P íklady k druhému testu - Matlab
|
|
- Zdeňka Vlčková
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 P íklady k druhému testu - Matlab 1. dubna 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 rozumíte. Dal²í p íklady najdete na stránkách Ivana Nagye. U ivo: Generování náhodných ísel s rovnom rným rozd lením od A do B. Generování náhodných ísel s normovaným normálním rozd lením. Kreslení graf pomocí plot, histplot, bar. Kreslení více funkcí do jednoho grafu. Titulky ke graf m a popisy os. Práce s ádky a sloupci matic. Mazání ádk a sloupc matic a poloºek vektor. Generování náhodných ísel s rovnom rným rozd lením od A do B Vygenerujte deset tisíc ísel s rovnom rným rozd lením mezi 5 a 10. Vykreslete histogram t chto ísel s 30 sloupci. Otev u si editor! X= rand (1,10000) // 1 radek, sloupcu, cisla X=X *5 //0...5 X=X +5 // histplot (30, X) //30 sloupcu 1
2 Generování náhodných ísel s normovaným normálním rozd lením Vygenerujte deset tisíc ísel s normovaným normálním rozd lením. Vykreslete histogram t chto ísel s 30 sloupci. Otev u si editor! X= rand (1,10000," normal ") // vsimnete si " normal " pro norm.= Gaussovo r. histplot (30, X) //30 sloupcu 2
3 Titulky ke graf m a popisky os Vygenerujte graf funkce y = 1 x. 2 Hodnoty x volte v rozsahu 1 aº 5 s krokem 0,01. Graf pojmenujte Graf pokusný. Na osu x dejte popisek ƒas a na osu y Pozornost. X =1:0.01:5 Y =1./ X.^2 // Vsimnete si tecek a mezery!!!!!!! plot (X,Y) title (" Graf pokusný ") // Titulek xlabel (" ƒas ") // Popisky os ylabel (" Pozornost ") Sloupcový graf - bar Vygenerujte sloupcový graf funkce y = 1 x 2. Hodnoty x volte: 1, 2, 3, 4, 5. X =[1,2,3,4,5] Y =1./ X.^2 // Vsimnete si tecek a mezery!!!!!!! 3
4 bar ( X, Y) // Vykresleni sloupcoveho grafu // X urcuje pozici sloupcu // Muze byt sloupcove i radkove Vygenerujte sloupcový graf pro dv funkce: První je dána rovnicí: y = x 2. Hodnoty x volte: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3. Druhá je vygenerována náhodn. Hodnoty mají rovnom rné rozd lení mezi 8 a 10. //Sedm hodnot p r v n i funkce X= 3:3 Y=X.^2 // Tecka!!! //Sedm hodnot druhe funkce Z=rand ( 1, 7 ) / / Z=Z 2 / / Z=Z+8 / / Spojena =[Y; Z ] // Pozor! Spojena=Spojena ' // Pozor! bar ( Spojena ) // V y k r e s l e n i sloupcoveho g r a f u * V²echny veli iny, které chci zobrazit, dám do jedné matice POD sebe. 4
5 Pokud dám místo st edníku árku, dostanu místo grafu 7 2 graf 14 1: ** Pokud neud lám transpozici, dostanu místo grafu 7 2 graf 2 7: *** Pokud neuvedu X, automaticky se bere 1, 2, 3,... 5
6 Nakreslete do jednoho obrázku t i sloupcové grafy: První graf je dán funkcí y = 1 x. Hodnoty x volte: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7. 2 Druhý graf zobrazí sedm náhodn generovaných hodnot s normovaným normálním rozd lením. T etí graf zobrazí sedm náhodn generovaných hodnot s rovnom rným rozd lením mezi 3 a 5. X =1:7 Y =1./ X.^2 Z= rand (1,7," normal ") T= rand (1,7) T=T *2 T=T +3 Spojena =[ Y;Z;T] Spojena = Spojena ' bar ( Spojena ) Více graf v jednom obrázku Vygenerujte deset tisíc ísel s normovaným normálním rozd lením. Vykreslete histogram t chto ísel s 30 sloupci. Do téhoº obrázku vykreslete erven funkci: y = 1 2π e x2 2. Hodnoty x volte od -4 do 4 s krokem 0,01. 6
7 // Nahodna cisla NC = rand (1,10000," normal ") // vsimnete si " normal " // Funkce X = -4:0.01:4 Y =1/ sqrt (2*% pi )* exp ( -0.5* X.^2) // Vsimnete si : // sqrt - odmocnina // exp - prirozena exponenciela // cislo pi = % pi // Tecka u druhe mocniny!!! histplot (30, NC ) //30 sloupcu plot (X,Y,'r ') Nakreslete do jednoho obrázku dva grafy: Sloupcovy graf pro y = x 2. Hodnoty x volte: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7. Graf téºe funkce y = x 2. Volte ervenou barvu. Hodnoty x volte v rozsahu 0 aº 8 s krokem 0,01. // Prvni funkce X =1:7 7
8 Y=X.^2 // Druha funkce x =0:0.01:8 y=x.^2 // Vykresleni bar (Y) plot (x,y," r ") Práce s maticemi Vezm me matici A = Nejprve ji umocn te na t etí, pak její poloºky umocn te na druhou.. Pak zm te po adí sloupc tak, aby bylo: t etí sloupec, první sloupec, druhý sloupec. Na konec p idejte je²t jednou první sloupec. Smaºte druhý ádek. Matici transponujte a vykreslete do sloupcového grafu. A =[3,2,3;3,1,2;3,0,1] A = A ^3 // Nejprve ji umocnete na treti A = A.^2 // pak jeji polozky umocnete na druhou. 8
9 A = A (:,[3,1,2]) // treti sloupec, prvni sloupec, druhy sloupec A =[ A, A (:,1)] // Na konec pridejte jeste jednou prvni sloupec A (2,:)=[] // Smazte druhy radek A =A ' // Matici transponujte bar ( A) // a vykreslete do sloupcoveho grafu. Vezm me matici A = Vytvo te matici B, ktará bude mít stejné sloupce jako A, ale v po adí: 3, 1, 2, 3, 2, 1 sloupec. Tedy celkem ²est sloupc. Umocn te v²echny poloºky B na druhou. Tím získáte matici C. Vynásobte transponovanou matici C s maticí C v tomto po adí. Tím získáte matici D. Smaºte druhý, pátý a ²estý ádek matice D. Matici D transponujte a vykreslete do sloupcového grafu. A =[2,2,3;2,1,2;3,0,1] B=A (:,[3,1,2,3,2,1]) // v poradi : 3, 1, 2, 3, 2, 1 sloupec C = B.^2 // Umocnete vsechny polozky na druhou D =C '* C // Vynasobte transponovanou matici C s maticí C D ([2,5,6],:)=[] // Smazte druhy, paty a sesty radek matice D D =D ' // Matici D transponujte bar ( D) // a vykreslete do sloupcoveho grafu. 9
10 Vygenerujte náhodných ísel s rovnom rným rozd lením od 7 do 10. Umocn te tato ísla na t etí. Smaºte ísla men²í neº 500. Vykreslete histogram zbylých ísel. X= rand (1,20000) //0...1 X=X *3 //0...3 X=X +7 // Y = X.^3 // umocnete tato cisla na treti for N =20000: -1:1 // Pozor!!! * if Y(N ) <500 then Y(N )=[] end end histplot (20, Y) * Pozor! Vektor musíme probíhat od konce, protoºe se pr b ºn zkracuje! Pokud bychom probíhali od 1 do , tak poslední poloºky by uº dávno neexistovaly a program by ohlásil chybu. Také pozor na krok -1! 10
11 11
Příklady k druhému testu - Matlab
Příklady k druhému testu - Matlab 20. března 2013 Instrukce: Projděte si všechny příklady. Každý příklad se snažte pochopit. Pak vymyslete a naprogramujte příklad podobný. Tím se ujistíte, že příkladu
VíceKreslení grafů v Matlabu
Kreslení grafů v Matlabu Pavel Provinský 3. října 2013 Instrukce: Projděte si všechny příklady. Každý příklad se snažte pochopit. Pak vymyslete a naprogramujte příklad podobný. Tím se ujistíte, že příkladu
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
VícePříklady k prvnímu testu - Matlab
Příklady k prvnímu testu - Matlab March 13, 2013 Instrukce: Projděte si všechny příklady. Každý příklad se snažte pochopit. Pak vymyslete a naprogramujte příklad podobný. Tím se ujistíte, že příkladu rozumíte.
VíceT i hlavní v ty pravd podobnosti
T i hlavní v ty pravd podobnosti 15. kv tna 2015 První p íklad P edstavme si, ºe máme atomy typu A, které se samovolným radioaktivním rozpadem rozpadají na atomy typu B. Pr m rná doba rozpadu je 3 hodiny.
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.
VíceP íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost
P íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost 28. února 204 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu
VíceCvi ení 2. Cvi ení 2. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 5, 2018
Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 5, 2018 1 Gracké moºnosti Matlabu 2 Zobrazení signálu 3 4 Analýza signálu Gracké moºnosti Matlabu Základní gracké p íkazy I Graf
VíceJevy, nezávislost, Bayesova v ta
Jevy, nezávislost, Bayesova v ta 17. b ezna 2015 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu rozumíte.
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
VíceX37SGS Signály a systémy
X7SGS Signály a systémy Matlab minihelp (poslední změna: 0. září 2008) 1 Základní maticové operace Vytvoření matice (vektoru) a výběr konkrétního prvku matice vytvoření matice (vektoru) oddělovač sloupců
Více11MAMY LS 2017/2018. Úvod do Matlabu. 21. února Skupina 01. reseni2.m a tak dále + M souborem zadané funkce z příkladu 3 + souborem skupina.
11MAMY LS 2017/2018 Cvičení č. 2: 21. 2. 2018 Úvod do Matlabu. Jan Přikryl 21. února 2018 Po skupinách, na které jste se doufám rozdělili samostatně včera, vyřešte tak, jak nejlépe svedete, níže uvedená
VíceCvi ení 1. Cvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, 2018
Cvi ení 1 Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 2, 2018 1 Organizace cvi ení 2 Za ínáme Základní operace Základní funkce 3 Simulink Princip práce v Simulinku Jednoduché
VíceP íklad 1 (Náhodná veli ina)
P íklad 1 (Náhodná veli ina) Uvaºujeme experiment: házení mincí. Výsledkem pokusu je rub nebo líc, ºe padne hrana neuvaºujeme. Pokud hovo íme o náhodné veli in, musíme p epsat výsledky pokusu do mnoºiny
Více. Poté hodnoty z intervalu [ 1 4, 1 2. ] nahraďte hodnotami přirozeného logaritmu.
1. Spočítejte objemy krychlí s délkami stran a = 2 cm, 3 cm a 4 cm. 2. Vytvořte vektor funkčních hodnot funkce sin(x) v bodech 0, π 4, π 2,..., 2π. 3. Vygenerujte posloupnost u čísel 2, 1.8,... délky 20.
VíceCvi ení 1. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 2, Organizace cvi ení 2 Matlab Za ínáme Základní operace Základní funkce
Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 2, 2018 1 Organizace cvi ení 2 Za ínáme Základní funkce 3 Princip práce v u Jednoduché modely v u Souhrn Organizace cvi ení webová
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
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
VíceLineární algebra s Matlabem cvičení 3
Lineární algebra s Matlabem cvičení 3 Grafika v Matlabu Základní příkazy figure o vytvoří prázdné okno grafu hold on/hold off o zapne/vypne možnost kreslení více funkcí do jednoho grafu ezplot o slouží
VíceZápočtová písemka z Matematiky III (BA04) skupina A
skupina A 0 pro x < 1, ae x pro x 1, ), Pravděpodobnost P (X ) a P (X =.). E (X) a E ( X 1). Hustotu transformované náhodné veličiny Y = (X + 1). F(x) = x 3 pro x (0, 9), Hustotu f(x). Pravděpodobnost
Více1 Pravd podobnost - plán p edná²ek. 2 Pravd podobnost - plán cvi ení
1 Pravd podobnost - plán p edná²ek 1.1 Popisná statistika, denice pravd podobnosti 1.2 Jevová pravd podobnost 1.3 Náhodná veli ina 1.4 Známé distribuce 1.5 Náhodný vektor, transformace NV 1.6 Opakování
VíceLimity funkcí v nevlastních bodech. Obsah
Limity funkcí v nevlastních bodech V tomto letáku si vysv tlíme, co znamená, kdyº funkce mí í do nekone na, mínus nekone na nebo se blíºí ke konkrétnímu reálnému íslu, zatímco x jde do nekone na nebo mínus
VíceŘešení diferenciálních rovnic v MATLABu
Řešení diferenciálních rovnic v MATLABu Základy algoritmizace a programování Přednáška 23. listopadu 2011 Co řešíme Obyčejné diferenciální rovnice prvního řádu: separovatelné lineární exaktní druhého řádu,
VíceUniverzitní licence MATLABu. Pište mail na: se žádostí o nejnovější licenci MATLABu.
Univerzitní licence MATLABu Pište mail na: operator@service.zcu.cz se žádostí o nejnovější licenci MATLABu. * násobení maticové K = L = 1 2 5 6 3 4 7 8 Příklad: M = K * L N = L * K (2,2) = (2,2) * (2,2)
VíceKTE / PPEL Počítačová podpora v elektrotechnice
KTE / PPEL Počítačová podpora v elektrotechnice Ing. Lenka Šroubová, Ph.D. email: lsroubov@kte.zcu.cz http://home.zcu.cz/~lsroubov 3. 10. 2012 Základy práce s výpočetními systémy opakování a pokračování
VíceText m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková
Tento text není samostatným studijním materiálem. Jde jen o prezentaci promítanou na p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze na tabuli a nejsou zde obsaºeny.
VícePracovní text a úkoly ke cvičením MF002
Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002 Ondřej Pokora, PřF MU, Brno 11. března 2013 1 Brownův pohyb (Wienerův proces) Základním stavebním kamenem simulací náhodných procesů popsaných pomocí stochastických
VíceGrafické výstupy v Octave/Matlabu a GnuPlotu
co byste měli umět po dnešní lekci: nakreslit xy graf s popisky os nakreslit graf s více závislostmi, pro každou z nich vybrat symbol/barvu linie nakreslit více grafů do jednoho vykreslit 3D graf v různých
Více1 Data. 2 Výsledky m ení velikostí. Statistika velikostí výtrus. Roman Ma ák
Statistika velikostí výtrus Roman Ma ák 6.2.216 1 Data Velikost výtrus (udávaná obvykle v µm) pat í u hub k významným ur ovacím znak m, mnohdy se dva druhy makromycet li²í dokonce pouze touto veli inou.
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A úterý 6. prosince 2016, 13:2015:20 ➊ (8 bod ) Vy²et ete stejnom rnou konvergenci ady na mnoºin R +. n=2 x n 1 1 4n 2 + x 2 ln 2 (n) ➋ (5 bod ) Detailn
VíceBinární operace. Úvod. Pomocný text
Pomocný text Binární operace Úvod Milí e²itelé, binární operace je pom rn abstraktní téma, a tak bude ob as pot eba odprostit se od konkrétních p íklad a podívat se na v c s ur itým nadhledem. Nicmén e²ení
VíceMATLB: p edná²ka 1. Prom nné, indexování a operátory. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií MATLB: p edná²ka 1 Prom nné, indexování a operátory Zbyn k Koldovský Projekt ESF CZ.1.07/2.2.00/28.0050 Modernizace
VíceRovnice a nerovnice. Posloupnosti.
.. Veronika Sobotíková katedra matematiky, FEL ƒvut v Praze, http://math.feld.cvut.cz/ 30. srpna 2018.. 1/75 (v reálném oboru) Rovnicí resp. nerovnicí v reálném oboru rozumíme zápis L(x) P(x), kde zna
VíceI. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY
I. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY 1. Ur ete a nakreslete deni ní obor a vrstevnice funkcí: a) f(, y) = + y b) f(, y) = y c) f(, y) = 2 + y 2 d) f(, y) = 2 y 2 e) f(, y) = y f) f(, y) =
Více1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8
1 Lineární algebra 1 LINEÁRNÍ ALGEBRA 8 11 Vektory 8 111 Operace s vektory 8 8 112 Lineární závislost a nezávislost vektorů 8 8 113 Báze vektorového prostoru 9 9 12 Determinant 9 9 13 Matice 1 131 Operace
VícePráce s daty. 2. února Do tohoto adresá e stáhn te ze stránek soubory data.dat a Nacti_data.sci.
Práce s daty 2. února 2015 V tomto lánku si ukáºeme statistickou práci v praxi. Setkáme se s mnoha bodovými i intervalovými odhady i s r znými testy. Na kraji textu máte vyzna eno, jaké pojmy a znalosti
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
Víceízení Tvorba kritéria 2. prosince 2014
ízení. prosince 014 Spousta lidí má pocit, ºe by m la n co ídit. A n kdy to bývá pravda. Kdyº uº nás my²lenky na ízení napadají, m li bychom si poloºit následující t i otázky: ídit? Obrovskou zku²eností
Vícee²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody
e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody V praxi se asto setkávame s p ípady, kdy je pot eba e²it více rovnic, takzvaný systém rovnic, obvykle s více jak jednou neznámou.
VíceVýukový materiál pro projekt Perspektiva 2010 reg. č. CZ.1.07/1.3.05/11.0019. EXCEL 2007 - příklad. Ing. Jaromír Bravanský, 2010, 6 stran
Výukový materiál pro projekt Perspektiva 2010 reg. č. CZ.1.07/1.3.05/11.0019 EXCEL 2007 - příklad Ing. Jaromír Bravanský, 2010, 6 stran Vytvořte formulář podle předlohy: Vytvořte si soubor EXCEL s názvem
VíceStátní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD10C0T01 e²ené p íklady
Státní maturita 00 Maturitní generálka 00 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD0C0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 6. b ezna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha Úloha.
Více3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny
3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny Co to znamená, kdyº prohlásíme, ºe jsou n jaká d leºitá rozd lení? Rozd lení náhodné veli iny je její popis. A náhodná veli ina p edstavuje ur itý náhodný pokus (kde
Více1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
Vícea m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem.
1 Matice Definice 1 Matice A typu (m, n) je zobrazení z kartézského součinu {1, 2,,m} {1, 2,,n} do množiny R Matici A obvykle zapisujeme takto: a 1n a 21 a 22 a 2n A =, a m1 a m2 a mn kde a ij R jsou její
VíceUnfolding - uºivatelský manuál
Unfolding - uºivatelský manuál Bc. Martin Veselý Fakulta jaderná a fyzikáln inºenýrská Katedra softwarového inºenýrství v ekonomii Skupina aplikované matematiky a stochastiky p i kated e matematiky Obsah
VícePříklad elektrický obvod se stejnosměrným zdrojem napětí
Příklad elektrický obvod se stejnosměrným zdrojem napětí Určete proudy 18, 23, 4, 5, 67 v obvodu na obr., je-li dáno: 1 = 1 Ω, 2 = 2 Ω, 3 = 3 Ω, 4 = 5 Ω, 5 = 3 Ω, 6 = 2 Ω, 7 = 4 Ω, 8 = 4,5 Ω, U = 6 V.
VíceZáklady programování: Algoritmizace v systému MATLAB
Základy programování: Algoritmizace v systému MATLAB Magda Francová magda.francova@ujep.cz CN 463 23. února 2010 Úvodní hodina Podmínky pro zápočet 80% účast na hodinách (můžete 3x chybět). Úvodní hodina
VíceE+034 = ; = e E+034
Formátovaný textový výstup fprintf Příklad: m = 123.3456; fprintf('%f\n', m); 123.345600 fprintf('%e\n', m); 1.233456e+002 fprintf('%e\n', m); 1.23456E+002 fprintf('%g\n', m); 123.346 fprintf('%g\n', m);
VíceHistogram. 11. února Zadání
Zdeněk Janák 11 února 008 Zadání Vstupními daty bude vygenerovaný soubor s velkým množstvím náhodných čísel v intervalu 0 až N Napište program v Céčku, který tento soubor přečte a
VíceErgodické Markovské et zce
1. b ezen 2013 Denice 1.1 Markovský et zec nazveme ergodickým, jestliºe z libovolného stavu m ºeme p ejít do jakéhokoliv libovolného stavu (ne nutn v jednom kroku). Denice 1.2 Markovský et zec nazveme
VíceVzorové e²ení 4. série
Vzorové e²ení 4. série Úloha 4.1 Kouma koupil Œoumovi k Vánoc m Rubikovu kostku. Strana kostky m í 10 cm. Kdyº mu ji v²ak cht l zabalit do váno ního papíru, zjistil, ºe má k dispozici pouze tvercový papír
Vícematice([[1,1,0,0,0],[1,1,1,0,0],[0,1,1,0,0],[0,0,0,1,1],[0,0,0,1,1]],1). matice([[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],2).
% Zápočtový program % souvislost grafu % popis algoritmu a postupu % Program využívá algoritmu na násobení matic sousednosti A. % Příslušná mocnina n matice A určuje z kterých do kterých % vrcholů se lze
VíceUºivatelská p íru ka k programu SlaFoR verze 1.0
1 Uºivatelská p íru ka k programu SlaFoR verze 1.0 Toto je manuál k programu SlaFoR 1.0 (Slab Forces & Reinforcement), který byl vytvo en v rámci bakalá ské práce na kated e betonových a zd ných konstrukcí
VíceÚvod do programu MAXIMA
Jedná se o rozpracovaný návod k programu wxmaxima pro naprosté začátečníky. Návod lze libovolně kopírovat a používat ke komerčním i osobním účelům. Momentálně chybí mnoho důležitých kapitol které budou
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
Vícevýsledek 2209 y (5) (x) y (4) (x) y (3) (x) 7y (x) 20y (x) 12y(x) (horní indexy značí derivaci) pro 1. y(x) = sin2x 2. y(x) = cos2x 3.
Vypočtěte y (5) (x) y (4) (x) y (3) (x) 7y (x) 20y (x) 12y(x) (horní indexy značí derivaci) pro 1. y(x) = sin2x 2. y(x) = cos2x 3. y(x) = x sin2x 4. y(x) = x cos2x 5. y(x) = e x 1 6. y(x) = xe x 7. y(x)
VíceZkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4
Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 25/05/2017, 9:00 11:00 ➊ (9 bod ) Nech je dvojrozm rná Lebesgueova míra generována vytvo ujícími funkcemi φ(x) = Θ(x)x 2 a ψ(y) = 7y. Vypo t te míru mnoºiny
VíceMatematika I pracovní listy
Matematika I pracovní listy Dagmar Dlouhá, Radka Hamříková, Zuzana Morávková, Michaela Tužilová Katedra matematiky a deskriptivní geometrie VŠB - Technická univerzita Ostrava Úvod Pracovní listy jsou určeny
VícePříklad: Řešte soustavu lineárních algebraických rovnic 10x 1 + 5x 2 +70x 3 + 5x 4 + 5x 5 = 275 2x 1 + 7x 2 + 6x 3 + 9x 4 + 6x 5 = 100 8x 1 + 9x 2 +
Příklad: Řešte soustavu lineárních algebraických rovnic 1x 1 + 5x 2 +7x 3 + 5x 4 + 5x 5 = 275 2x 1 + 7x 2 + 6x 3 + 9x 4 + 6x 5 = 1 A * x = b 8x 1 + 9x 2 + x 3 +45x 4 +22x 5 = 319 3x 1 +12x 2 + 6x 3 + 8x
VícePPEL_3_cviceni_MATLAB.txt. % zadat 6 hodnot mezi cisly 2 a 8 % linspace (pocatek, konec, pocet bodu)
%------------------------------------- % 3. cvičení z předmětu PPEL - MATLAB %------------------------------------- % Lenka Šroubová, ZČU, FEL, KTE % e-mail: lsroubov@kte.zcu.cz %-------------------------------------
VíceTeoretická Informatika
Teoretická Informatika Cvičení Téma: úvod do programu Mathematica Miroslav Skrbek 2009 2 ti-cviceni-uvod.nb Co se naučíte v tomto předmětu? Naučíte se teoretickým základů oboru informatika. Hlavními tématy
Více% vyhledání prvku s max. velikostí v jednotlivých sloupcích matice X
%------------------------------------- % 4. cvičení z předmětu PPEL - MATLAB %------------------------------------- % Lenka Šroubová, ZČU, FEL, KTE % e-mail: lsroubov@kte.zcu.cz %-------------------------------------
VíceModelování v elektrotechnice
Katedra teoretické elektrotechniky Elektrotechnická fakulta ZÁPADOƒESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Modelování v elektrotechnice Pánek David, K s Pavel, Korous Luká², Karban Pavel 28. listopadu 2012 Obsah 1 Úvod
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
VícePPEL_4_cviceni_MATLAB.txt. % 4. cvičení z předmětu PPEL - MATLAB. % Lenka Šroubová, ZČU, FEL, KTE %
%------------------------------------- % 4. cvičení z předmětu PPEL - MATLAB %------------------------------------- % Lenka Šroubová, ZČU, FEL, KTE % e-mail: lsroubov@kte.zcu.cz %-------------------------------------
VíceZáklady algoritmizace a programování
Základy algoritmizace a programování Příklady v MATLABu Přednáška 10 30. listopadu 2009 Řídící instrukce if else C Matlab if ( podmínka ) { } else { } Podmíněný příkaz if podmínka elseif podmínka2... else
Vícee²ení 4. série Binární operace
e²ení 4. série Binární operace Úloha 4.1. V Hloup tínské jaderné elektrárn do²lo jednoho dne k úniku radioaktivního zá ení. Obyvatelé byli pro tento p ípad kvalitn vy²koleni v obran proti záke ným ásticím,
VíceStručný návod k programu Octave
Stručný návod k programu Octave Octave je interaktivní program vhodný pro technické výpočty. Je nápadně podobný programu MATLAB, na rozdíl od něho je zcela zadarmo. Jeho domovská vebová stránka je http://www.octave.org/,
VíceStátní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - vy²²í úrove obtíºnosti MAGVD10C0T01 e²ené p íklady
Státní maturita 00 Maturitní generálka 00 Matematika: didaktický test - vy²²í úrove obtíºnosti MAGVD0C0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 6. b ezna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha Úloha
VícePr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce
Pr b h funkce I Maxima a minima funkce V této jednotce ukáºeme jak derivování m ºe být uºite né pro hledání minimálních a maximálních hodnot funkce. Po p e tení tohoto letáku nebo shlédnutí instruktáºního
VíceBPC2E_C08 Parametrické 3D grafy v Matlabu
BPC2E_C08 Parametrické 3D grafy v Matlabu Cílem cvičení je procvičit si práci se soubory a parametrickými 3D grafy v Matlabu. Úloha A. Protože budete řešit transformaci z kartézských do sférických souřadnic,
Více8. Posloupnosti, vektory a matice
. jsou užitečné matematické nástroje. V Mathcadu je často používáme například k rychlému zápisu velkého počtu vztahů s proměnnými parametry, ke zpracování naměřených hodnot, k výpočtům lineárních soustav
VícePoznámky k p edm tu: Práce s po íta em a programování
Poznámky k p edm tu: Práce s po íta em a programování 11 ledna 2011 Pavel Srb Katedra fyziky nízkých teplot, Troja budova C (kryopavilon) 1patro, dve e 132 telefon: 22191 2887 email: pavelsrb@matfyzcz
VíceFakulta aplikovaných v d KIV/UUR Dokumentace k semestrální práci GUI k senzorické sítí ZigBee
Fakulta aplikovaných v d KIV/UUR Dokumentace k semestrální práci GUI k senzorické sítí ZigBee 11. ervna 2012 Luká² Kopá ek A09B0535P kopacekl@students.zcu.cz uložit načíst nastavit čtení dat z monitorovací
VíceSTP097 STATISTIKA CVIČENÍ 12.12.2007 EMPIRICKÁ DISTRIBUČNÍ FUNKCE, JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY
STP097 STATISTIKA CVIČENÍ 12.12.2007 EMPIRICKÁ DISTRIBUČNÍ FUNKCE, JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Postupujte podle zadání. Vše potřebné k dnešnímu cvičení natáhnete z webu do R příkazy: adr="http://artax.karlin.mff.cuni.cz/~kraud8am/stp097/stp097_cvic_2007-12-12.rdata"
VíceSkalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu
Skalární sou in Jedním ze zp sob, jak m ºeme dva vektory kombinovat, je skalární sou in. Výsledkem skalárního sou inu dvou vektor, jak jiº název napovídá, je skalár. V tomto letáku se nau íte, jak vypo
VícePracovní list č. 15 Microsoft Word 2010 reference II
Pracovní list č. 15 Microsoft Word 2010 reference II Hypertextový odkaz Odkaz na jiný dokument nebo webovou stránku, odkaz na jiné místo v dokumentu, odkaz na e-mailovou adresu. Hypertextový odkaz jde
VíceCvi ení 3. Cvi ení 3. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 28, 2017
Modelování systém a proces Mgr. Lucie Kárná, PhD karna@fd.cvut.cz March 28, 2017 1 Jednoduché modely 2 Modelování diferenciálních rovnic 3 Model ovce a vlci Jednoduché modely Jednoduchý p íklad Namodelujte
VíceDů kazové úlohy. Jiří Vaníček
Dů kazové úlohy Jiří Vaníček Následující série ú loh je koncipována tak, ž e student nejprve podle předem daného konstrukčního postupu sestrojí konstrukci a v ní podle návodu objeví některý nový poznatek.
Vícewhile cyklus s podmínkou na začátku cyklus bez udání počtu opakování while podmínka příkazy; příkazy; příkazy; end; % další pokračování programu
while cyklus s podmínkou na začátku cyklus bez udání počtu opakování while podmínka příkazy; příkazy; příkazy; end; % další pokračování programu podmínka je libovolný logický výraz s logickou hodnotou
VíceCvi ení 5 Simulink. Cvi ení 5 Simulink. Modelování systém a proces. Lucie Kárná. March 26, 2018
Cvi ení 5 Simulink Modelování systém a proces Lucie Kárná karna@fd.cvut.cz March 26, 2018 1 Jednoduché modely Archimédova spirála Logaritmická spirála Asteroida Cykloida 2 Modelování diferenciálních rovnic
VíceStatistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY
Statistika pro geografy Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY Faculty of Science Palacký University Olomouc t. 17. listopadu 1192/12, 771 46 Olomouc Pojmy etnost = po et prvk se stejnou hodnotou statistického
VíceVýpis m-souboru: Výsledný průběh:
Příklad č. 1 Generujte a nakreslete náhodný šumový signál s normálním rozdělením o délce 100 vzorků a vzorkovací frekvencí 8kHz, rozsah amplitudy od 1 do 1 (funkce randn). N=100; % Počet vzorků Tv=1/fv;
VíceZáludnosti velkých dimenzí
Jan Vybíral KM/FJFI/ƒVUT 6. listopadu 2017 1/28 Warm-up Dva problémy na zah átí Geometrie R d Kolik bod je t eba rozmístit v jednotkové krychli [0, 1] d v dimenzi d, aby v kaºdém kvádru o objemu 1/10 leºel
Více2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!
MATEMATIKA DIDAKTICKÝ TEST Maximální bodové hodnocení: 50 bodů Hranice úspěšnosti: 33 % 1 Základní informace k zadání zkoušky Didaktický test obsahuje 26 úloh. Časový limit pro řešení didaktického testu
Vícese nazývá charakter grupy G. Dále budeme uvaºovat pouze kone né grupy G. Charaktery tvo í také grupu, s násobením denovaným
Charaktery a Diskrétní Fourierova transforace Nejd leºit j²í kvantový algorite je Diskrétní Fourierova transforace (DFT) D vody jsou dva: DFT je pro kvantové po íta e exponenciáln rychlej²í neº pro po
VíceZadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:
Predikce Text o predikci pro upřesnění pro ty, které zajímá, kde se v EViews všechna ta čísla berou. Ruční výpočty u průběžného testu nebudou potřeba. Co bude v závěrečném testu, to nevím. Ale přečíst
VíceMODAM Popis okna. 2 Jana Bělohlávková, Katedra matematiky a deskriptivní geometrie, VŠB - TU Ostrava
GeoGebra známá i neznámá (začátečníci) MODAM 2016 Mgr. Jana Bělohlávková. MODAM 2016 GeoGebra známá i neznámá (začátečníci) Popis okna 2 Jana Bělohlávková, Katedra matematiky a deskriptivní geometrie,
VíceZápado eská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných v d. Katedra kybernetiky. Datová analýza ve ejn dostupných meteorologických dat.
Západo eská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných v d Katedra kybernetiky Diplomová práce Datová analýza ve ejn dostupných meteorologických dat Plze, 2015 Michal Kubát Prohlá²ení P edkládám tímto k posouzení
VícePříklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost
Příklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost 6. dubna 0 Instrukce: Projděte si všechny příklady. Každý příklad se snažte pochopit. Pak vymyslete a vyřešte příklad podobný. Tím se ujistíte, že příkladu
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A st eda 19. listopadu 2015, 11:2013:20 ➊ (3 body) Pro diferenciální operátor ˆL je mnoºina W q denována p edpisem W q = { y(x) Dom( ˆL) : ˆL(y(x))
VíceMATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
VíceNové kreativní týmy v prioritách vědeckého bádání CZ.1.07/2.3.00/30.0055. Tento projekt je spolufinancován z ESF a státního rozpočtu ČR.
Nové kreativní týmy v prioritách vědeckého bádání CZ.1.07/2.3.00/30.0055 Tento projekt je spolufinancován z ESF a státního rozpočtu ČR. Téma: EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé Martina Litschmannová
VíceOdhad - Problémy se sdruženým rozdělením pravděpodobnosti
Odhad - Problémy se sdruženým rozdělením pravděpodobnosti 20. listopadu 203 V minulém materiálu jsme si ukázali, jak získat sdružené rozdělení pravděpodobnosti. Bylo to celkem jednoduché: Věrohodnostní
VíceST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE
ST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE P íklad 1.1 Po et závad jistého typu elektrospot ebi e b hem záru ní doby má Poissonovo rozd lení s parametrem λ = 0,2. Jaká je pravd podobnost, ºe po prodeji 75 spot
VíceAplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení
Aplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení 28.4.2016 Obsah 1 Kurzové sázení Tenis Kurz jako odhad pravd podobnosti Hodnocení kvality odhadu pravd podobnosti 2 Predikce pr b hu utkání Základní
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
VíceIntegrování jako opak derivování
Integrování jako opak derivování V tomto dokumentu budete seznámeni s derivováním b ºných funkcí a budete mít moºnost vyzkou²et mnoho zp sob derivace. Jedním z nich je proces derivování v opa ném po adí.
VícePravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:
Pravd podobnost a statistika - cvi ení Simona Domesová simona.domesova@vsb.cz místnost: RA310 (budova CPIT) web: http://homel.vsb.cz/~dom0015 Cíle p edm tu vyhodnocování dat pomocí statistických metod
VíceZáklady algoritmizace a programování
Základy algoritmizace a programování Práce s maticemi Přednáška 9 23. listopadu 2009 Pole: vektory a matice Vektor (jednorozměrné pole) deklarace statická int v1[5]; dynamická int * v2; + přidělení paměti:
Více