektrum 2. Výsledné Spektrum. Jan Malinský Jan Malinsý V omo doumenu bude odvozeno sperum vysenuého sinusového signálu pomocí onvoluce ve frevenční oblasi. V časové oblasi e možno eno vysenuý signál vyvoři násobením obdélníového ( V a sinusového

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

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

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI Polcká ekonome 49:, sr. 58-73, VŠE Praha,. ISSN 3-333 Rukops ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI Josef ARL, Šěpán RADKOVSKÝ, Vsoká škola ekonomcká, Praha, Česká národní banka, Praha.

Více

OBSAH. Matematické modelování v pojišťovnictví 20 Mathematical Modelling in Insurance prof. RNDr. Petr Mandl, DrSc., Matematicko-fyzikální fakulta UK

OBSAH. Matematické modelování v pojišťovnictví 20 Mathematical Modelling in Insurance prof. RNDr. Petr Mandl, DrSc., Matematicko-fyzikální fakulta UK POJISTNĚ TEORETICKÝ BULLETIN 00 ISSN 086 66 OBSAH Kapoly z posné eore IX Nežvoní pošění.5 Chapers from Insurance Theory IX Non-lfe Insurance doc. Ing. Jaroslav Daňhel, CSc., Vysoká škola ekonomcká Maemacké

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

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA) NLÝZ OZPYLU (nalyss of Varance NOV) Používá se buď ako samostatná technka, nebo ako postup, umožňuící analýzu zdroů varablty v lneární regres. Př. použtí: k porovnání středních hodnot (průměrů) více než

Více

1. Nejkratší cesta v grafu

1. Nejkratší cesta v grafu 08. Nekratší cesty. Úloha obchodního cestuícího. Heurstky a aproxmační algortmy. Metoda dynamckého programování. Problém batohu. Pseudopolynomální algortmy 1. Nekratší cesta v grafu - sled e lbovolná posloupnost

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní

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

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

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

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

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

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

Matematický popis systémů pracujících ve spojitém čase.

Matematický popis systémů pracujících ve spojitém čase. Maemacký pops sysémů pracujících ve spojém čase Vnější pops nelneárních sysémů, savový pops, sabla, kauzala Základní nformace Tao výuková jednoka, jako už všechny další následující, je pokračovací, ve

Více

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava Kaedra obecné elekroechnky Fakla elekroechnky a nformaky, VŠB - T Osrava. ELEKTKÉ OBVODY STEJNOSMĚNÉHO POD.. Úvod.. Základy eore elekrckých obvodů.3. Meody řešení lneárních obvodů.4. Nelneární obvody.5.

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2 Lneární a adaptvní zpracování dat 8. Kumulační zvýrazňování sgnálů v šumu 2 Danel Schwarz Investce do rozvoe vzdělávání Opakování Kumulační zpracování sgnálů co to e, k čemu to e? Prncp metody? Nutné podmínky

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

Práce a výkon při rekuperaci

Práce a výkon při rekuperaci Karel Hlava 1, Ladislav Mlynařík 2 Práce a výkon při rekuperaci Klíčová slova: jednofázová sousava 25 kv, 5 Hz, rekuperační brzdění, rekuperační výkon, rekuperační energie Úvod Trakční napájecí sousava

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

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

2. ELEKTRICKÉ OBVODY STEJNOSMĚRNÉHO PROUDU

2. ELEKTRICKÉ OBVODY STEJNOSMĚRNÉHO PROUDU Kaedra obecné elekroechnky Fakla elekroechnky a nformaky, VŠB - T Osrava. ELEKTKÉ OBVODY STEJNOSMĚNÉHO POD rčeno pro poslchače všech bakalářských sdjních programů FS.. Úvod.. Základy eore elekrckých obvodů.3.

Více

Vojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat

Vojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat Vojěch Janoušek: III. Sascké zpracování a nerpreace analyckých da Úvod III. Zpracování a nerpreace analyckých da Sascké vyhodnocení analyckých da Zdroje chyb, přesnos a správnos analýzy Sysemacké chyby,

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

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

Model systému na podporu rozhodování za neurčitostí. Model of the Decision Support System under Condition of Non-Determination

Model systému na podporu rozhodování za neurčitostí. Model of the Decision Support System under Condition of Non-Determination ISKI 8 Vedecko-výskumná čnnosť v obls využívn IKT Model sysému n podporu rozhodování z neurčosí Model of he Decson Suppor Sysem under Condon of Non-Deermnon Cyrl Klmeš Osrvská unverz v Osrvě Přírodovědecká

Více

Nové indikátory hodnocení bank

Nové indikátory hodnocení bank 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 2010 Nové indikáory hodnocení bank Josef Novoný 1 Absrak Příspěvek je

Více

Kap. 2. Spolehlivost složených výrobků z hlediska bezporuchovosti

Kap. 2. Spolehlivost složených výrobků z hlediska bezporuchovosti Kp. 2. Spolehlvos složených výrobků z hledsk bezporuchovos Výrobní sro e složen z řdy uzlů, komponen, prvků, keré sou chrkerzovány různým hodnom nenzy poruch, popř. prvděpodobnosí bezporuchového provozu

Více

PREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ

PREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ PREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ Auoři: Ing. Radek Jandora, Honeywell spol s r.o. HTS CZ o.z., e-mail: radek.jandora@honeywell.com Anoace: V ovládacím mechanismu

Více

Popis obvodu U2407B. Funkce integrovaného obvodu U2407B

Popis obvodu U2407B. Funkce integrovaného obvodu U2407B ASICenrum s.r.o. Novodvorská 994, 142 21 Praha 4 Tel. (02) 4404 3478, Fax: (02) 472 2164, E-mail: info@asicenrum.cz ========== ========= ======== ======= ====== ===== ==== === == = Popis obvodu U2407B

Více

2 ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2.1 Náhodný jev. π, které je třeba co nejpřesněji a nejúplněji vymezit, a k nimž je třeba výsledky pokusu a

2 ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2.1 Náhodný jev. π, které je třeba co nejpřesněji a nejúplněji vymezit, a k nimž je třeba výsledky pokusu a ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI.1 Náhodný ev Tato kaptola uvádí souhrn základních pomů a postupů teore pravděpodobnost, které se uplatňuí př rozboru spolehlvost stavebních konstrukcí a systémů. Výklad

Více

Cvičení k návrhu SSZ. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Cvičení k návrhu SSZ. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Cvičení k návrhu SSZ Ing. Michal Dorda, Ph.D. Výpoče mezičasů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 2 Výpoče mezičasů Př. 1: Sanove mezičas pro následující siuaci. Vyklizovací dráha vozidla je přímá o délce 20 m, najížděcí

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

PÁSMOVÉ SIGNÁLY (Bandpass signals) SaSM5

PÁSMOVÉ SIGNÁLY (Bandpass signals) SaSM5 PÁSMOVÉ SIGNÁLY (Bandpa ignal) SaSM5 Deinie: Pámovými ignály nazýváme reálné ignály, keré maí pekrum omezeno do určiého kmiočového páma, neobahuíího nulový kmioče: S() 0, pro S() = 0, pro S() - Kmiočy,

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

Metoda digitalizace starých glóbů respektující jejich kartografické vlastnosti a Virtuální mapová sbírka Chartae-Antiquae.cz

Metoda digitalizace starých glóbů respektující jejich kartografické vlastnosti a Virtuální mapová sbírka Chartae-Antiquae.cz Metoda dgtalzace starých glóbů respektuící ech kartografcké vlastnost a Vrtuální mapová sbírka hartae-antquae.cz Mlan Talch, Klára Ambrožová, Flp Antoš, Ondře Böhm, Jan Havrlant, Lubomír Soukup XXXIV.

Více

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií Vícekrterální rozhodování Zabývá se hodnocením varant podle několka krtérí, přčemž varanta hodnocená podle ednoho krtéra zpravdla nebývá nelépe hodnocená podle krtéra ného. Metody vícekrterálního rozhodování

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Testování hypotéz o rozdělení Testování hypotéz o rozdělení Nechť X e náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládeme, že neznáme tvar distribuční funkce

Více

73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KOMENTÁŘ 1. OBECNĚ 2. ZOHLEDNĚNÍ SKLADBY DOPRAVNÍHO PROUDU KŘIŽOVATKY

73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KOMENTÁŘ 1. OBECNĚ 2. ZOHLEDNĚNÍ SKLADBY DOPRAVNÍHO PROUDU KŘIŽOVATKY PŘÍLOHA 73-01 73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KŘIŽOVATKY Auor: Ing. Luděk Baroš KOMENTÁŘ Konečný návrh meodiky je zpracován ormou kapioly Technických podmínek a bude upřesněn

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

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

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

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

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

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

4.5.8 Elektromagnetická indukce

4.5.8 Elektromagnetická indukce 4.5.8 Elekromagneická indukce Předpoklady: 4502, 4504 důležiý jev sojící v samých základech moderní civilizace všude kolem je spousa elekrických spořebičů, ale zaím jsme neprobrali žádný ekonomicky možný

Více

Uživatelský manuál. Řídicí jednotky Micrologic 2.0 a 5.0 Jističe nízkého napětí

Uživatelský manuál. Řídicí jednotky Micrologic 2.0 a 5.0 Jističe nízkého napětí Uživaelský manuál Řídicí jednoky Micrologic.0 a 5.0 Jisiče nízkého napěí Řídicí jednoky Micrologic.0 a 5.0 Popis řídicí jednoky Idenifikace řídicí jednoky Přehled funkcí 4 Nasavení řídicí jednoky 6 Nasavení

Více

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA 3. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6.-7. září 2006 Analýza cilivosi NPV projeku na bázi ukazaele EVA Dagmar Richarová

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

MECHANICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ

MECHANICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ MECHNICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ V skučnosi s čás nrgi u všch mchanických pohybů přměňuj vlivm řní a odporu prosřdí na plo, a nní dy využia V om případě s vlikosi po sobě jdoucích ampliud zmnšují a kmiající sousava

Více

Formalizace řešení přidělení náhradní nástupištní koleje pro zpožděný vlak

Formalizace řešení přidělení náhradní nástupištní koleje pro zpožděný vlak Formalizace řešení přidělení náhradní násupišní koleje pro zpožděný vlak Michael ažan 1 Michael.azan@upce.cz Michal Žarnay ** Michal.Zarnay@fri.uc.sk 1 Úvod Absrac: One of major profis of rain operaion

Více

2. Ze sady 28 kostek domina vytáhnu dvě. Kolika způdoby to mohu provést tak, aby ony dvě kostičky šly k sobě přiložit podle pravidel domina?

2. Ze sady 28 kostek domina vytáhnu dvě. Kolika způdoby to mohu provést tak, aby ony dvě kostičky šly k sobě přiložit podle pravidel domina? 1. Do anečního kroužku chodí 15 chlapů a 20 dívek. Kolik různých párů z nich můžeme vyvoři? 2. Ze sady 28 kosek domina vyáhnu dvě. Kolika způdoby o mohu provés ak, aby ony dvě kosičky šly k sobě přiloži

Více

JAN JUREK. Jméno: Podpis: Název měření: OVĚŘOVÁNÍ ČINNOSTI GENERÁTORU FUNKCÍ Číslo měření: 6. Třída: E4B Skupina: 2

JAN JUREK. Jméno: Podpis: Název měření: OVĚŘOVÁNÍ ČINNOSTI GENERÁTORU FUNKCÍ Číslo měření: 6. Třída: E4B Skupina: 2 STŘEDNÍ ŠKOLA ELEKTOTECNICKÁ FENŠTÁT p.. Jméno: JAN JEK Podpis: Název měření: OVĚŘOVÁNÍ ČINNOSTI GENEÁTO FNKCÍ Číslo měření: 6 Zkoušené předměy: ) Komparáor ) Inegráor ) Generáor unkcí Funkce při měření:

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

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

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Číslo projku Názv projku Číslo a názv šablony klíčové akvy Dgální učbní marál CZ..07/.5.00/4.080 Zkvalnění výuky prosřdncvím CT / novac a zkvalnění výuky prosřdncvím CT Příjmc podpory Gymnázum, Jvíčko,

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

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

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

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

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

Popis regulátoru pro řízení směšovacích ventilů a TUV

Popis regulátoru pro řízení směšovacích ventilů a TUV Popis reguláoru pro řízení směšovacích venilů a TUV Reguláor je určen pro ekviermní řízení opení jak v rodinných domcích, ak i pro věší koelny. Umožňuje regulaci jednoho směšovacího okruhu, přípravu TUV

Více

PJS Přednáška číslo 2

PJS Přednáška číslo 2 PJS Přdnáška číslo Jdnoduché lkromagncké přchodné děj Přdpoklady: onsanní rychlos všch očvých srojů (časové konsany dlší nž u l.-mg. dějů) a v důsldku oho frkvnc lkrckých vlčn. Pops sysému bud provdn pomocí

Více

Modelování rizika úmrtnosti

Modelování rizika úmrtnosti 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 200 Modelování rizika úmrnosi Ingrid Perová Absrak V příspěvku je řešena

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

Bipolární tranzistor jako

Bipolární tranzistor jako Elekronické součásky - laboraorní cvičení 1 Bipolární ranzisor jako Úkol: 1. Bipolární ranzisor jako řízený odpor (spínač) ověření činnosi. 2. Unipolární ranzisor jako řízený odpor (spínač) ověření činnosi.

Více