Automatizovaný návrh pravidel pro integraci dat a sémantický web
|
|
- Veronika Brožová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Automatizovaný návrh pravidel pro integraci dat a sémantický web Zdeňka Linková, Martin Řimnáč Ústav informatiky AV ČR, v.v.i. Znalosti 008 Bratislava
2 1 Motivace Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj Využití měr Závěr
3 Integrace dat Motivace Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj Web jako studnice dat mnoho zdrojů(stále progresivně rostoucí) (částečně) redundantní popis Integrace dat umožňuje data z lokálních zdrojů prezentovat pomocí jednoho zdroje matrializovaně virtuálně- pomocí pohledů Mediační systémy
4 Integrace dat pomocí pohledů Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj Úlohy v procesu integrace dat: schema matching schema mapping: LAV(Local As View) GAV(Global As View) GLAV(Global Local As View) zpracování dotazů: query rewriting
5 Automatická integrace dat Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj 1 Manuální návrh integrace dat návrh pravidel- človek na základě své intrepretace schématů prácesmnohadaty možnost omylu, důvěryhodnost třetích stran (Semi)automatický návrh pravidel na základě dat návrh kandidátů jako(ohodnocené) doporučení pro návrháře jako nejlepší možný odhad ohodnocení kandidátů- kosinové fuzzy míry lexikální analýza strukturální analýza...
6 Formalismus- datový zdroj Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj Formalismus binárních matic 1 Matice úložiště { 1 pokudei e Φ=[φ ij ], φ ij = j I 0 jinak Matice funkčních závislostí { 1 pokudai A Ω=[ω ij ], ω ij = j F 0 jinak Vztah(transformace) Ω= T Φ Φ =Φ Ω T pomocí matice aktivních domén atributů { 1 pokudei =(A =[δ ij ], δ ij = j,v ) E 0 jinak
7 Příklad Motivace Integrace dat pomocí pohledů Automatická integrace dat Formalismus pro datový zdroj Φ= Ω= Město Stát Měna Město, Praha Město, Košice Město, Bratislava Stát, ČR Stát, Slovensko Měna, CZK Měna, SSK y=φ x
8 Virtuální globální matice úložiště Centralizovaně Φ S = Γ Sl Φ Sl Γ T S l S l S Γ Sl..mediátorelementůmeziΦ Sl aφ S
9 Virtuální globální matice úložiště Centralizovaně Φ S = S l S Γ Sl Φ Sl Γ T S l Γ Sl..mediátorelementůmeziΦ Sl aφ S Decentralizovaně Φ S = 6 4 Φ 1 Ψ 1 Ψ 1 S Ψ 1 Φ Ψ S.... Ψ S 1 Φ S 7 5 Ψ ij..mediátorelementůmeziφ Si aφ Sj
10 Virtuální globální matice úložiště Centralizovaně Φ S = S l S Γ Sl Φ Sl Γ T S l Γ Sl..mediátorelementůmeziΦ Sl aφ S Decentralizovaně Φ S = 6 4 Φ 1 Ψ 1 Ψ 1 S Ψ 1 Φ Ψ S.... Ψ S 1 Φ S 7 5 Ψ ij..mediátorelementůmeziφ Si aφ Sj Ψ ij =Γ T S i Γ Sj
11 na úrovni elementů 1 Binární Ψ kl =[ψ kl ij];ψ kl ij = { 1 pokudei zs l odpovídáe j zs k 0 jinak
12 na úrovni elementů 1 Binární Ψ kl =[ψ kl ij];ψ kl ij = Vážené Ψ kl =[ψij kl ];ψkl ij = { 1 pokudei zs l odpovídáe j zs k 0 jinak µ E (e i,e j ) pokude i zs l odpovídáe j zs k sjistotou µ E (e i,e j ) 0 jinak
13 na úrovni elementů 1 Binární Ψ kl =[ψ kl ij];ψ kl ij = Vážené Ψ kl =[ψij kl ];ψkl ij = { 1 pokudei zs l odpovídáe j zs k 0 jinak µ E (e i,e j ) pokude i zs l odpovídáe j zs k sjistotou µ E (e i,e j ) 0 jinak Triviální návrh mapování { Ψ kl=[ψij]; ψij kl 1 pokudei =(A = I,v) e j =(A J,v) 0 jinak
14 na úrovni atributů 1 Binární Π kl =[π kl ij];π kl ij = { 1 pokudai zs l odpovídáa j zs k 0 jinak
15 na úrovni atributů 1 Binární Π kl =[π kl ij];π kl ij = { 1 pokudai zs l odpovídáa j zs k 0 jinak Vážené Π kl =[πij];π kl ij kl = µ A (e i,e j ) pokuda i zs l odpovídáa j zs k sjistotou µ A (e i,e j ) 0 jinak
16 na úrovni atributů 1 Binární Π kl =[π kl ij];π kl ij = { 1 pokudai zs l odpovídáa j zs k 0 jinak Vážené Π kl =[πij];π kl ij kl = atributů versus elementů µ A (e i,e j ) pokuda i zs l odpovídáa j zs k sjistotou µ A (e i,e j ) 0 jinak Ψ kl =Ψ kl S l Π kl T S k Π kl = T S l Ψ kl Sk
17 Cosinové míry- Předpoklad: podobné atributy budou mít podobné(aktivní) domény Cosinová míra: π ij = DS k α (A i) D S l α (A j) D S k α(a i ) D S l α(a j )
18 Cosinové míry- Předpoklad: podobné atributy budou mít podobné(aktivní) domény Cosinová míra: π ij = DS k α (A i) D S l α (A j) D S k α(a i ) D S l α(a j ) Symetrie ekvivalence Π kl =Π T lk
19 Výběr kadidátů Motivace Φ 1 = město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK Mediátor: ˆΠ 1 = Φ = země, Česká republika země, Slovensko hlavní město, Praha hlavní město, Bratislava preference pravidel s maximální podporou A i A j µ A (A i,a j ) hlavní město město 1 země stát
20 Cosinové míry- Cosinová míra: π ij = DS k α(a i ) D S l α(a j ) D S k α(a i )
21 Cosinové míry- Cosinová míra: π ij = DS k α(a i ) D S l α(a j ) D S k α(a i ) není symetrické
22 Cosinové míry- Cosinová míra: π ij = DS k α(a i ) D S l α(a j ) D S k α(a i ) není symetrické vyjma kombinací pravidel vedoucích na cykly: A j A k A i :A i,a i A l,a k A k
23 Cosinové míry- Cosinová míra: π ij = DS k α(a i ) D S l α(a j ) D S k α(a i ) není symetrické vyjma kombinací pravidel vedoucích na cykly: A j A k A i :A i,a i A l,a k A k Pro kombinaci ekvivalence a hierarchie- preference σij = πij kl πji lk σij = πij kl (1 πji lk )
24 Výběr kadidátů Motivace Φ 1 = 6 4 Φ = město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK země, Česká republika země, Slovensko hlavní město, Praha hlavní město, Bratislava Hierarchie: preference pravidel s maximální podporou Π 1 = Π 1 = [ 0 1 z :hlavníměsto z 1 :město z :hlavníměsto z 1 :město 9 z :stát z 1 :země 1 4 z :stát z 1 :země 1 4 z 1 :země z :stát 1 4 z 1 :město z :hlavníměsto ]
25 Využití měr Závěr Použití měr- dotaz- ekvivalence Dotaz na Prahu Φ S = x 0 = [ ] x 1 = [ ] z 1 :město,z :hlavníměsto Praha 1+1= z 1 :stát,z :země 1 ČR 1 1 Česká Republika 1 z 1 :měna 1 CZK 1 město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK země, Česká Republika země, Slovensko hlavní město, Praha hlavní město, Bratislava
26 Využití měr Závěr Použití měr- dotaz- ekvivalence Dotaz na hlavní město Praha Φ S = x 0 = [ ] x 1 = [ ] x = [ ] z 1 :město,z :hlavníměsto Praha =1.66 z 1 :stát,z :země 1 ČR Česká Republika 1 z 1 :měna 1 CZK 0.66 město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK země = Česká Republika země = Slovensko hlavní město = Praha hlavní město = Bratislava
27 Využití měr Závěr Použití měr- dotaz- ekvivalence Dotaz na město Košice Φ S = x 0 = [ ] x 1 = [ ] x = [ ] z 1 :město,z :hlavníměsto 1 Košice 1 1 Bratislava 0. z 1 :stát,z :země 1 Slovensko 1. z 1 :měna 1 SKK 1 město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK země = Česká Republika země = Slovensko hlavní město = Praha hlavní město = Bratislava
28 Použití měr- dotaz- Hierarchie Využití měr Závěr Dotaz na město Košice Φ S = x 0 = [ ] x 1 = [ ] x = [ ] z 1 :město Košice 1 z :hlavníměsto Bratislava 0.50 z 1 :stát,z :země 1 Slovensko 1.50 z 1 :měna 1 SKK 1 město, Praha město, Košice město, Bratislava stát, ČR stát, Slovensko měna, CZK měna, SSK země, Česká Republika země, Slovensko hlavní město, Praha hlavní město, Bratislava
29 Reálná data Motivace Využití měr Závěr
30 Využití měr Závěr Závěr Možnost(semi)automatického návrhu integračních pravidel Využití měr při návrhu ověření navržených pravidel na datech při dotazování 1 rozhodnutí při nekonzistenci(preference) ochrana lokálního zdroje před ostatními(reputace) Pravidla vhodnost uvažovat hierarchii- nutnost dalších testů polynomiální složitost jednoznačné přiřazení při disjunktnosti globálních domén atributů
Automatizovaný návrh pravidel pro integraci dat a sémantický web
Automatizovaný návrh pravidel pro integraci dat a sémantický web Automatizovaný návrh pravidel pro integraci dat a sémantický web Zdeňka Linková, Martin Řimnáč {linkova,rimnacm}@cs.cas.cz Zdeňka Ústav
2
2 4 5 6 7 8 9 1 2 4 4 1 2 10 11 1 2 4 4 1 2 7241B 12 1 1 2 4 4 2 1 14 15 1 2 4 4 1 2 7241B 16 17 1 2 4 4 1 2 18 19 1 2 4 4 1 2 20 21 1 2 4 4 2 1 22 2 1 2 4 4 1 2 7241B 24 25 1 2 4 4 1 2 26 27 1 2 4 4
Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.
Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz 5. Výroková logika, formule výrokové logiky a jejich pravdivostní ohodnocení, splnitelné formule, tautologie, kontradikce, sémantický důsledek, tautologicky ekvivalentní
Í Ý é Č Ú Č Í Ý úč č ž ě é č ě é ů é č Ý Á É Č Ž ě ž č č é č é ň ěž é é č ě č ě é ů é ž é ú ě č ž č ěž č ěž č ěž ů ěž ů é Í é ú č č ě ž é é š š é š ú ů Č Ú č úč ů č č é ů č ě ž é Ž ž é é č č č é ú é žň
Matematická logika. Rostislav Horčík. horcik
Matematická logika Rostislav Horčík horcik@math.feld.cvut.cz horcik@cs.cas.cz www.cs.cas.cz/ horcik Rostislav Horčík (ČVUT FEL) Y01MLO Letní semestr 2007/2008 1 / 15 Sémantická věta o dedukci Věta Pro
Teorie her pro FJFI ČVUT řešené úlohy
Tyto úlohy volně doplňují přednášky z kursu teorie her. Rozsah látky a použité značení odpovídá slajdům dostupným na stránce věnované výuce. Γ S S Γ 3 o = o = o 3 = vítězná o o Γ u u(o ) = u(o ) = u(o
Matematická logika. Miroslav Kolařík
Matematická logika přednáška šestá Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika
Doktorandské dny 07. Ústav informatiky. v.v.i. vydavatelství Matematicko-fyzikální fakulty University Karlovy v Praze
Doktorandské dny 07 Ústav informatiky Akademie věd České republiky v.v.i. Malá Úpa 17. 19. září 2007 vydavatelství Matematicko-fyzikální fakulty University Karlovy v Praze Ústav Informatiky AV ČR v.v.i.,
É č É Í Ř Á Ě ž š č č š š šť Ť Ý č č Ť Ť Ť č Ť č šť Í č č č š š ď ž Ť Á č Í Ó š Ž š Č Ť č Ť č Ť ď č š Č Ď ž ž š č č č Ú Š š Ť Č š ž š š č Ú š č š É Š š šš š Ť č č č č š č š Ť č č ž š č Ť č š Ť š č š č
Centralizované a decentralizované hodnocení kvality webových zdrojů
Centralizované a decentralizované hodnocení kvality webových zdrojů Martin Řimnáč, Roman Špánek Ústav informatiky AV ČR, v.v.i. Datakon 15.-19.10. 2011, Mikulov 1 Motivace Běžné přístupy Anotace na webu
Stavební fakulta Katedra mechaniky. Jaroslav Kruis, Petr Štemberk
České vysoké učení technické v Praze Stavební fakulta Katedra mechaniky Fuzzy množiny, fuzzy čísla a jejich aplikace v inženýrství Jaroslav Kruis, Petr Štemberk Obsah Nejistoty Teorie pravděpodobnosti
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť
(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.
(1 [B] Nechť A : R 6 R 6 je lineární zobrazební takové, že A 26 = I. Najděte lineární prostory V 1, V 2 a V 3 takové, že R 6 = V 1 V 2 V 3 dim V 1 = dim V 2 = dim V 3 AV 1 V 1, AV 2 V 2 a AV 3 V 3 (2 [B]
Proseminář z matematiky pro fyziky
Proseminář z matematiky pro fyziky Mgr. Jan Říha, Ph.D. e-mail: riha@prfnw.upol.cz http://www.ictphysics.upol.cz/proseminar/inde.html Katedra eperimentální fyziky Přírodovědecká fakulta UP Olomouc Podmínky
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové
Kvantová mechanika ve 40 minutách
Stručný průvodce konečněrozměrnou kvantovou mechanikou České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Úvod do kryptologie 6. 5. 2010 Program 1 Od klasické mechaniky k mechanice
ELIMINACE VLIVU DRUHÉ ROTACE PŘI AFINNĚ INVARIANTNÍM 2D ROZPOZNÁVÁNÍ
ELIMINACE VLIVU DRUHÉ ROTACE PŘI AFINNĚ INVARIANTNÍM 2D ROZPOZNÁVÁNÍ K. Nováková 1, J. Kukal 1,2 1 Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, ČVUT v Praze 2 Ústav počítačové a řídicí techniky, VŠCHT Praha
LWS při heteroskedasticitě
Stochastické modelování v ekonomii a financích Petr Jonáš 7. prosince 2009 Obsah 1 2 3 4 5 47 1 Předpoklad 1: Y i = X i β 0 + e i i = 1,..., n. (X i, e i) je posloupnost nezávislých nestejně rozdělených
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní
R β α. Obrázek 1: Zadání - profil složený ze třech elementárních obrazců: 1 - rovnoramenný pravoúhlý trojúhelník, 2 - čtverec, 3 - kruhová díra
Zadání: Vypočtěte polohu těžiště, momenty setrvačnosti a deviační moment k centrálním osám a dále určete hlavní centrální momenty setrvačnosti, poloměry setrvačnosti a natočení hlavních centrálních os
InternetovéTechnologie
7 InternetovéTechnologie vyhledávání na internetu Ing. Michal Radecký, Ph.D. www.cs.vsb.cz/radecky Vyhledávání a vyhledávače - Jediný možný způsob, jak získat obecný přístup k informacím na Internetu -
A Metodologie návrhu ERD (Batini, Ceri, Navathe)
A Metodologie návrhu ERD (Batini, Ceri, Navathe) A.1. Strategie návrhu ERD... 2 A.2. Zdroje informací pro tvorbu ERD... 6 A.3. Integrace několika ERD... 8 Literatura... 9 J. Zendulka: Databázové systémy
Úvod do kvantového počítání
2. přednáška Katedra počítačů, Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze 17. března 2005 Opakování Část I Přehled z minulé hodiny Opakování Alternativní výpočetní modely Kvantové počítače
Á é é Í ť š Š é ž ú é é Í é é ů ů ď ú š ů ď Ú ú Í Í é Ú Ů é Ú é Í ď ď ú Á Í Á ž ů Š é é ž é ú ž š š ž ď ž ďš ů Í ť ď ú Ú é é ž ú é ů é ú š ž é Í é š Ť é Ú ó Í é é ú ů š ž ž é ó é š Í ž ď ž ď š Ť ď ď é
terminologie předchozí kapitoly: (ϕ, Ω) - plocha, S - geometrický obraz plochy
2. Plošný integrál. Poznámka. Obecně: integrování přes k-rozměrné útvary (k-plochy) v R n. Omezíme se na případ k = 2, n = 3. Definice. Množina S R 3 se nazve plocha, pokud S = ϕ(), kde R 2 je otevřená
A Metodologie návrhu ERD (Batini, Ceri, Navathe)
A Metodologie návrhu ERD (Batini, Ceri, Navathe) A.1. Strategie návrhu ERD... 2 A.2. Zdroje informací pro tvorbu ERD... 6 A.3. Integrace několika ERD... 8 Literatura... 9 J. Zendulka: Databázové systémy
MBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
Matematická logika. Lekce 1: Motivace a seznámení s klasickou výrokovou logikou. Petr Cintula. Ústav informatiky Akademie věd České republiky
Matematická logika Lekce 1: Motivace a seznámení s klasickou výrokovou logikou Petr Cintula Ústav informatiky Akademie věd České republiky www.cs.cas.cz/cintula/mal Petr Cintula (ÚI AV ČR) Matematická
InternetovéTechnologie
7 InternetovéTechnologie vyhledávání na internetu Ing. Michal Radecký, Ph.D. www.cs.vsb.cz/radecky Vyhledávání a vyhledávače - Jediný možný způsob, jak získat obecný přístup k informacím na Internetu -
γ α β E k r r ρ ρ 0 θ θ G Θ G U( r, t) w(z) w 0 ω z R z U( r, t) 1 c 2 2 U( r, t) t 2 = 0, U( r, t) U( r, t) = E( r, t) U( r, t) = u( r)e iωt. u( r) + k 2 u( r) = 0, k = ω/c u( r) = A exp( i k r), k
Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha
Transformace obrazu 99725 Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha email: Josef.Pelikan@mff.cuni.cz WWW: http://cgg.ms.mff.cuni.cz/~pepca/ Transformace 2D obrazu dekorelace dat potlačení závislosti jednotlivých
Operace s maticemi
Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =
Robustní odhady kovarianční matice
Robustní odhady kovarianční matice Tomáš Hanzák Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK Praha Seminář Stochastické modelování v ekonomii a financích 9.11. 2009 Tomáš Hanzák Robustní odhady
Automatizované řešení úloh s omezeními
Automatizované řešení úloh s omezeními Martin Kot Katedra informatiky, FEI, Vysoká škola báňská Technická universita Ostrava 17. listopadu 15, Ostrava-Poruba 708 33 Česká republika 25. října 2012 M. Kot
KLASICKÁ MECHANIKA. Předmětem mechaniky matematický popis mechanického pohybu v prostoru a v čase a jeho příčiny.
MECHANIKA 1 KLASICKÁ MECHANIKA Předmětem mechaniky matematický popis mechanického pohybu v prostoru a v čase a jeho příčiny. Klasická mechanika rychlosti těles jsou mnohem menší než rychlost světla ve
Obr. 0.1: Nosník se spojitým zatížením.
Každý test obsahuje jeden příklad podobný níže uvedeným tpovým příkladům a několik otázek vbraných z níže uvedených testových otázek. Za příklad je možno získat maimálně bodů, celkový počet bodů z testu
Operátory a maticové elementy
Operátory a matice Operátory a maticové elementy operátory je výhodné reprezentovat maticemi maticové elementy operátorů jsou dány vztahy mezi Slaterovými determinanty obsahujícími ortonormální orbitaly
9. Vícerozměrná integrace
9. Vícerozměrná integrace Aplikovaná matematika II, NMAF072 M. Rokyta, KMA MFF UK LS 2016/17 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných množin, M n, který má následující
1. Řešená konstrukce Statické řešení Výpočet průhybové čáry Dynamika Vlastní netlumené kmitání...
. Řešená konstrukce.... Statické řešení.... Výpočet průhybové čáry... 5. Dynamika.... Vlastní netlumené kmitání..... Jacobiho metoda rovinné rotace... 4.. Popis algoritmu... 4. Vynucené kmitání... 5 4.
Osové a deviační momenty setrvačnosti ploch (opakování ze 4. cvičení) Momenty setrvačnosti k otočeným osám Kroucení kruhových a mezikruhových průřezů
Jedenácté cvičení bude vysvětlovat tuto problematiku: Osové a deviační momenty setrvačnosti ploch (opakování ze 4. cvičení) Momenty setrvačnosti k otočeným osám Kroucení kruhových a mezikruhových průřezů
Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2006/2007 c 2006 2008 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/17 Úvod XML
PLASTICITA A CREEP PLASTICITA V
Plasticita V / PLASIIA A REEP PLASIIA V Zbyněk k Hrubý zbynek.hruby hruby@fs.cvut.cz Plasticita V / Čistá asticita vs. čistá asticita čistá asticita: čistá asticita: prou nestlačitné tekutiny, o osažení
Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů
Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ) Připomeňme, že konečná posloupnost u 1, u 2,, u n vektorů z V je
Příklady k přednášce 8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus
Příklady k přednášce 8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus Michael Šebek Automatické řízení 018 1-3-18 Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pro bod na RL platí (pro nějaké K>0) KL( s) = (k
4. Napjatost v bodě tělesa
p04 1 4. Napjatost v bodě tělesa Předpokládejme, že bod C je nebezpečným bodem tělesa a pro zabránění vzniku mezních stavů je m.j. třeba zaručit, že napětí v tomto bodě nepřesáhne definované mezní hodnoty.
Obsah. Úvod 9 Poděkování 10 Co je obsahem této knihy 10 Pro koho je tato kniha určena 11 Zpětná vazba od čtenářů 11 Errata 11
Úvod 9 Poděkování 10 Co je obsahem této knihy 10 Pro koho je tato kniha určena 11 Zpětná vazba od čtenářů 11 Errata 11 KAPITOLA 1 Co je třeba znát aneb důležité pojmy 13 Krátce o požadavcích 13 Stakeholdeři
2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování
1. Teoretické základy modelování na počítačích 1.1 Lambda-kalkul 1.1.1 Formální zápis, beta-redukce, alfa-konverze 1.1.2 Lambda-výraz jako data 1.1.3 Příklad alfa-konverze 1.1.4 Eta-redukce 1.2 Základy
č Ž Ř ž ž ž č č Í č ž č ž Í ž č č Č č Š Č č ú ž č Ž Ž Ž č č č Ž Žš č š š Ž Žš šť š č š Ž Ůž č š šš š Ž š šš Í Ž Ž Ž Ž Č Ž č č Ž č Ž ň Ž Ž č Č č č č č Ž š š Ž šš šč Ž š Č Ó č Č č Š Č č Ž Ž Í š č č ó Ž č
Výroková a predikátová logika - X
Výroková a predikátová logika - X Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2018/2019 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - X ZS 2018/2019 1 / 16 Rozšiřování teorií Extenze o definice Rozšiřování
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
Výroková logika syntaxe a sémantika
syntaxe a sémantika Jiří Velebil: AD0B01LGR 2015 Handout 01: & sémantika VL 1/16 1 Proč formální jazyk? 1 Přirozené jazyky jsou složité a často nejednoznačné. 2 Komunikace s formálními nástroji musí být
Elektromagnetické pole je generováno elektrickými náboji a jejich pohybem. Je-li zdroj charakterizován nábojovou hustotou ( r r
Záření Hertzova dipólu, kulové vlny, Rovnice elektromagnetického pole jsou vektorové diferenciální rovnice a podle symetrie bývá vhodné je řešit v křivočarých souřadnicích. Základní diferenciální operátory
TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta
é č í é ě í ž ý Ú á í ž ý í ý Á Í ÁŘ É Á áš í ý á ář é í á í ž ý í Ř ú á á č ý š á í š í řá ě č á í í é ář é á é á í í ó á í é č á ú ě ý á í ý žň á í í é ó ó é í á ěř í č í á ů ř ě é ář é á í ář é á á
Dynamické rozvrhování
Dynamické rozvrhování Hana Rudová Fakulta informatiky, Masarykova universita http://www.fi.muni.cz/~hanka Informatické kolokvium, 9.10.2007 Dynamické rozvrhování (Dynamic scheduling) 1 Úvod 2 Popis problému
InternetovéTechnologie
4 InternetovéTechnologie vyhledávání na internetu Ing. Michal Radecký, Ph.D. www.cs.vsb.cz/radecky Vyhledávání a vyhledávače - Jediný možný způsob, jak získat obecný přístup k informacím na Internetu -
Variační počet 2. Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005) Zapsal Jan Šustek
Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005) Zapsal Jan Šustek Obsah Seznam použitých symbolů a konvencí.............................................. 2 0. Opakování.........................................................................
Analýza napjatosti PLASTICITA
Analýza napjatosti PLASTICITA TENZOR NAPĚTÍ Teplota v daném bodě je skalár, je to tenzor nultého řádu, který nezávisí na změně souřadného systému Síla je vektor, je to tenzor prvního řádu, v trojrozměrném
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
Michal Krátký. Tvorba informačních systémů, 2008/2009. Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava. Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů 1/18 Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2008/2009 Tvorba informačních systémů 2/18 Úvod
Variační počet 2. Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Obsahuje 1413 hypertextových odkazů. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005)
Prof. RNDr. Olga Krupková, DrSc. Autorizovaný zápis přednášek (letní semestr 2004/2005) Obsahuje 1413 hypertextových odkazů Zapsal Jan Šustek Aktualizováno 29. května 2005 Obsah Seznam použitých symbolů
Modelové výpočty na H 2 a HeH +
Modelové výpočty na H 2 a HeH + Minimální báze Všechny teoretické poznatky je užitečné ilustrovat modelovým výpočtem. Budeme aplikovat Hartree-Fockovy výpočty na uzavřených slupkách systémů H 2 a HeH +.
Nosné desky. 1. Kirchhoffova teorie ohybu tenkých desek (h/l < 1/10) 3. Mindlinova teorie pro tlusté desky (h/l < 1/5)
Nosné desky Deska je těleso, které má jeden rozměr mnohem menší než rozměry zbývající. Zatížení desky je orientováno výhradně kolmo k její střednicové rovině. 1. Kirchhoffova teorie ohybu tenkých desek
Kybernetika. Wiener 1948: Rok 2000:
Kybernetika Wiener 1948: Věda o řízení a sdělování v živých organismech a strojích. Rok 2000: Věda o modelování a řízení složitých systémů. 1. Objekt a model. 2. Systém. 3. Hierarchie systémů. 4. Předmět
Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení
/1: Teoretická informatika(ti) přednáška 4
456-330/1: Teoretická informatika(ti) přednáška 4 prof. RNDr Petr Jančar, CSc. katedra informatiky FI VŠB-TUO www.cs.vsb.cz/jancar LS 2009/2010 Petr Jančar (FI VŠB-TU) Teoretická informatika(ti) LS 2009/2010
Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program
Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní
Literatura: Kapitoly 3, 4 a 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Nehomogenní okrajové podmínky. Pokračování OÚ pro PDR (jen pro fajnšmekry). Jednoznačnost zobecněného řešení. Metoda sítí v 1D. Přibližné řešení okrajových úloh. Aproximace vlastních
U1, U2 vnější napětí dvojbranu I1, I2 vnější proudy dvojbranu
DVOJBRANY Definice a rozdělení dvojbranů Dvojbran libovolný obvod, který je s jinými částmi obvodu spojen dvěma páry svorek (vstupní a výstupní svorky). K analýze chování obvodu postačí popsat daný dvojbran
AVDAT Vektory a matice
AVDAT Vektory a matice Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Vektory x = x 1 x 2. x p y = y 1 y 2. y p Řádkový vektor dostaneme transpozicí sloupcového vektoru x
Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce
Příklady na cvičení k přednášce NMMA334 Úvod do parciálních diferenciálních rovnic 1 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce dvou proměnných 1. Určete typ parciální diferenciální rovnice u xx
Syntetická geometrie I
Shodnost Pedagogická fakulta 2018 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Definice (Vzdálenost) Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB
13. Lineární programování
Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI
ELEKTRONICKÝ PODPIS V PODNIKOVÝCH APLIKACÍCH. Tomáš Vaněk ICT Security Consultant
ELEKTRONICKÝ PODPIS V PODNIKOVÝCH APLIKACÍCH Tomáš Vaněk ICT Security Consultant ELEKTRONICKÝ PODPIS A JEHO VLASTNOSTI Uplatnění elektronického podpisu a časového razítka Integrita Identifikace Nepopiratelnost
Mezoúrovňové modelování železničního štěrku pomocí kulovitých a polyhedrálních
Mezoúrovňové modelování železničního štěrku pomocí kulovitých a polyhedrálních tvarů zrn Jan Eliáš & Radek Dubina Příspěvek byl zpracován za podpory programu Centra kompetence Technologické agentury České
Automaty a gramatiky(bi-aag) Formální překlady. 5. Překladové konečné automaty. h(ε) = ε, h(xa) = h(x)h(a), x, x T, a T.
BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 2/41 Formální překlady BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 4/41 Automaty a gramatiky(bi-aag) 5. Překladové konečné
Charakterizace rozdělení
Charakterizace rozdělení Momenty f(x) f(x) f(x) μ >μ 1 σ 1 σ >σ 1 g 1 g σ μ 1 μ x μ x x N K MK = x f( x) dx 1 M K = x N CK = ( x M ) f( x) dx ( xi M 1 C = 1 K 1) N i= 1 K i K N i= 1 K μ = E ( X ) = xf
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
Regulární výrazy. Definice Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto:
IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 6. 10. 2014 1/29 Regulární výrazy Definice 2.58. Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto: 1 ε, a a pro každé a
Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma
Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky
Optimalizace & soft omezení: algoritmy
Optimalizace & soft omezení: algoritmy Soft propagace Klasická propagace: eliminace nekonzistentních hodnot z domén proměnných Soft propagace: propagace preferencí (cen) nad k-ticemi hodnot proměnných
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY V PROSTŘEDÍ MATLAB K. Nováková, J. Kukal FJFI, ČVUT v Praze ÚPŘT, VŠCHT Praha Abstrakt Při rozpoznávání D binárních objektů z jejich diskrétní realizace se využívají
Správa VF XML DTM DMVS Datový model a ontologický popis
Správa VF XML DTM DMVS Datový model a ontologický popis Verze 1.0 Standard VF XML DTM DMVS Objednatel Plzeňský kraj Institut plánování a rozvoje hlavního města Prahy Zlínský kraj Kraj Vysočina Liberecký
Ab initio výpočty v chemii a biochemii
Ab initio výpočty v chemii a biochemii Doc. RNDr. Ing. Jaroslav Burda, CSc., jaroslav.burda@mff.cuni.cz Dr. Vladimír Sychrovský vladimir.sychrovsky@uochb.cas.cz Studijní literatura Szabo A., Ostlund N.S.
Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).
Předmět: MA 4 Dnešní látka Vektorový (lineární) prostor (připomenutí) Normovaný lineární prostor Normy matic a vektorů Symetrické matice, pozitivně definitní matice Gaussova eliminační metoda, podmíněnost
Syntetická geometrie I
Shodnost Pedagogická fakulta 2016 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB = BA pozitivně definitní
Lineární algebra : Metrická geometrie
Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních
Úvod do dobývání. znalostí z databází
POROZUMĚNÍ 4iz260 Úvod do DZD Úvod do dobývání DOMÉNOVÉ OBLASTI znalostí z databází VYUŽITÍ VÝSLEDKŮ POROZUMĚNÍ DATŮM DATA VYHODNO- CENÍ VÝSLEDKŮ MODELOVÁNÍ (ANALYTICKÉ PROCEDURY) PŘÍPRAVA DAT Ukázka slidů
Rovinná úloha v MKP. (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v. prostorové úlohy: u, v, w
Rovinná úloha v MKP Hledané deformační veličiny viz klasická teorie pružnosti (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v desky: w, ϕ x, ϕ y prostorové úlohy: u,
Nelineární optimalizace a numerické metody (MI NON)
Nelineární optimalizace a numerické metody (MI NON) Magisterský program: Informatika Obor: Teoretická informatika Katedra: 18101 Katedra teoretické informatiky Jaroslav Kruis Evropský sociální fond Praha
DODATEČNÉ INFORMACE K ZADÁVACÍM PODMÍNKÁM Č. 4
Zadavatel: Sídlem: Česká republika Ministerstvo zemědělství Těšnov 17, 117 05 Praha 1 Česká republika Název veřejné zakázky: OBNOVA CENTRÁLNÍ HW INFRASTRUKTURY V DATOVÉM CENTRU Evidenční číslo veřejné
Mul$determinantální metody: CASSCF
Mul$determinantální metody: CASSCF Mul%konfiguračni (mnohadeterninantálni MC SCF) metody použivají narozdíl od metody Hartreeho- Focka pro popis N- elektronového systému větší počet Slaterových determinantů.
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
9. Vícerozměrná integrace
9. Vícerozměrná integrace Tomáš Salač Ú UK, FF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( Ú UK, FF UK ) 9. Vícerozměrná integrace LS 2017/18 1 / 29 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných
III. MKP vlastní kmitání
Jiří Máca - katedra mechaniky - B325 - tel. 2 2435 4500 maca@fsv.cvut.cz III. MKP vlastní kmitání 1. Rovnice vlastního kmitání 2. Rayleighova Ritzova metoda 3. Jacobiho metoda 4. Metoda inverzních iterací
22 Základní vlastnosti distribucí
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika IV kap. 22: Základní vlastnosti distribucí 5 22 Základní vlastnosti distribucí 22.1 Temperované distribuce Definice. O funkci ϕ C (R m ) řekneme, že je rychle klesající
ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ
Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných
Literatura: Text o lineární algebře na webových stránkách přednášejícího (pro opakování). Kapitoly 4 a 5 ze skript Ondřej Zindulka: Matematika 3,
Předmět: MA4 Dnešní látka Motivační úloha: ztráta stability nosníku Obyčejné diferenciální rovnice s okrajovými podmínkami a jejich řešitelnost Vlastní čísla a vlastní funkce Obecnější pohled na řešitelnost
Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly
Center for Machine Perception presents Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly Mirko Navara Center for Machine Perception Faculty of Electrical Engineering Czech Technical University Praha, Czech Republic