V této části se budeme věnovat nejjednoduššímu typu her, ve kterých rozhodováníprobíhávjednomkrokuakaždýhráčmáúplnouinformacijako

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "V této části se budeme věnovat nejjednoduššímu typu her, ve kterých rozhodováníprobíhávjednomkrokuakaždýhráčmáúplnouinformacijako"

Transkript

1 Kapitola 1 Aplikace teorie her Teorie her není úplně nejvýstižnější pojmenování. Předmětem teorie her nejsou hry v obvyklém smyslu slova, hrané pro zábavu. Výstižnější název by asi byl teorie interaktivního rozhodování, tedy rozhodování více osob v situacích kdy rozhodnutí jednotlivých účastníků ovlivňují dosažený výsledek, jak svůj tak ostatních. Často se teorie her charakterizuje jako teorie konfliktních situací. 1.1 Statické hry s úplnou informací V této části se budeme věnovat nejjednoduššímu typu her, ve kterých rozhodováníprobíhávjednomkrokuakaždýhráčmáúplnouinformacijako možných strategiích ostatních tak o jejich výplatních funkcích. Statické hry s úplnou informací modelují situace v nichž si účastníci hry současně a nezávisle na sobě zvolí svoji akci, a následně jimi zvolená kombinace akcí určí výsledek hry, tedy výplaty jednotlivých hráčů. Výplatu přitom chápeme v širším smyslu než jenom jako peněžní výplatu, vyjadřuje užitek z výsledku hry pro jednotlivé hráče. V zadání statické hry s úplnou informací se specifikuje seznam účastníků hry množina možných strategií každého hráče výplatní funkce jednotlivých hráčů pro každou kombinaci strategií 1

2 2 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER Definice1.Hravnormálnímtvarupronhráčůjetvořenaprostorem strategiíjednotlivýchhráčů S 1, S 2,..., S n avýplatnímifunkcemi u 1, u 2,..., u n, kdekaždé u i zobrazuje S 1 S 2... S n do R.Takovouhrubudemeoznačovat H= {S 1, S 2,..., S n ; u 1, u 2,..., u n }. Následující klasický příklad, nazývaný vězeňské dilema, velmi dobře ilustruje řadu základních pojmů teorie her. Příklad 1. Hru hrají dva hráči, kteří jsou obviněni že společně spáchali dva trestné činy. Jeden málo závažný, za nějž mohou být odsouzeni bez přiznání, druhý závažný, za nějž mohou být odsouzeni jen pokud se alespoň jedenznichpřizná.žalobcejimslíbí,žepokudsepřiznáprávějedenznich, budeosvobozen,zatímcodruhýhráčdostane6letvězení(5letzazločinya jedenrokzakřivouvýpověď).pokudsepřiznajíoba,půjdoudovězenína5 let.pokudsenepřiznáanijeden,dostanouobatrestnajedenrok,zamálo závažný čin. Každýhráčmátedydvěstrategie,přiznatse(P)anepřiznatse(N). Abychom se vyhnuli záporným hodnotám výplatní funkce, budeme výplatou rozumět počet let strávených na svobodě v následujících šesti letech. Výplaty příslušné všem možným kombinacím strategií zapíšeme do tabulky P N P 1,1 6,0 N 0,6 5,5 Strategie prvního hráče budeme psát do sloupců, druhého do řádků. V každé kolonce je na prvním místě výplata prvního hráče, na druhém místě výplata druhého hráče při příslušné kombinaci strategií Dominované strategie Vězeňské dilema je hra kterou můžeme analyzovat s použitím jednoduché myšlenky, že totiž racionální hráč si nikdy nezvolí strategii která ve všech možných situacích dává horší výsledek než jiná pevně zvolená strategie. Takovou strategii budeme nazývat striktně dominovaná. Formálně to vyjadřuje následující definice. Definice 2.Uvažujmehruvnormálnímtvaru, H= {S 1, S 2,..., S n ; u 1, u 2,..., u n }.Nechť s i a s i jsou dvě možné strategie i-tého hráče. Řekneme, že strategie s ijestriktnědominovanástrategií s i,jestližeprokaždoukombinaci

3 1.1. STATICKÉ HRY S ÚPLNOU INFORMACÍ 3 strategiíostatníchhráčůjevýplatai-téhohráčepřistrategii s i menšínežpři strategii s i,t.j. u i (s 1,..., s i 1, s i, s i+1..., s n ) < u i (s 1,..., s i 1, s i, s i+1..., s n ) prokaždoukombinaci s 1,..., s i 1, s i+1..., s n zmnožiny S 1... S i 1 S i+1... S n. Vraťme se ke strategiím vězeňského dilematu. Hraje-li 1.hráč strategii P, jeprodruhéhohráčelepšíhrátpnežn.zvolí-li1.hráčstrategiin,jepro druhéhoznovulepšípnežn.strategiepjetedyprodruhéhohráčevevšech případech lepší než N, podle Definice 1 je strategie N striktně dominovaná strategií P. Stejný závěr dostaneme pro strategie 1. hráče, opět je strategie N dominovaná strategií P. Je zřejmé že rozumný hráč nebude hrát striktně dominovanou strategii. Tedy jediným racionálním výsledkem vězeňského dilematu je(p, P), oba hráčisepřiznajíavýplataje(1,1).pozoruhodnénatomtovýsledkujeto,že existuje kombinace strategií,(n, N), která dává lepší výsledek pro oba hráče Eliminace striktně dominovaných strategií Za předpokladu racionálního chování hráčů můžeme ve statické hře striktně dominované strategie zcela ignorovat(později uvidíme že v dynamických hrách je situace složitější). Tím se hra redukuje na jednodušší. V ní ale mohou být znovu striktě dominované strategie a redukce může pokračovat dál. Jako příklad uvažujme následující hru, v níž má první hráč dvě strategie, PaD,zatímcodruhýhráčmátřistrategie,P,DaT.Vnormálnímtvaruje hra dána tabulkou P D P 2,1 1,4 D 2,3 1,2 T 1,2 3,1 Z tabulky zjistíme, že strategie T druhého hráče je striktně dominovaná strategií D(porovnáme druhé položky ve třetím řádku se stejnými položkami vedruhémřádku,tyvetřetímjsouvždymenší).racionálnídruhýhráčstrategiithráttedynebude.prvníhráč,pokudevížejehosoupeřjeracionální, jizdalšíchúvahmůževynechat.tímsehraredukujenajednoduššíhru

4 4 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER P D P 2,1 1,4 D 2,3 1,2 V této hře je strategie D prvního hráče striktně dominovaná strategií P(porovnáváme první položky v prvním a druhém sloupci). Pokud tedy druhýhráčví,žeprvníhráčjeracionální,aví,žeprvníhráčvížedruhýje racionální, může hru dále redukovat. Vynecháním této strategie dostaneme tabulku D P 2,1 D 2,3 Nakonec i v této hře existuje striktně dominovaná strategie, Pro druhého hráčejelepšíhrátdnežp.racionálnímvýsledkemhryjetedykombinace strategií(d,d), s výplatou(2,3). Postup který jsme právě viděli se nazývá postupná eliminace striktně dominovaných strategií. Je dobré zdůraznit že předpoklad racionality neznamená jen to že oba hráčijsouracionální,aleitoževědíodruhémžejeracionální,ževědíže ontovíonich,atakdál.takovýpředpokladseobvyklestručněvyjadřuje slovy: racionalita hráčů je všeobecně známa Nashova rovnováha Pokud ve hře existují striktně dominované strategie, je jejich eliminace přirozenýmprvnímkrokemvanalýzehry.problémjevtomževelmičastotakové strategie žádné nejsou, a metoda z předchozího odstavce se nedá použít. Například následující hra D B D 3,2 0,0 B 0,0 2,3 nemá dominované strategie. Tato hra je známá pod názvem partnerský souboj.účastnícihryjsoudva,janamarie,kteříbyrádistrávilivečerspolu, nemají ale možnost spolu komunikovat. Obamajídvěmožnosti,buďjítdodivadla(strategieD),nebodobaru (strategie B). Tabulka výplat vyjadřuje fakt že oba by jednoznačně raději

5 1.1. STATICKÉ HRY S ÚPLNOU INFORMACÍ 5 strávili večer spolu než sami, Petr ale dává přednost baru před divadlem, zatímco Marie divadlu před barem. Pro analýzu her v nichž postupná eliminace dominovaných strategií nevede k výsledku, zavedeme teď jemnější pojem Nashovy rovnováhy. Definice3.Uvažujmehruvnormálnímtvaru, H= {S 1, S 2,..., S n ; u 1, u 2,..., u n }.n-ticestrategií s 1, s 2,..., s n tvořínashovurovnováhu,jestližepro každéhohráčeje s inejlepšíodpověď(případnějednouznejlepšíchodpovědí, je-li nejlepších víc) na strategii specifikovanou pro ostatních n 1 hráčů, s 1,..., s i 1, s i+1..., s n.tedy u i (s 1,..., s i 1, s i, s i+1..., s n) u i (s 1,..., s i 1, s i, s i+1..., s n) prokaždé s i S i.jinakřečeno, s i jeřešenímextrémálníúlohy max u i (s s i S i 1,..., s i 1, s i, s i+1..., s n) Není-li daná kombinace strategií Nashova rovnováha, pak alespoň jeden zhráčůmádůvodseodtétokombinaceodchýlit. Z tabulky výplat v partnerském souboji vidíme hned že tato hra nemá striktně dominované strategie. Nashovu rovnováhu hledáme většinou tak, že nejdříve v každém řádku najdeme nejlepší odpověď(případně odpovědi, je-li jich víc) na strategii druhého hráče určenou tímto řádkem, a příslušnou výplatu prvního hráče podtrhneme. Potom uděláme totéž pro sloupce, v každém u nejlepší odpovědi druhého hráče podtrhneme jeho výplatu. Nashovu rovnováhu tvoří právě ty kombinace strategií, u kterých jsou obě výplaty podtržené. Partnerský souboj má dvě Nashovy rovnováhy, kombinace(b,b) a(d,d). Vztah mezi eliminací dominovaných strategií a Nashovou rovnováhou popisuje následující tvrzení. Pokud eliminace striktně dominovaných strategií vedekjednoznačnémuvýsledkuhry,kombinacistrategií s 1,..., s n,paktato kombinace je jedinou Nashovou rovnováhou dané hry. Příklad1.Uvažujmehrudvouhráčů,kteřísechtějírozdělito100Kc. Každýznichsoučasněoznámíčástkteroubychtělprosebe, c 1,resp. c 2,kde 0 c 1, c Je-li c 1 + c 2 100pakkaždýdostanečástkterouoznámil. Je-li c 1 + c 2 >100nedostanežádnýhráčnic.Vtétohřejeprostorstrategií obou hráčů v principu nekonečný, interval[0, 100], to ale nijak nekomplikuje hledání Nashovy rovnováhy. Snadno se ukáže, že pro libovolné s [0, 100] jekombinacestrategií c 1 = s, c 2 =100 snashovourovnováhou,neboťpři

6 6 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER takové kombinaci by odchýlení se libovolného z hráčů, jak směrem nahoru tak směrem dolu, vedlo k nižší výplatě. Jiné Nashovy rovnováhy ve hře nejsou. Další příklad Nashovy rovnováhy uvidíme v následující podkapitole Bertrandův model duopolu Budeme uvažovat trh ovládaný dvěma výrobci(duopol), kteří vyrábějí dva podobné, ale neidentické výrobky. Firmy současně určují cenu svého výrobku (na rozdíl od Cournotova modelu v němž současně určují velikost produkce). Předpokládejme,žepokudfirma1zvolícenu c 1 afirma2cenu c 2,bude poptávka po výrobku firmy i rovna p i (c i, c j )=a c i + bc j, kde bjekladnýkoeficientreprezentující mírusjakoujevýrobekfirmy i náhražkou za výrobek firmy j. Takto zvolená funkce poptávky vyjadřuje zřejmý fakt že zvýšení ceny jednoho výrobku zvýší poptávku po druhém. Dále budeme předpokládat že marginální náklady na výrobu pro obě firmy jsourovny m < a,afixnínákladyjsounulové.abychommohliproblém zformulovat jakou statickou hru, musíme ještě určit výplatní funkci. Budeme předpokládatžejepřímorovnaziskufirmy,tedypřicenách c 1, c 2 jevýplata i-té firmy z i (c i, c j )=p i (c i, c j )[c i m]=[a c i + bc j ][c i m]. Dvojicecen c 1, c 2budeNashovarovnováhapokudbude c iřešenímmaximalizační úlohy max 0 c i < z i(c i, c j ), tedy po dosazení max [a c i+ bc j ][c i m]. 0 c i < Funkcekterouchcememaximalizovatjekvadratickávproměnné c i,jejíjediné maximum tedy najdeme snadno, c i =1 2 (a+bc j + m). Dvojice c 1, c 2budeNashovarovnováhapokudbudeplatit c 1 =1 2 (a+bc 2 + m)

7 1.2. DYNAMICKÉ HRY S ÚPLNOU INFORMACÍ 7 c 2 =1 2 (a+bc 1 + m) Jediným řešením těchto dvou rovnic je c 1 = c 2 = a+m 2 b. Odtudvidímežemodelmásmysljenprohodnotyparametrubmenšínež dvě.čímjebblížektétolimitníhodnotě,tímvyššíjerovnovážnácena. 1.2 Dynamické hry s úplnou informací V této části uvedeme základní pojmy a příklady dynamických her s úplnou informací. V dynamických hrách probíhá rozhodování v několika krocích a na rozdíl od statické hry bývá výhodné popisovat hru nikoliv v normálním tvaru ale právě pomocí posloupnosti tahů jednotlivých hráčů, v tzv. extenzivním tvaru. Připomeňme, že v normálním tvaru hry se zadává seznamhráčůvehře strategie které mají jednotlivý hráči k dispozici výplata každého z hráčů při všech kombinacích strategií které hráči mohou vybrat. Naproti tomu, v extenzivním(rozšířeném) tvaru hry se zadává seznamhráčůvehře kdyjekterýhráčnatahu;jakémáhráčmožnostivkaždésituacikdy jenatahu;jakémáhráčinformacevkaždésituacikdyjenatahu výplata každého hráče při všech možných kombinacích tahů které mohli hráči zvolit. V normálním tvaru se tedy specifikují souhrné strategie hráčů, zatímco v extenzivním tvaru jednotlivé tahy. Definice 1. Strategie hráče je úplný plán jeho akcí, který určuje kterou zmožnýchakcíhráčzvolívkaždésituacikterámůževehřenastat(avníž jetentohráčnatahu).

8 8 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER Poznámka. Je třeba specifikovat i akce v situacích které by při racionálním průběhu hry nemohli nastat. Příklad převodu z rozšířeného tvaru do normálního tvaru si ukážeme na třídě jednoduchých dynamických her. Jejich časování je následující: 1.Vprvnímkrokuhráč1zvolísvojiakci a 1 zmnožinymožnýchakcí A 1. 2.Vedruhémkrokuhráč2pozoruje a 1 azvolísvojiakci a 2 zmnožiny možnýchakcí A 2 3.Vetřetímkrokuobdržíhráčivýplaty u 1 (a 1, a 2 )au 2 (a 1, a 2 ). Hra je zadaná v rozšířeném tvaru. Abychom ji převedli do normálního tvaru musíme určit souhrné strategie obou hráčů v celé hře. Pro konkrétnost předpokládejmežejak A 1 tak A 2 majídvaprvky, A 1 = {α 1, α 2 }, A 2 = {β 1, β 2 }.1.hráčmázřejmědvěstrategie,vybratbuď α 1 nebo α 2..Naproti tomu 2.hráč má celkem čtyři strategie: 1.Naakci α 1 reagovattahem β 1 anaakci α 2 tahem β 1. 2.Naakci α 1 reagovattahem β 1 anaakci α 2 tahem β 2. 3.Naakci α 1 reagovattahem β 2 anaakci α 2 tahem β 1. 4.Naakci α 1 reagovattahem β 2 anaakci α 2 tahem β 2. Prostor strategií druhého hráče musíme tedy odlišit od prostoru jeho možných tahů ve druhém kroku. Základní metodou pro řešení dynamických her je zpětná indukce Zpětná indukce Hra v extenzivním tvaru se obvykle znázorňuje pomocí herního stromu. Do uzlů zapisujeme který hráč je na tahu, hrany představují možné akce jednotlivých hráčů a ke koncovým uzlům píšeme příslušnou výplatu hráčů. Uvažujme hru na následujícím obrázku

9 1.2. DYNAMICKÉ HRY S ÚPLNOU INFORMACÍ 9 II P tadybysemohpsattextnapriklad vysvetlivka k obrazku I D 1,2 atd... 2,1 P D II D 0,0 Hru budeme analyzovat zpětnou indukcí, začneme od posledního kroku kdyjenatahudruhýhráč.pokudprvníhráčhrajep,buderacionálnídruhý hráčhrátd svýplatami(1,2),protožedávápronějlepšívýsledeknežp. Podobně hraje-li první hráč D, je pro druhého racionální odpověď P s výplatami(2,1). Teď můžeme přejít k prvnímu kroku hry. Racionální první hráč ví všechno co jsme právě řekli. Jeho rozhodování se tedy redukuje na výběr mezi P které po racionální odpovědidruhéhodávýplatu(1,2),amezid,kterédávýplatu(2,1).pro prvního je lepší druhá možnost, hrát D. Racionálním výsledkem hry je tedy sledakcí(d,p ),svýplatou(2,1). Nyní převedeme hru do normálního tvaru a budeme hledat Nashovu rovnováhu. Strategie druhého hráče budeme označovat následujícím způsobem. (P,P )budeoznačovatstrategii:natahpprvníhohráčodpovězp,natahd prvního hráč odpověz P, a analogicky pro ostaní tři strategie druhého hráče, (P,D ),(D,P ),(D,D ).Vnormálnítvaruhrydostanemenásledujícítabulku: P,P P,D D,P D,D P 3,1 3,1 1,2 1,2 D 2,1 0,0 2,1 0,0 Vidíme že hra má překvapivě dvě Nashovy rovnováhy, vedle řešení které

10 10 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER jsmenašlizpětnouindukcíještekombinaci P,(P, P )svýplatou(1,2).abychom pochopili proč tomu tak je, podívejme se znovu na obrázek znázorňující extenzivní tvar hry. Pro druhého hráče je výhodnější, aby první hrál P, protože pak může získat 2 namísto 1. Jeho strategii(d,d ) tedy můžeme chápat tak, že druhý hráčprvnímuvyhrožuje,ženajehotakdzahrajed,aprvnínatombude hůřnežkdybyhrálp.tatohrozbaalenenívěrohodná,protoževsituacikdy by raciodruhý hráč měl příležitost ji uskutečnit, neudělal nevěrohodná hrozba Bertrandův model oligopolu s dominantní firmou Budeme uvažovat model duopolu v situaci kdy na trhu existují dvě firmy, z nichž jedna je dominantní, a určuje tedy cenu svého výrobku jako první. Ostatní předpoklady jsou stejné jako v původním Bertrandově modelu v předchozí kapitole. Hru budeme řešit zpětnou indukcí. Pro zvolenou cenu prvnífirmy c 1 řešídruháfirmaúlohu max c 2 (a c 2 + bc 1 )(c 2 m) Stejě jako v původním modelu najdeme optimální řešení c 2 = 1 2 (a+bc 1+ m). 1.hráčvížetojeoptimálníodpověďdruhého,vprvnímkrokutedyřešíúlohu (do své výplatní funkce dosadí optimální odpověď druhého hráče) max c 1 (a c 1 + b 1 2 (a+bc 1+ m))(c 1 m) Maximalizovaná funkce je opět kvadratická a po jednoduchých úpravách dostaneme (2+b)(a+m) mb2 c 1 =. 2 b 2 Abybylmodelsmysluplnýmusíbýtparametrbmenšínež 2. Definice 2. Informační množina pro daného hráče je soubor rozhodovacích bodů s následujícími vlastnostmi: hráčjenatahuvkaždémbodědanéinformačnímnožiny

11 1.3. HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ(BAYESOVSKÉ HRY) 11 když se hra dostane do některého bodu informační množiny, hráč neví vekterémjejímboděsehranachází. Hráč tedy musí mít v každém bodě dané informační množiny stejné možnosti, jinak by její body od sebe rozpoznal právě podle lišících se možností Podhry Definice3.Podhrahryvextenzivnímtvarujehrakterázačínávrozhodovacím bodě B, který je jednoprvkovou informační množinou, a obsahuje všechny rozhodovací body které herním grafu následují za B, a nerozděluje žádnou informační množinu(t.j...) Každou podhru tedy můžeme analyzovat jako samostatnou hru. Definice 4.(Selten) Nashova rovnováha je dokonalá vzhledem k podhrám, jestliže strategie hráčů dávají Nashovu rovnováhu v každé podhře. Přívlastek vzhledem k podhrám se často vynechává. 1.3 Hry s neúplnou informací(bayesovské hry) V této části nejdříve zavedeme základní pojmy Bayesovských her v kontextu statických her, pak se budeme podrobněji věnovat konkrétním příkladům dynamických Bayesovských her. Hrasneúplnouinformacíjehravekterékaždýhráčznásvojivlastní výplatní funkci, ale není si jist výplatní funkcí ostatních hráčů. Označmemožnévýplatnífunkcei-téhohračejako u i (a 1, a 2,..., a n, t i ),kde t i označujetypi-téhohráče. t i jeprvkemmnožinymožnýchtypůi-téhohráče, T i. i-týhráčsiceneznátypostatníchhráčů,alemáonichsvůjnázor,vyjádřenýpravděpodobnostnímrozdělením p i (t i t i ),kde t i =(t 1,..., t i 1, t i+1,..., t n ) označuje typy ostatních hráčů. Definice 5. Ve statické Bayesovské hře se zadává prostormožnýchakcíjednotlivýchhráčů A 1,..., A n, prostormožnýchtypůhráčů, T 1,..., T n, pravděpodobnosti p 1,..., p n,kteréjednotlivýhráčipřiřazujítypůmostatních

12 12 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER Typi-téhohráče t i T i jeznámjemusamotnému,aurčujejehovýplatní funkci u i (a 1,..., a n ; t i ).Protakovouhrupoužijemeoznačení H=(A 1,..., A n, T 1,..., T n, p 1,..., p n, u 1,..., u n ) Časování hry je následující: 1.jeurčenvektortypůhráčů(t 1,..., t n ). 2.každémuhráčijeoznámenjehotyp,alenetypyostatních 3.hráčisoučasněvyberouakcezprostorů A 1,..., A n. 4.hráčiobdržívýplaty u i (a 1,..., a n ; t i ). Definice 6. Strategie i-tého hráče ve statické Bayesovské hře je funkce s i (t i )kteráprokaždýzmožnýchtypů t i určujeakcizmnožiny A i kterouby typ t i zvolilkdybybylvprvnímkrokuvybrán. Mohlobysezdátzbytečnéabyi-týhráčurčovalsvojeakceiprotypy kterýminení,kdyžonsámsvůjtypzná.přisvémrozhodováníalemusíbrát vúvahuakceostatníchhráčů,atyzávisínatomcosiostatníhráčimyslío jehovlastníakci,kterázávisína t i. Ve hře s neúplnou informací se hráči snaží maximalizovat očekávanou výplatu vzhledem k pravděpodobnostem přiřazeným jednotlivým typům soupeřů. Následující definice zobecňuje pojem Nashovy rovnováhy na hry s neúplnou informací. Definice7.Strategie(s 1,..., s n )vestatickébayesovskéhře H = (A 1,..., A n, T 1,..., T n, p 1,..., p n, u 1,tvoříBayesovskouNashovurovnováhu, pokud platí s i(t i )=max a i A i t i T i u i (s 1(t 1 ),..., s i 1, a i, s i+1(t i+1 ),..., s n(t n ); t)p i (t i t i ). Důležité v této definici je že podmínka musí platit pro všechny možné typy každého hráče. V Bayesovské Nashově rovnováze tedy žádný hráč nemá důvodměnitsvojistrategii,ikdybysetatozměnatýkalajenjednohojeho možného typu, ať realizovaného nebo nerealizovaného. Ilustraci tohoto pojmu uvidíme v dalších příkladech.

13 1.4. SIGNÁLNÍ HRY Signální hry Teď se začneme věnovat dynamickým hrám s neúplnou informací, v nichž hráči znají svoji výplatní funkci ale nejsou si jisti výplatní funkcí svých soupeřů.přianalýzehrymusíkaždýhráčbrátvúvahumožnétypysoupeřůajim příslušné výplatní funkce. Nutným předpokladem pro analýzu hry je schopnost přiřadit jednotlivým typům soupeřů pravděpodobnost jejich výskytu. Základní myšlenky a pojmy nejdříve popíšeme na jednoduchém případě tzv. signálních her. Signální hry představují jeden z nejjednodušších a současně nejdůležitějších příkladů dynamických bayesovských her. Signální hry se zúčasní dva hráči, odesílatel(hráč O) a příjemce(hráč P). Časování hry je následující: 1.Jevybrántypodesílatelezmnožinymožnýchtypů T= {t 1, t 2,..., t n }. Přitompravděpodobnostijednotlivýchtypůjsou p(t i ),kde p(t i ) >0 pro všechna i a n p(t i )=1 i=1 2.Odesílatelpozoruje t i avyberezprávuzmnožinypřípustnýchzpráv (signálů) Z= {z 1, z 2,..., z l }. 3.Příjemcepozorujezprávuodesílatele z i,alenepozorujejehotyp t i.na základě zprávy vybere akci z množiny přípustnýchakcí A={a 1,..., a m ). 4.Hráčiobdržívýplaty u o (t i, z j, a k )au p (t i, z j, a k ). Poznámka: Jako obvykle, T, M, A mohou být i nekonečné množiny, nejčastěji intervaly na reálné ose. Uvažujmeteďjednoduchýpřípadkdy T = {t 1, t 2 }, Z = {z 1, z 2 }, A= {a 1, a 2 }.Připomeňmežestrategiehráčejeúplnýplánjehoakcíprovšechny situacekterémohouvehřenastat.vnašísignálníhřemátedyhráčocelkem čtyři strategie: 1.hrát z 1 je-livybranýtyp t 1 astejnětak z 1 je-livybranýtyp t 2. 2.hrát z 1,resp. z 2 je-livybranýtyp t 1,resp. t 2.

14 14 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER 3.hrát z 2,resp. z 1 je-livybranýtyp t 1,resp. t 2. 4.hrát z 2 je-livybranýtyp t 1 astejnětakpro t 2. Podobně má i příjemce P čtyři strategie 1.hrát a 1 je-liodeslanázpráva t 1 astejnětak a 1 je-liodeslanázpráva z 2. 2.hrát a 1,resp. a 2 je-liodeslanázpráva z 1,resp. z 2. 3.hrát a 2,resp. a 1 je-liodeslanázpráva t 1,resp. t 2. 4.hrát a 2 je-liodeslanázpráva t 1 astejnětak a 2 je-liodeslanázpráva z 2. Strategiím1a4budemeříkatspojující(odpověďjevnichstejnáprooba možné výsledky předchozího tahu), strategiím 2 a 3 budeme říkat rozdělující. Budeme předpokládat že hra má následující přirozené vlastnosti Vlastnost1.HráčP,potomcopozorujezprávuodhráčeO,musímítnějakýnázornatokterýztypůmohlzprávuposlat.Tenjevyjádřenpravděpodobnostnímrozdělením µ(t i z j )kde µ(t i z j ) 0pro t i Ta t i T µ(t i z j )= 1. Hráč P bude zřejmě chtít maximalizovat očekávanou výplatu, při pravděpodobnostech které přiřazuje jednotlivým typům hráče O. To vyjadřuje následující vlastnost. Vlastnost2(verzepropříjemce).Prokaždé z j Zakcepříjemcemaximalizujeočekávanouvýplatuprodanýnázor µ(t i z j ).Tedy a (z j )jeřešením úlohy max µ(t i z j )u p (t i, z j, a k ) a k A t i T Na rozdíl od příjmce má odesílatel úplnou informaci. Jeho optimální strategii popisuje následující vlastnost. Vlastnost2(verzeproodesílatele).Prokaždé t i Todesílatelovazpráva z i (t i)maximalizujejehovýplatupřistrategiipříjemce a (z j ).Tedy z (t i )je řešením úlohy max z j Z u o(t i, z j, a (z j )) Prodanoustrategiiodesílatele z (t i )nechť T j označujemnožinutypů kteréodesílají z j.tedy t i T j jestliže z (t i )=z j.

15 1.4. SIGNÁLNÍ HRY 15 Vlastnost3.Prokaždé z j,pokudexistuje t i T takové,že z (t i )=z j paknázorhráčepvinformačnímnožiněodpovídající z j musívyplývatz Bayesova vzorce a ze strategie odesílatele. Tedy µ(t i z j )= p(t i ) t i T i p(t i ) Definice 3. Dokonalá Bayesovská rovnováha v signální hře je dvojice strategií µ (t i )aa (z j )spolusnázorem µ(t i z j ),splňujícívlastnosti1-3. Příklad Spenceův signální model trhu práce. Budeme uvažovat následující verzi Spenceova modelu se třemi hráči. Prvním hráčem je uchazeč o zaměstnání(hráč U), dalšími dvěma jsou firmy nabízející práci(f 1, F 2 ).Časováníhry: 1.Jsouurčenyschopnosti αhráče U,buďjsouvysoké(α=V),nebo nízké(α=n)pravděpodobnosttohože α=v jerovna q. 2.Uchazečpozorujesvojeschopnostiaurčísiúroveňsvéhovzdělání e 0. 3.Firmy1a2pozorujíuchazečovovzdělání,alenejehoschopnosti,a současně nabídnou uchazeči plat. 4. Uchazeč si vybere vyšší nabídku mzdy(pokud jsou stejné, hodí si korunou). Její hodnotu označíme w. 5.Výplatnífunkceprouchazečeje w c(α, e),kde c(α, e)jecenavzdělání prouchazečetypu α.profirmyjevýplata y(α, e) w,kde y(α, e)jehodnota pracovního výkonu uchazeče se schopnostmi α a vzděláním e. Pokud firma nezaměstná uchazeče, je její výplata nula. Budeme studovat rovnováhu v níž firma interpretuje úroveň vzdělání jako signál o schopnostech uchazeče. Přirozeným předpokladem Spenceova modelu je c e (N, e) > c e (V, e), tedy marginální cena vzdělání je vyšší pro uchazeče typu N. Cenou vzdělání se v tomto případě nemyslí školné ani jiné podobné výdaje, ale pouze úsilí které musí uchazeč do vzdělání vložit. To je samozřejmě menší má-li hráč schopnosti V. Dalším zjednodušujícím předpokladem je, že konkurence stlačuje zisk firem na nulu. Uvažujme nejdřív analogii této hry, ve které jsou schopnosti uchazeče veřejně známé. V tom případě firma nabídne(z předpokladu nulového zisku)

16 16 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER uchazeči mzdu w = y(α, e). Uchazeč při výběru vzdělání prostě maximalizuje svoji výplatní funkci y(α, e) c(α, e) přesvšechnymožnéhodnoty e.označmeřešenítétoúlohy e (α). Protože v původní hře schopnosti uchazeče jsou jeho soukromá informace, uchazeči s nižšími schopnostmi se otvírá možnost tvářit se že má vysoké schopnosti. V závislosti na marginální ceně vzdělání obou typů můžeme dostat dva případy. V prvním případě je pro uchazeče se schopnostmi N příliš drahézískatvzdělání e (V).VtomtopřípaděsedáříctžetypNnemádůvod záviděttypuvjehovyššívýplatu.taktomubudepokud w (N) c(n, e (N)) > w (V) c(n, e (V)). V opačném případě, kdy platí opačná nerovnost, může typ N závidět typu V, a chtít se tvářit jako V. Budeme se věnovat tomuto zajímavějšímu případu. Kdybychom schopnosti uchazeče modelovali jako spojitou veličinu, dostali bychom vždy tento případ. Existují jak spojující tak rozdělující perfektní Bayesovské rovnováhy, my se omezíme na několik příkladů. Ve spojující rovnováze zvolí oba typy stejnou úroveňvzdělání, e s.podlevlastnosti3senázorfirempopřijetízprávy e s nezmění, rovná se tedy apriorní pravděpodobnosti q. Firmy tedy následně nabídnou w p = qy(v, e p )+(1 q)y(n, e p ). K úplnému popisu rovnovážných strategií musíme přidat jednak názor firem provýběrvzděláníodlišnýod e s,kterýurčíjejichnabídkuvtomtopřípadě, a dále ukázat že nejlepší odpovědí uchazečů na strategii firem w(e) je hrát e=e s.toodpovídávlastnostem1a2(o) Firemní investice a kapitálová struktura Hráčivtétohřejsoudva,majitelexistujícífirmy(hráčM),kterýmánový projekt, a investor, který může nebo nemusí chtít projekt financovat(hráč I). Předpokládejme že existující zisk firmy je buď vysoký, Z = V nebo nízký, Z= N.Dáleoznačíme Ihodnotuinvestice, Rziskzprojektu,abudeme předpokládat že projekt je atraktivní, tedy R > I(1+r)

17 1.4. SIGNÁLNÍ HRY 17 kde r je míra zisku v alternativní investiční možnosti investora(například vkladuvbance). Časování hry: 1.Jeurčenziskexistujícífirmy, V nebo N.Pravděpodobnostže Z= N je p. 2. Majitel firmy pozoruje Z a nabídne potenciálnímu investorovi akciový podílnafirmě, a,kde0 a 1. 3.Investorpozoruje a(alene Z)abuďpřijmeneboodmítnenabídku. 4.Výplatyhráčů:investor,pokudodmítnenabídkumá I(1+r)amajitel Z.Pokudpřijme,máinvestor a(z+ R)amajitel(1 a)(z+ R). PokudIvěří,že Z = N spravděpodobností q,pakpřijmenabídku pokud a[qn+(1 q)v+ R] I(1+r). Pro hráče M je financování projektu výhodné pokud (Z+ R)a R Ve spojující rovnováze, víra investora musí být q = p. Protože tato podmínkajesilnějšípro Z= V nežpro Z= N,,existujespojovacírovnováha pokud I(1+r) pn+(1 p)v+ R R V+ R. Pro pblízkonulytoplatívždy.naopakpropblízkojednétoplatíjen když R I(1+r) I(1+r)V V. R Rozdělující rovnováha existuje vždy. Majitel typu N nabídne invesorovi a= I(1+r) V+ R který nabídku přijme. Majitel typu V nabídne investorovi a < I( 1+r V+ R což investor odmítne. Výsledek analýzy hry ukazuje, že míra investic je neefektivně nízká. Projekt firmy typu V je určitě ziskový, ale investor jej přesto odmítne. Podmínky promajiteletypu Njsouvždylepšínežpro V.

18 18 KAPITOLA 1. APLIKACE TEORIE HER Reputace a opakované hry. Teoreticky je v opakovaném VD jediná perfektní Nashova rovnováha, opakování nespolupráce v každém kroku. Výsledky experimentů s vězeňským dilematem ale ukazují že přesto dochází často ke spolupráci, hlavně v hrách které nejsou příliš blízko ke konci. Jedním z vysvětlení je právě model který bere v úvahu reputaci. Předpokládejme, že s pravděpodobností p má hráč 1 typ jehož strategie je následující: Hráč hraje v prvním tahu spolupráci. V každém dalším tahu vybere přesně tu akci kterou jeho soupeř zahrál v předchozím kole. Typ hráče s touto strategií označíme ZZ(zub za zub). Druhým typem je racionální hráč, který může hrát libovolnou strategii dostupnou v této hře(typ R). Důsledkem předpokladů je fakt že jakmile se 2. hráč odchýlí od strategie ZZ,jejistéžejetypuR. Uvažujme následující časování: 1. Příroda vybere typ prvního hráče, s pravděpodobností p je to typ ZZ, spravděpodobností1 pjetotypr.prvníhráčsedozvísvůjtyp. 2. Hráči hrají poprvé VD. Pozorují výsledek prvního kola a hrají VD podruhé. 3. Výplaty hráčů jsou součtem výplat v jednotlivých kolech. V posledním tahu hraje 2.hráč N, protože striktně dominuje S.Tedy racionálníhráčnemádůvodspolupracovatv1.hře,zatímcotypzzzačnehru spoluprácí. Zbývá tedy dopočítat 1. tah prvního hráče, který 2. hráč zopakujeve2.tahu,pokudmátypzz.pokudzahraje S,dostane p1+(1 p)bv 1.tahuapave2.tahu.(1:hráčvedruhémtahuužznátyp2.hráče,protože obatypyzačínajíjinýmtahem).vybere-li N,dostanev1.tahu paa0ve2. tahucelkemtedy1.hráčvybere Sjestliže p(1 a)+(1 p)b 0.

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry Teorie her a ekonomické rozhodování 2. Maticové hry 2.1 Maticová hra Teorie her = ekonomická vědní disciplína, která se zabývá studiem konfliktních situací pomocí matematických modelů Hra v normálním tvaru

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací Teorie her a ekonomické rozhodování 7. Hry s neúplnou informací 7.1 Informace Dosud hráči měli úplnou informaci o hře, např. znali svou výplatní funkci, ale i výplatní funkce ostatních hráčů často to tak

Více

12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ

12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ 12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ 543 Ne v každé hře mají všichni hráči úplné informace o výplatních funkcích ostatních. Ve skutečnosti je většina situací s informací neúplnou. Například: V aukcích zpravidla

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry)

Teorie her a ekonomické rozhodování. 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry) Teorie her a ekonomické rozhodování 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry) 3.1 Neantagonistický konflikt Hra v normálním tvaru hráči provedou jediné rozhodnutí a to všichni najednou v rozvinutém tvaru řada

Více

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

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,

Více

ANTAGONISTICKE HRY 172

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

Více

TGH13 - Teorie her I.

TGH13 - Teorie her I. TGH13 - Teorie her I. Jan Březina Technical University of Liberec 19. května 2015 Hra s bankéřem Máte právo sehrát s bankéřem hru: 1. hází se korunou dokud nepadne hlava 2. pokud hlava padne v hodu N,

Více

Úvod do teorie her

Úvod do teorie her Úvod do teorie her 2. Garanční řešení, hry s nulovým součtem a smíšené strategie Tomáš Kroupa http://staff.utia.cas.cz/kroupa/ 2017 ÚTIA AV ČR Program 1. Zavedeme řešení, které zabezpečuje minimální výplatu

Více

Úvod do teorie her

Úvod do teorie her Úvod do teorie her. Formy her a rovnovážné řešení Tomáš Kroupa http://staff.utia.cas.cz/kroupa/ 208 ÚTIA AV ČR Program. Definujeme 2 základní formy pro studium různých her: rozvinutou, strategickou. 2.

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry (chybějící či chybná indexace ve skriptech) 5.1 Opakovaná hra Hra až dosud hráči hráli hru jen jednou v reálu se konflikty neustále opakují (firmy nabízí

Více

5.7 Kooperativní hry 5.7.1 Kooperativní hra 2 hráčů 5.7.2 Kooperativní hra N hráčů 5.8 Modely oligopolu 5.9 Teorie redistribučních systémů 5.

5.7 Kooperativní hry 5.7.1 Kooperativní hra 2 hráčů 5.7.2 Kooperativní hra N hráčů 5.8 Modely oligopolu 5.9 Teorie redistribučních systémů 5. Mikroekonomie bakalářský kurz - VŠFS Jiří Mihola, jiri.mihola@quick.cz, www.median-os.cz, 2010 Téma 6 Teorie her, volby teorie redistribučních systémů a teorie veřejné Obsah 5.7 Kooperativní hry 5.7.1

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru Teorie her a ekonomické rozhodování 4. Hry v rozvinutém tvaru 4.1 Hry v rozvinutém tvaru Hra v normálním tvaru hráči provedou jediné rozhodnutí a to všichni najednou v rozvinutém tvaru řada po sobě následujících

Více

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační výzkum Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry Teorie her a ekonomické rozhodování 8. Vyjednávací hry 8. Vyjednávání Teorie her Věda o řešení konfliktů Ale také věda o hledání vzájemně výhodné spolupráce Teorie vyjednávání Odvětví teorie her dohoda

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 9. Modely nedokonalých trhů

Teorie her a ekonomické rozhodování. 9. Modely nedokonalých trhů Teorie her a ekonomické rozhodování 9. Modely nedokonalých trhů 9.1 Dokonalý trh Dokonalý trh Dokonalá informovanost kupujících Dokonalá informovanost prodávajících Nulové náklady na změnu dodavatele Homogenní

Více

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:

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...

Více

Modely oligopolu. I. Dokonalý trh II. Nedokonalý trh 1. Modely oligopolu. Dokonalý trh. Nedokonalý trh

Modely oligopolu. I. Dokonalý trh II. Nedokonalý trh 1. Modely oligopolu. Dokonalý trh. Nedokonalý trh Modely oligopolu Obsah kapitoly Studijní cíle I. Dokonalý trh II. Nedokonalý trh 1. Modely oligopolu Student získá komplexní přehled teorií oligopolu, které lze úspěšně aplikovat v realitě. Doba potřebná

Více

Přednáška #8. Základy mikroekonomie TEORIE HER

Přednáška #8. Základy mikroekonomie TEORIE HER Přednáška #8 Základy mikroekonomie TEORIE HER 14.11.2012 V minulé přednášce jsme si vysvětlili, co je to oligopolistické tržní uspořádání Oligopol jako tržní uspořádání stojí mezi monopolem a režimem dokonalé

Více

Mezi firmami v oligopolu dochází ke strategickým interakcím. Při zkoumání strategických interakcí používáme teorii her.

Mezi firmami v oligopolu dochází ke strategickým interakcím. Při zkoumání strategických interakcí používáme teorii her. Teorie her a oligopol Varian: Mikroekonomie: moderní přístup, oddíly 26.1-9, 27.1-3 a 27.7-8 Varian: Intermediate Microeconomics, Sections 27.1-9, 28.1-3, 28.7-8 () 1 / 36 Obsah přednášky V této přednášce

Více

Mikroekonomie magisterský kurz - VŠFS Jiří Mihola, jiri.mihola@quick.cz, www.median-os.cz, 2013 Téma 4 Teorie her pro manažery Obsah 5.7 Kooperativní hry 5.7.1 Kooperativní hra 2 hráčů 5.7.2 Kooperativní

Více

MODELY OLIGOPOLU COURNOTŮV MODEL, STACKELBERGŮV MODEL

MODELY OLIGOPOLU COURNOTŮV MODEL, STACKELBERGŮV MODEL MODELY OLIGOPOLU COURNOTŮV MODEL, STACKELBERGŮV MODEL DOKONALÁ KONKURENCE Trh dokonalé konkurence je charakterizován velkým počtem prodávajících, kteří vyrábějí homogenní produkt a nemohou ovlivnit tržní

Více

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant Stručný úvod do teorie her Michal Bulant Čím se budeme zabývat Alespoň 2 hráči (osoby, firmy, státy, biologické druhy apod.) Každý hráč má určitou množinu strategií, konkrétní situace (outcome) ve hře

Více

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační výzkum Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky

Více

Dva kompletně řešené příklady

Dva kompletně řešené příklady Markl: Příloha 1: Dva kompletně řešené příklady /TEH_app1_2006/ Strana 1 Dva kompletně řešené příklady Úvod V této příloze uvedeme úplné a podrobné řešení dvou her počínaje jejich slovním neformálním popisem

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy... Polynomy Obsah Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1 Základní vlastnosti polynomů 2 1.1 Teorie........................................... 2 1.1.1 Zavedení polynomů................................

Více

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28. Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU

KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU 8 KOOPERATIVNÍ HRY DVOU HRÁČŮ 291 V této kapitole se budeme zabývat situacemi, kdy hráči mohou před začátkem hry uzavřít závaznou dohodu o tom, jaké použijí strategie, vygenerovaný zisk si však nemohou

Více

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

Více

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X Náhodný vektor Náhodný vektor zatím jsme sledovali jednu náhodnou veličinu, její rozdělení a charakteristiky často potřebujeme vyšetřovat vzájemný vztah několika náhodných veličin musíme sledovat jejich

Více

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25 Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Firmy na dokonale konkurenčních trzích

Firmy na dokonale konkurenčních trzích Firmy na dokonale konkurenčních trzích Motivace Každá firma musí učinit následující rozhodnutí: kolik vyrábět jakou cenu si účtovat s jakými výrobními faktory (kolik práce a kolik kapitálu) Tato rozhodnutí

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

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

Více

Firmy na dokonale konkurenčních trzích

Firmy na dokonale konkurenčních trzích Firmy na dokonale konkurenčních trzích Motivace Každá firma musí učinit následující rozhodnutí: kolik vyrábět jakou cenu si účtovat s jakými výrobními faktory (kolik práce a kolik kapitálu) Tato rozhodnutí

Více

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X Náhodný vektor Náhodný vektor zatím jsme sledovali jednu náhodnou veličinu, její rozdělení a charakteristik často potřebujeme všetřovat vzájemný vztah několika náhodných veličin musíme sledovat jejich

Více

7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy

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:

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Obor: Statistika a ekonometrie Název bakalářské práce Model tahové hry s finančními odměnami Autor: Vedoucí bakalářské práce: Rok: 009 Markéta

Více

Aplikace teorie her. V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek

Aplikace teorie her. V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek Aplikace teorie her V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek Co je teorie her a její využití Teorie her obor aplikované matematiky a operační analýzy, sloužící k analýze konfliktních a strategických

Více

11. Trhy výrobních faktorů Průvodce studiem: 11.1 Základní charakteristika trhu výrobních faktorů Poptávka po VF Nabídka výrobního faktoru

11. Trhy výrobních faktorů Průvodce studiem: 11.1 Základní charakteristika trhu výrobních faktorů Poptávka po VF Nabídka výrobního faktoru 11. Trhy výrobních faktorů V předchozích kapitolách jsme zkoumali způsob rozhodování firmy o výstupu a ceně v rámci různých tržních struktur (dokonalá a nedokonalá konkurence). Ačkoli se fungování firem

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

charakteristika oligopolu kartel Cournotův model duopolu oligopol s dominantní firmou Sweezyho model (se zalomenou křivkou poptávky) Nashova

charakteristika oligopolu kartel Cournotův model duopolu oligopol s dominantní firmou Sweezyho model (se zalomenou křivkou poptávky) Nashova charakteristika oligopolu kartel Cournotův model duopolu oligopol s dominantní firmou Sweezyho model (se zalomenou křivkou poptávky) Nashova rovnováha Soukupová et al.: Mikroekonomie. Kapitola 11, str.

Více

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií.

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií. Teorie her º Ö ÐÓÚ Ö Ì ÖÑ Ò Ó Ð Ò º Ù Ò ¾¼½ ÐÓ ½º HráčIsitajněnapíšenapapírnějaképřirozenéčíslozrozmezíaž noznačmeho ivestejnou chvílisirovněžhráčiinapíšenapapírnějaképřirozenéčíslozrozmezíaž noznačmeho

Více

Koaliční hry. Kooperativní hra dvou hráčů

Koaliční hry. Kooperativní hra dvou hráčů Koaliční hry Obsah kapitoly. Koalice dvou hráčů 2. Koalice N hráčů Studijní cíle Cílem tohoto tematického bloku je získání základního přehledu o kooperativních hrách a jejich aplikovatelnosti. Student

Více

Mikroekonomie magisterský kurz - VŠFS Jiří Mihola, jiri.mihola@quick.cz, www.median-os.cz, 2010 Téma 1 Teorie her pro manažery Obsah 5.1 Teorie her jako součást mikroekonomie 5.2 Základní pojmy teorie

Více

1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy:

1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy: Opakování středoškolské matematiky Slovo úvodem: Tato pomůcka je určena zejména těm studentům presenčního i kombinovaného studia na VŠFS, kteří na středních školách neprošli dostatečnou průpravou z matematiky

Více

Úvod do teorie her ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ

Úvod do teorie her ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Úvod do teorie her David Bartl, Lenka Ploháková OSNOVA Úvod (hra n hráčů ve strategickém

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

8. Firmy na dokonale konkurenčních trzích

8. Firmy na dokonale konkurenčních trzích 8. Firmy na dokonale konkurenčních trzích Motivace Každá firma musí učinit následující rozhodnutí: kolik vyrábět jakou cenu si účtovat s jakými výrobními faktory (kolik práce a kolik kapitálu) Tato rozhodnutí

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

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

Více

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j. Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak

Více

13. cvičení z PSI ledna 2017

13. cvičení z PSI ledna 2017 cvičení z PSI - 7 ledna 07 Asymptotické pravděpodobnosti stavů Najděte asymptotické pravděpodobnosti stavů Markovova řetězce s maticí přechodu / / / 0 P / / 0 / 0 0 0 0 0 0 jestliže počáteční stav je Řešení:

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

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

Více

Hry v rozvinutém tvaru a opakované hry. Hry v rozvinutém tvaru

Hry v rozvinutém tvaru a opakované hry. Hry v rozvinutém tvaru Hry v rozvinutém tvaru a opakované hry Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Výkladová část 1) Hry v rozvinutém tvaru 2) Opakované hry I. Konečně opakované hry

Více

Operace s maticemi. 19. února 2018

Operace s maticemi. 19. února 2018 Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,

Více

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec

3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec 3. Podmíněná pravděpodobnost a Bayesův vzorec Poznámka: V některých úlohách řešíme situaci, kdy zkoumáme pravděpodobnost náhodného jevu za dalších omezujících podmínek. Nejčastěji má omezující podmínka

Více

3. Optimalizace pomocí nástroje Řešitel

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)

Více

12. Lineární programování

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)

Více

4. Křivka nabídky monopolní firmy je totožná s částí křivky mezních nákladů.

4. Křivka nabídky monopolní firmy je totožná s částí křivky mezních nákladů. Firma v nedokonalé konkurenci 1. Zdroji nedokonalé konkurence jsou: - jednak nákladové podmínky podnikání, - jednak. 2. Zapište vzorec Lernerova indexu. K čemu slouží? 3. Zakreslete celkový příjem monopolní

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Matematická logika. Miroslav Kolařík Matematická logika přednáška třetí Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce Teorie her a ekonomické rozhodování 11. Aukce 11. Aukce Příklady tržních mechanismů prodej s pevnou cenou cenové vyjednávání aukce Využití aukcí prodej uměleckých předmětů, nemovitostí, prodej květin,

Více

H {{u, v} : u,v U u v }

H {{u, v} : u,v U u v } Obyčejný graf Obyčejný graf je dvojice G= U, H, kde U je konečná množina uzlů (vrcholů) a H {{u, v} : u,v U u v } je (konečná) množina hran. O hraně h={u, v} říkáme, že je incidentní s uzly u a v nebo

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

Usuzování za neurčitosti

Usuzování za neurčitosti Usuzování za neurčitosti 25.11.2014 8-1 Usuzování za neurčitosti Hypotetické usuzování a zpětná indukce Míry postačitelnosti a nezbytnosti Kombinace důkazů Šíření pravděpodobnosti v inferenčních sítích

Více

ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A ZLOMKOVÝCH NEROVNIC V ŠESTI BODECH

ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A ZLOMKOVÝCH NEROVNIC V ŠESTI BODECH (Tento text je součástí výkladu k definičním oborům, tam najdete další příklady a pokud chcete část tohoto textu někde použít, můžete čerpat ze stažené kompletní verze definičních oborů ve formátu.doc.)

Více

1 Vektorové prostory.

1 Vektorové prostory. 1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které

Více

Ekonomická formulace. Matematický model

Ekonomická formulace. Matematický model Ekonomická formulace Firma balící bonboniéry má k dispozici 60 čokoládových, 60 oříškových a 85 karamelových bonbónů. Může vyrábět dva druhy bonboniér. Do první bonboniéry se dávají dva čokoládové, šest

Více

Dvou-maticové hry a jejich aplikace

Dvou-maticové hry a jejich aplikace Dvou-maticové hry a jejich aplikace Obsah kapitoly. Hry s konstantním součtem Hra v normálním tvaru (ryzí strategie) Smíšené strategie. Hry s nekonstantním součtem Nekooperativní hra Dvou-maticová hra

Více

Statistická teorie učení

Statistická teorie učení Statistická teorie učení Petr Havel Marek Myslivec přednáška z 9. týdne 1 Úvod Představme si situaci výrobce a zákazníka, který si u výrobce objednal algoritmus rozpoznávání. Zákazník dodal experimentální

Více

Finanční management. Nejefektivnější portfolio (leží na hranici) dle Markowitze: Polemika o významu dividendové politiky

Finanční management. Nejefektivnější portfolio (leží na hranici) dle Markowitze: Polemika o významu dividendové politiky Finanční management Dividendová politika, opce, hranice pro cenu opce, opční techniky Nejefektivnější portfolio (leží na hranici dle Markowitze: existuje jiné s vyšším výnosem a nižší směrodatnou odchylkou

Více

Hodnocení ekonomické efektivnosti projektů Průměrný výnos z investice, doba návratnosti, ČSH, VVP

Hodnocení ekonomické efektivnosti projektů Průměrný výnos z investice, doba návratnosti, ČSH, VVP Hodnocení ekonomické efektivnosti projektů Průměrný výnos z investice, doba návratnosti, ČSH, VVP Investice je charakterizována jako odložená spotřeba. Podnikové investice jsou ty statky, které nejsou

Více

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT PEF ČZU Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT Okruhy SZB č. 5 Zdroje: Demel, J., Operační výzkum Jablonský J., Operační výzkum Šubrt, T., Langrová, P., Projektové řízení I. a různá internetová

Více

Přijímací zkouška na MFF UK v Praze

Přijímací zkouška na MFF UK v Praze Přijímací zkouška na MFF UK v Praze Studijní program Matematika, bakalářské studium Studijní program Informatika, bakalářské studium 2014, varianta A U každé z deseti úloh je nabízeno pět odpovědí: a,

Více

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13. Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování 6. Kooperativní hry více hráčů

Teorie her a ekonomické rozhodování 6. Kooperativní hry více hráčů Teorie her a ekonomické rozhodování 6. Kooperativní hry více hráčů (chyby ve skriptech) 6.1 Koaliční hra Kooperativní hra hráči mají možnost před samotnou hrou uzavírat závazné dohody dva hráči (hra má

Více

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu [M2-P1] KAPITOLA 1: Diferenciální rovnice 1. řádu diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu G(x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 y (n) = F (x, y, y,..., y (n 1) ) Příklad 1.1:

Více

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 202 Založeno na materiálech doc. Michala Kulicha Náhodný vektor často potřebujeme

Více

CVIČNÝ TEST 37. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

CVIČNÝ TEST 37. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 CVIČNÝ TEST 37 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT A OBRÁZEK K ÚLOZE 1 Na staré hliněné desce je namalován čtverec

Více

Matice. a m1 a m2... a mn

Matice. a m1 a m2... a mn Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích

Více

HRA V NORMA LNI M TVARU

HRA V NORMA LNI M TVARU 3 HRA V NORMÁLNÍM TVARU 91 Hra v normálním tvaru Definice 1. Necht je dána konečná neprázdná n-prvková množina Q = {1, 2,..., n}, n množin S 1, S 2,..., S n a n reálných funkcí u 1, u 2,..., u n definovaných

Více

3. Matice a determinanty

3. Matice a determinanty . Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl

Více

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1 Negativní informace Petr Štěpánek S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze 2009 Logické programování 15 1 Negace jako neúspěch Motivace: Tvrzení p (atomická formule) neplatí, jestliže nelze odvodit

Více

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

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:

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

Dva podniky vedou mezi sebou spor, k jehož vyřešení může každý z nich podniknout jednu

Dva podniky vedou mezi sebou spor, k jehož vyřešení může každý z nich podniknout jednu Zadání příkladu: Dva podniky vedou mezi sebou spor, k jehož vyřešení může každý z nich podniknout jednu ze tří akcí: a/ žalovat druhý podnik u soudu strategie Z b/ nabídnout druhému podniku spojení strategie

Více

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice 7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

Více

Funkce. Definiční obor a obor hodnot

Funkce. Definiční obor a obor hodnot Funkce Definiční obor a obor hodnot Opakování definice funkce Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny všech reálných čísel R, přiřazuje právě jedno reálné

Více

Limita funkce. FIT ČVUT v Praze. (FIT) Limita funkce 3.týden 1 / 39

Limita funkce. FIT ČVUT v Praze. (FIT) Limita funkce 3.týden 1 / 39 Limita funkce FIT ČVUT v Praze 3.týden (FIT) Limita funkce 3.týden 1 / 39 Definice funkce. Zobrazení (f, D f ), jehož definiční obor D f i obor hodnot H f je podmnožinou množiny reálných čísel, se nazývá

Více

Operační výzkum. Přiřazovací problém.

Operační výzkum. Přiřazovací problém. Operační výzkum Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ..7/2.2./28.326

Více

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

Více

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková Úvod do teorie her David Bartl, Lenka Ploháková Abstrakt Předložený text Úvod do teorie her pokrývá čtyři nejdůležitější, vybrané kapitoly z této oblasti. Nejprve je čtenář seznámen s předmětem studia

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

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

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010 Věty o přírustku funkce prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. Katedra matematiky České vysoké učení technické v Praze c Čestmír Burdík, Edita Pelantová 2009 Základy matematické

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Analytická geometrie vyšetřuje geometrické objekty (body, přímky, kuželosečky apod.) analytickými metodami. Podle prostoru, ve kterém pracujeme, můžeme analytickou geometrii

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

Více