IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně"

Transkript

1 IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně Simulátor označujeme jako kredibilní v případě, že: byla úspěšně završena fáze verifikace simulátoru se podařilo přesvědčit zadavatele simulačního projektu o kvalitní substituci reálných vstupních proudů generovanými proudy v rámci simulátoru byla úspěšně završena fáze výstavby simulátoru se podařilo přesvědčit zadavatele simulačního projektu, že simulátor představuje důvěryhodnou substituci reality Empirickou metodu validace simulujícího systému lze charakterizovat jako posouzení vnějšího chování simulátoru (a jeho výsledků): podle kvality generátorů pseudonáhodných čísel srovnáním s jiným modelem podle kvality submodelů vstupů expertem z příslušné oblasti zkoumání Simulační pokus, využívající synchronizační metodu plánování událostí, je ukončen, pokud je splněna následující podmínka: všechny plánované změny ve stavovém prostoru již byly provedeny všechny události již byly naplánované do budoucnosti aktuální hodnota snímací periody přesáhla zadanou mez je prázdný kalendář nebo uplynul simulační čas vymezený pro simulační pokus Jaké jsou odlišnosti mezi statickým a dynamickým systémem? Vymezený statický systém abstrahuje od sledování času, kdežto dynamický systém aspekt času nezanedbává Vymezený statický systém zahrnuje pouze diskrétní časové okamžiky, kdežto dynamický systém sleduje spojité plynutí času Vymezený statický systém zahrnuje pouze permanentní entity, kdežto dynamický systém navíc pracuje i s temporárními entitami Vymezený statický systém zahrnuje pouze temporární entity, kdežto dynamický systém navíc pracuje i s permanentními entitami Simulační pokus není reprodukovatelný pokud: nevyužívá generátory pseudonáhodných čísel využívá generátory pseudonáhodných čísel jsou na jeho počátku vygenerovány vždy odlišné násady generátorů pseudonáhodných čísel využívané k produkci proudů vstupních dat jsou na jeho počátku nastaveny vždy stejné násady generátorů pseudonáhodných čísel využívané k produkci proudů vstupních dat

2 Plynutí simulačního času v rámci simulujícího systému na počítači: je vždy synchronizováno s plynutím reálného času může být rychlejší, shodné i pomalejší než plynutí odpovídajícího reálného času je vždy pomalejší, než plynutí odpovídajícího reálného času je vždy rychlejší, než plynutí odpovídajícího reálného času Metodu plánování událostí lze využít pro synchronizaci výpočtu spojeného: pouze s diskrétní simulací pouze se spojitou simulací s diskrétní nebo spojitou simulací pouze s metodou Monte Carlo Základní akční jednotky simulace představují: aktivity, které mají jisté časové trvání a potenciálně mění stav systému atributy entit, jejichž hodnoty se dynamicky mění v průběhu evoluce simulačního výpočtu temporární entity, jejichž počty se dynamicky mění v průběhu evoluce simulačního výpočtu permanentní entity, jejichž počty se dynamicky mění v průběhu evoluce simulačního výpočtu Při zpracovávání události (aktuálně odebrané z kalendáře) v rámci řídícího cyklu metody plánování událostí typicky dochází k: archivaci všech událostí, jejichž výskyt nastal od počátku simulačního pokusu až do doby aktuální hodnoty simulačního času aktualizaci simulačního času a testování splnění podmínky pro ukončení simulačního pokusu provádění změn ve stavovém prostoru a potenciálnímu plánování výskytů dalších událostí do budoucnosti aktualizaci hodnot stavových proměnných, které jsou ovlivňovány všemi právě běžícími spojitými aktivitami Diagram plánování událostí se zaměřuje: na specifikaci logik zpracování událostí v okamžicích jejich výskytů na popis všech možných vzájemných plánovacích vazeb (včetně specifikace podmínek, při jejichž splnění je možné příslušné plánování uskutečnit) mezi všemi typy událostí, které jsou v rámci simulačního modelu využívány na popis všech možných vzájemných plánovacích vazeb mezi všemi typy událostí, které jsou v rámci simulačního modelu využívány na specifikaci podmínek pro uskutečňování vzájemného plánování mezi všemi typy událostí, které jsou využívány v rámci příslušného simulačního modelu

3 Proces nelze v souvislosti se simulací definovat jako: akční kompozitní element simulace složený z aktivit posloupnost po sobě bezprostředně navazujících aktivit (které spolu tvoří jistý logický celek) akční kompozitní element simulace (složený z aktivit) s typicky nenulovým časovým trváním časové trvání simulace Vymezený statický systém: abstrahuje od sledování času zahrnuje pouze permanentní entity zahrnuje pouze diskrétní časové okamžiky zahrnuje pouze temporární entity Spojitá aktivita může měnit stav systému: pouze v okamžiku svého ukončení v průběhu celé doby svého trvání pouze v okamžiku svého zahájení pouze v okamžicích svého zahájení a ukončení Simulační experimenty nejsou prováděny s fyzickým využitím: simulátoru simulovaného systému trenažéru simulujícího systému Simulační pokus neboli simulační experiment lze charakterizovat jako: běh simulačního programu podle více definovaných scénářů zahrnující 5 replikací aplikaci metody Monte Carlo realizující umělé náhodné procesy běh simulačního programu podle jednoho definovaného scénáře běh simulačního programu podle více definovaných scénářů Metodu Monte Carlo nelze využít pro: realizace umělých náhodných pokusů synchronizaci spojité simulace modelování výsledků hodů hrací kostkou modelování výsledků loterijní hry Sportka Simulující systém: dodržuje vztahy kauzality ze simulovaného systému pouze v případě, že simulující systém je statickým systéme vždy dodržuje vztahy kauzality ze simulovaného systému dodržuje vztahy kauzality ze simulovaného systému pouze v případě, že simulovaný systém je statickým systémem nemusí dodržovat vztahy kauzality ze simulovaného systému

4 Kalendář událostí slouží k: uchovávání diskrétních událostí plánovaných v průběhu simulačního experimentu do budoucnosti archivaci všech stavových změn, které již byly aktuálně provedeny od počátku simulačního experimentu uchovávání aktuální hodnoty simulačního času archivaci všech diskrétních událostí, které byly aktuálně zpracovány od počátku simulačního experimentu Metodu plánování událostí nelze využít pro synchronizaci výpočtu spojeného: s diskrétní simulací se spojitou simulací s kombinovanou diskrétně-spojitou simulací s realizacemi diskrétních aktivit V čem se odlišuje modelování od simulace? Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného statického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Modelování lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být i dynamický Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného dynamického nebo statického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Modelování lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být pouze dynamický Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného diskrétního systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Modelování lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být i spojitý Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného dynamického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Modelování lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být i statický Po odebrání události z kalendáře (při uplatňování metody plánování událostí) bezprostředně následuje: navýšení hodnoty aktuálního simulačního času o hodnotu snímací periody potenciální naplánování výskytu nové události do budoucnosti provedení potenciální změny hodnoty aktuálního simulačního času testování pravdivosti aktuálního splnění podmínky pro ukončení simulace Konkrétní stav simulujícího systému: je spojen s konkrétní hodnotou simulačního času pouze v případě, že příslušný simulovaný systém je statickým systémem není vždy spojen s konkrétní hodnotou simulačního času je vždy spojen s konkrétní hodnotou simulačního času je spojen s konkrétní hodnotou simulačního času pouze v případě, že příslušný simulovaný systém abstrahuje od plynutí času

5 Pro implementaci kalendáře využívaného synchronizační metodou plánování událostí není vhodné aplikovat datovou strukturu založenou na koncepci: binární haldy hashovací tabulky párovací haldy prioritní fronty Různé replikace jednoho konkrétního simulačního experimentu nemají: shodné scénáře simulačního experimentu shodné konfigurace permanentních prvků v rámci simulujícího systému odlišná nastavení násad generátorů pseudonáhodných čísel využívaných pro realizace vstupních proudů odlišné scénáře simulačního experimentu V rámci fáze tzv. náběhu simulace: nejsou prováděny změny ve stavovém prostoru simulujícího systému nejsou typicky sbírány údaje pro statistické sledování vybraných ukazatelů simulujícího systému jsou typicky sbírány údaje pro statistické sledování vybraných ukazatelů simulujícího systému nejsou prováděny změny hodnoty aktuálního simulačního času Diskrétní aktivita může měnit stav systému: pouze v okamžiku svého zahájení v průběhu celé doby svého trvání pouze v okamžiku svého ukončení pouze v okamžicích stavových změn jiných aktivit Diskrétní simulace nezahrnuje: události diskrétní i spojité aktivity diskrétní aktivity plánování událostí Kombinovaná diskrétně-spojitá simulace zahrnuje: takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu plánování diskrétně-spojitých událostí jak diskrétní, tak spojité aktivity diskrétní i spojité aktivity, přičemž diskrétní aktivity musí vždy předcházet spojitým aktivitám takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu Monte Carlo.

6 Pro implementaci kalendáře využívaného synchronizační metodou plánování událostí je vhodné aplikovat datovou strukturu založenou na koncepci: zásobníku (typu LIFO) hashovací tabulky fronty (typu FIFO) prioritní fronty Diskrétní simulace zahrnuje: výhradně diskrétní nebo spojité aktivity výhradně diskrétní aktivity takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu plánování diskrétních událostí takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu snímání aktivit. V čem se odlišuje simulace od metody Monte Carlo? Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného dynamického nebo statického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Metodu Monte Carlo lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být pouze dynamický Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného diskrétního systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Metodu Monte Carlo lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být i spojitý Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného statického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Metodu Monte Carlo lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém může být i dynamický Simulace je výzkumná metoda založená na náhradě zkoumaného dynamického systému jeho simulátorem, s nímž jsou prováděny experimenty. Metodu Monte Carlo lze definovat obdobně, s tím rozdílem, že zkoumaný systém je statický Běh simulačního programu podle jednoho definovaného scénáře označujeme jako: simulační pokus neboli simulační experiment simulační studii simulační projekt simulační krok Výpočet spojité simulace (v rámci kombinované diskrétně-spojité simulace) probíhá v takovém intervalu simulačního času, v jehož rámci: je plánováno ukončení alespoň jedné spojité aktivity je plánován výskyt více než jedné diskrétní události není plánován výskyt žádné diskrétní události je plánován výskyt alespoň jedné diskrétní události

7 Simulace: není experimentální výzkumná metoda využívá k řešení zadaných problémů vhodně navrženou posloupnost simulačních experimentů je exaktní výzkumná metoda je exaktně-heuristická výzkumná metoda Simulující systém je možné realizovat: na počítači nebo s využitím jiných speciálních zařízení, příp. napodobenin objektu zkoumání výhradně na číslicovém počítači výhradně s fyzickým využitím objektu zkoumání výhradně na počítači Proces lze v souvislosti se simulací definovat jako: posloupnost po sobě bezprostředně navazujících aktivit (které spolu tvoří jistý logický celek) časové trvání aktivity konfiguraci simulačního modelu pro jeden konkrétní simulační pokus časové trvání simulačního pokusu Reprodukovatelnost simulačního pokusu znamená, že: simulační pokus produkuje vždy stejné výsledy pro shodná nastavení všech vstupních parametrů simulátoru simulační pokus neprodukuje vždy stejné výsledy pro shodná nastavení všech vstupních parametrů simulátoru všechny replikace simulačního pokusu produkují shodné proudy vstupních dat simulačního pokus produkuje stejné výsledky pro všechny odlišné scénáře Metoda Monte Carlo je založena na: náhradě zkoumaného statického systému jeho modelujícím systémem náhradě zkoumaného deterministického systému jeho stochastickým modelujícím systémem náhradě zkoumaného dynamického systému jeho modelujícím systémem náhradě zkoumaného statistického systému jeho statistickým modelujícím systémem Metodu plánování událostí můžeme označit jako: post-simulační metodu empirickou metodu asynchronní metodu synchronní metodu

8 Realizace změn hodnot aktuálního simulačního času je prováděna v rámci synchronizační metody snímání aktivit následujícím způsobem: po dokončení vyhodnocení všech běžící aktivit pro aktuální simulační čas je tento navýšen o aktuální hodnotu tzv. snímací periody, která je zjištěna z události právě odebrané z kalendáře (poté se přechází opět k vyhodnocování aktivit, přičemž tento cyklus se stále opakuje) po dokončení vyhodnocení všech běžící aktivit pro aktuální simulační čas je tento navýšen o hodnotu tzv. snímací periody (poté se přechází opět k vyhodnocování aktivit, přičemž tento cyklus se stále opakuje) po odebrání každé udábsti z kalendáře je hodnota aktuálního simulačního času potenciálně změněna na hodnotu příslušného časového razítka (udábsti právě odebrané z kalendáře) po dokončení vyhodnocení všech běžící aktivit pro aktuální simulační čas je tento navýšen o hodnotu časového razítka udábsti, která je právě odebrána z kalendáře (poté se přechází opět k vyhodnocování aktivit, přičemž tento cyklus se stále opakuje) Kalendář událostí (při uplatňování metody plánování událostí) na požádání poskytne: událost s nejvyšší hodnotou časového razítka událost, která byla do kalendáře vložena dříve než všechny ostatní událostí aktuálně v kalendáři obsažené událost s nejnižší hodnotou časového razítka událost, která byla do kalendáře vložena jako poslední ze všech událostí v kalendáři aktuálně obsažených Výskyt události je spojen: S přesunutím této události uložené v kalendáři události na první místo v kalendáři s uložením této události do kalendáře událostí s odebráním této události z kalendáře událostí s okamžitou změnou hodnoty časového razítka plánované události na hodnotu aktuálního simulačního času Jako stavový prostor počítačového simulujícího systému označujeme: souhrn datových struktur a stavových proměnných schopných uchovávat měnící se stav simulujícího systému během evoluce simulačního pokusu kalendář událostí a/anebo evidenční strukturu běžících spojitých aktivit (měnící se během evoluce simulačního pokusu) celý paměťový prostor počítače, na němž běží simulační pokus stavové proměnné uchovávající hodnoty měnícího se aktuálního simulačního času během simulačního pokusu

9 Simulační pokus (využívající synchronizační metodu snímání aktivit) je ukončen, pokud je splněna následující podmínka: každá z aktivit simulujícího systému byla právě jednou sesnímána aktuální hodnota simulačního času přesáhla zadanou mez pro simulační pokus je prázdný kalendář událostí je neprázdný kalendář událostí Kalendář událostí aktuálně neuchovává události: odpovídajícím ukončení aktuálně běžících aktivit s časem výskytu větším nebo rovným hodnotě aktuálního simulačního času s časem výskytu menším než je hodnota aktuálního simulačního času naplánované v průběhu simulačního experimentu do budoucnosti Prvky, které se nenacházejí po celou dobu simulace v rámci simulujícího systému, označujeme jako: temporární události temporární entity temporární aktivity permanentní entity Deterministický submodel vstupu simulátoru je založen na vytváření proudu vstupních dat: podle deterministických pravidel (tj. náhodnost není uplatněna) získávaných výhradně on-line ze zkoumaného systému výhradně získaných z historické reality zkoumaného systému za pomoci generátorů pseudonáhodných čísel s deterministicky stanovenými násadami těchto generátorů Spojitá simulace zahrnuje: takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu snímání událostí. takové techniky, které uplatňují výhradně synchronizační metodu plánování diskrétních událostí výhradně spojité aktivity výhradně diskrétní nebo spojité aktivity

10 Pro implementaci kalendáře využívaného synchronizační metodou plánování událostí není vhodné aplikovat datovou strukturu založenou na koncepci: prioritní fronty hashovací tabulky binární haldy párovací haldy Prvky, které se nacházejí po cebu dobu simulace v rámci simulujícího systému, označujeme jako: permanentní udábsti permanentní entity permanentní aktivity temporární entity Stochastický submodel vstupu simulátoru je založen na vytváření proudu vstupních dat s využitím: generátorů pseudonáhodných čísel stochastických simulačních programovacích jazyků stochastických vyšších programovacích jazyků deterministických pravidel (tj. náhodnost není uplatněna)

11 Plánování události je spojené: a. s přesunutím plánované události uložené v kalendáři událostí na první místo v kalendáři b. s uložením plánované události do kalendáře událostí c. s odebráním plánované události z kalendáře událostí d. s okamžitou změnou hodnoty aktuálního simulačního času na hodnotu časového razítka plánované události Diskrétní aktivita nemůže měnit stav systému: a. v okamžiku simulačního času uvedeném na tzv. časovém razítku koncové události aktivity b. v libovolně zvoleném okamžiku z intervalu simulačního času ohraničeného časem zahájení a ukončení aktivity c. v okamžiku svého ukončení d. v okamžiku výskytu tzv. koncové události aktivity Aktivita, jejímž působením není možné měnit stav systému potenciálně v libovolném časovém okamžiku jejího trvání, může být zahrnuta v rámci: a. spojité simulace b. diskrétní simulace c. metody Monte Carlo d. vymezeného statického systému Vizuální interaktivní simulace nerealizuje: a. on-line animaci b. metodu plánování událostí c. post-simulační animaci d. metodu snímání aktivit Simulaci s ukončením lze charakterizovat jako: a. simulaci, která musí být ukončena po výskytu každé události b. simulaci, která identifikuje událost přirozeným způsobem ohraničující délku běhu simulačního programu

12 c. simulaci, která musí být ukončena d. simulaci, která přirozeným způsobem ohraničuje dobu trvání každé události Simulace představuje: a. exaktně-heuristickou výzkumnou metodu b. heuristickou výzkumnou metodu c. exaktní výzkumnou metodu d. experimentální výzkumnou metodu Metodu snímání aktivit lze využít pro synchronizaci výpočtu spojeného: a. pouze se spojitou simulací b. s diskrétní nebo spojitou simulací c. pouze s diskrétní simulací d. pouze s metodou Monte Carlo Spojitá aktivita nemůže měnit stav systému: a. mimo okamžiky, kdy je tzv. snímána b. v okamžiku svého ukončení c. v průběhu celé doby svého trvání d. v okamžiku svého zahájení Kombinovaná diskrétně-spojitá simulace nezahrnuje: a. takové techniky, které uplatňují synchronizační metodu plánování událostí b. jak diskrétní, tak spojité aktivity c. takové techniky, které uplatňují synchronizační metodu snímání aktivit d. takové techniky, které uplatňují synchronizační metodu Monte Carlo Simulační experimenty jsou prováděny s fyzickým využitím: a. objektu zkoumání b. vymezeného systému na objektu zkoumání c. simulovaného systému

13 d. simulujícího systému? Spojitá simulace nezahrnuje: a. takové techniky, které uplatňují metody periodického vzorkování. b. aktivity c. takové techniky, které uplatňují synchronizační metodu plánování událostí d. takové techniky, které uplatňují synchronizační metodu snímání aktivit Vizuální interaktivní simulaci lze charakterizovat jako simulaci uplatňující: a. 3D animaci b. post-simulační animaci c. 2D nebo 3D animaci d. on-line animaci Různé replikace jednoho konkrétního simulačního experimentu mají: a. odlišné scénáře simulačního experimentu a odlišná nastavení násad generátorů pseudonáhodných čísel využívaných pro realizace vstupních proudů b. shodné scénáře simulačního experimentu i shodná nastavení násad generátorů pseudonáhodných čísel využívaných pro realizace vstupních proudů c. odlišné scénáře simulačního experimentu a shodují se v nastaveních násad generátorů pseudonáhodných čísel využívaných pro realizace vstupních proudů d. shodné scénáře simulačního experimentu a liší se nastavením násad generátorů pseudonáhodných čísel využívaných pro realizace vstupních proudů Metodu snímání aktivit můžeme označit jako: a. asynchronní metodu b. synchronní metodu c. post-simulační metodu d. empirickou metodu

14 Při periodickém zpracovávání/vyhodnocování aktivit v rámci synchronizační metody snímání aktivit typicky dochází k: a. aktualizaci hodnot příslušných stavových proměnných, které jsou ovlivňovány právě běžícími aktivitami b. potenciálnímu plánování výskytů dalších událostí do budoucnosti c. realizaci změn aktuálního simulačního času a to na hodnotu časového razítka události z vrcholu kalendáře d. archivaci všech změn stavů, které byly provedeny od počátku simulačního pokusu až do doby aktuální hodnoty simulačního času

1. Vymezení základních pojmů z oblasti modelování a simulace

1. Vymezení základních pojmů z oblasti modelování a simulace 1. Vymezení základních pojmů z oblasti modelování a simulace Studijní cíl Úvodní blok věnuje pozornost vymezení základních pojmů z oblasti modelování a simulace s cílem zavést příslušnou odbornou terminologii,

Více

Simulační modely. Kdy použít simulaci?

Simulační modely. Kdy použít simulaci? Simulační modely Simulace z lat. Simulare (napodobení). Princip simulace spočívá v sestavení modelu reálného systému a provádění opakovaných experimentů s tímto modelem. Simulaci je nutno považovat za

Více

POČÍTAČOVÁ SIMULACE PODNIKOVÝCH PROCESŮ. Ing. V. Glombíková, PhD.

POČÍTAČOVÁ SIMULACE PODNIKOVÝCH PROCESŮ. Ing. V. Glombíková, PhD. POČÍTAČOVÁ SIMULACE PODNIKOVÝCH PROCESŮ Ing. V. Glombíková, PhD. SIMULACE nástroj pro studium chování objektů reálného světa SYSTÉM určitým způsobem uspořádána množina komponent a relací mezi nimi. zjednodušený,

Více

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

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

Více

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14 ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 6 11/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 12 0:40 Simulace Při simulacích nahrazujeme skutečný dynamický

Více

Modelování a simulace Lukáš Otte

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

Více

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

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

Více

Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera. Simulace silničního provozu v rámci průsečných křižovatek jako podpora dopravního inženýrství

Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera. Simulace silničního provozu v rámci průsečných křižovatek jako podpora dopravního inženýrství Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera Simulace silničního provozu v rámci průsečných křižovatek jako podpora dopravního inženýrství Bc. Radek Beran Diplomová práce 2008 Souhrn Práce demonstruje

Více

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Otázky ke státní závěrečné zkoušce Otázky ke státní závěrečné zkoušce obor Ekonometrie a operační výzkum a) Diskrétní modely, Simulace, Nelineární programování. b) Teorie rozhodování, Teorie her. c) Ekonometrie. Otázka č. 1 a) Úlohy konvexního

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

Simulace. Simulace dat. Parametry Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,

Více

GENEROVÁNÍ NÁHODNÝCH ČÍSEL PSEUDONÁHODNÁ ČÍSLA

GENEROVÁNÍ NÁHODNÝCH ČÍSEL PSEUDONÁHODNÁ ČÍSLA GENEROVÁNÍ NÁHODNÝCH ČÍSEL PSEUDONÁHODNÁ ČÍSLA Oblasti využití generátorů náhodných čísel Statistika Loterie Kryptografie (kryptologie) Simulace Simulační modely DETERMINISTICKÉ STOCHASTICKÉ (činnost systému

Více

Projekt Pospolu. Sekvenční logické obvody Klopné obvody. Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Jiří Ulrych.

Projekt Pospolu. Sekvenční logické obvody Klopné obvody. Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Jiří Ulrych. Projekt Pospolu Sekvenční logické obvody Klopné obvody Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Jiří Ulrych. Rozlišujeme základní druhy klopných sekvenčních obvodů: Klopný obvod

Více

3. Sekvenční logické obvody

3. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody - úvod Sledujme chování jednoduchého logického obvodu se zpětnou vazbou 3. Sekvenční logické obvody příklad sekv.o. Příklad sledování polohy vozíku

Více

NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ. Úvod. Vzpěr prutu. Petr Frantík 1

NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ. Úvod. Vzpěr prutu. Petr Frantík 1 NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ Petr Frantík 1 Úvod Úloha pokritického vzpěru přímého prutu je řešena dynamickou metodou. Prut se statickým zatížením je modelován jako nelineární disipativní dynamický systém.

Více

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Pravděpodobnost, náhoda, kostky Pravděpodobnost, náhoda, kostky Radek Pelánek IV122, jaro 2015 Výhled pravděpodobnost náhodná čísla lineární regrese detekce shluků Dnes lehce nesourodá směs úloh souvisejících s pravděpodobností krátké

Více

Modelování procesů (2) 23.3.2009 Procesní řízení 1

Modelování procesů (2) 23.3.2009 Procesní řízení 1 Modelování procesů (2) 23.3.2009 Procesní řízení 1 Seznam notací Síťové diagramy Notace WfMC Notace Workflow Together Editor Aktivity diagram (UML) FirsStep Designer Procesní mapa Select Prespective (procesní

Více

MASSIV. Middleware pro tvorbu online her

MASSIV. Middleware pro tvorbu online her MASSIV Middleware pro tvorbu online her Obsah prezentace Úvod Prostředky poskytované Massivem Využití jádra Massivu v Demu Zhodnocení projektu Prezentace Dema Úvod Část 1. Tým projektu Massiv Zahájení

Více

SEKVENČNÍ LOGICKÉ OBVODY

SEKVENČNÍ LOGICKÉ OBVODY Sekvenční logický obvod je elektronický obvod složený z logických členů. Sekvenční obvod se skládá ze dvou částí kombinační a paměťové. Abychom mohli určit hodnotu výstupní proměnné, je potřeba u sekvenčních

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů

TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů Číslo otázky : 16. Otázka : Funkční a dynamická analýza informačního systému. Obsah : 1. Úvod 2. Funkční

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

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

Více

Ekonomické modelování pro podnikatelskou praxi

Ekonomické modelování pro podnikatelskou praxi pro podnikatelskou praxi Ing. Jan Vlachý, Ph.D. vlachy@atlas.cz Dlouhý, M. a kol. Simulace podnikových procesů Vlachý, J. Řízení finančních rizik Scholleová, H. Hodnota flexibility: Reálné opce Sylabus

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 22. Otázka : Úvodní fáze rozpracování softwarového projektu. Postupy při specifikaci byznys modelů. Specifikace požadavků a jejich rozpracování pomocí

Více

5. Sekvenční logické obvody

5. Sekvenční logické obvody 5. Sekvenční logické obvody 3. Sekvenční logické obvody - úvod Sledujme chování jednoduchého logického obvodu se zpětnou vazbou 3. Sekvenční logické obvody - příklad asynchronního sekvenčního obvodu 3.

Více

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ Ing. David KUDLÁČEK, Katedra stavební mechaniky, Fakulta stavební, VŠB TUO, Ludvíka Podéště 1875, 708 33 Ostrava Poruba, tel.: 59

Více

Infor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček

Infor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček Infor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček Klasické plánovací metody a jejich omezení MRP, MRPII, CRP Rychlost Delší plánovací cyklus Omezená reakce na změny Omezené možnosti simulace Funkčnost Nedokonalé zohlednění

Více

Vývoj IS - strukturované paradigma II

Vývoj IS - strukturované paradigma II Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 05 1/18 Vývoj IS - strukturované paradigma II Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních

Více

Semestrální práce A. Simulace provozu montážní linky televizních přijímačů

Semestrální práce A. Simulace provozu montážní linky televizních přijímačů Semestrální práce A Simulace provozu montážní linky televizních přijímačů ÚVOD DO PROBLEMATIKY Továrna FATV na výrobu televizorů uvedla před nedávnem do provozu novou montážní halu, ve které se montují

Více

MAPY POVODŇOVÉHO NEBEZPEČÍ, DOKUMENTACE OBLASTÍ S VÝZNAMNÝM

MAPY POVODŇOVÉHO NEBEZPEČÍ, DOKUMENTACE OBLASTÍ S VÝZNAMNÝM MAPY POVODŇOVÉHO NEBEZPEČÍ, DOKUMENTACE OBLASTÍ S VÝZNAMNÝM POVODŇOVÝM RIZIKEM, PLÁN PRO ZVLÁDÁNÍ POVODŇOVÝCH RIZIK ZKUŠENOSTI ZE ZPRACOVÁNÍ ÚKOLŮ SMĚRNICE 2007/60/ES V ČESKÉ REPUBLICE J. Cihlář, M. Tomek,

Více

ANALÝZA A OPTIMALIZACE VÝROBNÍCH PROCESŮ MALOSÉRIOVÉ SLOŽITÉ VÝROBY V NOVÝCH VÝROBNÍCH PROSTORECH NA ZÁKLADĚ DISKRÉTNÍ SIMULACE

ANALÝZA A OPTIMALIZACE VÝROBNÍCH PROCESŮ MALOSÉRIOVÉ SLOŽITÉ VÝROBY V NOVÝCH VÝROBNÍCH PROSTORECH NA ZÁKLADĚ DISKRÉTNÍ SIMULACE ANALÝZA A OPTIMALIZACE VÝROBNÍCH PROCESŮ MALOSÉRIOVÉ SLOŽITÉ VÝROBY V NOVÝCH VÝROBNÍCH PROSTORECH NA ZÁKLADĚ DISKRÉTNÍ SIMULACE Doc. Václav Votava, CSc. (a), Ing. Zdeněk Ulrych, Ph.D. (b), Ing. Milan Edl,

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

VISUAL BASIC. Přehled témat

VISUAL BASIC. Přehled témat VISUAL BASIC Přehled témat 1 ÚVOD DO PROGRAMOVÁNÍ Co je to program? Kuchařský předpis, scénář k filmu,... Program posloupnost instrukcí Běh programu: postupné plnění instrukcí zpracovávání vstupních dat

Více

Knihovna ServoLib Řízení servopohonu bez zpětné vazby. TXV 003 50.01 první vydání březen 2009 změny vyhrazeny

Knihovna ServoLib Řízení servopohonu bez zpětné vazby. TXV 003 50.01 první vydání březen 2009 změny vyhrazeny Knihovna ServoLib Řízení servopohonu bez zpětné vazby TXV 3 5.1 první vydání březen 29 změny vyhrazeny Historie změn Datum Vydání Popis změn Březen 29 1 První vydání OBSAH 1 Úvod...3 1.1 Servopohony s

Více

Datové struktury. alg12 1

Datové struktury. alg12 1 Datové struktury Jedna z klasických knih o programování (autor prof. Wirth) má název Algorithms + Data structures = Programs Datová struktura je množina dat (prvků, složek, datových objektů), pro kterou

Více

Návrh čítače jako automatu

Návrh čítače jako automatu ávrh čítače jako automatu Domovská URL dokumentu: http://dce.felk.cvut.cz/lsy/cviceni/pdf/citacavrh.pdf Obsah ÁVRH ČÍTAČE JAO AUTOMATU.... SYCHROÍ A ASYCHROÍ AUTOMAT... 2.a. Výstupy automatu mohou být

Více

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

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

Více

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) = Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní

Více

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky

Více

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE 1 Úvod Michal Dorda, Dušan Teichmann VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy Seřaďovací stanice jsou železniční

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

Více

Téma 3: Metoda Monte Carlo

Téma 3: Metoda Monte Carlo y Náhodná proměnná D Téma 3: Metoda Monte Carlo Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování konstrukcí 4. ročník bakalářského studia 1,0 1,00 0,80 0,60 0,40 0,0 0,00 0,00 0,0 0,40 0,60 0,80 1,00

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování. 3 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

Více

SDI. František Manlig. Technická univerzita v Liberci. Simulace diskrétních systémů 19.2.2013. TU v Liberci

SDI. František Manlig. Technická univerzita v Liberci. Simulace diskrétních systémů 19.2.2013. TU v Liberci Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Simulační projekt Technická univerzita v Liberci Simulace diskrétních systémů Technická

Více

Vypracoval: Ing. Antonín POPELKA. Datum: 30. června 2005. Revize 01

Vypracoval: Ing. Antonín POPELKA. Datum: 30. června 2005. Revize 01 Popis systému Revize 01 Založeno 1990 Vypracoval: Ing. Antonín POPELKA Datum: 30. června 2005 SYSTÉM FÁZOROVÝCH MĚŘENÍ FOTEL Systém FOTEL byl vyvinut pro zjišťování fázových poměrů mezi libovolnými body

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národní informační středisko pro podporu kvality Využití metody bootstrapping při analýze dat II.část Doc. Ing. Olga TŮMOVÁ, CSc. Obsah Klasické procedury a statistické SW - metody výpočtů konfidenčních

Více

Sběr dílenských dat s využitím produktu OKdata

Sběr dílenských dat s využitím produktu OKdata Sběr dílenských dat s využitím produktu OKdata 1. Úvod Řídit bez informací nelze. To ví všichni. Přesto v praxi tuto samozřejmost často buď zcela ignorujeme nebo silně podceňujeme. Přitom na dosah ruky

Více

8. Sběr a zpracování technologických proměnných

8. Sběr a zpracování technologických proměnných 8. Sběr a zpracování technologických proměnných Účel: dodat v částečně předzpracovaném a pro další použití vhodném tvaru ucelenou informaci o procesu pro následnou analyzu průběhu procesu a pro rozhodování

Více

Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna

Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny Larysa Ocheretna Obsah Buněčný automat: princip modelu, vymezení pojmů Mřížkový buněčný automat pro plyny Příklady aplikace principů mřížkových buněčných

Více

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Validace a kvalifikace Doc. RNDr. Jiří Šimek, CSc. Validace

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

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází 1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,

Více

zpravidla předpokládá, že hodnoty intenzity poruch a oprav jsou konstantní.

zpravidla předpokládá, že hodnoty intenzity poruch a oprav jsou konstantní. Pohotovost a vliv jednotlivých složek na číselné hodnoty pohotovosti Systém se může nacházet v mnoha různých stavech. V praxi se nejčastěji vyskytují případy, kdy systém (nebo prvek) je charakterizován

Více

SIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA

SIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA SIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA Ing. Jaromír Široký, Ph.D. Ing. Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy Obsah: 1. Definice cílů a účelu simulace VLC. 2. Struktura

Více

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem. Algoritmus Algoritmus je schematický postup pro řešení určitého druhu problémů, který je prováděn pomocí konečného množství přesně definovaných kroků. nebo Algoritmus lze definovat jako jednoznačně určenou

Více

RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU

RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU RDF DSPS ROZVOJ PORTÁLU ČEZ Distribuce, a.s. HSI, spol. s r.o. Zbyněk Businský Miroslav Kaňka ZÁKAZNÍK A DODAVATEL ČEZ DISTRIBUCE, A.S. ČEZ distribuční síť Od r. 2012 implementován GEOPORTÁL (1. ETAPA),

Více

Moderní nástroje pro vývoj elektronických řídicích jednotek

Moderní nástroje pro vývoj elektronických řídicích jednotek Moderní nástroje pro vývoj elektronických řídicích jednotek Jiří Sehnal Humusoft spol. s r.o. sehnal@humusoft.com EVV 2008 Automobilová elektronika Brno, 17. - 18. 6. 2008 Jiří Sehnal, Humusoft spol. s

Více

6. Problém typové anonymity prvků v kolekci Sjednocení typově rozdílných prvků pomocí rozhraní Kolekce pro jeden typ prvků...

6. Problém typové anonymity prvků v kolekci Sjednocení typově rozdílných prvků pomocí rozhraní Kolekce pro jeden typ prvků... Obsah 5 Obsah Úvod 11 Jak tato kniha vznikla... 11 Co můžete od knížky očekávat... 12 Jak jsou organizovány programy... 13 Poděkování... 14 Kde hledat nejnovější informace... 14 Typografické a syntaktické

Více

Význam ekonomického modelování

Význam ekonomického modelování Základy ekonomického modelování Ing. Jan Vlachý, Ph.D. vlachy@atlas.cz Dlouhý, M. a kol. Simulace podnikových procesů Hnilica, J., Fotr, J. Aplikovaná analýza rizika Scholleová, H. Hodnota flexibility:

Více

Implementace dávkových operací

Implementace dávkových operací Implementace dávkových operací Petr Steckovič 12. 5. 2011 Hradec Králové 1 Dávkové zpracování dat Procesy běžící na pozadí Spouštěné Časem Stavem (např. dochází místo) Ručně Obvykle se jedná o podpůrné

Více

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12. 1 Úvod do Excelu 2003 13

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12. 1 Úvod do Excelu 2003 13 Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 1 Úvod do Excelu 2003 13 Spuštění a ukončení Excelu 14 Spuštění Excelu 14 Ukončení práce s Excelem 15 Přepínání mezi otevřenými sešity 16 Oprava aplikace

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Algoritmus Daniela Szturcová Tento

Více

Teorie systémů TES 1. Úvod

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

Více

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

Moderní formy a metody vzdělávání

Moderní formy a metody vzdělávání Moderní formy a metody vzdělávání S postupným vývojem společnosti se postupně vyvíjí také její nároky na systémy rozvoje lidských zdrojů. Měnící se organizace práce a pracovní doby, výkonnostní nároky

Více

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 Obsah Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 Kapitola 1 Modelování, simulace a analýza za použití Excelu 13 Modelování 13 Tabulkový model 15 Netabulkový model 17 Simulace 18 Analýza 19 Nástroje

Více

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti. Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je

Více

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu č. 2 do IZP. 24. listopadu 2004

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu č. 2 do IZP. 24. listopadu 2004 Dokumentace k projektu č. 2 do IZP Iterační výpočty 24. listopadu 2004 Autor: Kamil Dudka, xdudka00@stud.fit.vutbr.cz Fakulta Informačních Technologií Vysoké Učení Technické v Brně Obsah 1. Úvod...3 2.

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1. Název tématického celku: Vymezení role Pravděpodobnosti a Matematické Statistiky v širším celku čisté a aplikované matematiky. Základním cílem tohoto tématického celku je základní pojmy

Více

Výpočty spolehlivost chodu sítí

Výpočty spolehlivost chodu sítí Výpočty spolehlivost chodu sítí Ing.Zdeněk Pistora, CSc. Přehled používaných metod Metody analytické Postupné zjednodušení Metody simulační Monte Carlo Metoda postupného zjednodušení Vhodná zejména pro

Více

Počítačové sítě Datový spoj

Počítačové sítě Datový spoj (Data Link) organizovaný komunikační kanál Datové jednotky rámce (frames) indikátory začátku a konce signálu, režijní informace (identifikátor zdroje a cíle, řídící informace, informace o stavu spoje,

Více

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY Metodický aparát logistiky jedná se o metody sloužící k rozhodování při logistických problémech Metodu = použijeme, v případě vzniku problému. Problém = vzniká v okamžiku, když

Více

VYUŽITÍ SIMULAČNÍHO MODELOVÁNÍ V TECHNOLOGICKÉM PROJEKTOVÁNÍ. Výukové podklady. Technologické projektování (HT1)

VYUŽITÍ SIMULAČNÍHO MODELOVÁNÍ V TECHNOLOGICKÉM PROJEKTOVÁNÍ. Výukové podklady. Technologické projektování (HT1) VYUŽITÍ SIMULAČNÍHO MODELOVÁNÍ V TECHNOLOGICKÉM PROJEKTOVÁNÍ Výukové podklady Technologické projektování (HT1) Odbor technologie tváření kovů a plastů Ústav strojírenské technologie Fakulta strojního inženýrství

Více

Učební pomůcka Simulace Witness

Učební pomůcka Simulace Witness Tento materiál vznikl jako součást projektu EduCom, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Učební pomůcka Simulace Witness Technická univerzita v Liberci Technická

Více

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

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

Více

Spolehlivost dodávek elektrické energie

Spolehlivost dodávek elektrické energie Co je to spolehlivost? Je to obecná vlastnost Je to schopnost plnit požadované funkce v daných mezích v čase podle stanovených technických podmínek Spolehlivost obsahuje dílčí vlastnosti jako např. bezporuchovost,

Více

11. Logické analyzátory. 12. Metodika měření s logickým analyzátorem

11. Logické analyzátory. 12. Metodika měření s logickým analyzátorem +P12 11. Logické analyzátory Základní srovnání logického analyzátoru a číslicového osciloskopu Logický analyzátor blokové schéma, princip funkce Časová analýza, glitch mód a transitional timing, chyba

Více

podnikatelských koncepcí, objasnit přístupy sektoru finančních služeb k trhu a

podnikatelských koncepcí, objasnit přístupy sektoru finančních služeb k trhu a Metodický list pro první soustředění kombinovaného studia ------------------------------------------------------------------------------------- Název tematického celku: MARKETINGOVÉ ŘÍZENÍ. KLIENT. Cíl:

Více

Návrh a simulace zkušební stolice olejového čerpadla. Martin Krajíček

Návrh a simulace zkušební stolice olejového čerpadla. Martin Krajíček Návrh a simulace zkušební stolice olejového čerpadla Autor: Vedoucí diplomové práce: Martin Krajíček Prof. Michael Valášek 1 Cíle práce 1. Vytvoření specifikace zařízení 2. Návrh zařízení včetně hydraulického

Více

Přidělování CPU Mgr. Josef Horálek

Přidělování CPU Mgr. Josef Horálek Přidělování CPU Mgr. Josef Horálek Přidělování CPU = Přidělování CPU je základ multiprogramového OS = pomocí přidělování CPU různým procesům OS zvyšuje výkon výpočetního systému; = Základní myšlenka multiprogramování

Více

VÝVOJ ŘÍDICÍCH ALGORITMŮ HYDRAULICKÝCH POHONŮ S VYUŽITÍM SIGNÁLOVÉHO PROCESORU DSPACE

VÝVOJ ŘÍDICÍCH ALGORITMŮ HYDRAULICKÝCH POHONŮ S VYUŽITÍM SIGNÁLOVÉHO PROCESORU DSPACE VÝVOJ ŘÍDICÍCH ALGORITMŮ HYDRAULICKÝCH POHONŮ S VYUŽITÍM SIGNÁLOVÉHO PROCESORU DSPACE Přednáška na semináři CAHP v Praze 4.9.2013 Prof. Ing. Petr Noskievič, CSc. Ing. Miroslav Mahdal, Ph.D. Katedra automatizační

Více

Aplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik

Aplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik Aplikace teoretických postupů pro ocenění rizika při upisování pojistných smluv v oblasti velkých rizik Ondřej Pavlačka Praha, 18. ledna 2011 Cíle projektu Vytvořit matematický model pro oceňování přijímaného

Více

VY_32_INOVACE_E 15 03

VY_32_INOVACE_E 15 03 Název a adresa školy: Střední škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková organizace, Praskova 399/8, Opava, 746 01 Název operačního programu: OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, oblast podpory

Více

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

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

Více

S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T

S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T 3 LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 1 Proces strategického managementu LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 2 Strategický management

Více

Sekvenční logické obvody

Sekvenční logické obvody Název a adresa školy: Střední škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková organizace, Praskova 399/8, Opava, 746 01 Název operačního programu: OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, oblast podpory

Více

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta

Více

Návrh a vyhodnocení experimentu

Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentů v procesech vývoje a řízení kvality vozidel Ing. Bohumil Kovář, Ph.D. FD ČVUT Ústav aplikované matematiky kovar@utia.cas.cz Mladá Boleslav

Více

Centrum pro rozvoj dopravních systémů

Centrum pro rozvoj dopravních systémů Centrum pro rozvoj dopravních systémů SMART CITY VŠB - TU Ostrava Září 2013 Témata 1. Představení centra RODOS 2. První výstupy centra RODOS pilotně provozované systémy Centrum pro rozvoj dopravních systémů

Více

SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy

SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy 1 Úvod V běžné technické praxi se velice často setkáváme s tzv. systémy hromadné obsluhy aniž

Více

Simulační podpora prověřování variantního uspořádání kolejišť v rámci železničních stanic

Simulační podpora prověřování variantního uspořádání kolejišť v rámci železničních stanic Simulační podpora prověřování variantního uspořádání kolejišť v rámci železničních stanic Případová simulační studie žst. Praha Masarykovo nádraží Bc. M. Binko, Ing. M. Zaťko 24.09. 2013 Cíl studie za

Více

Adresa: Kontaktní osoba: Ing. Jiří Počta Nábř. L. Svobody 12/ Telefon: 225131503 110 15 Praha 1 Fax: E-mail: jiri.pocta@mdcr.cz

Adresa: Kontaktní osoba: Ing. Jiří Počta Nábř. L. Svobody 12/ Telefon: 225131503 110 15 Praha 1 Fax: E-mail: jiri.pocta@mdcr.cz Návrh výzkumné potřeby státní správy pro zadání veřejné zakázky na projekt z programu veřejných zakázek ve výzkumu, experimentálním vývoji a inovacích pro potřeby státní správy BETA Předkladatel - garant

Více

AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace

AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace AUTOMATY A 11 GRAMATIKY Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně

Více

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická

Více

Reliance. Komunikační driver Johnson Controls verze 1.5.4

Reliance. Komunikační driver Johnson Controls verze 1.5.4 Reliance Komunikační driver Johnson Controls verze 1.5.4 OBSAH 1.1. Základní pojmy... 3 2. Komunikační driver Johnson Controls... 4 2.1 Základní Vlastnosti... 4 Start driveru... 4 Připojení stanice N2

Více

DUM 19 téma: Digitální regulátor výklad

DUM 19 téma: Digitální regulátor výklad DUM 19 téma: Digitální regulátor výklad ze sady: 03 Regulátor ze šablony: 01 Automatizační technika I Určeno pro 4. ročník vzdělávací obor: 26-41-M/01 Elektrotechnika ŠVP automatizační technika Vzdělávací

Více

Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA

Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA Insert Sort (třídění vkládáním) 1. Jako setříděnou část označíme první prvek pole. Jako nesetříděnou část označíme zbytek pole. 2. Vezmeme první (libovolný) prvek

Více

Téma 2 Simulační metody typu Monte Carlo

Téma 2 Simulační metody typu Monte Carlo Spolehlivost a bezpečnost staveb, 4.ročník bakalářského studia Téma 2 Simulační metody typu Monte Carlo Princip simulačních metod typu Monte Carlo Metoda Simulation Based Reliability Assessment (SBRA)

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 24. Otázka : Implementační fáze. Postupy při specifikaci organizace softwarových komponent pomocí UML. Mapování modelů na struktury programovacího

Více

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU Projektová dekompozice Přednáška Teorie PM č. 2 Úvod do vybraných nástrojů projektového managementu Úvodní etapa projektu je nejdůležitější fáze projektu. Pokud

Více

Význam ekonomického modelování

Význam ekonomického modelování Základy ekonomického modelování Ing. Jan Vlachý, Ph.D. vlachy@atlas.cz Dlouhý, M. a kol. Simulace podnikových procesů Hnilica, J., Fotr, J. Aplikovaná analýza rizika Scholleová, H. Hodnota flexibility:

Více

Úvod do simulace - 1

Úvod do simulace - 1 Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Úvod do simulace - 1 Technická univerzita v Liberci Simulace výrobních systémů 19.10.2011

Více