5. Teorie informace. Kvantitativní vyjádení množství informace ve zpráv. Syntax versus sémantika (zde nás zajímá syntaktická ást).
|
|
- Ladislav Bureš
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Enet Teoie infomace 5. Infomace a entopie Kvantitativní vyjádení množtví infomace ve zpáv. Syntax ve émantika (zde ná zajímá yntaktická át. Dležité pojmy: o Abeceda nap. {a,b,c,bd,cd}. o Zpáva (nap. aabcbdcda. o Symbol (pvek abecedy nap. cd. Z dané abecedy lze etavit jité množtví zpáv o tanovené délce. Mjme zpáv o délce n etavené z ymbol abecedy. Množtví infomace I ve zpáv bde otocí fnkcí pot možných zpáv N, kde platí N = n, bde fnkcí pot tchto zpáv, tedy I = f(n. Uvažjme dv zpávy délek n a n. Spojíme-li ob zpávy ve zpáv jedino, potom celková infomace ohledem na požadavek aditivity mí být otem dílích infomací obo zpáv. Tedy I = I + I = = f ( f ( N n + n. N = = f ( n f ( N + + f ( f ( N n =. Fnkce, kteá by plovala pedcházející požadavek bde potom fnkcí logaitmicko a lze ji napat ve tva I = f(n = K ln N = K n ln. Tto veliin nazýváme Hatleyovo mío infomace a dopl k ní popvé v. 98 R. Hatley.
2 Enet 004 Uvažjme dále aboltní výkyty ymbol ve zpáv jako etnoti jednotlivých ymbol n, n,, n. Po celkovo infomaci I chaakteizjící množtví infomace lze napat (Hatleyova mía infomace 98 ni ni I = K. n. ln, i= n n kde K je kontanta. Za pedpoklad, že zpáva bde dotaten dlohá (n velké, mžeme elativní etnoti ymbol považovat za pavdpodobnoti, tedy ( ln I = K. n. P i P i, i= což je celkové množtví infomace obažené ve zpáv délky n, jejíž ymboly nejo ovnomn ozdleny, ale vykytjí e pavdpodobnotí P i. Podlíme-li celkové množtví infomace I potem ymbol abecedy n, dotaneme tední hodnot infomace pipadající na jeden ymbol zpávy H = I n ( ln = K. P i P i. Tto tední hodnot infomace pipadající na jeden ymbol zpávy H nazval známý C.E. Shannon entopie (infomaní nebo hannonovká. Po nejjednodšší možno abeced o dvo ymbolech {0,} íme hodnot kontanty K tak, že položíme hodnot infomace této abecedy na jeden ymbol ovno jedné. Za pedpoklad tejné pavdpodobnoti výkyt obo ymbol ve zpáv bde platit I = K. ln =, K =. ln Potom po infomaní entopii platí H =. ( Pi ln Pi = ( Pi log Pi, ln i= i= a infomaci míme v jednotkách [bit binay digit]. Jetliže kontant K zvolíme ovn jedné a požijeme piozené logaitmy, míme infomaci v piozených jednotkách [nat]. i=
3 Enet 004 Píklad: Spotte entopii pi házení kotko, kteá má íla:,, 4, 5, 5, 6. Po jaká íla na kotce by byla entopie maximální a po jaká minimální? 5. Vlatnoti entopie Pedpokládejme koneno abeced A = {a, a,, a } ze kteé je tvoena zpáva, nebo že každém ymbol abecedy mžeme piadit ito hodnot ignál x i : x i X, X = { x, x,. x }. Dále pedpokládejme, že známe pavdpodobnoti, jakými e bdo vykytovat ymboly abecedy a i, nebo hodnoty ignál x i. Po infomaní entopii množiny hodnot ignál x i platí ( x log H ( X =, i= i x i Vlatnoti entopie lze potom hnot jako: H(X = 0 tehdy a jen tehdy, jo-li všechny pavdpodobnoti kom jedné ovny nle a jedna pavdpodobnot je ovna jedné. (Hodnota ignál, po kteo je pavdpodobnot ovna jedné, natává jitoto, není zde žádná neitot. Jetliže jo pavdpodobnoti výkyt všech hodnot ignál tejné a platí x = x = = x =, Potom doahje entopie vého maxima, což je H max ( X = log. Sdžená entopie. Uvažjme dva ignály x i X, X = { x, x,. x } a y j Y, Y = { y, y,. y }. Potom dženo entopii definjeme jako
4 Enet 004 H ( X, Y = x, y log x, y, i= j = i j i j kde x i, y j je džená pavdpodobnot (pavdpodobnot, že ignál x nabývá hodnoty x i a záove ignál y nabývá hodnoty y j. Po jednoozmno (maginální entopii platí i j i j i= j = j = H ( X = x, y log x, y. Mezi dženo entopií a maginálními entopiemi platí neovnot H ( X, Y H ( X + H ( Y. Po entopii pojité veliiny platí vztah + H ( X = f ( x.log f ( x. dx, kde f(x je htota pavdpodobnoti pojité veliiny x. 5.3 Komnikaní kanál a kódování Stkt komnikaního kanál lze chápat jako nkolik átí zdoj infomace, kódovací zaízení, kteé kódje tto infomaci, amotný penoový kanál, do kteého vtpje šm a kteé penáší amotno zakódovano infomaci z míta pokytovatele infomace (zdoj infomace do míta píjemce infomace. Dekódovací zaízení dekódje zakódovano zpáv na pvodní zdoj infomace až k píjemci infomace. Podle typ penoového kanál lze komnikaní kanál dlit na Spojitý komnikaní kanál Dikétní komnikaní kanál
5 Enet 004 Pi amotném poce kódování infomace e mní množtví ymbol ve zpáv a mní e i ozložení pavdpodobnoti výkyt jednotlivých ymbol. U nkteých kód je teba více ymbol k peneení tejné zpávy než jiných kód. Je tedy možné najít takový kód, kteý bde mít nejvtší entopii, tzn. nejmenší poet ymbol na dané množtví infomace v penášené zpáv. Takový kód potom vyžadje nejkatší dob peno infomace daným kanálem. Mío úponoti kódování je pomná entopie h definovaná vztahem H h =, H max kde H je entopie daného kód a H max je maximální entopie. Po optimální kód doahje hodnota pomné entopie jedné. Nadbytenot ymbol v kódované zpáv lze vyjádit pomocí veliiny, kteo nazýváme edndance a je definována jako H H H max = h =. max Redndance kódování vzniká jednak zdoje infomace a jednak kódováním, kteé ješt zhoší neovnomnot výkyt jednotlivých ymbol ve zpáv. Po edndanci zdoje bde platit H0 H0 = =, H log z max kde H 0 je entopie zdoje a log je maximální entopie zdoje. Dodatená edndance zpobená kódováním bde z H =, H kde H je entopie zakódované zpávy. Celkovo edndanci íme ze vztah H c = z + k z. k =. log Jak již bylo eeno, výhodnjší kód z hledika vyžití komnikaního kanál by byl takový, kde by byl výkyt jednotlivých ymbol e 0
6 Enet 004 tejno pavdpodobnotí. Ale tato podmínka ješt nezaí, že bde mít minimální edndanci. Kódy lze dlit podle délky kódových lov Rovnomné kódy (kódové lova tejn dlohá není poblém e zjišování, kde koní jedno a zaíná dhé kódové lovo, ASCII tablka Neovnomné kódy (délka kódových lov zná, typickým píkladem Moeova abeceda požívá ti ymboly a to ák, tek a meze, což zvyšje edndanci Je možné vytvoit takové kódy, kde žádné kódové lovo nebde zaátkem jiného lova. Potom není teba k oddlení kódových lov požívat další edndantní ymbol, petože e bde jednat o neovnomné kódy. Takové kódy nazýváme jako kódy pefixovo vlatnotí. Podle toho dlíme dále kódy na Kódy pefixovo vlatnotí Kódy bez pefixové vlatnoti O tom, zda má kód i nemá pefixovo vlatnot e lze nadno pevdit pomocí znázonní kód ve fom tomového gaf. Každém zl gaf odpovídá kódové lovo tvoené z jednotlivých han od koene gaf k pílšném zl. Pokd jo kódová lova poádána tak, že žádné lovo neleží na cet od jiného lova ke koen gaf, má vedený kód pefixovo vlatnot. Píklad Mjme dva kódy ymbol a b c d kód kód Uete kteý z kód je ovnomný a má pefixovo vlatnot.
7 Enet 004 Píklad Nech zdoj geneje tyi nezávilé ymboly a, b, c, d pavdpodobnotmi a = /, b = /4, c = d = /8. Mjme dva kódy ymbol a b c d kód kód Spotte entopii zdoje infomace, edndanci zdoje infomace a edndanci obo kód. Redndance a její vlatnoti otocí edndancí e zvyšje poet penášených ymbol ve zpáv, než za požití optimálního kód edndance má opodtatnní v pípad zašení komnikaního kanál nap. opakováním zpávy, nebo pidáním peciálních znak ke zpáv, kteé možní chyb indikovat popípad opavit (paitní bit, CRC kód atd. Dalším dležitým pojmem vlatnotí kód je tzv. Hammingova vzdálenot ρ(a,b - poet mít, ve kteých e dv kódová lova A, B liší. Tato vzdálenot vyhovje axiomm metiky, lze ji teda opávnn považovat za vzdálenot.
8 Enet 004 Po nap. típvkový kód a jeho Hammingov vzdálenot lze napat ρ(000,00 = ρ(000,00 = ρ(000,00 =, ρ(000,0 = ρ(000,0 =, ρ(000, = 3. Dležito vlatnotí Hammingovy vzdálenoti je, že chaakteizje odolnot kód poti šení a chopnot kód chyb identifikovat, popípad opavit. Po ρ = (kód bez edndance nelze identifikovat chyb, potože chybn pijaté lovo bde odpovídat jiném kódovém lov. Po ρ = je možné zjitit chyb v jednom ád (paitní bit - odhalí chyb v jednom bit, po ρ = 3 je možné zjitit chyb ve dvo ádech a opavit chyb v jednom ád. Po vícemítné kódy tanovíme Hamingov vzdálenot tak, že eteme pílšná kódová lova modlo (logická nonekvivalence a poítáme poet jedniek v ot modlo. Píklad Uete Hammingov vzdálenot po dv deetipvková kódová lova a = a b = Stední vzájemná infomace Uvažjme dva ignály x i X, X = { x, x,. x } a y j Y, Y = { y, y,. y }, kteé jo itým zpobem závilé. Neitot výb hodnoty x za pedpoklad znaloti hodnoty y je dána podmínno entopií H(X Y. Zmna neitoti ve výb hodnoty z X bez znaloti výb z Y a pi znaloti výb z Y bde dána H(X H(X Y = T(X:Y. Veliin T(X:Y nazýváme tední vzájemno infomací (lze zobazit pomocí Vennova diagam. Vyjádíme-li podmínno entopii pomocí džené, potom po tední vzájemno infomaci platí T(X:Y = H(X + H(Y H(X,Y.
9 Enet 004 Vlatnoti tední vzájemné infomace Je nezáponá fnkce: T(X:Y 0 Je ymetická fnkce vých agment: T(X:Y = T(Y:X Je ovna nle jo-li x a y tatiticky nezávilé veliiny. Platí-li T(X:Y = min{h(x, H(Y} pak jo x a y vázány fnkní závilotí y = f(x, kde f(x je monotónní fnkce. 5.5 Dikétní kanál a jeho kapacita Zpáv nech kódjeme pomocí kodé vyjádeno v abeced zdoje infomace na hodnoty ignál i. Množin píptných hodnot ignál ozname U ( i U. Nech ignál nabývá na výtp komnikaního kanál hodnoty y j (y j Y. Množina Y je množino píptných hodnot výtpního ignál. V ideální pípad by exitovalo mezi hodnotami vtpního a výtpního ignál jednoznané zobazení, v eálném komnikaním kanál je ale ignál ovlivován šmem a šením. Komnikaní kanál bde chaakteizován pavdpodobnotmi pijetí y j za pedpoklad vylání i nebo pavdpodobnotmi vylání i za pedpoklad pijetí y j, i =,,.,, j =,,,. Potom dikétní kanál je popán tojicí (U, Y, i y j nebo (U, Y, y j i, kde i y j a y j i jo matice podmínných pavdpodobnotí ve tva y y y y y y y i j i = y = j y y,.
10 Enet 004 K ohodnocení chopnoti kanál penášet infomace je vhodná tední vzájemná infomace, tzn. infomaci, kteo nee ignál y o ignál nebo ignál o ignál y T(U:Y = H(U H(U Y = H(Y H(Y U = H(U + H(Y H(U,Y. H(U Y nebo H(Y U dává ztáty infomace zpobené penoem komnikaním kanálem platí-li H(U Y = H(Y U = 0, pak e jedná o komnikaní kanál bez šm a šení z hledika vyžití komnikaního kanál ná zajímá ychlot peno R infomace kanálem Po ychlot peno infomace R komnikaním kanálem platí R = v T(U:Y [bit. ], kde v je ychlot peno jednotlivých ymbol daného kód, po kteo platí v =, τ kde τ je tední doba peno jednoho ymbol zpávy (v pípad, že ymboly nemají tejno délk. Rychlot v je omezena fyzikálními vlatnotmi komnikaního kanál, z hledika kódování a teoie infomace ji nelze ovlivnit. Stední vzájemná infomace T(U:Y závií nejen na pavdpodobnotech y j i ale i na pavdpodobnotech i (pavdpodobnot i mníme vhodným kódováním. tedy zajímá ná tedy maximální ychlot peno, kteo mžeme doáhnot vhodno volbo kód. Tto maximální ychlot oznajeme jako kapacita kanál C a platí C = v.max{ T ( U : Y }, U kde maximm tední vzájemné infomace hledáme pe všechna možná ozložení pavdpodobnoti U.
11 Enet 004 Výpoet kapacity dikétního kanál e znan zjednodší, bdo-li všechny ádky matice y j i, pemtacemi íel P, P,, P. Z toho plyne, že šm tejným zpobem ovlivní peno každého vtpního ymbol. Takový komnikaní kanál nazýváme ymetickým kanálem vzhledem ke vtp. Bde-i tejný pedpoklad plnn i po lopce matice y j i, bde kanál ymetický i k výtp a takový kanál nazýváme ymetický kanál. Po = = 3 mže mít matice y j i tva P P3 P P ( y j i = P P P3. P3 P P Po kapacit ymetického kanál platí (odvození [] C = vlog + Pj log Pj. j= etným pípadem ymetického kanál je tzv. binání ymetický kanál, kteý na vtp i výtp kanál ozlišje poze dv hodnoty 0 a. Vylano 0 nebo pijmeme pavdpodobnotí P, nepávn pijato jednik pijmeme jako nl a naopak nepávn pijato nl pijmeme jako jednik pavdpodobnotí P. Matice podmínných pavdpodobnotí y j i bde mít tva P P P ( y j i =. P P Kapacit bináního ymetického kanál tedy íme podle tedy ( + P log P + ( Plog ( C = v log P, ( + P log P + ( Plog ( C = v. P
12 Enet 004 Píklad Uete kapacit bináního ymetického kanál pavdpodobnotí pávného peno ymbol P = 0.3 a tední ychlotí peno ymbol 000 znak za eknd. Shannonova vta: Jetliže je entopie zdoje menší než kapacita kanál, je možné najít takový kód, kteý by možnil penášet zpávy daným kanálem libovoln malo pavdpodobnotí chyby. Vta platí i obácen - je-li entopie zdoje vtší než kapacita kanál, není možné najít takový kód, kteý by možoval penášet tímto kanálem zpávy, kteé geneje zdoj tak, aby byla pavdpodobnot chyby libovoln malá. Úlohy. Spotte entopii pi házení kotko, kteá má íla:,,,, 5, 6.. Nech zdoj geneje dva nezávilé ymboly X a Y pavdpodobnotmi X = 0.3 a Y = 0.7. Mjme dva kódy ymbol X Y kód 0 00 kód 0 0 Spotte entopii zdoje infomace, edndanci zdoje infomace a edndanci obo kód. Kteý z kód má vtší edndanci a jaký je význam této veliiny? Jaký z kód je pefixový a po? 3. Uete kapacit bináního ymetického kanál pavdpodobnotí P = 0.5 pávného peno ymbol a tední ychlotí peno ymbol v =
13 Enet 004 Požitá liteata [] Kotek, Vyoký, Zdáhal, Kybenetika, SNTL, 990. [] Stánky pedmt pednášky
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANAÝZA A KASIFIKACE DAT pof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Intitut DO biotatitiky OZVOJE VZDĚÁVÁNÍ a analýz III. BAYESŮV KASIFIKÁTO Intitut biotatitiky a analýz Intitut biotatitiky a analýz ZÁKADN KADNÍ
VícePravdpodobnost výskytu náhodné veliiny na njakém intervalu urujeme na základ tchto vztah: f(x)
NÁHODNÁ VELIINA Náhodná veliina je veliina, jejíž hodnota je jednoznan urena výsledkem náhodného pokusu (je-li tento výsledek dán reálným íslem). Jde o reálnou funkci definovanou na základním prostoru
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT pof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Intitut DO biotatitiky OZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz II. PŘÍZNAKOVÁ KLASIFIKACE - ÚVOD PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakový obaz zpacovávaných dat je
VíceV mnoha pípadech, kdy známe rozdlení náhodné veliiny X, potebujeme urit rozdlení náhodné veliiny Y, která je funkcí X, tzn. Y = h(x).
3. FUNKCE NÁHODNÉ VELIINY as ke studu: 40 mnut Cíl: Po prostudování této kaptol budete umt transformovat náhodnou velnu na náhodnou velnu Y, je l mez tmto náhodným velnam vzájemn jednoznaný vztah VÝKLAD
Více4. cvičení z Matematické analýzy 2
4. cvičení z Matematické analýzy 2 22. - 26. října 208 4. Po funkci fx, y, z xy 2 + z 3 xyz učete v bodě a 0,, 2 deivaci ve měu u, kteý je učen tím, že víá kladnými měy ouřadných o potupně úhly 60, 45
VíceIV. CVIENÍ ZE STATISTIKY
IV. CVIENÍ ZE STATISTIKY Vážení studenti, úkolem dnešního cviení je nauit se analyzovat data kvantitativní povahy. K tomuto budeme opt používat program Excel 2007 MS Office. 1. Jak mžeme analyzovat kvantitativní
Více1 KOMBINATORIKA, KLASICKÁ PRAVDPODOBNOST
1 KOMBINATORIKA, KLASICKÁ PRAVDPODOBNOST Kombinatorické pravidlo o souinu Poet všech uspoádaných k-tic, jejichž první len lze vybrat n 1 zpsoby, druhý len po výbru prvního lenu n 2 zpsoby atd. až k-tý
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT. Institut biostatistiky a analýz
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík,, CSc. III. PŘÍZNAKOVÁ KLASIFIKACE - ÚVOD PŘÍZNAKOVÝ POPIS Příznakový obraz x zpracovávaných dat je vyjádřen n-rozměrným loupcovým vektorem hodnot x i,
VíceDRUHY ROVNOBŽNÍK A JEJICH VLASTNOSTI 1 HODINA
DRUHY ROVNOBŽNÍK A JEJICH VLASTNOSTI HODINA Podívej se na následující obrázek: Na obrázku je rovnobžník s vyznaeným pravým úhlem. Odpovídej na otázky:? Jaká je velikost vnitního úhlu pi vrcholu C? Je rovna
VíceZákladní zapojení operačních zesilovačů
ákladní zapojení operačních zesilovačů ) Navrhněte a zapojte stejnosměrný zesilovač s operačním zesilovačem v invertjícím zapojení se zadanými parametry. ) Navrhněte a zapojte stejnosměrný zesilovač s
Víceobr. 3.1 Pohled na mící tra
3. Mení tecích ztrát na vzduchové trati 3.1. Úvod Problematika urení tecích ztrát je hodná pro vodu nebo vzduch jako proudící médium (viz kap..1). Micí tra e liší použitými hydraulickými prvky a midly.
Více27. asové, kmitotové a kódové dlení (TDM, FDM, CDM). Funkce a poslání úzkopásmových a širokopásmových sítí.
Petr Martínek martip2@fel.cvut.cz, ICQ: 303-942-073 27. asové, kmitotové a kódové dlení (TDM, FDM, CDM). Funkce a poslání úzkopásmových a širokopásmových sítí. Multiplexování (sdružování) - jedná se o
Více= = 25
Seznámení s Pythagorovou vtou (1 hodina) Opakování: zopakuj si poítání s druhými moninami ísla Motivae: Jsem leteký modelá. Práv jsem si ve své díln sestrojil model letadla a hybí mi pipevnit poslední
VícePříklady k přednášce 2 - Spojité modely
Příklady k přednášce - Spojité modely Michael Šebek Atomatické řízení 5 Evropký ociální fond Praha & EU: Invetjeme do vaší bdocnoti -5-5 Atomatické řízení - Kybernetika a robotika Řešení tavové rovnice
VíceDlitel, násobek Znak dlitelnosti Prvoíslo, íslo složené, rozklad na prvoinitele Nejvtší spolený dlitel, nejmenší spolený násobek
1.1. Základní pojmy V tomto uebním bloku budeme pracovat pouze s pirozenými ísly ( bez nuly ) a budeme studovat vztahy dlitelnosti mezi nimi. Seznámíme se s tmito základními pojmy: Název Dlitel, násobek
Vícea ar - --... Zlomek umocnime tak, že umocnime zvlášt citatele ijmenovatele.
30 4 Mocniny a odmocniny 41 Mocninv s piozeným exponentem S mocninami s piozeným exponentem jste se již sesnámili na základní škole V této kapitole si zopakujeme definici a základní pavidla po pocítání
VíceInformatika Kódování. Obsah. Kód. Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 2007/2008
Informatika Kódování Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 27/28 Obsah Základy pojmy diskrétních kódů. Druhy kódů. Nejkratší kódy. Detekce chyb, Hammingova vdálenost. Kontrolní
Více( ) ( ) 2 2 B A B A ( ) ( ) ( ) B A B A B A
Vzdálenost dvou bod, sted úseky Ž Vzdálenost dvou bod Pi vyšetování vzájemné polohy bod, pímek a rovin lze použít libovolnou vhodn zvolenou soustavu souadnic (afinní). však pi vyšetování metrických vlastností
VíceCykly Intermezzo. FOR cyklus
Cykly Intermezzo Rozhodl jsem se zaadit do série nkolika lánk o základech programování v Delphi/Pascalu malou vsuvku, která nám pomže pochopit principy a zásady pi používání tzv. cykl. Mnoho ástí i jednoduchých
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TEHNIKÁ UNIVERZIT V IERI aklta mechatoniky infomatiky a meziobooých tdií ERIKÁ TEORIE ŘÍZENÍ Učební tet Ing. et Mázek h.. ibeec Mateiál znikl ámci pojekt ES (Z..7/../7.47 Reflee požadaků půmyl na ýk oblati
Více3 NÁHODNÁ VELIINA. as ke studiu kapitoly: 80 minut. Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umt
NÁHODNÁ VELIINA as ke studiu kapitoly: 8 minut Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umt obecn popsat náhodnou veliinu pomocí distribuní funkce charakterizovat diskrétní i spojitou náhodnou veliinu
Více3 Teorie her. 3.1 Základní pojmy. 3.1.1 Typy her
3 Teorie her Základy matematické teorie her položili v první pol. 20. toletí John von Nemann a Okar Morgerntern. Teorie her je diciplína aplikované matematiky, která analyzje široké pektrm konfliktních
VíceR O V N O B Ž N Í K (2 HODINY)
R O V N O B Ž N Í K (2 HODINY)? Co to vlastn rovnobžník je? Na obrázku je dopravní znaka, která íká, že vzdálenost k železninímu pejezdu je 1 m (dva pruhy, jeden pruh pedstavuje vzdálenost 80 m): Pozorn
VíceAlgoritmy komprese dat
Algoritmy komprese dat Úvod do teorie informace Claude Shannon (1916 2001) 5.11.2014 NSWI072-7 Teorie informace Informace Co je to informace? Můžeme informaci měřit? Existují teoretické meze pro délku
VíceRozvrhování na více procesorech
Rozvrhování na více procesorech Rozvrhování na více procesorech je složitjší úloha než na jednom procesoru. Uvažujeme m procesor. Rozlišujeme typy procesor - paralelní nebo dedikované a jejich rychlosti
VíceCvičení z termomechaniky Cvičení 6.
Příklad 1: Pacovní látkou v poovnávacím smíšeném oběhu spalovacího motou je vzduch o hmotnosti 1 [kg]. Počáteční tlak je 0,981.10 5 [Pa] při teplotě 30 [ C]. Kompesní pomě je 7, stupeň zvýšení tlaku 2
VíceMENÍ TURBULENTNÍCH FLUKTUACÍ RYCHLOSTI
VYSOKÁ ŠKOLA BÁSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA Faklta strojní Katedra hydromechaniky a hydralických zaízení MENÍ TURBULENTNÍCH FLUKTUACÍ RYCHLOSTI Jaroslav J a n a l í k Ostrava 006 Obsah Pedmlva. Víceotvorové
VíceEfektivní hodnota proudu a nap tí
Peter Žilavý: Efektivní hodnota proudu a naptí Efektivní hodnota proudu a naptí Peter Žilavý Katedra didaktiky fyziky MFF K Praha Abstrakt Píspvek experimentáln objasuje pojem efektivní hodnota stídavého
Více= mechanická práce. Práce a energie. F s
Páce a enegie Po voji záadní dležitot bývá mechanicá páce vyvtlována jao jeden z dled pobení íly na hmotný objet (hmotný bod tzv. dáhový úine íly. Ze tední šoly znáte záladní definici fyziální veliiny
VícePrbh funkce Jaroslav Reichl, 2006
rbh funkce Jaroslav Reichl, 6 Vyšetování prbhu funkce V tomto tetu je vzorov vyešeno nkolik úloh na vyšetení prbhu funkce. i ešení úlohy jsou využity základní vlastnosti diferenciálního potu.. ešený píklad
VíceInformace pro autory píspvk na konferenci ICTM 2007
Informace pro autory píspvk na konferenci ICTM 2007 Pokyny pro obsahové a grafické zpracování píspvk Strana 1 z 5 Obsah dokumentu: 1. ÚVODNÍ INFORMACE... 3 2. POKYNY PRO ZPRACOVÁNÍ REFERÁTU... 3 2.1. OBSAHOVÉ
VíceZákladní pojmy klasického sudoku hlavolamu. Techniky odkrývání bunk. Technika Naked Single. Technika Hidden Single
Základní pojmy klasického sudoku hlavolamu Sudoku hlavolam (puzzle) obsahuje celkem 81 bunk (cells), devt vodorovných ádk (rows), devt svislých sloupc (columns) a devt skupin po 3 3 bukách nazývaných bloky
Více1. 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.
VíceNERVOVÁ SOUSTAVA NEURON NERVOVÁ SOUSTAVA MOZEK
NERVOVÁ SOUSTAVA vysvtlí význam nervové soustavy pro život lovka urí polohu CNS a obvodových nerv v tle popíše základní stavbu mozku, míchy a nerv vysvtlí na jakém principu pracuje nervová soustav rozumí
VíceTeorie informace: řešené příklady 2014 Tomáš Kroupa
Teorie informace: řešené příklady 04 Tomáš Kroupa Kolik otázek je třeba v průměru položit, abychom se dozvěděli datum narození člověka (den v roce), pokud odpovědi jsou pouze ano/ne a tázaný odpovídá pravdivě?
VíceIng. Jaroslav Halva. UDS Fakturace
UDS Fakturace Modul fakturace výrazn posiluje funknost informaního systému UDS a umožuje bilancování jednotlivých zakázek s ohledem na hodnotu skutených náklad. Navíc optimalizuje vlastní proces fakturace
VícePedání smny. Popis systémového protokolování. Autor: Ing. Jaroslav Halva V Plzni 24.01.2012. Strana 1/6
Autor: Ing. Jaroslav Halva V Plzni 24.01.2012 Strana 1/6 Obsah 1 OBSAH... 2 2 NKOLIK SLOV NA ÚVOD... 3 3 MODEL... 3 4 DEFINICE... 3 5 DENNÍ VÝKAZ... 4 6 ZÁVR... 6 Strana 2/6 1 Nkolik slov na úvod Zamení
VícePÍRUKA A NÁVODY PRO ÚELY: - RUTINNÍ PRÁCE S DATY
PÍRUKA A NÁVODY PRO ÚELY: - RUTINNÍ PRÁCE S DATY YAMACO SOFTWARE 2006 1. ÚVODEM Nové verze produkt spolenosti YAMACO Software pinášejí mimo jiné ujednocený pístup k použití urité množiny funkcí, která
VícePříklady k přednášce 2 - Spojité modely
Příklady k přednášce - Spojité modely Michael Šebek Atomatické řízení 8 Evropký ociální fond Praha & EU: Invetjeme do vaší bdocnoti 9-6-8 Atomatické řízení - Kybernetika a robotika Řešení tavové rovnice
VíceVysoká škola báská Technická univerzita Ostrava Institut geoinformatiky. Analýza dojíždní z dotazníkového šetení v MSK. Semestrální projekt
Vysoká škola báská Technická univerzita Ostrava Institut geoinformatiky Analýza dojíždní z dotazníkového šetení v MSK Semestrální projekt 18.1.2007 GN 262 Barbora Hejlková 1 OBSAH OBSAH...2 ZADÁNÍ...3
VíceKUSOVNÍK Zásady vyplování
KUSOVNÍK Zásady vyplování Kusovník je základním dokumentem ve výrob nábytku a je souástí výkresové dokumentace. Každý výrobek má svj kusovník. Je prvotním dokladem ke zpracování THN, objednávek, ceny,
VícePříklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového nosníku
Příklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového noníku Uvažujte železobetonový protě podepřený noník (Obr. 1) o průřezu b = 00 mm h = 600 mm o rozpětí l = 60 m. Noník je oučátí kontrukce objektu pro kladování
VíceTeorie informace 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.
Více2.1.6 Relativní atomová a relativní molekulová hmotnost
.1. Relativní atoová a elativní oleklová hotnost Předpoklady: Pedagogická poznáka: Tato a následjící dvě hodiny jso pokse a toch jiné podání pobleatiky. Standadní přístp znaená několik ne zcela půhledných
Víceijímací ízení ve šk. roce 2012/2013.
Stední škola technická a obchodní, Olomouc, Kosinova 4 Kosinova 4, 772 00 Olomouc,tel.: 585 220 663, fax: 585 223 576, ssto@kosinka.com ijímací ízení ve šk. roce 2012/2013. Pro školní rok 2013/2014 budeme
VíceLimita posloupnosti, limita funkce, spojitost. May 26, 2018
Limita posloupnosti, limita funkce, spojitost May 26, 2018 Definice (Okolí bodu) Okolím bodu a R (také ε- okolím) rozumíme množinu U(a, ε) = {x R; x a < ε} = (a ε, a + ε), bod a se nazývá střed okolí a
Vícedq T dq ds = definice entropie T Entropie Pi pohledu na Clausiv integrál pro vratné cykly :
Entropie Pi pohledu na Clausiv integrál pro vratné cykly : si díve i pozdji jist uvdomíme, že nulová hodnota integrálu njaké veliiny pi kruhovém termodynamickém procesu je základním znakem toho, že se
VíceL I C H O B Ž N Í K (2 HODINY) ? Co to vlastn lichobžník je? Podívej se napíklad na následující obrázky:
L I C H O B Ž N Í K (2 HODINY)? Co to vlastn lichobžník je? Podívej se napíklad na následující obrázky: Na obrázcích je vyobrazena hospodáská budova a židlika, kterou urit mají tvoji rodie na chodb nebo
VíceSouvisející ustanovení ObZ: 66, 290, 1116 až 1157, 1158 a násl., 1223 až 1235, 1694, 1868 odst. 1, 2719, 2721, 2746, 2994, 3055, 3062, 3063,
Pídatné spoluvlastnictví Obecná ustanovení 1223 (1) Vc náležící spolen nkolika vlastníkm samostatných vcí urených k takovému užívání, že tyto vci vytváejí místn i úelem vymezený celek, a která slouží spolenému
VíceOBSAH... 1 TYPY DATOVÝCH SÍTÍ...
Obsah OBSAH... 1 TYPY DATOVÝCH SÍTÍ... 2 KOMUTANÍ DATOVÉ SÍT... 2 PAKETOVÉ DATOVÉ SÍT... 3 ISDN... 4 LOKÁLNÍ SÍT LAN... 5 ŠIROKOPÁSMOVÉ SÍT... 6 DRUŽICOVÉ DATOVÉ SÍT... 7 HODNOCENÍ KOMUNIKANÍCH SÍTÍ...
Více(typy a vlastnosti pípojek) p pojek) Robert Bešák
Sít ISDN (typy a vlastnosti pípojek p pojek Robert Bešák 2 ISDN (Integrated Services Digital Network Náhrada analog. multiplexu FDM za digit. multiplex TDM sí IDN Zavedení centralizované signalizace SS7
VíceTRANSFORMÁTORY. 4. Konstrukce a provedení transformátor 5. Autotransformátory 6. Mící transformátory 7. Speciální transformátory
TRASFORMÁTORY reno pro stdenty bakaláských stdijních program na FBI. Princip innosti ideálního transformátor. Princip innosti skteného transformátor 3. Pracovní stavy transformátor Transformátor naprázdno
VíceDruhá vta termodynamiky a její matematické vyjádení
Druhá vta termodynamiky a její matematické vyjádení Pipomeme si nejprve znalosti z minulé kapitoly epelné stroje a vznik.vty termodynamiky : Jakýkoliv termodynamický proces musí sice vždy splovat zákon
VíceParalelní kompenzace elektrického vedení (Distribuce Elektrické Energie - BDEE)
FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKANÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UENÍ TECHNICKÉ V BRN Paralelní kompenzace elektrického vedení (Distribuce Elektrické Energie - BDEE) Autor textu: Ing. Martin Paar, Ph.D. Ing.
VíceSpráva obsahu ízené dokumentace v aplikaci SPM Vema
Správa obsahu ízené dokumentace v aplikaci SPM Vema Jaroslav Šmarda, smarda@vema.cz Vema, a. s., www.vema.cz Abstrakt Spolenost Vema patí mezi pední dodavatele informaních systém v eské a Slovenské republice.
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT pof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VI. VOLBA A VÝBĚR PŘÍ ZAČÍNÁME kolik a jaké příznaky? málo příznaků možná chyba klasifikace;
VíceNázory na bankovní úvěry
INFORMACE Z VÝZKUMU STEM TRENDY 1/2007 DLUHY NÁM PŘIPADAJÍ NORMÁLNÍ. LIDÉ POKLÁDAJÍ ZA ROZUMNÉ PŮJČKY NA BYDLENÍ, NIKOLIV NA VYBAVENÍ DOMÁCNOSTI. Citovaný výzkum STEM byl proveden na reprezentativním souboru
VíceTyp: MTI pevodník stední hodnoty stídavého proudu bez napájení (pasivní)
Typ: MTI 103 - pevodník stední hodnoty stídavého proudu bez napájení (pasivní) Popis funkce: vstupní signál je galvanicky oddlen micím transformátorem uvnit pevodníku. Dále je usmrnn a vyfiltrován. Výstup
VícePromnné. [citováno z
Promnné [citováno z http://wraith.iglu.cz/python/index.php] Abychom s datovým objektem mohli v programu njak rozumn pracovat, potebujeme se na nj njakým zpsobem odkázat. Potebujeme Pythonu íct, aby napíklad
Více1. Predikátová logika jako prostedek reprezentace znalostí
1. Predikátová logika jako prostedek reprezentace znalostí 1.1 Historie výrokové logiky Problém explicitních znalostí a údaj, kterých je obrovské množství, vedl ke vzniku výrokové logiky. lovk si obecn
Více2. PÍKLAD DÍLÍ ÁSTI SOUSTAVY - DÍLÍ ÁST SDÍLENÍ TEPLA
2. PÍKLAD DÍLÍ ÁSTI SOUSTAVY - DÍLÍ ÁST SDÍLENÍ TEPLA 2.1. OBECN Tepelné požadavky na dílí ást sdílení tepla zahrnují mimoádné ztráty pláštm budovy zpsobené: nerovnomrnou vnitní teplotou v každé tepelné
VíceKaždý datový objekt Pythonu má minimáln ti vlastnosti. Identitu, datový typ a hodnotu.
Datový objekt [citováno z http://wraith.iglu.cz/python/index.php] Každý datový objekt Pythonu má minimáln ti vlastnosti. Identitu, datový typ a hodnotu. Identita Identita datového objektu je jedinený a
VíceTeorie 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.
VíceVYTVÁENÍ VÝBROVÝCH DOTAZ
VYTVÁENÍ VÝBROVÝCH DOTAZ V PRODUKTECH YAMACO SOFTWARE PÍRUKA A NÁVODY PRO ÚELY: - VYTVÁENÍ VÝBROVÝCH SESTAV YAMACO SOFTWARE 2003-2004 1. ÚVODEM Standardní souástí všech produkt Yamaco Software jsou prostedky
VíceREALIZACE DEKODÉR KONVOLU NÍCH KÓD REALISATION OF CONVOLUTIONAL DECODERS
VYSOKÉ UENÍ TECHNICKÉ V BRN BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKANÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV TELEKOMUNIKACÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF TELECOMMUNICATIONS
VíceTabulkový procesor Excel
Tabulkový procesor Excel Excel 1 SIPVZ-modul-P0 OBSAH OBSAH...2 ZÁKLADNÍ POJMY...4 K EMU JE EXCEL... 4 UKÁZKA TABULKOVÉHO DOKUMENTU... 5 PRACOVNÍ PLOCHA... 6 OPERACE SE SOUBOREM...7 OTEVENÍ EXISTUJÍCÍHO
VíceVyhodnocování úspšnosti
Poítaové zpracování pirozeného jazyka Vyhodnocování úspšnosti Daniel Zeman http://ckl.mff.cuni.cz/~zeman/ Úspšnost zpracování PJ Jak ovit, že program funguje správn? 2 ásti: programátorská (nepadá to)
VíceVI. VÝNOSY, NÁKLADY, ANALÝZA VÝVOJE HOSPODÁSKÉHO VÝSLEDKU
VI. VÝOSY, ÁKLADY, AALÝZA VÝVOJE HOSPODÁSKÉHO VÝSLEDKU VÝOSY Jedná se o veškeré penžní ástky, které podnik získal ze svých inností za urité období bez ohledu na to, zda došlo v tomto období k k jejich
VíceDĚLENÍ HETEROGENNÍCH SMĚSÍ PŮSOBENÍM GRAVITACE
ĚLENÍ HETEROGENNÍCH SMĚSÍ PŮSOBENÍM GRAVITACE Heterogenní ytémy Heterogenní ytém Kontinální fáze Skpentví čátic penze kapalina pevná látka emlze kapalina kapalina pěna, probblávaná kapalina kapalina plyn
Víceiglidur "Clips" pouzdra iglidur
iglidur Produktová řada Snadná montáž Dvě příruby Dobrá odolnot proti opotřebení Samomazné předvídatelnou životnotí Speciální rozměry jou možné HENNLICH.r.o. Tel. 416 711 338 Fax 416 711 999 lin-tech@hennlich.cz
VíceRzné algoritmy mají rznou složitost
X36DSA 25 / 3 DSA Rzné algoritmy mají rznou složitost X36DSA 25 2 / 3 DSA The complexity of different algorithms varies X36DSA 25 3 / 3 Abeceda Jazyk Abeceda konená (neprázdná) množina symbol A mohutnost
VíceLepení plexi v bonici pružnými lepidly
Lepení plexi v bonici pružnými lepidly Dnes si mžete prohlédnout jednoduchý návod jak pilepit plexi do vyezané bonice. Samozejm možností lepení je mnoho, dnes se však podíváme na lepení pružnými lepidly.
VíceObr. 1: Elektromagnetická vlna
svtla Svtlo Z teorie elektromagnetického pole již víte, že svtlo patí mezi elektromagnetická vlnní, a jako takové tedy má dv složky: elektrickou složku, kterou pedstavuje vektor intenzity elektrického
VíceMINAS INNOVATION PARK
G G A R C H I C O, a. s. U H E R S K É H R A D I Š T Ě Z E L E N É N Á M Ě S T Í 1291 tel.: 576 517 107 www.archico.cz DOKUMENTACE PRO PROVEDENÍ STAVBY VYPRACOVAL GG Archico a.s., Zelené náměstí 1291,
VíceObsah...1 1. Úvod...2 Slovníek pojm...2 2. Popis instalace...3 Nároky na hardware a software...3 Instalace a spouštní...3 Vstupní soubory...3 3.
Obsah...1 1. Úvod...2 Slovníek pojm...2 2. Popis instalace...3 Nároky na hardware a software...3 Instalace a spouštní...3 Vstupní soubory...3 3. Popis prostedí...4 3.1 Hlavní okno...4 3.1.1 Adresáový strom...4
VíceZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ
VOKÁ ŠKOLA BÁŇKÁ TECHNICKÁ NIVEZITA OTAVA FAKLTA TOJNÍ ZÁKLAD ATOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 9. týden doc. Ing. enata ANEOVÁ, Ph.D. Otrava 03 doc. Ing. enata ANEOVÁ, Ph.D. Vyoká škola báňká Technická univerzita Otrava
VíceAutomatizační technika. Obsah
7.09.016 Akademický rok 016/017 Připravil: Radim Farana Automatizační technika Základy teorie Obsah Informace Jednotka Zdroj Kód Přenosový řetězec Prostředky sběru, zobrazování, přenosu, zpracování a úschovy
VíceVYUŽITÍ PROGRAMOVÝCH PROSTEDK MATLAB PRO ROZODOVÁNÍ ZA PRÁVNÍ NEJISTOTY
VYUŽITÍ PROGRAMOVÝCH PROSTEDK MATLAB PRO ROZODOVÁNÍ ZA PRÁVNÍ NEJISTOTY Petr Dostál Vysoké uení technické v Brn Abstrakt: lánek pojednává o využití fuzzy logiky pro podporu rozhodování. Je uveden struný
VíceGYMNÁZIUM CHEB SEMINÁRNÍ PRÁCE
GYMNÁZIUM CHEB SEMINÁRNÍ PRÁCE Relace Cheb, 006 Radek HÁJEK Prohlášení Prohlašuji, že jsem seminární práci na téma: Relace vypracoval zcela sám za použití pramen uvedených v piložené bibliograii na poítai
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Katedra fyziky, Studentská 2, 461 17 Liberec
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Katedra fyziky, Studentká, 6 7 Liberec POŽADAVKY PRO PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY Z FYZIKY Akademický rok: 0/0 Fakulta mechatroniky Studijní obor: Nanomateriály Tématické okruhy. Kinematika
VíceDá se ukázat, že vzdálenost dvou bodů má tyto vlastnosti: 2.2 Vektor, souřadnice vektoru a algebraické operace s vektory
Vektorový počet.1 Eklidovský prostor E 3 Eklidovský prostor E 3 je prostor spořádaných trojic (tj. bodů), v němž je definována vzdálenost dvo jeho bodů A, B (značíme ji AB ). Vzdálenost bodů A = [a 1,
VíceTeoretické základy vakuové techniky
Vakuová technika Teoretické základy vakuové techniky tlak plynu tepeln! pohyb molekul st"ední volná dráha molekul proud#ní plynu vakuová vodivost $erpání plyn% ze systém% S klesajícím tlakem se chování
VíceZáklady MIDI komunikace
Propojení nástroje a poítae Základy MIDI komunikace MIDI IN, OUT, THRU Možností, jak pipojit klávesy k poítai je hned nkolik. Stále nejrozšíenjší porty pro MIDI komunikaci u kláves jsou klasické MIDI IN
VíceHYDRAULICKÝ VÝPOČET SAMOSTATNÉHO KOMÍNA
HYDRULICKÝ VÝPOČET MOTTNÉHO KOMÍN Obecné záady Záadními podmínkami pro řešení výpočtu komínového průduchu jou znaloti: - výšky komínového průduchu - výkonu, paliva, přebytku vzduchu a režimu provozu připojeného
VíceSystém vztahů obecné pružnosti Zobecněný Hookeův zákon
Stém vtahů obecné pružnoti Zobecněný Hookeův ákon V PPI e řešil úloh pružnoti u prutů. Pro řešení pouvů napětí a přetvoření obecného 3D těleo je třeba etavit a řešit tém vtahů obecné pružnoti. Jeho řešení
Více6A Paralelní rezonanční obvod
6A Paalelní ezonanční obvod Cíl úlohy Paktickým měřením ověřit základní paamety eálného paalelního ezonančního obvodu (PRO) - činitel jakosti Q, ezonanční kmitočet f a šířku pásma B. Vyšetřit selektivní
VíceInformace v počítači. Výpočetní technika I. Ing. Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelu.cz
.. Informace v počítači Ing. Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelu.cz Osnova přednášky Úvod do teorie informace základní pojmy měření množství informace ve zprávě přenos a kódování
VíceAplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana. Obsah. Kybernetika
2 Podklady předmětu pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana Obsah Základní pojmy z Teorie informace, jednotka informace, informační obsah zprávy, střední délka zprávy, redundance. Přenosový řetězec.
VíceKatedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta UK
v. 2.2 Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova, Praha, verze 2.2 Jií Peterka, 2005 v. 2.2 Co je elektronická pošta? je to služba! mže být realizována rznými
Více2 ELEMENTÁRNÍ POET PRAVDPODOBNOSTI. as ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt
2 ELEMENTÁRNÍ OET RAVDODOBNOSTI as ke studiu kapitoly: 70 minut Cíl: o prostudování této kapitoly budete umt charakterizovat teorii pravdpodobnosti a matematickou statistiku vysvtlit základní pojmy teorie
VíceOsnova přednášky. Informace v počítači. Interpretace dat. Údaje, data. Úvod do teorie informace. Výpočetní technika I. Ochrana dat
Osnova přednášky 2/44 Informace v počítači Ing Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelucz základní pojmy měření množství informace ve zprávě přenos a kódování dat parita kontrolní
VícePravidla pro organizaci studia na 2. lékařské fakultě Univerzity Karlovy
Publikováno z 2. léka?ská fakulta Univerzity Karlovy (https://www.lf2.cuni.cz) LF2 > Pravidla pro organizaci studia na 2. léka?ské fakult? Univerzity Karlovy Pravidla pro organizaci studia na 2. lékařské
VíceCZECH Point. Co dostanete: Úplný nebo ástený výstup z Listu vlastnictví k nemovitostem i parcelám v jakémkoli katastrálním území v eské republice.
Co je to Czech POINT: CZECH Point eský Podací Ovovací Informaní Národní Terminál, tedy Czech POINT je projektem, který by ml zredukovat pílišnou byrokracii ve vztahu oban - veejná správa. Projekt Czech
VíceAlgebraický výraz je číselný výraz s proměnou. V těchto výrazech se vyskytují vedle reálných čísel také proměnné. Například. 4a 4,5x + 6,78 7t.
9 očník - lomený lgeický vý, lineání ovnice nenámo ve jmenovteli Lomený lgeický vý Lineání ovnice nenámo ve jmenovteli Doočjeme žákům okovt voce t ( ) od úv vý n očin Lomený vý Číelné vý jo vý v nichž
VíceREGULACE EL. POHONŮ Stabilita a tlumení. Obr. 1. Schéma uzavřené regulační smyčky. Obr. 2. Ukazatele kvality regulace
EP-egulace EP EGULACE EL. POHONŮ Stabilita a tlumení Obr.. Schéma uzavřené regulační myčky Obr.. Ukazatele kvality regulace V regulačních pohonech pouzujeme kvalitu regulace nejčatěji dle přechodové charakteritiky,
VíceSplajny a metoda nejmenších tverc
Splajny a metoda nejmenších tverc 1. píklad a) Najdte pirozený kubický splajn pro funkci na intervalu Za uzly zvolte body Na interpolaci pomocí kubického splajnu použijeme píkaz Spline(ydata,, endpts).
VícePŘÍTECH. Smykové tření
PŘÍTECH Smykové tření Gymnázium Cheb Nerudova 7 Tomáš Tomek, 4.E 2014/2015 Prohlášení Prohlašuji, že jem maturitní práci vypracoval amotatně pod vedením Mgr. Vítězlava Kubína a uvedl v eznamu literatury
Více3. V případě dvou na sebe kolmých posunutí o velikostech 3 cm a 4 cm obdržíme výsledné posunutí o velikosti a) 8 cm b) 7 cm c) 6 cm d) 5 cm *
Fyzika 1 2009 Otázky za 2 body 1. Mezi tavové veličiny patří a) teplo b) teplota * c) práce d) univerzální plynová kontanta 2. Krychle má hranu o délce 2 mm. Jaký je její objem v krychlových metrech? a)
VíceSBÍRKA PEDPIS ESKÉ REPUBLIKY
Roník 2005 SBÍRKA PEDPIS ESKÉ REPUBLIKY PROFIL AKTUALIZOVANÉHO ZNNÍ: Titul pvodního pedpisu: Vyhláška o základním umleckém vzdlávání Citace pv. pedpisu: 71/2005 Sb. ástka: 20/2005 Sb. Datum pijetí: 9.
Víceíslo ryze periodické íslice /skupina íslic ), která se opakuje nazýváme perioda. V našem p ípad je perioda íslice 6.
2. Racionální ísla 7. roník -2. Racionální ísla 2.1. Vymezení pojmu Každé íslo, které lze vyjáditjako podíl dvou celýchísel, je íslo racionální. Pi podílu dvou celýchísel a a bmohou nastattyto situace
Více