Algoritmy pro spojitou optimalizaci

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Algoritmy pro spojitou optimalizaci"

Transkript

1 Algoritmy pro spojitou optimalizaci Vladimír Bičík Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

2 Úvod Spojitá optimalizace Obecná minimalizace funkce v prostoru reálných parametrů Mnoho přístupů, dlouhodobě zkoumáno Jádro práce Nastudování řady různých algoritmů Přepsání do jednotného rozhraní Čerpáno z různých zdrojů (např. FORTRAN77, C++, Java) Sjednocený popis algoritmů, zaměření na vstupní parametry JavaDoc dokumentace a odkazy k původním publikacím Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

3 Aplikační prostředí JCool Projekt vzniknuvší jako výsledek diplomové práce M. Hvizdoše Testování a porovnávání optimalizačních metod Obsahovalo několik základních funkcí a 3 optimalizační metody Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

4 Implementované optimalizační metody Numerické optimalizační metody Gradientní metody Liší se v použití Hessovy matice: 1 Conjugate Gradient: nepoužívá vůbec 2 Levenberg Marquardt: používá a dále upravuje 3 quasi Newton: nepoužívá přímo, aproximuje 4 Orthogonal search optimalizace po dimenzích 5 Powell s method vylepšení, skládá směry Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy Vzorkování normálního rozdělení vektoru více proměnných Matice kovariance popisuje závislosti proměnných Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

5 Implementované optimalizační metody Optimalizační metody inspirované přírodou Mravenčí algoritmy Přímo simulující chování mravenců (CACO, API) Rozšíření původního mravenčího algoritmu o diskretizaci (AACA) Rozšíření původního mravenčího algoritmu o pravděpodobnostní vzorkování (ACO*, DACO) Genetické algoritmy Diferenciální evoluce (DE, SADE) Pravděpodobnostní vektor pro vzorkování populace (PBIL) Simulace hejna hledajícího potravu (PSO) Kombinace algoritmů (HGAPSO) Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

6 Implementované testovací funkce Sada testovacích funkcí Unimodální a multimodální funkce Vícedimenzionální funkce, mnoho z nich parametrizovatelných Zpravidla implementován předpis pro analytický gradient a Hessovu matici Dokumentované hodnoty globálních minim, včetně jejich pozic Obrázek: Některé implementované testovací funkce. Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

7 Provedené experimenty Metodologie Způsob testování 100 opakování, limit 2000 iterací Všechny parametry v plném rozsahu Pozorována úspěšnost řešení a počet iterací 100% 60 Average rate of success 80% 60% 40% 20% Average number of iterations % Parameter range Parameter range AC BE BO BR EA GP GR HI LA L3 L5 MA MI RN RA RO SH SB SW DJ TR WH ZA AC BE BO BR EA GP GR HI LA L3 L5 MA MI RN RA RO SH SB SW DJ TR WH ZA Obrázek: PBIL, pravděpodobnost mutace, krok 0,05 Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

8 Provedené experimenty Doporučené parametry implementovaných optimalizačních metod Výsledky experimentů Doporučené hodnoty parametrů metod Různá nastevení pro různé typy funkcí 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% API AACA ACO* DACO PSO PSO-FI PSO-C DE SADE PBIL HGAPSO AC BE BO BR EA GP GR HI LA L3 L5 MA MI RN RA RO SH SB SW DJ TR WH ZA Obrázek: Porovnání původních a doporučených parametrů Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

9 Provedené experimenty Vzájemné porovnání implementovaných optimalizačních metod I Zhodnocení konvergence Porovnání napříč numerickými, přírodou inspirovanými i všemi dohromady Doporučené použití metod Naznačení pokračování v meta-optimalizaci Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

10 Provedené experimenty Vzájemné porovnání implementovaných optimalizačních metod II Numerické metody Mnohem přesnější Efektivnější Chybí jim globální konvergence Možno použít i k zjištění typu funkce Metody inspirované přírodou Nepřesnější, ale zvládnou i těžké funkce Vyžadují více iterací, časově náročnější Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

11 Shrnutí Přínosy práce Implementace a popis 7 numerických a 10 přírodou inspirovaných optimalizačních algoritmů Sada 32 testovacích funkcí pokrývající širokou škálu různých problémů Popis chování algoritmů v závislosti na hodnotách parametrů Sady doporučených parametrů metod s ohledem na meta-optimalizaci Porovnání efektivnosti metod, doporučení jejich použití Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci / 11

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

Pokročilé metody učení neuronových sítí. Tomáš Řehořek tomas.rehorek@fit.cvut.cz

Pokročilé metody učení neuronových sítí. Tomáš Řehořek tomas.rehorek@fit.cvut.cz Pokročilé metody učení neuronových sítí Tomáš Řehořek tomas.rehorek@fit.cvut.cz Problém učení neuronové sítě (1) Nechť N = (V, I, O, S, w, f, h) je dopředná neuronová síť, kde: V je množina neuronů I V

Více

UČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč

UČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč UČENÍ BEZ UČITELE Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz, http://cmp.felk.cvut.cz/~hlavac 1/22 OBSAH PŘEDNÁŠKY ÚVOD Učení

Více

Úvod do stochastických optimalizačních metod (metaheuristik) Moderní metody optimalizace 1

Úvod do stochastických optimalizačních metod (metaheuristik) Moderní metody optimalizace 1 Úvod do stochastických optimalizačních metod (metaheuristik) Moderní metody optimalizace 1 Efektivita optimalizačních metod Robustní metoda Efektivita Specializovaná metoda Enumerace nebo MC kombinatorický

Více

Multirobotická kooperativní inspekce

Multirobotická kooperativní inspekce Multirobotická kooperativní inspekce prostředí Diplomová práce Multirobotická kooperativní inspekce prostředí Diplomová práce Intelligent and Mobile Robotics Group Laboratory for Intelligent Decision Making

Více

Komprese a dotazování nad XML dokumenty

Komprese a dotazování nad XML dokumenty Komprese a dotazování nad XML dokumenty Prezentace diplomové práce Lukáš Skřivánek České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra počítačů květen 2007 Vedoucí práce: Ing. Miroslav

Více

Struktury a vazebné energie iontových klastrů helia

Struktury a vazebné energie iontových klastrů helia Společný seminář 11. června 2012 Struktury a vazebné energie iontových klastrů helia Autor: Lukáš Červenka Vedoucí práce: Doc. RNDr. René Kalus, Ph.D. Technický úvod Existují ověřené optimalizační algoritmy

Více

Newtonova metoda. 23. října 2012

Newtonova metoda. 23. října 2012 Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné Newtonova metoda Michal Čihák 23. října 2012 Newtonova metoda (metoda tečen) využívá myšlenku, že tečna v daném bodě grafu funkce nejlépe aproximuje graf funkce

Více

SPECIFICKÝCH MIKROPROGRAMOVÝCH ARCHITEKTUR

SPECIFICKÝCH MIKROPROGRAMOVÝCH ARCHITEKTUR EVOLUČNÍ NÁVRH A OPTIMALIZACE APLIKAČNĚ SPECIFICKÝCH MIKROPROGRAMOVÝCH ARCHITEKTUR Miloš Minařík DVI4, 2. ročník, prezenční studium Školitel: Lukáš Sekanina Fakulta informačních technologií, Vysoké učení

Více

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky Biologicky inspirované výpočty Schématické rozdělení problematiky a výuky 1 Biologicky inspirované výpočty - struktura problematiky Evoluční systémy: evoluční algoritmy, evoluční hardware, víceúčelová

Více

Změkčování hranic v klasifikačních stromech

Změkčování hranic v klasifikačních stromech Změkčování hranic v klasifikačních stromech Jakub Dvořák Seminář strojového učení a modelování 24.5.2012 Obsah Klasifikační stromy Změkčování hran Ranking, ROC křivka a AUC Metody změkčování Experiment

Více

Popis zobrazení pomocí fuzzy logiky

Popis zobrazení pomocí fuzzy logiky Popis zobrazení pomocí fuzzy logiky diplomová práce Ján Fröhlich KM, FJFI, ČVUT 23. dubna 2009 Ján Fröhlich ( KM, FJFI, ČVUT ) Popis zobrazení pomocí fuzzy logiky 23. dubna 2009 1 / 25 Obsah 1 Úvod Základy

Více

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních

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

Reranking založený na metadatech

Reranking založený na metadatech České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra softwarového inženýrství Reranking založený na metadatech MI-VMW Projekt IV - 1 Pavel Homolka Ladislav Kubeš 6. 12. 2011 1

Více

LOKALIZACE ZDROJŮ AE NEURONOVÝMI SÍTĚMI NEZÁVISLE NA ZMĚNÁCH MATERIÁLU A MĚŘÍTKA

LOKALIZACE ZDROJŮ AE NEURONOVÝMI SÍTĚMI NEZÁVISLE NA ZMĚNÁCH MATERIÁLU A MĚŘÍTKA LOKALIZACE ZDROJŮ AE EUROOVÝMI SÍTĚMI EZÁVISLE A ZMĚÁCH MATERIÁLU A MĚŘÍTKA AE SOURCE LOCATIO BY EURAL ETWORKS IDEPEDET O MATERIAL AD SCALE CHAGES Milan CHLADA, Zdeněk PŘEVOROVSKÝ Ústav termomechaniky

Více

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

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

Vybrané partie z obrácených úloh. obrácených úloh (MG452P73)

Vybrané partie z obrácených úloh. obrácených úloh (MG452P73) Vybrané partie z obrácených úloh obrácených úloh (MG452P73) Obsah přednášky Klasifikace obrácených úloh a základní pojmy Lineární inverzní problém, prostor parametrů a dat Gaussovy transformace, normální

Více

1. Úvod do genetických algoritmů (GA)

1. Úvod do genetických algoritmů (GA) Obsah 1. Úvod do genetických algoritmů (GA)... 2 1.1 Základní informace... 2 1.2 Výstupy z učení... 2 1.3 Základní pomy genetických algoritmů... 2 1.3.1 Úvod... 2 1.3.2 Základní pomy... 2 1.3.3 Operátor

Více

Architektury počítačů

Architektury počítačů Architektury počítačů skupina Identifyingvýzkumná the Interesting Points in Geometrical Figures of Certain Class Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií, Božetěchova 2, 612 66 Brno

Více

Ant Colony Optimization v prostředí Mathematica

Ant Colony Optimization v prostředí Mathematica Ant Colony Optimization v prostředí Mathematica Ant Colony Optimization in Mathematica Environment Bc. Martina Vaculíková Diplomová práce 28 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 28 4 ABSTRAKT

Více

Karel Bittner bittner@humusoft.com. HUMUSOFT s.r.o. HUMUSOFT s.r.o.

Karel Bittner bittner@humusoft.com. HUMUSOFT s.r.o. HUMUSOFT s.r.o. Karel Bittner bittner@humusoft.com COMSOL Multiphysics Co je COMSOL Multiphysics? - sw určený k simulaci fyzikálních modelů, na něž působí jeden nebo několik fyzikálních vlivů - sw úlohy řeší metodou konečných

Více

LASEROVÉ SVAZKY PRO OPTICKÉ MANIPULACE

LASEROVÉ SVAZKY PRO OPTICKÉ MANIPULACE LASEROVÉ SVAZKY PRO OPTICKÉ MANIPULACE Katedra optiky, PřF UP 17. Listopadu 50, 772 07 Olomouc Řešitelé grantu MPO: Z. Bouchal, Z. Hradil, J. Řeháček, J. Wagner, I. Vyšín PGS studenti : R. Čelechovský,

Více

Gramatická evoluce a softwarový projekt AGE

Gramatická evoluce a softwarový projekt AGE Gramatická evoluce a softwarový projekt AGE Adam Nohejl Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze http://nohejl.name/ 4. 4. 2010 Poznámka: Prezentace založené na variantách těchto slajdů

Více

OPTIMALIZACE CHEMICKÝCH STUPŇOVÝCH PROCESŮ POMOCÍ MATLAB SYMBOLIC MATH TOOLBOXU. Vladimír Hanta

OPTIMALIZACE CHEMICKÝCH STUPŇOVÝCH PROCESŮ POMOCÍ MATLAB SYMBOLIC MATH TOOLBOXU. Vladimír Hanta OPTIMALIZACE CHEMICKÝCH STUPŇOVÝCH PROCESŮ POMOCÍ MATLAB SYMBOLIC MATH TOOLBOXU Vladimír Hanta Vysoká škola chemicko-technologická Praha, Ústav počítačové a řídicí techniky Při modelování a simulaci chemicko-inženýrských

Více

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM OKRUHY ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM Obor: Studijní program: Aplikace přírodních věd 1. Vektorový prostor R n 2. Podprostory 3. Lineární zobrazení 4. Matice 5. Soustavy lineárních rovnic

Více

Genetické programování

Genetické programování Genetické programování Vyvinuto v USA v 90. letech J. Kozou Typické problémy: Predikce, klasifikace, aproximace, tvorba programů Vlastnosti Soupeří s neuronovými sítěmi apod. Potřebuje značně velké populace

Více

Analytické metody v motorsportu

Analytické metody v motorsportu Analytické metody v motorsportu Bronislav Růžička školitel : Doc. Ing. Ivan Mazůrek, CSc. Ústav konstruování Odbor konstruování strojů Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně 12.listopadu

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová

Více

AVDAT Nelineární regresní model

AVDAT Nelineární regresní model AVDAT Nelineární regresní model Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Nelineární regresní model Ey i = f (x i, β) kde x i je k-členný vektor vysvětlujících proměnných

Více

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných

Více

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. OPTIMALIZACE BRAMOVÉHO PLYNULÉHO ODLÉVÁNÍ OCELI ZA POMOCI NUMERICKÉHO MODELU TEPLOTNÍHO POLE Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. Fakulta strojního inženýrství

Více

OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE

OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE Lukáš Houser FS ČVUT v Praze Ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky 28. srpen 2015 Simulační modely tlumičů a jejich identifikace Autor: Studijní obor: Lukáš Houser Mechatronika

Více

Numerické metody a programování

Numerické metody a programování Projekt: Inovace výuky optiky se zaměřením na získání experimentálních dovedností Registrační číslo: CZ.1.07/2.2.00/28.0157 Numerické metody a programování Lekce 1 Tento projekt je spolufinancován Evropským

Více

Zada ní 1. Semina rní pra ce z pr edme tu Matematický software (KI/MSW)

Zada ní 1. Semina rní pra ce z pr edme tu Matematický software (KI/MSW) Zada ní. Semina rní pra ce z pr edme tu Matematický software (KI/MSW) Datum zadání: 5.. 06 Podmínky vypracování: - Seminární práce se skládá z programové části (kódy v Matlabu) a textové části (protokol

Více

Praktické využití Mathematica CalcCenter. Ing. Petr Kubín, Ph.D. xkubin@fel.cvut.cz www.powerwiki.cz Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL

Praktické využití Mathematica CalcCenter. Ing. Petr Kubín, Ph.D. xkubin@fel.cvut.cz www.powerwiki.cz Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL Praktické využití Mathematica CalcCenter Ing. Petr Kubín, Ph.D. xkubin@fel.cvut.cz www.powerwiki.cz Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL Obsah Popis Pojetí Vlastnosti Obecná charakteristika Ovladače

Více

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování

2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování 1. Teoretické základy modelování na počítačích 1.1 Lambda-kalkul 1.1.1 Formální zápis, beta-redukce, alfa-konverze 1.1.2 Lambda-výraz jako data 1.1.3 Příklad alfa-konverze 1.1.4 Eta-redukce 1.2 Základy

Více

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách Ústní zkouška z oboru Náročnost zkoušky je podtržena její ústní formou a komisionálním charakterem. Předmětem bakalářské zkoušky

Více

PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci

PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci Příloha C Požadavky na Dokumentaci Stránka 1 z 5 1. Obecné požadavky Dodavatel dokumentaci zpracuje a bude dokumentaci v celém rozsahu průběžně aktualizovat při každé

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

VYUŽITÍ METOD PŘÍMÉHO HLEDÁNÍ OPTIMA PŘI PREDIKTIVNÍM ŘÍZENÍ

VYUŽITÍ METOD PŘÍMÉHO HLEDÁNÍ OPTIMA PŘI PREDIKTIVNÍM ŘÍZENÍ VYUŽITÍ METOD PŘÍMÉHO HLEDÁNÍ OPTIMA PŘI PREDIKTIVNÍM ŘÍZENÍ P. Chalupa, J. Novák Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta aplikované informatiky Centrum aplikované kybernetiky Abstrakt Příspěvek se zabývá

Více

4.8 Jak jsme na tom v porovnání s jinými přístupy

4.8 Jak jsme na tom v porovnání s jinými přístupy Vážení zákazníci, dovolujeme si Vás upozornit, že na tuto ukázku knihy se vztahují autorská práva, tzv. copyright. To znamená, že ukázka má sloužit výhradnì pro osobní potøebu potenciálního kupujícího

Více

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce

Více

Aplikovaná numerická matematika

Aplikovaná numerická matematika Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních

Více

Obsah PŘEDMLUVA 11 ÚVOD 13 1 Základní pojmy a zákony teorie elektromagnetického pole 23

Obsah PŘEDMLUVA 11 ÚVOD 13 1 Základní pojmy a zákony teorie elektromagnetického pole 23 Obsah PŘEDMLUVA... 11 ÚVOD... 13 0.1. Jak teoreticky řešíme elektrotechnické projekty...13 0.2. Dvojí význam pojmu pole...16 0.3. Elektromagnetické pole a technické projekty...20 1. Základní pojmy a zákony

Více

Integrace datových služeb vědecko- výukové

Integrace datových služeb vědecko- výukové České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Software Engineering & Networking Projekt Fondu rozvoje sdružení CESNET- 513/2014/1 HS: 13144 / 830 / 8301442C Integrace datových služeb vědecko-

Více

REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB

REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB 62 REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB BEZOUŠKA VLADISLAV Abstrakt: Text se zabývá jednoduchým řešením metody nejmenších čtverců v prostředí Matlab pro obecné víceparametrové aproximační funkce. Celý postup

Více

Genetické algoritmy. Vysoká škola ekonomická Praha. Tato prezentace je k dispozici na: http://www.utia.cas.cz/vomlel/

Genetické algoritmy. Vysoká škola ekonomická Praha. Tato prezentace je k dispozici na: http://www.utia.cas.cz/vomlel/ Genetické algoritmy Jiří Vomlel Laboratoř inteligentních systémů Vysoká škola ekonomická Praha Tato prezentace je k dispozici na: http://www.utia.cas.cz/vomlel/ Motivace z Darwinovy teorie evoluce Přírodní

Více

Lineární algebra rekonstrukce obrazu

Lineární algebra rekonstrukce obrazu Lineární algebra rekonstrukce obrazu Prezentace práce pro matematický seminář 0 Mdx Theuer 20. října 2011 0 Mdx Theuer () Lineární algebra rekonstrukce obrazu 20. října 2011 1 / 19 Obsah Matematická reprezentace

Více

Optimalizační metody v CFD diferenciální evoluce

Optimalizační metody v CFD diferenciální evoluce Fakulta strojní ČVUT, Ú 12107.1 - Odbor mechaniky tekutin a termodynamiky Optimalizační metody v CFD diferenciální evoluce Ondřej Suchomel, ing. Tomáš Hyhlík Abstrakt Příspěvek popisuje využití jednokriteriální

Více

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19 Předmluva 13 O autorovi 15 Poděkování 16 O odborných korektorech 17 Úvod 19 Co kniha popisuje 19 Co budete potřebovat 20 Komu je kniha určena 20 Styly 21 Zpětná vazba od čtenářů 22 Errata 22 KAPITOLA 1

Více

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Řešení rovnic. - metoda konečných objemů -

Počítačová dynamika tekutin (CFD) Řešení rovnic. - metoda konečných objemů - Počítačová dynamika tekutin (CFD) Řešení rovnic - metoda konečných objemů - Rozdělení parciálních diferenciálních rovnic 2 Obecná parciální diferenciální rovnice se dvěma nezávislými proměnnými x a y:

Více

Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii

Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii Úvod Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii Diplomová práce České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická Vedoucí diplomové práce: Daniel Martinec, martid1@cmp.felk.cvut.cz

Více

MATLAB Úvod. Úvod do Matlabu. Miloslav Čapek

MATLAB Úvod. Úvod do Matlabu. Miloslav Čapek MATLAB Úvod Úvod do Matlabu Miloslav Čapek Proč se na FELu učit Matlab? Matlab je světový standard pro výuku v technických oborech využívá ho více než 3500 univerzit licence vlastní tisíce velkých firem

Více

metoda Regula Falsi 23. října 2012

metoda Regula Falsi 23. října 2012 Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda Regula Falsi Michal Čihák 23. října 2012 Metoda Regula Falsi hybridní metoda je kombinací metody sečen a metody půlení intervalů předpokladem je (podobně

Více

ANALÝZA ÚZEMNÍ DIMENZE DOPRAVY A JEJÍ VLIV NA KONKURENCESCHOPNOST A ZAMĚSTNANOST A DOPORUČENÍ PRO OBDOBÍ 2014+

ANALÝZA ÚZEMNÍ DIMENZE DOPRAVY A JEJÍ VLIV NA KONKURENCESCHOPNOST A ZAMĚSTNANOST A DOPORUČENÍ PRO OBDOBÍ 2014+ Podkladové studie pro přípravu ČR na využívání fondů EU v období 2014+ ANALÝZA ÚZEMNÍ DIMENZE DOPRAVY A JEJÍ VLIV NA KONKURENCESCHOPNOST A ZAMĚSTNANOST A DOPORUČENÍ PRO OBDOBÍ 2014+ zpracovatel Realizační

Více

úř ř Á Ř Í É Á Í é ď ž é Í ř ďé ř ů é ý ř ů ů Íé ý ý ú Í éý ý ů ď ý ý ř é ú ž ř ř ň é ý ň é ý ř ř ř ř ř ř ř é Ž ó é é ř é ů ž ů ž ú Á Ú Ú É ť Ť Ř ÁÉ Ť ň Ý úř Ú Ťř ó ú ú ž ř ý ý Á ú ý ř úť Ě Ě Ť Ť Ý ŘÁ

Více

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ

Více

Název diplomové práce: Srovnávač životního pojištění. Určení: Bakalářská práce. Vedoucí: Doc. Ing. Petr Sosík, Dr.

Název diplomové práce: Srovnávač životního pojištění. Určení: Bakalářská práce. Vedoucí: Doc. Ing. Petr Sosík, Dr. Název diplomové práce: Srovnávač životního pojištění Určení: Bakalářská práce Konzultant: Ing. Mgr. Barbora Volná, Ph.D. Cíl práce: Naprogramovat srovnávač životního pojištění, který spadá pod obor automatizace

Více

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství Katedra geotechniky a podzemního stavitelství Modelování v geotechnice Metoda okrajových prvků (prezentace pro výuku předmětu Modelování v geotechnice) doc. RNDr. Eva Hrubešová, Ph.D. Inovace studijního

Více

Státnicová otázka 6, okruh 1

Státnicová otázka 6, okruh 1 Státnicová otázka 6, okruh 1 Vojtěch Franc, xfrancv@electra.felk.cvut.cz 7. února 2000 1 Zadání Statické optimalizace. Lineární a nelineární programování. Optimální řízení a rozhodování v dynamických systémech,

Více

Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 Konzultace: čtvrtek 13:00-14:40 nebo dle dohody

Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 Konzultace: čtvrtek 13:00-14:40 nebo dle dohody Předmět: MA04 Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 (jan.chleboun@cvut.cz) Konzultace: čtvrtek 13:00-14:40 nebo dle dohody Sledovat informace na webových stránkách vyučujícího (o zkoušce,

Více

PSO OPTIMALIZACE V MATLABU

PSO OPTIMALIZACE V MATLABU PSO OPTIMALIZACE V MATLABU M. Čapek, P. Hazdra Katedra elektromagnetického pole, ČVUT - FEL, Technická 2, 166 27 Praha Abstrakt Příspěvek se věnuje implementaci PSO algoritmu v Matlabu a presentaci jednotlivých

Více

Aplikace metody konečných prvků

Aplikace metody konečných prvků Aplikace metody konečných prvků (, okrajové, vyhodnocování ) Pplk. Doc. Ing. Pavel Maňas, Ph.D. Univerzita obrany Fakulta vojenských technologií Katedra ženijních technologií http://user.unob.cz/manas

Více

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce Petra Vidnerová, Stanislav Slušný, Roman Neruda Ústav Informatiky, AV ČR Kognice a umělý život VIII Praha 28. 5. 2008 Evoluční robotika: EA & neuronové

Více

KLASIFIKÁTOR MODULACÍ S VYUŽITÍM UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ

KLASIFIKÁTOR MODULACÍ S VYUŽITÍM UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ KLASIFIKÁTOR MODULACÍ S VYUŽITÍM UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ Marie Richterová 1, David Juráček 2 1 Univerzita obrany, Katedra KIS, 2 PČR MŘ Brno Abstrakt Článek se zabývá rozpoznáváním analogových a diskrétních

Více

ití empirických modelů při i optimalizaci procesu mokré granulace léčivl ková SVK ÚOT

ití empirických modelů při i optimalizaci procesu mokré granulace léčivl ková SVK ÚOT Využit ití empirických modelů při i optimalizaci procesu mokré granulace léčivl Jana Kalčíkov ková 5. ročník Školitel: Doc. Ing. Zdeněk k Bělohlav, B CSc. Granulace Prášek Granule Vlhčivo Promíchávání

Více

Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems

Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems O. Medek 1, J. Kruis 2, Z. Bittnar 2, P. Tvrdík 1 1 Katedra počítačů České vysoké učení technické, Praha 2 Katedra stavební mechaniky

Více

České vysoké učení technické v Praze SGS ČVUT 2015 Číslo grantu: SGS15/097/OHK1/1T/15 Číslo FIS: E000. Závěrečná zpráva

České vysoké učení technické v Praze SGS ČVUT 2015 Číslo grantu: SGS15/097/OHK1/1T/15 Číslo FIS: E000. Závěrečná zpráva Závěrečná zpráva Název projektu: Řešitel: Nové metody práce s databázovými daty dokumentujícími díla moderní architektury z hlediska dějin a vývoje architektury. Srba Jaromír Ing. arch. Informace o řešení

Více

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................

Více

Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh

Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh - Spolupráce při stanovování dlouhodobé strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh se zaměřením na produktový management - Analýza současné pozice ŠKODA

Více

Neuronové sítě AIL002. Iveta Mrázová 1 František Mráz 2. Neuronové sítě. 1 Katedra softwarového inženýrství. 2 Kabinet software a výuky informatiky

Neuronové sítě AIL002. Iveta Mrázová 1 František Mráz 2. Neuronové sítě. 1 Katedra softwarového inženýrství. 2 Kabinet software a výuky informatiky Neuronové sítě AIL002 Iveta Mrázová 1 František Mráz 2 1 Katedra softwarového inženýrství 2 Kabinet software a výuky informatiky Do LATEXu přepsal: Tomáš Caithaml Učení s učitelem Rozpoznávání Použití:

Více

Použití technik UI v algoritmickém obchodování II

Použití technik UI v algoritmickém obchodování II Použití technik UI v algoritmickém obchodování II Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze 7. dubna 2014 Anotace Anotace Anotace Anotace Obchodování připomenutí problému Anotace Anotace

Více

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan 1 Úvod 1.1 Empirický výzkum a jeho etapy 1.2 Význam teorie pro výzkum 1.2.1 Konstrukty a jejich operacionalizace 1.2.2 Role teorie ve výzkumu 1.2.3 Proces ověření hypotéz a teorií 1.3 Etika vědecké práce

Více

EVOLUČNÍ ALGORITMY A NEURONOVÉ SÍTĚ

EVOLUČNÍ ALGORITMY A NEURONOVÉ SÍTĚ EVOLUČNÍ ALGORITMY A NEURONOVÉ SÍTĚ URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH EVA VOLNÁ ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ.1.7 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST

Více

Klasifikace a rozpoznávání. Lineární klasifikátory

Klasifikace a rozpoznávání. Lineární klasifikátory Klasifikace a rozpoznávání Lineární klasifikátory Opakování - Skalární součin x = x1 x 2 w = w T x = w 1 w 2 x 1 x 2 w1 w 2 = w 1 x 1 + w 2 x 2 x. w w T x w Lineární klasifikátor y(x) = w T x + w 0 Vyber

Více

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009

Více

PLÁNOVÁNÍ CESTY MOBILNÍHO ROBOTU POMOCÍ MRAVENČÍCH ALGORITMŮ MOBILE ROBOT PATH PLANNING BY MEANS OF ANT ALGORITHMS

PLÁNOVÁNÍ CESTY MOBILNÍHO ROBOTU POMOCÍ MRAVENČÍCH ALGORITMŮ MOBILE ROBOT PATH PLANNING BY MEANS OF ANT ALGORITHMS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A INFORMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF AUTOMATION AND COMPUTER SCIENCE

Více

PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu

PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu VIZE Zvýšit konkurenceschopnost provozovatelů elektráren a tepláren. Základní funkce: Spolehlivé hodnocení a řízení účinnosti tepelného cyklu, včasná diagnostika

Více

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Opakování, náhodná veličina, rozdělení Náhodná veličina zobrazuje elementární

Více

E LEARNINGOVÁ WEBOVÁ APLIKACE PRO VÝUKU BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ Petr Huňka

E LEARNINGOVÁ WEBOVÁ APLIKACE PRO VÝUKU BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ Petr Huňka E LEARNINGOVÁ WEBOVÁ APLIKACE PRO VÝUKU BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ Petr Huňka Anotace V rámci projektu FRVŠ jsme připravili webovou e-learningovou aplikaci, která je implementována v jazyce Java v rozšířené

Více

Obr. 141: První tři Bernsteinovy iontové módy. Na vodorovné ose je bezrozměrný vlnový vektor a na svislé ose reálná část bezrozměrné frekvence.

Obr. 141: První tři Bernsteinovy iontové módy. Na vodorovné ose je bezrozměrný vlnový vektor a na svislé ose reálná část bezrozměrné frekvence. Mikronestability 33 m Re( ) ( m1) m1,,3, (5.18) ci Imaginární část frekvence, která je zodpovědná za útlum, razantně roste, pokud se vlny nešíří kolmo na magnetické pole. Útlum také roste s číslem módu

Více

KOLONOVÉ EXPERIMENTY POROVNÁNÍ REAKTIVNOSTI NÁPLNĚ PRB PŘI REDUKCI CLU

KOLONOVÉ EXPERIMENTY POROVNÁNÍ REAKTIVNOSTI NÁPLNĚ PRB PŘI REDUKCI CLU KOLONOVÉ EXPERIMENTY POROVNÁNÍ REAKTIVNOSTI NÁPLNĚ PRB PŘI REDUKCI CLU Cíle experimentu 1. Návrh kolonových experimentů 2. Průběh redukce ClU za pomoci železných špon 3. Rychlost reakce, možné vlivy na

Více

Multikriteri ln optimalizace proces 0 1 v elektrotechnice

Multikriteri ln optimalizace proces 0 1 v elektrotechnice Multikriteri ln optimalizace proces 0 1 v elektrotechnice Franti 0 8ek Mach 1,2, Pavel K 0 1s 2, Pavel Karban 1, Ivo Dole 0 6el 1,2 1 Katedra teoretick і elektrotechniky Fakulta elektrotechnick, Z pado

Více

Aplikace při posuzování inv. projektů

Aplikace při posuzování inv. projektů Aplikace při posuzování inv. projektů Pokročilé metody investiční analýzy Výpočet bodu zvratu Citlivostní analýza Analýzy scénářů Statistické simulace Reálné opce Analýza stochastických procesů Příklad

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

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího

Více

SIMULACE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE

SIMULACE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE SIMULE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE M. Kabašta Žilinská univerzita, Katedra Mechatroniky a Elektroniky Abstract In this paper is presented the simulation of single-phase matrix converter. Matrix converter

Více

Matematické modely a způsoby jejich řešení. Kateřina Růžičková

Matematické modely a způsoby jejich řešení. Kateřina Růžičková Matematické modely a způsoby jejich řešení Kateřina Růžičková Rovnice matematické fyziky Přednáška převzata od Doc. Rapanta Parciální diferencíální rovnice Diferencialní rovnice obsahujcí parcialní derivace

Více

Úloha: Verifikace osoby pomocí dynamického podpisu

Úloha: Verifikace osoby pomocí dynamického podpisu Cvičení z předmětu Biometrie Úloha: Verifikace osoby pomocí dynamického podpisu Jiří Wild, Jakub Schneider kontaktní email: schnejak@fel.cvut.cz 5. října 2015 1 Úvod Úloha má za cíl seznámit vás s metodami

Více

OPTIMALIZACE PÁŘENÍM VČELÍ KRÁLOVNY

OPTIMALIZACE PÁŘENÍM VČELÍ KRÁLOVNY ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ DIPLOMOVÁ PRÁCE OPTIMALIZACE PÁŘENÍM VČELÍ KRÁLOVNY Tomáš Čeleda Vedoucí diplomové práce: Doc. Ing. Jiří Lažanský CSc. Praha 2011 ii Abstrakt

Více

NÁVRH A REALIZACE TRADING STRATEGIÍ NA BÁZI STROJOVÉHO UČENÍ S POMOCÍ MATLABU

NÁVRH A REALIZACE TRADING STRATEGIÍ NA BÁZI STROJOVÉHO UČENÍ S POMOCÍ MATLABU NÁVRH A REALIZACE TRADING STRATEGIÍ NA BÁZI STROJOVÉHO UČENÍ S POMOCÍ MATLABU RNDr. Miroslav Pavelka, PhD m.pavelka@sh.cvut.cz Ing. Jan Hovad jan@hovad.cz OBSAH Obchodování a strojové učení Specifika prediktivního

Více

Životní cyklus stavby

Životní cyklus stavby Fakulta stavební Vysoké školy báňskb ské Technické univerzity Ostrava 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava Poruba Životní cyklus stavby Metody hodnocení životního cyklu staveb ( LCA ) Stanovení nákladů na

Více

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Rainer Scharf, Félix M. Izrailev, 1990 rešerše: Pavla Cimrová, 28. 2. 2012 1 Náhodné matice Náhodné matice v současnosti nacházejí

Více

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Více

AKCELERACE EVOLUCE PRAVIDEL CELULÁRNÍCH AUTOMATŮ NA GPU

AKCELERACE EVOLUCE PRAVIDEL CELULÁRNÍCH AUTOMATŮ NA GPU AKCELERACE EVOLUCE PRAVIDEL CELULÁRNÍCH AUTOMATŮ NA GPU Luděk Žaloudek Výpočetní technika a informatika, 2. ročník, prezenční studium Školitel: Lukáš Sekanina Fakulta informačních technologií, Vysoké učení

Více

Vlastnosti a modelování aditivního

Vlastnosti a modelování aditivního Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),

Více

GTL GENERATOR NÁSTROJ PRO GENEROVÁNÍ OBJEKTŮ OBJEKTY PRO INFORMATICA POWERCENTER. váš partner na cestě od dat k informacím

GTL GENERATOR NÁSTROJ PRO GENEROVÁNÍ OBJEKTŮ OBJEKTY PRO INFORMATICA POWERCENTER. váš partner na cestě od dat k informacím GTL GENERATOR NÁSTROJ PRO GENEROVÁNÍ OBJEKTŮ OBJEKTY PRO INFORMATICA POWERCENTER váš partner na cestě od dat k informacím globtech spol. s r.o. karlovo náměstí 17 c, praha 2 tel.: +420 221 986 390 info@globtech.cz

Více