Entropie (opičí tým) M možných výsledků (x 1, x 2, x M ) jak přiřadit pravděpodobnosti jednotlivým výsledkům?
|
|
|
- Miroslava Fišerová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ntroe (očí tým) možnýh výsledů (,, ) a řřadt ravděodobnost ednotlvým výsledům? aždou možnost rerezentueme rabí a náhodně do rab rozházíme mní ravděodobnost -tého výsledu: výsledem e -te ravděodobností: (,,... ) oud to zoaueme dostaneme nou -t ravděodobností n (n očet v mní v -té rab) revene výstu -te (,,... ): F! n! n! ln F ln ln! lnn! (trlngův vzore: lnn! nlnnn ) n! ln F ln ln onst.
2 ntroe (očí tým) možnýh výsledů (,, ) a řřadt ravděodobnost ednotlvým výsledům? aždou možnost rerezentueme rabí a náhodně do rab rozházíme mní n ravděodobnost -tého výsledu: (n očet v mní v -té rab) oud víme, že ednotlvé možnost nesou steně ravděodobné, zvolíme různě velé rabe ravděodobnost, že mne adne do -té rabe: m m ý t t ( )! n n n F m m m n! n! n! (multnomé rozdělění) revene výstu -te (,,... ): lnn! ln F ln! n lnm (trlngův vzore: lnn! nlnnn ) ln F ln m
3 Prn mamální entroe entroe (hannon 948) zobeněná entroe (Janes 963) ln ln m ln d ln m d rn mamální entroe: ao arorní rozdělení bereme rozdělení s mamální entroí m() Lebesqueova míra zaručue nvaran entroe ř transorma h
4 Prn mamální entroe normalzační odmína ln m Lagrangeov multlátor F ln m 0 F 0 ln m 0 0 m e m oud sou všehn výsled steně ravděodobné
5 Prn mamální entroe známe odhad střední hodnot ln m Lagrangeov multlátor F ln 0 m F ln m 0 m e 0 e 0 e
6 Prn mamální entroe známe odhad střední hodnot a roztlu ln m Lagrangeov multlátor F ln 0 m F ln 0 me e 0 m 0 e
7 Prn mamální entroe entroe vazb ln m d d, rn mamální entroe K m e Z,, K roedura atualzae normae: oud zísáme novou hodnotu. řenásobt () ( )atorem e. renormalzovat () Z e d m K
8 etoda nemenšíh čtverů a mamální věrohodnost Baesův teorém P P věrohodnost L, P oud e onst. L, metoda mamální věrohodnost oud známe neurčtost t naměřenýh hodnot e metoda nemenšíh čtverů
9 etoda nemenšíh čtverů blo rovedeno měření velčn s různou řesností,, aý e neleší odhad velčn? rn mamální entroe Gaussán e, e, 0 0
10 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e T ormační entroe (změna entroe ř vznu vaane) atvační energe (energe otřebná ro vtvoření vaane) Fe-Al (B áze) Al Fe
11 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze),, Al Lteratura (PA, C, HV,XR, dlatometre).8 Fe.6 (ev) Al ontent (at.%)
12 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze),, Al Lteratura (PA, C, HV,XR, dlatometre).8 Fe eV (ev) eV Al ontent (at.%)
13 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze) Al arorní hustota ravděodobnost, e 35 Fe eV () eV (ev)
14 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e lnv T T T věrohodnost Arhenův lot: ln v vs. /T ln, e L T v, v, t. - ) ln v (at /T (ev - )
15 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e věrohodnost ln e T, e L T mamum v, v, () ln v T T (ev)
16 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e věrohodnost ln e T, e L T mamum v, ev v, () ln v T T (ev)
17 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e lnv T T T věrohodnost Arhenův lot: ln v vs. /T ln, e L T mamum v, ev v, t. - ) ln v (at /T (ev - )
18 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al osterorní hustota ravděodobnost L L,,, e, o nevíme n, e e, margnální hustota ravděodobnost: d, g
19 Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al margnální hustota ravděodobnost:, d oužta arorní normae z lteratur = (0.80 ± 0.006) ev 0.08 ( ) žádné arorní normae = (0.8 ± 0.0) ev (ev)
20 Zobeněná metoda nemenšíh čtverů ozorovatelné: T teoretý model:,, J J θ arametr: T zravdla < J θ,, arorní normae: - odhad vetoru arametrů: ξ,, T - ovaranční mate: A, ov, arorní hustota ravděodobnost: T θ ξ, A e ξ θ A ξ θ osterorní normae: - naměřená data: η,, T - ovaranční mate: B, ov, věrohodnost: P e T η θ, B ηθ B ηθ
21 Zobeněná metoda nemenšíh čtverů osterorní hustota ravděodobnost: θ η, B, ξ, A η θ, B θ ξ, A P θ η, B, ξ, A e ηθ T T B ηθ ξ θ A ξ θ
Pravděpodobnost - Kolmogorovy axiomy
ravěoobnost - Kolmogorovy axomy echť W je rostor jevů ro aný exerment. otom ravěoobnost je ažé zobrazení množny všech omnožn množny W o množny reálných čísel, teré slňuje násleující omíny:.. 3. W A W A
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti
SP3 Odhady arametrů PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Metoda momentů Metoda maimální věrohodnosti SP3 Odhady arametrů Metoda momentů Vychází se z: - P - ravděodobnostní rostor - X je náhodná roměnná s hustotou
f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.
8. Taylorova řada. V urzu matematiy jsme uázali, že je možné funci f, terá má v oolí bodu x derivace aproximovat polynomem, jehož derivace se shodují s derivacemi aproximované funce v bodě x. Poud má funce
E = E red,pravý E red,levý + E D = E red,pravý + E ox,levý + E D
11. GALVANICKÉ ČLÁNKY 01 Výočet E článku, γ ± 1... 0 Střední aktvtní koefcent z E článku... 03 Výočet E článku, γ ± 1... 04 Tlak lnu na elektrodě z E článku; aktvtní koefcent... 05 E článku a dsocační
Regresní lineární model symboly
Lneární model, Dskrmnační analýza, Podůrné vektory Regresní lneární model symboly Použté značení b arametry modelu (vektor ) očet atrbutů (skalár) N očet říkladů (skalár) x jeden říklad (vektor ) x -tá
Tlačné pružiny. Všechny rozměry pružin uvedených v katalogu jsou standardizovány. Také jsou zde uvedena potřebná technická data.
Tlačné pružiny Všechny rozměry pružin uvedených v katalogu jsou standardizovány. Také jsou zde uvedena potřebná technická data. Každá pružina má své vlastní katalogové číslo. Při objednávce udávejte prosím
ů š š ů Ú ů š É š š ů ť É Ž ů Í ó ň š š É Ú š Ů Ž Í š ů ňš Í ů ů š Š Š ó ů Í Ž Č š š š Č Č š Ů Í Í Í Í š š š Ž Ů š Š ů Ů Í Š Š š Č Ž ů Ž š Ú ó É Ž É Ú Ž Í š Í Ú ů Ú š Ú š Ú ů Ž Ú ů Ž š š š ů Í Ů š Ů Ú
6 5 = 0, = 0, = 0, = 0, 0032
III. Opaované pousy, Bernoulliho nerovnost. Házíme pětrát hrací ostou a sledujeme výsyt šesty. Spočtěte pravděpodobnosti možných výsledů a určete, terý má největší pravděpodobnost. Řešení: Jedná se o serii
ú ú ú ž ž ž ú ť ý řů ř ř ř ř ř ý ý ř ý ý ů Ž ž ú ž ž ž ú ř ý ř ř ž Š ž ý ý ó ž ž ž Á ř ú ž ů ř ň ý ř Ý ý ř ř ř ř ň ž ř
ř ř ř Š ř ř Š ř ř ý ř ř ř ú ú ů ř ř ř ž ř ý ů úř ý řň ý ž ř ý ů ý ř Ú ř ú ú ú ž ž ž ú ť ý řů ř ř ř ř ř ý ý ř ý ý ů Ž ž ú ž ž ž ú ř ý ř ř ž Š ž ý ý ó ž ž ž Á ř ú ž ů ř ň ý ř Ý ý ř ř ř ř ň ž ř ž ý ř ř ž
MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým
ž ř ř ž ř š ž ř ý ý ý ř ž ž ř Ť ý ý ž ř ý ž ř ž ř ý ř ó š ž ř ý Í ž ř Ž ž
š ž ř ř š ř ň ř š š Í Ú š ž ř ť ř ř š ř ž ř ř ž ř š ž ř ý ý ý ř ž ž ř Ť ý ý ž ř ý ž ř ž ř ý ř ó š ž ř ý Í ž ř Ž ž Č š ř ž ř ř ň ž ř ř ž ř š ž š ž ř ř ý š ž š ž ř ý ú ý ž ý ž ý ý ž ř ř Ž Ž Ť ý ý ž ř ž ř
Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění
Přednáška č. Analýza roztlu ř dvojném třídění Ve většně říadů v rax výsledk exermentu, rozboru závsí na více faktorech. Př této analýze se osuzují výsledk náhodných okusů (exerment nebo soubor získané
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Testování hypotéz o rozdělení Testování hypotéz o rozdělení Nechť X e náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládeme, že neznáme tvar distribuční funkce
ř é ú ě á é ý ř á á á á ě ň Ž ř ů Ž á á á ý ř á ú ě é ř é Ž ý é ú ř é ě ě ě ů á é ř á á ř é ú ř ě é ř é á úř Ž é á ř ě ý úř Ž ř á ě Žá á ř ý ů Žá Č Ž
ě ý úř Ž ř á á ř ě ú Č ů ř ř á ř é ě ý Úř Ž ř ř ý á á á ě á ě á ě ý á ů á ě ě ř ů á á á ě Žá Č Ž Ž á é Ž á á ř á ě é ú ú Ú Ž ř Ž ř á ř á ř á á ě ě ř ů ů é ú á Ž é ř é á ř ř é á Č á Č ř é Č á á á é á á
2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic
Zadání. Sestavte soustavu normálních rovnc ro funkce b b a) b + + b) b b +. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnc nb a) nb. Z dat v tabulce 99 4 4 b) určete a) rovnc regresní funkce
Fakulta stavební ČVUT v Praze, katedra fyziky
0FYG FYZIKA G PRAKTICKÁ CVIČEÍ Petr Poorný Faulta stavební ČVUT v Praze, atedra fyzy Suna alované oty Petr Poorný Fl Šmejal etr.oorny@fsv.cvut.cz Faulta stavební ČVUT v Praze, atedra fyzy, A634 Konzultace:
ARCHIMEDES. Dopravní pr zkum na k ižovatce Masarykova x Pa ížská x Brn nská
Dopravní pr zkum na k ižovatce x x 1 Úvod Znovuotev ením zrekonstruované komunikace Malá Hradební a U Nádraží se o ekává velký vliv na sm rování a chování dopravních proud. Aby bylo možné zhodnotit vliv
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
Apriorní rozdělení. Jan Kracík.
Apriorní rozdělení Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Apriorní rozdělení Apriorní rozdělení (spolu s modelem) reprezentuje informaci o neznámém parametru θ, která je dostupná předem, tj. bez informace z dat.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
Í ž Ž Ž Č Í Ú Í Ž Ž Í ť Í Í Ž Ť
Ž Č Ž Č Ž Ř Ř Í Ř ť Í Ý Í ž Ž Ž Č Í Ú Í Ž Ž Í ť Í Í Ž Ť Ž Ž ž ť Ž Ž ť Ž Ž ť ž ť ť Ž ť Ž Ž ť Ž Ž Í ž Ž ť ť Ž ť Ž Ž ž ž ť Ž ť Ž Ž ť Ž ť Ž Ž ť ť Í ž Ž Ž ť Ž Í ť Í Ž Ž ž Ž Ž Ž ť ž Í Í Í ť Ž Č Č Í ž Ť ň ž Í
1 Gaussova kvadratura
Cvičení - zadání a řešení úloh Zálady numericé matematiy - NMNM0 Verze z 7. prosince 08 Gaussova vadratura Fat, že pro něterá rovnoměrná rozložení uzlů dostáváme přesnost o stupeň vyšší napovídá, že pro
Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I
Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I Příklad Tahová síla papíru používaného pro výrobu potravinových sáčků je důležitá charakteristika kvality. Je známo, že síla
ý ýš ý ýš ř š ž ď ýš ý ó ř ř ř ř ů ýš ř ť ň ý š ř š Ň ž š ř ř ó ý ř ň Á Ň Ň Ž Ř ň ú ž ř ů ž Ť ř ý ý Ě ó ř ř ň ý ň ú ř ň ý ž ň ů ó ú ó š ú ú ý ý ň ý ň
Č ř ú ů ů ř ý Ž ů ů Č Č ý ú Č ý ú ý ý ř ř ř ř ž ř ý š ř ů ř ř ů ó ý ř ř ž ů ý ý ř ř ťů ř š ř ř Í ýš ý ý ýš ý ýš ř š ž ď ýš ý ó ř ř ř ř ů ýš ř ť ň ý š ř š Ň ž š ř ř ó ý ř ň Á Ň Ň Ž Ř ň ú ž ř ů ž Ť ř ý ý
Testování statistických hypotéz
Testování statistických hypotéz 1 Testování statistických hypotéz 1 Statistická hypotéza a její test V praxi jsme nuceni rozhodnout, zda nějaké tvrzeni o parametrech náhodných veličin nebo o veličině samotné
Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 9
Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 9 R. Blažek, M. Jiřina, J. Hrabáková, I. Petr, F. Štampach, D. Vašata Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení
č ňé ď í ďí É ý ě á ě ž č í í ť á é áž ě í í ě í ě ř á áž ě í í áž ě í í ň Í č í č č í
ňé ď ď É ý ě á ě ž ť á é áž ě ě ě ř á áž ě áž ě ň Í Í š Á Í Ó á ď ů á ď á á á ě á ý ě é Í Í é á ě é é Ú ý ů ň ě é á á ů ě á á áš é á á á á á á á ť Č ď ů ý ů ě á ď ý ď ď ý á ě ů á ď á á ů é á á ě ý á ý
Získejte nové zákazníky a odměňte ty stávající slevovým voucherem! V čem jsme jiní? Výše slevy Flexibilní doba zobrazení Délka platnosti voucheru
J s m e j e d i n ý s l e v o v ý s e r v e r B E Z P R O V I Z E s v o u c h e r y p r o u ž i v a t e l e Z D A R M A! Z í s k e j t e n o v é z á k a z n í kzy v! i d i t e l n t e s e n a i n t e r!
Ť š Í š Č Ť š ň š ň š Í š ť š š š Ť Ť š Ť š ň š š Ť Ť š š š Č Ť š š š š Č ť š š Ú Ť š Ť š Č Ť ň ň Ť š
Ě ň š Ť š Ť ň ň Ť š Ť ň Ť š š Ť Ť Ť Ť š Ó š š Ť Ť Ť ň š Ť š Ť š Ť š š ť ň Ý Ť Ť ď š š Ť Ť Ť ú š Ť š Ť Ť š š Ž ť Ť Ť š Í š Č Ť š ň š ň š Í š ť š š š Ť Ť š Ť š ň š š Ť Ť š š š Č Ť š š š š Č ť š š Ú Ť š Ť
Buckinghamův Π-teorém (viz Barenblatt, Scaling, 2003)
Bucinghamův Π-teorém (viz Barenblatt, Scaling, 2003) Formalizace rozměrové analýzy ( výsledné jednoty na obou stranách musí souhlasit ). Rozměr fyziální veličiny Mějme nějaou třídu jednote, napřílad [(g,
můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.
RAVDĚODOBNOST - matematická discilína, která se zabývá studiem zákonitostí, jimiž se řídí hromadné náhodné jevy - vytváří ravděodobnostní modely, omocí nichž se snaží ostihnout náhodné rocesy. Náhodné
Závislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky
Závislost indexů C,C na zůsobu výočtu směrodatné odchyly Ing. Renata Przeczová atedra ontroly a řízení jaosti, VŠB-TU Ostrava, FMMI Podni, terý chce usět v dnešní onurenci, musí neustále reagovat na měnící
Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka
Náhodná veličina Náhodnou veličinou nazýváme veličinu, terá s určitými p-stmi nabývá reálných hodnot jednoznačně přiřazených výsledům příslušných náhodných pousů Náhodné veličiny obvyle dělíme na dva záladní
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty
I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta
I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta 343 I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta Věta 26. Funkce f má v bodě x 0 diferenciál (je diferencovatelná v x 0 ) právě tehdy, když existuje vlastní derivace
ř ž ž ů ř ý ů ř ř ř ř ř š ž ř Í ý ý ř ý ž ř ů ř ýš ř ř ř ř ů ň ýš ř ž ý š ř ž ň ř š ř ů
Č ý ý ů ů ž ý ř ý ý ý ž Č Č Č ž ž ř ú ř ž ř ů ř ř š ů š ů ů š ý ř š ř ř š ů ř ý ř ř ž ý ž ž ý ů ř Ž š š ů ž ů ř ř ž ý ž ž ý ř ř š ž ý ý ř š ř ý ž ž ý ů ř ž ž ů ř ý ů ř ř ř ř ř š ž ř Í ý ý ř ý ž ř ů ř ýš
MATEMATIKA. O paradoxech spojených s losováním koulí
MATEMATIKA O paradoxeh spojenýh s losováním oulí PAVEL TLUSTÝ IRENEUSZ KRECH Eonomiá faulta JU, Česé Budějovie Uniwersytet Pedagogizny, Kraów Matematia popisuje a zoumá různé situae reálného světa. Je
ř š ú š Č š ž ř š Š Š Í ú š ď ř š ú Š ů ú ř ř ř ř ů ř Ž š ů ú ů ř Š Š Š ř ů řň ň řň řň ů ř ř š Í ř ř ř ř ř ř ř ř Ž Ž ř ú ů ú ú š Ú ú ú Í Ž Ž ů Ž Ž Č ň Ú řš ř řš ú Ž ú ť ň Í ř ř ů ť š š ř Í řš ú Ý Í ť ú
Agregace vzájemné spojování destabilizovaných částic ve větší celky, případně jejich adheze na povrchu jiných materiálů
Agregace - úvod 1 Agregace vzáemné spoování destablzovaných částc ve větší cely, případně ech adheze na povrchu ných materálů Částce mohou agregovat, poud vyazuí adhezní schopnost a poud e umožněno ech
Godunovovy metody pro 1D-Eulerovy rovnice
Godunovovy metody pro D-Eulerovy rovnice Řešte Eulerovy rovnice w t + f(w) w(0, t) = = o, x (0, l), t (0, T ), w(l, 0) w(x, 0) = w 0 (x), = 0, t (0, T ), x (0, l), w = (ϱ, ϱu, E) T, f(w) = (ϱu, ϱu + p,
ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ř ž ž Ž Ž É Ě Ň ž
É Á É Á Ž ž ž ž Ý Ě ž ž Ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ř ž ž Ž Ž É Ě Ň ž ž Š Š ž ž ž Ž Ř ž ž ž ž ž ž ž Ž ž Š É ž Ň ž Ó ž ž ž ž Ž Ž ž Ž ž ž Ž ž ž ž Š ž ž ž Ž ž Ž ž Ř Ž ž ž ž ž ž Ž ž Š ž Š ž Ž Ž ž ž Ž Š Ž
č š ř ů ř Č š ř ů ř Ž ř Í č č ř č č ř ů ř ř š ř ů š š ů Í Č š ř ů ř Č ů Š š ř ů ř ř š č ř ř š ČÍ Č č Ů č ř š ř č Ž ú ň š ř ř ů š ř Š Ů ó č ú ň ř šš Š
úř č úř ú ů š ř ů š ř ú š úř č ř ú č Í ř Ž Č Č ň ů ř ř ř ř ř É ř ř Č č š ř š úř š ř ň ř ř ů č š š ř č ú ř ř č Č ř č ú Č č ú č ŠŠÍ š ř ř č š ř ů ř Č š ř ů ř Ž ř Í č č ř č č ř ů ř ř š ř ů š š ů Í Č š ř ů
ňď Ó Ó Š ť ř ř ř Č ř ť ř Ř Š Ě Č Č ř Č Ý Ě ť Ě ť ř ý ř Ř ť ň Ě Ý ř Ě ř ř ň ť Š Š Š ň ť Ó ť Á ť ř Ů Ú Ě Č ť ň Š ř Ď Č Š ň Ř Ě ň ý řň ř ř ř Č Š ť Š Š Š Ú Š Á Ý Ú Š Š Š Š Š ť Á ť ť Ě ť ť ť ř Ú Ú Ú Š Ů Š ý
Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 6. Naivní Bayesovský klasifikátor (NBK)
Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 2. Brutální Bayesovský klasfkátor (BBK) 3. Mamální aposterorní pravděpodobnost (MA) 4. Optmální Bayesovský klasfkátor (OBK) 5. Gbbsův alortmus (GA) 6. Navní Bayesovský
KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC
Přednáša 02 Přírodovědecá faulta Katedra matematiy KMA/P506 Pravděpodobnost a statistia KMA/P507 Statistia na PC jiri.cihlar@ujep.cz Náhodné veličiny Záladní definice Nechť je dán pravděpodobnostní prostor
Reprezentace přirozených čísel ve Fibonacciho soustavě František Maňák, FJFI ČVUT, 2005
Reprezentace přirozených čísel ve ibonacciho soustavě rantiše Maňá, JI ČVUT, 2005 Úvod Ja víme, přirozená čísla lze vyádřit různými způsoby Nečastěi zápisu čísel používáme soustavu desítovou, ale umíme
ř ř ř ů ř ř ř ř ň řú ó ó ř ř ů ř ů Ž Á Č ČÍŽ ř ů ř ů ó řó ř Íř ů Ť ř Í ó ú ů ř ř ř ú ú ú ř ř ř Í ď ů ú ů ů ř ř ř ůř ů ó ó ú ří ř ů ř ó ř ó ř řó Í ť ř ř ů ř ř ř Á Č ČÍŽ ř ů ř Č Í ů ř ů ř ř Í ř ú ř ř ř ů
Í ž Í Ý Ž Ž Č Ú Í Í Í Ž Ž Ď Ž Ť ž Ť
Ž Ž Ž Ř Ř Í ť Í Í Í ž Í Ý Ž Ž Č Ú Í Í Í Ž Ž Ď Ž Ť ž Ť ň Ž Ť Ž ž ť Ž Ž ť Ž ž ť Ž ť Í ž Ž Ž Ů ť Ž ž ž Ž ť ť Ž ť ť Ž Ž ť ž ž ž ť ť ž ž ť Ž ť Ž ž ť ť Í Ž Ž Ž ť Ž ť Ž ž Ž Í Ž Ž ž Ž Ů Í ť Ž Í ť Í Í Ž Í Č Č ž
Ť É řů ř ž Ť ř ů Ě Ý š Ň ů ř ť ž ř š ů ů ž š ž š Ů ř ř š ř ř ř š ř š ř š ž ř ř š ž ř š ř ž ó ř ž š š ř ů ř Č Ž ž ů ů š ň ů ř ř ž ř ř ž ř ů Ů š š ů ř ž
ř ř žď ř ř ů ž ů ž ř ů ř ň ř ž ř š ř š ů š ř ď ž ř ř š Č ž ř Ů ř ů š ř ř ř ň ř ř ř š š ř š ž ř ř š ž Č Í ň Ů š ž ž ř š ů ň ř ř ž ř š Č ž ž š ř ů ů ů ž š š Ž ů ř ů Č ž ů ř ů Ť É řů ř ž Ť ř ů Ě Ý š Ň ů ř
Analytické modely systémů hromadné obsluhy
Aalytcé odely systéů hroadé obsluhy ředěte teore hroadé obsluhy Kedallova lasface - ty SHO: X / Y / c / d / X ty stochastcého rocesu, terý osue říchody Y ty stochastcého rocesu terý osue délu obsluhy c
Č Ý Ý Ě Ď Ý ÉŘ Á ó ě ě ě ě ě Á ě ě ě ě ě ě ě ě
Ý Ý Ě ÉŘ Á ó ě ě ě ů ě ů ě ě ě Č Ý Ý Ě Ď Ý ÉŘ Á ó ě ě ě ě ě Á ě ě ě ě ě ě ě ě Ý Ý Ě ÉŘ Á Č ó ě ě ě ě ě ě ě ě ě ě Č Ý Ý Ě Č ÉŘ Á Č Č ó ě ě ě ě ů É ě ě Ý Ý Ě ÉŘ Á ó ó ě ě ě ě ů ě ó ů Ž ě ě Ý Ý Ě Ý É Ř Á
, : (vzor prvku b) q ).
DSM Cv 6 Zobrazení : X Y, X X Y Y Je dána relace, : Obraz množiny X v relaci, ( X ) = { y Y; x X :[ x, y] }; v říadě, že X = { a}, íšeme ( a) (obraz rvku a), Vzor množiny Y v relaci, ; v říadě, že ( Y
Odhady Parametrů Lineární Regrese
Odhady Parametrů Lineární Regrese Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc. Katedra počítačových systémů Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké
Moderní metody měření geometrických rozměrů a tvaru stavebních prvků a konstrukcí
FP 7 odení metod měření geometýh oměů a tvau stavebníh pvů a onstuí Úol :. Změřte tva ploh pomoí souřadnového měříího aříení, poveďte eonstu tvau ploh na počítač. Změřte polomě sféýh ploh pomoí sféometu.
KVADRATICKÁ KALIBRACE
Petra Širůčková, prof. RNDr. Gejza Wimmer, DrSc. Finanční matematika v praxi III. a Matematické modely a aplikace 4. 9. 2013 Osnova Kalibrace 1 Kalibrace Pojem kalibrace Cíle kalibrace Předpoklady 2 3
š ř ž ů ř š ů ř Ž ř é Č ř ř ú Č ř ř ř é Č ř é ý é ýš ú Ť ý Í Ž Ž ú ú ň é ř Ž ř ů Ž ú ř Ž Ž ř ů ú ú Ž Ž ů ř é Č é é ž š é é ž š ř ř ř
Í ý é ř ž ů š ř ý ý Č é ý ň š Č Č Ž Č ú é š é ý Š Í ř Ž ř Č Č ř ý ú Ž é ý š Ž ř é Č Ý ú ř é ý Ž Č ř ř é š ř ž ů ř š ů ř Ž ř é Č ř ř ú Č ř ř ř é Č ř é ý é ýš ú Ť ý Í Ž Ž ú ú ň é ř Ž ř ů Ž ú ř Ž Ž ř ů ú
9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:
9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí
- Pokud máme na množině V zvoleno pevné očíslování vrcholů, můžeme váhovou funkci jednoznačně popsat. Symbolem ( i)
DSM2 C 8 Problém neratší cesty Ohodnocený orientoaný graf: - Definice: Ohodnoceným orientoaným grafem na množině rcholů V = { 1, 2,, n} nazýáme obet G = V, w, de zobrazení w : V V R { } se nazýá áhoá funce
Kinematika = studium pohybu mechanických těles bez uvážení sil
Knemata = tudum ohbu mehanýh těle be uvážení l Knematé řetěe Knematé dvoe Knematé řetěe Knematé dvoe Knematé řetěe Knematé dvoe Knematé řetěe Knematé dvoe Knematé řetěe Illutaton of a 3 manulator Knematé
Ú č š ů č éč ě š č ě š š ě ú ů č é é š č ě é č ú ě ě č ě č ě š ň č ů é é é é ě č é š é é é é é č ě š é č é é é é é Ž ě é é č Ý č
č Ú ú ě č ě ů é ě ó č ů Ř Š č ě č č č š č é ě ň Ú Ú č š ů č éč ě š č ě š š ě ú ů č é é š č ě é č ú ě ě č ě č ě š ň č ů é é é é ě č é š é é é é é č ě š é č é é é é é Ž ě é é č Ý č č ě ň š ú ů č Ř č č č
ú ř ž ě ř ú ř úř ř š ě ěř ěř ř ě ě ř ď ď ú š ě ě ď ú ě Ě ř ř ř ú É š řž ř ě ě ž ň ř ř ě ú ž ž
ě ř ě ř ú ř ř ř š ě ř úř Č Č Ú ř ř š Č ě ě ň ě š š š š Š ú ř ž ě ř ú ř úř ř š ě ěř ěř ř ě ě ř ď ď ú š ě ě ď ú ě Ě ř ř ř ú É š řž ř ě ě ž ň ř ř ě ú ž ž ě š ě ě ř ě ř ě ě ř ř š ě ě ů ě ě ň š Č ň ď ť ě ě
Ž Ž Ž Ž Ž Ť Ž Ž Ž Ž ŠŤ É ÁŽ Ž Ž Ž Ý
Ř Á Ě É É Ě Ě Á Ř Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ť Ž Ž Ž Ž ŠŤ É ÁŽ Ž Ž Ž Ý Ž Á Ž Ž Á É É Ž Ž Ž Ť Ě Ě Ť É Š Š ř É Ť Ž Á Ý É Ó Ž Ý ÝÝ Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Š Š Š Ž Ž Š Ž Ž É Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Š É Á Š Ž
Ý č Ť ž š Ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ť ž Ž č č ž ž č č ž ň Ť š Ť č š ž Ť ž ž ž ž šš Ť š Ť Ť šš ž Ť č č Ž š ď š ž ň č Ž ž ž č ť ů č č š Ť ž ž ť č Ť Ť ž č Ť ž Ž
Š č Ť č š Ž ň š š š ť š Ť Ť č š ď ž Ž ť č ž Ť č Ť Ž ň š č Ť Ť č č š č Ž Č Ž Č ŽŤ ž Ž č ž č ť Ž č Ž Ť č č Ť Ť ž ž ž č č č ž č Ť Ď č č Ť ž Ž Ž Ť š Ť č ž Ť š š Ť Ť Ť Ť Ž č Ť č Ť š Ťď Ť šž š š ž Ť ť š ž Ť
Ž Ý Ř Ě Ž ď ď Ž
Á Č Č Č Á Ě É É Č Ě Ě Č Á Ú Á ÁŘ ď Ž Ř Ž Ú Ž Ý Ř Ě Ž ď ď Ž Č Ž Č Ž Ž Č Ž Ž ŠŤ É ÁŽ Ž Ž Ž Ž Á Ž Ž Ž Ž Ž Ž ď Á É Č Ž Ž Ž Ž Ž É Ž Ž Č Č Ž ď Č Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž Ž ď Š Ž Ž Č Č Č Ž Č Ž Č ď Š Š Ž Č Š ď É Á Š Ž
Obslužné sítě. Jacksonova síť systémů hromadné obsluhy. Sériové propojení dvou front
Obsužné sítě Jacksonova síť systéů hroadné obsuhy Teekounkační síť Počítačová síť Doravní síť Unversa Mobe Teecouncatons Syste Sérové roojení dvou front Queue Queue Stav systéu je osán usořádanou dvojící
NOVÁ ETAPA PŘESTAVEB NA CNG
HISTORIE Historie traktorů na stlačený metan, zemní plyn nebo jak se dnes uvádí CNG má ve Zlíně dlouhou tradici. Od roku 1984 provozovalo tehdejší JZD Gottwaldov více jak 15 vozidel na stlačený zemní plyn.
jevu, čas vyjmutí ze sledování byl T j, T j < X j a T j je náhodná veličina.
Parametrické metody odhadů z neúplných výběrů 2 1 Metoda maximální věrohodnosti pro cenzorované výběry 11 Náhodné cenzorování Při sledování složitých reálných systémů často nemáme možnost uspořádat experiment
ř ý ř ý ýš ř Č ý ř ýš š ř Ž řš ř ř ř ř ý Ú Ž Ú š ú ř Ú ř ř Č ú Žď ř ý ž ř ú ř ž ý ýš ř Í Í ž ž ý Č
ř Ú ř ř ú ý ř ýš ř ř ý Č ó ž ž ú ý Š ž ž ř š š ý ý ř ž ý ý ř ž Č Í ť řš ř ýš ř ý ř ž ř ř ř ý ř ř ý ř ý ýš ř Č ý ř ýš š ř Ž řš ř ř ř ř ý Ú Ž Ú š ú ř Ú ř ř Č ú Žď ř ý ž ř ú ř ž ý ýš ř Í Í ž ž ý Č ž ř Ž ž
č é á í ě á ňí č Ú č Č
č ň č Ú č Č Ú Ť ž č Ť Ť č Ý ž Ť č Ž Ý Á ř Ť ž ž Ť Ť Ž ž ž ž É ť Ť É Ť Ýž Ť Ť Ť Ť ť Ť ž Ý ň ž ň ť č Ť Ú č ř ž ž Ť ž Ý Ý č Ť Ý ž č č ž Ý Ť Ť ť Ť Ť ň ž ž Á Ť ů ž Ť Ž ž ž Ť Ý Ť ť č Á Ť č č Ť ť Ť Ž Ť ď ž Ť
Ž Ř ú Ž Ú ú ú Ú ď Ů Ť Ťú Ř Ý Ť ď Ť Ř Ý Ř Ú Ř Ú ž ď ú Ť ť Ý Ú ž Ť Ť Ť Ú ú Ú Ú Ú Ú
Ý Ý Ř Ú Ú ú Ť ž ž Ť Ž Ď Ť Ť ž Ž Ť ž Ť ď ú ť ú Ť Ť Ž Ť ž Ť ú ž Ú Ť Ť Ť Ř É Ť É Ř Ú ť Ť É Ú Ú ř É Ť Ť Ž Ř ú Ž Ú ú ú Ú ď Ů Ť Ťú Ř Ý Ť ď Ť Ř Ý Ř Ú Ř Ú ž ď ú Ť ť Ý Ú ž Ť Ť Ť Ú ú Ú Ú Ú Ú Ý Ý É É ď Ť Ř Ž Ř Ž
5 VITAM IN Y R IB O F L A V IN STRUKT U R A A N Á Z V O S L O V Í...12
OBSAH 5 VITAM IN Y...1 5.1 T H IA M IN...З 5.1.1 STRUKTU RA A N Á Z V O S L O V Í... З 5.1.2 B IO C H E M IE... З 5.1.3 FY ZIO LO G IE A V Ý Ž IV A... З 5.1.4 PO U ŽITÍ...4 5.1.5 V Ý SK Y T...4 5.1.5.1
Ú Č š Ú ú Š š š Č Č Š š Š š Ý š š š Š
Ů š š š ú ú ú ú Ú š š Ó Ó š š š š š Š š Ú Č š Ú ú Š š š Č Č Š š Š š Ý š š š Š š ů ů šť š ů šť š Ů ů š š šť ú š š š š ň š š ď š Š š š Ú š š š š šť š Ú Ú ň ň ú š š ú Ú š š š ň š ů š š ů ú š Ú Ó Ú š š Ř Č
ů ž Í ř ů Č ů ť ř Č ř ř ž Č Š Ů ů ž š ž Ů ř Č Ž ž ů ů Š š Í ň ó ů ř ř ž ř ř ž ř Í Ů š Š š ř š ů š š ó ř ř š ř Ž ř ž Ž ř š ř Í ň ř Ů ů ž Ů ř š ř š ř š
ř ř Ž Í ř ř ů ž ů Í ž ř ů ř ň ř Ž ř š Č ř š š ř ž ř ř š ž ř ů ř ů š ř ň ř ř Í ž ž š š š š ž Í š ÍŽ ň ů š ž ž ř š ů ň ř ř ž ř š ž ž š ř ů Ů Č ů ž š š ů ů ř ů š ž ů ř Ů ž ř ů ů ž Í ř ů Č ů ť ř Č ř ř ž Č
MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ VEKTOROVÁ OPTIMALIZACE
OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáša 5 PŘEDNÁŠKA 5 MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ VEKTOROVÁ OPTIMALIZACE OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáša 5 Multiriteriální rozhodování
ů ř Ž ý ý ř ď ř
ř ů ř ů ř ř ý ů ř ů ů ř ť ý Ž ř ř ř ř Ž ř ú ý Ž ř ů ů ť Ř ý ř ř ř ů ý ý ř ý ň Ž ý ů ř Ž ý ý ř ď ř Á ů ó ř Í ř ý ř ý ř ř ř ř ř ř ř ř ř ý ř ť ř ř ř ý ť ř ď ú É ř ť ý ů ř ý ď ř ř Ž ý ý Í ý ó ů ý ý ř ř Í ř
Systé my, procesy a signály I - sbírka příkladů
Systé my, procesy a signály I - sbíra příladů Ř EŠEÉPŘ ÍKLADY r 6 Urč ete amplitudu, opaovací periodu, opaovací mitoč et a počáteč ní fázi disrétních harmonicých signálů a) s( ) = cos π, b) s ( ) 6 = π
š š ů ě č řň řň č ě ý š ř Ž ý š ž šť řň š ů ě ě ř ý ř ěč ř č řň ě ř ě ý ý ě ý š ř ř ý ů š ř ů š ó ý č ž ě ů ó ř č ě ů ý ě ě č ě ě š ů ó ů ó č Ů ó ó ó
ý ě ř ř Ú ý ř ý Ú ř Ú ý ř ý č ř Ú Ú ř ě ě ý ú č ýč ý ř ě ěž ůč ů ě ř ř ž ý ě ř ě ř ř ě ěž ř ůč ř ů ě ý ý ř š ě ý ř š ý ý ž ě ě ů ě ř č ě ž ř ů Ž ý ě š ú Ž ů ý ř ů ó ů ó č ů ó ó ů š š ů ě č řň řň č ě ý
á ý á á ú ú ř ý ý ů ě ů ř á á á á ě ě š ř ů á ě ě ě ů ř š ý š ě ů ž ář ř ř š ý ář á ě ř á ý ě ů á á á ě á ž ě ě ů ě ý ě ř ě šť Č ý á á ř á ě á ř ý ý á
É Ř Á Ý Ý Ý ů Ř Ý Ě ů ě ář Ú ř ě ě ě ě ě á ý á á ú ú ř ý ý ů ě ů ř á á á á ě ě š ř ů á ě ě ě ů ř š ý š ě ů ž ář ř ř š ý ář á ě ř á ý ě ů á á á ě á ž ě ě ů ě ý ě ř ě šť Č ý á á ř á ě á ř ý ý á á ě ú ř ě
Pružnost a plasticita II
Pružnost a plastcta II 3. ročník bakalářského stua oc. Ing. Martn Kresa Ph.D. Katera stavební mechank Řešení nosných stěn metoou sítí 3 Řešení stěn metoou sítí metoa sítí (metoa konečných ferencí) těnová
ě ě ě ě š Ť ě š Ť š ň ě ě ž ě ě Ť ě ě ě ě ě Ť š ž ě ě ě Ť Ť š Í ěž ž ě ěž Á Ě Ě Á Ě É ě ě ě š Ž Ú ž ě ě š ě Ť š Ť ě Š Ť š Š Í ě š Ť ž ě š ě Ť
Á Á ŘÍ ě ě Í Ž š Ť Ť Ý ě ě š Ť ž ě ž ě ě ž ě Ť š ě ž Ó Ť š Ť ě ž ě Š ě ď Ť š Š ě Ť ě š ž ě š ě ě ě š ě ě ě ě š ě Ž Ť š ň Ž Ť ě ž ě šť ě ě ě ě ě ě ě ě š Ť ě š Ť š ň ě ě ž ě ě Ť ě ě ě ě ě Ť š ž ě ě ě Ť Ť
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodný výběr Nechť X je náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládejme, že známe tvar distribuční funkce (víme jaké má rozdělení) a neznáme parametr
JEDNODUŠE A PROSTĚ Tento katalog představuje v přehledném členění všechny potřebné technické údaje týkající se našich 8000 pružin.
S oprávněnou hrdostí si Vám dovolujeme představit naši rozsáhlou nabídku pružin a per. Náš sortiment totiž zahrnuje přes 8000 standardních provedení pružin, které jsme schopni dodávat z našich skladů v
ě é ě ě ř ě ř Š ř é é ř ú é ř é ý ř é ř é ř ý ěř é ě ř é ř ň é ř ň é ř ř ěř ň ř ě ř ř ř é é ř é ř é ý
ě ň é ř ř é ě ř é é ň é ř ěř ň ě ř ý ř ň ý é ý ň ý ý ě é ě ú ř é ř ě ý ř ř ď é é ř ř ě ě Š ě é ě ě ř ě ř Š ř é é ř ú é ř é ý ř é ř é ř ý ěř é ě ř é ř ň é ř ň é ř ř ěř ň ř ě ř ř ř é é ř é ř é ý ř ě ý Š
AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace
AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Mnohorozměrné metody Regrese jedna náhodná veličina je vysvětlována pomocí jiných
15 Mletí. I Základní vztahy a definice. Oldřich Holeček (aktualizace v roce 2014 Michal Přibyl & Marek Schöngut)
15 Mletí Oldřch Holeče (atualzace v roce 2014 Mchal Přbyl & Mare Schöngut) I Záladní vztahy a defnce I.1 Úvod Rychlost mnoha chemcých a fyzálních procesů závsí na velost mezfázového povrchu. Je-l v nch
Měření tvaru ploch. Postup :
B ěření tvau plo Úol :. Změřte tva plo pomoí souřadnovéo měříío aříení. Poveďte eonstu tvau plo na počítač. Učete polomě sféé plo pomoí sféometu Postup :. ěření tvau plo pomoí souřadnovéo měříío aříení
ř Č ř ó Č ž Ú ú ř ž Ě ú ř ž ž ř ž ú ř ž ú Ú ř ž ř ž ú ř ř ó ž ž Č ř ú ř ž ú ř ř ž ř ř ž ž ř
ř úř úř ř Č ř ř ú Ž ř ž ú ř Šž ř Ů ž ž ř ř ř ř úř ř ř ř ř ř ř Č ř ó Č ž Ú ú ř ž Ě ú ř ž ž ř ž ú ř ž ú Ú ř ž ř ž ú ř ř ó ž ž Č ř ú ř ž ú ř ř ž ř ř ž ž ř ž ž ř Š Š ř Š ž ř ú ř Š Č Č ž ř ú Č ž ž ž Č ř ú ž
Č Á Í ě ů é ž ň ž ř é ě ř ě ň ř ň ě ý ě ý ó ů ř ž é Ř ů ě ž ř ý ž ú ě ř ř ě ěš é ů ň ů é ň ú Ý ó ú ů ú é ř ů ž é žň ž ž é ě ý ě ý ó ý ř é š ý ý ý ýň ó
é šš úř ě Č š ě ž é é ě ř ě ěš ý ř ě ěš ý é é é ž ě ž é é ě ě ěš ě ěš ý ž ž ě ž é ř ě ěž é ž ý ž ě š é é é ř é žň ř é ž ě ř š ě ž š ř ž ě Ů ž ě é ž é é ř š é é ě é Ů ý ř š ř é Ů ý é Ž ž ě ř é ž ž ý ů ů
Fyzikální chemie 1: Termodynamika Sylabus přednášky
Fyzkální heme : ermodynamka Sylabus řednášky ohuslav aš Dooručená lteratura: P.W. tkns: Physal Chemstry, Oford Unversty Press W.J. Moore: Fyzkální heme, SNL, Praha Dvořák, rdčka: Základy fyzkální heme,
ť Ž ž ž ž ž ž ť ž ť É Ě ž ž ť ž ž ž ž ť ž ž ž
Ý Ý Ů Ě É Š Á Ú ž ž ž ž ž ž ž Ž ž ť ž ž ž Ó ŇŇŇ Ó ž ť Ž ž ž ž ž ž ť ž ť É Ě ž ž ť ž ž ž ž ť ž ž ž ť ž ť ť ž ž ž ž ž ž ž ž Ž ž ž ť ž Ž Ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ž ž ž ž ž ž ž ž ž ť ž ž Ž Ž ž ž ž ž ť ž Ž ž
Fluktuace termodynamických veličin
Kvantová a statistická fyzika (Termodynamika a statistická fyzika Fluktuace termodynamických veličin Fluktuace jsou odchylky hodnot fyzikálních veličin od svých středních (rovnovážných hodnot. Mají původ
Kombinovaná lana: AlFe6 AlFe4 AlFe3
4 MENZOVÁNÍ VOČŮ A KABELŮ 4.1 Řada jmenovitých průřezů ů a jejich značení (0,35-0,5-0,75-1) 1,5 2,5 4 6 10 16 25 35 50 70 95 120 150 185 210 240 300 350 400 450 500 [ mm 2 ] rovedení: - Al - hliník - Cu
ů Í ů Í ž Ú ů ý ř Ů Ú ř ý ř ý ř ž ž ž ř ž ý ř ý š ř ř ř ž ř ř ž ň ř ř Ž ř ř ž ž ž ž ý ú ý ů ů ř ž ž ý ř ž ž Ž ř ň ý ň ý ž ý ř ý ř ý ř ý ž ý ř ú ž ň ň ž Ů ý ž š ý š ň ž ý Ů ý ř ž ř š ř š ř š ř š ř š ř ř