Komponující algoritmus a obsah informace
|
|
- Jozef Ján Marek
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 KYBERNETIKA ČÍSLO 3, ROČNÍK 2/1966 Komponující algoritmus a obsah informace ZDENĚK FENCL Článek obsahuje popis pokusu o strojovou hudební kompozici vycházející z analýzy českých lidových písní a výpočet obsahu informace a redundance analyzované látky pro srovnání s některými dosud uveřejněnými analýzami hudebních děl. Cílem této práce je dospět analyticko-syntetickou metodou k hudební kompozici stochastickým procesem a využít zkoumané látky k analýze z hlediska teorie informace. V první fázi postupu bylo zvoleno téma, které bylo podrobeno rozboru z hlediska několika složek hudební kompozice. Výsledky rozboru pak posloužily jednak k sestavení algoritmu, komponujícího na zpracované téma, jednak k výpočtu některých veličin charakterizujících obsah informace. ANALÝZA Jako předmět rozboru byly zvoleny české lidové písně s formou podle obr. 1. Jedná se o malou dvoudílnou formu s reprízou prvního závětí (B 2 = A 2 ). Volba této formy není zcela náhodná, ale byla odvozena z poměrně velkého výskytu právě v českých lidových písních.* Pro jednoznačnost rozboru byly vyloučeny písně v molové tónině, poněvadž by poněkud narušovaly diatonický charakter rozboru a všechny písně byly transponovány do tóniny C dur. Z celkového počtu všech českých lidových písní (tj. přibližně 500) bylo po předběžných eliminacích vybráno 87 písní. Protože forma těchto písní obsahuje opakované první závětí (B 2 = A 2 ), vztahují se všechny fáze rozboru i komponujícího algoritmu pouze na prvních 12 taktů. * Tuto formu obsahuje zhruba jedna pětina českých lidových písní (podle sbírky [6], tj. přibližně 100 písní).
2 Takt ! 9 10 i Dvojtaktí a u a 12 a 21 a 22 b n b 12 Ь 2,= b = 22 = a 21 = a 22 Polovèta л, A 2 Bi B 2 = A 2 V ta I (Perioda) A в Obr. 1. Forma analyzovaných českých lidových písní. Rozbor byl rozdělen na 4 části: 1. rozbor hudební formy, 2. rozbor harmonie, 3. rozbor rytmu, 4. rozbor melodie. 1. Z hlediska hudební formy byla pozorována totální shodnost (tj. jak harmonická, tak rytmická i melodická) některých hudebních prvků skladby. Velmi často se totálně opakují celá dvojtaktí. Tabulka 1 obsahuje relativní četnosti některých nejčastějších totálních shodností (označení se shodují s obr. 1). Relativní četnosti častých totálních shodností a ll = a 21 0,92 12 = ll a Ь = Ь 12 0,30 a12 Ф Ь ll = b 12 0,61 2. Rozbor harmonie, tak jako zbývající fáze rozboru, byl založen na pozorování hudebního prvku považovaného za Markovův řetězec prvého a druhého řádu. To znamená, že pravděpodobnost výskytu určitého písmene* odvozeného z relativních pozorovaných četností, závisí nanejvýše na bezprostředně předcházejícím písmenu. Při rozboru harmonie byly uvažovány 3 harmonické funkce tonika (T), dominanta (D) a subdominanta (S) za předpokladu, že každý takt obsahuje jen jednu harmonic- * Bylo zde použito termínu vžitého v teorii informace pro jakékoliv Markovovy řetězce a odvozeného ze sdělování zpráv a zvláště často používaného ve studiu lingvistiky, se kterou tento obor velmi úzce souvisí. Písmeno budiž zde i v dalších odstavcích chápáno jako harmonická funkce nebo rytmická hodnota nebo melodická hodnota.
3 kou funkci. Tabulka 2 obsahuje matici pravděpodobností přechodů těchto tří harmonických funkcí. Matice se však vztahuje jen na přechody uvnitř čtyřtaktí, tj. uvnitř jedné polověty. Matice tedy neobsahuje informaci o těchto dvou přechodech: 4. takt -» 5. takt, 8. takt -» 9. takt (tj. i 12. takt -> 13. takt). Pozornost zasluhují však i četnosti jednotlivých harmonických funkcí v průběhu celé skladby, tj. v každém taktu. Tuto informaci podává tabulka 3. Pravděpodobnosti přechodů Markovova řetězce harmonických funkcí "~~\^ Předchozí j Následující i ~-~.^ T D S T D S 0,37 0,50 0,13 0,88 0,09 0,03 0,56 0,44 0 Relativní četnosti harm. funkcey 0,61 0,34 0,05 3. Při rozboru rytmu se vyskytlo celkem 7 různých rytmických hodnot od noty šestnáctinové do noty tříčtvrťové a 2 druhy rytmu dvoučtvrťový a tříčtvrťový. Pauzy byly pozorovány v 8. (tj. i v 16.) taktu jako rytmický doplněk závěrečných not, velmi zřídka se však vyskytly na jiném místě. Přechody rytmických hodnot znázorňuje tabulka 4. Matice přechodů rytmických hodnot byla sestavena, podobně jako matice přechodů harmonických funkcí, pouze z následností uvnitř jedné polověty. Pravděpodobnosti přechodů od půlové k jiné notě (tj. sloupec s půlovou notou) mohcu Relativní četnosti harmonických funkcí pro každý takt \ Takt \ Průměr Ғunkce \ T 0,91 0,63 0,38 0,75 0,87 0,63 0,19 1 0,47 0,50 0,44 0,53 0,61 D 0,09 0,22 0,56 0,25 0,11 0,22 0,75 0 0,47 0,44 0,50 0,47 0,34 S 0 0,15 0,06 0 0,02 0,16 0,06 0 0,06 0,06 0,06 0 0,05
4 Pravděpodobnosti přechodů Markovova řetězce rytmických hodnot "X^ e C r г г ғ r Б 0,56 0,02 1 0, P 0,39 0,81 0 0,16 1 0,41 0 r 0 0, r 0,05 0,13 0 0,73 0 0,59 0 r , ? 0 0,02 0 0, ,50 Г ,50 Reiativní četnosti 0,03 0,61 0,02 0,28 0,02 0,03 0,01 Poznámka. Noty lze nahradit následujícími hodnotami: б - l/16 r - 3/8 C ~,/8 r - 1/2 f - 3/l6 r - 3/4 [ - 1/4 však platit ze zřejmého důvodu jen buď uvnitř taktu rytmu nebo při přechodu z jednoho taktu do druhého ve rytmu. Podobně pravděpdobnosti přechodů od tříčtvrťové noty k jiné notě mohou zřejmě platit jen při přechodu mezi takty ve rytmu. V rytmické lince se často vyskytly opakující se rytmické celky, nejčastěji takty. Relativní četnosti úplných rytmických shodností taktu i s některým předchozím taktem j v jedné polovětě obsahuje tabulka Matice pravděpodobností přechodů melodických hodnot byla vypracována pro každou harmonickou funkci zvlášť (tabulky 6 až 8). Pravděpodobnosti přechodů melodických hodnot se opět vztahují na přechody uvnitř jedné polověty. Tabulka 9 obsahuje relativní četnosti počátečních not jedné
5 Tabulka 5. Relativní četnosti rytmických shodností " \ Takty Takt; ^ \ Bez shodnosti , ,53 3 0,35 0,39 0,26 _ 4 0,16 0,20 0,25 _ 0,39 polověty pro každou hramonickou funkci zvlášť. Závěr skladby, tj. poslední a většinou zároveň i první nota 8. (a tj. i 16.) taktu má však pouze varietu 3 not c', e", c" s výskyty závislými na bezprostředně předcházející notě. SYNTÉZA Četnosti jevů odvozených z předcházejícího rozboru byly prohlášeny za pravděpodobnosti, se kterými bude uvažováno při konstrukci komponujícího algoritmu. Celý skladebný proces bude sledovat podobný postup, jak jsme si počínali při rozboru kompozice od rámcových vlastností skladby po více a více detailní prvky. Podobně postupuje skladatel při komponování většiny děl. Jako první fáze algoritmu Tabulka 6. \ / ' Pravděpodobnosti přechodů Markovova řetězce melodických hodnot v tónice g a h c' ď e' /' g' a' h' c" g 0,05 0,30 0 0, a 0,03 0,05 0, h 0 0,40 0,05 0, o 0 c' 0,85 0,20 0,90 0,20 0,50 0,30 0,05 0,05 0,05 0 0,05 ď ,20 0,05 0, e' 0,05 0,05 0 0,30 0,40 0,20 0,60 0, ,10 f ,05 0 0,10 0,05 0,30 0, g' 0, ,05 0,05 0,30 0,30 0,05 0,40 0 0,35 a' , ,20 0,05 0,35 0,20 h' ,30 0,05 0,20 c" ,05 0 0,10 0,10 0,60 0,10 Relativní četnosti 0,04 0,01 0,05 0,29 0,03 0,18 0,05 0,14 0,08 0,04 0,09
6 Tabulka 7. Pravděpodobnosti přechodů Markova řetězce melodických hodnot v dominantě І ^ \ g a h c' ď e' /' ť a' W c" 8 0,05 0,30 0,15 0,15 0,15 0,05 0,05 0, a 0 0,05 0, h 0,80 0,40 0,20 0,30 0,10 0,10 0,20 0, c' 0 0 0,05 0,05 0, ď 0,10 0,20 0,30 0,30 0,20 0,30 0,30 0,20 0,15 0,10 0 e' ,10 0,05 0,10 0, ľ 0 0,05 0,20 0,10 0,20 0,20 0,05 0,20 0,20 0,15 0,05 ť 0,05 0 0,05 0,10 0,20 0,30 0,20 0,10 0,40 0,40 0,40 a' ,15 0,05 0,10 0,05 W ,10 0,20 0,20 0,20 0,50 c" ,05 0 Relativní četnosti 0,09 0,01 0,20 0,01 0,20 0,03 0,11 0,20 0,03 0,11 0,01 Tabulka 8. Pravděpodobnosti přechodů Markova řetězce melodických hodnot v subdominantě \ ^ j g a h c' ď e' /' ť a' w c" g 0 0, a 0,70 0,20 0,50 0,20 0,10 0, h 0 0,10 0 0, c' 0,20 0,55 0,40 0,20 0,30 0,30 0,20 0,05 0, ď 0 0 0,05 0,10 0,05 0,05 0,05 0, <?' ,05 0 0, /' 0,10 0,10 0,05 0,30 0,40 0,45 0,15 0,45 0,30 0,30 0,15 ť ,15 0,05 0, a' ,10 0,10 0,10 0,30 0,40 0,30 0,60 0,55 W ,20 c ,10 0 0,10 0,10 0,10 Relativní četnosti 0,01 0,16 0,01 0,21 0,03 0,01 0,25 0,04 0,22 0,02 0,04
7 Relativní četnosti počátečních not \. Nota \ Harm.\ g a 1 h c' ď e' f g' a' h' c" funkce \! 1 T 0,10 0 0,45 0 0,21 0 0, ,05 1 D 0,02 0 0,08 0,04 0,30 0,04 0,26 0,22 0,04 0 o! S ,20 0 0, bylo zvoleno určení hudební formy. Poněvadž však se rozbor týkal již poměrně úzce vymezené hudební formy, půjde v algoritmu pouze o detailní uspořádání spočívající v repeticích některých hudebních prvků skladby. Další fází bude konstrukce sledu harmonických funkcí spočívající v přiřazení harmonických funkcí jednotlivým taktům. Takto získaná struktura skladby se stane pak základem k výpočtu rytmických Rytmus Obr. 2. Vzájemné závislosti jednotlivých složek kompozice v sestaveném komponujícím algoritmu. a melodických hodnot not pro celou melodii. Jednotlivé složky skladby se vzájemně ovlivňují. Na obr. 2 je znázorněno, jakých vzájemných ovlivnění používá algoritmus. Jednotlivé fáze kompozice budou popsány později. Jak již bylo uvedeno, skládá se kompoziční proces v přehledu z těchto fází: 1. určení hudební formy, 2. kompozice sledu harmonických funkcí, 3. a) volba rytmu, b) kompozice rytmické linky, 4. kompozice melodie. Fáze 1. a 3. a) určuje bezprostředně před kompozičním procesem člověk. Ostatní závisejí na náhodě. K jejich provedení bylo použito metody Monte Carlo. Protože jednotlivé složky skladby představují Markovovy řetězce, byl algoritmus sestaven tak, že určení některého písmene v určité fázi skladby je dosaženo náhodnou volbou v příslušném sloupci předcházejícího písmene matice pravděpodobností. Jinými slovy, vybere se některý řádek matice pravděpodobností, představující pravděpodobnosti výskytu tohoto písmene po bezprostředně předcházejícím písmenu. Náhodný výběr
8 je ovlivněn podmíněnými pravděpodobnostmi výskytu těchto písmen. Součet relativních pravděpodobností ve sloupci je vždy roven jedné. Jednotlivé relativní pravděpodobnosti určují tedy různě veliké intervaly od 0 do 1. Algoritmus tedy vyžaduje dokonalý zdroj náhodných čísel v intervalu 0 : r :g 1 s pravděpodobností výskytu p,. n = 1//j. Kromě toho musí být vytvořen mechanismus, který stanoví, do kterého intervalu, tj. ke kterému následujícímu písmenu, patří vytvořené náhodné číslo. Tyto dvě vlastnosti jsou podstatné pro vytvoření náhodného řetězce počínaje sledem harmonických funkcí a konče hotovou skladbou. V dalších odstavcích budou vysvětleny vlastnosti algoritmu v jednotlivých jeho fázích 1. až Hudební formu, nebo v tomto případě lépe řečeno její detailní uspořádání, určuje předem člověk. V tabulce 1 je uveden přehled relativních četností některých častých repeticí vytvářejících rámcový charakter skladby. Volby některého ze čtyř těchto případů (včetně případu, kdy nejde o žádnou totožnost) nebo jejich kombinací bylo použito jako počáteční informace pro funkci algoritmu. Odtud je zřejmé, že volba formy ovlivní ostatní složky kompozice (obr. 2), použije-ii se některé shodnosti nebo jejich kombinací podle tabulky Protože při rozboru harmonie bylo předpokládáno, že jednomu taktu náleží jen jedna harmonická funkce (v lidových písních tomu jinak povětšině není), spočívá i kompozice harmonie v sestavení sledu harmonických funkcí, ve kterém každému ze 12 (resp. ze 16) taktů bude přiřazena jedna ze tří harmonických funkcí, T, D, S. Jako nejmenší samostatný hudební prvek při kompozici byla zvolena jedna polověta, podle délky Markovova řetězce pozorovaného při rozboru. Počáteční harmonická funkce každé polověty je zvolena pomocí náhodného procesu z tabulky 3. Tři relativní pravděpodobnosti odpovídající výskytům tří harmonických funkcí v taktech 1, 5 a 9 (tj. i 13) udávají, kterou harmonickou funkcí bude která polověta začínat. Harmonické funkce zbývajících 3 taktů polověty je nyní možno určovat pomocí popsaného náhodného procesu využívajícího matice pravděpodobností přechodů z tabulky 2. Výskyt harmonické funkce v určitém taktu nezávisí však jen na předcházející harmonické funkci, aleje ovlivněn i polohou taktu, jehož harmonická funkce se má právě určit. Tyto lokální" pravděpodobnosti výskytu harmonických funkcí obsalilije tabulka 3. Předpokládáme-li, že jsme dosáhli při výpočtu sledu harmonických funkcí stavu znázorněného na obr. 3, kdy se má určit harmonická funkce taktu 3, jsou podmíněné pravděpodobnosti výskytu harmonických funkcí z matice tabulky 2 p T/s = 0,56 ; p D/s = 0,44 ; p s/s = 0, avšak pravděpodobnosti výskytu těchto funkcí v taktu 3 jsou podle tabulky 3 p T 3) = 0,38 ; p D 3) 3) = 0,56 ; p s = 0,06. Algoritmus byl sestaven tak, že skutečné pravděpodobnosti p\' y výskytu harmonické funkce i v taktu t pro zpracování v náhodném procesu vytváří tím, že vypočítává
9 aritmetický průměr z dvojic pravděpodobností podle vzorce (i) tfv ss Pu + rf\ kde; je harmonická funkce taktu í 1. Pro uvedený příklad budou výsledné pravděpodobnosti pak p T 3y = 0,47 ; p ( D3) ' = 0,50 ; p (3y = 0,03. Projevuje se zde zřejmá tendence dominanty v taktu 3. Toto pravidlo však neplatí pro počáteční takty polověty a pro takt 8, kde samozřejmě nastupuje vždy tonika. Takt l Haгmonická funkce T S? \ Obr. 3. Kompozice sledu harmonických funkcí. Přesvědčme se, jaké výsledky dává ve skutečnosti tato intuitivní metoda. Hledejme pravděpodobnosti, s jakými se vyskytnou některé očekávané harmonické spoje nebo naopak některé spoje téměř nemyslitelné. Například pravděpodobnost výskytu sledu TSDT v prvním předvětí (A t ) lze vypočítat ze série pravděpodobností součinem (Í\ n - n (íy n (2y n (3) ' n (4) ' (4) PTSDT - PJ P% -PO PT Dosadíme-li ze vzorce (1), obdržíme p TSDT = 0,91. 0,14. 0,5. 0,815 = 0, Výsledek říká, že tímto předvětím může začínat přibližně každá dvacátá skladba, což je v souladu se skutečností. Pro velmi nepravděpodobný harmonický spoj, DSSD, obdržíme p DSSD = p ( ly. p (2y. p ( 3y. p ( ' = 0,09. 0,09. 0,03. 0,345 = D s D4) = 0, , tedy takto harmonicky sestaveným předvětím by mohla začínat přibližně každá dvanáctitisící skladba. I když je tato pravděpodobnost velmi malá, je tento spoj ve skladbách našeho typu úplně vyloučen. Algoritmus však neobsahuje žádné opatření, které by vylučovalo tyto nežádoucí, byť velmi málo pravděpodobné případy, jednak pro dosažení co největší informace a omezení přílišné nadbytečnosti kompozice, jednak pro zachování jednoduchosti a rychlosti. Pro spoj TTDT platí v polovětě A, pravděpodobnost výskytu p TTDT = 0,91. 0,5. 0,53. 0,815 = 0,1965, tj. takto harmonicky sestavené první předvětí můžeme očekávat v každé páté skladbě, což je opět v souladu se skutečností. Kompozice harmonie je však ještě ovládána předurčením hudební formy, jak vyplývá z obr. 2. Je-li použito některé ze shodností podle tabulky 1, pak v příslušných taktech nedochází k určování harmonie podle předchozího náhodného procesu, ale sled harmonických funkcí je prostě opisován. Tím se však zvyšuje celková uspořádanost kompozice. 3. Metrické rozdělení rytmu určuje předem člověk, jak již bylo uvedeno. Je možné
10 252 předem volit buď 2/4 nebo 3/4 rytmus. Kompozice rytmické linky* je vytvářena náhodným procesem využívajícím podmíněných pravděpodobností diagramů v Markovově řetězci rytmických hodnot podle tabulky 4. Počáteční rytmická hodnota každé polověty je určena relativními pravděpodobnostmi jejich výskytu (spodní řádek tabulky 4). Ostatní rytmické hodnoty jsou voleny pomocí podmíněných pravděpodobností tabulky 4 v každém taktu tak dlouho, dokud jejich součtová hodnota nevyplní hodnotu trvání taktu, tj. buď 2/4, nebo 3/4. Počet not taktu tedy není předem pevně určen. Překročí-li poslední rytmická hodnota hodnotu trvání taktu, je zrušena a je určována znovu metodou nového pokusu". Nevyplní-li nová rytmická hodnota ani po desátém pokusu správně rytmický doplněk taktu, zruší se rytmická linka celého právě komponovaného taktu a kompozice rytmické linky začíná znovu. Pauzy nejsou uvažovány s výjimkou 8. (tj. i 16.) taktu, kde se určuje jako závěr věty pouze jedna nota na těžké době. Rytmický doplněk taktuje pak vyplněn pauzou s rytmickou hodnotou od 11/16 do 0 ve 3/4 taktu a od 7/16 do 0 ve 2/4 taktu. Další vlastností algoritmu jsou rytmické repetice, jejichž volba je odvozena z tabulky 5. Četnosti obsažené v této tabulce představují pravděpodobnosti, s jakými se v náhodném procesu bude druhý až čtvrtý takt polověty opakovat po některém z předcházejících taktů polověty. V případě, že náhodný proces určí některou rytmickou repetici, je ovšem Markovův proces pro jeden takt zrušen a rytmické hodnoty jsou pak jen dosazovány z opakovaného taktu. Markovův řetězec pak navazuje opět na poslední opakovanou notu. Rovněž tak je Markovův proces obcházen, je-li předem volena některá ze shodností formálních podle tabulky 1, zvyšující uspořádanost kompozice. 4. Kompozice melodické linky závisí na formě, harmonii a na rytmu. Vztah mezi formou a melodií je dán, tak jako vztah mezi formou a ostatními složkami kompozice, předem volbou některé ze čtyř možností podle tabulky 1 (počítáme-li mezi něfi případ, kdy není volena žádná shodnost). Podobně jako při kompozici ostatních složek, je při volbě některé shodnosti dvojtaktí podle tabulky 1 Markovův proces obcházen. Základní kompoziční jednotka, jedna polověta, je zahájena vždy počáteční melodickou hodnotou určenou podle pravděpodobností náležejících harmonické funkci počátečního taktu polověty (tabulka 9). Ostatní melodické hodnoty polověty jsou určovány z podmíněných pravděpodobností tabulky harmonické funkce příslušející právě komponovanému taktu (tab. 6 až 8). Počet melodických hodnot v taktuje určen z rytmické linky. V 8. (tj. i v 16.) taktu je však určena pouze jedna nota s jednou ze tří melodických hodnot, c', é', nebo c". Volba těchto melodických hodnot závisí na předcházející notě. Předcházejí-li závěru noty g až e', končí skladba notou c', předchází-li /', končí e', předcházejícím notám g' až c" odpovídá závěr c". Závislost melodie na rytmu je vázána těmito dvěma pravidly: a) Vyskytne-li se stoupající nebo klesající interval velké nebo malé sekundy, a zbý- * Rytmickou linkou se zde rozumí sled rytmických hodnot v průběhu ceié skladby. Rytmické lince odpovídá z intonačního hlediska linka melodická.
11 vají-li v rytmické lince taktu nejméně dvě noty, je řetězec melodických hodnot následujících dvou not určen diatonicky stoupajícími nebo klesajícími tóny, podle intervalu předchozích dvou not. Vyskytne-li se např. interval ď e', jsou následující noty, bez ohledu na Markovův proces, /', g'. Avšak vyskytne-li se interval a h', následuje c", h' a podobně při výskytu intervalu a g následuje a, h. Toto pravidlo bylo algoritmu přidáno dodatečně, poněvadž jinak algoritmus vyhledával melodie příliš monotónní. Kromě toho členitý rytmus s mnoha drobnými rytmickými hodnotami obsahuje více menších intervalů. b) Obsahuje-li takt jen jednu notu, je jí přiřazen doškálný tón, tj. její melodická hodnota je určena podle příslušnosti harmonické funkce tohoto taktu podle tabulky 9. OBSAH INFORMACE Pro srovnání s některými uveřejněnými analýzami hudebních děl byly vypočítány některé míry informace z analyzovaných českých lidových písní podle matic pravděpodobností přechodů v Markovových řetězcích. I když komponující algoritmus používá některých dalších kompozičních pravidel, nutných nebo vhodných pro základní stavbu kompozice, které zvyšují redundanci kompozice, můžeme zhruba míry informace vypočítané z Markovova procesu vztahovat i na samotný algoritmus, protože matice pravděpodobností přechodů tvoří podstatnou část informace algoritmu. Míry informace byly vypočítány zvlášť pro harmonii, rytmus a melodii. V následujících odstavcích jsou jednotlivá označení definována takto: maximální entropie 1. řádu: (3a) F maxl = log 2 n, kde n je počet písmen, maximální entropie 2. řádu: (3b) // max2 = log 2 «2, entropie 1. řádu: (3c) Hi=-í>log 2 p,-, i=i. kde Pj je pravděpodobnost výskytu písmene j, entropie digramu i, j: ( 3d )»ij- "I í>ylog 2 p (,, j=i ;=i
12 kde Pij je pravděpodobnost výskytu digramu ;', j, Pu = Pj PUP PÍ/J je podmíněná pravděpodobnost, že písmeno / následuje po /', podmíněná entropie 2. řádu: (3e) tf 2 = H u -H t =-Í Pj t p, fj log 2 Pi/J, redundance 1. řádu: (4) Rx tfi/tf m i, redundance digramu i, /': (5) R.j = 1 - tf ;,;/tf IMX 2, podmíněná redundance 2. řádu: (6) R2 = 1 - tf 2 /Ií m axl Nejprve byly vypočítány veličiny (3) až (6) pro harmonické funkce z matice pravděpodobností tabulky 2. Tato matice však představuje rovnovážný stav Markovova řetězce harmonických funkcí. Ve skutečnosti je obsah informace harmonie v průběhu skladby proměnlivý, protože jsou proměnlivé i relativní pravděpodobnosti výskytu harmonických funkcí v jednotlivých taktech (tabulka 3). Je tedy možné vypočítat uvedené míry informace pro každý takt zvlášť v průběhu celé skladby. Pravděpodobnosti matice přechodů harmonických funkcí (tabulka 2) musejí být však modifikovány podle vzorce (1) použitého v algoritmu a odpovídajícího skutečnosti podle ověřených příkladů. Míry informace harmonie v průběhu celé skladby jsou znázorněny na obr. 4. Je zde zejména patrný vzrůst obsahu informace, nebo-li pokles redundance uvnitř každé polověty a vzrůst redundance na jejím konci. Nulový obsah informace (R 2 = 1) v 8. taktu je způsoben jediným možným závěrem - tónikou, opakujícím se i v 16. taktu. Obsah informace rytmického slohu skladby byl vypočítán z matice pravděpodobností rytmických hodnot (tabulka 4). Přehled vypočítaných veličin je obsažen v tabulce 10. Poměrně veliká redundance rytmu je překvapující, srovnáme-li tyto hodnoty s některými dosud provedenými analýzami hudebních děl. Tak například pro tříhlasé organum Hec dies ve stylu Perotinově (rané 12. století) byla spočítána redundance (asi Rj) 0,258. Brawley provedl analýzu menuetů Mozartových smyčcových kvartetů, jejímž výsledkem byla redundance 0,194 a při analýze Bachovy dvojhlasé invence č. 14 dospěl k R 1 = 0,131. Uvedeme-li příklad z moderní hudby, shledáváme ještě menší redundanci, např. z analýzy prvé věty Schónbergova čtvrtého smyčcového kvartetu byla vypočítána redundance 0,064 [2]. j=l i=l
13 "Xтakt Míra N я m a x l 1,58 1,58 Jh 0,25 0,25 Л.J 0,48 0,22 0,22 0,29 0,43 0,22 0,23 0,62 0,22 0,23 0,23 0,26 0,27 I { 2 0,7"' 0,19 0,20 0,33' 0,61 0,19 0,22 1 0,20 0,21 0,20 0,27 0,29 0,75^ Л 2 0,5 0,25 Rovnováha Rovnovážný stav 0 Obr. 4. Průběh redundance harmonie českých lidových písní. Pozorujeme-li strukturu matice pravděpodobností přechodů v rytmickém slohu českých lidových písní (tabulka 4), shledáme, že téměř 90% výskytu zahrnují pouze Míry informace rytmického slohu českých lidových písní я m a x l 2,78 *1 0,42 R 0,54 i,j *2 0,61 dvě rytmické hodnoty, osminová a čtvrťová. Rovněž součet podmíněných pravděpodobností každé z těchto dvou rytmických hodnot je přibližně 90%. Některé sloupce dokonce představují nulový obsah informace s podmíněnou pravděpodobnos-
14 Míry informace melodie českých lidových písní \ Harmonická \ funkce Míra \ ^ T D S Průměr я m a x l «1 3,46 0,13 0,26 0,39 3,46 0,16 0,23 0,30 3,46 0,22 0,29 0,36 3,46 0,15 0,25 0,36 ti 1 pro některou rytmickou hodnotu. Charakteristický příklad výsledku komponujícího algoritmu č. 1 ukazuje častý výskyt a uspořádanost pouze dvou. rytmických hodnot. Tabulka 11 obsahuje míry informace melodie vypočítané z tabulek 6 až 8, tj. pro každou harmonickou funkci zvlášť. Průměrné hodnoty byly vypočítány jako aritmetické průměry s vahami odpovídajícími výskytu harmonických funkcí, tj. 0,61 pro T, 0,34 pro D a 0,05 pro S. Vypočtené redundance pro melodii nejsou vcelku v rozporu s tím, co bylo intuitivně očekáváno, porovnáme-li je např. s analýzou přibližně odpovídajícího žánru, písní OPUS T D T T T T D T T T OPUS D T D T D T OPUS
15 rock and rollu, provedenou Youngbloodem. Redundance R t tohoto rozboru (odvozená z 12-tónového systému) činí 0,271. Redundance gregoriánského zpěvu je R 2 = 0,288 (odvozená ze 7-tónové soustavy) a R 2 = 0,44 (odvozená z 12-tónové soustavy). Analýza romantické hudby (Schubert, Medelssohn, Schumann), provedená rovněž Youngbloodem, dala redundanci R 2 = 0,292 (12-tónová soustava) [2]. Pro ukázku je předvedeno několik příkladů strojové kompozice provedené podle sestaveného algoritmu programem COMA (Computer Music Algorithm) na počítači National Elliott 803 B (obr. 5). PROGRAM a) Výpočet Podle sestaveného algoritmu byl vypracován program pro číslicový počítač National Elliott 803 B. Vstupem pro výpočet tímto programem je počáteční náhodné číslo (ve dvojkové soustavě je zobrazeno za textem OPUS") pro generátor pseudonáhodných čísel. Z posledních 4 bitů (nejmenších 4 řádů) se odvozují předem volitelné vlastnosti skladby. Jednička v posledním bitu určuje 3/4 rytmus, nula 2/4 rytmus. Zbývající 3 bity předurčují formu skladby; jednička v 2. bitu zprava zajišťuje totožnost z 11 = a 21, v 3. bitu a 12 = b t = b 2 a ve 4. bitu zprava totožnost b l = b 2. Výpočet náhodné melodie včetně přípravy pro akustickou reprodukci trvá 5 až 10 vteřin. Po výpočtu se kompozice akusticky reprodukuje na počítačovém reproduktoru zvukových signálů prováděných operací. Výška tónu je určena hustotou opakujících se operací doprovázených zvukovým signálem, délka tónu je určena počtem těchto operací.* Po akustické reprodukci je možné obdržet optickou informaci o kompozici tiskem not v zakódovaném tvaru. b) Varieta řešení Pseudonáhodná čísla jsou vytvářena ze zbytků po dělení celých čísel, jehož výsledkem je dlouhá perioda. V programu bylo použito následujícího dělení: a : = x + r/l999999, a > 0. Čísla a, x, r jsou celá; r je zbytek po dělení a je považován za pseudonáhodné číslo, které je v dalším kroku vynásobeno deseti, dosazeno do a a považováno za nového dělence. Perioda posloupnosti pseudonáhodných čísel je takto Protože počáteční číslo a může být nastaveno na 20 bitech (je-li nastaveno a = 0, přičítá se jednička), je pak možné volit 2 20 kombinací, tj. dosáhnout stejnéno počtu různých skladeb. Je tedy varieta řešení algoritmu 20 bitů, tj = (Došlo dne 1. října 1965.) * Autor je zavázán Ing. Jiřímu Mikulášovi a Ing. Jaroslavovi Šafovi z WS, Kancelářské stroje, n. p., za cenné informace z tohoto oboru.
16 LITERATURA [1] Hiller L. A., Isaacson L. M.: Experimental Music. McGraw-Hill Book Co., New York [2] Cohen J. E.: Teorie informací a hudba. Nové cesty hudby ( ). Sborník studií a novodobých skladebných směrech a vědeckých názorech na hudbu. Státní hudební vydavatelství, Praha (Překlad článku Information Theory and Music". Behaviorai Science 7 (April 1962), No. 2). [3] Janeček K: Hudební formy. SNKLHU, Praha [4] Ashby W. R.: Kybernetika. Orbis, Praha [5] Poletajev I. A.: Kybernetika. SNTL, Praha [6] Erben K. J., Martinovský J. P. M.: Nápěvy písní národních v Čechách. Melantrich, Praha SUMMARY A Composing Algorithm and Information Contens ZDENEK FENCL In the paper the analysis-synthesis method in devising a musical composing algorithm is presented. As a theme of the analysis Czech folk songs were chosen. For the basic compositional system the second-order Markov chain music was adopted with some neccessary or suitable compositional rules added. Some quantities characterizing information contents of the material analysed were computed out of the transition matrices gained by the analysis of the theme. The article also contains examples of the machine compositions achieved by a program for the NE 803 B computer devised according to the composing algorithm. A concise description of the program is also presented. Ing. Zdenek Fencl, Vyzkumne vypoctove stfedisko, Kanceldfske stroje,,t. p., Opletalova 14, Praha 1.
Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů
Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti
A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly
Matice Matice typu (m, n) je uspořádaná m-tice prvků z řádky matice.. Jednotlivé složky této m-tice nazýváme Matice se zapisují Speciální typy matic Nulová matice všechny prvky matice jsou nulové Jednotková
zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.
Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA AKORDEON
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA AKORDEON Tento dokument obsahuje pouze vybrané kapitoly z kompletního školního vzdělávacího programu a slouží pouze k informovanosti rodičů
Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.
Regulární matice Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Věta. Pro každou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Řádky matice
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA HOUSLE
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA HOUSLE Tento dokument obsahuje pouze vybrané kapitoly z kompletního školního vzdělávacího programu a slouží pouze k informovanosti rodičů
:6pt;font-style:normal;color:grey;font-family:Verdana,Geneva,Kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-variant:no = = < p s t y l e = " p a d d i n g : 0 ; b o r d e r : 0 ; t e
3. D/A a A/D převodníky
3. D/A a A/D převodníky 3.1 D/A převodníky Digitálně/analogové (D/A) převodníky slouží k převodu číslicově vyjádřené hodnoty (např. v úrovních TTL) ve dvojkové soustavě na hodnotu nějaké analogové veličiny.
Petr Chvosta. vlevo, bude pravděpodobnost toho, že se tyč na počátku intervalu τ B nachází nad vpravo
MOLEKULÁRNÍ MOTORY Petr Chvosta. Automobil v krupobití aneb brzděním k pohybu Uvažme automobil stojící na mírném svahu a bombardovaný rovnoměrně ze všech stran obrovskými kroupami. Svah stoupá směrem doprava
3. Matice a determinanty
. Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl
Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.
Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný
SRG Přírodní škola, o. p. s. Zapomenutá křídla. Tvorba animovaného klipu k autorské písni. Autor: Tomáš Kudera
SRG Přírodní škola, o. p. s. Zapomenutá křídla Tvorba animovaného klipu k autorské písni Autor: Tomáš Kudera Vedoucí práce: PhDr. Vít Novotný, MgA. Magdalena Bartáková Datum odevzdání: 8. listopadu 2010
Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.
[] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá
6. T e s t o v á n í h y p o t é z
6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA CEMBALO
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA CEMBALO Tento dokument obsahuje pouze vybrané kapitoly z kompletního školního vzdělávacího programu a slouží pouze k informovanosti rodičů
Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012
Algebra - třetí díl Lenka Zalabová Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích zima 2012 Obsah 1 Dělitelnost 2 Grupy zbytkových tříd 3 Jedna z
Typy kompozičních programů
Vzkumné centrum JAMU Typy kompozičních programů Mgr. Ing. MgA. Dan Dlouhý, Ph.D., Výzkumné centrum JAMU Používání tzv. kompozičních programů je jednou z mnoha možností využití počítače v hudební praxi;
UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE
UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Testy dobré shody Vedoucí diplomové práce: RNDr. PhDr. Ivo
Vliv barometrického tlaku na úroveň hladiny vody v pozorovacích vrtech
Vliv barometrického tlaku na úroveň hladiny vody v pozorovacích vrtech JAN KAŠPÁREK Klíčová slova: pozorovací vrt barometrický tlak podzemní voda SOUHRN Příspěvek se zabývá vlivem změn barometrického tlaku
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2016/17
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2016/17 Poznámky: Plán je pouze orientační a může se podle potřeby měnit. Plán zahrnuje pouze rámcové tematické okruhy. Výuka je soustavně doplňována
2 Základní funkce a operátory V této kapitole se seznámíme s použitím funkce printf, probereme základní operátory a uvedeme nejdůležitější funkce.
Vážení zákazníci, dovolujeme si Vás upozornit, že na tuto ukázku knihy se vztahují autorská práva, tzv copyright To znamená, že ukázka má sloužit výhradnì pro osobní potøebu potenciálního kupujícího (aby
Hra na kytaru. Školní výstupy vyučovacího předmětu Hra na kytaru. I. stupeň
Hra na kytaru Kytara se dnes těší velké oblibě stejně jako dříve. Odjakživa je nástrojem, který nás doprovázel při zpěvu, ale její možnosti sahají od skladeb klasické hudby, přes španělské flamenco až
Teorie informace a kódování (KMI/TIK)
Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Bezpečnostní kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 13. listopadu 2012 Konzultace V pracovně 5.076. Každý čtvrtek 9.00 11.00. Emaily: lukas@havrlant.cz lukas.havrlant@upol.cz
Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.
Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak
Posouzení obtížnosti výkladového textu učebnic přírodopisu pro 7. ročník ZŠ pomocí dvou metod
Posouzení obtížnosti výkladového tetu učebnic přírodopisu pro 7. ročník ZŠ pomocí dvou metod Souhrn Libuše Hrabí Katedra přírodopisu a pěstitelství PdF UP Tento článek obsahuje poznatky o porovnání náročnosti
Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky
Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky František Kaňka Důsledky akusticko-dynamického principu. [V.] Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky, Vol. 47 (1918), No. 2-3, 158--163 Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/122325
Informace, kódování a redundance
Informace, kódování a redundance Data (jednotné číslo údaj) obvykle chápeme jako údaje, tj. číselné hodnoty, znaky, texty a další fakta zaznamenaná (a uložená v databázi) ve formě uspořádané posloupnosti
POPIS VYNALEZU K AUTORSKÉMU OSVĚDČENÍ. Vynález se týká způsobu určování ráže jaderného výbuchu a zapojení k jeho provádění.
ČESKOSLOVENSKÁ SOCIALISTICKÁ R E P U B L I K A ( 19 ) POPIS VYNALEZU K AUTORSKÉMU OSVĚDČENÍ (6l) (23) Výstavnípriorita (22) Přihlášeno 26 03 76 (2!) PV 1967-76 199 070 (11) (BIJ (51) Int.CI. J G 21 J 5/CO
pt;font-style:normal;color:grey;font-family:verdana,geneva,kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-variant
pt;font-style:normal;color:grey;font-family:verdana,geneva,kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-variant = = < 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 -
PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION
PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION Lucie Váňová 1 Anotace: Článek pojednává o předpovídání délky kolony v křižovatce. Tato úloha je řešena v programu
HRA NA PŘÍČNOU FLÉTNU
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM ZÁKLADNÍ UMĚLECKÉ ŠKOLY TIŠNOV HRA NA PŘÍČNOU FLÉTNU Tento dokument obsahuje pouze vybrané kapitoly z kompletního školního vzdělávacího programu a slouží pouze k informovanosti
Hudební výchova 6.ročník
Hudební výchova 6.ročník Období Ročníkový výstup Učivo Kompetence Mezipředmětové vztahy,průř.témata Pomůcky, literatura Vyhledává souvislosti mezi hudbou a jinými druhy umění. Orientuje se v hudebních
13. cvičení z PSI ledna 2017
cvičení z PSI - 7 ledna 07 Asymptotické pravděpodobnosti stavů Najděte asymptotické pravděpodobnosti stavů Markovova řetězce s maticí přechodu / / / 0 P / / 0 / 0 0 0 0 0 0 jestliže počáteční stav je Řešení:
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2015/16
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2015/16 Poznámky: Plán je pouze orientační a může se podle potřeby měnit. Plán zahrnuje pouze rámcové tematické okruhy. Výuka je soustavně doplňována
Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11
Gymnázium, Brno Matice Závěrečná maturitní práce Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Konzultant: Mgr. Aleš Kobza Ph.D. Brno, 2011 Prohlášení Prohlašuji, že jsem předloženou práci zpracoval samostatně
II. Nemoci a zdravotní omezení související s výkonem povolání
II. Nemoci a zdravotní omezení související s výkonem povolání Otázky o nemocech a zdravotních omezeních souvisejících s výkonem stávajícího nebo předcházejícího zaměstnání byly pokládány všem zaměstnaným
AUTOMATICKÉ VOLÍCÍ A OZNAMOVACÍ TELEKOMUNIKAČNÍ ZAŘÍZENÍ
AUTOMATICKÉ VOLÍCÍ A OZNAMOVACÍ TELEKOMUNIKAČNÍ ZAŘÍZENÍ INFOTEL 2+ ČTÚ 2000 3 T 575 Návod k instalaci a obsluze 2 1 Obsah 1 Obsah 3 2 Všeobecně 4 2.1 Podmínky připojení 4 2.2 Podmínky záruky 4 3 Základní
VÝŇATEK ZE ŠKOLNÍHO VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU KLÁVESOVÉ ODDĚLENÍ, upraveno září 2013 ZUŠ Adolfa Voborského, Praha 4 - Modřany
VÝŇATEK ZE ŠKOLNÍHO VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU KLÁVESOVÉ ODDĚLENÍ, upraveno září 03 ZUŠ Adolfa Voborského, Praha 4 Modřany OBSAH 5..0 STUDIJNÍ ZAMĚŘENÍ HRA NA KYTARU 5.. STUDIJNÍ ZAMĚŘENÍ HRA NA ELEKTRICKOU
Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )
LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava
PRAKTICKÉ KALKULACE 1: PŘÍKLAD (NEJEN O) SUPERMARKETU
PRAKTICKÉ KALKULACE 1: PŘÍKLAD (NEJEN O) SUPERMARKETU Série článků, kterou otevíráme tímto titulem, volně navazuje na předcházející dvojdílný příspěvek Tip na zimní večery: sestavte si nákladovou matici.
CHARAKTERISTIKA. VZDĚLÁVACÍ OBLAST VYUČOVACÍ PŘEDMĚT ZODPOVÍDÁ UMĚNÍ A KULTURA HUDEBNÍ VÝCHOVA Mgr. D. Kratochvílová
CHARAKTERISTIKA VZDĚLÁVACÍ OBLAST VYUČOVACÍ PŘEDMĚT ZODPOVÍDÁ UMĚNÍ A KULTURA HUDEBNÍ VÝCHOVA Mgr. D. Kratochvílová Vyučovací předmět hudební výchova je zařazen do vzdělávací oblasti Umění a kultura. Při
NĚKTERÉ ASPEKTY STANOVENÍ ABIOSESTONU ODHADEM POKRYVNOSTI ZORNÉHO POLE
Příspěvek byl publikovaný ve sborníku z konference Vodárenská biologie 214 (5. 6.2.214, Praha) na stránkách 15 2. NĚKTERÉ SPEKTY STNOVENÍ IOSESTONU ODHDEM POKRYVNOSTI ZORNÉHO POLE Petr Pumann Státní zdravotní
TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2002, ISBN 80-85813-99-8, s. 242-253 TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
Seznámení se se zvolenou pokročilou iterativní metodou na problému batohu
4. 12. 213 MI-PAA úkol č. 4 Antonín Daněk Seznámení se se zvolenou pokročilou iterativní metodou na problému batohu 1 SPECIFIKACE ÚLOHY Cílem tohoto úkolu bylo seznámit se s vybranou pokročilou iterativní
Počítačové kognitivní technologie ve výuce geometrie
Počítačové kognitivní technologie ve výuce geometrie Jiří Vaníček Univerzita Karlova v Praze - Pedagogická fakulta 2009 Počítačové kognitivní technologie ve výuce geometrie Abstrakt Kniha se zabývá využíváním
skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):
Klíčová slova: simplexová metoda 1 Simplexová metoda Postup výpočtu: 1. Nalezení výchozího řešení. 2. Test optima: pokud je řešení optimální výpočet končí, jinak krok 3. 3. Iterační krok, poté opět test
Část III - Disciplíny
Část III - Disciplíny 14. Pohybová skladba 14.1 Požadavky disciplíny 14.1.1 Obecně Volitelný program bez náčiní s hudebním doprovodem. Všichni akreditovaní gymnasté kromě náhradníků se musí účastnit pohybové
Hudební výchova
5.7.1 5.7.1 Hudební výchova HUDEBNÍ VÝCHOVA - 1. až 3. ročník 5.7.1/01 VOKÁLNÍ ČINNOSTI zazpívá podle svých možností intonačně čistě a rytmicky správně lidové písně a umělé písně pro děti rozliší notu
Testování jednotky ALU a aplikace metody FMEA
Testování jednotky ALU a aplikace metody FMEA Bc. Jiří Sobotka, Vysoké Učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, Ústav telekomunikací, Purkyňova 118, 612 00 Brno, Česká
GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ
Bagatelle ohne Tonart Ference Liszta - kritická hranice v popření tonality?
Крагулик Вацлав Чешская республика, Усти-на-Лабе, Университет Яна Евангелиста Пуркине Bagatelle ohne Tonart Ference Liszta - kritická hranice v popření tonality? Evropský hudební jazyk, je řekněme od dob
hlasová výchova správné dýchání hlasová hygiena rozezpívání
Vyučovací předmět Hudební výchova Týdenní hodinová dotace 2 hodiny Ročník 1. Roční hodinová dotace 72 hodin Výstupy Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy Výstupy Učivo Průřezová témata, mezipředmětové
Národní informační středisko pro podporu kvality
Národní informační středisko pro podporu kvality Matematický model kontrolního stanoviště montážní linky RNDr. Jiří Michálek, CSc CQR při ÚTIA AVČR Motivace Tvorba modelu je motivována výrobou zdravotnické
FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ. Matematika 3. RNDr. Břetislav Fajmon, PhD. Autoři textu:
FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Matematika 3 Garant předmětu: RNDr. Břetislav Fajmon, PhD Autoři textu: Mgr. Irena Růžičková RNDr. Břetislav Fajmon, PhD
SYSTÉM PRO AUTOMATICKÉ OVĚŘOVÁNÍ ZNALOSTÍ
SYSTÉM PRO AUTOMATICKÉ OVĚŘOVÁNÍ ZNALOSTÍ PŘIBYL VLADIMÍR Fakulta managementu, Vysoká škola ekonomická v Praze, Jarošovská 1117/II, 377 01 Jindřichův Hradec priby-vl@fm.vse.cz Abstrakt: Příspěvek se zabývá
5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.
5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant. Matice Matice typu m,n je matice složená z n*m (m >= 1, n >= 1) reálných (komplexních) čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců: R m,n (resp.
Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa
2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace
Analýza oscilogramů pro silnoproudé aplikace
Středoškolská technika 212 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT Analýza oscilogramů pro silnoproudé aplikace Jakub Fojtík, Marek Červinka, Jan Chaloupka Vyšší odborná škola a Střední
ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM. Hudební výchova pro 8. ročník ZŠ; J. Mihule, I. Poledňák, P. Mašlaň, nakl. Fortuna
Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Hudební výchova 3. období 8. ročník Hudební výchova pro 8. ročník ZŠ; J. Mihule, I. Poledňák, P. Mašlaň, nakl. Fortuna Očekávané výstupy předmětu Na konci
Predispozice pro výuku IKT (2015/2016)
Konzervatoř P. J. Vejvanovského Kroměříž Predispozice pro výuku IKT (15/16) Základní algoritmy pro počítání s celými a racionálními čísly Adam Šiška 1 Sčítání dvou kladných celých čísel Problém: Jsou dána
Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.
Přednáška MATEMATIKA č. 2 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 13. 10. 2010 Uspořádané schéma vytvořené z m n reálných čísel, kde m, n N a 11 a 12 a
Ý Ť Ť ť Ž Í Ž Ť Ť Ť Ť š Ž Ť š š Ť Ť Ž Ť Ý Ť š Ť š š š Ť š Ťš Ť Í š š š š Ž Ť Ť š š š Ť š š Ť š š Ť š Ť ď Ť Í Š Ť š Ť Ó Ť š Ť š Ť Š š š šť š Ť š š Ť Í ď š š š Ť š Í Ú š Š š š š š ř š š Ťš Ť š ť š š Š Ť
Brněnský průvodce po antikvariátech, tentokrát Antikvariát Musica
Publikováno na Inflow.cz (http://www.inflow.cz/brnensky-pruvodce-po-antikvariatech-tentokratantikvariat-musica) Brněnský průvodce po antikvariátech, tentokrát Antikvariát Musica 22. 11. 2010 Marta Otevírací
Seminář z IVT Algoritmizace. Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr
Seminář z IVT Algoritmizace Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr Algoritmizace - o čem to je? Zatím jsme se zabývali především tím, jak určitý postup zapsat v konkrétním programovacím jazyce (např. C#)
KONZULTAČNÍ HUDEBNÍ NAUKA
KONZULTAČNÍ HUDEBNÍ NAUKA 1. ROČNÍK POŽADAVKY KE KLASIFIKACI V JEDNOTLIVÝCH ROČNÍCÍCH - 2018/19 na ZUŠ V. Petrova: vysvětlí základní délky not a pomlk - celá, půlová, čtvrťová, osminová a nota půlovou
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Bobtnání dřeva Fyzikální vlastnosti dřeva Protokol č.3 Vypracoval: Pavel Lauko Datum cvičení: 24.9.2002 Obor: DI Datum vyprac.: 10.12.02 Ročník: 2. Skupina:
Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy
Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 1/19 Minule: soustavy lineárních rovnic nad Z p, p prvočíslo, stejně jako nad R. Dále nad
z pohledu odborné literatury druhé poloviny dvacátého století
Modulace pomocí mimotonálních dominant z pohledu odborné literatury druhé poloviny dvacátého století Mgr. Radka Binderová Modulace pomocí mimotonálních dominant 1 jak ji zmiňuje odborná literatura druhé
Zabezpečení datových přenosů pomocí CRC
Zabezpečení datových přenosů pomocí CRC Cílem úlohy je seznámit se s funkčními principy využití CRC (Cyclic Redundancy Check), tedy s jeho: - matematickým základem - vlastnostmi a detekčními schopnostmi
POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU EROZÍ
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 5 Číslo 2, 2004 POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2017/18
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2017/18 Poznámky: Plán je pouze orientační a může se podle potřeby měnit. Plán zahrnuje pouze rámcové tematické okruhy. Výuka je soustavně doplňována
Pokroky matematiky, fyziky a astronomie
Pokroky matematiky, fyziky a astronomie Zdeněk Češpíro Výbojový vakuoměr bez magnetického pole Pokroky matematiky, fyziky a astronomie, Vol. 3 (1958), No. 3, 299--302 Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/137111
Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Šumperk, Gen. Krátkého 1, 787 29 Šumperk
Středoškolská technika 2013 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT Řídicí jednotka hodin s DCF David Uherko E4 Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Šumperk, Gen. Krátkého
Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny
Prognóza poruchovosti vodovodních řadů pomocí aplikace Poissonova rozdělení náhodné veličiny Ing. Jana Šenkapoulová VODÁRENSKÁ AKCIOVÁ SPOLEČNOST, a.s. Brno, Soběšická 156, 638 1 Brno ÚVOD Každé rekonstrukci
Uvod Modely n-tic Vyhodnocov an ı Vyhlazov an ı a stahov an ı Rozˇ s ıˇ ren ı model u n-tic Jazykov e modelov an ı Pavel Smrˇ z 27.
Jazykové modelování Pavel Smrž 27. listopadu 2006 Osnova 1 Úvod motivace, základní pojmy 2 Modely n-tic 3 Způsob vyhodnocování 4 Vyhlazování a stahování 5 Rozšíření modelů n-tic 6 Lingvisticky motivované
KONCEPTY MANAŽERSKÝCH FUNKCÍ KONCEPTY MANAŽERSKÝCH FUNKCÍ
Pracovník musí vědět: s kým bude spolupracovat komu bude nadřízen / podřízen jakých zdrojů bude organizace využívat atp. Organizační struktura = mechanismus sloužící ke koordinaci. je výsledkem organizování
Radek Knoflíček 45. KLÍČOVÁ SLOVA: Hydraulický lis, hydropneumatický akumulátor, mezní stav konstrukce, porucha stroje.
STANOVENÍ PŘÍČIN ROZTRŽENÍ HYDROPNEUMATICKÉHO AKUMULÁTORU HYDRAULICKÉHO LISU LISOVACÍ LINKY CAUSE EXPLOSION DETERMINATION OF HYDROPNEUMATIC ACCUMULATOR OF COACHWORK PRESS MACHINE OF MOLDING LINE ABSTRAKT:
Statistická teorie učení
Statistická teorie učení Petr Havel Marek Myslivec přednáška z 9. týdne 1 Úvod Představme si situaci výrobce a zákazníka, který si u výrobce objednal algoritmus rozpoznávání. Zákazník dodal experimentální
Digitalizace signálu (obraz, zvuk)
Digitalizace signálu (obraz, zvuk) Základem pro digitalizaci obrazu je převod světla na elektrické veličiny. K převodu světla na elektrické veličiny slouží např. čip CCD. Zkratka CCD znamená Charged Coupled
Charakteristika vyučovacího předmětu HUDEBNÍ VÝCHOVA
Charakteristika vyučovacího předmětu HUDEBNÍ VÝCHOVA Vzdělávací oblast: Umění a kultura Vzdělávací obor: Hudební výchova Název vyučovacího předmětu: Časové vymezení předmětu: Hudební výchova 1.-9. ročník
V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více
9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme
PRAVIDLA PROVOZOVÁNÍ LOKÁLNÍ DISTRIBUČNÍ SOUSTAVY FORUM Ústí, s.r.o.
PRAVIDLA PROVOZOVÁNÍ LOKÁLNÍ DISTRIBUČNÍ SOUSTAVY FORUM Ústí, s.r.o. PŘÍLOHA 3 KVALITA NAPĚTÍ V LOKÁLNÍ DISTRIBUČNÍ SOUSTAVĚ, ZPŮSOBY JEJÍHO ZJIŠŤOVÁNÍ A HODNOCENÍ Zpracovatel: PROVOZOVATEL LOKÁLNÍ DISTRIBUČNÍ
ACOUSTIC EMISSION SIGNAL USED FOR EVALUATION OF FAILURES FROM SCRATCH INDENTATION
AKUSTICKÁ EMISE VYUŽÍVANÁ PŘI HODNOCENÍ PORUŠENÍ Z VRYPOVÉ INDENTACE ACOUSTIC EMISSION SIGNAL USED FOR EVALUATION OF FAILURES FROM SCRATCH INDENTATION Petr Jiřík, Ivo Štěpánek Západočeská univerzita v
Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )
Příklady řešené na cvičení LA II - LS 1/13 Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh http://kam.mff.cuni.cz/~sbirka/ 1. cvičení (..13) 1. Rozhodněte, které z následujících operací jsou skalárním součinem
TEPELNÉ ZPRACOVÁNÍ KONSTRUKČNÍCH OCELÍ SVOČ - 2008. Jana Martínková, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika
TEPELNÉ ZPRACOVÁNÍ KONSTRUKČNÍCH OCELÍ SVOČ - 2008 Jana Martínková, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika ABSTRAKT Práce obsahuje charakteristiku konstrukčních ocelí
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Institut celoživotního vzdělávání Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Institut celoživotního vzdělávání Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií STATISTIKA pro TZP Modul : Pravděpodobnost a náhodné veličiny Prof
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2018/19
Orientační plán výuky hudební nauky pro školní rok 2018/19 Poznámky: Plán je pouze orientační a může se podle potřeby měnit. Plán zahrnuje pouze rámcové tematické okruhy. Výuka je soustavně doplňována
2.2. SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC
22 SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC V této kapitole se dozvíte: jak je definováno sčítání matic a jaké má základní vlastnosti jak je definováno násobení matic číslem a jaké má základní vlastnosti zda a proč se
INFORMAČNÍ MODEL ČLOVĚKA
INFORMAČNÍ MODEL ČLOVĚKA František Šebesta Od počátku změn ve způsobu studia speciální pedagogiky bylo zřejmé, že interdisciplinární vazby našeho obom a potřeba vytvořeni vlastního technického zázemí pro
1/36 ZÁZNAMOVÝ ARCH. Základní škola Dačice, Komenského 7, okr. Jindřichův Hradec, 380 01 Dačice
Český jazyk a literatura VY_32_ZAZNAM_01.1.CJ.3 Tvrdé a měkké slabiky Dana Vláčilová 3 VY_32_ZAZNAM_02.1.CJ.3 Doplň u-ú-ů Dana Vláčilová 3 VY_32_ZAZNAM_03.1.CJ.3 Souhlásky uprostřed a na konci Dana Vláčilová
Identifikační a kontaktní údaje
Dokumentace Informačního systému Sisyfos Společná data Identifikační a kontaktní údaje Obchodní jméno Právní forma Sídlo Adresa pro písemný styk Statutární zástupce Řešitel Alef Jeseník, s.r.o. společnost
Řešení problému vážené splnitelnosti booleovské formule pokročilou iterativní metodou
Řešení problému vážené splnitelnosti booleovské formule pokročilou iterativní metodou 1 SPECIFIKACE ÚLOHY Cílem této úlohy bylo použít vybranou pokročilou iterativní metodou pro řešení problému vážené
APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL
APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL Jiří Kulička 1 Anotace: Článek se zabývá odvozením, algoritmizací a popisem konstrukce
2. RBF neuronové sítě
2. RBF neuronové sítě Kapitola pojednává o neuronových sítích typu RBF. V kapitole je popsána základní struktura tohoto typu neuronové sítě. Poté následuje definice a charakteristika jednotlivých radiálně
Regresní a korelační analýza
Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)
VÝUKA OBECNÝCH METOD ANALÝZY LINEÁRNÍCH OBVODŮ
VÝKA OBECNÝCH METOD ANALÝZ LNEÁRNÍCH OBVODŮ Dalibor Biolek, Katedra elektrotechniky a elektroniky, VA Brno ÚVOD Obecné metody analýzy elektronických obvodů prodělaly dlouhé období svého vývoje. Katalyzátorem
Matematika I Lineární závislost a nezávislost
Matematika I Lineární závislost a nezávislost RNDr. Renata Klufová, Ph. D. Jihoèeská univerzita v Èeských Budìjovicích EF Katedra aplikované matematiky a informatiky Co u¾ známe? vektory - základní operace
4. Lineární nerovnice a jejich soustavy
4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 9. ročník 4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 5 > 0 ostrá nerovnost 5.0 50 neostrá nerovnost ( používáme pouze čísla) ZNAKY NEROVNOSTI: > je větší než < je menší
Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna
Téma: Náhodná veličina, distribuční funkce a její graf, pravděpodobnostní funkce a její graf, funkce hustoty pravděpodobnosti a její graf, výpočet střední hodnoty a rozptylu náhodné veličiny 1 Náhodná
Manuál k aplikaci SDO PILOT v.0.2
Manuál k aplikaci SDO PILOT v.0.2 Základní informace o aplikaci Aplikace slouží pro zjednodušené vytváření dokumentů Souhrnů doporučených opatření pro Evropsky významné lokality. Vznikala přírustkovým