Doc. Ing. Tomáš Šubrt, Ph.D. PEF ZU v Praze MODELY OPTIMÁLNÍHO D LENÍ ZAKÁZEK

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

4EK311 Operační výzkum 1. Úvod do operačního výzkumu Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka Garant kurzu:

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY Úterý 11:00 12:30 hod. učebna SB 324 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2. PŘEDNÁŠKA MATEMATICKÝ MODEL ÚLOHY LP Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2 OSNOVA PŘEDNÁŠKY Obecná formulace MM Množina

3. Optimalizace pomocí nástroje Řešitel

3. Optimalizace pomocí nástroje Řešitel Rovnováha mechanické soustavy Uvažujme dvě různé nehmotné lineární pružiny P 1 a P 2 připevněné na pevné horizontální tyči splývající s osou x podle obrázku: (0,0)

Přiřazovací problém. Přednáška č. 7

Přiřazovací problém Přednáška č. 7 Přiřazovací problém je jednou podtřídou logistických úloh. Typickým problémem může být nejkratší převoz materiálu od dodavatelů ke spotřebitelům. spotřebitelé a i dodavatelé

Analýza Petriho sítí. Analýza Petriho sítí p.1/28

Analýza Petriho sítí Analýza Petriho sítí p.1/28 1. Základní pojmy Základní problémy analýzy bezpečnost (safeness) omezenost (boundness) konzervativnost (conservation) živost (liveness) Definice 1: Místo

4. Lineární diferenciální rovnice rovnice 1. ádu

4. Lineární diferenciální rovnice rovnice. ádu y + p( ) y = (4.) L[ y] = y + p( ) y p q jsou spojité na I = (ab) a < b. Z obecné teorie vyplývá že množina všech ešení rovnice (4.) na intervalu I (tzv.

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

4EK201 Matematické modelování 2. Lineární programování 2.1 Podstata operačního výzkumu Operační výzkum (výzkum operací) Operational research, operations research, management science Soubor disciplín zaměřených

4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování

4EK212 Kvantitativní management 2. Lineární programování 1.7 Přídatné proměnné Přídatné proměnné jsou nezáporné Mají svoji ekonomickou interpretaci, která je odvozena od ekonomické interpretace omezení

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. 1 Úvodní pojmy Metody na podporu rozhodování lze obecně dělit na: Eaktní metody metody zaručující nalezení optimální řešení, např. Littlův algortimus,

Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení

Projektování dopravní obslužnosti Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení Ing. Zdeněk Michl Ústav logistiky a managementu dopravy ČVUT v Praze Fakulta dopravní Rekapitulace zadání Je dána následující

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb Anotace: Optimalizace objektů pozemních staveb

Konference WITNESS 2005 Kroměříž, 26.-27. 5. 2005

PROPOJENÍ OPTIMALIZAČNÍHO A SIMULAČNÍHO MODELU PRO PLÁNOVÁNÍ A ŘÍZENÍ 1. Úvod FARMACEUTICKÉ VÝROBY Ing Petra Vegnerová Prof. Ing. Ivan Gros, CSc. Vysoká škola chemicko-technologická v Praze Fakulta chemicko-inženýrská,

2.2 Grafické ešení úloh LP

2. Lineární programování 21 zabránili záporným hodnotám produkce, nezabývali jsme se pípady, kdy jako výsledný objem produkce získáme desetinné číslo. Nápravu lze snadno sjednat zahrnutím tzv. podmínek

Úvod do optimalizace Matematické metody pro ITS (11MAMY)

Úvod do optimalizace Matematické metody pro ITS (11MAMY) Jan Přikryl (volně dle M.T. Heathe) 10. přednáška 11MAMY úterý 22. března 2016 verze: 2016-04-01 16:10 Obsah Optimalizační problém 1 Definice 1

4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení

4EK213 Lineární modely 12. Dopravní problém výchozí řešení 12. Distribuční úlohy LP Úlohy výrobního plánování (alokace zdrojů) Úlohy finančního plánování (optimalizace portfolia) Úlohy reklamního plánování

Pokročilé matematické modely a metody

Pokročilé matematické modely a metody Jan Fábry ŠKODA AUTO Vysoká škola Katedra logistiky, kvality a automobilové techniky fabry@savs.cz http://nb.vse.cz/~fabry Leden 2017, Mladá Boleslav Jan Fábry Pokročilé

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

Zajímavé aplikace teorie grafů

Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/02.0024 Zajímavé aplikace teorie grafů Nejkratší cesta Problém: Jak nalézt nejkratší cestu

Plánování projektu. 3. dubna Úvod. 2 Reprezentace projektu. 3 Neomezené zdroje. 4 Variabilní doba trvání. 5 Přidání pracovní síly

Plánování proektu 3. dubna 2018 1 Úvod 2 Reprezentace proektu 3 Neomezené zdroe 4 Variabilní doba trvání 5 Přidání pracovní síly Problémy plánování proektu Zprostředkování, instalace a testování rozsáhlého

Optimalizace. Obsah přednášky. DÚ LP - Okružní problém. Lineární optimalizace. DÚ LP - Okružní problém. DÚ LP - Okružní problém

Obsah přednášky Mgr. Květuše Sýkorová Optimalizace Lineární programování Distribuční úlohy Okružní problém KI Př UJEP Ústí nad Labem Nederivační metody Metody 1D optimalizace Derivační metody Optimalizace

G( x) %, ν%, λ. x, x, N, N nezáporné přídatné proměnné, ( ) 2 Matematické programování

Matematicé programování Označení a definice veličin. opt i/maimalizace w, Žádaná hodnota,transpozice, relace typu nebo Inde diagonální formy vetoru. Obecná omezovací podmína Γ ( ( = ( Є, R, y podmíny typu

í í ý ý ý é íš ů ý í á ě í ří áš ý í ě í í ý ý ý á íš á í Ží á á ů í á í á é á é Č ů é é é á í š ě Ž Č ů ř í á ášť á ě á ř í Č áš á ě á é ř ý í é á ý ě ý š í ý ší í í á ř á í í í ý ě ř š í í Ž í é ř š

1 1 3 ; = [ 1;2]

Soustavy lineárních rovnic - Příklady k procvičení ) + y= y= [ ; ] ) + y= = ) y= y 0 y ; + = [ ;] ) y= + y= [ ;] ) + y= = ; ) y= = y ) y = y= 8) y= + y= 9) = 8 y 0) y=, y= ) a+ = a b ) = y 9 ) u ( ) v

Problém lineární komplementarity a kvadratické programování

Problém lineární komplementarity a kvadratické programování (stručný učební text 1 J. Rohn Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Verze: 17. 6. 2002 1 Sepsání tohoto textu bylo podpořeno Grantovou

4EK311 Operační výzkum. 2. Lineární programování

4EK311 Operační výzkum 2. Lineární programování 2.2 Matematický model úlohy LP Nalézt extrém účelové funkce z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n na soustavě vlastních omezení a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 1

4EK311 Operační výzkum 4. Distribuční úlohy LP část 1 4. Distribuční úlohy LP Úlohy výrobního plánování (alokace zdrojů) Úlohy finančního plánování (optimalizace portfolia) Úlohy reklamního plánování (plánování

Metody síťové analýzy

Metody síťové analýzy Řeší problematiku složitých systémů, zejména pak vazby mezi jejich jednotlivými prvky. Vychází z teorie grafů. Základní metody síťové analýzy: CPM (Critical Path Method) deterministický

í í ť í í í š ř í ří ř š í ý í í íí ůú ú ůů ů ů í ř řú ý ř ý ý ř í ří ů ří Ú í ř ý ř ý ý í ří í ý š í ř í š ší ž í í ř í í ú í ů ú ř í š í ž ž ů ý í Č Ú í í í ť Á ří í ř í ý í í ů ů ď ý í í ů íí ů í ž

Celkové dopravní náklady (TTC) lze spočítat jako : Součin variabilních nákladů a přepravovaného množství zvýšený o fixní náklad

Je dána dopravní síť. (Ohodnocení v nákladech na obsluhu). Řešení problému optimální obslužnosti úseku dopravní sítě vede z matematického hlediska na model: Vyberte jednu odpověď a. nejlevnějšího maximálního

Příklady ke cvičením. Modelování produkčních a logistických systémů

Modelování produkčních a logistických systémů Katedra logistiky, kvality a automobilové techniky Garant, přednášející, cvičící: Jan Fábry 10.12.2018 Příklady ke cvičením Opakování lineárního programování

4EK314 Diskrétní modely

4EK314 Diskrétní modely Jan Fábry Fakulta informatiky a statistiky Katedra ekonometrie fabry@vse.cz http://nb.vse.cz/~fabry Únor 2016, Praha Jan Fábry Diskrétní modely 1 / 153 Sylabus kurzu 1 Úloha celočíselného

e-mail: RadkaZahradnikova@seznam.cz 1. července 2010

Optimální výrobní program Radka Zahradníková e-mail: RadkaZahradnikova@seznam.cz 1. července 2010 Obsah 1 Lineární programování 2 Simplexová metoda 3 Grafická metoda 4 Optimální výrobní program Řešení

Voronoiův diagram. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

12 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info Definice V( P) nad množinou bodů P { p v rovině 1,

4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

4EK311 Operační výzkum 5. Teorie grafů 5. Teorie grafů definice grafu Graf G = uspořádaná dvojice (V, E), kde V označuje množinu n uzlů u 1, u 2,, u n (u i, i = 1, 2,, n) a E označuje množinu hran h ij,

Lineární klasifikátory

Lineární klasifikátory Lineární klasifikátory obsah: perceptronový algoritmus základní verze varianta perceptronového algoritmu přihrádkový algoritmus podpůrné vektorové stroje Lineární klasifikátor navrhnout

4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování

4EK213 Lineární modely 10. Celočíselné programování 10.1 Matematický model úlohy ILP Nalézt extrém účelové funkce z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n na soustavě vlastních omezení a 11 x 1 + a 12 x 2 + a

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Otázky ke státní závěrečné zkoušce obor Ekonometrie a operační výzkum a) Diskrétní modely, Simulace, Nelineární programování. b) Teorie rozhodování, Teorie her. c) Ekonometrie. Otázka č. 1 a) Úlohy konvexního

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda Dvoufázová M-úloha Duální úloha jednofázová Post-optimalizační analýza Celočíselné řešení Metoda větví a mezí Distribuční úlohy 1 OÚLP = obecná úloha lineárního

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

4EK213 Lineární modely 4. Simplexová metoda - závěr 4. Simplexová metoda - závěr Konečnost simplexové metody Degenerace Modifikace pravidla pro volbu vstupující proměnné Blandovo pravidlo Kontrola výpočtu

1. Exponenciální rst. 1.1. Spojitý pípad. Rstový zákon je vyjáden diferenciální rovnicí

V tomto lánku na dvou modelech rstu - exponenciálním a logistickém - ukážeme nkteré rozdíly mezi chováním spojitých a diskrétních systém. Exponenciální model lze považovat za základní rstový model v neomezeném

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Kristýna Slabá, kslaba@students.zcu.cz. 1. července 2010

SÍŤOVÁ ANALÝZA Kristýna Slabá, kslaba@students.zcu.cz 1. července 2010 Obsah 1 Úvod do síťové analýzy Hlavní metody síťové analýzy a jejich charakteristika Metoda CPM Metoda PERT Nákladová analýza Metoda

ANTAGONISTICKE HRY 172

5 ANTAGONISTICKÉ HRY 172 Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku, jejíž výše nezávisí

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

OSA Systémová analýza metodika používaná k navrhování a racionalizaci systémů v podmínkách neurčitosti vyšší stupeň operační analýzy Operační analýza (výzkum) soubor metod umožňující řešit rozhodovací,

7. přednáška Systémová analýza a modelování. Přiřazovací problém

Přiřazovací problém Přiřazovací problémy jsou podtřídou logistických úloh, kde lze obecně říci, že m dodavatelů zásobuje m spotřebitelů. Dalším specifikem je, že kapacity dodavatelů (ai) i požadavky spotřebitelů

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Barvení grafů Platónská tělesa

Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Barvení grafů Platónská tělesa strana 2 Opakování z minulé přednášky Co je to prohledávání grafu? Jaké způsoby prohledávání grafu známe? Jak nalézt východ z bludiště?

Obecná úloha lineárního programování. Úloha LP a konvexní množiny Grafická metoda. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Přednáška č. 3 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Optimalizace portfolia Investor se s pomocí makléře rozhoduje mezi následujícími investicemi: akcie A, akcie B, státní pokladniční poukázky, dluhopis A, dluhopis

Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest

Obsah prezentace Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest 1 Základní pojmy Vrchol grafu: {množina V} Je to styčná vazba v grafu, nazývá se též uzlem, prvkem

Faster Gradient Descent Methods

Faster Gradient Descent Methods Rychlejší gradientní spádové metody Ing. Lukáš Pospíšil, Ing. Martin Menšík Katedra aplikované matematiky, VŠB - Technická univerzita Ostrava 24.1.2012 Ing. Lukáš Pospíšil,

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů Martin Panák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 21.11. 2006 1 Domácí úlohy z minulého týdne Příklad 1 Příklad 2 Příklad 3 2 Borůvkův algoritmus

P ílohy. P íloha 1. ešení úlohy lineárního programování v MS Excel

P ílohy P íloha 1 ešení úlohy lineárního programování v MS Excel V této p íloze si ukážeme, jak lze ešit úlohy lineárního programování pomocí tabulkového procesoru MS Excel 2007. Výpočet budeme demonstrovat

12. Lineární programování

. Lineární programování. Lineární programování Úloha lineárního programování (lineární optimalizace) je jedním ze základních problémů teorie optimalizace. Našim cílem je nalézt maximum (resp. minimum)

algoritmus»postup06«p e t r B y c z a n s k i Ú s t a v g e o n i k y A V

Hledání lokálního maxima funkce algoritmus»postup06«p e t r B y c z a n s k i Ú s t a v g e o n i k y A V Č R Abstrakt : Lokální maximum diferencovatelné funkce je hledáno postupnou změnou argumentu. V

Minimalizace nákladů. Varian: Mikroekonomie: moderní přístup, kapitoly 19 a 20 Varian: Intermediate Microeconomics, 8e, Chapters 20 and 21 () 1 / 34

Minimalizace nákladů a nákladové křivky Varian: Mikroekonomie: moderní přístup, kapitoly 19 a 20 Varian: Intermediate Microeconomics, 8e, Chapters 20 and 21 () 1 / 34 Na této přednášce se dozvíte co je

Prbh funkce Jaroslav Reichl, 2006

rbh funkce Jaroslav Reichl, 6 Vyšetování prbhu funkce V tomto tetu je vzorov vyešeno nkolik úloh na vyšetení prbhu funkce. i ešení úlohy jsou využity základní vlastnosti diferenciálního potu.. ešený píklad

Č Č ó Ř Ň ň Ň Ň ú ť Ž Ž ň Č Ř ó Ý ť Č Č ň Č Č Č Č ň Č ň Č Č ů Č Č Č ú Ž Č Č Č Ž Š Ž Š ú Č Č Í ň Ž ť Ž ť ú Ý Č Č ú Ř Č Š ú ú Ý ď ú ť ť ť ť ť Č Š Ž Í Ř Ř ů Í Ř Ý Ř ů ů Ř ó ň ň ň ď ů Ř ů ú Ž Č Ž Ž Č ť Š Š

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,

6. F U N K C E 6.1 F U N K C E. Sbírka úloh z matematiky pro SOU a SOŠ RNDr. Milada Hudcová, Mgr. Libuše Kubičíková 181/1 190/24 25

6. F U N K C E 6.1 F U N K C E Funkce (definice, značení) Způsoby zadání funkce (tabulka, funkční předpis, slovní popis, graf) 181/1 190/24 25 80/1 2 82/3 6.2 D E F I N I Č N Í O B O R, O B O R H O D N

Č Í Á Ě ť ň Š Í Ď ť ť Š Ě Í Í Í ň ň É É Ý Ě Í Ú Č Č Č ť Š Ď ň ř Č Č Č Ú ň ť Í ť Ú ú Í Č ť Č Č Č Č Č ň Č Š Š ď ň Č Á Í ú ň Í ň ť ň ú ŘÍ Š Ě Ý Č Í ď Í ňť ň Č Ú Á Ý Á Á Ó ť Í Í Í ť ú Ú Č ň ň Č Í ú ť ň Í ú

Systémové modelování. Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování

Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování Modelování Modelování je způsob zkoumání reality, při němž složitost, chování a další vlastnosti jednoho celku vyjadřujeme složitostí, chováním a

1 Úvod do celočíselné lineární optimalizace

Úvod do celočíselné lineární optimalizace Martin Branda, verze 7.. 7. Motivace Reálné (smíšeně-)celočíselné úlohy Optimalizace portfolia celočíselné počty akcií, modelování fixních transakčních nákladů,

Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová

Základy informatiky Teorie grafů Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová Obsah přednášky Barvení mapy Teorie grafů Definice Uzly a hrany Typy grafů Cesty, cykly, souvislost grafů Barvení mapy

Úlohy nejmenších čtverců

Úlohy nejmenších čtverců Petr Tichý 7. listopadu 2012 1 Problémy nejmenších čtverců Ax b Řešení Ax = b nemusí existovat, a pokud existuje, nemusí být jednoznačné. Často má smysl hledat x tak, že Ax b.

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství Modelování v geotechnice Metoda okrajových prvků (prezentace pro výuku předmětu Modelování v geotechnice) doc. RNDr. Eva Hrubešová, Ph.D. Inovace studijního

Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems

Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems O. Medek 1, J. Kruis 2, Z. Bittnar 2, P. Tvrdík 1 1 Katedra počítačů České vysoké učení technické, Praha 2 Katedra stavební mechaniky

í Č í í ř í š Č í ČÚ í ž í ř í í í í í í ř í íž í í í ž ž ž í í í í ří Č í í í í ž ší ž žší ř í ž í í í ř í í í í ž ší ž žší ř í ž í ů í ž í ř í í ří žší ř í ž ž ř í í í ří í ů ř ů í í ž í í ší í í ř ří

Funkce pro učební obory

Variace 1 Funkce pro učební obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Funkce Funkce je přiřazení,

č Ž ě ŘÍ Á Ž ť ř č ě ě ž ů ž ú ř ř ř š ž č ě ě Ž ř ř č ž ř š š š š ě ř ž úč ů Ž ř š Ž úč ů ě ř č Ž Č ě Ž Č Ž Ž Í ž úč š ŘÍ Č ŽÍ Á ě ěž ě ě Č Ž ú ě ů ó Ž ř ě ó š č ř ř ř ů ů ř č ž ď ř č ě ř č ř ů ž š ů

Ž Ž Ž Í é ř ž ž Ž Ž Ž Ž é ř ž ž ž ú ů é Ž ř ž é é ů ě ř Ž ě ě š é é ě Ž ě š ž š ř ř ů ě š ě ť ž ěř ů ů ě ž ž ž ř é é ů ě ů ěř ř é ř ěř ěř é é ř š ů é Ž é ř Ž ž ěř ě é š ě Ž ěř é Ž Ž é Ž ů ř š ě ř Ž ů š

Vytěžování znalostí z dat

Pavel Kordík, Josef Borkovec (ČVUT FIT) Vytěžování znalostí z dat BI-VZD, 2012, Přednáška 8 1/26 Vytěžování znalostí z dat Pavel Kordík, Josef Borkovec Department of Computer Systems Faculty of Information

ě ř š Š š ů í ť í í Ž ě ří š ř ě ř Š ě ó ě ž ě Š ý š ř ě š ě ě š ší Š ó ě ř ě š ě ě ě š ů š Ý ě ř ě Š ě ě ě š š ě í ř Ě ř š ó ě í í š ě ř ě š ě ě ě í í š ř ě š ě ě ě í š ř ř ě Š ě ě š ě ř Š ě ó ě Ť ě š

Definice : Jsou li povrchové pímky kolmé k rovin, vzniká kolmá kruhová válcová plocha a pomocí roviny také kolmý kruhový válec.

3. EZY NA VÁLCÍCH 3.1. VÁLCOVÁ PLOCHA, VÁLEC Definice : Je dána kružnice k ležící v rovin a pímka a rznobžná s rovinou. Všechny pímky rovnobžné s pímkou a protínající kružnici k tvoí kruhovou válcovou

Otázku, kterými body prochází větev implicitní funkce řeší následující věta.

1 Implicitní funkce Implicitní funkce nejsou funkce ve smyslu definice, že funkce bodu z definičního oboru D přiřadí právě jednu hodnotu z oboru hodnot H. Přesnější termín je funkce zadaná implicitně.

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Bayesovské modely Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.

Í ř ří ý ř ř Č Č Ó Č ý ř ý Í ř Č ř Ó Ó ř ř ř ů ň ů řů ý ů ř ř ř ý Í š ř š ú Á ó š ř šř ů š Í ř Í Č ýš ó ó ů ó ř ó ň ý ů ř ř ý ř ř ý ř ř ř ř ř š ř ř š ů ů ř ýš ř š ó ú ř š ó ú ó ř ú ý ň ý úó ř ř ý ýš ó

ů ó í ů ů ó í í í ů í ě í ě ší ř í ř ě ř ě ží ř ž ě í í í Á í ť š í ů í ě í ů ě í ě ě í ě ě ú í ůž ě í í í ť í š ř ů ě í í í í ů í ě í ší ší š ů š í ů ží ří ů ůž í ů í ří ží í ů ě ž ě í Í í í í ž ž í í

Diferenciální počet 1 1. f(x) = ln arcsin 1 + x 1 x. 1 x 1 a x 1 0. f(x) = (cos x) cosh x + 3x. x 0 je derivace funkce f(x) v bodě x0.

Nalezněte definiční obor funkce Diferenciální počet f = ln arcsin + Definiční obor funkce f je určen vztahy Z těchto nerovností plyne < + ln arcsin + je tedy D f =, Určete definiční obor funkce arcsin

CLARKEOVA-WRIGHTOVA METODA ŘEŠENÍ ÚLOHY VRP

CLARKEOVA-WRIGHTOVA METODA ŘEŠENÍ ÚLOHY VRP 1. Definice úlohy Úloha VRP (Vehicle Routing Problem problém okružních jízd) je definována na obecné dopravní síti S = (V,H), kde V je množina uzlů sítě a H

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz IV. LINEÁRNÍ KLASIFIKACE PRINCIPY KLASIFIKACE pomocí diskriminačních funkcí funkcí,

Úvod do teorie grafů

Úvod do teorie grafů Neorientovaný graf G = (V,E,I) V množina uzlů (vrcholů) - vertices E množina hran - edges I incidence incidence je zobrazení, buď: funkce: I: E V x V relace: I E V V incidence přiřadí

4EK212 Kvantitativní management. 1. Úvod do kvantitativního managementu a LP

4EK212 Kvantitativní management 1. Úvod do kvantitativního managementu a LP Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka

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

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

ň Ý Á Ú ú ň Ó š š š ú ó ú ů ů ů š ů ů ů š ů ů ú ů ů ů ú ů ů ů ů ů ů ó ú ú ó ů ů ň ů ň ů ů ú ú ú ó š ó ú ú ó š ú š š š ú ú ů ň ú ů ú ú ú ů ú ú ň ů ú š ň ú š š š š ú ň ů ň ú š ů ů ň ů ů ů ů ú ů ú ú ň ú ú

Ě Ý Í Č ě ř ŠÍ Á Ú Ř Ž ú Ž Ž Ú ž ě ů ž ý ř ď ř ů ů ž ý ě ř ř ě ě ý ú ď ž ý ě ě ř Í ž ý ý ě ý ú ď ž ý ý ů ě ý ž Ž Í ř ž ě ž ě ý ú ď ž é ř ý ž ď ž ř ů ý ř ý é ú ž ř é ž ů ř é é ů é ř ě é ž ě ý ř é é ř Ž

CVIČNÝ TEST 22. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

CVIČNÝ TEST 22 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Kontroloři Státní zemědělské a potravinářské inspekce

Vypracovat přehled paralelních kinematických struktur. Vytvořit model a provést analýzu zvolené PKS

Autor BP: Vedoucí práce: Tomáš Kozák Ing. Jan Zavřel, Ph.D. Vypracovat přehled paralelních kinematických struktur Vytvořit model a provést analýzu zvolené PKS Provést simulaci zvolené PKS Provést optimalizaci

Úvodní studie (pokraov

Úvodní studie (pokraov ování) Model jednání a kontext Model jednání (use case model) slouží pro evidenci aktér a služeb systému. Kontextový diagram slouží pro evidenci aktér a datových tok. Oba modely

š š ř š ř š ží ř ý úř ř š ř š ř ř š ř Ž Ž ý ý ú ú š ř ř Ž š ý ř ř ý ř š ř ř ž ý ý ř ř ú ý ř Ó ř ý ř š ř ý ží ř ř š ž ř ý ý ř Ž Ž ř ří ý ý ž ř ý ř Ž ý Ž ř š ú ř ř ý ř ú ř Ž š ř Ž ý ž ř ú Ž ř ř ř ž ř š Ž

Rovnice, soustavy rovnic, funkce, podobnost a funkce úhlů, jehlany a kužely

Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika (MAT) Rovnice, soustavy rovnic, funkce, podobnost a funkce úhlů, jehlany a kužely Kvarta 4 hodiny týdně Učebna s PC a dataprojektorem (interaktivní

Metodické pokyny pro práci s modulem Řešitel v tabulkovém procesoru Excel

Metodické pokyny pro práci s modulem Řešitel v tabulkovém procesoru Excel Modul Řešitel (v anglické verzi Solver) je určen pro řešení lineárních i nelineárních úloh matematického programování. Pro ilustraci

Á ů Á Á ů Ř Ý ú ř ř ů Ě Á ú ř Ř Ž Ý Ř Ž Á ť ř ů Á Š ú ř ť É Í ř ú ú Á Ě Ý ř ó Ř ú ř ú Ý Í ú Ř ů ú Š ú ř ť ř ř Á ŘÍ ř Ů ú ř ú ú ř Ž ú ú ů ú ř ř ó ř ů ů ř ř ř ř ů ů ř ř ř ů ů Í Ý Ů ů ř ů ř Ř ř ř ú Ý ř ř

ů ž Ř Š Í Ú ů š ů š ů Í Í ů ů ů ů ů Š ú ů ů š ů Š ů ů ů ž ů š ů ů Š Č ů ů š š Í Š Š š ů š ů š ú ž š ů ů ů ů š ů ů ů ú š š ž š š ž ů š ů Š ú Š ů Š š ů š š ú ů ů ů ů ú ů ů š š ú ú Š ů Š ů ů Š ů ů ů š Š ň

É Á ř ř ř ř Ú ř ň ř ř ř Á Á Á Á Ú Ú ří ř ří ř ří ř ř ť ř ř ř ř ř ř ř Í Ú ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř Ř ř ť ř ř ř ř ř ť ň ř Ř ř ť ř Ý ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř ř Ý ř ř ť Í Á Á Á Á ř ř ř ř ř ř ř Í ř

Á Ý Á Í Š š ů Š ž ú ř ž ú ř ř š ů ř ř ů Ů ř ů ň ů ř š é ů ž ř š ž é ř é ř š š ž ř ž ř ů ž ř ů ž ů é ř ž é ž ž ř ř ň ž ř ř ů š é ř ž ů ŠÍ é ř ň ů ř š é ř é ř š é ů ž š é ů é ú š é ž š š é é ř é é š ř ň

ú Í Š Š Ť Í Š Š ň Ó Š Í Í Š Í ž Í Í Í ú Š Ů Č Š Š Á Í Š ú Í Ť Ů Í ž ž Ť Š Í ž ú ž Č ž Ú ž ť Í Í ú Ú ž ú ú Í ž Í Í Í ú ú Ú Í Ó ú Í Ů ú ú Ú Ó Í Í Í ú ú ž ú Í ú ž Č Ú Í ň É Í ú Í ú Í Č ň ň Č Ú ň ň ž Í Í ž

Základy algoritmizace

Základy algoritmizace Matematické algoritmy (11MAG) Jan Přikryl 1. přednáška 11MAG pondělí 5. října 2014 verze: 2014-11-10 10:35 Obsah 1 Algoritmy a algoritmizace 1 1.1 Vlastnosti algoritmů..................................

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1)

.6. Analtická geometrie lineárních a kvadratických útvarů v rovině. 6.1. V této kapitole budeme studovat geometrické úloh v rovině analtick, tj. lineární a kvadratické geometrické útvar vjádříme pomocí