10 Smíšené modely v genetických analýzách

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "10 Smíšené modely v genetických analýzách"

Transkript

1 ntik v šlchtění zvířt TU 6 část 9. (rough drft vrsion) Smíšné modly v gntických nlýzách Aplikc smíšných modlů j v součsné době rozšířný nástroj pro ohodnoání zvířt v šlchtitlských progrmch šlchtitlských orgnizcí. Mtodologi obshuj soustvu s sttistickými gntickými vlstnostmi odvozuj njpřsnější njméně vychýlné přdpovědi plmnných hodnot. Kvlit vyhodnocní závisí n: - dtch (záznmy kontroly užitkovosti, správná idntifikc, správný původ), - modlu. Mtodologi BLU má tu vlstnost, ž objsňuj slkci rodičů v šlchtěné populci. Správně nlyzuj skutčnost, ž určitá zvířt pocházjí od lpších rodičů, nž jiná. Informc o rodokmnu jsou tdy význmné dt o vybrných rodičích, stjně jko nslktovných vrstvníků, jsou zčlněny do nlýzy. Modly mohou být rozšířné, by mohly nlyzovt komplikovné fkty, jko jsou: - různá plmn (výhodné pro porovnání npříč plmny, nbo jdinc importovné z cizích zmí), - mtrnální fkty (význmné pro všchny vlstnosti přd odstvm), - korlovné vlstnosti (pro vyšší přsnost nbo vyhodnocní slkc n druhou vlstnost), - intrkc mzi gnotypm prostřdím (určití oté mohou mít rozdílný fkt v různých prostřdích), - htrognní vrinc (rozdíly v stádě mohou být průměrně větší nž rozdíly v jiném stádě). Určité fktory jsou víc obtížné, by s mohly zčlnit do modlu. Obcná form smíšného modlu: Modl: Dfinic modlu Normální rovnic y b + Zu + kd b j vktor pvných fktů s dsignovou mticí u j vktor náhodných fktů s dsignovou mticí Z E(y) b vr(u) vr() vr(y) ZZ + Z Z Z Z + H - bˆ. uˆ Z Tto zákldní struktur s rozšiřuj mnoh způsoby. Vktor u by mohl obshovt víc náhodných fktů (npř. ditivně gntické, mtrnálně gntické, prmnntní prostřdí, mtrnální prostřdí, ). Efkt u j určován strukturou mtic. Vktor y by mohl obshovt tké víc vlstností tdy vktor u by mohl mít plmnné hodnoty vztžné k víc y y 86

2 ntik v šlchtění zvířt TU 6 vlstnostm zárovň. Mtic by mohl obshovt korlc mzi rzidui (chybmi), tj. s korlovnými vlstnostmi. J třb v modlu dfinovt njn pvné fkty, l tké vrinční strukturu náhodných fktů (mtic ). Animl modl n jdnu vlstnost (singl trit AM) Jdná s o njjdnodušší smíšný modl využívných v šlchtění zvířt. Určuj s plmnná hodnot pro kždé zvíř, ktré má pouz jdno pozorování u jdné vlstnosti. J zd tdy jn jdn pvný fkt ditivně gntické fkty (njsou zd žádné dlší náhodné fkty, jko jsou fkty mtrnální nbo dominnc). Méně jdnodušší modly jsou zložny n tomto zákldním modlu njsou tdy o moc víc složitější pro pochopní. V singl trit AM pro odhd H j pouz jdn náhodný fkt přdpokládám, ž mtic j rovn I mtic j I. o doszní vynásobním s normální rovnic zjdnoduší n: Z bˆ y -. Z Z Z + A λ uˆ kd λ Z y Sir modl otský modl V tomto modlu jsou pouz fkty otců, ktré jsou odhdovány n zákldě záznmů jjich potomků (ktří jsou polovinou jjich plmnných hodnot!) jsou výpočtně vlmi sndné. J potřb méně rovnic nž v niml modlu. Koficint λ j poměrm rziduální vrinc (t zhrnuj ¾ ditivně gntické vrinc) vrinc otců (¼ ditivně gntické vrinc) řšním jsou fkty otců, tj. ½ plmnných hodnot. Odhdovná H j méně přsnější (méně potomků po otcích) můž být odhd vychýlný (nní zd korkc pro rozdíly mzi mtkmi). Modl přdpokládá, ž všichni potomci po otci jsou po různých mtkách všchny mtky jsou vybrány z stjné homognní populc s stjným očkávným průměrm. Mtky všk v skutčnosti mohou pocházt z různých plmn, mohou být slktovány, kdy mldší mtky mjí prvděpodobně lpší gntické zložní. dukovný niml modl (AM) V tomto modlu jsou plmnné hodnoty odhdnuty pouz pro jdinc, ktří mjí pouz záznmy potomků. Tnto modl j rychljší pro výpočt (jsou zd pouz rovnic pro zvířt, ktrá jsou rodiči) odhdovné plmnné hodnoty pro všchn zvířt jsou jdnoduš odvozn od OH jjich rodičů plus jjich vlstní korigovné fnotypy. Výsldky jsou stjné jko pro úplný niml modl. otřb méně výpočtního čsu j nrzn nutností progrmování nvíc (což tké spotřbuj čs výzkumník). Modl s opkovnými záznmy - odhd prmnntních fktů prostřdí Tnto modl j používán, když u jdnoho zvířt můžm opkovně změřit jho užitkovost z jho život. Fnotypová korlc mzi záznmy j rovn opkovtlnosti přdpokládá s, ž gntická korlc mzi záznmy j rovn jdné (jstliž by byl gntická korlc mnší nž jdn, pk by s musl plikovt vícznkový modl). 87

3 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Čsto j u zvířt sldován jdn vlstnost víckrát. Jko příkld mohou sloužit: Hmotnost vlny ovcí v různých ltch. Dnní nádoj mlék v lktci u dojného skotu. Vlikost vrhu u prsnic. Vlikost proží u jlnů v různých szónách. Výsldk závodu u koní z různých dostihů. Kromě ditivně gntické hodnoty vlstnosti s zd upltňuj fkt spolčného prmnntního prostřdí (E), ktrý j fktm ngntickým spolčným pro všchn pozorování n stjném zvířti. řístupm j zhrnout fkt prmnntního prostřdí pro kždé zvíř, tj. kdy zvíř má druhý záznm, n pouz svou H, l tké část prostřďových fktů, ktré s opkují. To můž přdstvovt fkty odchovu zvířt (dobré vývojové podmínky zručí dlší dobrou užitkovost), nbo výskyt nmoci, ktrá s projví u konkrétního jdinc, s prmnntními fkty. Modl můž být zpsán jko: y b + ( Z) + Zp +, r kd b vktor pvných fktů zvířt bz záznmů r zvířt s záznmy p vktor E fktů s délkou rovnou r vktor rziduálních fktů Mtic Z jsou dsignové mtic sociovné s pozorováním konkrétní úrovně pvných fktů fktů ditivně gntických E. V modlu s opkovnými záznmy nní Z rovno idntické mtici, tkž, (, A ) (, I ) (, I ) A, ~ N I, p ~ N p p ~ N A I Opkovtlnost j mírou prvděpodobnosti zvířt, ž s n něm zopkuj vlstnost n stjné úrovni jko v přdcházjícím záznmu (období, ), j dfinován jko poměr vrincí: Smíšný modl s opkovnými záznmy: + p r + + p Modl: kd y b + Z + Zp + b j vktor pvných fktů s incidnční (dsignován) mticí j vktor náhodných ditivně gntických fktů p j vktor prmnntních prostřďových fktů Z j incidnční mtic, ktrá s vzthuj k pozorováním u zvířt 88

4 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Kždé zvíř má ditivně gntický stjně jko prmnntně prostřďový fkt, tkž mjí ob stjnou dsignovou mtici. Tři náhodné fkty mjí násldující distribuci: vr p A I c I A I c Kd j přímá ditivně gntická vrinc c j vrinc způsobná prmnntními prostřďovými fkty. Modl ukzuj, ž mzi zvířty njsou korlc v jjich ditivních jjich prmnntně prostřďovým fkty. Clková fnotypová vrinc j součtm tří komponnt vrincí. Normální rovnic Z Z bˆ y Z Z Z + k A Z Z. ˆ Z y Z Z Z Z Z + k I pˆ Z y - k / k / c ř.: Tbulk níž obshuj záznmy o vlikosti vrhu šsti prsnic. Chcm odhdnout ditivně gntickou hodnotu (H) těchto prsnic jjich rodičů pro vlikost vrhu pomocí AM BLU. prsnic otc mtk stádo rok pořdí vlikost stádorok vrhu vrhu 3?? 4? 6 4? ? 3 3 6? ři OH pro vlikost vrhu přdpokládám modl: y ijklm S i + V j + A k + E l + ijklm S - fkt stád-roku V - fkt pořdí vrhu A - plmnná hodnot prsnic E - prmnntní prostřdí prsnic - tmporální prostřdí prsnic (rziduum) 89

5 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Jdná s o niml modl pro opkovné pozorování, protož přdpokládá dlší záznmy u stjné prsnic pro stjnou vlstnost. Tnto modl přdpokládá, ž vlikost vrhu j vlstností prsnic nž slt toho vrhu. Vlikost vrhu j dtrminován gny prsnic. řdpokládám, ž hritbilit j h, opkovtlnost r,. Mtiý zápis: y vktor pozorování incidnční mtic pro záznmy pvných fktů b nznámý vktor pvných fktů Z incidnční mtic pro záznmy plmnných hodnot nznámý vktor plmnných hodnot Z incidnční mtic pro záznmy prostřďových fktů p nznámý vktor prmnntních prostřďových fktů vktor tmporální prostřdí prsnic (rziduum) rvky nznámých vktorů b, u p mohou být odhdnuty rovnicmi smíšného modlu: 9

6 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Sstvní pomocí tbulární mtody mtici ditivní příbuznosti A invrtovt A - : A,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,375,5,5,5,5,5,5,5,375,5,5,5,5,5,5,5,5 rotož: k r h 8 k r h E 8 Mtic koficintů, mtic lvé strny rovnic j rovn: Mtic prvé strny rovnic j rovn: Řšní soustvy rovnic: bˆ ˆ pˆ [ LS].[S] 9

7 ntik v šlchtění zvířt TU 6 rotož dtrminnt LS j rovn nul, nutno dodt podmínky řšitlnosti. Můžm npříkld smzt jdn sloupc jdn řádk sociovný s jdnou úrovní pvného fktu npř. s druhým vrhm (V ). J nutné tké smzt 6. řádk v vktoru S. Řšním soustvy uprvných rovnic j: Řšní vktoru zhrnuj odhdy pro systmtické fkty prostřdí (stádo rok pořdí vrhu), fkty plmnných hodnot pro všchn zvířt odhdy prmnntní fktů prostřdí pro prsnic. Řšní pro fkty stádo-rok odhduj fkt rozdílných mngmntů mzi dvěm stády nbo obdobím roků v stjném stádě. Tyto fkty mohou být použity k porovnání fktivnosti mngmntu v stádch. Řšní z niml modlu jsou využitlná pro tyto cíl nž pro porovnání průměrů stád, protož řšní pro 9

8 ntik v šlchtění zvířt TU 6 fkt stádo-rok z rovnic AM jsou uprvny pro gntické rozdíly mzi stády nbo roky. Řšní fktu stádo-rok jsou tké uprvny pro dlší systmtické prostřďové fkty. V nšm příkldě jsou uprvn pro skutčnost, ž průměrná vlikost vrhu pro stádo (7,6 slt n vrh) zhrnuj záznmy z. vrhů tři z. vrhů, ztímco průměr stád (,75) zhrnuj tři záznmy z. vrhů pouz jdn. vrhu. Z toho lz vyvodit, ž mngmnt byl lpší v. stádě nž v prvním. V prvním roc mngmnt stád zvýšil vlikost vrhu téměř o 3,5 slt (3,3-9,8) vzhldm k stádu. V. roc s zlpšil mngmnt pro stádo vůči stádu o téměř 5 slt (3,33-8,37). ro stádo byl odhdnut úrovň mngmntu, ktrý byl nptrně horší v roc nž v roc (rozdíl téměř o,5 slt: 9,83 8,37). ro stádo byl mngmnt téměř vyrovnný v obou ltch (3,3 3,33). Intrprtc tohoto řšní j limitováno málo získnými informcmi, ktré byly zhrnuty do výpočtu. roto i přsnost odhdu j nízká. Odhd -3,45 pro první vrh V nznčuj, ž průměrně první vrhy měly o 3,45 slt méně nž druhé vrhy. Odhdy gntických rozdílů pro vlikost vrhu mzi zvířty jsou mlá, jk nznčuj řšní pro A i, ktré jsou očkávné n zákldě nízké hritbility této vlstnosti omzného množství dt, ktré jsou k dispozici. Odhdy prmnntních fktů prostřdí (ngntický vliv prsnic) jsou tké mlé v důsldku nízké hodnoty koficintu opkovtlnosti této vlstnosti. řsnost odhdu Ai (H) E i : řsnost pro OH r d Ai K řsnost pro E r d Ei K,37,43,69,955,98,854,859,864 Ai Âi,867,35,843,3,99,984 Ei Êi Odhdy H mohou být použity k hodnocní zvířt pro gntické cíl. Npř., když pářím prsnic s stjným otcm, pk dcry prsnic 6 budou mít očkávnou produkci o,43 slt v vrhu víc nž dcry prsnic 4 (,8 - (-,44)). Odhdy H spolu s odhdy E fkty mohou být použity k odhdům budoucí užitkovosti stjných prsnic, ktré by byly použity s záměrm brkování. Npř. odhd v dlším vrhu prsnic 6 j odchylk od průměru stád: Aˆ ˆ 6 + E6,8 +,3 +,6 prsnic 4: Aˆ ˆ 4 + E4,44,46,9. A3,883 A6,6 A4 -,94 A7,968 A5 -,34 A8,55 To znmná, ž npř. prsnic 4 6 budou-li mít svůj třtí vrh v stjném stádě-roc, prsnic 6 bud mít vlikost vrhu o,893 slt větší nž prsnic 4 (,6 (-,94). 93

9 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Modl s mtrnálními fkty Vlstnosti jko jsou přžití slt (živě nrozných) nbo čsný růst u msných tlt či jhňt jsou ovlivněny mtrnálním prostřdím. Mtk má vliv n užitkovost jjích potomků nd jjím přímým ditivně gntickým příspěvkm, tj. v důsldku mtrnálních fktů. Tyto fkty jsou pouz prostřdím pro potomky, ktré všk mohou být způsobny gntickými i prostřďovými složkmi. ři slkci zvířt, hlvně u mtk, j důlžité brát v úvhu mtrnální gntické fkty. ro šlchtitl nní důlžité znát pouz plmnnou hodnotu pro růst u msného skotu (přímý gntický fkt), l tké znát krávy s dobrými mtřskými schopnostmi (produkc mlék). Zhrnutím mtrnálního fktu do modlu nám dovoluj odhdnout mtrnální fkty korigovt možné vychýlnosti v gntickém vyhodnoání rostoucích zvířt. Obvykl s přdpokládá, ž mtrnální fkt j gntický, i když jho část můž být fktm prmnntního prostřdí. Řd vlstností j produkován jn mtkmi, npř. přírůstky do odstvu. Tto vlstnost j ovlivněn polovinou gnů, ktré tl získlo od své mtky (přímý gntický fkt) přírůstk j ovlivněn tké kvlitou množstvím mlék, chováním mtky td., ktré tl přijímá do odstvu - npřímý gntický fkt nboli mtriální fkt (mtřská způsobilost, ktrá j dtrminován gnticky prostřdím). Mám jdnu nměřnou užitkovost, z ktré získám dv odhdy H: - H vlstní užitkovosti - H mtrnálního fktu Když y A + E, uvžujm-li vliv mtriální, lz rozčlnit E n: E E D + A M + E M, kd E D j přímý fkt prostřdí (prostřdí jiné nž poskytuj mtk); A M j gntická hodnot pro mtřské schopnosti E M j prostřďový fkt pro mtřskou schopnost. Doplněním do clkové rovnic, kd změním symbol A D z A (přímý gntický fkt) získám: y A D + E D + A M + E M rotož kráv můž mít z svůj život víc tlt, pk pltí: y A D + E D + A M + E M + TE M Efkty A D A M získává potomk od rodič jsou důlžité, když s slktuj n tuto vlstnost. římý gntický fkt zvířt (A D ) j projvn v jho vlstní užitkovosti. Npřímý gntický fkt (A M ) s projvuj v záznmch o užitkovosti jho potomků. rotož oté hospodářských zvířt nodchovávjí své potomky, otský A M nní nikdy projvn v záznmch užitkovosti svých potomků, l dcry otc projví gny pro mtřskou schopnost, ktrou získli od otc (½ A M ). Tkž otský A M j projvn v záznmch jho dcr. Otc můž být hodnocn pro mtrnální fkty, když jho dcry projvily své mtřské schopnosti odchováváním potomků. 94

10 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Animl modly s mohou přizpůsobit pro hodnocní mtrnálních fktů, ktré dovolí oddělní přímých od mtrnálních gntických fktů odhdnout H pro přímý i mtrnální gntický fkt. J-li přítomný, pk i pro odhd mtrnálních prmnntních prostřďových fktů. Smíšný modl s mtrnálními fkty: Modl: y b + Z + Z m + kd b j vktor pvných fktů s incidnční (dsignován) mticí j vktor náhodných ditivně gntických fktů (přímý gntický fkt) m j vktor mtrnálních gntických fktů Z Z jsou incidnční mtic, ktrá s vzthují k náhodným fktům zvířt (ditivně gntický) k mtkám (mtrnálně gntický) Tři náhodné fkty mjí násldující distribuci: A vr m A m A A m m I A A A A m m m A m Kd j mtic x : j přímý součin. Dál j přímá ditivně m m gntická vrinc, j vrinc mtrnálně gntická, j kovrinc mzi přímými mtrnálně gntickými fkty m j rziduální vrinc. Modl ukzuj, ž ob náhodné fkty mjí kovrinční strukturu závislou n gntické příbuznosti. říbuzné mtky mjí příbuzné mtrnálně gntické fkty vyskytují s korlc mzi přímým ditivně gntickým fktm mtky jjím mtrnálně gntickým fktm. Clková fnotypová vrinc j rovn m m Normální rovnic smíšného modlu: Z Z bˆ y Z ZZ + k A ZZ + ka. ˆ Z y Z + + ZZ ka ZZ ka mˆ Z y k k -. k k rotož s používá pro výpočt ditivně gntická mtic příbuznosti mzi všmi jdinci (potomci, mtky i oté), odhdy budou získány pro ditivní fkty potomků (s záznmy užitkovosti) stjně jko pro mtky i otc. Stjně jsou získány odhdy mtrnálních fktů pro všchny jdinc (njn pro mtky). ozn.: očt odhdovných gntických mtrnálních fktů j rovn počtu jdinců v rodokmnu, ztímco počt fktů prmnntního prostřdí j rovn počtu mtk, ktré mjí potomky s užitkovostí. m 95

11 ntik v šlchtění zvířt TU 6 ř: Tl Otc Mtk ohlví tlt řírůstky (kg) 4 3 F 5 4 F M M 5 Modl pro přírůstk do odstvu (kg) n j-té tl i-tého pohlví od k-té mtky: y ijk p i + AD j + AM k + EM k + TE Ink Mtiý zápis: y b + Z D A D + Z M A M + Z M + Odhd H pro víc vlstností (Multi trit AM) Mtic - musí zůstt v rovnici. Vktor y rozdělím n víc částí: kg mlék n. lktci, % tuku % bílkovin v mléc , y 3,9 4, 3,3 3, 3,3 - kg mlék - % tuku - % bílkovin - tomu s pk přizpůsobí osttní mtic (tzn. ž jsou složny z tří částí dl vktoru y - nutné používt mtici - 96

12 ntik v šlchtění zvířt TU 6 ozkld korlcí n kovrinc gntické prostřďové. E E E E kovrinc prostřďová - zd bloky 3 x 3 (3 vlstnosti) Jstliž chybí nějký nměřný údj u jdné vlstnosti díky korlcím lz přdpovědět H i v této vlstnosti. Nutné znát korlci mzi vlstnostmi. Zd sldujm 3 vlstnosti pro kždé zvíř nutno počítt 3 rovnic. I b x + b y + SELEKČNÍ INDEY I b i H i b i váhy indxu H i plmnné hodnoty vlstnosti b váhový koficint - zvíř j v vlstnosti x njlpší v vlstnosti y horší, proto tyto vlstnosti musím zvážit koficintm b - lz použít vícznkový AM, kd dt x y s brou jko čisté H, k ktrým vkládám dílčí H j to všk složité - nbo jdnoduš odhdnout H pro kždou vlstnost zvlášť pk kždou zvážit koficintm b - zčlňují s tké gntické prostřďové kovrinční mtic - díky korlcím s dá přdpovědět vlstnost řdpokld dt jsou očištěn od všch vlivů (tzn. stnovit OH) I stnovím tk, ž odhdnm clkovou hodnotu zvířt H: H g + g + cn z vlstnost (konomická hodnot vlstnosti) g gnotyp vlstnosti ALE g nlz zjistit, jn odhdnout. Šlchtí s pomocí g, tkž s vyžduj těsná korlc mzi H I (mximální) - r mx. oužijm průběh funkcí hldám xtrém funkc korlčního koficintu - r mx : r IH I IH. H 97

13 ntik v šlchtění zvířt TU 6 b. + b. + b. + b. IH g x gy g x g y + Koficinty indxu b ovlivňují vlikost korlc r mx byl co njvyšší. rvní prciální drivcí získám tčnu k funkci s směrnicí nulovou (vodorovnou) v mximu funkc.. prciální drivc - hldám nulovou směrnici soustv rovnic, ktrou řším získám jdnoduchý výpočt.b. fnotypová kovrinční mtic (x) gntická kovrinční mtic (x) IH hldám tkové kombinc b, b, by ř. Slkční indx o vlstnosti gnotyp o vlstnosti (mléčná užitkovost)... I b. H.g r mx [ ] x - gnotypový rozptyl [ ] x 4 - fnotypový rozptyl.b. 4.b. b,5 Má-li kráv odchylku 3 kg (H 3), pk I b.h, vr Spolhlivost odhdu H: r H vri, 5 vr vrh vr I b..b,5. 4.,5 vr H r,5 - protož slktujm krávu podl vlstnosti (nbyly brány v úvhu vrstvnic přdpokládlo s, ž jich bylo mnoho, tdy fktivní počt byl rovn ) ř. Sldujm zvířt s vlstnostmi: vlstnost h ,3 -, +, Y - 5 +,4 5 Sstvit gntickou fnotypovou kovrinční mtici, náhodné koficinty odhdnout, ktré zvíř j lpší! n digonál j gnotypová vrinc mimo digonálu gnotypová kovrinc n digonál j fnotypová vrinc mimo digonálu fnotypová kovrinc r r Kovrinční mtic n digonál jsou vrinc, mimo digonálu jsou kovrinc. 98

14 ntik v šlchtění zvířt TU 6 Y ,33 h 8,57 Y 65 Y h Y 79,6 Y r Y. Y. - 5, Y r Y. Y. 443,4 Y Y Y h r xy h xy. xy rxy. x. y x y 5 Y 33333,3 Y Y Y 5 5 Y Y 4443, ,4 65.b. b ,3 443,4 5 5 b.. 443, b ,4. 4,4 5,4 5 I b. + b.y b.. 5 4,4 363,6 5 ro chovtl má hodnotu. zvíř 364 Kč. zvíř 7 Kč. [ 69,5] Mtriály určné pro studnty spcilizc ntik šlchtění hospodářských zvířt pro přdmět ntik v šlchtění zvířt (ltní smstr 6). Dr. Ing. Tomáš Urbn; ÚMFZ priště gntiky MZLU v Brně urbn@mndlu.cz; dubn 6 Urbn 6 99

část 8. (rough draft version)

část 8. (rough draft version) Gntika v šlchtění zvířat TGU 006 9 Odhad PH BLUP M část 8. (rough draft vrsion V animal modlu (M s hodnotí každé zvíř samostatně a současně v závislosti na užitkovosti příbuzných jdinců hodnocné populac.

Více

7. Biometrické metody v genetice lineární modely

7. Biometrické metody v genetice lineární modely Gntik v šlchtění zvířt TGU část (rough drft vrsion) 7 Biomtrické mtod v gntic linární modl Cílm: popst gntickou strukturu populc popst změn gntické výstv populcí Možnosti iomtrických mtod A odhd výkonnosti

Více

Předpověď plemenné hodnoty. Zdeňka Veselá

Předpověď plemenné hodnoty. Zdeňka Veselá Předpověď plemenné hodnot Zdeňk Veselá vesel.zdenk@vuzv.cz UŽITKOVOST Kvntittivní vlstnosti vkzující zprvidl kontinuitní rozdělení v populci Nemůžeme přímo usuzovt n genotp Jsme odkázáni n biometrické

Více

Rentgenová strukturní analýza

Rentgenová strukturní analýza Rntgnová strukturní nlýz Příprvná část Objktm zájmu difrkční nlýzy jsou 3D priodicky uspořádné struktury (krystly), n ktrých dochází k rozptylu dopdjícího zářní. Díky intrfrnci rozptýlných vln vzniká difrkční

Více

F=F r1 +F r2 -Fl 1 = -F r2 (l 1 +l 2 )

F=F r1 +F r2 -Fl 1 = -F r2 (l 1 +l 2 ) Stvbní mchnik A1 K132 SMA1 Přdnášk č. 3 Příhrdové konstrukc Co nás čká v čtvrté přdnášc? Příhrdové konstrukc Zákldní přdpokldy Sttická určitost/nurčitost Mtody výpočtu Obcná mtod styčných bodů Nulové pruty

Více

Jaký vliv na tvar elipsy má rozdíl mezi délkou provázku mezi body přichycení a vzdáleností těchto bodů.

Jaký vliv na tvar elipsy má rozdíl mezi délkou provázku mezi body přichycení a vzdáleností těchto bodů. 7.5.7 lips Přdpokldy: 7501 lips = rozšlápnutá kružnic. Jk ji sstrojit? Zhrdnická konstrukc lipsy (tkto s vytyčují záhony): Vzmm provázk n koncích ho přidělám tk, y nyl npnutý. Klcíkm provázk npnm tk, y

Více

BLUP. Zdeňka Veselá

BLUP. Zdeňka Veselá BLUP deňk Veselá vesel.zdenk@vuzv.cz BLUP V prxi předpověď plemenné hodnot pomocí BLUP Best Liner Unised Prediction Sstém rovnic lineárních modelů se smíšenými efekt Fixní efekt npř. věk mtk, pohlví, plemeno,

Více

I. MECHANIKA 8. Pružnost

I. MECHANIKA 8. Pružnost . MECHANKA 8. Pružnost Obsah Zobcněný Hookův zákon. ntrprtac invariantů. Rozklad tnzorů na izotropní část a dviátor. Křivka dformac. Základní úloha tori pružnosti. Elmntární Hookův zákon pro jdnoosý tah.

Více

Souhrn základních výpočetních postupů v Excelu probíraných v AVT 04-05 listopad 2004. r r. . b = A

Souhrn základních výpočetních postupů v Excelu probíraných v AVT 04-05 listopad 2004. r r. . b = A Souhrn zákldních výpočetních postupů v Ecelu probírných v AVT 04-05 listopd 2004. Řešení soustv lineárních rovnic Soustv lineárních rovnic ve tvru r r A. = b tj. npř. pro 3 rovnice o 3 neznámých 2 3 Hodnoty

Více

H - Řízení technologického procesu logickými obvody

H - Řízení technologického procesu logickými obvody H - Řízní tchnologického procsu logickými ovody (Logické řízní) Tortický úvod Součástí řízní tchnologických procsů j i zjištění správné posloupnosti úkonů tchnologických oprcí rozhodování o dlším postupu

Více

Při výpočtu složitějších integrálů používáme i u určitých integrálů metodu per partes a substituční metodu.

Při výpočtu složitějších integrálů používáme i u určitých integrálů metodu per partes a substituční metodu. Mtmtik II.. Mtod pr prts pro určité intgrály.. Mtod pr prts pro určité intgrály Cíl Sznámít s s použitím mtody pr prts při výpočtu určitých intgrálů. Zákldní typy intgrálů, ktré lz touto mtodou vypočítt

Více

KOMPLEXNÍ IZOLAČNÍ PROGRAM PRO ENERGETICKÉ ÚSPORY A ÚČINNOU OCHRANU

KOMPLEXNÍ IZOLAČNÍ PROGRAM PRO ENERGETICKÉ ÚSPORY A ÚČINNOU OCHRANU KOMPLEXNÍ IZOLAČNÍ PROGRAM PRO ENERGETICKÉ ÚSPORY A ÚČINNOU OCHRANU Tubolit robustní spolhlivý izolční systém zbrňující tplným ztrátám určný pro topnářské snitární, zvyšující hlukový komfort Tubolit :

Více

Zavedení a vlastnosti reálných čísel PŘIROZENÁ, CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA

Zavedení a vlastnosti reálných čísel PŘIROZENÁ, CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA Zvedení vlstnosti reálných čísel Reálná čísl jsou zákldním kmenem mtemtické nlýzy. Konstrukce reálných čísel sice není náplní mtemtické nlýzy, le množin reálných čísel R je pro mtemtickou nlýzu zákldním

Více

Matice. a B =...,...,...,...,..., prvků z tělesa T (tímto. Definice: Soubor A = ( a. ...,..., ra

Matice. a B =...,...,...,...,..., prvků z tělesa T (tímto. Definice: Soubor A = ( a. ...,..., ra Definice: Soubor A ( i j ) Mtice 11 12 1n 21 22 2n m 1 m2 prvků z těles T (tímto tělesem T bude v nší prxi nejčstěji těleso reálných čísel R resp těleso rcionálních čísel Q či těleso komplexních čísel

Více

DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE

DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE DOPLŇKOVÉ TEXTY BB0 PAVEL SCHAUER INTERNÍ MATERIÁL FAST VUT V BRNĚ DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE Obsh Derivce... Definice derivce... Prciální derivce... Derivce vektorů... Výpočt derivcí... 3 Algebrická

Více

1.3 Derivace funkce. x x x. . V každém bodě z definičního oboru má každá z těchto funkcí vlastní derivaci. Podle tabulky derivací máme:

1.3 Derivace funkce. x x x. . V každém bodě z definičního oboru má každá z těchto funkcí vlastní derivaci. Podle tabulky derivací máme: rivc unkc 9 Vpočtět drivci unkc nou unkci lz přpst v tvru součt tří unkcí Zřjmě ji můžm chápt jko kd Ihnd vidím ž V kždém bodě z diničního oboru má kždá z těchto unkcí vlstní drivci Podl tbulk drivcí mám:

Více

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie Tori v strojírnské tchnologii Ing. Oskar Zmčík, Ph.D. základní pojmy používaná rozdělní vztahy, dfinic výpočty základní pojmy žádnou součást ndokážm vyrobit s absolutní přsností při výrobě součásti dochází

Více

Kuličková ložiska s kosoúhlým stykem

Kuličková ložiska s kosoúhlým stykem Kuličková ložisk s kosoúhlým stykm JEDNOŘADÁ A PÁROVANÁ KULIČKOVÁ LOŽISKA S KOSOÚHLÝM STYKEM DVOUŘADÁ KULIČKOVÁ LOŽISKA S KOSOÚHLÝM STYKEM ČTYŘODOVÁ KULIČKOVÁ LOŽISKA KONSTRUKCE, TYPY A VLASTNOSTI Půmě

Více

5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti

5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti Určitý intgrál Dfinic vlstnosti Má-li spojitá funkc f() n otvřném intrvlu I primitivní funkci F(), pk pro čísl, I j dfinován určitý intgrál funkc f() od do vzthm [,, 7: [ F( ) = F( ) F( ) f ( ) d = (6)

Více

INTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)

INTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál) INTERGRÁLNÍ POČET Motivac: Užití intgrálního počtu spočívá mj. v výpočtu obsahu rovinného obrazc ohraničného různými funkcmi příp. čarami či v výpočtu objmu rotačního tělsa, vzniklého rotací daného obrazc

Více

Úlohy školní klauzurní části I. kola kategorie C

Úlohy školní klauzurní části I. kola kategorie C 52. ročník mtemtické olympiády Úlohy školní kluzurní části I. kol ktegorie 1. Odtrhneme-li od libovolného lespoň dvojmístného přirozeného čísl číslici n místě jednotek, dostneme číslo o jednu číslici krtší.

Více

L HOSPITALOVO PRAVIDLO

L HOSPITALOVO PRAVIDLO Difrnciální počt funkcí jdné rálné proměnné - 7 - L HOSPITALOVO PRAVIDLO LIMITY TYPU 0/0 PŘÍKLAD Pomocí L Hospitalova pravidla určt sin 0 Ověřní přdpokladů L Hospitalovy věty Přímočarým použitím věty o

Více

a i,n+1 Maticový počet základní pojmy Matice je obdélníkové schéma tvaru a 11

a i,n+1 Maticový počet základní pojmy Matice je obdélníkové schéma tvaru a 11 Mticový počet zákldní pojmy Mtice je obdélníkové schém tvru 2...... n 2 22. 2n A =, kde ij R ( i =,,m, j =,,n ) m m2. mn ij R se nzývjí prvky mtice o mtici o m řádcích n sloupcích říkáme, že je typu m/n

Více

Seznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné.

Seznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné. INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCÍ JEDNÉ PROMĚNNÉ NEURČITÝ INTEGRÁL NEURČITÝ INTEGRÁL Průvodc studim V kapitol Difrnciální počt funkcí jdné proměnné jst s sznámili s drivováním funkcí Jstliž znát drivac lmntárních

Více

Fyzikální podstata fotovoltaické přeměny solární energie

Fyzikální podstata fotovoltaické přeměny solární energie účinky a užití optického zářní yzikální podstata fotovoltaické přměny solární nri doc. In. Martin Libra, CSc., Čská změdělská univrzita v Praz a Jihočská univrzita v Čských Budějovicích, In. Vladislav

Více

m n. Matice typu m n má

m n. Matice typu m n má MATE ZS KONZ B Mtice, hodnost mtice, Gussův tvr Mtice uspořádné schém reálných čísel: m m n n mn Toto schém se nzývá mtice typu m řádků n sloupců. m n. Mtice typu m n má Oznčujeme ji A, B,někdy používáme

Více

2.3. DETERMINANTY MATIC

2.3. DETERMINANTY MATIC 2.3. DETERMINANTY MATIC V této kpitole se dozvíte: definici determinntu čtvercové mtice; co je to subdeterminnt nebo-li minor; zákldní vlstnosti determinntů, používné v mnoh prktických úlohách; výpočetní

Více

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout. Etrém funkc 4. PRŮBĚH FUNKCE Průvodc studim V matmatic, al i v fzic a tchnických oborch s často vsktn požadavk na sstrojní grafu funkc K nakrslní grafu funkc lz dns většinou použít vhodný matmatický softwar.

Více

Obecně: K dané funkci f hledáme funkci ϕ z dané množiny funkcí M, pro kterou v daných bodech x 0 < x 1 <... < x n. (δ ij... Kroneckerovo delta) (4)

Obecně: K dané funkci f hledáme funkci ϕ z dané množiny funkcí M, pro kterou v daných bodech x 0 < x 1 <... < x n. (δ ij... Kroneckerovo delta) (4) KAPITOLA 13: Numerická integrce interpolce [MA1-18:P13.1] 13.1 Interpolce Obecně: K dné funkci f hledáme funkci ϕ z dné množiny funkcí M, pro kterou v dných bodech x 0 < x 1

Více

Další genetické parametry

Další genetické parametry 18. 4. 11 Další ntické paamt - koficnt opakovatlnosti - ntické kolac doc. In. Tomáš Uban,.D. uban@mndlu.cz Koficint opakovatlnosti Opakované měřní stjné vlastnosti na stjném jdinci v půběu jo života (njlép

Více

Aplikace VAR ocenění tržních rizik

Aplikace VAR ocenění tržních rizik Aplkac VAR ocnění tržních rzk Obsah: Zdroj rzka :... 2 Řízní tržního rzka... 2 Měřní tržního rzka... 3 Modly... 4 Postup výpočtu... 7 Nastavní modlu a gnrování Mont-Carlo scénářů... 7 Vlčny vyjadřující

Více

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic ..9 Grfické řešení rovnic nerovnic Předpokldy: 0, 06 Př. : Řeš početně i grficky rovnici x + = x. Početně: Už umíme. x + = x x = x = K = { } Grficky: Kždá ze strn rovnice je výrzem pro lineární funkci

Více

2.9.16 Přirozená exponenciální funkce, přirozený logaritmus

2.9.16 Přirozená exponenciální funkce, přirozený logaritmus .9.6 Přirozná ponnciální funkc, přirozný ritmus Přdpokldy: 95 Pdgogická poznámk: V klsické gymnziální sdě j přirozná ponnciální funkc 0; j funkc y = +. Asi dvkrát vyrán jko funkc, jjíž tčnou v odě [ ]

Více

SLOVO ÚVODEM Vážení členové TJ, vážení rodiče,

SLOVO ÚVODEM Vážení členové TJ, vážení rodiče, SLOVO ÚVODEM Vážní člnové TJ, vážní rodič, Szón 2014/2015 s blíží do svého konc. I v ltošním ročníku jsm s dočkli clé řdy zjímvých bojů situcí. Extrligoví mldší bojovli přvážnou část szóny o záchrnu. Po

Více

Úvod do fyziky plazmatu

Úvod do fyziky plazmatu Dfinic plazmatu (typická) Úvod do fyziky plazmatu Plazma j kvazinutrální systém nabitých (a případně i nutrálních) částic, ktrý vykazuj kolktivní chování. Pozn. Kolktivní chování j tdy podstatné, nicméně

Více

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA 1.1. Matice

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA 1.1. Matice Lineární lgebr LINEÁRNÍ LGEBR Mtice Zákldní pojmy Mticí typu m/n nzýváme schém mn prvků, které jsou uspořádány do m řádků n sloupců: n n m/n = = = ( ij ) m m mn V tomto schémtu pro řádky sloupce užíváme

Více

Laboratorní práce č. 6 Úloha č. 5. Měření odporu, indukčnosti a vzájemné indukčnosti můstkovými metodami:

Laboratorní práce č. 6 Úloha č. 5. Měření odporu, indukčnosti a vzájemné indukčnosti můstkovými metodami: Truhlář Michl 3 005 Lbortorní práce č 6 Úloh č 5 p 99,8kP Měření odporu, indukčnosti vzájemné indukčnosti můstkovými metodmi: Úkol: Whetstoneovým mostem změřte hodnoty odporů dvou rezistorů, jejich sériového

Více

4.3.2 Vlastní a příměsové polovodiče

4.3.2 Vlastní a příměsové polovodiče 4.3.2 Vlastní a příměsové polovodič Přdpoklady: 4204, 4207, 4301 Pdagogická poznámka: Pokud budt postupovat normální rychlostí, skončít u ngativní vodivosti. Nní to žádný problém, pozitivní vodivost si

Více

Základy teorie matic

Základy teorie matic Zákldy teorie mtic 1. Pojem mtice nd číselným tělesem In: Otkr Borůvk (uthor): Zákldy teorie mtic. (Czech). Prh: Acdemi, 1971. pp. 9--12. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/401328 Terms of use: Akdemie

Více

13. Soustava lineárních rovnic a matice

13. Soustava lineárních rovnic a matice @9. Soustv lineárních rovnic mtice Definice: Mtice je tbulk reálných čísel. U mtice rozlišujeme řádky (i=,..n), sloupce (j=,..m) říkáme, že mtice je typu (n x m). Oznčíme-li mtici písmenem A, její prvky

Více

P2 Číselné soustavy, jejich převody a operace v čís. soustavách

P2 Číselné soustavy, jejich převody a operace v čís. soustavách P Číselné soustvy, jejich převody operce v čís. soustvách. Zobrzení čísl v libovolné číselné soustvě Lidé využívjí ve svém životě pro zápis čísel desítkovou soustvu. V této soustvě máme pro zápis čísel

Více

x + F F x F (x, f(x)).

x + F F x F (x, f(x)). I. Funkce dvou více reálných proměnných 8. Implicitně dné funkce. Budeme se zbývt úlohou, kdy funkce není zdná přímo předpisem, který vyjdřuje závislost její hodnoty n hodnotách proměnných. Jeden z možných

Více

Neurčité výrazy

Neurčité výrazy .. Neurčité výrzy Předpokldy: Př. : Vypočti ity: ) d) ) d) neeistuje,, Zjímvé. Získli jsme čtyři nprosto rozdílné výsledky, přestože přímým doszením do všech výrzů získáme to smé: výrz může při výpočtu

Více

Měrný náboj elektronu

Měrný náboj elektronu Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praz Úloha č. 12 : Měřní měrného náboj lktronu Jméno: Ondřj Ticháčk Pracovní skupina: 7 Kruh: ZS 7 Datum měřní: 8.4.2013 Klasifikac: Měrný náboj lktronu 1 Zadání 1. Sstavt

Více

KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD

KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD 40 KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD POD TLAKEM míč, hmotnost, rovnováha, pumpička, tlak, idální plyn, pružná srážka, koficint rstituc

Více

Metody ešení. Metody ešení

Metody ešení. Metody ešení Mtod šní z hldiska kvalit dosažného výsldku ) p ř sné mtod p ř ímé ř šní difrnciálních rovnic, většinou pro jdnoduché konstrukc nap ř. ř šní ohbu prutu p ř ímou intgrací ) p ř ibližné mtod náhrada hldané

Více

Přesnost nového geopotenciálního modelu EGM08 na území České a Slovenské republiky

Přesnost nového geopotenciálního modelu EGM08 na území České a Slovenské republiky Přsnost nového gopotnciálního modlu EG08 n úzmí Čské Slovnské rpubliky Zdislv Ším, Vilim Vtrt, ri Vojtíšková Astronomický ústv Akdmi věd ČR, Boční II 40, 4 Prh, -mil: sim@ig.cs.cz Gogrfická služb rmády

Více

M ě ř e n í o d p o r u r e z i s t o r ů

M ě ř e n í o d p o r u r e z i s t o r ů M ě ř n í o d p o r u r z s t o r ů Ú k o l : Proměřt sadu rzstorů s nznámým odporm různým mtodam a porovnat přsnost jdnotlvých měřní P o t ř b y : Vz sznam v dskách u úlohy na pracovním stol Obcná část:

Více

Vzorová řešení čtvrté série úloh

Vzorová řešení čtvrté série úloh FYZIKÁLNÍ SEKCE Přírodovědecká fkult Msrykovy univerzity v Brně KORESPONDENČNÍ SEMINÁŘ Z FYZIKY 8. ročník 001/00 Vzorová řešení čtvrté série úloh (5 bodů) Vzorové řešení úlohy č. 1 (8 bodů) Volný pád Měsíce

Více

, je vhodná veličina jak pro studium vyzařování energie z libovolného zdroje, tak i pro popis dopadu energie na hmotné objekty:

, je vhodná veličina jak pro studium vyzařování energie z libovolného zdroje, tak i pro popis dopadu energie na hmotné objekty: Radiomtri a fotomtri Vyzařování, přnos a účinky nrgi lktromagntického zářní všch vlnových délk zkoumá obor radiomtri, lktromagntickým zářním v optické oblasti s pak zabývá fotomtri. V odstavci Přnos nrgi

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE DIPLOMOVÁ PRÁCE. 2008 Bc. Pavel Hájek

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE DIPLOMOVÁ PRÁCE. 2008 Bc. Pavel Hájek ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE DIPLOMOVÁ PRÁCE 8 Bc. Pavl Hájk ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta stavbní, Katdra spciální godézi Názv diplomové prác: Vbudování, zaměřní a výpočt bodového

Více

ÚLOHY Z ELEKTŘINY A MAGNETIZMU SADA 4

ÚLOHY Z ELEKTŘINY A MAGNETIZMU SADA 4 ÚLOHY Z ELEKTŘINY A MAGNETIZMU SADA 4 Ptr Dourmashkin MIT 6, přklad: Vítězslav Kříha (7) Obsah SADA 4 ÚLOHA 1: LIDSKÝ KONDENZÁTO ÚLOHA : UDĚLEJTE SI KONDENZÁTO ÚLOHA 3: KONDENZÁTOY ÚLOHA 4: PĚT KÁTKÝCH

Více

6 Řešení soustav lineárních rovnic rozšiřující opakování

6 Řešení soustav lineárních rovnic rozšiřující opakování 6 Řšní soustv linárníh rovni rozšiřujíí opkování Tto kpitol j rozšiřujíí ěžné učivo. Poku uvné mtoy zvlánt, zkrátí vám to čs potřný k výpočtům. Nní to všk učivo nzytné, řšit soustvy linárníh rovni lz i

Více

Vliv prostupů tepla mezi byty na spravedlivost rozúčtování nákladů na vytápění

Vliv prostupů tepla mezi byty na spravedlivost rozúčtování nákladů na vytápění Vlv prostupů tpla mz byty na spravdlvost rozúčtování nákladů na vytápění Anotac Fnanční částky úhrady za vytápění mz srovnatlným byty rozpočítané frmam používajícím poměrové ndkátory crtfkované podl norm

Více

MA1: Cvičné příklady funkce: D(f) a vlastnosti, limity

MA1: Cvičné příklady funkce: D(f) a vlastnosti, limity MA: Cvičné příklady funkc: Df a vlastnosti, ity Stručná řšní Na zkoušc j samozřjmě nutné své kroky nějak odůvodnit. Rozsáhljší pomocné výpočty s tradičně dělají stranou, al bývá také moudré nějak naznačit

Více

( a) Okolí bodu

( a) Okolí bodu 0..5 Okolí bodu Předpokldy: 40 Pedgogická poznámk: Hodin zjevně překrčuje možnosti většiny studentů v 45 minutách. Myslím, že nemá cenu přethovt do dlší hodiny, příkldy s redukovnými okolími nejsou nutné,

Více

Jednokapalinové přiblížení (MHD-magnetohydrodynamika)

Jednokapalinové přiblížení (MHD-magnetohydrodynamika) Jdnokapalinové přiblížní (MHD-magntohydrodynamika) Zákon zachování hmoty zákony zachování počtu lktronů a iontů násobny hmotnostmi a sčtny n t div nu ni divnu i i t div u M M (1) t i m n M n u u M i i

Více

OBECNÝ URČITÝ INTEGRÁL

OBECNÝ URČITÝ INTEGRÁL OBECNÝ URČITÝ INTEGRÁL Zobecnění Newtonov nebo Riemnnov integrálu se definují různým způsobem dostnou se někdy různé, někdy stejné pojmy. V tomto textu bude postup volen jko zobecnění Newtonov integrálu,

Více

GENEROVÁNÍ VÍCEKANÁLOVÉHO DITHERU

GENEROVÁNÍ VÍCEKANÁLOVÉHO DITHERU GEEROVÁÍ VÍCEKÁLOVÉHO DITHERU Z. ureš, F. Kdlec ČVUT v Prze, Fkult elektrotechnická, ktedr rdioelektroniky bstrkt Při kvntizci zvukových signálů dochází ke vzniku chybového signálu, který ovlivňuje kvlitu

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná Vybraná spojitá rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná Vybraná spojitá rozdělení PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Náhodná proměnná Vybrná spojitá rozdělení Zákldní soubor u spojité náhodné proměnné je nespočetná množin. Z je tedy podmnožin množiny reálných čísel (R). Distribuční funkce

Více

Molekula vodíku. ez E. tak její tvar můžeme zjednodušit zavedením tzv. Bohrova poloměru vztahem: a celou rovlici (0.1) vynásobíme výrazem

Molekula vodíku. ez E. tak její tvar můžeme zjednodušit zavedením tzv. Bohrova poloměru vztahem: a celou rovlici (0.1) vynásobíme výrazem Molkul vodíku Přípvná část tomové jdnotky Vzmm-li si npř. Schodingovu ovnici: Z, (0.) m tk jjí tv můžm zjdnodušit zvdním tzv. ohov poloměu vzthm: (0.) m Pokud v těchto jdnotkách udm měřit vzdálnosti, noli

Více

2.1 - ( ) ( ) (020201) [ ] [ ]

2.1 - ( ) ( ) (020201) [ ] [ ] - FUNKCE A ROVNICE Následující zákldní znlosti je nezbytně nutné umět od okmžiku probrání ž do konce studi mtemtiky n gymnáziu. Vyždováno bude porozumění schopnost plikovt ne pouze mechnicky zopkovt. Některé

Více

( t) ( t) ( t) Nerovnice pro polorovinu. Předpoklady: 7306

( t) ( t) ( t) Nerovnice pro polorovinu. Předpoklady: 7306 7.3.8 Nerovnice pro polorovinu Předpokldy: 736 Pedgogická poznámk: Příkld 1 není pro dlší průěh hodiny důležitý, má smysl pouze jko opkování zplnění čsu při zpisování do třídnice. Nemá smysl kvůli němu

Více

LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU

LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU ZDENĚK ŠIBRAVA 1. Obecné řešení lin. dif. rovnice 2.řádu s konstntními koeficienty 1.1. Vrice konstnt. Příkld 1.1. Njděme obecné řešení diferenciální rovnice (1) y

Více

4. přednáška 22. října Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když každá cauchyovská posloupnost bodů v M konverguje.

4. přednáška 22. října Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když každá cauchyovská posloupnost bodů v M konverguje. 4. přednášk 22. říjn 2007 Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když kždá cuchyovská posloupnost bodů v M konverguje. Příkldy. 1. Euklidovský prostor R je úplný, kždá cuchyovská posloupnost

Více

1.1 Numerické integrování

1.1 Numerické integrování 1.1 Numerické integrování 1.1.1 Úvodní úvhy Nším cílem bude přibližný numerický výpočet určitého integrálu I = f(x)dx. (1.1) Je-li znám k integrovné funkci f primitivní funkce F (F (x) = f(x)), můžeme

Více

2 PŘEDNÁŠKA 2: ZÁKLADNÍ (MATEMATICKÝ, FYZIKÁLNÍ) APARÁT A POJMY

2 PŘEDNÁŠKA 2: ZÁKLADNÍ (MATEMATICKÝ, FYZIKÁLNÍ) APARÁT A POJMY PŘEDNÁŠKA : ZÁKLADNÍ (MATEMATICKÝ, FYZIKÁLNÍ) APARÁT A POJMY Klsická fyzik: částic vs. vlny Hmot zářní jsou v klsické fyzic popsány zcl odlišným způsobm. Hmotné objkty: loklizovné řídí s Nwtonovými pohybovými

Více

9 Axonometrie ÚM FSI VUT v Brně Studijní text. 9 Axonometrie

9 Axonometrie ÚM FSI VUT v Brně Studijní text. 9 Axonometrie 9 Axonometrie Mongeov projekce má řdu předností: jednoduchost, sndná měřitelnost délek úhlů. Je všk poměrně nenázorná. Podsttnou část technických výkresů proto tvoří kromě půdorysu, nárysu event. bokorysu

Více

(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ

(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ Učbní txt k přdnáš UFY Tplné zářní. Zářní absolutně črného tělsa Tplotní zářní a Plankův vyzařovaí zákon Intnzita vyzařování (misivita) v daném místě na povrhu zdroj j dfinována jako podíl zářivého toku

Více

(1) přičemž všechny veličiny uvažujeme absolutně. Její úpravou získáme vztah + =, (2) Přímé zvětšení Z je dáno vztahem Z = =, a a

(1) přičemž všechny veličiny uvažujeme absolutně. Její úpravou získáme vztah + =, (2) Přímé zvětšení Z je dáno vztahem Z = =, a a Úloh č. 3 Měření ohniskové vzdálenosti tenkých čoček 1) Pomůcky: optická lvice, předmět s průhledným milimetrovým měřítkem, milimetrové měřítko, stínítko, tenká spojk, tenká rozptylk, zdroj světl. ) Teorie:

Více

3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí

3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí Přdpokládané znalosti V násldujících úvahách budm užívat vztahy známé z střdní školy a vztahy uvdné v přdcházjících kapitolách tohoto ttu Něktré z nich připomnm Eponnciální funkc Výklad Pro odvozní vzorců

Více

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál VIII. Primitivní funkce Riemnnův integrál VIII.2. Primitivní funkce Definice. Nechť funkce f je definován n neprázdném otevřeném intervlu I. Řekneme, že funkce F : I R je primitivní funkce k f n intervlu

Více

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti Zvířata zařazená do hodnocení V modelu plemene H jsou hodnoceny krávy s podílem krve H nebo 75% a výše. V modelu plemene C jsou hodnoceny krávy s podílem krve

Více

Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 1935/2004

Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 1935/2004 ze dne 27. říjn 2004 Nřízení Evropského prlmentu Rdy (ES) č. 1935/2004 o mteriálech předmětech určených pro styk s potrvinmi o zrušení směrnic 80/590/EHS 89/109/EHS EVROPSKÝ PARLAMENT A RADA EVROPSKÉ UNIE,

Více

Zadání příkladů. Zadání:

Zadání příkladů. Zadání: Zdání příkldů Zdání: ) Popšte oblst vužtí plánovných expermentů ) Uveďte krtér optmlt plánů ) Co sou Hdmrdov mtce ké mí vlstnost? ) Co sou. fktorové plán k e lze vužít? 5) Blok čtverce - oblst ech vužtí

Více

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina Přdnáša č 6 Náhodné vličiny pro analyticou statistiu Při výpočtch v analyticé statistic s používají vhodné torticé vličiny, tré popisují vlastnosti vytvořných tstovacích charatristi Mzi njpoužívanější

Více

4. cvičení z Matematiky 2

4. cvičení z Matematiky 2 4. cvičení z Mtemtiky 2 14.-18. březn 2016 4.1 Njděte ity (i (ii (iii (iv 2 +(y 1 2 +1 1 2 +(y 1 2 z 2 y 2 z yz 1 2 y 2 (,y (0,0 2 +y 2 2 y 2 (,y (0,0 2 +y 3 (i Pro funkci f(, y = 2 +(y 1 2 +1 1 2 +(y

Více

APLIKACE METODY RIPRAN V SOFTWAROVÉM INŽENÝRSTVÍ

APLIKACE METODY RIPRAN V SOFTWAROVÉM INŽENÝRSTVÍ APLIKACE METODY RIPRAN V SOFTWAROVÉM INŽENÝRSTVÍ Brnislv Lcko VUT v Brně, Fkult strojního inženýrství, Ústv utomtizce informtiky, Technická 2, 616 69 Brno, lcko@ui.fme.vutbr.cz Abstrkt Příspěvek podává

Více

ZPRAVODAJSTVÍ. Newsletter ISSUE N 04 ÚNOR 2009 STRANA 2 & 4 NOVINKY Z BRUSELU STRANA 3 & 5 ČESKÉ PŘEDSEDNICTVÍ A ZLÍNSKÝ KRAJ

ZPRAVODAJSTVÍ. Newsletter ISSUE N 04 ÚNOR 2009 STRANA 2 & 4 NOVINKY Z BRUSELU STRANA 3 & 5 ČESKÉ PŘEDSEDNICTVÍ A ZLÍNSKÝ KRAJ SPECIÁLNĚ ZAMĚŘENO NA PŮLROK ČESKÉHO PŘEDSEDNICTVÍ ZPRAVODAJSTVÍ STRANA 2 & 4 NOVINKY Z BRUSELU Několik akcí dostalo Zlínský kraj v Bruslu na scénu! Na jdn týdn si události připravné zastoupním monopolizovali

Více

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti Plemdat, s.r.o. 2.4.206 Popis modelu pro odhady P mléčné užitkovosti vířata zařazená do hodnocení V modelu plemene jsou hodnoceny krávy s podílem krve nebo 75% a výše. Krávy s podílem krve masného plemene

Více

Zkoušku snadno provedeme tak, že do soustavy (1), která je ekvivalentní dané soustavě rovnic, dosadíme příslušné hodnoty s a p.

Zkoušku snadno provedeme tak, že do soustavy (1), která je ekvivalentní dané soustavě rovnic, dosadíme příslušné hodnoty s a p. 1. V oboru reálných čísel řešte soustvu rovnic x 2 xy + y 2 = 7, x 2 y + xy 2 = 2. (J. Földes) Řešení. Protože druhou rovnici můžeme uprvit n tvr xy(x + y) = 2, uprvme podobně i první rovnici: (x + y)

Více

2.8.5 Lineární nerovnice s parametrem

2.8.5 Lineární nerovnice s parametrem 2.8.5 Lineární nerovnice s prmetrem Předpokldy: 2208, 2802 Pedgogická poznámk: Pokud v tom necháte studenty vykoupt (což je, zdá se, jediné rozumné řešení) zere tto látk tk jednu půl vyučovcí hodiny (první

Více

ZÁKLADY. y 1 + y 2 dx a. kde y je hledanou funkcí proměnné x.

ZÁKLADY. y 1 + y 2 dx a. kde y je hledanou funkcí proměnné x. VARIAČNÍ POČET ZÁKLADY V prxi se čsto hledjí křivky nebo plochy, které minimlizují nebo mximlizují jisté hodnoty. Npř. se hledá nejkrtší spojnice dvou bodů n dné ploše, nebo tvr zvěšeného ln (má minimální

Více

{ } ( ) ( ) 2.5.8 Vztahy mezi kořeny a koeficienty kvadratické rovnice. Předpoklady: 2301, 2508, 2507

{ } ( ) ( ) 2.5.8 Vztahy mezi kořeny a koeficienty kvadratické rovnice. Předpoklady: 2301, 2508, 2507 58 Vzth mezi kořen koefiient kvdrtiké rovnie Předpokld:, 58, 57 Pedgogiká poznámk: Náplň zřejmě přeshuje možnost jedné vučoví hodin, příkld 8 9 zůstvjí n vičení neo polovinu hodin při píseme + + - zákldní

Více

hledané funkce y jedné proměnné.

hledané funkce y jedné proměnné. DIFERCIÁLNÍ ROVNICE Úvod Df : Občjnou difrniální rovnií dál jn DR rozumím rovnii, v ktré s vsktují driva hldané funk jdné proměnné n n Můž mít pliitní tvar f,,,,, n nbo impliitní tvar F,,,,, Řádm difrniální

Více

10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 1

10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 1 10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA slid 1 Přdmětm přdnášky jsou tři modly agrgátní nabídky, v ktrých v krátkém období výstup pozitivně závisí na cnové hladině. Krátkodobý invrzní vztah mzi inflací

Více

Úmrtnost v Česku a vybraných evropských krajinách

Úmrtnost v Česku a vybraných evropských krajinách Úmrtnost v Česku vybrných evropských krjinách Bohdn Lind Univerzit Prdubice, ústv mtemtiky Vývoj úmrtnosti v ČR v letech 197 1999 podle nejčstějších příčin V České republice zemřelo v roce 1999 19 768

Více

Demonstrace skládání barev

Demonstrace skládání barev Vltrh nápadů učitlů fyziky I Dmonstrac skládání barv DENĚK NAVRÁTIL Přírodovědcká fakulta MU Brno Úvod Studnti střdních škol si často stěžují na nzáživnost nzajímavost a matmatickou obtížnost výuky fyziky.

Více

Trivium z optiky 37. 6. Fotometrie

Trivium z optiky 37. 6. Fotometrie Trivium z optiky 37 6. Fotomtri V přdcházjící kapitol jsm uvdli, ž lktromagntické zářní (a tdy i světlo) přnáší nrgii. V této kapitol si ukážm, jakými vličinami j možno tnto přnos popsat a jak zohldnit

Více

(Text s významem pro EHP)

(Text s významem pro EHP) 9.9.2015 L 235/7 PROVÁDĚCÍ NAŘÍZENÍ KOMISE (EU) 2015/1502 ze dne 8. září 2015, kterým se stnoví minimální technické specifikce postupy pro úrovně záruky prostředků pro elektronickou identifikci podle čl.

Více

( a, { } Intervaly. Předpoklady: , , , Problém zapíšeme snadno i výčtem: { 2;3; 4;5}?

( a, { } Intervaly. Předpoklady: , , , Problém zapíšeme snadno i výčtem: { 2;3; 4;5}? 1.3.8 Intervly Předpokldy: 010210, 010301, 010302, 010303 Problém Množinu A = { x Z;2 x 5} zpíšeme sndno i výčtem: { 2;3; 4;5} Jk zpst množinu B = { x R;2 x 5}? A =. Jde o nekonečně mnoho čísel (2, 5 všechno

Více

Riemannův určitý integrál.

Riemannův určitý integrál. Riemnnův určitý integrál. Definice 1. Budiž

Více

V předchozích kapitolách byla popsána inverzní operace k derivování. Zatím nebylo jasné, k čemu tento nástroj slouží.

V předchozích kapitolách byla popsána inverzní operace k derivování. Zatím nebylo jasné, k čemu tento nástroj slouží. NEWTONŮV INTEGRÁL V předchozích kpitolách byl popsán inverzní operce k derivování Ztím nebylo jsné, k čemu tento nástroj slouží Uvžujme trmvj, která je poháněn elektřinou při brždění vyrábí dynmem elektřinu:

Více

URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE

URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE Formulce: Nším cílem je určit přibližnou hodnotu určitého integrálu I() = () d, kde předpokládáme, že unkce je n intervlu, b integrovtelná. Poznámk: Geometrický význm integrálu I()

Více

5. INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ

5. INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Intgrální počt funkc jdné proměnné. INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ V kpitolách věnovných difrnciálnímu počtu jsm poznli, ž vypočítt drivci funkc j úloh vclku jdnoduchá. Stčí znát doř drivc lmntárních

Více

ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS

ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS ELEKTŘINA A MAGNETIZMUS VI. Odpor a lktrický proud Obsah 6 ODPOR A ELEKTRICKÝ PROUD 6.1 ELEKTRICKÝ PROUD 6.1.1 HUSTOTA PROUDU 3 6. OHMŮV ZÁKON 4 6.3 ELEKTRICKÁ ENERGIE A VÝKON 6 6.4 SHRNUTÍ 7 6.5 ŘEŠENÉ

Více

INTEGRACE KOMPLEXNÍ FUNKCE KŘIVKOVÝ INTEGRÁL

INTEGRACE KOMPLEXNÍ FUNKCE KŘIVKOVÝ INTEGRÁL INTEGRAE KOMPLEXNÍ FUNKE KŘIVKOVÝ INTEGRÁL N konci kpitoly o derivci je uveden souvislost existence derivce s potenciálním polem. Existuje dlší chrkterizce potenciálného pole, která nebyl v kpitole o derivci

Více

CHARAKTERISTIKY M-DENNÍCH A MINIMÁLNÍCH PRŮTOKŮ

CHARAKTERISTIKY M-DENNÍCH A MINIMÁLNÍCH PRŮTOKŮ Čská vědckotchnická vodohospodářská spolčnost, z. s. CHARAKTERISTIKY M-DENNÍCH A MINIMÁLNÍCH PRŮTOKŮ METODY JEJICH ODVOZOVÁNÍ A POUŽÍVÁNÍ V PRAXI Prh 29. září 2015 Obsh doprovodných mtriálů: Rozvodnic

Více

11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 0

11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 0 11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA slid 0 Přdmětm přdnášky jsou tři modly agrgátní nabídky, v ktrých v krátkém období výstup pozitivně závisí na cnové hladině. Krátkodobý invrzní vztah mzi inflací

Více

2. Funkční řady Studijní text. V předcházející kapitole jsme uvažovali řady, jejichž členy byla reálná čísla. Nyní se budeme zabývat studiem

2. Funkční řady Studijní text. V předcházející kapitole jsme uvažovali řady, jejichž členy byla reálná čísla. Nyní se budeme zabývat studiem 2. Funkční řd Studijní text 2. Funkční řd V předcházející kpitole jsme uvžovli řd, jejichž člen bl reálná čísl. Nní se budeme zbývt studiem obecnějšího přípdu, kd člen řd tvoří reálné funkce. Definice

Více