9 INTERPOLACE A APROXIMACE

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "9 INTERPOLACE A APROXIMACE"

Transkript

1 9 INTERPOLACE A APROXIMACE Iterpolce proxce fukcí eo experetálích dt zhrue řdu techk Účele e provést áhrdu fukce f(x) zdé hodot {x y} = vhodou proxuící fukcí g(x) Z proxuící fukc g(x) se čsto volí leárí koce -tce eleetárích fukcí g(x) g(x) c g (x) Příklde eleetárích fukcí g(x) sou polyoy rcoálí fukce podíly polyoů trgooetrcké fukce expoecálí fukce td Aproxuící fukce souvsí se zdáí dé úlohy ovlvňue stupeň proxce Te se oyčeě vydřue ko vzdáleost ez proxuící fukcí g(x) proxovou fukcí f(x) resp dskrétí hodot y Zvláští přípde proxce e terpolce: př terpolc závslostí se sestroue fukce g(x) tk y procházel zdý ody {x y} = splňovl přto podíky týkící se eího tvru Př terpolc fukcí usí ýt v defových odech ξ = zvých uzlové ody terpolce fukce f(x) g(x) spoté ve fukčích hodotách hodotách zvoleých dervcí f () (ξ ) g () (ξ ) 0 r Zde f ozčue -tou dervc r e xálí dervce v -té uzlu ve které sou oě () proxová proxuící fukce totožé Iterpolce se v techcké prx využívá pro () zespotěí telárích údů příkld teplotí závslost fyzkálě checkých kostt ko sou rozpustost hustot otový souč reltví pertvt souč rozpustost td; () áhrdu složtých fukcí f(x) eo fukcí které elze přío vyčíslt Příklde sou Besselovy fukce fukce G ekoečé řdy td; (c) uerckou dervc tegrc; (d) kresleí grfu závslost zdé tulkou Předpoklde terpolce závslost sou deterstcké hodoty souřdce x odpovídící hodoty ose y V prx e všk čstěší přípd kdy x sou voleé (stvo

2 vé) hodoty (př čs teplot) y sou odpovídící experetálě zěřeé hodoty (př kocetrce sorce pětí proud td) Expere-tálí hodoty y sou pk ztížey áhodý chy Př proxc závslost se předpokládá dtví půsoeí chy typu y g(x ) % g Pokud e druh fukce g(x) přede zá přechází úloh proxce úlohu (e)leárí regrese Pokud se volí g(x) ve tvru leárí koce eleetárích fukcí de o úlohu leárí regrese Rověž úloh proxce fukce se převádí úlohu regrese kde se všk součty hrzuí tegrály Aproxce se v techcké prx využívá k () vyhlzováí závslostí t k elc áhodých chy g Pokud se dt y pouze hrzuí hodot g(x ) x - x = = - de o úlohu číslcové fltrce + Vyhlzeí se užíví k určeí vyhlzeých hodot g(x) eo ke kresleí grfů; () áhrdě rozsáhlých souorů dt fukce oshuící éě pretrů k účelů uchováí forcí o dtech př v pět počítče; (c) uercké dervc tegrc experetálích dt ztížeých áhodý chy; (d) tvorě specálích eprckých odelů regresího typu ko e sple-regrese V řdě techckých úloh e terpolce proxce dílčí část postupu zprcováí dt V této kptole sou uvedey vyré evíce užívé techky proxce terpolce fukcí resp závslostí Vedle klsckých postupů sou uvedey postupy které využíví po částech defových fukcí (pecewse-fukcí) 9 Klscké terpolčí postupy Úlohou terpolce e lezeí fukce g(x) tk y pro hodot x < x < < x (v přípdě závslostí) eo pro uzlů ξ < ξ < < ξ (v přípdě fukcí) pltl úvodí rovce Protože pltí x = ξ udee ozčovt uzly tké syole x Mez ezáěší postupy ptří polyocká terpolce která hledá polyo g(x) splňuící úvodí podíku f () (ξ ) g () (ξ ) Hledý polyo e stupě evýše r % & Pokud e poždvke shod pouze ve fukčích hodotách sou r = 0 = -tce odů e terpolová edozčě polyoe ( - )ího stupě Z úvodí podíky se seství leárích rovc ze kterých se vypočtou odpovídící koefcety c

3 3 9 Lgrgeov Newtoov terpolčí forule Forule se užíví pro přípd r = 0 kdy se kostruue polyo stupě evýše = - terpoluící uzlových odů kdy pltí y = f(x ) = g(x ) Iterpolčí polyo splňuící tyto podíky lze vyádřt ko leárí koc všech y hodot L (x) y g (x) kde g(x) sou polyoy stupě ( - ) tkové že g (x ) 0 pro všech g (x ) Tyto podíky zšťuí že L (x) e terpolčí polyo ( - ) stupě Fukce g(x) e zázorě or 9 Or 9 Jedoduchý Lgrgeův polyo Polyoy g(x) splňuící tyto podíky lze vyádřt ve tvru g (x) w (x & x )(x & x ) (x & x & )(x & x % ) (x & x ) w k (x & x ) kde orlzčí koefcet w e rove polyo á poto tvr L (x) w k y w k (x & x ) (x & x ) y k Lgrgeův terpolčí x & x x & x Tto forulce Lgrgeov terpolčího polyou se hodí pouze pro lá edoduché ručí výpočty Pro výpočty s využtí počítče se doporučue tzv rycetrcká reprezetce ve tvru

4 4 L (x) y w x & x w x & x pro x x L (x) y pro x x Tto reprezetce terpolčího polyou e uercky stlí víc lze pro růzá děleí uzlů x = určt orlzčí koefcety w lytcky V přípdě že yl Lgrgeův terpolčí polyo použt pro terpolc -tce fukčích hodot f(x ) záé fukce f(x) pltí pro chyu terpolce v lovolé odě x vzth f(x) & L & (x) f () (α)! (x & x ) kde x < α < x Nevýhodou trdčího vyádřeí terpolčího polyou v Lgrgeově tvru e poždvek opětové přepočítáí všech čleů př přdáí dlšího odu x + y + Z tohoto hledsk e př postupé přdáváí uzlů výhoděší Newtoov terpolčí forule pro kterou pltí & P (x) k (x & x k ) k Přdáí odu x + y + pk vede k terpolčíu polyou P % (x) P (x) % % k (x & x k ) k Z této rovce vychází př doszeí z x = x pro koefcet + vzth % % % w y y % k (x & x ) Pro osttí koefcety k k = polyou P + pltí k % k w y k (x & x ) k% Koefcety k se zýví postupé dferece fukce f(x) ultá postupá dferece e = y Osttí postupé dferece lze defovt rekuretě Pro prví postupou dferec pltí y x & x % y x & x y & y x & x [x x ]f

5 5 Pro druhou postupou dferec e 3 [x 3 x ]f & [x x ]f x 3 & x y 3 & y x 3 & x & y & y x & x x 3 & x pro -tou postupou dferec pltí + % [x % x ]f & [x x ]f x % & x ( (x & x ) 0 0 ( 3 (x & x ) ( 3 (x & x ) 0 d d & (x & x ) (x & x ) 0 d & d Př sestvováí postupých dferecí se s výhodou sestvue tulk eíž dgoálu tvoří koefcety Tk sou defováy vzthy ez koefcety Newtoovy k forule koefcety w k y k = d k Lgrgeovy forule Př zlost koefcetů k ůžee stovt 3 koefcety d k řešeí soustvy leárích rovc 3 Postup efektvího výpočtu d = z této soustvy rovc e popsá v prác N eho zákldě yl odvoze lgortus pro efektví výpočet orlzčích koefcetů w = který lze vyádřt posloupostí vzthů: () () = k = 0 k = () (-) k = k /(x k - x ) k = - (k+) (k) () = - = 3 k () w = Užtí tohoto schétu e počet opercí potřeých pro vyčísleí polyou v Lgrgeově 3 tvru shodý s počte opercí pro vyčísleí koefcetů v Newtoově tvru Vytvářeí postupých dferecí Dt Prví dferece Druhé dferece (-)í dferece x y [x x ] f x y [x 3 x x ] f [x 3 x ] f x 3 y 3 [x 4 x 3 x ] f [x 4 x 3] f

6 6 x y 4 4 [x x x ] f - x y 9 Hertovská terpolce Př této terpolc se poždue y terpolčí polyo H se svou prví dervcí souhlsl ve všech uzlových odech s dou fukcí eí prví dervcí To zeá že r = = terpolčí polyo e stupě ( - ) Ozčíe-l hodoty dervcí v uzlových odech x ko y ůžee psát H (x) y h (x) % kde h (x) [ & (x & x ) g ) (x )] g (x) h (x) (x & x ) g (x) V těchto vztzích sou g (x) eleetárí Lgrgeovy polyoy Pro Hertovskou terpolc e vhodé použít rycetrckého tvru y ) h (x) H (x) w x & x w w & v x & x y % w y ) x & x w x & x w x & x &v pro x x H (x) y pro x x Pro koefcety v pltí 3 v w x & x V prác e uvede efektví lgortus sultáího postupého určováí koefcetů w v 93 Rcoálí terpolce Př této proxc e terpoluící fukce R (x) defová ko podíl polyou stupě l (v čttel) polyou stupě l (ve eovtel) R l (x) P (x) P l (x) Tto proxce hrzue klsckou polyockou terpolc stupě ( + l) S výhodou se používá rcoálí proxce typu Pdé

7 7 R(x) % % x & x x & x 3 4 % x & x 5 6 % Místo tohoto zápsu se používá zkráceá for R(x) % x & x x & x % 3 x & x & % Pro určeí koefcetů tk y R(x) terpolovl zdou fukc v uzlech se používá rekuretích forulí R (x) % x & x R (x) R (x) % x & x R 3 (x) R (x) % x & x R % (x) R (x) Z předpokldu že R + (x) 0 dostáváe že R (x ) pro Pro terpolc usí eště pltt oezeí že R (x ) y Z této rovce přío plye že = y Z předešlých rovc lze tké určt že pltí R % (x ) x & x R (x ) & % % Využtí této rovce lze pro = - počítt R +(x) pro = + + určovt + = R +(x +) Títo postupe se edoduše určí koefcety Pdé terpolce Pokud vyde R (x) pro = - rovo ule elze teto postup použít + 9 Sple terpolce Užíváí polyoálích terpolčích forulí á řdu evýhod Jsou totž složey z eleetárích fukcí defových celé reálé ose což vede u terpolčích forulí

8 8 vyšších řádů ke vzku řdy lokálích x flexích odů které eodpovídí průěhu fukce f(x) č telové závslost {x y} = Př terpolc fyzkálích závslostí se stává že chováí v sté tervlu se výrzě lší od ech chováí v tervlech sousedích Jde o závslost tzv esoctví povhy Z těchto úvh plye že pro účely terpolce le proxce ude výhoděší volt lokálě defové fukce které udou v ístech vzáeého styku t v uzlech spoté ve fukčích hodotách hodotách zdých dervcí Vhodé terpolčí fukce tohoto typu sou složey z polyockých úseků pltí pro ě že sou ze třídy C [ ] Oecě sou fukce třídy C [ ] tervlu [ ] spoté v prvích dervcích fukčích hodotách N or 96 sou schetcky zázorěy 0 fukce třídy C C C odpovídící prví druhé dervce Z or 96 plye že hldké sou všechy fukce od třídy C Pro fukce třídy C pltí že -tá dervce e leárí loeá závslost ( + ) dervce e po částech kosttí ( + ) dervce e po částech ulová t eí defová v uzlových odech ξ 0 Or 96 Příkldy fukcí C C C ech dervcí: H zčí hldká S zčí spotá křvk Využtí uvedeých vlstostí fukcí ze třídy C [ ] ůžee defovt oecě polyocký sple S (x) s uzly = ξ < ξ < ξ 3 < < ξ = Teto sple e kždé úseku [ξ ξ ] = - reprezetová polyoe xálě -tého stupě Pokud + (l) e v ěké odě x ěkterá dervce S sple S (ξ ) závsí () řádu polyou přčež se ovykle volí kucký sple = 3; (ξ ) espotá de o defektí sple Vlstost () počtu polohách uzlů ξ < ξ < < ξ ; (c) defektech v uzlových odech Z defektích sple se oezíe klscké sple které í álí defekt rove k = - t ptří do třídy C [ ] Pro účely Hertovské terpolce e výhodé použít sple - defektu k = který ptří do třídy C [ ] Defekt k = uožňue zdt podíky terpolce defekt k = eště víc podíky týkící se hodot prvích dervcí - Klscké sple polyoy S (x) ze třídy C [ ] e ožo defovt ěkolk způsoy Needodušší e pro kždý tervl I 0 [ξ ξ ] = - defovt lokálí +

9 9 polyo P (x) c 0 % c k (x & ξ ) k k pro x 0 I Teto záps e redudtí protože P(x) oshue v kždé ( + ) tervlu pretrů c k celkově pk ( + ) pretrů Neefektvěší e vyádřeí sple S (x) ko leárí koce ázových B-spl-e s álí podporou Bázový B-sple B e defová v ( + ) uzlových odech ξ - < ξ -+ < < ξ ko orlzová -tá poěrá dferece usekutého polyou Využtí forálího zápsu postupé dferece ůžee psát g(ξ) (ξ & x) & % B (ξ & ξ & )[ξ & ξ ] g používá rekuretí forule B (x) Zčíá se od B (x) pro které pltí V prx se pro výpočet orlzových B-sple x & ξ & ξ & & ξ & B && (x) % ξ & x ξ & ξ &% B & (x) pro ξ & # x # ξ B (x) 0 de Bázové B-sple -tého řádu í zívé vlstost: () sou kldé pouze v tervlu ξ - < x < ξ všude de ýví ulových hodot B (x) > 0 pro ξ & < x < ξ B (x) 0 de ; () sou orlzové t B (x) pro všech ξ < x < ξ ; () (c) tervlu (ξ - ξ ) e B (x) sple polyo stupě ( - ) s uzlový ody (ξ - ξ -+ ξ ) To zeá že v kždé tervlu e ez dvocí uzlových odů vyádře spo - polyoe stupě xálě ( - ) ptří do třídy fukcí C [ξ - ξ ] Tto vlstost pltí pokud sou všechy uzlové ody ξ vzáe růzé 9 Kucké sple Kucké sple zývé tké křvítkové fukce ptří k ezáěší předstvtelů sple polyoů Jech zákldí výhodou e že sou spoté v prvích dvou dervcích což uožňue sestroeí hldké křvky v prví dervc (or 96) Používí se hoě ve všech olstech počítčové grfky v systéech CAD/CAM pro proxc fukcí kde í řdu vhodých vlstostí Pltí že př proxc fukce f(x) kucký sple S 3(x) e zště álí () () or f (x) - S (x) Dále S (x) splňuí podíku 3 3 [S 3 (x)] dx 6

10 0 což zeá že stý způsoe lzuí celkovou křvost terpoluící fukce Fyzkálě s lze sple předstvt ko deálí elstcký osík se zedtelou hotostí který e ztíže eo podepře v uzlových odech {x y} = Teto osík zue tvr odpovídící u potecálí eerge Iterpolčí kucký sple lze sestrot př volě = 3 přío z defce Nuercky evýhoděší e všk použtí B-sple B 4(x) zázorěých or 99 Pro lustrc e výhodé vyít přío z defce S (x) ko polyocké fukce třídy C [ ] Kucký sple e pk defová podík () podíkou terpolce t S 3 (x ) y () podík spotost ve fukčích hodotách hodotách prví druhé dervce () () Fukce S(x) S (x) S (x) sou spoté v celé tervlu [ ]; (3) (c) podíkou po částech kosttí třetí dervce S (x) všude kroě uzlových odů x = ; (4) (d) podíkou ulové čtvrté dervce S (x) = 0 všude kroě uzlových odů x = Z těchto podíek plye že S 3(x) e v kždé tervlu I 0 [x + x] defová kucký polyoe Pro edozčé určeí všech čtveřc koefcetů c ž c ve všech 4 ( - ) tervlech I e poto uté sestvt 4( - ) ezávslých podíek Z podíek spotost plye že P (x ) P & (x ) P () (x ) P () & (x () ) P (x ) P () & (x ) pro všech = - což vede 3( - ) vzeých rovc Z podíky terpolce vychází dlších rovc Celkově vede použtí podíek defce S 3(x) k sestveí (4-6) leárích rovc Dvě rovce pro edozčé určeí S 3(x) všk eště scházeí Tyto vzeé rovce se využíví pro defc okrových podíek určuících chováí sple v ístě x x Čsto ýví voley tzv přrozeé okrové podíky S () 3 (x ) S () 3 (x ) 0 Odpovídící podíky pro prví dervce d S () 3 (x ) d S () 3 (x ) 3 í tvr d 05 3(y & y ) h & d d 05 3(y & y & ) h & & d & Název "přrozeé" zde vysthue fyzkálí sysl prostého podepřeí kdy vě posledí podpory x resp x zuíá osík příkový tvr Oecě lze defovt okrové podíky typu I kdy se určuí d d okrové () () podíky typu II kdy se určuí druhé dervce S 3 (x ) S 3 (x ) Přehled růzých typů okrových podíek které ovlvňuí chováí sple S 3(x) pouze lokálě e uvede v prác () () Ozče druhé dervce kuckého sple M = S 3 (x) prví dervce d = S 3 (x) Pro určeí kuckého sple postčue lezeí dervcí d d Vyádříe-l - koefcety c ž c poocí dervcí d d M M ůžee z podíky spotost druhých dervcí v ístě x dospět po úprvách ke vzthu α d & % β d % γ d % δ &

11 kde α h & β γ h & % h h δ 3 y & y & % y % & y S () T S () T h & Záps předstvue trdgoálí soustvu ( - ) leárích rovc pro ezáé d d Př použtí okrových podíek pk dostáváe soustvu leárích rovc s ezáý kdy e tce koefcetů trdgoálí Pro eí řešeí lze využít př kopktích lgortů vycházeících z Gussovy elce Zákldí prolée př použtí kuckých sple pro rekostrukc závslostí e ech tedece k přektáváí př áhlých zěách křvost terpolové závslost Pro odstrěí této evýhody e vhodé použít tzv sple pod pětí (expoecálí sple) která uožňuí lokálí řízeí tvru terpoluící fukce poocí pretru pětí Sple pod pětí sou řešeí dferecálí rovce 4 h S (4) T (x) & λ S () T (x) 0 pro x = x = Syol λ ozčue pretr pětí Te ůže ýt oecě v kždé uzlové odě ý rove λ Řešeí uvedeé dferecálí rovce e sple pod pětí s těto vlstost: () v kždé tervlu I 0 [x x] e + () S T(x) e ze třídy fukcí C [ ] S T (x) % x % exp(λ x) % exp(&λ x) (c) pltí podík terpolce S T(x ) = y = (d) (x ) = (x ) = 0 t pltí přrozeé okrové podíky Pro hrčí hodoty pretru pětí λ pltí že () pro λ 6 0 e S T(x) klscký kucký sple; () pro λ 6 4 e S T(x) leárí sple t loeá čár spouící uzlové ody () Pro prktcké účely se využívá toho že rozdíl S T (x) - λ S(x) T e v kždé tervlu I leárí fukcí x Po dvoí tegrc lze pk S T(x) vyádřt ve tvru S T (x) y % t % y ( & t) % M % sh(µ t) & t % sh(µ ) λ % M λ sh(µ ( & t)) sh(µ ) & ( & t) () kde t = (x - x )/h µ = λ h Syoly M = S T (x) ozčuí druhé dervce Z této rovce e ptré že () S T(x) e vzhlede k M = - leárí;

12 () př zlost M = - e S T(x) edozčě určeo pro zvoleá λ = Uveďe že fukce sh(x) cosh(x) lze vyádřt využtí fukce exp(x) ve tvru sh(x) = 05 [exp(x) - exp(-x)] cosh(x) = 05 [exp(x) + exp(-x)] Alogcky ko u klsckých kuckých sple lze z podíky spotost prvích dervcí () S (x) v uzlových odech lézt trdgoálí soustvu leárích rovc T α % M & % (β % % β % & ) M % α % % M % δ% α % % sh(µ ) & µ kde h µ sh(µ ) β % µ cosh(µ ) & sh(µ ) µ sh(µ ) h δ % y % & y & y & y & h h & Řešeí této soustvy rovc lze provést steě edoduše ko u klsckých polyockých sple Sosttý prolée souvseící s použtí sple pod pětí e vol 5 pretrů pětí Retrop využívá ve své proceduře testu zd druhé postupé dferece [x - x x +] y = y souhlsí co do zék s druhou dervcí M Pokud vyde že (M y )(M % y % )>0 rozlšuí se dv přípdy: ) e-l y = y = 0 volí se λ = 5/h ; + doszue se λ 0 Neí-l tto podík splě ) e-l y = y volí se λ 4 % (0 % *y h % & y * x(*y *; *y % *)) & + 93 Aproxce fukcí Př proxc fukce f(x) vhodou proxuící fukcí g(x) e tře řešt dvě zákldí úlohy: () výěr typu fukce g(x); () výěr krtér pro vyádřeí lízkost fukcí f(x) g(x) - S ohlede edoduchost zprcováí se čsto volí g(x) ve tvru g(x) = x t polyocká proxce Blízkost fukcí f(x) g(x) se vydřue poocí ory ve zvoleé LP-prostoru pro kterou pltí S P w(x) [f(x) & g(x)] P w(x) *f(x) & g(x)* P dx V této rovc e w(x) vhodá váhová fukce tervl # x # určue olst ve které se hledá proxce fukce f(x) fukcí g(x) Koefcety c se pk hledí tk y ylo SP álí Př volě p = de o L-proxc lzue se tegrál solutích odchylek ez f(x) g(x); př volě p = se lzue tegrál čtverců odchylek de o L-proxc odpovídící krtéru etody eeších čtverců pro dskrétí dt /P

13 Koečě př volě p 6 4 de o xí (Čeyševovu) proxc lzuící krtéru S 4 x[w(x) *f(x) & g(x)*] x 0 [ ] Mlzce krtér S vede oecě úlohu eleárí optlzce Zde se oezíe P L -oru Jde o spotou log úlohy leárí regrese která e podroě popsá v kp 6 Uvžue pro edoduchost w(x) = Pro odhd koefcetů c ž c se podoě ko v dskrétí přípdě vychází z lytcké lzce S 3 δs δc 0 Po doszeí održíe soustvu orálích rovc ve tvru fg dx g dx g g dx g g dx fg dx g g dx g dx g g dx c c fg dx g g dx g g dx g g dx c c fg dx g g dx g g dx g dx Je použto ozčeí f = f(x) g = g(x) Pokud áe lytcké vyádřeí fukce f(x) zvolíe vhodě g(x) ůžee určt edotlvé tegrály lytcky řešt pk soustvu leárích rovc o ezáých steě ko v dskrétí přípdě (vz odd 96) Př polyocké proxc e výhodé provést trsforc ezávsle proěé tk y yl tegrčí oor v rozezí [- ] Toho lze docílt volou x ( x & & & Úlohou e pk určeí koefcetů polyou g(x ( ) x (& tk y yl ve syslu ory L elépe proxová fukce f % % & x ( v tervlu [- ] Př

14 4 sestvováí tce koefcetů uvedeé tcové rovce lze využít záých tegrálů x dx & x % dx 0 % &

15 5 Pro (-) sudé přechází tto tcová rovce do tvru % 0 0 I 0 I % 3 % 0 % 3 0 % 5 & 3 I I & I 05 x ( % kde f % & x ( dx ( & V této rovc sou oprot předešlé rovc všechy koefcety děley dvě tk y došlo ke zedodušeí tce koefcetů Pro zvoleý stupeň polyocké proxce lze určt koefcety ž ko leárí koce záých tegrálů Odoě lze postupovt pro ( - ) lché V tulce sou pro = uvedey výrzy pro koefcety Koefcety proxčích polyoů g(x*) růzých stupňů ( - ) 3 I 3I (3 I 0 & 5 I ) 5 3 3I 4 (3 I & I 0 ) (3 I 0 & 5 I ) 5 4 (5 I & 7 I 3 ) 5 4 (3 I & I 0 ) 5 64 (5 I 0 & 70 I % 63 I 4 ) 5 4 (5 I & 7 I 3 ) 05 3 (4 I & 45 I 4 & 5 I 0 ) (5 I 3 & 3 I ) (5 I 3 & 3 I ) (3 I 0 & 30 I % 35 I 4 )

16 6 Postčue-l tedy proxce polyoe xálě čtvrtého stupě lze určt eho koefcety přío z tulky Pro vyádřeí kvlty proxce se počítá středí kvdrtcká odchylk 7 SE (f(x) & g(x)) dx & f (x) dx & & I & 94 Aproxce telárích závslostí Úloh proxce závslostí zdých tulkou {x y} = se od úlohy proxce fukcí lší pouze v to že ísto tegrálu se v rovc k vyádřeí krtér S P užívá suy Pro záé g(x) p = de o úlohu eleárí eo leárí regrese která e podroě popsá v kp 8 kp 6 94 Polyocká proxce V kp 6 e poedáo o odhdu pretrů v polyockých odelech hledáí vhodého stupě polyou využtí ortogoálích polyoů dé posloupost hodot x x x Jde vždy o etodu eeších čtverců odchylek t L -proxc V řdě úloh proxce etod eeších čtverců odchylek evyhovue poždue se lzce xálí odchylky Toho lze př polyocké proxc docílt využtí ortogoálích Čeyševových polyoů Čeyševovy polyoy T (x) lze geerovt podle rekuretí forule x % T % (x) xt (x) & T & (x) 8 Pltí že T 0(x) = T (x) = Čeyševovy polyoy í tyto zákldí vlstost : - () koefcet u xálí ocy x e rove - pro $ eo pro = 0 () Čeyševovy polyoy sou syetrcké kole počátku t pltí T (&x) (&) T (x) (c) Čeyševův polyo T (x) á v tervlu [- ] právě ulových odů T (x) = 0 * v ístech x které se zýví čeyševovské uzlové ody + (d) Čeyševův polyo T (x) á v tervlu [- ] právě ( + ) extréů x pro které pltí cos( π) ; T (x % ) (&) pro 0 (e) př zvedeí váhové fukce w(x) = / & x sou Čeyševovy polyoy vzáeě ortogoálí celé tervlu [- ]

17 T + * (f) pokud se defue ( + ) odů x které sou ulový ody Čeyševov polyou (x) pltí že % 0 pro k T (x ( ) T k (x ( ) 05 ( % ) pro k 0 % pro k 0 Tto rovce pltí pro všech k = 0 ukzue že Čeyševových uzlech sou Čeyševovy polyoy vzáeě ortogoálí (g) ze všech polyoů -tého stupě které í koefcet u ocy x rove á - orlzový Čeyševův polyo T (x)/ álí hodotu ory S 4 v tervlu [- ] Poocí Čeyševových polyoů lze proxuící fukc g(x) vyádřt ve tvru g(x) 0 c T (x) pro & # x # Pro zštěí ortogolty fukcí T(x) se edříve určí Čeyševovy uzly dvoufázový postupe: * () pro zvoleé se určí uzlové ody x = 0 - v tervlu {- } () využtí vzthu Z = 05 ( + ) + 05 ( - ) x se určí Čeyševovy uzly Z v tervlu [ ] + * * * * * Pro hodoty Z se ásledě určí uď fukčí hodoty f(z ) eo hodoty závslost y Vzhlede k ortogoltě edotlvých T(x) pro Čeyševovy uzly lze určt koefcety c sdo ze vzthů f(z ( c 0 ) T c (x ( ) f(z ( ) Oě rovce odpovídí použtí klscké etody eeších čtverců 94 Úseková regrese Použtí klsckých polyoů ko proxčích odelů e evhodé př proxc fyzkálích závslostí které esou soctví povhy Pro koplkověší průěhy s ěkolk extréy í víc tedec osclovt č výrzě zkreslovt proxovou závslost V těchto přípdech e výhoděší použít po částech defových fukcí Kroě zdých odů {x y } = kde se předpokládá že y sou áhodé velčy (ěřeé hodoty) se eště určuí uzlové ody ξ = k (resp eště ξ 0 ξ k+) Uzlové ody tvoří hrce tervlů kde sou defováy edotlvé fukce V kždé tervlu I ohrčeé uzlový ody ξ ξ lze proxuící fukc g(x) vyádřt odele g(x) - tkže pltí: g(x) = g (x) pro x ε I g(x) = g (x) pro x ε I g(x) = g k+(x) pro x ε I k+ 7

18 8 Fukce g(x) sou lokálě defováy pouze tervlech I Kvlt proxce závsí počtu polohách edotlvých uzlových odů ξ typu fukcí g(x) to ze které třídy C á ýt proxuící fukce g(x) Úlohu lze převést úlohu eleárí regrese kde se hledá počet uzlových odů ech polohy koefcety všech lokálě defových fukcí g(x) etodou eeších čtverců eo oecě xálí věrohodost Tkto defová úloh e zčě rozsáhlá proto se používá řd zedodušeí Or 96 Zdáí úsekové regrese Oyčeě s užvtel volí počet uzlových odů čsto ech polohy přede zákldě průěhu proxové závslost Pokud sou víc g(x) = k + leárí vzhlede k pretrů (polyoy) de vlstě o úlohu leárí regrese s oezeí defový podík spotost ve fukčích hodotách hodotách dervcí s ohlede třídu C g (l) (ξ ) g (l) % (ξ ) k l 0 Jk ylo ukázáo v odd 9 splňuí podíku spotost ve fukčích hodotách hodotách dervcí sple polyoy ( + ) stupě S + (x) které sou defováy ko polyoy xálího stupě ( + l) Z proxuící fukc g(x) lze použít vhodou defc sple S (x) hledt eho koefcety etodou eeších čtverců + 0 Pro lustrc vydee z předpokldu že fukce g(x) e poždová ze třídy C Jko g(x) použee vyádřeí leárího sple ve tvru usekutého polyou g(x) β % β x % k β % (x & ξ ) % Pokud pltí dtví odel ěřeí y g(x ) % g chyy g sou ezávslé steě rozděleé áhodé velčy s kosttí rozptyle lze získt odhdy pretrů β = k + lzcí krtér etody eeších čtverců U [y & g(x )] Př zlost počtu poloh uzlových odů ξ de o úlohu leárí

19 regrese Dervcí krtér U podle edotlvých pretrů lze dospět k soustvě orálích rovc M Z Soustv předstvue (k + ) leárích rovc vzhlede k hledý k+ Struktur tce M vektoru Z e všk ovlvě specálí type fukce g(x) Prví řádek tce M á tvr [ x (x & ξ ) % (x & ξ k ) % ] druhý řádek e [ x x x (x & ξ ) % x (x & ξ k ) % ] V dlších řádcích á oecě prví prvek tvr M % (x & ξ ) % k druhý prvek á tvr M % x (x & ξ ) % k Dlší prvky M sou l++ M l%% (x & ξ ) % (x & ξ l ) % k l k Vektor Z á složky Z [ y y x y (x & ξ ) % y (x & ξ k ) % ] T Jedotlvé složky tce M vektoru Z sou ovlvěy tké tí že se prcue s usekutý polyoy Pro zlepšeí uercké stlty se doporučue trsforce souřdc x do tervlu [ ] Pokud se poždue proxce ze třídy C lze volt kvdrtcký sple pro proxc ze třídy C kucký sple td Pro všechy odely tohoto typu lze sestvt tc M vektor Z lézt odhdy pretrů β β +k+ proxčího sple S (x) Z uerckého hledsk všk eí použtí reprezetce sple ve tvru usekutých polyoů přílš vhodé protože pro větší počet uzlových odů e tce M šptě podíěá Výhoděší e použtí B-sple reprezetce Deostrue s použtí této reprezetce sple příkldu kdy á ýt g(x) ze třídy 0 C Př použtí leárích B-sple e tře defovt eště přídvé ody ξ 0 ξ k+ (vz or 96) Aproxuící odel á pk tvr Z k% g(x) B (x) kde B (x) sou kokrétě defováy ve vzorové úloze 96 zkresley or 97 Zveďe zkráceé ozčeí N = B (x) Po doszeí g(x) do krtér U lytcké lzc dospěee opět k soustvě rovc M = Z V toto přípdě á vektor Z složky y N k % Mtce M á vzhlede k lokálí defovost leárích B-sple trdgoálí strukturu Pro eí prví řádek pltí M = Σ N M = Σ N N M = 0 = 3 k + V -té řádku sou eulové pouze dgoálí prví poddgoálí resp ddgoálí prvky pro 9

20 0 které pltí M = Σ N M + = Σ N N + M - = Σ N N - Koečě v posledí (k+) řádku sou eulové pouze posledí dv prvky M k%k% N k% N k% M k%k% N k% Trdgoálí soustv rovc se dá řešt kopktí lgorty Pro přípd C- proxce vede použtí kvdrtckých B-sple (vz or 98) k tc M s pětdgoálí strukturou Přípd C -proxce vede př použtí kuckých B-sple (vz or 99) k tc M se seddgoálí strukturou Tké př volě C -proxce pro větší e výhodé použtí B-sple reprezetce Přehled dlších ožostí použtí sple regrese způso 0 sttstcké lýzy těchto specálích leárích odelů e popsá v Eukově prác Sosttý prolée e vol uzlových odů ξ V progru ADSTAT e ožé vyrt ez 4 ltertv: () kosttí děleí uzlových odů () uístěí uzlových odů tk y v kždé tervlu I yl steý počet experetálích odů (c) volou poloh uzlových odů užvtele (d) hledáí uzlového odu progre to regresí optlzcí Vol uzlových odů: Př volě uzlových odů užvtele lze v přípdě kucké sple regrese kdy e proxčí fukce ze třídy C použít ásleduící rácová prvdl : I Nevhoděší e volt co eéě uzlových odů s tí že v kždé tervlu I y ělo ýt eéě 4 ž 5 odů II V tervlu I y ěl ýt xálě ede extré (u eo xu) ede flexí od III Pokud e v I extré ěl y ležet přlžě uprostřed IV Pokud e v tervlu I flexí od ěl y ležet v lízkost uzlového odu Jstou evýhodou odelů ve tvru sple polyoů e př hledáí vhodého počtu poloh uzlových odů opkové řešeí etody eeších čtverců Tyto odely sou vhodé př terktví prác s orzovkou počítče kde užvtel sdo geerue růzé způsoy rozístěí uzlových odů tk y yl s výsledke spokoe V ěkterých přípdech se všk poždue edoprůchodová etod kdy se edotlvé uzlové ody zřzuí postupě podle zvoleého sttstckého krtér: v těchto přípdech se volí k tříd fukcí C tk krtéru regrese Deostrue s tkový postup přípdu kdy á ýt proxuící fukce ze třídy C sou splěy podíky pro užtí etody eeších čtverců Pro úsekovou regres se pk používá polyoů stupě ( + 3) t pátého Pro zvoleé ξ lze odpovídící polyo p (x) vyádřt ve tvru p (x) 6 β H & Z k β k (x & ξ ) k& Pro odhd pretrů β ž β lze použít etody eeších čtverců což vede k řešeí 6 soustvy rovc kde vektor Z á složky Z x εi y (x & ξ ) & 6

21 tce H á prvky H l x εi (x & ξ ) l& (x & ξ ) & l 6 6 Př kostrukc osttích polyoů e tře vzít v úvhu oezeí plyoucí z poždvku spotost ve fukčích hodotách hodotách prvích dvou dervcí v uzlových odech Polyo p (x) pro tervl (ξ # x # ξ ) 0 I e uté vyádřt ve tvru k k- k k (x & ξ p k (x) k& ) l d l p k& (x) 6 % β l0 l! dx /0 l r (x & ξ & ) r& r4 x/ξ k& V této rovc sou pouze tř ezáé pretry β β β Pretry lze určt etodou eeších čtverců Ozče prví sčítce této rovce ko K(x) Forálě lze pk odhd pretrů vyádřt ve tvru k k H k & Z h kde á yí pouze tř složky k Vektor Z á prvky k Z x εi k [y (x & ξ k& ) & K(x ))] tce H á prvky k H l x 0I k (x & ξ k& ) l& (x & ξ k& ) & pro l = Pro výpočet koefcetů polyou p (x) postčue zlost pouze předchozích uzlů ξ ξ k k- vol ového uzlu ξ k K určeí vhodého počtu polohy ξ k exstue řd postupů vycházeících z růzých krtérí Zákldí sttstcké krtéru sledue y evzkl eáhodý tred v rezduích v tervlu I V přípdě že v rezduích ê q& ê ê % # q p p eí tred ělo y pltt ê q & p kde p e dex eešího q dex evětšího odu v tervlu I k Tedy x p = (x ) pro x ε I k Podoě lze defovt x q Z dlších krtérí popsých v kp 6 u výěru vhodého odelu se čsto používá MEP eo AIC sttstk

22 Úseková regrese progre NCSS000 Model úsekové regrese: Úseková regrese v čsto užívé softwre NCSS000 e kostruová kocí příek kvdrtckých prol př úsekový polyocký regresí odel leárí-leárí se týká odelu o dvou leárích rovcích když kždá pltí v é úseku proěé x Modelů e celá řd: odel kde větve sou () leáríleárí () leárí-kvdrtcká (c) kvdrtcká-leárí (d) kvdrtcká-kvdrtcká (e) leárí-leárí-leárí Uzlové ody (ody zvrtu): od zvrtu eusí ýt užvtel zá čsto ývá cíle výpočtu Přechod edé větve křvky do druhé v odu zvrtu ůže ýt () ostrý () vtří hldký přechod uvtř průsečíku křvek (c) věší hldký le vě průsečíku křvek 3 Proěé: proěé x y ohou ýt přede trsforováy ocou 05 trsforcí př závsle proěá y e přede trsforová do tvru /y /y /y l y y y ezávsle proěá x do tvru /x /x /x l x x x 4 Tulk regresích odelů větví prokládé křvky: Model: leárí-leárí větve: Regresí odel: y = A + B x + C (x - D) sg (x - D) Rovce: y = + x x < ξ y = + x x > ξ Odhdové pretry: A = ( + )/ = A + D C = A - D C B = ( + )/ = B - C = B + C C = ( - )/ ξ = D D = ξ Model: leárí-kvdrtcké větve: Regresí odel: y = A + B x + C x + (x - D) sg (x - D)[C(x + D) + E] Rovce: y = + x x # ξ y = + x + c x x > ξ Odhdové pretry: A = ( + )/ = A + D C + D E = A - D C - D E B = ( + )/ = B - E = B + E C = c / ξ = D c = C D = ξ E = ( - )/ 3 Model: kvdrtcké-leárí větve: Regresí odel: y = A + B x + C x + (x - D) sg (x - D)[E - C(x + D)] Rovce: y = + x + c x x # ξ y = + x x > ξ Odhdové pretry: A = ( + )/ = A - D C + D E = A + D C - D E B = ( + )/ = B - E = B + E C = c / ξ = D c = C D = ξ E = ( - )/ 4 Model: kvdrtcké-kvdrtcké větve: Regresí odel: y = A + B x + C x + (x - D) sg (x - D)[E (x + D) + F] Rovce: y = + x + c x x # ξ y = + x + c x x > ξ

23 3 Odhdové pretry: A = ( + )/ = A - E D + D F = A + E D - D F B = ( + )/ = B - F = B + F C = (c + c )/ ξ = D D = ξ c = C - E c = C + E E = (c - c )/ F = ( - )/ 5 Model: leárí-leárí-leárí větve: Regresí odel: y = A + B x + C (x - D) sg (x - D) + E (x - F) sg (x - F) Rovce: y = + x x < ξ y = + x ξ < x # ξ y = x x > ξ Odhdové pretry: A = ( + 3)/ = A + DC + EF = A - DC - EF 3 = A - DC + EF B = ( + 3)/ = B - C - E = B + C - E 3 = B + C + E C = ( - )/ ξ = D ξ = F D = ξ E = ( 3 - )/ F = ξ 95 Nuercké vyhlzováí Účele uerckého vyhlzováí e odstrěí áhodých šuů g Poždue se y vyhlzuící fukce g(x) ěl pouze oecé vlstost ko e spotost ve zvoleé počtu dervcí Nede v prvé slov syslu o lezeí kokrétího fukčího tvru proxuící fukce g(x) le o lezeí rekostruové ezšuové závslost předevší k zorzeí uercké dervc tegrc Pro uercké vyhlzeí lze použít předevší sple vyhlzováí pro které e chrkterstcké že uzlové ody ξ sou totožé s souřdce x zdých experetálích dt {x y} = S vyhlzuící sple úzce souvsí tzv epretrcká regrese kdy fukce g(x) e vhodě vážeá leárí koce velč y = s vh závslý vzdáleostech x - x V řdě přípdů postčue pouze lezeí posloupost vyhlzeých hodot g(x ) z původích hodot y Pro ekvdsttí děleí experetálích odů ose x kdy h = x + - x = kost = - de o úlohu číslcové fltrce T e vhodá pro předzprcováí sgálů z růzých ěřcích přístroů V techcké prx e výhodé využtí těchto postupů všude t kde ezávsí typu vyhlzovcí fukce g(x) kde e tře získt závslost s odstrěou šuovou složkou (chy g ) Čsto de o úlohy dervce eo tegrce dt ztížeých áhodý chy

24 4 95 Sple vyhlzováí Př kostrukc vyhlzuících sple se vychází z poždvku y se fukce g(x) přlžovl co evíce k experetálí dtů to ve syslu zvoleé Lp-ory (kp 6) Jsou-l chyy g ezávslé steě rozděleé áhodé velčy s kosttí rozptyle e vhodé volt L-oru vedoucí ke krtéru etody eeších čtverců U(g) w [y & g(x )] kde w sou váhy edotlvých odů závslé ech "přesost" vyádřeé př přes rozptyly Dlší poždvke e y vyhlzuící fukce yl dosttečě hldká spotá ve zvoleé počtu dervcí Oeze se ečstěší přípd kdy se poždue y g(x) yl dvkrát dferecovtelá tz ze třídy C [ ] kde = x = x Jk ylo uvedeo v odd 9 e ožo krtéru hldkost vyádřt tegrále I(g) [g () (x)] dx () kde g (x) e druhá dervce vyhlzuící fukce Itegrál I(g) souvsí s orou druhé dervce ozčue se ko ír hldkost v křvost fukce g(x) Účele e lézt tkovou fukc g(x) která y ěl dosttečě lou hodotu U(g) t yl v lízkost experetálích dt přto ěl lou hodotu I(g) t yl dosttečě hldká eí průěh y eěl ýt děrě zvlěý Pro stoveí optálí vyhlzuící fukce g(x) ůžee sestvt dvě zákldí lzčí úlohy: I Jde o lzc odfkového součtu čtverců odchylek K U(g) % α I(g) kde 0 # α # 4 e pretr vyhlzeí který "řídí" poěr ez hldkostí g(x) eí přlížeí k experetálí odů II Př splěí podíky U(g) = S se hledá vyhlzuící fukce g(x) lzuící tegrál I(g) Pro dé S exstue tkový pretr vyhlzeí α = α(s) že řešeí úlohy I e zároveň řešeí úlohy II Důvode zvedeí úlohy II e fkt že pretr S á výz rezduálího součtu čtverců souvsí přío s odhde rozptylu áhodých chy g V řdě prcí ylo odvozeo že fukce g(x) ze třídy C [ ] která pro dé α lzue K z výše uvedeé rovce á ásleduící vlstost : Fukce g(x) e kždé tervlu I ε [x x] polyoe třetího stupě + Ve všech ístech x čl uzlových odech e fukce g(x) spotá ve fukčích hodotách hodotách prvích dvou dervcí což se zpíše rovcí g (k) (x & ) g (k) (x % ) & k kde g(x ) e lt v odě x zprv g(x ) e lt v odě x zlev 3 Ve třetí dervc e vyhlzuící fukce espotá pltí pro že g (3) (x % ) & g (3) (x & ) w α [y & g(x )]

25 () 4 V rozezí (- 4 ] [ 4) sou druhé dervce g (x) = 0 To zeá že fukce g(x) e o tervl ( ) leárí Všechy fukce vyhovuící těto podíká sou kucké sple S 3 (x) s uzly x které sou př zlost pretru vyhlzeí α edozčě určey podíkou 3 hrzuící klsckou podíku terpolce u terpolčích sple Pokud se v rovc I(g) hrdí - druhá dervce -tou dervcí vychází ko optálí g(x) ve třídě C [ ] polyocký sple S -(x) stupě ( - ) Podík pk pltí pro ( k - ) dervc Místo krtér etody eeších čtverců U(g) lze použít á krtér Pokud se ísto čtverců použe pole rostoucí fukce (vz kp 6) rezultuí roustí vyhlzuící sple Podoě ko př sple terpolc lze zde řídt hldkost vyhlzuící fukce zvedeí pretrů pětí ρ Pro vyhlzuící sple pod pětí lze ísto rovce z podíky 3 psát [g (3) (x % ) & ρ g () (x % )] & [g (3) (x & ) & ρ g () (x & )] w α [y & g(x )] 3 Detlí postup kostrukce vyhlzuících sple pod pětí e uvede v prác Ukže postup kostrukce kuckého vyhlzuícího sple ež lzue rovc K př záé hodotě pretru vyhlzeí α Needodušší e hledt vyhlzeé fukčí () hodoty g(x ) = g druhé dervce g (x) = M Př zlost těchto hodot e ožé určt koefcety kuckých polyoů které procházeí ody {x g} = V odd 9 ylo ukázáo že pro druhé dervce M u klsckých terpolčích sple pltí soustv leárích rovc M 0 M 0 5 h & 6 M & % h % h & 3 M % h 6 M % g % h % g & h & h & % g & h & & V tcové zápsu á tto soustv tvr A A AM Dg A & h & 6 A h % h & A 3 % h 6 D & h & D & h & h & D % h kde tce A tce D sou trdgoálí vektor g = (g g ) e vektor vyhlzeých hodot Mtce A á prvky Osttí prvky této tce sou ulové Mtce D á prví posledí řádek slože ze sých ul Dále e

26 6 Osttí prvky této tce sou opět ulové S využtí fktu že třetí dervce kuckého sple v tervlu I e rov g (3) (x) M % & M h e ožo podíku 3 vyádřt ve tvru g y & vd T M kde v = (α/w α/w (A % DvD T ) M Dy T T α/w ) e vektor pretrů vyhlzeí y = (y y ) e vektor původích evyhlzeých hodot Po doszeí z g ůžee lézt vektor druhých dervcí M ze soustvy leárích rovc Soustv e pětdgoálí á edozčé řešeí K určeí M lze použít kopktích lgortů podoě ko u sple terpolce Př zlost hodot druhých dervcí M lze určt vyhlzeé hodoty g přío doszeí dle vzthu g y & v L kde L M & M h L M & M & h & L (M h % & M ) & h & (M & M & ) & Z této rovce plye že vyhlzuící sple e leárí odhd protože pltí g H(α) y Mtce H(α) vyde dle vzthu H(α) [E & vd T A & D] & 5 Resch určl tc E - H(α) v kopktí tvru E & H(α) Q (Q T Q % p T ) & Q T kde Q e ( - ) dezoálí trdgoálí tce která vzke vyecháí prvího T posledího sloupce tce D Mtce T e ( - ) ( - ) dezoálí trdgoálí tce která vzke vyecháí prvího posledího sloupce řádku tce A vyásoeí osttích prvků tce A dvě Pretr p = /α pltí pro přípd steých vh w = = Mtce H(α) á řdu vlstostí shodých s proekčí tcí H 6 defovou v kp 6 Pro eí dgoálí prvky pltí dle Euk 0 # H (α) # odgoálí prvky sou & # H (α) # pro

27 7 Nvíc pltí že H (α) Podoě ko u klscké proekčí tce e zde H (α) = pokud H 0 pro všech Chováí tce H(α) souvsí úzce s proekčí tcí * * H pro regresí příku (vz kp 6) Proekčí tce H závsí pouze hodotách x = Pltí že A Pro α 6 0: H (α) 6 H (α) 0 Dále plye že v toto přípdě sou y = g(x ) Vyhlzuící fukce g(x) e totožá s klscký terpolčí kucký sple S (x) 3 který e ehldší B Pro α 6 4: H (α) 6 H ( H (α) H ( Vyhlzuící fukce g(x) e totožá s regresí příkou proxuící experetálí ody ve syslu eeších čtverců odchylek Pro přípd že se použe -tá dervce α 6 4 e výsledke regresí polyo stupě ( - ) Vyhlzuící fukce se proto ozčuí ko zoecěé polyocké regresí odely 4 Späthův lgortus Späth použl př kostrukc lgortu pro vyhlzuící kucký sple postup který vychází z rovce pro g Vyhlzuící sple vyádřl ve tvru lokálích kuckých polyoů k řešeí pětdgoálí soustvy leárích rovc využl kopktí vrty Choleského etody V progru SPÄTH sou použty lokálí pretry vyhlzeí β = w /α tkže pltí () pro β 6 0 = e potlče podík hldkost rezultue fukce g(x) ko regresí přík; () pro β 6 4 prochází vyhlzuící sple ode {x y} Pokud e β 6 4 = rezultue fukce g(x) ko kucký terpolčí sple S (x) 3 Volou β lze proto řídt lokálí přlížeí vyhlzuící fukce k experetálí odů 5 Reschův lgortus: Resch řešl lzc I(g) z podíky U(g) = S to využtí etody Lgrgeových ultplkátorů což vede k lzc fukcoálu K I(g) % p (U(g) % Z & S) kde p e Lgrgeův ultplkátor Z e poocá proěá Mlzce fukcoálu K vede ke kuckéu vyhlzuícíu sple což e pro záé p úloh hledáí řešeí soustvy leárích rovc s pětdgoálí tcí koefcetů Optálí p pro zdé S se hledá tertví řešeí eleárí rovce Newtoovou etodou Přesto že e teto lgortus 5 koplkověší e v prx rozšířeěší V progru Resche se vedle hodoty S zdáví váhy edotlvých odů w Pltí že ) čí e S větší tí více se vyhlzuící fukce g(x) líží k regresí příce ) čí sou váhy w větší tí více se vyhlzuící fukce g(x) líží k experetálí odů

28 8 Vol pretru vyhlzeí α Sosttý prolée e vol pretru vyhlzeí α pretru S s ohlede to y ve zvoleé sttstcké syslu vyhlzuící fukce g(x) co elépe proxovl experetálí dt Jsou-l vhodě vyráy váhy w ež odpovídí recproký hodotá rozptylů v edotlvých odech e ožo volt pretr S v tervlu ( % ) & ( % ) # S # ( % ) % ( % ) Doré výsledky poskytue vol S = + K určeí optálího pretru α e ečstě používá středí kvdrtcká chy predkce MEP(α) která e defová vzthe MEP(α) T(α) CEP(α) (y & g(x )) ( & H (x)) Místo krtér MEP(α) lze užít zoecěou středí kvdrtckou chyu predkce CEP(α) kde se hrzue H (α) středí hodotou H (α) Tr(H(α)) kde Tr() e stop tce Rovce pro MEP(α) pk přechází tvr CEP(α) (y & g(x )) ( & T(α)) Optálí pretr vyhlzeí α e pk tkový pro který ývá CEP(α) své álí hodoty S využtí této rovce lze krtéru CEP(α) vyádřt pouze ko fukc hodot {x y} = ve tvru (E & H(α)) y & Tr(H(α)) Postčue lézt pouze tce H(α) protože čttel v této rovc e rezduálí součet čtverců odchylek ê = y - g(x) který lze pro dý pretr vyhlzeí α sdo vyčíslt Efektví postup vyčísleí stopy tce E - H(α) e popsá v Hutchsoových de Hoogových 78 prcích Př ekvdsttí děleí odů ose x e ožo T(α) vyádřt ve tvru T(α) ( % αλ ) & Kostty λ lze s álí ztrátou přesost vypočítt ze vzthů λ λ 0 λ π 4 ( & 5) 4 h 3 3 4

29 Př zlost T(α) lze vypočítt CEP(α) vhodou uerckou etodou hledt eho 9 u Zoecěí tohoto postupu pro lovolé děleí odů ose x vrhl Slver Velč T(α) se zde určue podle vzthu T(α) % % π4 & 3 α ( & 5)4 c 0 kde kostt c 0 se počítá z přlžého vzorce c 0 ˆf /4 (t) dt &4 & 3 3 &4 ˆf /4 (x ( ) Zde ˆf(t) e odhd hustoty prvděpodoost určeý z hodot x = Postup lze forulovt ve dvou krocích: x ( ( & ) ( & 05) () Určí se hodoty % 3 Mezí hodoty 3 9 x & x & x x % x & x [ ] se počítí podle vzthů

30 30 () Vypočtou se odhdy hustoty prvděpodoost ˆf(x ( ) & x π exp & 05 Pretr určue hldkost odhdu hustoty prvděpodoost Pro prktcké přípdy -/5 postčue vol = 06 s kde s e sěrodtá odchylk počítá z hodot x = Uvedeý postup e sce přlžý le pro prktcké učely postčue Pretr c 0 ezávsí 9 α lze e určt pouze edou V Slverově prác e ukázáo že př volě T(α) vychází CEP(α) větší ež př použtí přesého vzthu rozdíl e všk výrzěší pouze pro 3 lé α V é Slverově prác e uvedeo k rozšířt teto přístup přípd 3 ekosttích vh w Využtí proxce prvků H (α) ve tvru x ( H (α) α &/4 &3/4 &3/ ˆf &3/4 (x ) e ožé kostruovt přlžé pásy spolehlvost predkce Pro 95% pásy spolehlvost pltí L (x ) g(x ) ± 96 ˆσ H (α) Tuto rovc lze použít pro kostrukc pásů spolehlvost pro lovolé x Vlstě to zeá vyčíslt pouze ˆf(x) Zývá eště lézt odhd rozptylu ˆσ Byl vrže vzth (y & g(x )) σ ( & T(α)) kde T(α) sou logcky ko u leárí regrese stupě volost odpovídící vyhlzuícíu sple Pro určeí ˆσ se doszue α ež lzue krtéru CEP(α) Velč T(α) se pk vyčíslí 95 Nepretrcká regrese Vyhlzuící sple e leárí kocí všech ěřeí Exstue tková váhová fukce G (x α x) pro kterou e g(x) y G α (x x ) Váhová fukce závsí kokrétích hodotách x pretru vyhlzeí α Předpokládee že lokálí hustot souřdc ose x e f(x) tkže počet odů v tervlu dx e f(x) dx Z předpokldu že α eí přílš velké přílš lé x e dosttečě 3 vzdáleé od koců tervlu [ ] pltí podle Slver že pro dosttečě velká e G α (x x ) f(x ) δ(x ) K x & x h(x ) Syole K(Z) e ozče tzv ádrová fukce která á pro teto přípd tvr

31 3 K(Z) exp &*Z* s *Z* Pretr δ(x ) určue lokálí vyhlzeí pltí pro ě vzth δ(x ) α /4 &/4 f &/4 (x ) % 4 π 3 Z tohoto zápsu vyhlzuícího sple plyou ásleduící důležté závěry : () Vlv odu {x y} se proevue pouze lokálí chováí vyhlzuící fukce g(x) pro dosttečě lízká x k hodotě x () Z posledí rovce pro δ(x ) plye že pretr δ(x ) e úěrý čtvrté odocě α Velké zěy α se proto přílš eproeví velkost lokálího vyhlzeí δ(x ) V dlší výkldu předpokládee že souřdce experetálích odů ose x sou leárě trsforováy tkže x = 0 x = dále pltí x + > x = - Pro ekvdsttě rozděleá dt se vyhlzuící epretrcký regresí odel vydřue ve tvru p(x) δ y K x & x δ Pro eekvdsttě rozděleá dt se používá odfkový vyhlzuící epretrcký regresí odel p(x) y x & x & δ K x & x δ kde ádrová fukce K(Z) usí ít tyto vlstost: () e ezáporá K(Z) $ 0 () e syetrcká kole uly K(Z) = K(-Z) (c) á vlstost hustoty prvděpoost t 4 K(Z) dz &4 4 K (Z) dz < 4 &4 Optálí K(Z) s ohlede lzc středí kvdrtcké chyy predkce e ve tvru K(Z) 075 ( & Z ) % kde ( - Z ) + e eulové e pro *Z* < Přehled dlších 3 druhů ádrových fukcí e uvede v prác Bedettové K určeí optálího pretru vyhlzeí δ ozčeého ko šířk pásu lze použít k krtér MEP tk krtér CEP eo 33 řdy dlších Pro odfkový vyhlzuící epretrcký regresí odel p(x) á krtéru středí kvdrtcké chyy predkce tvr MEP(δ) y % K(0) δ & δ K δ y % & p(x )

32 3 953 Číslcová fltrce Číslcová fltrce uožňue průěžou elc šuové složky ve zprcovávých sgálech V techcké prx se tková úloh vyskytue př dgtlzc údů ze zpsovčů u spektrofotoetrů chrotogrfckých přístroů polrogrfů td Vychází se z dt y ěřeých po ekvdsttích to oyčeě čsových eo délkových tervlech s = x - + x Uvžue se zde dtví odel ěřeí Z y Z ( % g * kde Z sou skutečé deterstcké hodoty g sou áhodé chyy Použtí číslcové * fltrce se získá sekvece fltrových hodot Z které "rekostruue" ezáé velčy Z : Leárí číslcový fltr e ožo oecě vyádřt ve tvru &4 c y & % d Z & kde kostty c d určuí typ fltru Pro erekurzví fltry pltí že všech d = 0 3 Pokud e lespoň edo d 0 de o fltr rekurzví Klscké dgtálí fltry které sou áhrdou logových fltrů sou fyzkálě relzovtelé Tyto fltry používí pro určeí fltrových hodot pouze hodot y - pro > 0 které yly získáy ž do dého čsového okžku x Pro tyto fltry e vždy c = 0 pro všech < 0 Pokud se př výpočtu fltrové hodoty používí "udoucí" úde y k = +k de o fyzkálě erelzovtelé fltry ozčové ko "soothers" Nerekurzví fltry () Z erekurzívích fltrů pro účely předzprcováí experetálích dt doporučue 34 Mret opkové použtí edoduchého Mretov fltru Z 4 (y & % y % y % ) () Doré vyhlzovcí vlstost á Hppeho fltr 35 Z & (y & % y % ) % 4(y & % y % ) % 6 y který yl využt pro předzprcováí chrotogrfckých ěřeí Rekurzví fltry Rekurzíví fltry se oyčeě používí k vyhlzováí čsových řd vstupů do číslcových regulátorů () Needodušší e expoecálí fltr Z Ky % ( & K) Z & kde K e stupeň zesíleí fltru 0 < K < () Mez rekurzíví ptří tké dvoustupňový Holtův fltr defový vzthy

33 33 Z Kq % ( & K) Z & q Ky % ( & K) q & kde K e kostt zesíleí Společou evýhodou rekurzívích fltrů e utost voly pretru zesíleí dlších kostt Roustí eleárí fltry Pro přípd kdy lze v dtech očekávt hrué eáhodé chyy (outlers) sou vhodé roustí eleárí fltry Jsou to vrty roustích vyhlzovcích 36 etod 37 () Mez eedodušší ptří eleárí fltry L-typu zložeé pohylvých edáech Medá S(v ) lchého stupě e defová vzthe S(v ) ed(y &u y y %u ) kde u = (v - )/ syol ed() ozčue střed podle velkost setříděých hodot y Užívá se edáu třetího stupě (v = 3) pátého stupě (v = 5) Medáy lchého stupě lze koovt s pohylvý rtetcký průěry () Jedoduchý fltr 53H e dá výrze Z S(5 &) 4 % S(5 &) % S(5 ) 4 K zštěí dokolešího vyhlzeí se edáy používí opkově (c) Z této skupy e eedodušší fltr 3T pro který e Z ed[s(3 &) S(3 &) S(3 )] 38 Dlší vrty pohylvých edáů oshue Velleovy práce N zákldě sulčí stude ylo zštěo že ez evhoděší ptří fltr 53H který e dosttečě roustí přto eposkytue "děrě" vyhlzeé úseky Leárí regresí fltry Swtzkého-Golye Pozorost e věová tké leárí 45 regresí fltrů Ty sou čsto užíváy př pod ázve vyhlzeí Swtzkého-Golye Tyto fltry sou fyzkálě erelzovtelé lze e vyádřt ve tvru Z N &N c y & kde hodot N ozčue řád fltru (N+) e délk fltru která určue počet ěřeých dt y - ež yl užt k rekostrukc hodoty Z Fltr stupě d odpovídá polyockéu regresíu odelu stupě d Pokud e d $ N pltí že exstue pouze ede fltr stupě d pro který pltí že c = osttí c = 0 To zeá že Z = y edochází poto k fltrc 0 k V těchto přípdech prochází polyocký odel vše hodot y Pro d < N exstue - ekoečě oho fltrů řádu N stupě d to v závslost kokrétích hodotách (N - d) stvtelých pretrů c k Z leárí regresí fltr pro krtéru eeších čtverců odchylek se ozčue tkový fltr kteréu odpovídá eeší součet čtverců koefcetů c = -N 0 N Výsledek

34 34 fltrce poocí tohoto fltru odpovídá postupu kdy e sekvece N+ odů { y - } = -N 0 N prolože polyoe stupě d ve syslu etody eeších čtverců z Z se ere hodot tohoto regresího polyou v ístě = 0 Teto postup se ozčue v ltertuře ko pohylvé eeší čtverce (ovg lest squres) Schetcky e pro d = (t regresí proly) N = (t délk fltru rov 5) zázorě or 93 Or 93 Prcp čost fltru stupě délky 5 Pro relzc číslcových fltrů lze přío použít etodu eeších čtverců odhdout koefcety regresího polyou lézt predkc (vyhlzeou hodotu) Z Postup e všk edodušší protože lze sdo určt koefcety c vzhlede ke specálí volě souřdc x Pokud e Z polyo stupě d chyy g sou steě rozděleé ezávslé áhodé velčy s ulovou středí hodotou kosttí rozptyle σ pltí v souldu s teorí leárí regrese že N E(Z ) Z ( D(Z ) σ Výsledky Z leárích regresích fltrů sou evychýleé odhdy s álí rozptyle Hodot Z odpovídá solutíu čleu regresího polyou 0 Z 0 % d k k k protože v ístě e = 0 Osttí koefcety k = d pk odpovídí hodotá k prví druhé ž d-té dervce děleé fktorále!! ž d! S ohlede specálí sekvec souřdc ezávsle proěé = -N 0 N pltí že &N N q 0 pro q u % kde u 0 &N Důsledke e že odhd 0 pro polyo stupě d e totožý s odhde 0 pro polyo stupě ( d + ) Regresí fltr sudého stupě e zároveň regresí fltre větší o ede 39 lchý stupeň Thrll ukázl že pro koefcety leárích regresích fltrů c = -N 0 c

35 35 d N stupě d pltí c α q q T Vektor α = (α α ) e dá řešeí soustvy q0 0 d rovc + ) s prvky H α e T kde e = ( 0 0) H e syetrcká tce rozěru (d + ) (d H k N &N %k 0 d Mez koefcety regresích fltrů pltí řd vzthů plyoucích přío z ech defce Tyto vzthy uožňuí sdou kotrolu ech správost Pro koefcety c fltru řádu N stupě d pltí že N pro q 0 q c &N 0 pro q d 40 V prác Broy Zegler sou podroě rozeráy vlstost regresích fltrů Je ukázáo že fltry sou optálí pro sgály které se dí hrdt délce fltru (N + ) Tylorový rozvoe do stupě d Stupeň vyhlzeí regresí fltre ude růst s délkou fltru (N + ) klest s růste stupě fltru d Př dosttečé délce fltru ízké stup d lze očekávt odstrěí hruších chy * V techcké prx se čsto fltrue sgál kde Z e ve tvru píku t ko součet gussovských eo lorezovských křvek Pro vyhlzeí se používá kvdrtckých eo kuckých fltrů kdy e d = Pro optálí vyhlzeí e tře y délk fltru F = (N + 4 ) yl eší ež šířk píku v polově x SPM Proctor Sherwood doporučuí volt F 07 SPM kde SPM e udáo v počtech odů užtých tuto vzdáleost Frk 44 všk doporučue volt délku fltru F př fltrc píku podle vzthu F A PM kde = x - x e skutečá vzdáleost ez fltrový hodot PM e šířk píku + v polově x v edotkách x Pro gussovské píky se doporučue A pro loretzovské A 07 Or 933 Určeí délky fltru př fltrc píku

36 36 Detlí lýz výěru vhodé délky fltru pro růzé stupě regresích fltrů e uvede 40 v prác Broy Zegler Př kostrukc regresích fltrů postčue pro zdá N d určt koefcety c = -N 0 N Prolée e že tce H e pro větší d šptě podíěá Plye že vektor c koefcetů regresího fltru lze sdo určt zákldě koefcetů α specálího regresího polyockého odelu 39 c δ α 0 % d k f k α k % g kde δ = pro = 0 δ = 0 pro 0 Fukce f = Soustv rovc e pk soustvou orálích rovc ze které e α H & e (F T F) & F T δ (3 N % 3 N & ) & 5 ( N & ) ( N % ) ( N % 3) / 3 kde tce F o rozěru (N + ) (d + ) á prvky F = pro = -N N = 0 d Místo proěých e výhoděší použít ortogoálích polyoů pro dé děleí -N 0 N Thrll 39 hrdl pro velká N tyto polyoy Legedrový polyoy odvodl vzthy pro koefcety regresího fltru stupě d Pro kucké kvdrtcké regresí fltry (d = resp 44 3) lze počítt c v závslost velkost N podle vzthu eo přlžě podle Thrllov vzthu 39 c N % & 5 4 N % 9 4 Pro d = 4 resp 5 t regresí fltr čtvrtého pátého stupě e ožo použít vzth 44 c (5N 4 %30N 3 &35N &50N%)&35(N %N&3) %63 4 4(N&3)(N&)(N%)(N%3)(N%5)/5 Regresí fltry lze použít tké pro získáváí vyhlzeých hodot dervcí Koefcety kuckého fltru pro prví dervc í tvr c 5[5(3N 4 %6N 3 &3N%)&7(3N %3N&) 3 ] (N%3)(N%)(N&)(N%)(N%)N(N&) Alytcké vzthy pro přípd d = 6 7 prví ž páté dervce sou uvedey v prác 4 Mdde Regresí fltry euožňuí fltrc prvích N posledích N odů To e ovše př vyhlzováí ešího počtu dt evýhodé Oyčeě všk postčue počítt hodoty prvích posledích N odů zákldě regresích polyoů pro prvích posledích (N + ) odů Doszuí se oecě = 0 Pro přípd kvdrtckého regresího fltru yl 4 odvoze pro výpočet Z() v tervlu -N # # N vzth

37 37 Z(k) N y &N 5(3 &N(N%))k %(N&)N%3)k % N(4N &)(N%3)(N%)/3 % N(N%)[3N(N%)&&5 ] N(4N &)(N%3)(N%)/3 Pro prvích N posledích N odů se počítí hodoty Z(k) pro růzá k t od -N do 0 od 0 do N Osttí ody se vyhlzuí dle cetrálí forule Z(0) = Z Dervcí této rovce dle k se získá závslost pro určeí prvích dervcí Postup využívící této rovce se ozčue vyhlzeí poocí klouzvých prol Př o-le dgtálí fltrc s využtí edoduchých progrovtelých prostředků e vhodé použít fltrů rekurzvích Oecý postup kostrukce rekurzvích regresích fltrů 43 z regresích fltrů erekurzvích e popsá v prác Broy Zegler Příklde rekurzví verze regresího fltru pro d = tzv kvdrtckého fltru o délce fltru 5 t N = 7 e vzth Z Z &3 & 3(Z & & Z & ) & (y %7 & y &0 ) % % 05 (y %6 & y &9 ) & (y %5 & y &8 ) Regresí fltry lze kostruovt poěrě edoduše to s ohlede použtý výpočetí 45 prostředek V ltertuře se většou vychází z původí práce Svtzkého Golye která všk oshue chyy v uercky vyčísleých koefcetech c S proletkou regresích fltrů úzce souvsí techky pohylvých eeších čtverců eo pohylvé regrese kdy se regresí odely určuí lokálě pouze z forcí o sousedích odech vyhlzového odu {x y } Tyto techky se používí př hledáí tredů v rozptylových grfech eo 46 grfech rezduí 96 Postup př terpolc proxc V prví fáz e tře rozhodout o to zd de o úlohu terpolce č proxce Pro terpolc pltí že hodoty y sou eáhodé velčy proxuící fukce prochází vše zdý ody V přípdě proxce sou hodoty y ose x ztížey áhodý chy eo epřesé účele e lezeí proxuící fukce která e potlčue: Postup terpolce proxce Iterpolce fukcí: podle poždvků shodu zdé proxuící fukce lze volt uď klsckou polyockou eo Hertovskou terpolc Polohy uzlů terpolce e vhodé volt podle forule Pro lovolé děleí uzlů terpolce e výhoděší použtí sple terpolce defektu k = (poždvky shodu ve fukčích hodotách) eo defektu k = (poždvky tké shodu v prvích dervcích) Iterpolce závslostí: pro teto přípd se doporučue použtí sple terpolce vhodého stupě (defektu k = ) tk y yly splěy podíky spotost ve fukčích

Analytická geometrie

Analytická geometrie MATEMATICKÝ ÚSTAV Slezská uverzt N Rybíčku, 746 0 Opv DENNÍ STUDIUM Alytcká geoetre Té 5.: Shodá zobrzeí Defce 5.. Zobrzeí f eukldovského prostoru E do eukldovského prostoru E se zývá shodé (zoetrcké),

Více

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Evropský socálí fod Prh & EU: Ivestuee do vší udoucost eto terál vkl díky Operčíu progru Prh dptlt CZ..7/3..00/3354 Mžerské kvtttví etody II - předášk č. - eore her eore her 96 vo Neu, Morgester kldtelé

Více

Obr Lineární diskrétní systém

Obr Lineární diskrétní systém Mtetcé odel Uvžue leárí dsrétí ssté (or.. ). Or.. Leárí dsrétí ssté Steě u spotýc sstéů t u dsrétíc sstéů exstue ěol ožostí půsou věšío popsu cováí, teré vdřuí vt e výstupí velčou ( ) dsrétí vstupí velčou

Více

Logické rovnice. 1 Úvod. 2 Soustavy logických rovnic

Logické rovnice. 1 Úvod. 2 Soustavy logických rovnic Logické rovice J Bborák, Gyáziu Česká Líp, bbork@sez.cz Ev Svobodová, Krlíské gyáziu, evsvobo@gil.co Doiik Tělupil, Gyáziu Bro, dtelupil@gil.co Abstrkt Záklde šeho iiproektu e počítáí poocí Booleovy lgebry

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP Náhodý vektor PRAVĚPOOBNOS A SAISIKA Lbor Žák SP Náhodý vektor Lbor Žák Náhodý vektor přpomeutí pomů z SP V prví část kurzu SP s rozšíříme pomy o áhodém vektoru z SP: Nechť e áhodý vektor eho složky:

Více

1.2. MOCNINA A ODMOCNINA

1.2. MOCNINA A ODMOCNINA .. MOCNINA A ODMOCNINA V této kpitole se dozvíte: jk je defiová oci s přirozeý, celý, rcioálí oecý reálý epoete jké jsou její vlstosti; jk je defiová přirozeá odoci, jké jsou její vlstosti jk se dá vyjádřit

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzt Krlov v Prze Pedgogcká kult SEMINÁRNÍ PRÁCE Z POLYNOMICKÉ ALGEBRY POLYNOM / CIFRIK Zdáí: Vyšetřete všem probrým prostředky polyom Vyprcováí: Rcoálí kořey Podle věty: Nechť p Q je koře polyomu q

Více

Algebraický výraz je číselný výraz s proměnou. V těchto výrazech se vyskytují vedle reálných čísel také proměnné. Například. 4a 4,5x + 6,78 7t.

Algebraický výraz je číselný výraz s proměnou. V těchto výrazech se vyskytují vedle reálných čísel také proměnné. Například. 4a 4,5x + 6,78 7t. ročík - loeý lgebrický výrz, lieárí rovice s ezáou ve jeovteli Loeý lgebrický výrz Lieárí rovice s ezáou ve jeovteli Doporučujee žáků zopkovt vzorce tpu ( + pod úprvu výrzu souči Loeý výrz Číselé výrz

Více

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti.

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti. Mtemtik II 5 Fzikálí plikce 5 Fzikálí plikce Cíle Sezámíte se s použitím určitého itegrálu při výpočtu hmotosti, sttických mometů, souřdic těžiště mometů setrvčosti Předpokládé zlosti Předpokládáme, že

Více

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti

Více

9. Racionální lomená funkce

9. Racionální lomená funkce @ 9. Rcioálí loeá fukce Defiice: Nechť P je poloická fukce -tého stupě... ) ( P kde R... A echť Q je poloická fukce -tého stupě... ) ( Q kde R... Rcioálí loeá fukce R je dá podíle ) ( ) ( ) ( Q P R pro

Více

Interpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců

Interpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců Iterpolce promce Iterpolce lgebrckým polomem p g ý p promce metodou ejmeších čtverců Iterpolce lgebrckým polomem Apromce metodou ejmeších čtverců Úloh. Dá tbulk hodot,, j pro j. Hodot jsou přesé. Hledáme

Více

VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ VEKTOROVÁ LGEBR NLYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Délk úsečk, střed úsečk,, B Délk úsečk B : B C, BC Střed úsečk : B S s, s souřdice středu: s, s Vektor Vektor = oži všech souhlsě orietových rovoěžých úseček

Více

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel KAPITOLA : Číselé řdy MA-8:P.] Ozčeí: R {, +} R R C {} C rozšířeá komplexí rovi evlstí hodot, číslo, bod U ε {x C x < ε } pro C, ε > 0 U K {x C x > K } pro K 0 defiujeme pro C: ±, je pro 0, edefiujeme:

Více

8.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P8.1] výpočet obsahu plochy pod grafem funkce. (nejdříve jen pro a < b ) a = x 0 < x 1 <... < x n = b.

8.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P8.1] výpočet obsahu plochy pod grafem funkce. (nejdříve jen pro a < b ) a = x 0 < x 1 <... < x n = b. KPITOL 8: určitý itegrál Riemův itegrál [M-8:P8.] motivce: výpočet oshu plochy pod grfem fukce 8. Úvod ejdříve je pro < ) řekeme, že moži D, je děleím itervlu,, jestliže je koečá, D. Prvky děleí D {x,

Více

2.4. Rovnováhy v mezifází

2.4. Rovnováhy v mezifází 2.4. Rovováhy v mezfází Mezfázím se rozumí teká vrstv (tloušťk řádově odpovídá molekulárím dmezím) rozhrí dvou fází, která se svým složeím lší od složeí stýkjících se fází. Je-l styčá ploch fází mlá, lze

Více

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x)

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x) 9 REGRESE A KORELACE Slovo regrese oecě zmeá poh zpět ústup ávrt regresví = ustupující Opčým termíem je progrese pokrok postup šířeí růst Pojem regrese l do sttstk zvede kocem 9 století rtským učecem Frcsem

Více

2. Matice a determinanty

2. Matice a determinanty Mtce deterty Defce : Odélíové sche (řádů) (sloupců) čísel zvee tce typu : [ ] M Je-l luvíe o čtvercové tc Prvy ( ) tvoří hlví dgoálu Zčíe ovyle : [ ] O - všechy prvy ulové - ulová tce I - edotová tce (

Více

3 Integrální počet funkcí jedné reálné proměnné

3 Integrální počet funkcí jedné reálné proměnné - 36 - Itegrálí počet fukcí jedé proměé 3 Itegrálí počet fukcí jedé reálé proměé 3. Prmtví fukce, eurčtý tegrál Defce Nechť f je reálá fukce jedé reálé proměé. Fukc F zveme prmtví fukcí k fukc f tervlu

Více

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE Ztím ebylo v těchto textech věováo příliš pozorosti kovergeci fukcí, t jko limit poslouposti ebo součet řdy. Jik byl kovergece poslouposti fukcí ebo řdy brá jko bodová kovergece.

Více

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i : ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru

Více

M - Posloupnosti VARIACE

M - Posloupnosti VARIACE M - Poslouposti Autor: Mgr Jromír Juřek - http://wwwjrjurekcz Kopírováí jkékoliv dlší využití výukového mteriálu je povoleo pouze s uvedeím odkzu wwwjrjurekcz VARIACE Teto dokumet byl kompletě vytvoře,

Více

Vlastnosti posloupností

Vlastnosti posloupností Vlstosti posloupostí Nekoečá posloupost je fukce defiová v oboru přirozeých čísel Z toho plye, že kždá posloupost má prví čle (zčíme ), koečé poslouposti mjí i čle posledí Př Vypište prví čtyři čley poslouposti

Více

FYZIKA I. Newtonovy pohybové zákony

FYZIKA I. Newtonovy pohybové zákony VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA AKULTA STROJNÍ YZIKA I Newtoovy pohybové zákoy Prof. RNDr. Vlé Mádr, CSc. Prof. Ig. Lbor Hlváč, Ph.D. Doc. Ig. Ire Hlváčová, Ph.D. Mgr. Art. Dgr Mádrová

Více

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika Přijímcí řízeí kdemický rok /4 NvMg studium Kompletí zěí testových otázek mtemtik sttistik Koš Zěí otázky Odpověď ) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá odpověď efiičí obor fukce defiové předpisem f

Více

Základní věta integrálního počtu (Newton Leibnizova) nám umožní výpočet určitých integrálů. Poznáte základní vlastnosti určitých integrálů.

Základní věta integrálního počtu (Newton Leibnizova) nám umožní výpočet určitých integrálů. Poznáte základní vlastnosti určitých integrálů. Mtemtik II Výpočet vlstosti určitého itegrálu Výpočet vlstosti určitého itegrálu Cíle Zákldí vět itegrálího počtu (Newto Leiizov) ám umoží výpočet určitých itegrálů Pozáte zákldí vlstosti určitých itegrálů

Více

Přehled často se vyskytujících limit posloupností. = ek. = 1 lim n n! = = C = α 0+

Přehled často se vyskytujících limit posloupností. = ek. = 1 lim n n! = = C = α 0+ Neurčité výrzy (lgebr s posloupostmi divergujícími k ekoeču), zvedeí pojmu číselé řdy, defiice POSLOUPNOST ČÁSTEČNÝCH SOUČTŮ, součet řdy, TVRZENÍ O NUTNÉ PODMÍNCE KONVERGENCE ŘADY, kokrétí příkldy výpočtu

Více

Kuželosečky jako algebraické křivky 2. stupně

Kuželosečky jako algebraické křivky 2. stupně Kuželosečk Pretrické iplicití vjádřeí kuželoseček P. Pech: Kuželosečk, JU České Budějovice 4, 59s Kuželosečk jko lgerické křivk. stupě Kuželosečk je oži odů v roviě, jejichž souřdice (, ) vhovují v ějké

Více

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti.

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti. Mtemtik II 5 Fzikálí plikce 5 Fzikálí plikce Cíle Sezámíte se s použitím určitého itegrálu při výpočtu hmotosti sttických mometů souřdic těžiště mometů setrvčosti Předpokládé zlosti Předpokládáme že jste

Více

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků: ATA P Determity otivčí příkld: Řešte soustvu rovic o dvou ezámých: x + x = b x + x = b Permutce z prvků: Je dá moži = {,,, }, kde N Kždá uspořádá -tice [ k, k, k ] vytvořeá z všech prvků možiy se zývá

Více

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic. temtk I část I Determty mtc řádu Determty mtc řádu Cíle Cílem ktoly je zvládutí řešeí ermtů čtvercových mtc Defce Determtem (řádu ) čtvercové mtce řádu jejímž rvky j jsou reálá (oř komlexí) čísl zýváme

Více

4. Spline, Bézier, Coons

4. Spline, Bézier, Coons 4. Sple Bézer Coos 4. SPLINE Cíl Po prostudováí této ptol budete umět popst defovt fuce teré jsou záldem pro tvorbu řve defovt zdávt dt pro progrm vreslováí grfů těchto fucí řešt příld z prxe řv Výld 4..

Více

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení 5 - Idetfce Mchel Šee Automtcé řízeí 08 6-3-8 Automtcé řízeí - Kyeret root Idetfce Zísáí modelu systému z dt ( jeho vldce jých dtech) whte ox (víme vše): ze záldích prcpů (fyz-chem-o- ) grey ox (víme ěco):

Více

6.2. ČÍSELNÉ ŘADY. V této kapitole se dozvíte:

6.2. ČÍSELNÉ ŘADY. V této kapitole se dozvíte: 6.2. ČÍSELNÉ ŘADY V této kpitole se dozvíte: jk defiujeme číselou řdu; defiici kovergece řdy jejího součtu; jk vypdá ritmetická, geometrická hrmoická řd jk je to s jejich kovergecí; jk zí utá podmík kovergece

Více

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0).

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0). ČÍSELNÉ VEKTORY Defce Uspořádou -tc čísel = (,,, ) zveme číselým vektoem Čísl,,, jsou složky ebol souřdce vektou Přozeé číslo zýváme ozměem ebo tké dmezí vektou Defce Vekto, jehož všechy složky se ovjí

Více

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI 6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI V této kpitole se dozvíte: jk defiujeme posloupost reálých ebo komplexích čísel; defiici vlstí evlstí limity poslouposti; defiici pojmů souvisejících

Více

Dynamická pevnost a životnost Kumulace poškození

Dynamická pevnost a životnost Kumulace poškození DPŽ Hrubý Dymcká pevost žvotost Kumulce poškozeí Ml Růžčk, Josef Jurek, Zbyěk Hrubý mechk.fs.cvut.cz zbyek.hruby@fs.cvut.cz DPŽ Hrubý Kumulce poškozeí (R-low, přepočet ekvvletí mpltudu, bezpečý žvot) DPŽ

Více

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru Lekce Normálí rozděleí v rově V této lekc se udeme věovat měřeí korelačí závslost dvojce áhodých velč (dvousložkového áhodého vektoru) Vcházet udeme z ormálího rozděleí pravděpodoost áhodého vektoru v

Více

D = H = 1. člen posloupnosti... a 1 2. člen posloupnosti... a 2 3. člen posloupnosti... a 3... n. člen posloupnosti... a n

D = H = 1. člen posloupnosti... a 1 2. člen posloupnosti... a 2 3. člen posloupnosti... a 3... n. člen posloupnosti... a n /9 POSLOUPNOSTI Zákldí pojmy: Defiice poslouposti Vlstosti poslouposti Určeí poslouposti Aritmetická posloupost Geometrická posloupost Užití poslouposti. Defiice poslouposti Př. Sestrojte grf fukce y =.x

Více

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor . LINEÁRNÍ LGEBR Vektorový prostor.. Defiice Nechť V e moži které sou defiováy operce sčítáí + : t. zobrzeí V V V ásobeí i : t zobrzeí R V V. Možiu V zýváme vektorovým prostorem, sou-li splěy ásleduící

Více

8.2.7 Geometrická posloupnost

8.2.7 Geometrická posloupnost 87 Geometrická posloupost Předpokldy: 80, 80, 80, 807 Pedgogická pozámk: V hodiě rozdělím třídu dvě skupiy kždá z ich dělá jede z prvích dvou příkldů Větši studetů obou skupi potřebuje pomoc u tbule Ob

Více

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení Sipleová etoda: - patří ezi uiverzálí etody řešeí úloh lieárího prograováí. - de o etodu iteračí, t. k optiálíu řešeí dospíváe postupě, krok za kroke. - výpočetí algoritus se v každé iteraci rozpadá do

Více

Základní elementární funkce.

Základní elementární funkce. 6. předášk Zákldí elemetárí fukce. Defiice: Elemetárími fukcemi zveme všech fukce, které jsou vtvoře koečým počtem zákldích opercí ze zákldích elemetárích fukcí. Zákldí operce s fukcemi jsou:. Sčítáí dvou

Více

Nekonečné řady. 1. Nekonečné číselné řady 1.1. Definice. = L L nekonečnou posloupnost reálných čísel. a) Označme { a }

Nekonečné řady. 1. Nekonečné číselné řady 1.1. Definice. = L L nekonečnou posloupnost reálných čísel. a) Označme { a } Nekoečé řdy. Nekoečé číselé řdy.. Defiice ) Ozčme { } { } = L L ekoečou posloupost reálých čísel.,,,,, Nekoečá číselá řd je součet tvru = + + + L+ + L. Jedotlivá čísl,,, L,, L se zývjí čley řdy, čle obvykle

Více

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

4.1 Regresní úloha a regresní funkce

4.1 Regresní úloha a regresní funkce Lekce 4 Metoda eeších čtverců Metoda eeších čtverců e další z výkladích skříí statstk M se sezáíe pouze s eí ezákladěší verzí, kd regresí ukce, ěřící průěh závslost, e ukcí edé proěé leárí v paraetrech,

Více

Kapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a

Kapitola 1. Nekonečné číselné řady. Definice 1.1 Nechť {a n } n=1 je posloupnost reálných čísel. Symbol. a n nebo a 1 + a 2 + a Kpitol Nekoečé číselé řdy Defiice. Nechť { } je posloupost reálých čísel. Symbol ebo + 2 + 3 +... zýváme ekoečou číselou řdou. s = i= i = + 2 +... + zveme -tý částečý součet řdy {s } posloupost částečých

Více

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení V úvodí èásti [] volého cylu èláù yl uvede struèý pøehled proletiy ejistot v ìøeí, pøilíže historicý vývoj v této olsti zèey dùvody výhody používáí souèsé odifice v širších souvislostech eziárodí etrologie

Více

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2 Iterpolace pomocí sple křvky dáo: bodů v rově úkol: alézt takovou křvku, která daým body prochází y f f 2 f 0 f x0 x... x 2 x x Iterpolace pomocí sple křvky evýhodou polyomálí terpolace změa ěkterého z

Více

LINEÁRNÍ TRANSFORMACE V ROVINĚ

LINEÁRNÍ TRANSFORMACE V ROVINĚ LINEÁRNÍ TRANSFORMACE V ROVINĚ Kil Mleček Dgr Szrková FSv ČVUT Prh Thákurov 7 66 9 Prh 6 ČR e-il: kil@tfsvvutz SjF STU Brtislv Ná Slood 7 8 3 Brtislv SR e-il: szrkov@sjfstusk Astrkt V řísěvku je osý geoetriký

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák Koelčí lýz Přpomeutí pojmů áhodá poměá áhodý vekto áhodý vekto m Náhodý výbě: po áhodou poměou : po áhodý vekto : po áhodý vekto : m m Přpomeutí pojmů - kovce Kovce áhodých poměých kovčí koefcet popsuje

Více

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme

Více

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt

Více

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák SP Popsá statstka Popsá statstka Lbor Žák SP Popsá statstka Lbor Žák Základí zdroje : skrpta Mateatka IV - doc. RNDr. Z. Karpíšek, CSc. ateatka o le - http://athole.fe.vutbr.cz/ Základ ateatcké statstk

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

Posloupnosti a řady. Obsah

Posloupnosti a řady. Obsah Poslouposti řdy Poslouposti řdy Obsh. Poslouposti... 8. Úvod do posloupostí... 8. Aritmetická geometrická posloupost... 9. Limit poslouposti... 9. Řdy... 0. Nekoečá geometrická řd... 0 Strák 7 Poslouposti

Více

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE V této kaptole se dozvíte: jak je oecě defováa kolmost (ortogoalta) vektorů; co rozumíme ortogoálí a ortoormálí ází; co jsou to tzv relace ortoormalty a Croeckerovo delta;

Více

2 Základní poznatky o číselných oborech

2 Základní poznatky o číselných oborech Zákldí poztky o číselých oorech Mozí lidé jsou evědoí je proto, že vycházejí z pojů, které jsou podle tetických ěřítek epřesé (Sokrtes). Přirozeá čísl Přirozeá čísl ozčují počet prvků koečých oži. Kždé

Více

Spolehlivost a diagnostika

Spolehlivost a diagnostika Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika Nepředvídaé událost v rác kvatfkace rzka Jří Marek, ČVUT, Stavebí fakulta {r.arek}@rsk-aageet.cz Abstrakt Z hledska úspěchu vestce ohou být krtcké právě ty zdroe ebezpečí, které esou detfkováy. Vzhlede

Více

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení., Def: Vetorovým součiem vetorů u =(u, u, u 3 ) v = (v, v, v 3 ) zýváme vetor u v = (u v 3 u 3 v, u 3 v u v 3, u v u v ) Vět: Pro vetory i, j, ortoormálí báze pltí i i = j = i, i = j Vět: Nechť u v, w, jsou

Více

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese Čské vsoké učí tchcké v Prz Fkult orčích tchologí Ktdr tortcké ortk Evropský socálí od Prh & EU: Ivstu do vší budoucost I-AD Algort dt gu (/ Přdášk 6: Lárí, poloálí lárí rgrs Pvl Kordík, FIT, Czch Tchcl

Více

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

PEVNOST a ŽIVOTNOST Hru II

PEVNOST a ŽIVOTNOST Hru II PEVNOST ŽIVOTNOST Hru II Ml RůžR ůžčk, Josef Jurek,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz Skutečá pětí deforce ve vrubech fc αs α S C C A A Součtel tvru (s. kocetrce elstckých pětí) α K fc fc t S

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor SP Náhodý vektor PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Náhodý vektor SP Náhodý vektor Náhodý vektor Náhodý vektor slouží k popsu výsledku pokusu kdy měříme více údaů o procesu. Před provedeím pokusu eho výsledek a

Více

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018 NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY Mtemtik T BŘEZNA 08 :. břez 08 D : 0 P P P : 0 M. M. M. :,8 % S : 0 : 7,5 : -7,5 M. P : -,0 : 0,6 Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test obshuje 0 úloh jeho řešeí máte 90

Více

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení SYSTÉMOVÁ ANALÝZA A MODELOVÁNÍ Teoretcký souhrn k 2. ž 4. cvčení ZS 2009 / 200 . Vyezení zákldních poů.. Systé e Systé e účelově defnovná nožn prvků vze ez n, která spolu se svý vstupy výstupy vykzue ko

Více

DUM č. 19 v sadě. 13. Ma-1 Příprava k maturitě a PZ algebra, logika, teorie množin, funkce, posloupnosti, řady, kombinatorika, pravděpodobnost

DUM č. 19 v sadě. 13. Ma-1 Příprava k maturitě a PZ algebra, logika, teorie množin, funkce, posloupnosti, řady, kombinatorika, pravděpodobnost projekt GML Bro Doces DUM č. 9 v sdě. M- Příprv k mturitě PZ lgebr, logik, teorie moži, fukce, poslouposti, řdy, kombitorik, prvděpodobost Autor: Jrmil Šimečková Dtum:.0.0 Ročík: mturití ročíky Aotce DUMu:

Více

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018 NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY Mtemtik T BŘEZNA 08 : 9. břez 08 D : 897 P P P : 0 M. M. M. :, % S : 0 : 0 : -7,5 M. P : -, : 0, Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test obshuje 0 úloh jeho řešeí máte 90

Více

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný Soustv kpl + tuhá látk Izobrcký fázový dgrm pro soustvu obshující vodu chlord sodý t / o C H 2 O (s) + esyceý roztok 30 20 10 0-10 -20 t I t II esyceý roztok 2 1 p o NCl (s) + syceý roztok eutektcký bod

Více

Struktura a architektura počítačů

Struktura a architektura počítačů Struktur rchtektur počítčů Číselé soustvy Převody me soustvm, kódy Artmetcké operce České vysoké učeí techcké Fkult elektrotechcká Ver J Zděek 3 Polydcké číselé soustvy (počí) Hodot čísl v soustvě se ákldem

Více

Optimalizace portfolia

Optimalizace portfolia Optmalzace portfola ÚVOD Problémy vestováí prostředctvím ákupu ceých papírů sou klasckým tématem matematcké ekoome. Celkový výos z portfola má v době rozhodováí o vestcích povahu áhodé velčy, eíž rozložeí

Více

1. ČÍSELNÉ OBORY 10. Kontrolní otázky 24. Úlohy k samostatnému řešení 25. Výsledky úloh k samostatnému řešení 25. Klíč k řešení úloh 26

1. ČÍSELNÉ OBORY 10. Kontrolní otázky 24. Úlohy k samostatnému řešení 25. Výsledky úloh k samostatnému řešení 25. Klíč k řešení úloh 26 Zákld mtemtik Číselé oor ČÍSELNÉ OBORY 0 Některé pojm z mtemtické logik 0 Výroková logik 0 Moži vzth mezi imi Možiové operce Grfické zázorěí moži Číselé oor Čísl ázv jejich chrkteristik Chrkteristik číselých

Více

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC 5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém

Více

Cílem kapitoly je zavedení význačných pojmů pro matice, jejichž znalost je nutná, mimo jiné, pro řešení soustav lineárních rovnic.

Cílem kapitoly je zavedení význačných pojmů pro matice, jejichž znalost je nutná, mimo jiné, pro řešení soustav lineárních rovnic. Mtemtik I část I Cíle Cílem kpitoly je zvedeí výzčýh pojmů pro mtie jejihž zlost je utá mimo jié pro řešeí soustv lieáríh rovi Předpokládé zlosti Předpokldem dorého zvládutí látky je zejmé zlost opere

Více

8. Elementární funkce

8. Elementární funkce Moderí techologie ve studiu plikové fzik CZ.1.07/2.2.00/07.0018 8. Elemetárí fukce Historie přírodích věd potvrzuje, že většiu reálě eistujících dějů lze reprezetovt mtemtickými model, které jsou popsá

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor SP Náhodý vektor PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Náhodý vektor Lbor Žák SP Náhodý vektor Lbor Žák Náhodý vektor Náhodý vektor slouží k popsu výsledku pokusu kdy měříme více údaů o procesu. Před provedeím pokusu

Více

Obr. DI-1. K principu reverzibility (obrácení chodu paprsků).

Obr. DI-1. K principu reverzibility (obrácení chodu paprsků). Učebí text k předášce UFY8 Dvojvzková tererece teké vrtvě Dvojvzková tererece teké vrtvě Předpokládejme, vl o mpltudě dvou delektrk tk, že mpltud održeé vly bude o dexu lomu bude t (vz obr. DI-1). v protředí

Více

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH USTÁLENÉ POUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KOYTECH ovoměré prouděí Charakterstka:. Hloubka vod v kortě, průtočá plocha a průřezová rchlost jsou v každém příčém řezu kostatí.. Čára eerge, vodí hlada a do korta jsou

Více

8. Zákony velkých čísel

8. Zákony velkých čísel 8 Zákoy velkých čísel V této část budeme studovat velm často užívaá tvrzeí o součtech posloupost áhodých velč Nedříve budeme vyšetřovat tvrzeí azývaá souhrě ako slabé zákoy velkých čísel Veškeré úvahy

Více

Nosné stavební konstrukce Výpočet reakcí Výpočet vnitřních sil přímého nosníku

Nosné stavební konstrukce Výpočet reakcí Výpočet vnitřních sil přímého nosníku Stveí sttik.ročík klářského studi osá stveí kostruke osé stveí kostruke ýpočet rekí ýpočet vitříh sil přímého osíku osá stveí kostruke slouží k přeosu ztížeí ojektu do horiového msívu ěmž je ojekt zlože.

Více

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru II. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru II. Milan RůžR. zbynek.hruby. ováí - Hru II /6 ováí Hru II Ml RůžR ůžčk, Josef Jurek,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru II /6 Skutečá pětí deforce ve vrubech fc αs α S C C A A Součtel tvru (s. kocetrce elstckých

Více

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

1. Mení ve fyzice, soustava jednotek SI

1. Mení ve fyzice, soustava jednotek SI . Meí ve fyzce, soustv jedotek SI Fyzk její rozdleí: ) podle metod práce - epermetálí - teoretcká - poítové modelováí b) podle zkoumých proces forem pohybu - mechk - molekulová fyzk - termodymk - elekt

Více

Okruhy z učiva středoškolské matematiky pro přípravu ke studiu na VŠB TU Ostrava-

Okruhy z učiva středoškolské matematiky pro přípravu ke studiu na VŠB TU Ostrava- Okruhy z učiv středoškolské mtemtiky pro příprvu ke studiu VŠB TU Ostrv- I Zákldí poztky z logistiky teorie moži: výrok prvdivostí hodot výroku, egce, disjukce, kojukce, implikce, ekvivlece, složeé výroky,

Více

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online.

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online. Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT. temtický okruh: ČÍSELNÉ OBORY vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z mtemtiky školí rok 204/205

Více

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n MATEMATICKÁ ANALÝZA III předášky M. Krupky Zmí semestr 999/ 3. Iverzí a mplctí zobrazeí V této kaptole uvádíme dvě důležté věty, které acházeí aplkace v moha oblastech matematky: Větu o verzím a větu o

Více

IV. MKP vynucené kmitání

IV. MKP vynucené kmitání Jří Máca - katedra mechaky - B35 - tel. 435 4500 maca@fsv.cvut.cz IV. MKP vyuceé kmtáí. Rovce vyuceého kmtáí. Modálí aalýza rozklad do vlastích tvarů 3. Přímá tegrace pohybových rovc 3. Metoda cetrálích

Více

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema 4 Opové pousy Beroulliho schem Pozám: V ěterých příldech v odstvcích 2 3 jsme počítli prvděpodobosti áhodých jevů, teré byly výsledem opoví áhodého pousu Npř házeí dvěm micemi je stejé jo dv hody jedou

Více

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY DUBNA 2018

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY DUBNA 2018 NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY Mtemtik T DUBNA 08 : 8. dub 08 D : 884 P P P S M. M. M. : 0 : 5,5 % : 0 : 7,8 : -7,5 M.. P : -6,0 : 9,7 Zopkujte si zákldí iformce ke zkoušce: Test obshuje 0 úloh jeho řešeí

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2 SP3 Neparametrcké testy hypotéz PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrcké testy hypotéz čast Lbor Žák SP3 Neparametrcké testy hypotéz Lbor Žák Neparametrcké testy hypotéz - úvod Neparametrcké testy statstckých

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,

Více

ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI s-tého STUPNĚ. Daniela Bittnerová

ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI s-tého STUPNĚ. Daniela Bittnerová The Mthemtc Educto to the t Cetury Project Proceedg of the Itertol Coferece The Decdble d the Udecdble Mthemtc Educto Bro, Czech Republc, September 00 ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI -TÉHO STUPNĚ Del Btterová

Více

+ c. n x ( ) ( ) f x dx ln f x c ) a. x x. dx = cotgx + c. A x. A x A arctgx + A x A c

+ c. n x ( ) ( ) f x dx ln f x c ) a. x x. dx = cotgx + c. A x. A x A arctgx + A x A c ) INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ ) Pojem neurčitého integrálu Je dán funkce Pltí všk tké F tk, y pltilo F ( ) f ( ) Zřejmě F ( ), protože pltí, 5,, oecně c, kde c je liovolná kon- stnt f ( ) nším

Více

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a) Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

Napíšeme si, jaký význam mají jednotlivé zadané hodnoty z hlediska posloupností. Zbytek příkladu je pak pouhým dosazováním do vzorců.

Napíšeme si, jaký význam mají jednotlivé zadané hodnoty z hlediska posloupností. Zbytek příkladu je pak pouhým dosazováním do vzorců. 8..4 Užití ritmetických posloupostí Předpokldy: 80,80 Př. : S hloubkou roste teplot Země přibližě rovoměrě o 0 C 000 m. Jká bude teplot dě dolu hlubokého 900 m, je-li v hloubce 5 m teplot 9 C? Jký by byl

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh:

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh: Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT 5. temtický okruh: POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z

Více