Odhad sm si s dynamickým ukazovátkem a stavovými komponentami

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Odhad sm si s dynamickým ukazovátkem a stavovými komponentami"

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 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

Více

Odhad sm si s datov závislým dynamickým ukazovátkem a statickými komponentami 1

Odhad 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

Více

Odhad sm si se statickým ukazovátkem i komponentami 1

Odhad 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

Více

Logistická regrese pomocí odhadu sm si

Logistická 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

Více

Odhad sm si se smí²enými daty

Odhad 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

Více

Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými

Vektor 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

Více

Derivace funkce více proměnných

Derivace 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

Více

REGULACE ČINNOSTI ELEKTRICKÝCH ZAŘÍZENÍ

REGULACE 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

Více

é 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

Více

Využití NAIRU k odhadu potenciálního produktu a produkční mezery v České republice

Využití 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

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

IMPULSNÍ 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

Více

PRODUKČNÍ PŘÍSTUP K ODHADU POTENCIÁLNÍHO PRODUKTU APLIKACE PRO ČR 1

PRODUKČNÍ 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

Více

ú 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

Více

Parciální funkce a parciální derivace

Parciální 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

Více

Časová analýza (Transient Analysis) = analýza časových průběhů obvodových veličin

Časová 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).

Více

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

transformace 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

Více

na za átku se denuje náhodná veli ina

na 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

Více

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

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 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

Více

PREDIKCE OPOTŘEBENÍ NA KONTAKTNÍ DVOJICI V TURBODMYCHADLE S PROMĚNNOU GEOMETRIÍ

PREDIKCE 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

Více

ý 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

ý 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

Více

Ť 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

Ť 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

Více

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 ú

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 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

Více

Á 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

Více

ú 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

Více

Modelování rizika úmrtnosti

Modelování 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

Více

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

1. (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

Více

Hlavní body. Úvod do nauky o kmitech Harmonické kmity

Hlavní 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

Více

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

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 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

Více

Přístup SVAR k odhadu produkční mezery aplikace pro slovenskou ekonomiku

Přístup 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

Více

A-PDF Merger DEMO : Purchase from to remove the watermark

A-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

Více

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

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 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

Více

ř 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 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

Více

Cvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1

Cvi 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.

Více

Soft Computing (SFC) 2014/2015 Demonstrace u ení sít RCE, Java aplikace

Soft 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

Více

UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ V CHEMII

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

Více

Řetězení stálých cen v národních účtech

Řetězení 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

Více

ě 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

ě 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

Více

Využití programového systému MATLAB pro řízení laboratorního modelu

Využití 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

Více

Vysoká škola ekonomická v Praze Recenzované studie. Working Papers Fakulty mezinárodních vztahů

Vysoká 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

Více

Odhad sm si s rovnom rnými komponentami

Odhad 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

Více

Odhad hierarchické sm si

Odhad 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

Více

Přibližná linearizace modelu kyvadla

Přibližná 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

Více

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N

PLL. 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

Více

Simulace důchodových dávek z navrhovaného příspěvkově definovaného penzijního systému v ČR

Simulace 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

Více

Semestrální práce z p edm tu URM (zadání), 2014/2015:

Semestrální 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

Více

9 Viskoelastické modely

9 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

Více

Stochastické modelování úrokových sazeb

Stochastické 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

Více

1 P ílohy. 1.1 Dopln ní na tverec

1 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

Více

FREQUENCY SPECTRUM ESTIMATION BY AUTOREGRESSIVE MODELING

FREQUENCY 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

Více

Přidělování nástupištních kolejí v modelu železniční stanice s využitím neuronové sítě

Přidělování 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

Více

ž 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

ž 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

Více

10a. Měření rozptylového magnetického pole transformátoru s toroidním jádrem a jádrem EI

10a. 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

Více

Anizotropní interakce v pevných látkách (CSA, DC, MAS, dipolární dekaplink)

Anizotropní 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);

Více

PŘÍSTUPY K INTERPRETACI SOUČASNÉ HODNOTY A NITŘNÍ ÚROKOVÉ MÍRY V PŘEDMĚTU FINANCE PODNIKU

PŘÍSTUPY 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

Více

ý 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

Více

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

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 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

Více

Přednáška kurzu MPOV. Klasifikátory, strojové učení, automatické třídění 1

Přednáška 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...

Více

Ů 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

Ů 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

Více

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 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

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 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

Více

R zné algoritmy mají r znou složitost

R 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

Více

Seznam parametrů Vydání 04/03. sinamics SINAMICS G110

Seznam 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

Více

Bipolární tranzistor jako

Bipolární 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.

Více

ř 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

ř 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

Více

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 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

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 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

Více

NAIRU se stochastickým trendem pro ČR Emilie Jašová * 9. října 2007

NAIRU 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

Více

Dolní odhad síly pro ztrátu stability obecného prutu

Dolní 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

Více

VYUŽITÍ MATLABU PRO ČÍSLICOVÉ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU PŘI ZJIŠŤOVÁNÍ OKAMŽITÉ FREKVENCE SÍTĚ

VYUŽITÍ 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

Více

č 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

Více

VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx.

VYBRANÉ 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

Více

Uživatelský manuál. Řídicí jednotky Micrologic 2.0 a 5.0 Jističe nízkého napětí

Uživatelský 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

Více

Specifikace systému ESHOP

Specifikace 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

Více

Ó 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

Ó 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

Více

P íklady k prvnímu testu - Scilab

P 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

Více

SDM.600/24.Q.Z.H.1.9016

SDM.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

Více

š 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

š 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

Více

4. Střední radiační teplota; poměr osálání,

4. 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

Více

Regrese a nelineární regrese

Regrese 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

Více

Platební styk (mezibankovní, klientský) Jitka Vachtová 28. íjna 2011

Platební 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

Více

2C06028-00-Tisk-ePROJEKTY

2C06028-00-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

Více

ž Í š ž š ě ě ý

ž 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

Více

style: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 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 :

Více

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Demografické 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

Více

Informace ze zdravotnictví Ústeckého kraje

Informace 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

Více

S T A V E B N Í H O Ř Á D U A I N V E S T I C

S 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

Více

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

INDIKÁTORY 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

Více

PRONTO. PRFA.../A Regulátor fancoilů pro jednotlivé místnosti Příklady aplikací 1/98

PRONTO. 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...

Více

f(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

f(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

Více

ó 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

ó 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

Více

á 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

Více

TECHNICKÝ LIST 1) Výrobek: KLIMATIZACE BEZ VENKOVNÍ JEDNOTKY 2) Typ: IVAR.2.0 8HP IVAR HPIN IVAR HPIN IVAR.2.

TECHNICKÝ 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

Více

Simulační schemata, stavový popis. Petr Hušek

Simulační 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,

Více

5. Modifikovaný exponenciální trend

5. 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

Více

Í 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

Více

2. 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

2. 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

Více

ě

ě 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

Více

Vývoj dynamického modelu pro odhad radonové

Vývoj 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