Odhad sm si s dynamickým ukazovátkem a stavovými komponentami
|
|
- Alena Urbanová
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Odhad sm si s dynamickým ukazovákem a savovými komponenami skalární výsup, dvourozm rný vsup a sav simulovaná daa kovarian ní maice savového modelu nasaveny podle simulace dynamický model ukazováka Simulují se daa ze sm si savových komponen a dynamického ukazováka: - komponena i pro i = 1, 2,, n c [ = M i [ y = A i [ 1 + N i [ u1 u 2 + B i [ u1 u 2 [ + F i w1 + w 2 + G i + v kde M i, N i, F i, A i, B i a G i jsou maice savového modelu i-é komponeny - ukazováko n c je po e komponen. P edpoklady: Sci zna ení: c = 1 c = 2 c = n c c 1 = 1 α 1 1 α 2 1 α nc1 c 1 = 2 α 1 2 α 2 2 α nc2 c 1 = n c α 1 nc α 2 nc α ncn c Úloha: Simulace a odhad dynamickým modelem sm si savových komponen - základní kongurace pro odhad sm si se savovými komponenami. Poznámky 1. Dynamické ukazováko umoº uje predikci akivní komponeny, prooºe dává do souvislosi po sob jdoucí akiviy komponen. 2. Vzorec pro váhy komponen, keré p i azují komponenám pravd podobnosi akiviy, se p edchozích ypech sm sí sesával ze í ásí. Jsou o (i) vekor vzdálenosí akuáln zm eného daového vzorku od jednolivých komponen, (ii) model ukazováka a (iii) minulý váhový vekor w 1. Druhá a eí poloºka jsou sejné, jako u sm si spojiých komponen. Vzdálenos zm eného daového vzorku od komponeny se po íá op jako hodnoa daové predikce s ouo komponenou s dosazenými akuálními day a odhadem savu. Tao predikce je f (y x 1 ) = f (y, x x 1 ) dx = f (y x ) f (x x 1 ) dx. x Tuo hodnou pro kaºdou komponenu dosaneme p ímo z Kalmanova lru. x 1
2 Program Popis programu 1. Simulace hodno ukazováka a podle oho generování da z p íslu²né komponeny. 2. Odhad se provádí podle sandardních vzorc : (a) p epo e Kalmanových lr pro kaºdou komponenu. (b) výpo e vah W a w pro zm ený výsup y. (c) spojení výsledk pro jednolivé komponeny do jednoho modelu. 3. Jako výsledek se ukazují hodnoy odhadovaného ukazováka ve srovnání se simulovaným, simulované a odhadnué daová klasry a vývoj daové predikce. Kód programu // P73MiKF.sce // Mixure esimaion wih sae-space componens // [u,,n=file(); // find working direcory chdir(dirname(n(2))); // se working direcory clear("u","","n") // clear auxiliary daa exec("scinro.sce",-1),mode(0) // inro o sesion nd=150; nc=3; // number of daa // number of componens // ini of simulaiom // componen 1 Sim.Cy(1).M=[.3 -.3;.5.1; Sim.Cy(1).N=[ ; Sim.Cy(1).A=[.6.4; Sim.Cy(1).B=[ ; Sim.Cy(1).F=[-3-7'; // componen 2 Sim.Cy(2).M=[ ;.4 -.1; Sim.Cy(2).N=[ ; Sim.Cy(2).A=[.4 0.8; Sim.Cy(2).B=[ ; Sim.Cy(2).F=[0 0'; // componen 3 Sim.Cy(3).M=[.6 -.1;.8 -.5; // reg.coef for simulaion 2
3 Sim.Cy(3).N=[ ; Sim.Cy(3).A=[1 -.4; Sim.Cy(3).B=[ ; Sim.Cy(3).F=[3.4'; Sim.rv=1e-3; Sim.rw=1e-3; // common coves of oupu model // common coves of sae model c=zeros(1,nd); c(1)=1; // poiner iniial condiion Sim.Cp.h=[1 0 0; 0 1 0; ; Sim.Cp.h=fnorm(Sim.Cp.h,2); // poiner model parameer nx=max(size(sim.cy(1).m)); [ny,nu=size(sim.cy(1).b); u=rand(nu,nd,'n'); y=zeros(ny,nd); x=zeros(nx,nd); x=zeros(nx,1); // SIMULATION ========================================================== for =2:nd c()=sum(rand(1,1,'u')>cumsum(sim.cp.h(c(-1),:)))+1; j=c(); // index of acive componen u=u(:,); x=sim.cy(j).m*x+sim.cy(j).n*u+sim.cy(j).f+sqr(sim.rw)*rand(nx,1,'n'); y=sim.cy(j).a*x+sim.cy(j).b*u+sqr(sim.rv)*rand(ny,1,'n'); y(:,)=y; x(:,)=x; Sim.x=x; Sim.y=y; Sim.u=u; // ini of esimaion Es.Cp.V=1e-1*ones(nc,nc); Es.Cp.h=fnorm(Es.Cp.V,2); w1=zeros(nc,1); w1(1)=1; sx=zeros(nx,1); rx=1e3*eye(nx,nx); // poiner saisics // poiner parameer // iniial pr.value // iniial sae // iniial covariance marix // of he sae esimae //ESTIMATION =========================================================== prinf(' '), =fix(nd/10); for =(2:nd) if /==fix(/), prinf('.'); 3
4 for j=1:nc [Es.Cy(j).x,Es.Cy(j).rx,yp,ry=.. // Kalman filer KalmanXY(sx,y(:,),u(:,),Sim.Cy(j).M,Sim.Cy(j).N,.. Sim.Cy(j).A,Sim.Cy(j).B,Sim.Cy(j).F,Sim.rw,Sim.rv,rx); [xxx,lq(j)=gaussn(y(:,),yp,ry); // likelihood Es.Cy(j).yp()=yp; Lqq=Lq-max(Lq); // rough normalizaion q=exp(lqq); // exponen from logarihm Wp=(w1*q').*Es.Cp.h; W=Wp/sum(Wp); wp=sum(w,'r')'; w=wp/sum(wp); // marix weigh for poiner // weighs for componens // updaed componens are merged wih he weighs w sx=0; s1=0; s2=0; // KL approximaion of expecaion sx=sx+w(i)*es.cy(i).x; xe(:,)=sx; // KL approximaion of covariance s1=s1+w(i)*(es.cy(i).x-sx)*(es.cy(i).x-sx)'; s2=s2+w(i)*es.cy(i).rx; rx=s1+s2; Es.Cp.V=Es.Cp.V+W; Es.Cp.h=fnorm(nu,2); w1=w; w(:,)=w; Es.x=xe; Es.w=w; Es.rx=rx; // RESULTS s=15:nd; [xxx ce=max(w,'r'); wr=sum(c(s)~=ce(s)); prinf('\nwrong classificaions %d from %d\n',wr,lengh(s)) se(scf(1),'posiion',[ ) plo(1:nd,c,'o',1:nd,ce,'.') ile('simulaed and esimaed poiner values') se(scf(2),'posiion',[ ) plo(x(1,s),x(2,s),'bx','markersize',10) plo(xe(1,s),xe(2,s),'ro') ile('simulaed and esimaed clusers') 4
5 col=['b','r','g','k','m'; se(scf(3),'posiion',[ ) ile('oupu predicions') plo(es.cy(i).yp,col(i)) leg('firs','second','hird'); 5
Odhad sm si s dynamickým ukazovátkem a statickými komponentami 1
Odhad sm si s dynamickým ukazovátkem a statickými komponentami 1 dvourozm rný výstup, bez ízení simulovaná data inicializace odhadu - za²um né parametry ze simulace standardní odhad / odhad s pevnými kovariancemi
VíceOdhad sm si s datov závislým dynamickým ukazovátkem a statickými komponentami 1
Odhad sm si s datov závislým dynamickým ukazovátkem a statickými komponentami 1 smí²ený (spojitý i diskrétní) jednorozm rný výstup, bez ízení simulovaná data inicializace odhadu - datový vzorek klasikovaný
VíceOdhad sm si se statickým ukazovátkem i komponentami 1
Odhad sm si se statickým ukazovátkem i komponentami 1 dvourozm rný výstup, bez ízení simulovaná data inicializace odhadu - za²um né parametry ze simulace standardní odhad / odhad s pevnými kovariancemi
VíceLogistická regrese pomocí odhadu sm si
Logistická regrese pomocí odhadu sm si Logistickou regresí máme na mysli odhad modelu s diskrétním výstupem, který je závislý na smí²ených (spojitých i diskrétních) veli inách. Standardn se uvaºuje logistický
VíceOdhad sm si se smí²enými daty
Odhad sm si se smí²enými daty Pod názvem smí²ená data máme na mysli data, která obsahují jak spojité y t tak i diskrétní z t veli iny. B ºné sm si obsahují dva typy model. Jednak jsou to komponenty (a
VíceVektor náhodných veli in - práce s více prom nnými
Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými 12. kv tna 2015 N kdy k popisu n jaké situace pot ebujeme více neº jednu náhodnou veli inu. Nap. v k, hmotnost, vý²ku. Mezi t mito veli inami mohou být
VíceDerivace funkce více proměnných
Derivace funkce více proměnných Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 21. prosince 2017 1. Parciální derivace. Ve výrazu f(x, y) považujeme za proměnnou jen x a proměnnou y považujeme za konsanu. Zderivujeme
VíceREGULACE ČINNOSTI ELEKTRICKÝCH ZAŘÍZENÍ
REGULACE ČINNOSTI ELEKTRICKÝCH ZAŘÍZENÍ Úvod Záporná zpěná vazba Úloha reguláoru Druhy reguláorů Seřízení reguláoru Snímaní informací o echnologickém procesu ELES11-1 Úvod Ovládání je řízení, při kerém
Víceé é Ž ý Ž ý ý ů é ů é é é Š é Ý š ů ů ý é Ž š ú ý ý ý ý é ů Í é ú Ž ýš é Í ú ý ú ý ůú ý ů ú ú Ž ý ů ů Č é ý é Ž ú ý ů š ý š é é é ů é é é Č Ž ů Ž ů š ýš Č šť Ž ž ší ý ů é ú Ú ý š é š ý ý ú ž š ú ú ý ý
VíceVyužití NAIRU k odhadu potenciálního produktu a produkční mezery v České republice
1. Úvod Využií NAIRU k odhadu poenciálního produku a produkční mezery v České republice Vzhledem k omu, že poenciální výsup je považován za nejlepší indikáor kapaciy agregované nabídky a neinflačního růsu
VíceIMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,
IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, STABILITA. Jednokový impuls (Diracův impuls, Diracova funkce, funkce dela) někdy éž disribuce dela z maemaického hlediska nejde o pravou funkci (přesný popis eorie
VícePRODUKČNÍ PŘÍSTUP K ODHADU POTENCIÁLNÍHO PRODUKTU APLIKACE PRO ČR 1
4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR PRODUKČNÍ PŘÍSTUP K ODHADU POTENCIÁLNÍHO PRODUKTU APLIKACE PRO ČR 1 Miroslav Hloušek, Jiří Polanský Předmluva Teno článek je součásí ripychu, zaměřeného na problemaiku odhadu
Víceú ň ň ů ý ů ů ů ň Í ů ý ů ý ý ý ň ú ý ů ú ň ý ú ý ů ú ů ý ý ů ď ď ň ú ů ý ů ý ý ý ý ů ý ý ý ý ý ý ó ť ý ů ý ů ý ý ý ý ý ď ý ý ý ý ů ý ů ý ý ý ý ů ý ý ý ý ů Í ů ď ý ý ů Ť ý ý ý ý ý ý ý ú ý ů ú ú Í Ť ú ú
VíceParciální funkce a parciální derivace
Parciální funkce a parciální derivace Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 19. září 2018 1. Parciální funkce. Příklad: zvolíme-li ve funkci f : (x, y) sin(xy) pevnou hodnou y, například y = 2, dosaneme funkci
VíceČasová analýza (Transient Analysis) = analýza časových průběhů obvodových veličin
Časová analýza (Transien Analysis) = analýza časových průběhů obvodových veličin - napodobování činnosi ineligenního osciloskopu, - různé způsoby dalšího zpracování analyzovaných signálů (zejména FFT).
Vícetransformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.
finní ransformace je posunuí plus lineární ransformace má svou maici vzhledem k homogenním souřadnicím využií například v počíačové grafice [] Idea afinního prosoru BI-LIN, afinia, 3, P. Olšák [2] Lineární
Vícena za átku se denuje náhodná veli ina
P íklad 1 Generujeme data z náhodné veli iny s normálním rozd lením se st ední hodnotou µ = 1 a rozptylem =. Rozptyl povaºujeme za známý, ale z dat chceme odhadnout st ední hodnotu. P íklad se e²í v následujícím
Víceáš á á Á Ž Ř Á í Ě í Ž š é šíď é á í č Ž áš ť í á í á ě á í í á í ě šíčá ě á ě ě Ú ě ší Ž Í ě á é Ť é á í ě Ť ě Ů Í Ť é ě Ž é ě á á č áň í í ě ě č ě á
áš á á Á Ž Ř Á í Ě í Ž š é šíď é á í č Ž áš ť í á í á ě á í í á í ě šíčá ě á ě ě Ú ě ší Ž Í ě á é Ť é á í ě Ť ě Ů Í Ť é ě Ž é ě á á č áň í í ě ě č ě á č á í č á é Žá č í á ň á í ě í č ě é é Žá ě ň é á
VícePREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ
PREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ Auoři: Ing. Radek Jandora, Honeywell spol s r.o. HTS CZ o.z., e-mail: radek.jandora@honeywell.com Anoace: V ovládacím mechanismu
Víceý í í ší á í ž í í í á áš í á í ř ť Í ý á íž ý š ý č é é Č ř ú í í ý á í Ž í í ř č ě Í í č é í ář á ě í ř á ů í í ší á í í Í é š ě í ž ť ů ě ý í č í á
Á Í á é é é ý é ě š í č é ř á éčá č ý ý é í í žč ř Ž í š ý ě č é š ě ý ě ší ěž é ě čá í í č ýý á í í íš Š ý ě č é š ář í ů í í č í ů é á é č ý í á á č é í á é ě ž ý ý ě á á í á í ř ě á ý ů ý á í áš ě ě
VíceŤ ŤÍ ň ň č Ó Í č č Ť Ť Ť ň ň ť Ž ň ť ň Í ů ň ň ň č ť Í ŤÍ č Ť Ť č Í Ť č č Ť Ť Ď Ť č Ť č č Ť č Ť č ť Ť Ž Ť č Í Ž č ú Ť č Ý Ď č Ť
č Ú Ú ď ď Ú ň ď Ú Ú ď ÚÚ Š Š Ú Ú č č ň č Ť ď Ž ř ď č č č Ť č č Í č č Ť Ť ď č č Ž Í Ť Í Ť Í č Ť Ť č Ť Ť č č Ť č Ť ň č č Ť Ť ŤÍ Ž č Í Ť Ť Ť Ř Ř ň č č č č č Ť č ů ň č Ť č Ť Ť ŤÍ ň ň č Ó Í č č Ť Ť Ť ň ň ť
VíceŽ š ú Í ň š ň Ž ň Í ů š ů Ž ů ú ň Í ň ď É ó Í ú ň ó Ž ůů ó Ň ť ú Ť ů Ú š š Ú ú š š ú ú ú Í ú ú ů š š š ů šť ú Ú ší ú
Ý ÚŘ Ž É Č Ž Ř É ú Í š š š ú š ú š ú ů š š š š š ň ú ú š ú š ú Í ň š š ú É š š ů ť š š Ž š ú Í ň š ň Ž ň Í ů š ů Ž ů ú ň Í ň ď É ó Í ú ň ó Ž ůů ó Ň ť ú Ť ů Ú š š Ú ú š š ú ú ú Í ú ú ů š š š ů šť ú Ú ší
VíceÁ Ý Á Í Š š ů Š ž ú ř ž ú ř ř š ů ř ř ů Ů ř ů ň ů ř š é ů ž ř š ž é ř é ř š š ž ř ž ř ů ž ř ů ž ů é ř ž é ž ž ř ř ň ž ř ř ů š é ř ž ů ŠÍ é ř ň ů ř š é ř é ř š é ů ž š é ů é ú š é ž š š é é ř é é š ř ň
Víceú Í Š Š Ť Í Š Š ň Ó Š Í Í Š Í ž Í Í Í ú Š Ů Č Š Š Á Í Š ú Í Ť Ů Í ž ž Ť Š Í ž ú ž Č ž Ú ž ť Í Í ú Ú ž ú ú Í ž Í Í Í ú ú Ú Í Ó ú Í Ů ú ú Ú Ó Í Í Í ú ú ž ú Í ú ž Č Ú Í ň É Í ú Í ú Í Č ň ň Č Ú ň ň ž Í Í ž
VíceModelování rizika úmrtnosti
5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 200 Modelování rizika úmrnosi Ingrid Perová Absrak V příspěvku je řešena
Více1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost
(8 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i nezávislých hodech mincí a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost P ( X EX < ) (9 bod ) b) Formulujte centrální limitní v tu a pomocí ní vypo
VíceHlavní body. Úvod do nauky o kmitech Harmonické kmity
Harmonické kmiy Úvod do nauky o kmiech Harmonické kmiy Hlavní body Pohybová rovnice a její řešení Časové závislosi výchylky, rychlosi, zrychlení, Poenciální, kineická a celková energie Princip superpozice
VíceŤ ů ů ů ů Ť ý ŇÍ š ý Š ú ý ó š Á ň š ó ň Š ň ů Í ů ý Ó Á š Ť š š ň
Č Á Á ó ý ý Š Ž ú Ť ů ů ů ů Ť ý ŇÍ š ý Š ú ý ó š Á ň š ó ň Š ň ů Í ů ý Ó Á š Ť š š ň Č š Č š ý ň š ů ý ď ý š ů ý ó š š ý ň ý Ť ý š ý š ý ó Ď Ť ú š š ý š ý ý ů É ů ý ý ý ý š š ý ů ý š ý ů š ó ý Ť ý ó š
VícePřístup SVAR k odhadu produkční mezery aplikace pro slovenskou ekonomiku
482 Ekonomický časopis, 61, 2013, č. 5, s. 482 496 Přísup SVAR k odhadu produkční mezery aplikace pro slovenskou ekonomiku Dana KLOUDOVÁ* The SVAR Approach o Esimaing Oupu Gap Applicaion for Slovak Economy
VíceA-PDF Merger DEMO : Purchase from to remove the watermark
A-PDF Merger DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark ú í ú Š š Í Ě Ř í í Í ú í ú í ú í š í Á é ú í í í é ší ů í Ž í ž é í Á í í ň í š šíú ú í í ú í í í é í ů í š é é ú ú í íš ú š é í
VíceÚ š č Ť š č č č ň Ť š Ť Í č Ť č š Ť č Í č Í Ť ň č Í š č čí Í š š č Ť Ť Í ň ú Ť š š Í š č
ť Ú š č Ť š č č č ň Ť š Ť Í č Ť č š Ť č Í č Í Ť ň č Í š č čí Í š š č Ť Ť Í ň ú Ť š š Í š č Í č ň š š ť Í ň Ť š č š Í ň č š š š č ť ň Č Ťš É Í š š š ť ň Ť š š čí Í ň č Ž Ž Ť č Ť č Ť š Ť š š č č č Ť š š
Víceř ř ě é ř é é Í é Í šť ý é ý ú ů ě ě š úí ř ů Í é Í šť ý ř é Í é šť ý ý ý úí ů ě ř é ž ž é ý é ě ý Í é šť ý é Íé Í ý ý ú ů ě ě š ú ř Í ř é é ě ř é Í é
ř é ř Í šť Č ň ř ý ě ř ž ž é Č ř ú ě ý ř ž ž ě ě é ě ž Í š ž ě ř ř ě ž é ř ě ě ý ž ě š ž š ý ý ě ž ý ř é ž ě ů é ě š é é é é ý é é ě ěž ě Í ě ř ě š ž ě ř ř ě ž é é ě ě š ř ů ř ř ě é ř é é Í é Í šť ý é
VíceCvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1
Cvi ení 7 Úkol: generování dat dle rozd lení, vykreslení rozd lení psti, odhad rozd lení dle dat, bodový odhad parametr, centrální limitní v ta, balí ek Distfun, normalizace Docházka a testík - 15 min.
VíceSoft Computing (SFC) 2014/2015 Demonstrace u ení sít RCE, Java aplikace
Soft Computing (SFC) 2014/2015 Demonstrace u ení sít RCE, Java aplikace Franti²ek N mec (xnemec61) xnemec61@stud.t.vutbr.cz 1 Úvod Úkolem tohoto projektu bylo vytvo it aplikaci, která bude demonstrovat
VíceServer Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
Více
Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
Více
UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ V CHEMII
UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ V CHEMII doc. RNDr. Vlasimil Dohnal, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Mezioborové dimenze vědy doc. RNDr. Vlasimil Dohnal, Ph.D. Kaedra chemie PřF UHK Příklady aplikací ANN QSAR a QSPR
VíceŘetězení stálých cen v národních účtech
Řeězení sálých cen v národních účech Michal Široký msiroky@gw.czso.cz Odbor čvrleních národních účů Na adesáém 8, 00 82 Praha 0 Řeězení sálých cen Podsaa řeězení Výhody a nevýhody řeězení Neadiivia objemů
Víceě š á é á é í š á š ť čí ě é ř á á í Íí á š á čí ě ě ší á á š í í í í áť á š á é í š ň á š é ž é á í é Ž á í ž ě č é í ě ší á í ž í áč á á í ě á ž Ťí
Í š ž á íč é Í í ě á é č č á í í Ž Ž š á é éč é Ť í ž é í é á ž í í í č Ů ěť ě ť Ť Ž á ž Ž Ť č é í á í á í á á í ť ž ť č ě é ě á Ž Ť é í ě í Ť ě é č é íí á Ť ší á í é ť ž Ž ě í á í ť áč Ťí á Ťí Ť í í í
VíceVyužití programového systému MATLAB pro řízení laboratorního modelu
Využií programového sysému MATLAB pro řízení laboraorního modelu WAGNEROVÁ, Renaa 1, KLANER, Per 2 1 Ing., Kaedra ATŘ-352, VŠB-TU Osrava, 17. lisopadu, Osrava - Poruba, 78 33, renaa.wagnerova@vsb.cz, 2
VíceVysoká škola ekonomická v Praze Recenzované studie. Working Papers Fakulty mezinárodních vztahů
Vysoká škola ekonomická v Praze Recenzované sudie Working Papers Fakuly mezinárodních vzahů 12/2010 Míra nezaměsnanosi neakcelerující inflaci a hospodářský cyklus v prosředí České republiky hisorie a možný
VíceOdhad sm si s rovnom rnými komponentami
Odhad sm si s rovnom rnými komponentami Hlavní charakteristikou rovnom rného rozd lení je:. Modelování úplné neur itosti v rámci daných mezí. 2. Ostré ohrani ení oblasti p ípustných hodnot náhodné veli
VíceOdhad hierarchické sm si
Odhad hierarchické sm si Hierarchická sm s je p esn to, co se pod pojmem hierarchická myslí. Naho e je sm s s n kolika komponentami. Kaºdá komponenta je op t sm sí a m ºe ukazovat na dal²í sm si jako své
VícePřibližná linearizace modelu kyvadla
Přibližná linearizace model kyvadla 4..08 9:47 - verze 4.0 08 Obsah Oakování kalkl - Taylorův rozvoj fnkce... Nelineární savový model a jeho řibližná linearizace... 4 Nelineární model vs-výs a jeho řibližná
VícePLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N
PLL Fázový deekor Filr smyčky (analogový) Napěím řízený osciláor F g Dělič kmioču 1:N Číače s velkým modulem V současné době k návrhu samoného číače přisupujeme jen ve výjimečných případech. Daleko časěni
VíceSimulace důchodových dávek z navrhovaného příspěvkově definovaného penzijního systému v ČR
3. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6.-7. září 006 Simulace důchodových dávek z navrhovaného příspěvkově definovaného
VíceSemestrální práce z p edm tu URM (zadání), 2014/2015:
Semestrální práce z p edm tu URM (zadání), 2014/2015: 1. Vyzna te na globusu cestu z jihu Grónska na jih Afriky, viz Obrázek 1. V po áte ní a cílové destinaci bude zapíchnutý ²pendlík sm ující do st edu
Více9 Viskoelastické modely
9 Viskoelasické modely Polymerní maeriály se chovají viskoelasicky, j. pod vlivem mechanického namáhání reagují současně jako pevné hookovské láky i jako viskózní newonské kapaliny. Viskoelasické maeriály
VíceStochastické modelování úrokových sazeb
Sochasické modelování úrokových sazeb Michal Papež odbor řízení rizik 1 Sochasické modelování úrokových sazeb OBSAH PŘEDNÁŠKY Úvod do problemaiky sochasických procesů Brownův pohyb, Wienerův proces Ioovo
Více1 P ílohy. 1.1 Dopln ní na tverec
1 P ílohy 1.1 Dopln ní na tverec Pouºívá se pro minimalizaci kvadratického výrazu nebo pro integraci v konvoluci dvou normálních rozd lení (tady má význam rozkladu normální sdruºené hp na podmín nou a
VíceFREQUENCY SPECTRUM ESTIMATION BY AUTOREGRESSIVE MODELING
FEQUENCY SPECU ESIAION BY AUOEGESSIVE ODELING J.ůma * Summary: he paper deals wih mehods for frequency specrum esimaion by auoregressive modeling. Esimae of he auoregressive model parameers is he firs
VícePřidělování nástupištních kolejí v modelu železniční stanice s využitím neuronové sítě
Přidělování násupišních koleí v modelu železniční sanice s vužiím neuronové síě Michael Bažan, Anonín Kavička Realizace rozhodovacích mechanismů v simulačních modelech dopravních ssémů e spoena s problémem
Vícež á ž íí á í í á á é í á é ší ě Ž č á á ší š á í í í ě ě ň ě ť á ť ě š é á Ž Ťí ě á ě Í Ť í ž í é ě á ž í š Ó Č íž í á á ž íž Ž é č ě á ě é á é é ě í
š í á é á ě á é á á ě ě Ž í é í Í í é á Ťí Š í Ó Ťí í ě í Ť í ž š ž é ě é ě á ě ž á í á č ě ě ěď ě č ě í ě ě í é á Ó ě ž é í ší é Ž ž ň áš é Ťí ě á č ě é í í Ž á Ť ší ě é í éť č á é ě í ě č é č é č ě í
Více10a. Měření rozptylového magnetického pole transformátoru s toroidním jádrem a jádrem EI
0. Měření rozpylového magneického pole ransformáoru, měření ampliudové permeabiliy A3B38SME Úkol měření 0a. Měření rozpylového magneického pole ransformáoru s oroidním jádrem a jádrem EI. Změře indukci
VíceAnizotropní interakce v pevných látkách (CSA, DC, MAS, dipolární dekaplink)
() Auhor: jiri brus Anioropní inerakce v pevných lákách (CSA, DC, MAS, dipolární dekaplink) Anioropie chemického posunu a MAR 1958 Lowe, I.J. Free Inducion Decays in Roaing Solids, Phys. Rev. Le. (1959);
VícePŘÍSTUPY K INTERPRETACI SOUČASNÉ HODNOTY A NITŘNÍ ÚROKOVÉ MÍRY V PŘEDMĚTU FINANCE PODNIKU
Absrak PŘÍSTUPY K INTERPRETACI SOUČASNÉ HODNOTY A NITŘNÍ ÚROKOVÉ MÍRY V PŘEDMĚTU FINANCE PODNIKU doc. Ing. Marek Zinecker, Ph.D. Úsav financí, Fakula podnikaelská, Vysoké učení echnické v Brně, Kolejní
Víceý ě ě ř ý ř é ř é ý ě ů ě ř ý ýš é é š é Í ř ě ř é ř ě ř é ř é ý ě Ů ř ě ý ř ě ě Í žš ě ě ú é Ů ě ý ě ě ŠÍ ř é ý ě ř Ž Ý ú é ů ě ý ě ě š Ž ý ě š Č ř é é ý ě ř ž é ú š Ů ř ě ř ý ň é ň ý š ý Č ý Í Č ý Č
Víceú í í ů í í ů í ů ě ě ú ú Ú Ú ž í š í ě í ú í Š Ú ě í í ů ů í ň ě í ě í í ň í í í
ú Č í ěž í ú í ú ů ě í Č í ú š ú í ě Č í ú í ť ť ť Ě Á ť ú í í ů í í ů í ů ě ě ú ú Ú Ú ž í š í ě í ú í Š Ú ě í í ů ů í ň ě í ě í í ň í í í í ěž í í í ů ú ž Ž í ů í í ž í í í ů ž ší ě ž ší ě í í í ě í ě
VícePřednáška kurzu MPOV. Klasifikátory, strojové učení, automatické třídění 1
Přednáška kurzu MPOV Klasifikáory, srojové učení, auomaické řídění 1 P. Peyovský (email: peyovsky@feec.vubr.cz), kancelář E530, Inegrovaný objek - 1/25 - Přednáška kurzu MPOV... 1 Pojmy... 3 Klasifikáor...
VíceŮ Č Č Ě Í š í í ě í í Ťí í ě í ňí í Ť ě ě Ť í ě í í ě ě ě í š í Ťí ě í ě ší Ó Č š í í í š í ě í í ě í Ť ší í í ě ě í Ť í í ě í š š ě ě ě í ě ě í í š ě
ě ě í í Ú ě Ú Ť š íš ě í í ň Í É š Č ě ě šší ě Ť ě š ň í ě ší ě ší ě í í š Ť í í í Ť š ě ě ší ě Ť í íš ě í ě ě í Ť í í í í ší ě Ď ě ě ší Ď í ě í í ě í š ěí ě ě ší ě í í í Ó í í í í š í í ě í ě ě í í ň
Víceň ť ř ř ž é é ř Š Š ú Š ř é ú ř ž ů é ó ř Úř Č Ú ž ř é ž é ř é š ř ř ž ř ř ž ž é é ř ř Š ó Š é é ú é ř é ř ů ř ř ž š é Ž ř Ž é ř é ů ř é é Ž ř Ú Ž Ř Č
úř š úř ř Ú Í Í Í úř úř úř ř š Ú ř š ř ů ú ž Č ř Č ř ó ž š š ú ú ú ť ř ř Č ť ř ó ú ž é ň é ř é é ř é š Š é Č Č š š é é š Ý Č é š ř ř ž é é š řé ž é é ň ť ř ř ž é é ř Š Š ú Š ř é ú ř ž ů é ó ř Úř Č Ú ž
VíceR zné algoritmy mají r znou složitost
/ / zné algoritmy mají r znou složitost Dynamické programování / / Definice funkce Otázka Program f(x,y) = (x = ) (y = ) f(x, y-) + f(x-,y) (x > ) && (y > ) f(,) =? int f(int x, int y) { if ( (x == ) (y
VíceSeznam parametrů Vydání 04/03. sinamics SINAMICS G110
Seznam paramerů Vydání 04/0 sinamics SINAMICS G110 Dokumenace k výrobku SINAMICS G110 Příručka pro začínající uživaele Příručka pro začínající uživaele si klade za cíl umožni uživaelům rychlý přísup
VíceBipolární tranzistor jako
Elekronické součásky - laboraorní cvičení 1 Bipolární ranzisor jako Úkol: 1. Bipolární ranzisor jako řízený odpor (spínač) ověření činnosi. 2. Unipolární ranzisor jako řízený odpor (spínač) ověření činnosi.
Víceř ě ř í ř í ř ě ř í í ú í ď í ří í ě é ú ý ú í ů ě í ě ší ř ů ě í ří ů ý ů ě ěž í í ý í í ý ř ů í ý í í Ž í ěž í ů ý é ú í ěž í ý í í ž ý ř ů ý ě ě í
Á Ě ř ú í ň Á Ý Ř Á Í Ř Í ě ě ě ý ů ě í ě ší ř ů é ší í ř ů ý é í í íňí ě í ě ší ř ů í í ř í ď íú í ý ů ý ů í ě í ě ší ř ů ý í Č í Í š é í ú í é ú í í ř é í é í í ň Č ě í ůč í é ě í í ř íú í ř ší í í í
Víceř í ř í š í ší ř ů í í ř íř é úř ř é ř ř í í ší ř ůú Í í ď íú ří í Ú éú í í ší ř ů í ří ů ý ů ú ž í í í ý ř ů í í í ž í ž í ů í ý é Í í ž í ý í í ž ý
Č ý ř í ř í ř í ř í í í í ř í í ď íí é ř í ú ř í ř í ř íú í ý ů ý ů í í ší ř ů íř ř ó í ř í í í í ř í ř ř ýří í í í š š š ř Ť ř ú í ř í ř í š í ší ř ů í í ř íř é úř ř é ř ř í í ší ř ůú Í í ď íú ří í Ú
VíceNAIRU se stochastickým trendem pro ČR Emilie Jašová * 9. října 2007
NAIRU se sochasickým rendem pro ČR Emilie Jašová 9. října 2007 Synopse Zájem o Phillipsovu křivku (PK v poslední době vzrosl. Lieraura objevila řadu zajímavých faků ýkajících se vzahu mezi inflací a popávkovými
VíceDolní odhad síly pro ztrátu stability obecného prutu
ƒeské vysoké u ení technické v Praze 9. února 216 Vedoucí seminární práce: doc. RNDr. Ivana Pultarová, Ph.D. prof. Ing. Milan Jirásek, DrSc. Osnova 1 2 Cíl práce Cíl práce Nalézt velikost síly, která zp
VíceVYUŽITÍ MATLABU PRO ČÍSLICOVÉ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU PŘI ZJIŠŤOVÁNÍ OKAMŽITÉ FREKVENCE SÍTĚ
VYUŽITÍ MATLABU PRO ČÍSLICOVÉ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU PŘI ZJIŠŤOVÁNÍ OKAMŽITÉ FREKVENCE SÍTĚ Jan Blaška, Miloš Sedláček České vysoké učení echnické v Praze Fakula elekroechnická, kaedra měření 1. Úvod Jak je
Víceč ť č ň Í Ó š č š č Í Í ď š ď č ň č č š Ť č ď ť Í ň č Í š č š čů Í č č š š č č š š č č č š č š š ú Í š Ó ň š š ú š č Ó č Ó č Í č š š š č Ó č č č č č č č ď č č š Í Ů ť č č č Č Í Í č Ů š š Í Í ď Ť č Ý č
VíceVYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx.
VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. Výpo et obsahu rovinných ploch a) Plocha ohrani ená k ivkami zadanými v kartézských sou adnicích. Obsah S rovinné plochy ohrani ené dv ma spojitými
VíceUživatelský manuál. Řídicí jednotky Micrologic 2.0 a 5.0 Jističe nízkého napětí
Uživaelský manuál Řídicí jednoky Micrologic.0 a 5.0 Jisiče nízkého napěí Řídicí jednoky Micrologic.0 a 5.0 Popis řídicí jednoky Idenifikace řídicí jednoky Přehled funkcí 4 Nasavení řídicí jednoky 6 Nasavení
VíceSpecifikace systému ESHOP
Nabídka: Specifikace systému ESHOP březen 2009 Obsah 1 Strana zákazníka 1 1.1 Nabídka produkt, strom kategorií..................... 1 1.2 Objednávka a ko²ík.............................. 1 1.3 Registrace
VíceÓ í á í ú í ě í ě Č ě ěš á í ě é á í á í Ž í úř Ú í í ě í í Ž ř ú í á í á ř í ě í í Ž Ú í í ú ě á í ý á á ř á ě á ř í í á Ž í Úř í Ž ř á í Ú í í í ě í
ý ť Ň á Ř é ň á ď ň á á Ý ÚŘ é É Ú í ý Úř é é á Ú ří š ý í á í á í ě í ě ší ř ů á á á í řá ě í ě ší ř ů á á í řá ř ě á í ě ě ěš é í í Úř í í Úř á í úř Ú í é Ú Ú í í í úř Ú í á ú í á á í í řá ě í ě ší ř
VíceP íklady k prvnímu testu - Scilab
P íklady k prvnímu testu - Scilab 24. b ezna 2014 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a naprogramujte p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu
VíceSDM.600/24.Q.Z.H.1.9016
PŘÍSUŠENSTVÍ Vířivá vyúsť.0/24.q...906 PŮSOB OBJEDNÁVNÍ / POPIS NČENÍ: označení výrobku velikos čelní desky / poče lamel - 00x00 mm / 8 lamel - 0x0 mm / 6 lamel - 500x500 mm / 24 lamel - 0x0 mm / 24 lamel
Víceš ň ň ň Š Í ň ň ň š ň ř Š ř Š Ú Ú Ú Ú Ú Ž Ú Ú Š ž Š Ž Ž é š é š Ú š ř ř Š ů Ř ř ř Ž Ř Í Č
ř š é ž ší ě ř é ě ě ě ů ě ě š ř ů ó ě ě ř š Ž š ř š ě š é ó ěř ř Č ě ř Ž š ř Ž ř Ž Š ř Ž ř Šť ř Ž ř ě ř Í ř ř Č ř Ž Č Š Č Ž Ž ř é ř Š ě ř é ř Š ě ň Í ň ň ň ň š ň ň ň Š Í ň ň ň š ň ř Š ř Š Ú Ú Ú Ú Ú Ž
Více4. Střední radiační teplota; poměr osálání,
Sálavé a průmyslové vyápění (60). Sřední radiační eploa; poměr osálání, operaivní a výsledná eploa.. 08 a.. 08 Ing. Jindřich Boháč TEPLOTY Sřední radiační eploa - r Sálavé vyápění = PŘEVÁŽNĚ sálavé vyápění
VíceRegrese a nelineární regrese
Kapitola 10 Regrese a nelineární regrese 10.1 Regrese V testech nezávislosti jsme zkoumali, zda dv veli iny x a y jsou nezávislé. Pokud nejsou nezávislé, m ºeme zkoumat, jaká závislost mezi nimi je. 10.1.1
VícePlatební styk (mezibankovní, klientský) Jitka Vachtová 28. íjna 2011
Platební styk (mezibankovní, klientský) Jitka Vachtová 28. íjna 2011 1 Úvod P i platebním styku obvykle dochází k p esun m pen ºních prost edk mezi plátcem a p íjemcem platby. Banka p i této transakci
Více2C06028-00-Tisk-ePROJEKTY
Stránka. 27 z 50 3.2. ASOVÝ POSTUP PRACÍ - rok 2009 3.2.0. P EHLED DÍL ÍCH CÍL PLÁNOVANÉ 2009 íslo podrobn Datum pln ní matematicky formulovat postup výpo t V001 výpo etní postup ve form matematických
Vícež Í š ž š ě ě ý
Ř Ň Í Ř ú Č ě ýú ň ý ě ť ý ú Í ů é ě ď é Í ý ě ě ň é ň é é é Í ý ě Í ý Í ý Á Á ě š ž ě ý é ď ý é Ť é ě ž ú ě ý ě ž é š ň é ě ě ž Í š ž š ě ě ý ú ů ů ť ů ů ý ú ů ý ýš ů ú ů ě ý ě š ó ý ý ú ý ý ú ú ě é éě
Vícestyle:normal;color:grey;font-family:verdana,geneva,kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-v
style:normal;color:grey;font-family:verdana,geneva,kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-v = = < p s t y l e = " p a d d i n g : 0 ; b o r d e r : 0 ; t e x t - i n d e n t :
VíceDemografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky
Demografické projekce poču žáků maeřských a základních škol pro malé územní celky Tomáš Fiala, Jika Langhamrová Kaedra demografie Fakula informaiky a saisiky Vysoká škola ekonomická v Praze Pořebná daa
VíceInformace ze zdravotnictví Ústeckého kraje
Informace ze zdravotnictví Ústeckého kraje Ústavu zdravotnických informací a statistiky eské republiky Ústí nad Labem 14 3.11.2003 Ekonomika vybraných samostatných ordinací a dalších zdravotnických za
VíceS T A V E B N Í H O Ř Á D U A I N V E S T I C
Ú Ř Ě Ú č ř n n Ř n n Ř ní říní ní ní řní ní ěř n í č ní í é ě né čn nn Ú n řní n ní n é čn íění n čně čí říní říní ně n ř ní nn íí ní ní ní ní č n ě Čé ě ní ř n ní ní n ní n n nně n ní č n ě Čé ě ní ř
VíceINDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY
INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY Jana Soukopová Anoace Příspěvek obsahuje dílčí výsledky provedené analýzy výdajů na ochranu živoního prosředí z
VícePRONTO. PRFA.../A Regulátor fancoilů pro jednotlivé místnosti Příklady aplikací 1/98
PRTO PRFA.../A Reguláor fancoilů pro jednolivé mísnosi Příklady aplikací 1/98 Obsah Sysém s elekroohřevem... Sysém s elekroohřevem a auomaickým řízením veniláoru... 9 Sysém s elekroohřevem a přímým chladičem...
Vícef(x) f(x 0 ) = a lim x x0 f f(x 0 + h) f(x 0 ) (x 0 ) = lim f(x + h) f(x) (x) = lim
KAPITOLA 4: 4 Úvod Derivace fkce [MA-8:P4] Moivačí příklady: okamžiá ryclos, směrice ečy Defiice: Řekeme, že fkce f má v bodě derivaci [ derivaci zleva derivaci zprava ] rov čísl a, jesliže exisje [ x
Víceó ě ž ě š ě š ě ě ě š ě š ň ú ó ů š ě ž š ě š ě ž š š ě ú ěš ů ž š š ě Ž š š ě ž ě ž ď Ž ž Ž ě ú šť ě ě š ě ě ě š ě ú ě š ě ě ě š ě š ě š ě Š ě š ě š
Ú ó Ú š ě ů Ú šť šť ť ě ž šť ť ů Á š ě ů ě ó š š ě ě š š ě š ě š ě ě ě ě ě ů ě š ě É Ý Á ší É Ě Ú Á É ú š š ě ě Í ů Ú Á Š Ě Í ú ě š ě Ú š ě š ě š ě š Í š ě ě ě ě š ě ž ž ó ě ž ě š ě š ě ě ě š ě š ň ú ó
Víceá é ě á é Í í ž ž Ťí íá í í ž í í ž ň áší íč á í ň ž ž áš ě ž ší á í á ě ě č é ě á ě ž áť á á á á í š ě Ť š ží š ě í ě š áň á Ť á ž č á í ě ě ž á í Ť č ě í ě č á á š í í čí á á š š ž íč á á š á ě í Í
VíceTECHNICKÝ LIST 1) Výrobek: KLIMATIZACE BEZ VENKOVNÍ JEDNOTKY 2) Typ: IVAR.2.0 8HP IVAR HPIN IVAR HPIN IVAR.2.
1) Výrobek: KLIMATIZACE BEZ VENKOVNÍ JEDNOTKY 2) Typ: IVAR.2.0 8HP IVAR.2.0 10HPIN IVAR.2.0 12HPIN IVAR.2.0 12HPIN ELEC 3) Charakerisika použií: předsavuje převrané a designové řešení klimaizací provedení
VíceSimulační schemata, stavový popis. Petr Hušek
Simulační schemaa, savový popis Per Hušek Simulační schemaa, savový popis Per Hušek husek@fel.cvu.cz kaedra řídicí echniky Fakula elekroechnická ČVUT v Praze MAS 007/08 ČVUT v Praze 6,7 - Simulační schemaa,
Více5. Modifikovaný exponenciální trend
5. Modifikovaný exponenciální rend Tvar rendu Paraer: α, β, Tr = + α β, =,..., n ( β > 0) Hodí se k odelování rendu s konsanní podíle sousedních diferencí Aspoick oezen (viz obr., α < 0,0 < β 0) α
VíceÍ ú ě ě ě ý ú ú ú š ý ú é ú ž ú é ú ě ě ě ú ě é ú ú ě ě ú ů ú ú ě ě ú ě ě ě é ú ý é ě é é ú Ť é ě ý ú ě Ž ý ý š ě ž š é ž š é é ě ě ě ě ú ž ě ě ý ý ž ý ý Í é ě š ě š ž ě ě ý ý š é é š é ú ýý é ě š ž é
Více2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4
Pr b h funkce V této jednotce si ukáºeme jak postupovat p i vy²et ování pr b hu funkce. P edpokládáme znalost po ítání derivací a limit, které jsou dob e popsány v p edchozích letácích tohoto bloku. P
Víceě
Á Č Ř ž ň Ů ň ů ň ů ý ň ů ý ň ň Ú ž ý Ý ů Í Ó ó ý Í ý Ú ě ý ě ť ó ž ě ž ě ý ú ý ú ž ý Ý ů ý ů ě ě ú ú ň ď ě ě Ú ý ý ě Á ž ě Ó ú š ě ě ů ý š ě ů ě ů ý š ž š ě Í ž ů š ě ů ě ú ěš š š š ě š Č š ó ě ú Í ě
VíceVývoj dynamického modelu pro odhad radonové
Univerzia Karlova v Praze Maemaicko-fyzikální fakula DIPLOMOVÁ PRÁCE Barbora Lebdušková Vývoj dynamického modelu pro odhad radonové záěže budov Kaedra pravděpodobnosi a maemaické saisiky Vedoucí diplomové
Více