Stochastické systémy

Přednášející:

Ivan Nagy (gar.)

Cvičící:

Ivan Nagy (gar.)

Předmět zajišťuje:

ústav aplikované matematiky

Anotace:

Náhodná veličina, náhodný proces, systém a model, diskrétní model a jeho odhad, spojitý model a jeho odhad, model logistické regrese, model směsi komponent, klasifikace, předpověď, stavový model a Kalmanův filtr, rozšířený Kalmanův filtr, řízení s diskrétním modelem, řízení se spojitým modelem, aplikace s předpovědí, aplikace s řízením.

Požadavky:

Maticový počet, základy diferenciálního a interálního počtu, pravděpodobnost, modelování procesů, základy teorie systémů.

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Uvést studenty do základů teorie bayesovského rozhodování a jeho aplikaci pro jednoduché praktické problémy z oblasti dopravy. Po absolvování kurzu by student měl být schopen pro jednoduchou aplikaci vytvořit vhodný matematický model a na jeho základě navrhnout algoritmus predikce nebo řízení.

Studijní materiály:

Nagy Ivan, Základy bayesovského odhadování a řízení, Vydavatelství ČVUT, Praha, 2003

Kárný Miroslav, Böhm Josef, Guy Tatiana Valentine, Jirsa Ladislav, Nagy Ivan, Nedoma Petr, Tesař Ludvík: Optimized Bayesian Dynamic Advising: Theory and Algorithms, Springer, (London 2005)

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• ME nav.komb. 11/12 (povinný předmět)
• BI nav.prez. 11/12 (povinný předmět)
• DS nav.prez. 11/12 (povinný předmět)
• ID nav.prez. 11/12 (povinný předmět)
• ME nav.prez. 11/12 (povinný předmět)
• PL nav.prez. 11/12 (povinný předmět)