Osnova přednášky. Informace v počítači. Interpretace dat. Údaje, data. Úvod do teorie informace. Výpočetní technika I. Ochrana dat

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Osnova přednášky. Informace v počítači. Interpretace dat. Údaje, data. Úvod do teorie informace. Výpočetní technika I. Ochrana dat"

Transkript

1 Osnova přednášky 2/44 Informace v počítači Ing Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně základní pojmy měření množství informace ve zprávě přenos a kódování dat parita kontrolní součet samoopravný kód Údaje, data 3/44 Interpretace dat 4/44 Údaje hodnota libovolné reálné veličiny příklad: 167 cm Data zprávy nebo výroky, které mohou (ale nemusí) snižovat neznalost daného jevu (neurčitost, entropii) jakékoli vyjádření (reprezentace) skutečnosti, schopné přenosu, uchování, interpretace či zpracování sama o sobě jsou nehmotná, i když pro jejich uložení potřebujeme hmotné médium příklad: Průměrná výška ženy je 167 cm Data v počítači jedničky a nuly Pro člověka musí být zobrazeny Zobrazení stejné posloupnosti jedniček a nul může být provedeno nekonečně mnoha způsoby Interpretace zobrazení přisouzení významu zobrazeným údajům Datový typ definován oborem povolených hodnot a kolekcí povolených operací Implementace přisouzení datového typu posloupnosti binárních hodnot v paměti počítače Modeluje objektivní realitu hodnoty jsou zobrazeny pro vstup i výstup

2 Informace, znalosti 5/44 Jak informaci chápat? 6/44 Informace snižují neurčitost a vyvolávají změnu stavu či chování příjemce změna stavu po přijetí zprávy je tím větší, čím větším je informace pro příjemce překvapením množství informace ve zprávě je relativní vzhledem k určitému příjemci a určité situaci každou informaci lze považovat za součást dat, ale každá data nemusí obsahovat informaci Znalosti ucelený komplex informací o nějaké objektivní realitě výsledek poznávacího procesu, předpoklad uvědomělé činnosti, umožňují porozumět skutečnosti příklad: Průměrná žena je docela malá Kvalitativní hledisko získávání, uchovávání, zpracování a přenos informací zkoumá informatika Kvantitativní hledisko množství informace ve zprávě a jeho měření kódování a dekódování zpráv přenos zpráv zkoumá teorie informace Pojem informace 7/44 Informační systém 8/44 Mnoho různých definic podle toho, co autoři definice považovali za nejdůležitější Informace je obsah jakéhokoli oznámení, údaje o čemkoli, s určením pro přenos v prostoru a čase V nejširším slova smyslu je to obsah vztahů mezi materiálními objekty, projevující se změnami těchto objektů Informace je obsah zprávy, sdělení, objasnění, vysvětlení, poučení Informace jsou údaje, čísla, znaky, povely, instrukce, příkazy, zprávy apod Za informace považujeme také podněty a vjemy přijímané a vysílané živými organismy Systém komplex prvků a vazeb ve vzájemné interakci (definice v teorii systémů) Informační systém dynamický systém, jehož vazby tvoří informace a prvky systému jsou místa transformace informací Úkol IS poskytovat potřebné informace v požadovaném rozsahu, lhůtách, podrobnostech i formě Dílčí úlohy IS sběr informací, přenos, redukce, archivace, zpracování, distribuce

3 9/44 10/44 Americký fyzik Claude Shannon ( ) položení základů teorie informace stanovení možností měření informačního množství Informace je míra množství neurčitosti nebo nejistoty o nějakém náhodném ději odstraněná realizací tohoto děje Množství informace ve zprávě tedy měříme podle toho, o kolik se sníží neurčitost nebo nejistota, když zprávu přijmeme a pochopíme Pojem informační entropie míra neurčitosti, která se po přijetí zprávy odstraňuje a vyjadřuje tak množství informace obsažené ve zprávě Jak kvantifikovat rozšíření okruhu znalostí příjemce? Pravděpodobnost zprávy spojeno s individuálními vlastnostmi příjemce (Shannon) Jev náhodný proces s n možnými realizacemi tah sportky, účast na přednášce, semafor na křižovatce aj Realizace jevu jeden projev, získání výsledku vytažení 6 čísel, konkrétní počet osob na přednášce, svítící zelená na semaforu aj Požadované vlastnosti funkce pro výpočet množství informace Jev X má n realizací, množství informace je tedy funkcí n Jediná realizace jevu X pokud n = 1, jedná se o jev jistý množství informace je rovno nule Současně probíhající nezávislé jevy X a Y p(x, y) = p(x) p(y) množství informace je dáno součtem množství informace u jednotlivých jevů: f(x, y) = f(x) + f(y) Porovnání pro dva odlišné jevy X a Y jev X má n realizací, jev Y má m realizací je-li m > n, pak chceme i f(m) > f(n) 11/44 Výpočet vlastní informace Jediná funkce, která vyhovuje uvedeným podmínkám, je logaritmus I(x) = log n Předpokládáme, že pravděpodobnost každé realizace je stejná, tedy kde n je počet realizací Úpravou dostáváme p(x) = 1 n, n = 1 p(x) 12/44

4 Výpočet vlastní informace 13/44 Aplikace vlastní informace 14/44 Vlastní informace výsledku realizace x I(x) = log p(x) Základ logaritmu principiálně není podstatný, ale používají se logaritmy o základu 2 (výsledek v bitech) I(x) = log 2 p(x) Vlastní informace se nazývá též částečná informace Počítání s logaritmy log a x = log b x log b a = log a b log b x Výpočet vlastní informace v bitech = výpočet prostoru pro zadaný počet hodnot příklad: barevná hloubka rastrového obrazu Velikost prostoru v počítači pro určitý údaj hodnocení úspornosti příklad: uložení 6 tažených čísel Sportky znaky, čísla malá, velká, souhrn, kódování Příklad: věta s nezávislými současně vzniklými realizacemi (Auto 1B černé barvy přijelo na křižovatku Horní Jasanová v 19:10 hodin) log 2 x = log 2 10 log x = 3,322 log x Řešený příklad 15/44 Entropie 16/44 Jakou vlastní informaci nese zpráva o výsledku losování určitých 5 čísel z 20? Aplikujeme vztah pro výpočet vlastní informace I(x) = log 2 p(x) Jaká je pravděpodobnost vytažení konkrétní pětice čísel? Dosadíme do vzorce 1 1 I(x) = log 2 ( 20 ) = log = 13,92 5 V jakých jednotkách je výsledek a co nám výsledná hodnota říká? Jak spočítat informační množství celého jevu? Pomůžeme si shrnutím všech vlastních informací jednotlivých realizací Předpokládejme, že jev X má n realizací x1, x2,, x n s pravděpodobnostmi p(x1), p(x2),, p(x n) Entropie H(X) je dána určitou střední hodnotou vlastních informací všech realizací jevů n n H(X) = p(x i) log 2 p(x i) = p(x i) I(x i) i=1 Entropie zahrnující informační množství celého jevu se nazývá též úplná informace i=1

5 Příklad 17/44 Příklad 18/44 Počáteční situace soutěžící v televizní soutěži má na výběr ze čtyř odpovědí na zadanou otázku správnou odpověď však nezná a dokonce ani žádnou variantu nepreferuje Nejistota soutěžícího v této situaci správná odpověď může být se stejnou pravděpodobností kterákoliv ze čtyř nabídnutých Následující situace soutěžící požádá o nápovědu 50 na 50 na výběr už má jen dvě varianty Nejistota soutěžícího v této situaci správná odpověď může být se stejnou pravděpodobností kterákoliv ze dvou nabídnutých p(xi) = 0,5 p(xi) = 0,25 Hodnota informační entropie soutěžícího H(X) = 4 0,25 log 2 0,25 = log 2 0,25 = 2 Hodnota informační entropie soutěžícího H(X) = 2 0,5 log 2 0,5 = log 2 0,5 = 1 Příklad 19/44 Odvození nejmenší míry informace 20/44 Následující situace soutěžící si vybere jednu variantu a odpoví na otázku vzápětí se dozví správnou odpověď Nejistota soutěžícího v této situaci správnou odpověď soutěžící v tuto chvíli již zná p(x) = 1 Entropie nabývá nejvyšší hodnoty při stejné pravděpodobnosti výskytu realizací x i Potom platí H(X) = log 2 p(x) Nejmenší jednotka míry informace (1 bit) je odvozena od entropie jevu, který má jen dvě stejně pravděpodobné realizace Hodnota informační entropie soutěžícího H(X) = 2 0,5 log 2 0,5 = log 2 0,5 = 1 H(X) = 1 log 2 1 = log 2 1 = 0

6 Řešený příklad 21/44 Signál 22/44 Vypočtěte entropii zdroje zpráv: Na železničním návěstidle je možné nastavit návěstí Stůj, které svítí 80 % času, a pak dalších 5 různých návěští s přibližně stejnou pravděpodobností Možné realizace jevu X x1 p(x1) = 0,8 x2 p(x2) = 0,04 x3 p(x3) = 0,04 x4 p(x4) = 0,04 x5 p(x5) = 0,04 x6 p(x6) = 0,04 Dosadíme do vzorce H(X) = (0,8 log 2 0, ,04 log 2 0,04) = 1,19 Základní podmínkou využívání informací je jejich výměna mezi příjemci a odesilateli Informace má nehmotnou povahu, přenos musí být proveden nějakým fyzikálním procesem Nositelem informace nazýváme signál Fyzikální veličinu lze matematicky modelovat funkcí prostoru a času s = f(x, y, z, t), kde s je libovolný signál vyjádřený nezávislými souřadnicemi místa (x, y, z) a časovým parametrem t Dělení signálů dle časového parametru t 23/44 Diskrétní signál 24/44 Spojité každý časový okamžik signálu nese určitou informaci telefonní rozhovory Diskrétní signál nese informaci jen v některých okamžicích telegrafní zprávy vzorkování před přenosem Statické hodnota t nemá vliv na hodnotu signálu kniha, mapa Dynamické hodnota signálu závisí na hodnotě t televizní přenos po přenosu zkresleno rekonstrukce

7 Komunikace 25/44 Kódování informace 26/44 Informační vazba vzniká mezi dvěma systémy tvorbou, přenosem a výměnou informace Informační vazba umožňuje tzv komunikaci Komunikace jedním směrem tvoří jednoduchý komunikační řetěz Základní podmínkou komunikace je vytvoření signálního komunikačního kanálu Informaci je pro tento účel nutné transformovat, tj vyjádřit v jiném jazyce s jinou abecedou Přiřazení znaků jedné abecedy znakům jiné abecedy se nazývá kódování, inverzní postup pak dekódování Předpis, který toto přiřazování definuje, se nazývá kód zdroj kódování přenosový kanál dekódování cíl Kvalita kódování, redundance 27/44 Způsoby kódování 28/44 Z hlediska optimálního přenosu je efektivní kód, který obsahuje minimální počet informačních prvků, každý znak kódu tedy má maximální entropii Maximální entropii má kód, kde všechny znaky abecedy jsou stejně možné a jejich vzájemný výskyt není závislý Kvantitativně je hospodárnost kódu vyčíslitelná redundancí (nadbytečností) R = 1 H Hmax H entropie jazyka Hmax maximální entropie při použití téže abecedy Redundance evropských jazyků je větší než 0,5 (0,75?) Rovnoměrné kódování každému znaku je přiřazen stejně dlouhý kód obvykle je jednodušší, rychlejší na zpracování, ale méně hospodárné Baudotovo kódování Nerovnoměrné kódování každému znaku je přiřazen jinak dlouhý kód pro konstrukci a zpracování je obtížnější, může však být maximálně hospodárné Shannon Fanovo kódování, Huffmanovo kódování

8 Příklady kódů 29/44 Zjištění efektivnosti kódu výpočtem entropie 30/44 Zdroj produkuje 4 nezávislé znak A, B, C, D Stejné pravděpodobnosti Znak p 1 (x) Kód 1 Kód 2 A 0, B 0, C 0, D 0, Který kód je efektivnější? Různé pravděpodobnosti Znak p 2 (x) Kód 1 Kód 2 A 0, B 0, C 0, D 0, Znak p(x) Výskytů Kód Kód A 0, B 0, C 0, D 0, Zpráva ( 1000 H(X1) = 2000 log ) 2000 log = 1, ( 750 H(X2) = 2250 log ) 2250 log = 0, Zjištění efektivnosti kódu výpočtem entropie 31/44 Výpočet optimálního kódu 32/44 Znak p(x) Výskytů Kód Kód A 0, B 0, C 0, D 0, Zpráva ( 1375 H(X1) = 2000 log ) 2000 log = 0, ( 875 H(X2) = 1750 log ) 1750 log = 1, Shannon Fanův algoritmus Znaky uspořádáme sestupně podle pravděpodobnosti jejich výskytu Vypočteme kumulativní pravděpodobnosti Rozdělíme znaky do dvou skupin tak, aby jejich součtové pravděpodobnosti byly blízké 0,5 Předchozí krok opakujeme tak dlouho, dokud existují vícečlenné skupiny znaků

9 Shannon Fanův algoritmus 33/44 Proč zabezpečovat? 34/44 Znak p(x) s(x) Skupiny Výsledek x1 0,30 1, x2 0,24 0, x3 0,20 0, x4 0,15 0, x5 0,11 0, ( 139 H(X) = 246 log ) 246 log = 0, R = 1 0,988 = 0,012 1 Při přenosu může nastat chyba vlivem technické nedokonalosti přenosového kanálu Při přenosu může nepovolaná osoba číst přenášená data Při přenosu může nepovolaná osoba modifikovat přenášená data Zabezpečení proti technickým nedokonalostem přenosu Chyba změna 0 1 nebo 1 0 Násobnost chyby počet chyb v jednotce dat jednonásobná chyba například jedna chyba v přeneseném bytu dvojnásobná chyba, vícenásobná chyba četnost chyb s násobností obvykle prudce klesá (např 0,001/s; 0,000 03/s) četnost chyb je velmi relativní, záleží na zařízení 35/44 Detekce chyby Detekce chyby zjištění, že v přeneseném úseku nastala chyba, není však známo přesné místo Možnosti detekce parita kontrolní součet Obojí na podobném principu detekce chyb s lichou násobností jednoduchá realizace široké použití 36/44

10 Parita Kontrolní součet Detekce parita 37/44 Detekce kontrolní součet 38/44 Parita doplnění binárních jedniček na sudý počet sudá parita lichý počet lichá parita Jednoduchá parita jeden paritní bit Kombinovaná parita více paritních bitů Příklady: jednoduchá parita realizovaná devátým bitem (operační paměť) sudá: lichá: jednoduchá parita realizovaná osmým bitem (Internet) sudá: lichá: kombinovaná parita pracuje na stejném principu, ale paritních bitů je vícenásobná (první čtveřice, druhá, liché bity, sudé bity) sudá: Kontrolní součet přídavný údaj vypočtený z dat zvoleným způsobem a kontrolovaný stejným postupem na přijímací straně Používají se různé varianty pro různé účely podélná parita CRC (Cyclic Redundancy Check) hashování (otisk prstu, miniatura) MD5 (Message Digest Algorithm) SHA (Secure Hash Algorithm) Kontrolní součet Kontrolní součet Podélná parita 39/44 Oprava chyb 40/44 Operace aritmetického součtu bez přenosu do vyššího řádu (XOR) Detekce místa chyby pak stačí provést opravu inverzí příslušného bitu Jednoduchá detekce kombinovanou paritou nebo kombinací příčné a podélné parity Složitější detekce použitím samoopravného kódu Každý bit kontrolního součtu doplňuje počet binárních jedniček v příslušném řádu na sudý počet Proto se kontrolnímu součtu někdy říká podélná parita

11 Kontrolní součet Samoopravný kód Kombinace parit 41/44 Samoopravný kód 42/44 Chyba se projeví v několika místech podle hodnoty paritních bitů lze zjistit místo chyby Kód schopný detekovat místo chyby Příklad: Hammingův kód založen na existenci povolených a zakázaných kódových kombinací Hammingova vzdálenost určuje se pro dvě hodnoty a je rovna počtu rozdílných bitů x = y = h = 3 Samoopravný kód Samoopravný kód Princip Hammingova kódu 43/44 Detekce a oprava chyby 44/44 Povolené hodnoty kódové kombinace, které mají od sebe navzájem Hammingovu vzdálenost minimálně k Zakázané hodnoty všechny ostatní kódové kombinace, jejich podstatně více než povolených Přenos kódové informace získá-li se po přenosu zakázaná kombinace, buď je detekována chyba, nebo se podle Hammingovy vzdálenosti určí nejbližší povolená hodnota Kód (část): povolené hodnoty vyznačeny, k = Přenos: OK Oprava Detekce Násobnost chyby < k/2 oprava, násobnost = k/2 detekce

Formáty uložení dat Výpočetní technika I

Formáty uložení dat Výpočetní technika I .. Výpočetní technika I Ing. Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně pavel.haluza@mendelu.cz Osnova přednášky otevřený a uzavřený formát rozpoznávání formátu asociace a konverze komprimační metody

Více

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

Kódování signálu. Problémy při návrhu linkové úrovně. Úvod do počítačových sítí. Linková úroveň

Kódování signálu. Problémy při návrhu linkové úrovně. Úvod do počítačových sítí. Linková úroveň Kódování signálu Obecné schema Kódování NRZ (bez návratu k nule) NRZ L NRZ S, NRZ - M Kódování RZ (s návratem k nule) Kódování dvojí fází Manchester (přímý, nepřímý) Diferenciální Manchester 25.10.2006

Více

Teorie informace 21.9.2014. Obsah. Kybernetika. Radim Farana Podklady pro výuku

Teorie informace 21.9.2014. Obsah. Kybernetika. Radim Farana Podklady pro výuku Teorie Radim Farana Podklady pro výuku Obsah Seznámení s problematikou a obsahem studovaného předmětu. Základní pojmy z Teorie, jednotka, informační obsah zprávy, střední délka zprávy, redundance. Kód.

Více

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP

Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám. Demonstrační cvičení 5 INP Kódy pro odstranění redundance, pro zabezpečení proti chybám Demonstrační cvičení 5 INP Princip kódování, pojmy Tady potřebujeme informaci zabezpečit, utajit apod. zpráva 000 111 000 0 1 0... kodér dekodér

Více

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut. 1/24 KOMPRESE OBRAZŮ Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac KOMPRESE OBRAZŮ, ÚVOD 2/24 Cíl:

Více

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda 2.předn ednáška Telefonní kanál a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda Telekomunikační signály a kanály - Při přenosu všech druhů telekomunikačních signálů je nutné řešit vztah

Více

Zobrazení dat Cíl kapitoly:

Zobrazení dat Cíl kapitoly: Zobrazení dat Cíl kapitoly: Cílem této kapitoly je sezn{mit čten{ře se způsoby z{pisu dat (čísel, znaků, řetězců) v počítači. Proto jsou zde postupně vysvětleny číselné soustavy, způsoby kódov{ní české

Více

PŘEDNÁŠKA PS 6 Přenos dat v počítačových sítích

PŘEDNÁŠKA PS 6 Přenos dat v počítačových sítích PŘEDNÁŠKA PS 6 Přenos dat v počítačových sítích Část 2 Osnova Metody detekce chybovosti Pravděpodobnost chyby ve zprávě Parita Kontrolní blokový součet (pseudosoučet) Redundantní cyklické kódy Jiný způsob

Více

Data v počítači. Informační data. Logické hodnoty. Znakové hodnoty

Data v počítači. Informační data. Logické hodnoty. Znakové hodnoty Data v počítači Informační data (elementární datové typy) Logické hodnoty Znaky Čísla v pevné řádové čárce (celá čísla) v pohyblivé (plovoucí) řád. čárce (reálná čísla) Povelová data (instrukce programu)

Více

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Registrační číslo projektu Šablona Autor Název materiálu CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT Mgr. Jana

Více

4. Co je to modulace, základní typy modulací, co je to vícestavová fázová modulace, použití. Znázorněte modulaci, která využívá 4 amplitud a 4 fází.

4. Co je to modulace, základní typy modulací, co je to vícestavová fázová modulace, použití. Znázorněte modulaci, která využívá 4 amplitud a 4 fází. Písemná práce z Úvodu do počítačových sítí 1. Je dán kanál bez šumu s šířkou pásma 10kHz. Pro přenos číslicového signálu lze použít 8 napěťových úrovní. a. Jaká je maximální baudová rychlost? b. Jaká je

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

uvedení do problematiky i Bezpečnostní kódy: detekční kódy = kódy zjišťující chyby samoopravné kódy = kódy opravující chyby příklady kódů:

uvedení do problematiky i Bezpečnostní kódy: detekční kódy = kódy zjišťující chyby samoopravné kódy = kódy opravující chyby příklady kódů: I. Bezpečnostníkódy úvod základní pojmy počet zjistitelných a opravitelných chyb 2prvkové těleso a lineární prostor jednoduché bezpečnostní kódy lineární kódy Hammingův kód smysluplnost bezpečnostních

Více

Moderní technologie linek. Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA

Moderní technologie linek. Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA Moderní technologie linek Zvyšování přenosové kapacity Zvyšování přenosové spolehlivosti xdsl Technologie TDMA Technologie FDMA Zvyšování přenosové kapacity Cílem je dosáhnout maximum fyzikálních možností

Více

Způsoby realizace této funkce:

Způsoby realizace této funkce: KOMBINAČNÍ LOGICKÉ OBVODY U těchto obvodů je výstup určen jen výhradně kombinací vstupních veličin. Hodnoty výstupních veličin nezávisejí na předcházejícím stavu logického obvodu, což znamená, že kombinační

Více

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita Seminář pro učitele středních a vysokých škol, Plzeň, 30. března 2012 jsou všude Některé oblasti využití: CD přehrávače mobilní

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

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

Více

13 Barvy a úpravy rastrového

13 Barvy a úpravy rastrového 13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody

Více

MODELY ŘÍZENÍ ZÁSOB nákladově orientované modely poptávka pořizovací lhůta dodávky předstih objednávky deterministické stochastické

MODELY ŘÍZENÍ ZÁSOB nákladově orientované modely poptávka pořizovací lhůta dodávky předstih objednávky deterministické stochastické MODELY ŘÍZENÍ ZÁSOB Význam zásob spočívá především v tom, že - vyrovnávají časový nebo prostorový nesoulad mezi výrobou a spotřebou - zajišťují plynulou výrobu nebo plynulé dodávky zboží i při nepředvídaných

Více

Zpracování informací

Zpracování informací Ústav automatizace a informatiky Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně Cvičení č. 2 z předmětu Zpracování informací Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. 1/9 Téma cvičení Cvičení 2 Přenos dat

Více

Úvod do informačních a řídicích systémů. lení

Úvod do informačních a řídicích systémů. lení Úvod do informačních a řídicích systémů Základní pojmy a rozdělen lení Informace Pojem vysoce abstraktní Skutečné informace musí být pravdivé, včasné, jednoznačné a relevantní (atributy informace) Základní

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

Více

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost 1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost Ve světě kolem nás eistují děje, jejichž výsledek nelze předem jednoznačně určit. Například nemůžete předem určit, kolik

Více

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7 Příklad 1 a) Autobusy městské hromadné dopravy odjíždějí ze zastávky v pravidelných intervalech 5 minut. Cestující může přijít na zastávku v libovolném okamžiku. Určete střední hodnotu a směrodatnou odchylku

Více

Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika.

Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika. Lineární kódy, část 2 Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika. Jiří Velebil: A7B01LAG 22.12.2014: Lineární kódy, část 2 1/12 Dnešní přednáška 1 Analýza Hammingova (7, 4)-kódu.

Více

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY 4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Průvodce studiem V této kapitole se seznámíte se základními typy rozložení diskrétní náhodné veličiny. Vašim úkolem by neměla být

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)

Více

Komunikace v průmyslové organizaci

Komunikace v průmyslové organizaci Komunikace v průmyslové organizaci doc. Ing. František Steiner, Ph.D. Obsah 1. Funkce komunikace v organizaci. Model základního komunikačního procesu. Komunikační toky v organizaci. Komunikační bariéry

Více

8 Střední hodnota a rozptyl

8 Střední hodnota a rozptyl Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Této přednášce odpovídá kapitola 10 ze skript [1]. Také je k dispozici sbírka úloh [2], kde si můžete procvičit příklady z kapitol 2, 3 a 4. K samostatnému procvičení

Více

Teorie kódování se zabývá tím, jak rychle a spolehlivě přenášet informace z jednoho místa na druhé. Mezi její aplikace patří například minimalizace

Teorie kódování se zabývá tím, jak rychle a spolehlivě přenášet informace z jednoho místa na druhé. Mezi její aplikace patří například minimalizace Kapitola 8 Samoopravné kódy Teorie kódování se zabývá tím, jak rychle a spolehlivě přenášet informace z jednoho místa na druhé. Mezi její aplikace patří například minimalizace šumu při přehrávání kompaktních

Více

Číselné soustavy a převody mezi nimi

Číselné soustavy a převody mezi nimi Číselné soustavy a převody mezi nimi Základní požadavek na počítač je schopnost zobrazovat a pamatovat si čísla a provádět operace s těmito čísly. Čísla mohou být zobrazena v různých číselných soustavách.

Více

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální Základní y přeměny analogového signálu na digitální Pro přenos analogového signálu digitálním systémem, je potřeba analogový signál digitalizovat. Digitalizace je uskutečňována pomocí A/D převodníků. V

Více

KAPITOLA 1 - ZÁKLADNÍ POJMY INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

KAPITOLA 1 - ZÁKLADNÍ POJMY INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ KAPITOLA 1 - ZÁKLADNÍ POJMY INFORMAČNÍCH A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ KLÍČOVÉ POJMY technické vybavení počítače uchování dat vstupní a výstupní zařízení, paměti, data v počítači počítačové sítě sociální

Více

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ

PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ PRAVDĚPODOBNOST A JEJÍ UŽITÍ Základním pojmem teorie pravděpodobnosti je náhodný jev. náhodný jev : výsledek nějaké činnosti nebo pokusu, o němž má smysl prohlásit že nastal nebo ne. Náhodné jevy se označují

Více

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno Přednáška č. 11 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Jedná se o speciální případ dopravních úloh, řeší např. problematiku optimálního přiřazení strojů na pracoviště. Příklad Podnik má k dispozici 3 jeřáby,

Více

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V.

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V. Učební texty k přednášce ALGEBRAICKÉ STRUKTURY Michal Marvan, Matematický ústav Slezská univerzita v Opavě 15. Moduly Definice. Bud R okruh, bud M množina na níž jsou zadány binární operace + : M M M,

Více

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN? NÁHODNÉ VELIČINY GENEROVÁNÍ SPOJITÝCH A DISKRÉTNÍCH NÁHODNÝCH VELIČIN, VYUŽITÍ NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI, METODY TRANSFORMACE NÁHODNÝCH ČÍSEL NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN. JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU

Více

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny, vybraná rozdělení diskrétních a spojitých náhodných veličin, pojem kvantilu Ing. Michael Rost, Ph.D. Príklad Předpokládejme že máme náhodnou veličinu X která

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně

Více

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého

Jevy A a B jsou nezávislé, jestliže uskutečnění jednoho jevu nemá vliv na uskutečnění nebo neuskutečnění jevu druhého 8. Základy teorie pravděpodobnosti 8. ročník 8. Základy teorie pravděpodobnosti Pravděpodobnost se zabývá matematickými zákonitostmi, které se projevují v náhodných pokusech. Tyto zákonitosti mají opodstatnění

Více

Statistika pro gymnázia

Statistika pro gymnázia Statistika pro gymnázia Pracovní verze učebního textu ZÁKLADNÍ POJMY Statistika zkoumá jevy (společenské, přírodní, technické) ve velkých statistických souborech. Prvky statistických souborů se nazývají

Více

15. Goniometrické funkce

15. Goniometrické funkce @157 15. Goniometrické funkce Pravoúhlý trojúhelník Ze základní školy znáte funkce sin a cos jako poměr odvěsen pravoúhlého trojúhelníka ku přeponě. @160 Měření úhlů Velikost úhlů se měří buď mírou stupňovou

Více

3 Jednoduché datové typy 2 3.1 Interpretace čísel v paměti počítače... 3. 4 Problémy s matematickými operacemi 5

3 Jednoduché datové typy 2 3.1 Interpretace čísel v paměti počítače... 3. 4 Problémy s matematickými operacemi 5 Obsah Obsah 1 Číselné soustavy 1 2 Paměť počítače 1 2.1 Měření objemu paměti počítače................... 1 3 Jednoduché datové typy 2 3.1 Interpretace čísel v paměti počítače................. 3 4 Problémy

Více

65-42-M/01 HOTELNICTVÍ A TURISMUS PLATNÉ OD 1.9.2012. Čj SVPHT09/03

65-42-M/01 HOTELNICTVÍ A TURISMUS PLATNÉ OD 1.9.2012. Čj SVPHT09/03 Školní vzdělávací program: Hotelnictví a turismus Kód a název oboru vzdělávání: 65-42-M/01 Hotelnictví Délka a forma studia: čtyřleté denní studium Stupeň vzdělání: střední vzdělání s maturitní zkouškou

Více

Architektura počítačů

Architektura počítačů Architektura počítačů Studijní materiál pro předmět Architektury počítačů Ing. Petr Olivka katedra informatiky FEI VŠB-TU Ostrava email: petr.olivka@vsb.cz Ostrava, 2010 1 1 Architektura počítačů Pojem

Více

Čísla a číselné soustavy.

Čísla a číselné soustavy. Čísla a číselné soustavy. Polyadické soustavy. Převody mezi soustavami. Reprezentace čísel. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK.

Více

CZ 1.07/1.1.32/02.0006

CZ 1.07/1.1.32/02.0006 PO ŠKOLE DO ŠKOLY CZ 1.07/1.1.32/02.0006 Číslo projektu: CZ.1.07/1.1.32/02.0006 Název projektu: Po škole do školy Příjemce grantu: Gymnázium, Kladno Název výstupu: Prohlubující semináře Matematika (MI

Více

( ) ( ) 9.2.10 Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209

( ) ( ) 9.2.10 Binomické rozdělení. Předpoklady: 9209 9..1 Binomické rozdělení Předpoklady: 99 Př. 1: Basketbalista hází trestný hod (šestku) s pravděpodobností úspěchu,9. Urči pravděpodobnosti, že z pěti hodů: a) dá košů; b) dá alespoň jeden koš; c) dá nejdříve

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

KÓDOVÁNÍ A KOMPRESE DAT

KÓDOVÁNÍ A KOMPRESE DAT KÓDOVÁNÍ A KOMPRESE DAT URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH RADIM FARANA ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ..7 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST OPATŘENÍ:

Více

Title: IX 6 11:27 (1 of 6)

Title: IX 6 11:27 (1 of 6) PŘEVODNÍKY ANALOGOVÝCH A ČÍSLICOVÝCH SIGNÁLŮ Převodníky umožňující transformaci číslicově vyjádřené informace na analogové napětí a naopak zaujímají v řídícím systému klíčové postavení. Značná část měřených

Více

Asymetrické šifry. Pavla Henzlová 28.3.2011. FJFI ČVUT v Praze. Pavla Henzlová (FJFI ČVUT v Praze) Asymetrické šifry 28.3.

Asymetrické šifry. Pavla Henzlová 28.3.2011. FJFI ČVUT v Praze. Pavla Henzlová (FJFI ČVUT v Praze) Asymetrické šifry 28.3. Asymetrické šifry Pavla Henzlová FJFI ČVUT v Praze 28.3.2011 Pavla Henzlová (FJFI ČVUT v Praze) Asymetrické šifry 28.3.2011 1 / 16 Obsah 1 Asymetrická kryptografie 2 Diskrétní logaritmus 3 Baby step -

Více

2.1.4 Funkce, definiční obor funkce. π 4. Předpoklady: 2103. Pedagogická poznámka: Následující ukázky si studenti do sešitů nepřepisují.

2.1.4 Funkce, definiční obor funkce. π 4. Předpoklady: 2103. Pedagogická poznámka: Následující ukázky si studenti do sešitů nepřepisují. .. Funkce, definiční obor funkce Předpoklady: 03 Pedagogická poznámka: Následující ukázky si studenti do sešitů nepřepisují. Uděláme si na tabuli jenom krátký seznam: S = a, y = x, s = vt, výška lidí v

Více

Systémové elektrické instalace KNX/EIB (6. část) Ing. Josef Kunc

Systémové elektrické instalace KNX/EIB (6. část) Ing. Josef Kunc Systémové elektrické instalace KNX/EIB (6. část) Ing. Josef Kunc Telegramy forma přenosu informací po sběrnici KNX/EIB Veškeré informace, které si při řízení systémové instalace KNX/EIB vyměňují jednotlivé

Více

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí Cíle lokalizace Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí 2 Jiný pohled Je to problém transformace souřadnic Mapa je globální souřadnicový systém nezávislý

Více

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika 2 Proč zavádíme algebru hledáme nástroj pro popis objektů reálného světa (zejména

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE Vstupy a výstupy budou vždy upraveny tak, aby bylo zřejmé, co zadáváme a co se zobrazuje. Není-li určeno, zadáváme přirozená čísla. Je-li to možné, používej generátor náhodných čísel vysvětli, co a jak

Více

DIMTEL - dimenzování otopných těles v teplovodních soustavách

DIMTEL - dimenzování otopných těles v teplovodních soustavách Dimenzování těles Dialogové okno Dimenzování těles lze otevřít z programu TZ (tepelné ztráty), z programu DIMOS_W a také z programu DIMTEL. Při spuštění z programu TZ jsou nadimenzovaná tělesa uložena

Více

Popis programu EnicomD

Popis programu EnicomD Popis programu EnicomD Pomocí programu ENICOM D lze konfigurovat výstup RS 232 přijímačů Rx1 DIN/DATA a Rx1 DATA (přidělovat textové řetězce k jednotlivým vysílačům resp. tlačítkům a nastavovat parametry

Více

Pohyb tělesa (5. část)

Pohyb tělesa (5. část) Pohyb tělesa (5. část) A) Co už víme o pohybu tělesa?: Pohyb tělesa se definuje jako změna jeho polohy vzhledem k jinému tělesu. O pohybu tělesa má smysl hovořit jedině v souvislosti s polohou jiných těles.

Více

METODY KÓDOVÁNÍ, ŠIFROVÁNÍ A BEZPEČNOSTI DAT

METODY KÓDOVÁNÍ, ŠIFROVÁNÍ A BEZPEČNOSTI DAT METODY KÓDOVÁNÍ, ŠIFROVÁNÍ A BEZPEČNOSTI DAT URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH RADIM FARANA ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ..7 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST

Více

Kryptografie, elektronický podpis. Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 27. listopadu 2007

Kryptografie, elektronický podpis. Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 27. listopadu 2007 Kryptografie, elektronický podpis Ing. Miloslav Hub, Ph.D. 27. listopadu 2007 Kryptologie Kryptologie věda o šifrování, dělí se: Kryptografie nauka o metodách utajování smyslu zpráv převodem do podoby,

Více

Limita a spojitost funkce

Limita a spojitost funkce Limita a spojitost funkce Základ všší matematik Dana Říhová Mendelu Brno Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakult MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplin společného základu

Více

Algoritmy I, složitost

Algoritmy I, složitost A0B36PRI - PROGRAMOVÁNÍ Algoritmy I, složitost České vysoké učení technické Fakulta elektrotechnická v 1.01 Rychlost... Jeden algoritmus (program, postup, metoda ) je rychlejší než druhý. Co ta věta znamená??

Více

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth FOURIEROVA ANALÝZA 2D TERÉNNÍCH DAT Karel Segeth Motto: The faster the computer, the more important the speed of algorithms. přírodní jev fyzikální model matematický model numerický model řešení numerického

Více

Dělitelnost čísel, nejmenší společný násobek, největší společný dělitel

Dělitelnost čísel, nejmenší společný násobek, největší společný dělitel Variace 1 Dělitelnost čísel, nejmenší společný násobek, největší společný dělitel Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu

Více

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (8 10 hodin týdně celkem)

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (8 10 hodin týdně celkem) MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY Učební osnova předmětu MATEMATIKA pro studijní obory SOŠ a SOU (8 10 hodin týdně celkem) Schválilo Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy dne 14. 6. 2000,

Více

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 Střední průmyslová škola, Přerov, Havlíčkova 2 751 52 Přerov Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014 TEMATICKÉ OKRUHY A HODNOTÍCÍ KRITÉRIA Studijní obor: 78-42-M/01 Technické lyceum Předmět: TECHNIKA

Více

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

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

Více

Vstupně - výstupní moduly

Vstupně - výstupní moduly Vstupně - výstupní moduly Přídavná zařízení sloužící ke vstupu a výstupu dat bo k uchovávání a archivaci dat Nejsou připojována ke sběrnici přímo, ale prostřednictvím vstupně-výstupních modulů ( ů ). Hlavní

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie Úvod do předmětu obecné informace Základní pojmy ze statistiky / ekonometrie Úvod do programu EViews, Gretl Některé užitečné funkce v MS Excel Cvičení 1 Zuzana Dlouhá Úvod do

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní

Více

Algebra blokových schémat Osnova kurzu

Algebra blokových schémat Osnova kurzu Osnova kurzu 1) Základní pojmy; algoritmizace úlohy 2) Teorie logického řízení 3) Fuzzy logika 4) Algebra blokových schémat 5) Vlastnosti členů regulačních obvodů Automatizace - Ing. J. Šípal, PhD 1 Osnova

Více

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové.

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové. Příprava na cvčení č.1 Čísla a artmetka Číselné soustavy Obraz čísla A v soustavě o základu z: m A ( Z ) a z (1) n kde: a je symbol (číslce) z je základ m je počet řádových míst, na kterých má základ kladný

Více

Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy

Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 1/19 Minule: soustavy lineárních rovnic nad Z p, p prvočíslo, stejně jako nad R. Dále nad

Více

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat)

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 62 Databáze a systémy pro uchování

Více

Rovnoměrné rozdělení

Rovnoměrné rozdělení Rovnoměrné rozdělení Nejjednodušší pravděpodobnostní rozdělení pro diskrétní náhodnou veličinu. V literatuře se také nazývá jako klasické rozdělení pravděpodobnosti. Náhodná veličina může nabývat n hodnot

Více

Numerické řešení variačních úloh v Excelu

Numerické řešení variačních úloh v Excelu Numerické řešení variačních úloh v Excelu Miroslav Hanzelka, Lenka Stará, Dominik Tělupil Gymnázium Česká Lípa, Gymnázium Jírovcova 8, Gymnázium Brno MirdaHanzelka@seznam.cz, lenka.stara1@seznam.cz, dtelupil@gmail.com

Více

7 Kardinální informace o kritériích (část 1)

7 Kardinální informace o kritériích (část 1) 7 Kardinální informace o kritériích (část 1) Předpokládejme stejná značení jako v předchozích cvičeních. Kardinální informací o kritériích se rozumí ohodnocení jejich důležitosti k pomocí váhového vektoru

Více

soustředění se na odpověď již po úvodní informaci, aniž by bylo vyslechnuto celé sdělení

soustředění se na odpověď již po úvodní informaci, aniž by bylo vyslechnuto celé sdělení KOMUNIKACE = výměna informací - propojuje jednotlivé články celého podniku - umožňuje koordinovat činnosti týmů a tím dosáhnout stanovených cílů - výsledkem komunikace by mělo být porozumění - měla by

Více

Matematika - 6. ročník Vzdělávací obsah

Matematika - 6. ročník Vzdělávací obsah Matematika - 6. ročník Září Opakování učiva Obor přirozených čísel do 1000, početní operace v daném oboru Čte, píše, porovnává čísla v oboru do 1000, orientuje se na číselné ose Rozlišuje sudá a lichá

Více

Architektury počítačů a procesorů

Architektury počítačů a procesorů Kapitola 3 Architektury počítačů a procesorů 3.1 Von Neumannova (a harvardská) architektura Von Neumann 1. počítač se skládá z funkčních jednotek - paměť, řadič, aritmetická jednotka, vstupní a výstupní

Více

Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Dokumentace API - integrační dokumentace

Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Dokumentace API - integrační dokumentace Česká republika Vlastník: Logica Czech Republic s.r.o. Page 1 of 10 Česká republika Obsah 1. Úvod...3 2. Východiska a postupy...4 2.1 Způsob dešifrování a ověření sady přístupových údajů...4 2.2 Způsob

Více

4.2.15 Funkce kotangens

4.2.15 Funkce kotangens 4..5 Funkce kotangens Předpoklady: 44 Pedagogická poznámka: Pokud nemáte čas, doporučuji nechat tuto hodinu studentům na domácí práci. Nedá se na tom nic zkazit a v budoucnu to není nikde příliš potřeba.

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0410 Číslo šablony: 17 Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek:

Více

Číslicové obvody základní pojmy

Číslicové obvody základní pojmy Číslicové obvody základní pojmy V číslicové technice se pracuje s fyzikálními veličinami, které lze popsat při určité míře zjednodušení dvěma stavy. Logické stavy binární proměnné nabývají dvou stavů:

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

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

Více

Experimentální stanovení entropie českého textu

Experimentální stanovení entropie českého textu Experimentální stanovení entropie českého textu Antonín Novák novak.antonin@fel.cvut.cz Tomáš Báča bacatoma@fel.cvut.cz 4. dubna 2012 Abstrakt Práce se zabývá analýzou českého textu. Zkoumali jsme syntaktickou

Více

Ústav automobilního a dopravního inženýrství. Datové sběrnice CAN. Brno, Česká republika

Ústav automobilního a dopravního inženýrství. Datové sběrnice CAN. Brno, Česká republika Ústav automobilního a dopravního inženýrství Datové sběrnice CAN Brno, Česká republika Obsah Úvod Sběrnice CAN Historie sběrnice CAN Výhody Sběrnice CAN Přenos dat ve vozidle s automatickou převodovkou

Více

Obsah. I. Objektivní pravděpodobnosti. 1. Pravděpodobnost a relativní četnosti... 23

Obsah. I. Objektivní pravděpodobnosti. 1. Pravděpodobnost a relativní četnosti... 23 Obsah Předmluva... 15 I. Objektivní pravděpodobnosti 1. Pravděpodobnost a relativní četnosti... 23 1.1 Úvod... 23 1.2 Základy frekvenční interpretace... 24 1.2.1 Pravděpodobnost a hromadné jevy... 24 1.2.2

Více

pole Princip 1. Zvýšení rychlosti. 2. Zvýšení bezpečnosti uložených dat (proti ztrátě).

pole Princip 1. Zvýšení rychlosti. 2. Zvýšení bezpečnosti uložených dat (proti ztrátě). Rozdělení celkové kapacity disků mezi několik diskových jednotek. Princip Důvody:. Zvýšení rychlosti. Paralelní práce většího počtu diskových jednotek.. Zvýšení bezpečnosti uložených dat (proti ztrátě).

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Algoritmy a datové struktury

Algoritmy a datové struktury Algoritmy a datové struktury Data a datové typy 1 / 28 Obsah přednášky Základní datové typy Celá čísla Reálná čísla Znaky 2 / 28 Organizace dat Výběr vhodné datvé struktry různá paměťová náročnost různá

Více

Vnitřní energie. Teplo. Tepelná výměna.

Vnitřní energie. Teplo. Tepelná výměna. Vnitřní energie. Teplo. Tepelná výměna. A) Výklad: Vnitřní energie vnitřní energie označuje součet celkové kinetické energie částic (tj. rotační + vibrační + translační energie) a celkové polohové energie

Více