Dynamické programování
|
|
- Jan Vacek
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ALG Dynamické rogramování Nejdelší rostoucí odoslounost Otimální ořadí násobení matic
2 Nejdelší rostoucí odoslounost Z dané oslounosti vyberte co nejdelší rostoucí odoslounost Řešení: Jiné možné varianty Vlastnosti hledané odoslounosti: Klesající, nerostoucí, neklesající, aritmetická, s omezenou rychlostí růstu, s váhami rvků, atd., Konceční řístu I zde nerobírané Převeď na známou úlohu, definuj vhodný DAG odle daných vlastností odoslounosti, v DAG hledej nejdelší cestu.
3 Nejdelší rostoucí odoslounost Konceční řístu I Transformace na známou úlohu Prvky oslounosti budou uzly DAG, který je již toologicky usořádán, ořadí v oslounosti = ořadí v to. usořádání. Hrana x > y existuje rávě tehdy, když x je v oslounosti dříve než y a navíc x<y. V tomto DAG hledáme nejdelší cestu Algoritmus je znám, má složitost (N+M), tedy O(N ). Nař. ro rostoucí oslounost má složitost až (N ).
4 Nejdelší rostoucí odoslounost Konceční řístu II Sestav samostatný a otenciálně rychlejší algoritmus řešení: Registrujme otimální odoslounosti všech možných délek. Postuně metodou DP aktualizujme tyto otimální odoslounosti. k V k.. index rvku V.. hodnota rvku.. index ředchůdce.. index osledního rvku v rostoucí odoslounosti délky d =,,, N. Pro každý index k: Nechť d je index největšího rvku, ro který latí V[[d]] < V[k]. Potom [d+] := k, [k] = [d], okud d existuje. Jinak [] := k, [k] = null. V[[d]], d =..N je neklesající, lze v ní hledat v čase O(log N).
5 k V Nejdelší rostoucí odoslounost k.. index rvku V.. hodnota rvku.. index ředchůdce.. index osledního rvku v rostoucí odoslounosti délky d =,,, N k= k= Pro každý index k: Nechť d je index max. rvku, ro který latí V[[d]] < V[k]. Potom [d+] := k, [k] = [d], okud d existuje. Jinak [] := k, [k] = null. Pro každé k je nalezneme d v čase O(log N) ůlením intervalu. Aktualizace a roběhne v konstantním čase. Celkem je složitost O(N log (N)). 4
6 Nejdelší rostoucí odoslounost k k V V
7 Nejdelší rostoucí odoslounost k k V V VL Rekonstrukce otimální cesty Poslední definovaný rvek v je indexem osledního rvku jedné z otimálních odoslouností celé oslounosti. Pole určuje omocí ředchůdců tuto odoslounost. 6
8 Otimální ořadí násobení matic Instance úlohy Máme sočítat co nejefektivněji součin reálných matic A A A A 4 A 5 A 6, kde rozměry jednotlivých matic jsou o řadě 5, 5 5, 5 5, 5,, 5. (Výsledná matice D má rozměr ). Grafická odoba (dimenze matic ve srávném oměru) A A A A 4 A 5 A 6 D = Instance řevzata z [CLRS], ka. 5. 7
9 Otimální ořadí násobení matic Počet oerací v násobení dvou matic a b b = c a c b = b b oerací násobení ro výočet jednoho rvku výsledné matice a * c rvků ve výsledné matici Vynásobení dvou matic o rozměrech a b a b c vyžaduje celkem a * b * c oerací násobení dvou rvků (čísel). Sčítání zde neuvažujeme, lze ro něj vyvinout analogický ostu. 8
10 Otimální ořadí násobení matic A A A A 4 A 5 A 6 D = Sledujeme jen očet oerací součinu dvou reálných čísel. Uvažujeme různé možnosti uzávorkování a tím i ořadí výočtu. metoda Výraz Počet oerací zleva dorava zrava doleva ((((A A ) A ) A 4 ) A 5 ) A A (A (A (A 4 (A 5 A 6 )))) 47 5 nejhorší A ((A ((A A 4 ) A 5 )) A 6 ) 58 nejleší (A (A A )) ((A 4 A 5 ) A 6 ) 5 5 9
11 Otimální ořadí násobení matic Příklad násobení více matic + 4 = 54 o. 4 * * 4 = 4 o = o. 4 5 * * 4 = 6 o * * = o. o. o. * 5 * 4 = 4 o
12 Otimální ořadí násobení matic A = A = A = 5 5 Součin (A A ) A vyžaduje 54 oerace násobení. Součin A (A A ) vyžaduje oerací násobení. Evidentně, na zůsobu uzávorkování záleží. Catalanova čísla C N Součin A A A A N lze uzávorkovat 4 C N = Comb(N, N) / (N+) zůsoby. C, C,, C 7 =,,, 5, 4, 4,. C N >N ro N > 7. V obecném říadě by mělo vyzkoušení všech uzávorkování exonenciální složitost.
13 Ilustrace Otimální ořadí násobení matic 4 různých zůsobů uzávorkování součinu 5 činitelů A (A (A (A 4 A 5 ))) A (A ((A A 4 ) A 5 )) A ((A A ) (A 4 A 5 )) A ((A (A A 4 )) A 5 ) A (((A A ) A 4 ) A 5 ) (A A ) (A (A 4 A 5 )) (A A ) ((A A 4 ) A 5 ) (A (A A )) (A 4 A 5 ) ((A A ) A ) (A 4 A 5 ) (A (A (A A 4 ))) A 5 (A ((A A ) A 4 )) A 5 ((A A ) (A A 4 )) A 5 ((A (A A )) A 4 ) A 5 (((A A ) A ) A 4 ) A 5
14 Otimální ořadí násobení matic A (A A A 4 A N- A N ) (A A ) (A A 4 A N- A N ) (A A A ) (A 4 A N- A N ) (A A A A 4 ) ( A N- A N )... (A A A A 4 ) (A N- A N ) (A A A A 4 A N- ) A N N možných míst, v nichž výraz rozdělíme a rovedeme oslední násobení Předokládejme, že máme ředočítáno otimální uzávorkování ro každý modrý úsek celkového výrazu.
15 Otimální ořadí násobení matic A (A A A 4 A N- A N ) (A A ) (A A 4 A N- A N ) (A A A ) (A 4 A N- A N ) (A A A A 4 ) ( A N- A N )... (A A A A 4 ) (A N- A N ) (A A A A 4 A N- ) A N = B[,] B[,N] = B[,] B[,N] = B[,] B[4,N] = B[,4] B[5,N]... = B[,N-] B[N-,N] = B[,N-] B[N,N] Matice B[i, j] ředstavuje výsledek vynásobení odovídajícího úseku. Nechť r(x) res. s(x) ředstavují očet řádků res slouců matice X. Podle ravidel násobení matic latí r(b[i, j]) = r(a i ), s(b[i, j]) = s(a j ), ro i j N. 4
16 Otimální ořadí násobení matic Nechť MO[i, j] ředstavuje minimální očet oerací otřebných k výočtu matice B[i, j], tj. minimální očet oerací otřebných k výočtu matice A i A i+ A j- A j. A4BALG 5/ B[,] B[,] B[,]... B[,N-] B[,N-] B[,N] B[,N] B[4,N] B[N-,N] B[N,N] MO[,] + r(a )*s(a )*s(a N ) + MO[, N] MO[,] + r(a )*s(a )*s(a N ) + MO[, N] MO[,] + r(a )*s(a )*s(a N ) + MO[4, N] MO[,N-] + r(a )*s(a N- )*s(a N ) + MO[N-, N] MO[,N-] + r(a )*s(a N- )*s(a N ) + MO[N, N] oerací v levém úseku oerací ři násobení B[,.] B[.,N] oerací v ravém úseku Celkem dostáváme MO[,N]: MO[,N] = min {MO[,k] + r(a )*s(a k )*s(a N ) + MO[k+, N] k =..N-} 5
17 Otimální ořadí násobení matic MO[,N] = min {MO[,k] + r(a )*s(a k )*s(a N ) + MO[k+, N] k =..N-} Za ředokladu znalosti MO[i, j] ro úseky kratší než [, N], lze řešení celé úlohy, tj. hodnotu MO[, N], sočíst v čase (N). (*) Rekurentní využití řešení menších odúloh Identické úvahy, jaké jsme rovedli ro celý výraz A A A A N, rovedeme rovněž ro každý jeho souvislý úsek A L A L+ A R- A R, L R N. Počet těchto souvislých úseků je stejný jako očet dvojic indexů (L, R), kde L R N. Ten je roven Comb(N, ) (N ). Podúlohu na úseku (L, R) lze sočíst odle (*) v čase O(N), celou úlohu tak lze vyřešit v čase O(N ). 6
18 Otimální ořadí násobení matic * MO[L,R] = min {MO[L,k] + r(a L )*s(a k )*s(a R ) + MO[k+,R] k = L..R-} Hodnoty MO[L,R] ukládáme do D ole na ozici s indexy [L][R]. * A4BALG 5/ Při výočtu MO[L,R] odle oužíváme vesměs hodnoty MO[x,y], kde rozdíl y - x (odovídající délce odvýrazu) je menší než rozdíl R - L. Tabulku DP roto vylňujeme v ořadí rostoucích rozdílů R - L.. Vylníme rvky s indexy[l][r], kde R-L =, to je hlavní diagonála.. Vylníme rvky s indexy[l][r], kde R-L =, to je diagonála těsně nad hlavní diagonálou.. Vylníme rvky s indexy[l][r], kde R-L =, to je diagonála těsně nad ředchozí diagonálou. N-. Vylníme rvek s indexem [L][R], kde R-L = N-, to je ravý horní roh tabulky. 7
19 Otimální ořadí násobení matic Schéma ostuu výočtu R - L = R - L = R - L = R - L = R - L = N- R - L = N- Sto 8
20 Otimální ořadí násobení matic MO[L,R] = min {MO[L,k] + r(a L )*s(a k )*s(a R ) + MO[k+,R] k = L..R-} Ukázka ostuu výočtu MO a b c d 8 w x y z MO[,8] = min { MO[,] + r(a )*s(a )*s(a 8 ) + MO[4,8], MO[,4] + r(a )*s(a 4 )*s(a 8 ) + MO[5,8], MO[,5] + r(a )*s(a 5 )*s(a 8 ) + MO[6,8], MO[,6] + r(a )*s(a 6 )*s(a 8 ) + MO[7,8], MO[,7] + r(a )*s(a 7 )*s(a 8 ) + MO[8,8]} Označme P[L, R] := r(a L )*s(a R ). Potom MO[,8] = min { + s(a )*P[,8] + w, a + s(a 4 )*P[,8] + x, b + s(a 5 )*P[,8] + y, c + s(a 6 )*P[,8] + z, d + s(a 7 )*P[,8] + }. 9
21 Otimální ořadí násobení matic Instance úlohy A A A A 4 A 5 A 6 D = MO otimum
22 Otimální ořadí násobení matic Rekonstrukce uzávorkování * MO[L,R] = min {MO[L,k] + r(a L )*s(a k )*s(a R ) + MO[k+,R] k = L..R-} Při určení MO[L,R] do rekonstrukční tabulky RT stejné velikosti jako MO zaneseme na ozici [L][R] hodnotu k, v níž minimum * nastalo. Hodnota k určuje otimální rozdělení výrazu (A L A L+ A R ) na dva menší otimálně uzávorkované výrazy (A L A L+ A k ) (A k+ A k+ A R ) Hodnota RT[, N] určuje otimální rozdělení celého výrazu A A A N na rvní dva menší otimálně uzávorkované výrazy (A A A k ) (A k+ A k+ A N ). Dále rekonstrukce otimálního uzávorkování okračuje rekurzivně analogicky ro výraz (A A A k ) a ro výraz (A k+ A k+ A N ) a dále ro jejich odvýrazy atd.
23 Otimální ořadí násobení matic RT A A A A4 A5A 6 A A 6 A A A A 4 A 6 A A A A A 4 A 5 A 6 A 6 (A (A A )) ((A 4 A 5 ) A 6 ) D =
24 Otimální ořadí násobení matic Odvození asymtotické složitosti index řádku Řádkové součty Počet buněk, z nichž je očítán obsah dané buňky v DP tabulce, je úměrný složitosti výočtu obsahu této buňky. k = N k = N k = N / * (N ) * N / * (N ) * (N ) / * (N ) * (N ) N N N N 4 N N N 5 N 4 N k = k / * k * (k+) N k N k N k k = k = k = / * * 4 / * * / * * Celkový součet N- N- / * k * (k+) = / * k N- + / * k k= k= k= = / * (N ) * N * (N )/6 + / * (N ) * N/ (N )
Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana. Obsah. Strom
8 Podklady ředmětu ro akademický rok 2013/2014 Radim Farana Obsah 2 Dynamické datové struktury. Strom. Binární stromy. Vyhledávací stromy. Vyvážené stromy. AVL stromy. Strom 3 Název z analogie se stromy.
Dynamické programování
Dynamické programování prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA)
Analytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii
KM/GVS Geometrické vidění světa (Design) nalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii Použité značky a symboly R, C, Z obor reálných, komleních, celých čísel geometrický vektor R n aritmetický vektor
Úvěr a úvěrové výpočty 1
Modely analýzy a syntézy lánů MAF/KIV) Přednáška 8 Úvěr a úvěrové výočty 1 1 Rovnice úvěru V minulých řednáškách byla ro stav dluhu oužívána rovnice 1), kde ředokládáme, že N > : d = a b + = k > N. d./
PARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ
PARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ 6 Analýza složitosti algoritmů - cena, ráce a efektivita Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční odory Evroského sociálního fondu
3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
3. Metody s latentními roměnnými a klasifikační metody Otázka č. Vyočtěte algoritmem IPALS. latentní roměnnou z matice A[řádek,slouec]: A[,]=, A[,]=, A[3,]=3, A[,]=, A[,]=, A[3,]=0, A[,3]=6, A[,3]=4, A[3,3]=.
Laplaceova transformace.
Lalaceova transformace - studijní text ro cvičení v ředmětu Matematika -. Studijní materiál byl řiraven racovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za odory grantu IG ČVUT č. 300043 a v rámci
1. série. Různá čísla < 1 44.
série Téma: Termínodeslání: Různá čísla ½ º Ò ½ ½º ÐÓ je řirozené q9+9 q 6+ 9 9 6 ¾º ÐÓ `5+ 6 998 není řirozené º ÐÓ Nechť c je řirozené číslo Rozhodněte, které z čísel c+ c a c c je větší a své tvrzení
Návrh Designu: Radek Mařík
1. 7. Najděte nejdelší rostoucí podposloupnost dané posloupnosti. Použijte metodu dynamického programování, napište tabulku průběžných délek částečných výsledků a tabulku předchůdců. a) 5 8 11 13 9 4 1
Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost
Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány
7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU
7. Výrobní činnost odniku Ekonomika odniku - 2009 7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU 7.1. Produkční funkce teoretický základ ekonomiky výroby 7.2. Výrobní kaacita Výrobní činnost je tou činností odniku, která
NÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL
NÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL 1. ZADÁNÍ Navrhněte růměr a výztuž vrtané iloty délky L neosuvně ořené o skalní odloží zatížené v hlavě zadanými vnitřními silami (viz
Univerzita Pardubice FAKULTA CHEMICKO TECHNOLOGICKÁ
Univerzita Pardubice FAKULA CHEMICKO ECHNOLOGICKÁ MEODY S LAENNÍMI PROMĚNNÝMI A KLASIFIKAČNÍ MEODY SEMINÁRNÍ PRÁCE LICENČNÍHO SUDIA Statistické zracování dat ři kontrole jakosti Ing. Karel Dráela, CSc.
Cyklické kódy. Alena Gollová, TIK Cyklické kódy 1/23
Cyklické kódy 5. řednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Cyklické kódy 1/23 Obsah 1 Cyklické kódy Generující olynom - kódování Kontrolní olynom - objevování chyb Alena Gollová, TIK Cyklické
Téma 7: Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet POPV
Téma 7: Přímý Otimalizovaný Pravděodobnostní Výočet POPV Přednáška z ředmětu: Pravděodobnostní osuzování konstrukcí 4. ročník bakalářského studia Katedra stavební mechaniky Fakulta stavební Vysoká škola
Pokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými
1 Pracovní úkoly 1. Změřte závislost indexu lomu vzduchu na tlaku n(). 2. Závislost n() zracujte graficky. Vyneste také závislost závislost vlnové délky sodíkové čáry na indexu lomu vzduchu λ(n). Proveďte
14. Soustava lineárních rovnic s parametrem
@66 4. Sousava lineárních rovnic s aramerem Hned úvodem uozorňuji, že je velký rozdíl mezi sousavou rovnic řešenou aramerizováním, roože má nekonečně mnoho řešení zadaná sousava rovnic obsahuje jen číselné
SHANNONOVY VĚTY A JEJICH DŮKAZ
SHANNONOVY VĚTY A JEJICH DŮKAZ JAN ŠŤOVÍČEK Abstrakt. Důkaz Shannonových vět ro binární symetrický kanál tak, jak měl být robrán na řednášce. Číslování vět odovídá řednášce. 1. Značení a obecné ředoklady
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Slezská univerzita v Oavě Obchodně odnikatelská fakulta v Karviné Přijímací zkouška do. ročníku OPF z matematiky (00) A Příklad. Určete definiční oboovnice a rovnici řešte. n + n =. + D : n N n = b b +
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
Dynamické programování
ALG 0 Dynamické programování zkratka: DP Zdroje, přehledy, ukázky viz https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/a4balg/literatura_odkazy 0 Dynamické programování Charakteristika Neřeší jeden konkrétní typ úlohy,
Obr. V1.1: Schéma přenosu výkonu hnacího vozidla.
říklad 1 ro dvounáravové hnací kolejové vozidlo motorové trakce s mechanickým řenosem výkonu určené následujícími arametry určete moment hnacích nárav, tažnou sílu na obvodu kol F O. a rychlost ři maximálním
Dynamické programování
ALG 11 Dynamické programování Úloha batohu neomezená Úloha batohu /1 Úloha batohu / Knapsack problem Máme N předmětů, každý s váhou Vi a cenou Ci (i = 1, 2,..., N) a batoh s kapacitou váhy K. Máme naložit
1.3.3 Přímky a polopřímky
1.3.3 římky a olořímky ředoklady: 010302 edagogická oznámka: oslední říklad je oakování řeočtu řes jednotku. okud hodina robíhá dobře, dostanete se k němu řed koncem hodiny. edagogická oznámka: Nakreslím
7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy
, základní pojmy POJEM FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Reálná funkce f jedné reálné proměnné je funkce (zobrazení) f: X Y, kde X, Y R. Jde o zvláštní případ obecného pojmu funkce definovaného v přednášce. Poznámka:
Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie etody s latentními roměnnými a klasifikační metody Ing. Roman Slavík V Bohumíně 4.4. ŽDB a.s. Příklad č. Vyočtěte algoritmem
Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění
Přednáška č. Analýza roztlu ř dvojném třídění Ve většně říadů v rax výsledk exermentu, rozboru závsí na více faktorech. Př této analýze se osuzují výsledk náhodných okusů (exerment nebo soubor získané
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Posloupnosti a řady funkcí. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Poslounosti a řady funkcí študenti MFF 15. augusta 2008 1 3 Poslounosti a řady funkcí Požadavky Sojitost za ředokladu stejnoměrné konvergence Mocninné
EKONOMETRIE 4. přednáška Modely chování spotřebitele
EKONOMETRIE 4. řednáška Modely chování sotřebitele Rozočtové omezení Sotřebitel ři svém rozhodování resektuje tzv. rozočtové omezení x + x y, kde x i množství i-té sotřební komodity, i cena i-té sotřební
Výpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 04/2016 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
Markovovy řetězce se spojitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain)
Markovovy řetězce se soitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain) 3 5 1 4 Markovovy rocesy X Diskrétní stavový rostor Soitý obor arametru t { } S e1, e,, en t R t 0 0 t 1 t t 3 t Proces e Markovův
6. Zobrazení δ: (a) δ(q 0, x) obsahuje x i, x i Z. (b) δ(x i, y) obsahuje y j, x i y j P 7. Množina F je množinou koncových stavů.
Vzth mezi reg. výrzy kon. utomty Automty grmtiky(bi-aag) 7. Převody mezi reg. grm., reg. výrzy kon. utomty Jn Holu Algoritmus (okrčování): 6. Zorzení δ: () δ(, x) oshuje x i, x i Z. () δ(x i, y) oshuje
Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.
1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 1 3 4 5 6 7 8 9 30 31 3 Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n log(n) 1 n 1/ roste rychleji než funkce g(n) = n. Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n 3/ log(n) roste
Předpjatý beton Přednáška 6
Předjatý beton Přednáška 6 Obsah Změny ředětí Okamžitým ružným řetvořením betonu Relaxací ředínací výztuže Přetvořením oěrného zařízení Rozdílem telot ředínací výztuže a oěrného zařízení Otlačením betonu
1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35
1. Matice a maticové operace 1. Matice a maticové operace p. 1/35 1. Matice a maticové operace p. 2/35 Matice a maticové operace 1. Aritmetické vektory 2. Operace s aritmetickými vektory 3. Nulový a opačný
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
Dynamické programování
Dynamické programování Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol., 207 Datové struktury a algoritmy, B6B36DSA 05/207, Lekce 2
DMA Přednáška Rekurentní rovnice. takovou, že po dosazení odpovídajících členů do dané rovnice dostáváme pro všechna n n 0 + m pravdivý výrok.
DMA Přednáška Rekurentní rovnice Rekurentní rovnice či rekurzivní rovnice pro posloupnost {a n } je vztah a n+1 = G(a n, a n 1,..., a n m ), n n 0 + m, kde G je nějaká funkce m + 1 proměnných. Jejím řešením
Úlohy domácí části I. kola kategorie C
65. ročník Matematické olymiády Úlohy domácí části I. kola kategorie C. Najděte všechny možné hodnoty součinu rvočísel, q, r, ro která latí (q + r) = 637. Řešení. evou stranu dané rovnice rozložíme na
Příklady z přednášek Statistické srovnávání
říklad z řednášek Statstcké srovnávání Jednoduché ndvduální ndex říklad V následující tabulce jsou uveden údaje o očtu závažných závad v areálu určté frm zjštěných a oravených v letech 9-998. Závažná závada
CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY
Střední růmyslová škola elektrotechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKRONIKY Harmonická analýza Příjmení : Česák Číslo úlohy : Jméno : Petr Datum zadání :.1.97 Školní rok : 1997/98 Datum odevzdání : 11.1.97
Lineární algebra Operace s vektory a maticemi
Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................
Test prvočíselnosti. Úkol: otestovat dané číslo N, zda je prvočíslem
Test prvočíselnosti Úkol: otestovat dané číslo N, zda je prvočíslem 1. zkusit všechny dělitele od 2 do N-1 časová složitost O(N) cca N testů 2. stačí zkoušet všechny dělitele od 2 do N/2 (větší dělitel
Výpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 06/2018 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
Algebraický úvod. Kapitola 1. 1.1 Pologrupa, monoid, neutrální prvek. 1.2 Grupa, inverzní prvek, krácení
Kaitola 1 Algebraický úvod 1.1 Pologrua, monoid, neutrální rvek Binární oerací na množině M se rozumí každé zobrazení M M M. Binární oerace se často zaisují jako násobení či sčítání, a to i když oerace
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému
Cvičení z termomechaniky Cvičení 5.
Příklad V komresoru je kontinuálně stlačován objemový tok vzduchu *m 3.s- + o telotě 0 * C+ a tlaku 0, *MPa+ na tlak 0,7 *MPa+. Vyočtěte objemový tok vzduchu vystuujícího z komresoru, jeho telotu a říkon
Extrémy funkce dvou proměnných
Extrémy funkce dvou proměnných 1. Stanovte rozměry pravoúhlé vodní nádrže o objemu 32 m 3 tak, aby dno a stěny měly nejmenší povrch. Označme rozměry pravoúhlé nádrže x, y, z (viz obr.). ak objem této nádrže
, : (vzor prvku b) q ).
DSM Cv 6 Zobrazení : X Y, X X Y Y Je dána relace, : Obraz množiny X v relaci, ( X ) = { y Y; x X :[ x, y] }; v říadě, že X = { a}, íšeme ( a) (obraz rvku a), Vzor množiny Y v relaci, ; v říadě, že ( Y
V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti
Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení
a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
Úloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného plynu - statistické zpracování dat
Úloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného lynu - statistické zracování dat Teorie Tam, kde se racuje se stlačenými lyny, je možné ozorovat zajímavý jev. Jestliže se do nádoby, kde je
Systémové struktury - základní formy spojování systémů
Systémové struktury - základní formy sojování systémů Základní informace Při řešení ať již analytických nebo syntetických úloh se zravidla setkáváme s komlikovanými systémovými strukturami. Tato lekce
1.5.5 Potenciální energie
.5.5 Potenciální energie Předoklady: 504 Pedagogická oznámka: Na dosazování do vzorce E = mg není nic obtížnéo. Problém nastává v situacíc, kdy není zcela jasné, jakou odnotu dosadit za. Hlavním smyslem
Adresní vyhledávání (přímý přístup, zřetězené a otevřené rozptylování, rozptylovací funkce)
13. Metody vyhledávání. Adresní vyhledávání (přímý přístup, zřetězené a otevřené rozptylování, rozptylovací funkce). Asociativní vyhledávání (sekvenční, binárním půlením, interpolační, binární vyhledávací
Národní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko ro odoru jakosti Konzultační středisko statistických metod ři NIS-PJ Analýza zůsobilosti Ing. Vratislav Horálek, DrSc. ředseda TNK 4: Alikace statistických metod Ing. Josef
ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)
METODICKÉ POZNÁMKY VÝPOČET BAZICKÉHO CENOVÉHO INDEXU *100
METODICKÉ POZNÁMKY Index cen tržních služeb v rodukční sféře (Service Producer Price Index - SPPI) je ukazatel ro sledování cenových ohybů a měření inflačních tlaků na trhu služeb. Cenové indexy tržních
Model tenisového utkání
Model tenisového utkání Jan Šustek Semestrální rojekt do ředmětu Náhodné rocesy 2005 V této ráci se budu zabývat modelem tenisového utkání. Vstuními hodnotami budou úsěšnosti odání jednotlivých hráčů,
Jednoduché cykly 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45.
Jednoduché cykly Tento oddíl obsahuje úlohy na první procvičení práce s cykly. Při řešení každé ze zde uvedených úloh stačí použít vedle podmíněných příkazů jen jediný cyklus. Nepotřebujeme používat ani
Větrání hromadných garáží
ětrání hromadných garáží Domácí ředis: ČSN 73 6058 Hromadné garáže, základní ustanovení, latná od r. 1987 Zahraniční ředisy: ÖNORM H 6003 Lüftungstechnische Anlagen für Garagen. Grundlagen, Planung, Dimensionierung,
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
1.5.2 Mechanická práce II
.5. Mechanická ráce II Předoklady: 50 Př. : Jakou minimální ráci vykonáš ři řemístění bedny o hmotnosti 50 k o odlaze o vzdálenost 5 m. Příklad sočítej dvakrát, jednou zanedbej třecí sílu mezi bednou a
Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace
Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi
Kapitola 1: Reálné funkce 1/13
Kapitola 1: Reálné funkce 1/13 Číselné množiny N, N 0, Z, Q, I, R, C Definice: Kartézský součin M N množin M a N je množina všech uspořádaných dvojic, ve kterých je první složka prvkem množiny M a druhá
3. ANTAGONISTICKÉ HRY
3. ANTAGONISTICKÉ HRY ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku,
Různé algoritmy mají různou složitost
/ 1 Různé algoritmy mají různou složitost 1/ 1 Rychlost... Jeden algoritmus (program, postup, metoda ) je rychlejší než druhý. Co ta věta znamená?? 2/ 1 Asymptotická složitost y y x x Každému algoritmu
Algoritmizace Dynamické programování. Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010
Dynamické programování Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010 Rozděl a panuj (divide-and-conquer) Rozděl (Divide): Rozděl problém na několik podproblémů tak, aby tyto podproblémy odpovídaly původnímu
Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou veličinu X ( t)
MARKOVOVY PROCESY JAKO APARÁT PRO ŘEŠENÍ SPOLEHLIVOSTI VÍCESTAVOVÝCH SYSTÉMŮ Náhodné rocesy Náhodným (stochastckým) rocesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou velčnu X ( t). Proměnná t má
ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,
Protokol o provedeném měření
Fyzikální laboratoře FLM Protokol o rovedeném měření Název úlohy: Studium harmonického ohybu na ružině Číslo úlohy: A Datum měření: 8. 3. 2010 Jméno a říjmení: Viktor Dlouhý Fakulta mechatroniky TU, I.
2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic
Zadání. Sestavte soustavu normálních rovnc ro funkce b b a) b + + b) b b +. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnc nb a) nb. Z dat v tabulce 99 4 4 b) určete a) rovnc regresní funkce
Slovní úlohy 1. 2,42cm; 7cm; 11,58cm; 2. původní cena; dní; 4. 2,3*10 15 kg; 5. 2,8*10 14 ; ; 27325; 7. 3, 9, 27; -3, 9, -27;
1. Posloupnosti 1.1. Úvod geometrické znázornění, monotonie posloupnosti, rekurentní vzorec a vzorec pro n-tý člen. 1.A) 15, 17, 19; B) 128, 256, 512; C) 45, 51, 57; D) 6, 2, 4; E) 32768, 131072, 524288;
V p-v diagramu je tento proces znázorněn hyperbolou spojující body obou stavů plynu, je to tzv. izoterma :
Jednoduché vratné děje ideálního lynu ) Děj izoter mický ( = ) Za ředokladu konstantní teloty se stavová rovnice ro zadané množství lynu změní na známý zákon Boylův-Mariottův, která říká, že součin tlaku
Časová a prostorová složitost algoritmů
.. Časová a prostorová složitost algoritmů Programovací techniky doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Hodnocení algoritmů Programovací techniky Časová a prostorová
Binární vyhledávací stromy pokročilé partie
Binární vyhledávací stromy pokročilé partie KMI/ALS lekce Jan Konečný 30.9.204 Literatura Cormen Thomas H., Introduction to Algorithms, 2nd edition MIT Press, 200. ISBN 0-262-5396-8 6, 3, A Knuth Donald
Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.
Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,
Kontakt. Naučit se navrhovat a analyzovat netriviální datové struktury. registrováni na SISu
Základní informace Datové struktury I NTIN066 Jirka Fink htts://ktiml.mff.cuni.cz/ fink/ Kontakt E-mail fink@ktiml.mff.cuni.cz Homeae htts://ktiml.mff.cuni.cz/ fink/ Konzultace Individuální domluva Katedra
Spojitost a limita funkce
Spojitost a ita funkce Okolí bodu Značení: a R ε > 0 označujeme O ε (a) = (a ε, a + ε) ε-ové okolí bodu a O + ε (a) = a, a + ε) pravé okolí, O ε (a) = (a ε, a levé okolí P ε (a) = O ε (a) \ {a} x a ε-ové
Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu
Vzdálenosti a grafy Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu Je dán neorientovaný neohodnocený graf G = (V,E,I) vzdálenost uzlů u a v v neorientovaném souvislém grafu G je délka nejkratší cesty spojující
Souřadnicové prostory
Prostor objektu Tr. objektu Tr. modelu Prostor scény Souřadnicové prostory V V x, y z x, y z z -z x, y Tr. objektu V =V T 1 T n M Tr. modelu Tr. scény x, y Tr. pohledu Tr. scény Tr. pohledu Prostor pozorovatele
2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC
.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom
COMPLEXITY
Níže uvedené úlohy představují přehled otázek, které se vyskytly v tomto nebo v minulých semestrech ve cvičení nebo v minulých semestrech u zkoušky. Mezi otázkami semestrovými a zkouškovými není žádný
F4 SÍLA, PRÁCE, ENERGIE A HYBNOST
F4 SÍLA, PRÁCE, ENERGIE A HYBNOST Evroský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti F4 SÍLA, PRÁCE, ENERGIE A HYBNOST Prvními velmi důležitými ojmy jsou mechanická ráce a otenciální energie
Algoritmy I, složitost
A0B36PRI - PROGRAMOVÁNÍ Algoritmy I, složitost České vysoké učení technické Fakulta elektrotechnická v 1.01 Rychlost... Jeden algoritmus (program, postup, metoda ) je rychlejší než druhý. Co ta věta znamená??
Matematika (KMI/PMATE)
Úvod do matematické analýzy Funkce a její vlastnosti Funkce a její vlastnosti Veličina Veličina - pojem, který popisuje kvantitativní (číselné) vlastnosti reálných i abstraktních objektů. Funkce a její
4. Kombinatorika a matice
4 Kombinatorika a matice 4 Princip inkluze a exkluze Předpokládejme, že chceme znát počet přirozených čísel menších než sto, která jsou dělitelná dvěma nebo třemi Označme N k množinu přirozených čísel
Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A
64. ročník matematické olympiády Úlohy klauzurní části školního kola kategorie 1. Určete počet cest délky 14, které vedou po hranách sítě na obrázku z bodu do bodu. élka každé hrany je jedna.. Je dán rovnoběžník,
NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / :03:07
NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / 20 3. 12. 2018 09:03:07 Vnitřní třídění Zadání: Uspořádejte pole délky N podle hodnot prvků Měřítko efektivity: * počet porovnání * počet přesunů NPRG030 Programování
1. Ukazatele primární: - jsou přímo zjišťované, neodvozené - např. stav zásob, počet pracovníků k 31. 12., atd.
SROVNÁVÁNÍ HODNOT STATSTCÝCH UKAZATELŮ - oisem a analýzou ekonomikýh jevů a roesů omoí statistikýh ukazatelů se zabývá hosodářská statistika - ílem je nalézt zůsoby měření ekonomiké skutečnosti (ve formě
Způsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu tepelné energie
Příloha č. 2 k vyhlášce č. 439/2005 Sb. Zůsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu teelné energie Maximální množství elektřiny z kombinované výroby se stanoví zůsobem odle následujícího
GONIOMETRICKÉ ROVNICE -
1 GONIOMETRICKÉ ROVNICE - Pois zůsobu oužití: teorie k samostudiu (i- learning) ro 3. ročník střední školy technického zaměření, teorie ke konzultacím dálkového studia Vyracovala: Ivana Klozová Datum vyracování:
POSLOUPNOSTI A ŘADY INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky
POSLOUPNOSTI A ŘADY Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu
1 Posloupnosti a řady.
1 Posloupnosti a řady. 1.1 Posloupnosti reálných čísel. Definice 1.1: Posloupností reálných čísel nazýváme zobrazení f množiny N všech přirozených čísel do množiny R všech reálných čísel. Pokud nemůže
Funkce a lineární funkce pro studijní obory
Variace 1 Funkce a lineární funkce pro studijní obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Funkce