Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta Managementu Katedra stratégie a podnikania. Aplikácia nekooperatívnej teórie hier v

Size: px
Start display at page:

Download "Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta Managementu Katedra stratégie a podnikania. Aplikácia nekooperatívnej teórie hier v"

Transcription

1 Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta Managementu Katedra stratégie a podnikania Aplikácia nekooperatívnej teórie hier v manažérskom rozhodovaní Diplomová práca Tomáš Kubiš Odbor: Manažment Špecializácia: Strategický manažment Vedúci diplomovej práce Doc. RNDr. Ján Pekár, PhD. Bratislava 2008

2 Čestné vyhlásenie Vyhlasujem, že som diplomovú prácu vypracoval samostatne s odbornou pomocou školitel a a s využitím uvedenj literatúry Bratislava, september 2008

3 Pod akovanie Chcel by som sa v prvom rade pod akovat môjmu školitel ovi, pánovi Doc. RnDr. Jánovi Pekárovi, PhD., za jeho odborný dohl ad a cenné rady. Vd aka patrí aj Národnému štipendijnému fondu, ktorý mi umožnil navštevovanie prednášok zameraných na teóriu hier a prístup k literárnym zdrojom počas študijného pobytu na Humboldtovej univerzite v Berlíne.

4 Abstrakt V prvej časti tejto práce (kapitoly 1, 2 a 3) je spracovaná teoretická stránka základných konceptov nekooperatívnej teórie hier, pričom je pozornost zameraná na interpretáciu používaných matematických konštruktov. Pochopenie tohto teoretického základu je nevyhnutné pre schopnost uplatnit tieto metódy rozhodovania v praxi. V druhej časti je predstavená úloha teórie hier v manažérskom rozhodovaní a metodický rámec modelovania hier (kapitola 4). Ďalej je tu predstavené riešenie niekol kých prípadových štúdií s tematickým zameraním na strategický manažment, ktoré demonštrujú možnosti využitia teórie hier v manažérskom rozhodovaní (kapitoly 5 a 6). Hlavným ciel om tejto práce je poskytnút predstavu o možnostiach využitia tejto teórie rozhodovania v manažérskej praxi, ale aj identifikáciu možných obmedzení. Teória hier nenahrádza štandardné nástroje manažérskeho rozhodovania, ale je ich vhodným doplnkom. Môže byt prínosom najmä pri analýze problémov, v ktorých prostredie vplýva na subjekt rozhodovania a prijaté rozhodnutia spätne ovplyvňuje prostredie. Takéto typy rozhodnutí nie sú v manažérskej praxi a obzvlášt v strategickom manažmente zriedkavé. Teória hier je neutrálnou analýzou, ktorá neskúma interakciu z pohl adu jedného subjektu, ale snaží sa nájst také ekvilibrium, v ktorom je správanie všetkých subjektov navzájom konzistentné. Model teórie hier sa bez dodatočných empirických dôkazov nedá považovat za platnú deskriptívnu teóriu rozhodovania. Schopnost predpovedat výsledok interakcie, prípadne ekvilibrium interakcie poskytuje výhodu, ktorú manažéri môžu využit vo svoj prospech. Ekvilirbium hry sa dá za určitých špecifických podmienok použit na identifikáciu optimálneho rozhodnutia a teda teória hier sa môže v praxi uplatnit ako normatívna teória rozhodovania. Kl účové slová: teória hier, manažérske rozhodovanie, stratégia, konkurencia

5 Obsah Zoznam obrázkov Zoznam tabuliek iii iv Úvod 1 I Úvod do nekooperatívnej teórie hier 5 1 Základné definície Hra Hráč Informácie Stratégia Hra v strategickom tvare Bayesovské hry Statické hry Eliminácia dominovaných stratégií Nashove ekvilibrium Bayesovo-Nashove ekvilibrium Dynamické hry Nashove ekvilibrium Vzhl adom na podhry dokonalé ekvilibrium Dokonalé Bayesove ekvilibrium Opakované hry i

6 II Aplikácia teórie hier na vybrané problémy manažerského rozhodovania 50 4 Teória hier a manažérske rozhodovanie Úloha teória hier v manažérskom rozhodovaní Modelovanie hier Obmedzenia teórie hier v manažerskom rozhodovaní Teórie hier ako pozitívna teória rozhodovania Väzňova dilema vs. cenové vojny Hra Jastrab a holubica vs. vstup na malý trh Signalizačné hry vs. kvalita produktov a cena Teória hier ako normatívna teória rozhodovania Vstup na trh Strategická investícia Záver 108 A Články z tlače I A.1 Väzňova dilema vs. cenové vojny I A.2 Hra Jastrab a holubica vs. prirodzený monopol.... II B Poradenské spoločnosti zamerané na aplikácie teórie hier IV ii

7 Zoznam obrázkov 1.1 Príklad hry v extenzívnom tvare Asociovaná hra Ďalšia extenzívna hra k asociovanej hre na obrázku Zmena vzt ahov dominancie pri transformácii hry Reakčné funkcie pre firmy v Cournotovom modeli trhu Diagram relácie najlepšej odpovedi Jednoduchá hra s dvomi Nashovými ekvilibriami Hra bez (netriviálnych) podhier Proces modelovania hier Opakované upravovanie cenových rozhodnutí (m = 2) Signalizačná hra Vstup na trh - scenár č Vstup na trh - scenár č Vstup na trh, kde sa rozhoduje Loka ako prvá za prítomnosti externého rizika Interakcia firiem imobile a T-Blue pri uvedení produktu na trh Konkurenčné správanie firiem v závislosti od výšky dopytu.106 iii

8 Zoznam tabuliek 1.1 Inštancie hry Jednoduchá hra obsahujúca dominované akcie Hra bez Nashovho ekvilibria Hra s viacerými Nashovými ekvilibriami Hra s viacerými Nashovými ekvilibriami Asociovaná hra k Bayesovskej hre v tabul ke Cenová vojna medzi obchodnými ret azcami Hra Jastrab a holubica na príklade dvoch firiem Stratégie predávajúceho s ohl adom na vzt ah cena-kvalita Zisky pre Krepsi a Loku pre rôzne kombinácie stratégií Zisky pre Krepsi a Loku pre prípad vstupu diskontného ret azca Parametre a ich hodnoty Parametre a ich hodnoty iv

9 Úvod Teória hier je čast matematiky zaoberajúca sa problematikou rozhodovania v situáciách, kedy subjekty rozhodovania navzájom interagujú. Teoretický základ tejto teórie bol položeny v práci von Neumann a Morgenstern (1953), ktorá svojou matematickou eleganciou určila d alší smer rozvoja tejto oblasti. V súčasnosti sa teória hier dá rozdelit na dve vetvy. Jedna sa zaoberá teoretickou stránkou a zdokonalovaním konceptov riešenia hier a druhá vetva sa zameriava na aplikáciu teórie hier pri riešení praktických problémov. Táto práca, ktorá sa snaží skúmat potenciálny prínos teórie hier v manažérskom rozhodovaní, sa radí do druhej vetvy - aplikovanej teórie hier. Motivácia pre vznik teórie hier vyšla z praxe. Vznikla z potreby teoretického rámca pre analýzu ekonomických situácií, v ktorých je výsledok trhových subjektov ovplyvnený ich vzájomnou interakciou, a preto sú ich rozhodnutia prepojené. Ekonómia nie je jediná oblast, v ktorej poznatky teórie hier našli svoje uplatnenie. Medzinárodné politické konflikty boli po ekonómii d alšou arénou pre rozvoj teórie hier (Schelling (1980)) a prispela aj k zefektívneniu bojových techník. V biológii prispela teória hier k objasneniu a modelovaniu evolučných mechanizmov (Maynard-Smith a Price (1973)). Skúmanie sociálnych situácií v psychológii je oblast ou, v ktorej zohráva teória hier tiež významnú úlohu. Behaviorálna teória hier je jednou z najdynamickejšie sa rozvíjajúcich častí tejto teórie s ciel om prepojit elaborované teoretické koncepty teórie hier so skutočnou povahou rozhodovacích procesov l udí. V teórii umelej inteligencie slúžia koncepty teórie hier na modelovanie správania inteligentných agentov. O vymenovanie všetkých aplikácií teórie hier sa tu nedá ani uvažovat. Naskytuje sa však otázka, 1

10 či táto populárna teória môže byt prínosom aj v oblasti manažérskeho rozhodovania. Preskúmanie možnosti použitia teórie hier v manažérskom rozhodovaní je hlavnou tézou tejto práce. Manažéri zastupujú záujmy firmy a musia často robit rozhodnutia, ktoré sa odohrávajú v širokom kontexte. Nielenže musia brat do úvahy faktory prostredia, ale musia zobrat do úvahy aj to, aký dopad bude mat ich rozhodnutie spätne na prostredie. Manažéri sú iba jedným elementom v komplexnom systéme, vymedzenom vnútorným prostredím firmy a firma samotná je iba jedným z elementov trhového systému. Vzájomná prepojenost týchto elementov nedovol uje vnímat takmer žiadny problém ako izolovaný. Rozhodovanie v takýchto podmienkach si vyžaduje špeciálnu teoretickú bázu pre manažment ako vednú disciplínu a takisto zbierku analytických techník pre manažment ako profesiu, prípadne ako firemný proces. Teória hier môže predstavovat jednu z týchto analytických techník. Manažéri do praxe prichádzajú vyzbrojení množstvom nástrojov, ktoré im pomáhajú lepšie analyzovat problémy a zlepšit tak ich schopnost rozhodovat sa. Väčšina týchto nástrojov nezohl adňuje jeden významný aspekt, ktorým je spätná väzba prostredia. V teórii hier je tento aspekt integrálnou súčast ou modelov a ich riešenia, čo podčiarkuje jeho potenciálny význam pri použití v praxi. Táto diplomová práca sa bude snažit o predstavenie metodického rámca, s použitím ktorého budú manažéri schopní analyzovat rozhodovacie problémy pomocou teórie hier. Žiadna teória nie je univerzálna a obzvlášt jej aplikácia v praxi podlieha určitým obmedzeniam. Bez preskúmania týchto obmedzení by bola táto práca nekompletnou. Teória hier je vel mi rozsiahla oblast a preto je nevyhnutné vymedzit zameranie tejto diplomovej práce. Teória hier sa delí na nekooperatívnu teóriu hier a kooperatívnu teóriu hier 1. Táto práca sa zameriava 1 Kooperatíva teória hier sa pozerá na problém rozhodovania z iného uhla a skúma formovanie koalícií medzi hráčmi. Už jednoduché modely kooperatívnej teórie hier sa v kontexte manažérskeho rozhodovania dajú použit na formalizáciu konceptu hodnotového ret azca a pridanej hodnoty, takže aj táto oblast skrýva potenciál pri aplikáciách v manažmente. 2

11 na nekooperatívnu teóriu hier. Pod pojmom teória hier sa preto v tejto práci bude rozumiet nekooperatívna teória hier. Treba podotknút, že pomenovanie nekooperatívna nepochádza z neochoty subjektov rozhodovania navzájom kooperovat, ale z faktu, že svoje rozhodnutia robia samostatne a snažia sa maximalizovat svoj vlastný úžitok bez ohl adu na úžitok ostatných. Táto diplomová práca je rozdelená na dve časti. Prvá, teoretická čast predstavuje úvod do problematiky nekooperatívnej teórie hier s dôrazom na interpretáciu teoretických konštruktov, ktorá je dôležitá pre aplikáciu v praxi. Druhá čast sa zaoberá samotnou aplikáciou teórie hier v manažérskom rozhodovaní a poskytuje okrem metodických otázok implementácie demonštráciu použitia teórie hier pri použití na vysvetlenie reálnych trhových fenoménov a riešenie rozhodovacích problémov. Prvá čast sa d alej delí na tri kapitoly. V kapitole 1 sú definované základné matematické štruktúry, ktoré sa používajú na modelovanie hier. Ďalej je tu objasnený význam odborných výrazov, ktorý sa v teórii hier odlišuje od ich významu pri bežnom použití. V kapitolách 2 a 3 sú predstavené koncepty riešenia hier, pričom v prevej z týchto kapitol sa jedná o hry v strategickej forme a v druhej o hry v extenzívnej forme. Druhá čast takisto pozostáva z troch kapitol. Kapitola 4 premost uje teóriu hier s manažérskym rozhodovaním. V tejto kapitole sú vymedzené charakteristiky problémov, na analýzu ktorých je teória hier vhodným nástrojom, je tu predstavený metodický rámec na vytvorenie modelu hry a takisto obmedzenia, ktorých si musia byt manažéri pri použití v praxi vedomí. V kapitolách 5 a 6 sú aplikované koncepty riešenia z predchádzajúcej časti na reálne problémy. V týchto aplikáciách je pozornost venovaná analýzam konkurenčného prostredia a problematikám strategického manažmentu, ako prirodzeným oblastiam, kde sa teória hier môže uplatnit. Aplikácie teórie hier sú rozdelené na teórie hier ako pozitívnej teórie rozhodovania a teórie hier ako nor- 3

12 matívnej teórie rozhodovania. V kapitole 5 je teória hier použitá na vysvetlenie mechanizmov trhových fenoménov ako cenové vojny alebo vznik prirodzeného monopolu. V kapitole 6 je teória hier použitá ako nástroj rozhodovania na podporu rozhodnutí firiem v konkurenčných podmienkach. 4

13 Čast I Úvod do nekooperatívnej teórie hier 5

14 Kapitola 1 Základné definície Teória hier je disciplínou aplikovanej matematiky, ktorá sa zaoberá analýzou interakcií medzi racionálnymi subjektmi, ktorých úžitok závisí nielen od ich individuálnych akcií, ale aj od akcií ostatných subjektov. Ciel om teórie hier je modelovat rozhodovacie procesy a následné správanie subjektov v takýchto situáciách. Táto teória vznikla z potreby skúmania ekonomických javov, ale je aplikovaná vo vel kom množstve d alších disciplín ako biológia, informatika alebo politológia. V teórii hier ako matematickej disciplíne sú pojmy jednoznačne definované a v mnohých prípadoch majú iný význam ako pri bežnej komunikácii. Táto kapitola sa zaoberá spôsobom, ako sa v teórii hier interakčné situácie modelujú pomocou matematických štruktúr. Aj ked sa v niektorých prípadoch jedná o čisto technické aspekty, ich osvojenie je nevyhnutným krokom pred uvedením konceptov riešenia hier, ktoré sa dajú použit na modelovanie interakčných situácií a následne ako preskriptívna teória rozhodovania. V časti 1.1 bude predstavený pojem hra. S pojmom hra sa každý bežne stretáva. Tento pojem sa používa na pomenovanie rôznych situácií v rôznych oblastiach života (šport, divadlo, pedagogika atd.). Ako centrálny pojem teórie hier má hra iný význam a preto je na úvod tejto práce potrebné uviest jeho formálnu definíciu. V časti 1.2 je stručne popísaný význam pojmu hráč, ktorý je základným elementom hry. Vplyv prostredia a prakticky l ubovol ný vplyv pravdepodobnosti na úžitok hráčov je modelovaný podobným 6

15 spôsobom ako inteligentní hráči, ktorí robia vedomé rozhodnutia. Je tu tiež objasnený vzt ah medzi pojmami hráč a agent. Čast 1.3 sa venuje problematike informácií v teórii hier. Informácie sú v praxi často rozhodujúcim faktorom a preto majú vel kú úlohu aj v teórii hier ako teórii rozhodovania, ktorá má pomôct objasnit správanie hráčov v realite. Spôsob, akým sa modelujú informácie hráčov v priebehu hry je integrálnou súčast ou hry a informácie majú významnú úlohu pri niektorých konceptoch riešenia. Stratégia je d alší z pojmov, ktorý je v teórii hier presne definovaný a jeho význam sa odlišuje od chápania v manažmente. Vo svojej podstate nie je však úplne rozdielny. Tak ako stratégia podniku určuje správanie firmy, tak stratégia hráča určuje jeho správanie vo všetkých situáciách, ktoré môžu nastat. Stratégiou v teórii hier sa zaoberá čast 1.4. So stratégiou súvisí dôležité zjednodušenie konceptu hry, ktoré sa používa najmä pri jednorazových situáciách, v ktorých robia hráči svoje rozhodnutia simultánne. Jedná sa o hru v strategickom tvare, ktorá je popísaná v časti 1.5. Aj ked sa každá hra v extenzívnom tvare dá redukovat na hru v strategickom tvare, táto transformácia je spojená so stratou niektorých detailov hry. Napriek tomu predstavovala táto forma hry východiskový bod pre rozvoj teórie hier a stále je jej neoddelitel nou súčast ou. Na problematiku nekompletných informácií z časti 1.3 nadväzuje čast 1.6. Je tu predstavená Harsanyiho transformácia hry, ktorá predstavuje jednoduchý a elegantný spôsob, akým sa teória hier aspoň čiastočne vyrovnáva s rozhodovaním v podmienkach obmedzenej racionality. Na modelovanie nekompletnosti a asymetrie informácií je v teórii hier použitý Bayesovský prístup založený na priradení pravdepodobnosti rôznym scenárom. 1.1 Hra Pojem hra nesie so sebou v teórii hier vysoký stupeň abstrakcie. Hra je chápaná ako abstraktná štruktúra, pomocou ktorej sa modelujú in- 7

16 terakčné situácie a ktorá je jednoznačne určená svojimi pravidlami. Konkrétna reprezentácia vývoja takto modelovanej situácie bude označovaná ako inštancia hry, prípadne aj ako hra, ak kontext dovolí jednoznačné priradenie významu. Rozdiel vo význame týchto dvoch výrazov sa dá ilustrovat na príklade hry šach. Tu sa rozumie pod hrou samotná hra šach a pod inštanciou hry jeden konkrétny zápas reprezentovaný konkrétnymi t ahmi hráčov, napr. e4, e5 atd. Definícia 1 (podl a Kuhn (1953)) Hra Γ s n hráčmi je (konečný) strom T s nasledovnými špecifikáciami: Rozdelenie hráčov H, ktoré rozdel uje jednotlivé vrcholy grafu, nazývané t ahy, na n množín H 1,..., H n podl a toho, ktorý hráč z 1,..., n je na t ahu. Zvláštna množina H 0 H slúži na identifikáciu pravdepodobnostných t ahov. Informačné rozdelenie I, ktoré rozdel uje vrcholy grafu do množín podl a informovanosti príslušného hráča, ktorý je na t ahu. Ak bude rozdelenie vrcholov podl a počtu príslušných alternatív označená ako A a jej člen reprezentujúci t ahy s j alternatívami ako A j, potom pre každý člen I partície I, ktorý sa nazýva informačná množina, platí: I H i A j, pričom I neobsahuje dva t ahy, kotré ležia na rovnakej inštancii hry. Pre každú informačnú množinu I, pre ktorú platí: I H 0 A j, je potrebné definovat pravdepodobnostné rozdelenie alternatív t ahu: p(1),..., p(j) s p(i) 0 pre i = 1,..., j. Úžitková funkcia u(v) = (u 1(v),..., u n (v)) pre každú inštanciu hry v. Ako je z definície jasné, hra sa chápe ako strom, t.j. graf, v ktorom sú l ubovol né dva vrcholy spojené presne jednou jednoduchou cestou. Hra bude v práci označovaná ako Γ a tento symbol môže byt v 8

17 prípade potreby doplnený o index. Strom hry T je zložený z vrcholov a z hrán. Počiatočný vrchol, ktorý je obsiahnutý v každej ceste, bude označovaný ako o. Ostatné vrcholy hry, ktoré sú označované znakmi a, b,..., predstavujú t ahy, prípadne výsledky. Uzly hry sú spojené hranami A, B,..., ktoré sú označené indexmi 1,..., j. Tieto hrany predstavujú akcie, ktoré sú hráčovi k dispozícii pri rozhodovaní v danom t ahu. Množina všetkých ackií sa bude označovat ako A. Množina akcií, ktorými hráč môže disponovat v informačnej množine I sa bude označovat ako A(I) 1. Akcie prislúchajúce danému t ahu sú incidentné v jednom vrchole. Množina všetkých vrcholov, ku ktorým vedú hrany z vrcholu x sa bude označovat ako S(x). Na množine vrcholov je definovaná lineárna relácia predchádzania. Táto relácia určuje poradie uzlov na ceste vedúcej k l ubovol nému uzlu, pričom x pred y práve vtedy, ked y C o,x, kde C o,x je cesta spájajúca vrcholy o a x. Táto cesta bude označovaná ako história hry pre rank t, h t, ktorá predstavuje informácie obsiahnuté v predošlých rozhodnutiach. Množina všetkých uzlov, ktoré predchádzajú uzlu x sa bude označovat ako P (x). Takisto je na množine vrcholov definovaná aj funkcia P red n (x), ktorá vrcholu x priradí jeho n-tého predchodcu v strome hry. V súvislosti s touto funkciou je definovaná ešte funkcia α : T o A, ktorá priradí každému vrcholu x alternatívu z množiny A(P red 1 (x)), ktorá k nemu viedla. Ranková funkcia prirad uje l ubovol nému t ahu X číslo, ktoré zodpovedá počtu t ahov na ceste C O,X, teda počet všetkých Y Γ, kde Y X. Vrchol O má rank 1. Uzly, ktoré majú akcie sa nazývajú t ahy. Súčast ou hry sú aj vrcholy, ktoré nemajú akcie. Tieto sa nazývajú výsledky a sú jednoznačne popísané cestou, ktorá k nim vedie. Každý výsledok tak reprezentuje možnú inštanciu hry. Výsledky budú označované ako v 1, v 2,... a ich množina ako V. Ako je vyššie spomenuté, hra je jednoznačne určená svojimi pravidlami. Pravidlami hry sa teda v teórii hier rozumie strom hry spolu 1 Predpokladá sa, že každá akcia z množiny A(I) je dostupná vo všetkých vrcholoch x I. Viaceré hrany tak môžu predstavovat rovnakú akciu. 9

18 o A B a b C D E F G c d e f g v 1 H I v 2 v 3 J K v 4 v 5 L M v 6 N v 1 v 8 O P v 9 Q v 10 Obrázok 1.1: Príklad hry v extenzívnom tvare s pravdepodobnostnými rozdeleniami pravdepodobnostných t ahov a úžitkovou funkciou všetkých hráčov. V hre sú definované nasledovné rozdelenia 2 množiny t ahov: Rozdelenie hráčov H, ktoré rozdel uje množinu t ahov na podmnožiny H 0,..., H n. Každá podmnožina H i obsahuje iba t ahy, v ktorých robí rozhodnutie hráč i. Funkcia h : T N priradí každému vrcholu x T hráča, ktorý je v danom vrchole na t ahu. Rozdelenie akcií A, ktoré rozdel uje množinu t ahov na podmnožiny A 1, A 2... podl a počtu alternatív, ktoré stoja hráčovi v t ahu k dispozícii. Rozdelenie rankov R, ktoré rozdel uje t ahy hry na podmnožiny R 1, R 2,... podl a toho, aký rank im priradila ranková funkcia. Všetky t ahy, ktoré majú rovnaký rank, predstavujú pre príslušného hráča abstraktnú možnost urobit rozhodnutie. Rozhodnutím sa označuje vol ba konkrétnej akcie spomedzi alternatív. Dĺžka hry je definovaná ako maximálny rank výsledného uzla hry. Príklad 1 (Hra) Na obrázku 1.1 je zobrazený príklad stromu hry vo všeobecnom tvare. Na to, aby bola 2 Rozdelením množiny sa rozumie systém disjunktných podmnožín, pričom každý prvok množiny patrí práve jednému elementu rozdelenia. 10

19 hra kompletná, je potrebné definovat rozdelenia pre vrcholy a úžitkovú funkciu. Ak je prvý t ah pravdepodobnostný, v druhom rozhoduje hráč 1 a v tret om t ahu hráč 2, tak rozdelenie hráčov má nasledovný tvar H = {H 0, H 1, H 2 } = {{o}, {a, b}, {c, d, e, f, g}}. Ďalej je pre pravdepodobnostný t ah vo vrchole o H 0 A 2 potrebné definovat pravdepodobnostné rozdelenie, napr (0.8, 0.2). Pre každého z hráčov pravidlá hry požadujú priradenie úžitku ku každému z výsledkov v 1,..., v 10. Prvému vrcholu vo výsledkovej množine bude priradená usporiadaná dvojica (u 1 (v 1 ), u 2 (v 1 )). 1.2 Hráč Základným elementom hry sú hráči, ktorých rozhodnutia v jednotlivých t ahoch určujú výsledok hry. Von Neumann a Morgenstern (1953) rozlišujú dva typy hráčov. Hráči prvého typu robia rozhodnutia maximalizujúce ich úžitok podl a vlastnej vôle a budú označovaní číslami 1,..., n. Hráči druhého typu nie sú hráčmi v pravom slova zmysle, lebo robia rozhodnutia náhodným výberom podl a pravdepodobnostného rozdelenia alternatív. Slúžia na modelovanie tej zložky reality, na ktorú rozhodnutia hráčov nemajú vplyv a ktorú hráči s určitost ou nevedia predpovedat. Jedná sa väčšinou o externé faktory prostredia. V tejto práci bude t ah, v ktorom robí rozhodnutie hráč druhého typu, pomenovaný ako pravdepodobnostný t ah. V príklade 1.1 môže pravdepodobnostný t ah vo vrchole o predstavovat dva stavy dopytu v budúcnosti - vysoký dopyt s pravdepodobnost ou 80% a s pravdepodobnost ou 20% nízky dopyt. Ak je v hre viac pravdepodobnostných t ahov, tieto sú navzájom nezávislé a stanovené nezávisle od rozhodnutí ostatných hráčov. Niektoré hry vyžadujú, aby hráč nevedel určit svoju pozíciou v strome hry. Tento problém bol v Kuhn (1953) vyriešený zavedením tzv. agentov. Agenti sú samostatné subjekty, ktoré sú priradené ku každej informačnej množine I v hre bijektívnou reláciou. Agenti sú podl a rozdelenia H zoskupení do hráčov 1,..., n. Hráč je teda tvorený zoskupením príslušných agentov. 11

20 1.3 Informácie Hráči robia rozhodnutia na základe informácii, ktoré sú im podl a pravidiel hry prístupné. Informovanost hráča je preto integrálnou súčast ou definície hry. Ked že inštancia hry je jednoznačne určená rozhodnutiami v jednotlivých t ahoch, všetky informácie o hre sú obsiahnuté v predchádzajúcich rozhodnutiach všetkých hráčov. Informovanost hráča je charakterizovaná jeho informačnou množinou pre daný rank i. Popis informovanosti hráča v Kuhn (1953), ktorý bude v tejto práci d alej používaný, bude pre lepšie pochopenie prepojený s konceptom teórie množín z práce von Neumann a Morgenstern (1953). Základnou množinou popisujúcou hru je množina Ω, ktorá je súborom všetkých inštancií hry dosiahnutel ných podl a pravidiel. Jedná sa teda o množinu usporiadaných l-tíc (l je dĺžka hry), ktorých elementy predstavujú rozhodnutia hráčov. Ak rozhodnutie pre rank t označíme symbolom ρ t, tak inštancia hry je charakterizovaná usporiadanou l-ticou (ρ 1,..., ρ l ). Táto množina je rozdelením d alej rozdelená na podmnožiny X t, ktoré charakterizujú množstvo informácií obsiahnutých v hre pre rank t. V jednej množine X t X t sú výsledky, pre ktoré sa prvých t 1 členov ρ 1,..., ρ t 1 zhoduje, čiže sú charakterizované rovnakou postupnost ou rozhodnutí pred rankom t. Podl a toho, ktorý hráč je v t ahu t na rade, je množina Ω rozdelená rozdelením Y na podmnožiny Y t (i). Tieto združujú inštancie hry, v ktorých je pre rank t hráč i na t ahu. Ked že rozhodnutie hráča i môže nasledovat po rôznych históriách hry, je rozdelenie X t subrozdelením rozdelenia Y t. To znamená, že každý člen rozdelenia X je obsiahnutý v nejakom členovi rozdelenia Y. Nakol ko hráčovi v danom momente nemusia byt známe všetky informácie o priebehu hry, je potrebné definovat informačné rozdelenie pre každého hráča j {1,..., n} pre rank i Z t (i). Toto rozdelenie má množiny Y t (i) obsiahnuté ako subrozdelenia v disjunktných množinách Z t podl a informovanosti hráča. Ked že hráč nemôže mat pre rank t viac informácií, ako je obsiahnuté v celej hre, je X t subrozdelením v Z t. Čím má informačná množina menej elementov, tým má hráč viac informácií 12

21 v 1 (o, a, c, v 1 ) v 6 (o, a, e, v 6 ) v 2 (o, a, c, v 2 ) v 7 (o, b, f, v 7 ) v 3 (o, a, d, v 3 ) v 8 (o, b, g, v 8 ) v 4 (o, a, d, v 4 ) v 9 (o, b, g, v 9 ) v 5 (o, a, e, v 5 ) v 10 (o, b, g, v 10 ) Tabul ka 1.1: Inštancie hry a vie tak lepšie posúdit svoju situáciu (v ktorom vrchole stromu pre daný rank sa nachádza). Množina Z t (i) je rozdelená na j disjunktívnych podmnožín C t (k) podl a toho, aké rozhodnutie je priradené t ahu t pre k {1,..., j}. Údaje o informáciách v definícii 1 sa dajú z týchto množín odvodit nasledovným spôsobom. Množina X t predstavuje pre každý rank jeden vrchol grafu Γ, ked že táto množina zahŕňa všetky informácie o priebehu rozhodnutí a každá inštancia prebieha práve jedným vrcholom v každom t ahu. Pre každý t ah t existuje rozdelenie C t, ktoré rozdel uje inštancie hry podl a zvolenej alternatívy k v danom t ahu na podmnožiny C t definované ako v predchádzajúcom odseku. Dva vrcholy a, b : a p redb sú spojené hranou, ak platí: X b = X a C a. V definícii 1 je informačná množina hráča pre daný t ah označovaná ako I a jedná sa o množinu vrcholov stromu hry, pre ktorú platí: I = {X t : X t Z t }, pričom I je definované pre každé Z t Z t (i), kde i = 1,..., n. Opät platí, čím menej elementov má množina I, tým lepšie dokáže hráč určit svoju pozíciu v strome hry. Množina všetkých informačných množín hráča i sa bude označovat I i. Príklad 2 (Rozdelenia hry) Na obrázku 1.1 je zobrazená hra v extenzívnom tvare. V tabul ke 1.1 sú vymenované všetky inštancie hry, ktoré môžu v tejto hre nastat. Existuje bijektívne zobrazenie z množiny inštancií hry do množiny výsledkov hry. Na reprezentovanie určitej inštancie sa preto bude d alej používat označenie výsledok hry. Množina Γ má tvar: Ω = {v 1,..., v 10 } 13

22 Táto množina je rozdelením X t rozdelená pre jednotlivé ranky nasledovne: X 1 = Ω X 2 = {{v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, v 6 }, {v 7, v 8, v 9, v 10 }} X 3 = {{v 1, v 2 }, {v 3, v 4 }, {v 5, v 6 }, {v 7 }, {v 8, v 9, v 10 }} = {o} = {{a}, {b}} = {{c}, {d}, {e}, {f}, {g}} X 4 = {{v 1 },..., {v 10 }} V jednom ranku sa jedna množina X t dá vyjadrit ako jeden vrchol, ktorý pre všetky inštancie v X t zodpovedá jednému vrcholu na t-tej pozícii. Rozdelenie Y d alej zohl adňuje, ktorý hráč je na t ahu pre jednotlivé inštancie. Napríklad pre rank t = 2 platí: Y 2 = {Y 2 (0), Y 2 (1), Y 2 (2)} = {{ }, {v 1,..., v 10 }, { }} = {{ }, {a, b}, { }} Konečne rozdelenie Z t (i) určuje, ktorý hráč má aké informácie k dispozícii pre rank t. Napríklad pre t = 3 platí: Z 3 (2) = {{v 1,..., v 6 }, {v 7 }, {v 8,..., v 10 }} Z toho vyplýva nasledovné pre rozdelenie mathcali 2 v tejto hre nasledovné: I 2 = {{c, d, e}, {f}, {g}} V hre s dokonalými informáciami sú pravidlá hry verejnou informáciou, takže sú známe všetkým hráčom. Strom hry sa dá obrazne prirovnat k mape, ku ktorej má každý hráč prístup. Informovanost hráča sa odráža v tom, ako presne dokáže určit svoju polohu na tejto mape. Ked má úplné informácie o všetkých predošlých t ahoch, tak vie určit presný vrchol stromu hry, v ktorom sa práve nachádza. Príkladom hry s dokonalými informáciami je šach, kde všetky informácie o predošlých t ahoch sú obidvom hráčom známe. V realite sú ovel a bežnejšie nedokonalé informácie, kedy hráč nevie presne, v ktorom vrchole sa nachádza. Takéto hry sa nazývajú hry s nedokonalými informáciami. Skupina vrcholov, v rámci ktorej hráč nevie rozlíšit svoju pozíciu, tvorí jednu informačnú množinu. Ďalším informačným kritériom, podl a ktorého sa hry rozdel ujú je ich kompletnost. V hrách s kompletnými informáciami majú hráči 14

23 úplné informácie o pravidlách hry. Podl a Harsanyi ( ) existujú tri spôsoby ako vzniká nekompletnost informácií v hre: hráči nepoznajú výsledkovú funkciu, ktorá každému strategickému profilu priradí fyzický výsledok, hráči nepoznajú úžitkové funkcie ostatných hráčov a tak nevedia presne určit ich úžitok v konkrétnom strategickom profile, hráči nepoznajú úplný strategický priestor ostatných hráčov, prípadne svoj vlastný. Pri modelovaní trhovej situácie za účelom prijatia podnikových informácií sa prvý prípad týka predikcie toho, ako trh zareaguje na určitú kombináciu rozhodnutí firiem. Takéto predpovede o miere dopytu, vývoji ceny alebo výsledku vstupu na nový trh sú vždy spojené s mierou neurčitosti. Druhý bod sa týka výpočtu úžitku, ktorý sa snažia firmy svojimi rozhodnutiami maximalizovat. Pre zjednodušenie môže byt úžitok firmy vyjadrený ziskovou funkciou. Náklady alebo výnosy vyplývajúce z rozhodnutia firmy sú vo väčšine prípadov neverejnými informáciami a ich odhad je často nepresný. Zisk navyše nie je jediným faktorom, na základe ktorého firmy robia rozhodnutia. V tret om prípade sa jedná o neurčitost ohl adom alternatív, ktoré stoja firmám na trhu k dispozícii. Identifikácia všetkých alternatívnych akcií je pomerne náročná úloha už z pohl adu samotnej firmy. V prípade identifikácie alternatív konkurentov je spojená ešte s vyššou mierou neurčitosti. Príkladom je odhad produkčnej kapacity firmy, interval pre pohyb cien, rozpočet na výskum a vývoj a iné. Uvedené demonštruje nedostatočnost štandardného modelu hry už pri bežných rozhodovacích problémoch firiem. Rozšíreniu všeobecného modelu hry pre situácie s nekompletnými informáciami je venovaná čast Stratégia Pojem stratégia predstavuje v teórii hier vyčerpávajúci plán akcií, resp. rozhodnutí pre hráča, ktorý berie do úvahy všetky eventuality hry. 15

24 Stratégia hráča stanovuje, aké rozhodnutie v danom t ahu urobí v závislosti od informačnej množiny, v ktorej sa nachádza. Rozhodnutia sú priradené aj t ahom v informačných množinách, ktoré nebudú nikdy dosiahnuté, pokial bude hráč nasledovat svoju stratégiu. Nejedná sa však o redundantné informácie, pretože slúžia ako očakávania iných hráčov pri racionálnom výbere ich vlastnej stratégie, a to nielen pre prípad kedy hráč i sleduje svoju stratégiu, ale aj ked sa od nej odchýli. Dôležitým predpokladom, ktorý vyplýva z tejto interpretácie je, že očakávania hráčov v súvislosti s akciami iných hráčov sú homogénne. Hráči nevykonávajú rozhodnutia podl a toho, ako sa hra vyvíja, ale všetky rozhodnutia sú v podobe stratégií hráčov formulované už pred začiatkom hry. Tým sa bez straty všeobecnosti eliminuje časový faktor hry, pretože stratégia predstavuje vyčerpávajúci kontingenčný plán, v ktorom sú určené akcie pre všetky eventuality. Definícia 2 (podl a Kuhn (1953)) Čistá stratégia je funkcia s i (I), ktorá predstavuje zobrazenie z množiny informačných množín hráča i J i = {I : I H i } do množiny alternatív hráča v príslušnom t ahu. Takže pre I A j platí, že s i (I) j. Ak s i (I) = a, tak hráč i sa rozhodol v danom t ahu pre alternatívu a. Usporiadaná n-tica stratégií všetkých hráčov (s 1,..., s n ) predstavuje strategický profil hry. Množina všetkých stratégií hráča i bude označovaná ako S i a S bude množinou všetkých strategických profilov, pričom platí: S = i N S i. Stratégie hráčov determinujú ich správanie a teda aj výsledok hry. Ciel om teórie hier je identifikovat najlepšie 3 stratégie pre hráčov a identifikovat tak ekvilibrium hry. Ekvilibrium každej hry sa však nedá determinovat pomocou čistých stratégií. Jedným z dôvodov je, že hráč môže mat viac stratégií, ktoré sú rovnocenné v zmysle, že mu prinášajú rovnaký očakávaný úžitok. O žiadnom z týchto rozhodnutí sa nedá povedat, že je lepšie. Príkladom takejto hry je papier, kameň, 3 Najlepšie v zmysle maximalizácie úžitku hráča. 16

25 nožnice. O žiadnom rozhodnutí sa nedá povedat, že by bolo lepšie ako d alšie dve. Prirodzene sa hráči snažia robit rozhodnutia tak, aby v nich súper nenašiel žiadny opakujúci sa vzor. Odhalenie zámerov hráča vedie v takom prípade k výhode u ostatných hráčov. Hráči sa preto snažia robit rozhodnutia nepravidelne, čo ostatní hráči vnímajú ako náhodný výber akcií v jednej inštancii hry. Pretože ciel om je stanovit ekvilibrium v hre a nie v sekvencii opakujúcich sa inštancií hry, je preto potrebné zaviest pravdepodobnostné rozdelenie. Podl a tohto rozdelenia hráč vyberá svoje rozhodnutia z množiny čistých stratégií, medzi ktorými je indiferentný. V prípade hry papier, kameň, nožnice je najlepšou stratégiou hrat jednotlivé alternatívy s pravdepodobnost ou 1 3. Takýto typ stratégie sa nazýva zmiešaná stratégia. Definícia 3 Zmiešaná stratégia hráča i je pravdepodobnostné rozdelenie σ i, ktoré prirad uje pravdepodobnost σ i (s i ) každej čistej stratégii s i S i. Zmiešaný strategický profil inštancie hry bude označovaný ako σ. Očakávaný úžitok hráča pri zmiešanom strategickom profile je nasledovný: u i (σ) = s S ( n σ i (s i ))u i (s). j=1 Stratégie hráča sa dajú znázornit ako body v priestore vytýčenom jeho čistými stratégiami. Strategický priestor hráča i bude označovaný ako S i. Čisté stratégie sú bodom na jednej z ôs priestoru a zmiešané stratégie predstavujú bod v priestore, ktorý neleží na jednej z ôs. Každá stratégia je teda lineárnou kombináciou čistých stratégií, pričom ich koordináty predstavujú pravdepodobnost, s akou bude hráč danú čistú stratégiu hrat. Na čisté stratégie sa dá pozerat ako na špeciálny prípad zmiešaných stratégií, v ktorom sa pravdepodobnost danej čistej stratégie rovná 1 a pravdepodobnost všetkých ostatných 0. Strategický priestor hráča v zmiešaných stratégiách bude označovaný ako Σ i. Najmä u extenzívnych hier je intuitívnejšie použitie tzv. behavi- 17

26 orálnych stratégií. Tieto stratégie predstavujú rozdelenie na množine akcií pre každú informačnú množinu hráča. Definícia 4 (podl a Kuhn (1953)) Behaviorálna stratégia b i hráča i je funkcia, ktorá každej informačnej množine hráča priradí pravdepodobnostné rozdelenie na akciách, ktoré sú hráčovi k dispozícii: b i : A(I i ) [0; 1], pričom platí: a AI b i(a I) = 1 I I i. Behaviorálna stratégia je vektor pravdepodobností pre každú informačnú množinu, na rozdiel od zmiešanej stratégie, ktorá je pravdepodobnostným rozdelením na čistých stratégiách. Kuhn (1953) dokázal, že v hrách s dokonalou spomienkou 4 sa dá každá zmiešaná stratégia vyjadrit ako ekvivalentná behaviorálna stratégia. Ekvivalenciou sa tu myslí rovnaké pravdepodobnostné rozdelenie na množine výsledkov hry a teda aj rovnaký očakávaný úžitok hráčov pri danom strategickom profile. Príklad 3 (Behaviorálne stratégie) V hre na obrázku 1.1 označíme možné akcie hráča 2 z informačnej množiny {c, d, e} ako l a r a podobne v informačnej množine {g} má hráč 2 k dispozícii akcie L, M a R. Z toho vyplýva, že strategický priestor hráča 2 je vymedzený nasledovnou množinou S 2 = {(l, L), (l, M), (l, R), (r, L), (r, M), (r, R)}. Ktorýkol vek z týchto elementov predstavuje čistú stratégiu hráča 2. Zmiešaná stratégia predstavuje pravdepodobnostné rozdelenie na tejto množine, napr. v zmiešanej stratégii σ = ( 1, 1, 0, 0, 0, 0) 2 2 bude hrat hráč 2 stratégie (l, L) a (l, M) s pravdepodobnost ou 1 2 a ostatné stratégie s pravdepodobnost ou 0. Behaviorálna stratégia predstavuje pravdepodobnostné rozdelenie na alternatívach, ktoré stoja hráčovi v určitej informačnej množine k dispozícii. V tomto prípade bude hráč musiet vymedzit nasledovné pravdepodobnostné rozdelenia: b 2 = ((b 2 (l); b 2 (r)), (b 2 (L); b 2 (M); b 2 (R))). So zmiešanou stratégiou vytvorenou v tomto príklade je ekvivalentná behaviorálna stratégia b 2 = ((1; 0), ( 1; 1; 0) V tejto práci sú použité iba hry s dokonalou spomienkou, teda také, v ktorých sú hráčovi známe všetky informácie, ktoré mu boli známe v nejakom predchádzajúcom momente hry. 18

27 1.5 Hra v strategickom tvare Uvedenie konceptu stratégie umožňuje jednoduchšie znázornenie hry. Ako bolo v časti 1.1 popísané, inštancia hry je definovaná rozhodnutiami v hre. Rozhodnutia v hre sú však funkciou stratégie príslušných hráčov a sú tak jednoznačne určené. Na popísanie inštancie hry je preto postačujúci strategický profil. Definícia 5 Hra v strategickom tvare Γ s je zložená z nasledovných elementov: Množina hráčov N, hráči sa označujú číslami 1,..., n. Strategický priestor S i pre každého hráča v N. Úžitková funkcia u i : n i=1 S i R pre každého hráča v N. Hra v tvare podl a definície 1 bude pre rozlíšenie označená ako hra v extenzívnom tvare. Vo všeobecnosti sa bude používat táto forma hry na zápis jednoduchších situácií, kde sa hráči rozhodujú simultánne. Von Neumann a Morgenstern (1953), str popísali proces, ako sa hra v extenzívnom tvare dá pretransformovat na hru v strategickom tvare. Takto pretransformovaná hra sa bude nazývat asociovaná hra. V asociovanej hre sú všetky čisté stratégie extenzívnej hry premenené na akcie strategickej hry. Každý hráč si vyberá simultánne s ostatnými spomedzi týchto akcií, takže robí v rámci jednej inštancie hry iba jednu vol bu. Nedá a však povedat, že by tieto dva zápisy boli úplne ekvivalentné. Extenzívne hry poskytujú viac detailov o priebehu hry. Podl a Kreps (2001) existuje ku každej extenzívnej hre jedna hra v strategickom tvare, ale ku každej hre v strategickom tvare môže existovat viac hier v extenzívnom tvare. Príklad 4 (Extenzívna vs. strategická forma hry) Transformácia extenzívnej formy hry na strategickú spočíva v identifikácii všetkých možných stratégií, teda v identifikácii strategických priestorov hráčov a v priradení očakávaného úžitku každému hráčovi na základe pravdepodobnosti, s akou tento výsledok pri danej stratégii nastane. 19

28 1 l1 r1 2 2 u1 d1 u2 d2 1 1a 1 1 1b 1 l2 r2 v 1 v 2 l2 r2 v 3 v 4 l3 r3 v 5 v 6 (a) Extenzívna forma hry l3 r3 v 7 v 8 Hráč 1 Hráč 2 u1u2 u1d2 d1u2 d1d2 l1l2 v 1 v 1 v 3 v 3 l1r2 v 2 v 2 v 4 v 4 r1l3 v 5 v 7 v 5 v 7 r1r3 v 6 v 8 v 6 v 8 (b) Strategická forma hry Obrázok 1.2: Asociovaná hra 1 l1 r1 2 2 u1 d1 u1 d l2 r2 l2 r2 l3 r3 l3 r v 1 u2 d2 v 1 v 2 u2 d2 v 2 v 3 u2 d2 v 3 v 4 u2 d2 v 4 v 5 u2 d2 v 7 v 6 u2 d2 v 8 v 5 u2 d2 v 7 v 6 u2 d2 v 8 Obrázok 1.3: Ďalšia extenzívna hra k asociovanej hre na obrázku

29 a1 b1 w1 x1 (2, 0) 2 2a 2 (6, 0) y2 z2 y2 z2 (8, 6) (0, 0) (8, 0) (0, 2) (a) Extenzívna forma hry Hráč 1 Hráč 2 y2 z2 a1w1 (5, 0) (1, 1) a1x1 (4, 0) (4,0) b1w1 (8, 3) (0, 1) b1x1 (7, 3) (3, 0) (b) Strategická forma hry Obrázok 1.4: Zmena vzt ahov dominancie pri transformácii hry V prípade hry bez pravdepodobnostných t ahov sa jedná o jednoduchý proces. Príklad je uvedený na obrázku 1.2, kde je extenzívna forma hry transformovaná na tabul kový tvar strategickej formy hry. Na tomto príklade sa dá pozorovat, že pri transformácii dochádza k určitej strate informácií o priebehu hry. Tá istá asociovaná hra sa dá priradit viacerým extenzívnym hrám. Tá istá asociovaná hra z obrázka 1.2 sa dá zostrojit aj z hry na obrázku 1.3, ktorá má inú formu. Takto môže l ahko dôjst k situácii, kedy rovnovážny bod jednej asociovanej hry má v jednej extenzívnej forme logiku, ale v inej nie. Tejto problematike je venovaná čast 3. Najdôležitejším aspektom, ktorý asociovaná hra nezohl adňuje je poradie, v akom robia hráči t ahy. Ak sú súčast ou hry aj pravdepodobnostné t ahy, výsledná asociovaná hra môže vykazovat iné vzt ahy dominancie medzi stratégiami ako pôvodná hra. Príkladom je hra uvedená v Myerson (1991), str Obidve formy tejto hry sú zobrazené na obrázku 1.4. Pre hráča 2 je v asociovanej hre dominantnou stratégiou y2, ale v extenzívnej hre nedominuje žiadna stratégia. 1.6 Bayesovské hry Predchádzajúce modely hier predpokladali kompletné informácie, čiže úplnú znalost pravidiel hry všetkými hráčmi. Toto obmedzenie bude odstránené uvedením Bayesovských hier, ktoré boli definované v práci Harsanyi ( ). Teória hier profitovala z uvedenia Bayesovských hier, pretože vo väčšine reálnych situácií hráči nemajú kompletné informácie o situácii, 21

30 v ktorej sa nachádzajú, či už sa týka charakteristík ostatných hráčov, informácií o výsledkoch hier alebo vlastných alternatív v určitom bode hry (vid 1.3). Asymetria informácií je bežným aspektom, ktorý sa pomocou predošlých konceptov taktiež nedá modelovat. Bayesovský prístup k modelovaniu neurčitosti spočíva v priradení subjektívneho pravdepodobnostného rozdelenia pre charakteristiky, ktoré hráčovi nie sú s určitost ou známe. Každý hráč si takto vytvorí určitý predpoklad o charakteristikách ostatných hráčov. Predpoklady ostatných hráčov o konkrétnom hráčovi sú mu tiež neznáme, inými slovami sám nevie, čo ostatní hráči vedia. Nakol ko predpoklady ostatných hráčov predstavujú dôležitú informáciu, ktorá ovplyvňuje správanie samotného hráča, musí hráč vytvorit očakávania o očakávaniach ostatných hráčov. Správanie hráča však nie je ovplyvnené iba očakávaniami o charakteristikách ostatných hráčov, očakávaniach o očakávaniach ostatných hráčov, ale aj o tom, aké sú očakávania o očakávaniach o očakávaniach ostatných hráčov atd. Takýto spôsob analýzy vedie k nekonečnej hierarchii pravdepodobnostných rozdelení a z toho vyplývajúcim rozsiahlym a komplikovaným modelom. Harsanyi ( ) ako prvý predstavil návrh transformovat hru s nekompletnými informáciami na hru s kompletnými, ale nedokonalými informáciami. V Bayesovských hrách je neurčitost ohl adom určitej charakteristiky modelovaná ako pravdepodobnostné rozdelenie tejto charakteristiky bez sprostredkovania jej implicitnej hodnoty. Neurčitost o charakteristikách ostatných hráčov je v Bayesovských hrách vyjadrená pomocou neurčitosti o úžitkovej funkcii ostatných hráčov. Celkové súkromné informácie o charakteristikách hráča ovplyvňujúce jeho úžitok určujú jeho typ. V inštancii hry pozná každý hráč svoj vlastný typ, ale nepozná typy ostatných hráčov. Spoločné pravdepodobnostné rozdelenie, podl a ktorého sú na začiatku hry hráčom priradené ich typy, je v Bayesovskej hre verejnou informáciou. Ked že o konkrétnych typoch, ktoré boli priradené hráčom náhodnými t ahmi na začiatku hry, nemajú hráči informácie, jedná sa o typ hry s nedokonalými informá- 22

31 ciami. Pravidlá pre Bayesovské hry sa mierne odlišujú od všeobecnej definície hry a sú popísané v definícii 6. Definícia 6 (podl a Harsanyi ( )) Bayesovská hra je zložená z nasledovných elementov: Množina hráčov N = {1,..., n}. Akčný priestor A = A 1... A n, kde A i predstavuje množinu akcií hráča i pre i N. Priestor typov T = T 1... T n, kde T i je množina typov hráča i pre i N. Pravdepodobnostné rozdelenie typov P (T ). Konkrétny typ hráča i bude označovaný ako t i T i. Úžitková funkcia u i(a, t), ktorá každej usporiadanej dvojici (a, t) A T priradí hodnotu z R pre i N. Bayesovská hra je v tejto podobe rozšírením hry v strategickom tvare o typy hráčov, rozdelenie týchto typov a vyžaduje si aj upravenie úžitkovej funkcie. Odvodenie Bayesovskej hry v extenzívnej forme je obdobné a formálna definícia tu preto nie je potrebná. Stratégia predstavuje vyčerpávajúci akčný plán. V Bayesovských hrách musí teda každý hráč pripravit svoju akciu v závislosti od typu, ktorý mu bude v konkrétnej inštancii hry známy. Stratégiou sa preto v Bayesovských hrách myslí systém usporiadaných dvojíc (a i, t i ) pre t i T i, alebo inak funkcia z priestoru typov do priestoru akcií a i = s i (t i ) (Myerson, 1991). Dôsledkom toho je, že sa jeden hráč môže správat v prípade rôznych typov odlišne. Ked že hráč pozná svoj vlastný typ ešte predtým, ako vykoná svoje rozhodnutie, môže sa zdat určenie akcií pre každý typ zvlášt redundantné. Avšak typ určitého hráča nie je s určitost ou známy ostatným hráčom. Preto sú ich rozhodnutia závislé od očakávania, ako sa bude daný hráč správat vo všetkých typoch a aj od pravdepodobnostného rozdelenia týchto typov. Tento argument 23

32 opodstatňuje určenie správanie pre všetky typy hráčov 5. Zmiešaná stratégia hráča i pre Bayesovské hry predstavuje funkciu z priestoru typov T i do pravdepodobnostného rozdelenia na množine akcií (A i ). Pravdepodobnostné rozdelenie pri stratégii σ pre hráča i a jeho typ t i sa bude označovat ako σ i (t i ) a pravdepodobnost hrania akcie a i hráčom i, ktorý má v danej hre typ t i sa bude označovat ako σ i (a i t i ). Zmiešaná stratégia v Bayesovských hrách predstavuje vektor pravdepodobnostných rozdelení na množine A i určujúci ako má každý typ t i miešat svoje stratégie. Zmiešaný strategický profil bude označovaný ako σ = ((σ 1 (a 1 1 t 1 1);...; σ 1 (a k 1 t k 1)),..., (σ n (a 1 n t 1 n);...; σ n (a l n t l n)), kde n je počet hráčov a k a l sú počty typov jednotlivých hráčov. Strategický priestor Bayesovskej hry bude označovaný Σ. Očakávaný úžitok hráča i pre zmiešaný strategický profil σ a daný profil typov t sa vypočíta ako: v i (σ, t) = ( σ j (a j t j )) σ i (a i ) u i (a, t). a A j N i Očakávania hráčov ohl adom typov ostatných hráčov sú vytvárané na základe pravdepodobnostného rozdelenia (T i ) i N a pravdepodobnost výskytu profilu typov t sa vyjadruje ako p(t) = p(t 1 )... p(t n ). Ked že toto rozdelenie je všetkým hráčom známe, predpokladá sa, že ich očakávania sú navzájom konzistentné. Hráč pozná svoj vlastný typ a pravdepodobnostné rozdelenie všetkých typov, takže môže pomocou Bayesovho pravidla určit pravdepodobnost určitej usporiadanej (n 1)-tice typov ostatných hráčov: p(t i t i ) = p(t) t i T i p(t i, t i ). Hráči majú informácie o pravdepodobnosti výskytu typov ostatných hráčov, ale pred začiatkom hry nepoznajú svoj vlastný typ. Ich aprorný očakávaný úžitok v inštancii hry, v ktorej sa hráči budú sprá- 5 Jedná sa o podobný argument ako v prípade stratégií pre dynamické hry, kde sa musí určit správanie hráča aj pre také situácie, ktoré podl a aktuálnej stratégie nemôžu nastat. Tieto slúžia pri formovaní očakávaní a stratégií ostatných hráčov. 24

33 vat podl a strategického profilu σ, sa dá vyjadrit nasledovne: w i (σ) = t T p(t) v i (σ, t) Po zvolení typu hráča môže hráč vypočítat svoj aposteriórny 6 očakávaný úžitok: w i (σ t i ) = p i (t i t i ) v i (σ, t). t i T i Príklad 5 (Typy hráčov) Klasickým príkladom Bayesovskej hry v ekonomickej teórii je Bertrandov model duopolu, v ktorom môže firma A používat starú alebo novú technológiu, pričom pri novej technológii má nižšie náklady. Firma B nevie, s akým typom práve hrá, ale je presvedčená, že s pravdepodobnost ou p sú náklady nízke a s pravdepodobnost ou (1 p) sú vysoké a podl a týchto presvedčení maximalizuje svoj očakávaný úžitok. V tomto príklade sú v hre dva typy hráča A - firma A s nízkymi nákladmi a firma A s vysokými nákladmi. Ďalší riešený príklad Bayesovskej hry je uvedený v časti Toto očakávanie je ovplyvnené znalost ou vlastného typu t i. 25

34 Kapitola 2 Statické hry Statické hry sú také hry, v ktorých všetci hráči robia svoje rozhodnutia simultánne, pričom nemajú žiadne informácie o rozhodnutiach ostatných hráčov. Hráči tak volia jedinú stratégiu, podl a ktorej sa budú správat v každej inštancii hry - preto názov statické hry. Takýto model je najvhodnejší pre situácie, v ktorých sa hráči zaujímajú iba o momentálny výsledok a na rozdiel od dynamických hier neberú ohl ad na to, aký by malo dopad ich rozhodnutie na inú inštanciu hry v budúcnosti, resp. na budúci priebeh tej istej hry. Tento typ hier je najjednoduchším typom hier, na analýzu ktorého postačuje zápis v strategickej forme, ako je uvedený v definícii 7. Táto kapitola začína v časti 2.1 popisom princípu dominancie pri statických hrách, ktorý je rozšíreným spôsobom riešenia rozhodovacích problémov v štandardnej teórii rozhodovania. Pri riešení hier je tento princíp postačujúcim iba v špeciálnych prípadoch. Táto téma predstavuje východiskový bod pre d alší, vel mi dôležitý koncept riešenia, ktorým je Nashove ekvilibrium. Nashove ekvilibrium je konzistentné s riešením problémov pomocou princípu dominancie a predstavuje všeobecnejší koncept použitel ný pri širšej skupine hier. Nashovmu ekvilibriu je venovaná čast 2.2. Nashov prínos do teórie hier bol zdanlivo jednoduchý a bezprostredne po zverejnení jeho riešenia nepovšimnutý. Neskôr však prispel k významnému pokroku vo viacerých oblastiach, kde sa používali modely teórie hier ako napríklad v ekonómii, čo Nashovi prinieslo uznanie širokej odbornej verejnosti. V 26

35 tejto časti budú predstavené dôvody, prečo je práve Nashove ekvilibrium také atraktívne riešenie hry, ale zároveň sú tu popísané aj úskalia a obmedzenia, ktorých si musí byt analytik pri použití v praxi vedomí. V časti 2.3 je koncept Nashovho ekvilibria rozšírený pre prípad hier s nedokonalými informáciami. Napriek tomu, že v tejto práci je tomuto typu hier venovaný iba obmedzený priestor, nie je potrebné zdôrazňovat ich význam v praxi, kedy sa rozhodnutia väčšinou vykonávajú za podmienok neistoty alebo rizika. 2.1 Eliminácia dominovaných stratégií Princíp dominancie je známy zo štandardnej teórie rozhodovania. Alternatívy, ktoré vždy prinesú horší výsledok ako ostatné alternatívy sú označované ako striktne dominované. Žiadny racionálny agent by sa nerozhodol pre dominovanú alternatívu, preto ich vylúčenie nemá na výsledok rozhodnutia žiadny vplyv. Takýto princíp sa dá použit aj pri hl adaní riešenia hry. Pri hrách je potrebné zaručit, že dominancia nie je závislá od toho, aké rozhodnutie urobia ostatní hráči. Definícia 7 (podl a Osborne a Rubinstein (1994)) Stratégia s i S i hráča i v statickej hre Γ je striktne dominovaná, ak existuje zmiešaná stratégia σ i hráča i, že u i (s i, σ i ) > u i (s i, s i ) pre všetky s i S i. Jedným zo základných predpokladov teórie hier je, že hráči pri vlastných rozhodnutiach berú ohl ad na potenciálne rozhodnutia ostatných hráčov a tvoria si ohl adom nich očakávania. To sa v teórii hier nazýva strategickým správaním hráčov. Hráči pri výbere svojej akcie teda berú do úvahy možné vol by ostatných hráčov. Ked hráč očakáva od svojich súperov určitý strategický profil, tak robí svoje rozhodnutie o stratégii tak, aby za podmienok daných týmto strategickým profilom maximalizoval vlastný úžitok. Ako je z definície 7 zrejmé, striktne dominovaná stratégia nie je najlepšou odpoved ou na žiadny strategický profil ostatných hráčov. Preto takúto stratégiu žiadny racionálny hráč nikdy nezvolí a takisto žiadny hráč nebude predpokladat, že by nejaký 27

Teória grafov. RNDr. Milan Stacho, PhD.

Teória grafov. RNDr. Milan Stacho, PhD. Teória grafov RNDr. Milan Stacho, PhD. Literatúra Plesník: Grafové algoritmy, Veda Bratislava 1983 Sedláček: Úvod do teórie grafů, Academia Praha 1981 Bosák: Grafy a ich aplikácie, Alfa Bratislava 1980

More information

Ing. Tomasz Kanik. doc. RNDr. Štefan Peško, CSc.

Ing. Tomasz Kanik. doc. RNDr. Štefan Peško, CSc. Ing. Tomasz Kanik Školiteľ: doc. RNDr. Štefan Peško, CSc. Pracovisko: Študijný program: KMMOA, FRI, ŽU 9.2.9 Aplikovaná informatika 1 identifikácia problémovej skupiny pacientov, zlepšenie kvality rozhodovacích

More information

ADM a logika. 4. prednáška. Výroková logika II, logický a sémantický dôsledok, teória a model, korektnosť a úplnosť

ADM a logika. 4. prednáška. Výroková logika II, logický a sémantický dôsledok, teória a model, korektnosť a úplnosť ADM a logika 4. prednáška Výroková logika II, logický a sémantický dôsledok, teória a model, korektnosť a úplnosť 1 Odvodzovanie formúl výrokovej logiky, logický dôsledok, syntaktický prístup Logický dôsledok

More information

Kapitola S5. Skrutkovica na rotačnej ploche

Kapitola S5. Skrutkovica na rotačnej ploche Kapitola S5 Skrutkovica na rotačnej ploche Nech je rotačná plocha určená osou rotácie o a meridiánom m. Skrutkový pohyb je pohyb zložený z rovnomerného rotačného pohybu okolo osi o a z rovnomerného translačného

More information

Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta matematiky, fyziky a informatiky DIPLOMOVÁ PRÁCA Róbert Zvonár

Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta matematiky, fyziky a informatiky DIPLOMOVÁ PRÁCA Róbert Zvonár Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta matematiky, fyziky a informatiky DIPLOMOVÁ PRÁCA 2007 Róbert Zvonár Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Katedra aplikovanej

More information

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY DETEKOVANIE KOMUNÍT V SOCIÁLNYCH SIEŤACH Patricia SVITKOVÁ

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY DETEKOVANIE KOMUNÍT V SOCIÁLNYCH SIEŤACH Patricia SVITKOVÁ UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY DETEKOVANIE KOMUNÍT V SOCIÁLNYCH SIEŤACH BAKALÁRSKA PRÁCA 2017 Patricia SVITKOVÁ UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY,

More information

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ. Základné pojmy pravdepodobnosti

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ. Základné pojmy pravdepodobnosti Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ Základné pojmy pravdepodobnosti Náhoda Pod náhodou možno rozumieť množstvo drobných faktorov, ktoré sa nedajú identifikovať.

More information

Ekonomika a financie ako motivačný činitel rozvoja matematiky

Ekonomika a financie ako motivačný činitel rozvoja matematiky UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Ekonomika a financie ako motivačný činitel rozvoja matematiky BRATISLAVA 011 MAREK KABÁT UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA

More information

Kľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter

Kľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter Kľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter Tvorba šumu spekl radarový senzor vysiela elektromagneticlý pulz a meria odraz

More information

Maticové algoritmy I maticová algebra operácie nad maticami súčin matíc

Maticové algoritmy I maticová algebra operácie nad maticami súčin matíc Maticové algoritmy I maticová algebra operácie nad maticami súčin matíc priesvitka Maurits Cornelis Escher (898-97) Ascending and Descending, 960, Lithograph priesvitka Matice V mnohých prípadoch dáta

More information

Oddělení technické informatiky Technická univerzita v Liberci

Oddělení technické informatiky Technická univerzita v Liberci Outline Július 1,2 1 Ústav informatiky AV ČR, v.v.i. www.cs.cas.cz/stuller stuller@cs.cas.cz 2 Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studíı Oddělení technické informatiky Technická univerzita

More information

Odhady veľkosti pokrytí náhodne indukovaných podgrafov n-rozmernej hyperkocky

Odhady veľkosti pokrytí náhodne indukovaných podgrafov n-rozmernej hyperkocky KATEDRA INFORMATIKY FAKULTA MATEMATIKY FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITA KOMENSKÉHO Odhady veľkosti pokrytí náhodne indukovaných podgrafov nrozmernej hyperkocky Diplomová práca Bc. Ján Kliman študijný odbor:

More information

Metódy vol nej optimalizácie

Metódy vol nej optimalizácie Matematické programovanie Metódy vol nej optimalizácie p. 1/35 Informácie o predmete Informácie o predmete p. 2/35 Informácie o predmete METÓDY VOL NEJ OPTIMALIZÁCIE Prednášajúca: M. Trnovská (M 267) Cvičiaci:

More information

MEDZINÁRODNÝ VEDECKÝ ČASOPIS MLADÁ VEDA / YOUNG SCIENCE

MEDZINÁRODNÝ VEDECKÝ ČASOPIS MLADÁ VEDA / YOUNG SCIENCE MEDZINÁRODNÝ VEDECKÝ ČASOPIS MLADÁ VEDA / YOUNG SCIENCE November 2014 (číslo 3) Ročník druhý ISSN 1339-3189 Kontakt: info@mladaveda.sk, tel.: +421 908 546 716, www.mladaveda.sk Fotografia na obálke: Kuala

More information

Matematická analýza II.

Matematická analýza II. V. Diferenciálny počet (prezentácia k prednáške MANb/10) doc. RNDr., PhD. 1 1 ondrej.hutnik@upjs.sk umv.science.upjs.sk/analyza Prednáška 8 6. marca 2018 It has apparently not yet been observed, that...

More information

Modely, metódy a algoritmy pre analýzu longitudinálnych dát

Modely, metódy a algoritmy pre analýzu longitudinálnych dát Vedecká rada Fakulty matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského v Bratislave Mgr Gejza Wimmer Autoreferát dizertačnej práce Modely, metódy a algoritmy pre analýzu longitudinálnych dát pre získanie

More information

Matematika 17. a 18. storočia

Matematika 17. a 18. storočia Matematika 17. a 18. storočia René Descartes Narodený : 31 Marec 1596 v La Haye (teraz Descartes),Touraine, France Zomrel : 11 Feb 1650 v Stockholm, Sweden Riešenie kvadratických rovníc podľa Descarta

More information

PSEUDOINVERZNÁ MATICA

PSEUDOINVERZNÁ MATICA PSEUDOINVERZNÁ MATICA Jozef Fecenko, Michal Páleš Abstrakt Cieľom príspevku je podať základnú informácie o pseudoinverznej matici k danej matici. Ukázať, že bázický rozklad matice na súčin matíc je skeletným

More information

Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Tomáš Novella

Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Tomáš Novella Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence Tomáš Novella Obsah Život A. Turinga Computing Machinery and Intelligence Alan Turing (1912-1954) Matematik, logik, kryptoanalytik, informatik Turingov

More information

Aplikácie teórie množín Martin Sleziak 24. februára 2015

Aplikácie teórie množín Martin Sleziak 24. februára 2015 Aplikácie teórie množín Martin Sleziak 24. februára 2015 Obsah 1 Úvod 5 1.1 Sylaby a literatúra................................. 5 1.1.1 Literatúra.................................. 5 1.1.2 Sylaby predmetu..............................

More information

Solution Methods for Beam and Frames on Elastic Foundation Using the Finite Element Method

Solution Methods for Beam and Frames on Elastic Foundation Using the Finite Element Method Solution Methods for Beam and Frames on Elastic Foundation Using the Finite Element Method Spôsoby riešenie nosníkov a rámov na pružnom podklade pomocou metódy konečných prvkov Roland JANČO 1 Abstract:

More information

Dokonalé a spriatelené čísla

Dokonalé a spriatelené čísla Dokonalé a spriatelené čísla 1. kapitola. Niektoré poznatky z teorie čísel In: Tibor Šalát (author): Dokonalé a spriatelené čísla. (Slovak). Praha: Mladá fronta, 1969. pp. 5 17. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/403668

More information

Platforma průmyslové spolupráce

Platforma průmyslové spolupráce Platforma průmyslové spolupráce CZ.1.07/2.4.00/17.0041 Název Operátory pro zpracování proudů dat Popis a využití práce s operátory v jazyce Esper pro Java Benchmarking výuka: pokročilá Java Jazyk textu

More information

História nekonečne malej veličiny PROJEKTOVÁ PRÁCA. Martin Čulen. Alex Fleško. Konzultant: Vladimír Repáš

História nekonečne malej veličiny PROJEKTOVÁ PRÁCA. Martin Čulen. Alex Fleško. Konzultant: Vladimír Repáš História nekonečne malej veličiny PROJEKTOVÁ PRÁCA Martin Čulen Alex Fleško Konzultant: Vladimír Repáš Škola pre mimoriadne nadané deti a Gymnázium, Skalická 1, Bratislava BRATISLAVA 2013 1. Obsah 1. Obsah

More information

EXTREME SEVERAL-DAY PRECIPITATION TOTALS AT HURBANOVO DURING THE TWENTIETH CENTURY

EXTREME SEVERAL-DAY PRECIPITATION TOTALS AT HURBANOVO DURING THE TWENTIETH CENTURY Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2, ISBN -85813-99-8, s. 9-19 EXTREME SEVERAL-DAY PRECIPITATION TOTALS AT HURBANOVO DURING

More information

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Michal Kesely. Katedra matematické analýzy. Studijní program: Obecná matematika

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Michal Kesely. Katedra matematické analýzy. Studijní program: Obecná matematika Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Michal Kesely Slavné neřešitelné problémy Katedra matematické analýzy Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Dalibor Pražák, Ph.D. Studijní

More information

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE STAVEBNÁ FAKULTA. Polomerovo Moorovské grafy

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE STAVEBNÁ FAKULTA. Polomerovo Moorovské grafy SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE STAVEBNÁ FAKULTA Polomerovo Moorovské grafy Bakalárska práca SVF-5342-50476 2010 Jaromír Sýs SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE STAVEBNÁ FAKULTA Polomerovo

More information

Lucia Fuchsová Charakteristiky pravděpodobnostních

Lucia Fuchsová Charakteristiky pravděpodobnostních Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Lucia Fuchsová Charakteristiky pravděpodobnostních předpovědí Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské

More information

Samuel Flimmel. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

Samuel Flimmel. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Samuel Flimmel Log-optimální investování Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: doc. RNDr.

More information

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK VYHLÁSENIE O PARAMETROCH č. 0048 SK 1. Jedi eč ý ide tifikač ý k d typu výro ku: rá ová h oždi ka fischer SXR/SXRL 2. )a ýšľa é použitie/použitia: Produkt Plastové kotvy pre použitie v betóne a murive

More information

Comenius University, Bratislava Faculty of Mathematics, Physics and Informatics. Multi-head Automata. Bachelor Thesis.

Comenius University, Bratislava Faculty of Mathematics, Physics and Informatics. Multi-head Automata. Bachelor Thesis. Comenius University, Bratislava Faculty of Mathematics, Physics and Informatics Multi-head Automata Bachelor Thesis 2013 Boris Vida Comenius University, Bratislava Faculty of Mathematics, Physics and Informatics

More information

Prospektová teória a jej miesto v ekonomickom myslení

Prospektová teória a jej miesto v ekonomickom myslení Prospektová teória a jej miesto v ekonomickom myslení Vladimír Baláž, Prognostický ústav SAV Táto práca vznikla v rámci grantu VEGA. Obsahovo sa opiera o kapitolu 1.5 Prospektová teória jeho monografie

More information

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpoklada é použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 8

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpoklada é použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 8 VYHLÁSENIE O PARAMETROCH č. 0007 SK 1. Jedi eč ý ide tifikač ý k d typu výro ku: i jektáž y systé FIS V 2. )a ýšľa é použitie/použitia: Produkt O eľová kotva pre použitie v et e k upev e iu ťažký h systé

More information

Univerzita Karlova v Prahe, Filozofická fakulta Katedra logiky. Anna Horská. FRIEDBERG-MUCHNIKOVA VETA Ročníková práca

Univerzita Karlova v Prahe, Filozofická fakulta Katedra logiky. Anna Horská. FRIEDBERG-MUCHNIKOVA VETA Ročníková práca Univerzita Karlova v Prahe, Filozofická fakulta Katedra logiky Anna Horská FRIEDBERG-MUCHNIKOVA VETA Ročníková práca Vedúci práce: Vítězslav Švejdar 2007 Prehlasujem, že som ročníkovú prácu vypracovala

More information

Teória kvantifikácie a binárne predikáty

Teória kvantifikácie a binárne predikáty Teória kvantifikácie a binárne predikáty Miloš Kosterec Univerzita Komenského v Bratislave Abstract: The paper deals with a problem in formal theory of quantification. Firstly, by way of examples, I introduce

More information

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY HADAMARDOVE MATICE A ICH APLIKÁCIE V OPTIMÁLNOM DIZAJNE BAKALÁRSKA PRÁCA 2012 Samuel ROSA UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE

More information

Kapitola P2. Rozvinuteľné priamkové plochy

Kapitola P2. Rozvinuteľné priamkové plochy Kapitola P2 Rozvinuteľné priamkové plochy 1 Priamková plocha je rozvinuteľná, ak na nej ležia iba torzálne priamky. Rozvinuteľné priamkové plochy rozdeľujeme na: rovinu, valcové plochy, kužeľové plochy,

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

Softwarové inžinierstvo. martin timothy timko

Softwarové inžinierstvo. martin timothy timko S Q L S E R V E R : A D O. N E T Softwarové inžinierstvo martin timothy timko 14.9. 2017 1 úvod 2 1 úvod ADO.NET je objektovo-orientovaná množina knižníc, ktorá poskytuje manipuláciu s dátovými zdrojmi.

More information

Určenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení

Určenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení Určenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení Vladimír Mucha 1 Abstrakt Cieľom príspevku je poukázať na využitie simulačnej metódy Monte Carlo pri určovaní

More information

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY. Robustné metódy vo faktorovej analýze

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY. Robustné metódy vo faktorovej analýze UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Robustné metódy vo faktorovej analýze DIPLOMOVÁ PRÁCA Bratislava 2013 Bc. Zuzana Kuižová UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA

More information

Segmentace textury. Jan Kybic

Segmentace textury. Jan Kybic Segmentace textury Případová studie Jan Kybic Zadání Mikroskopický obrázek segmentujte do tříd: Příčná vlákna Podélná vlákna Matrice Trhliny Zvolená metoda Deskriptorový popis Učení s učitelem ML klasifikátor

More information

Vplyv testosterónu na prežívanie lásky v romantických vzťahoch u mladých mužov

Vplyv testosterónu na prežívanie lásky v romantických vzťahoch u mladých mužov Vplyv testosterónu na prežívanie lásky v romantických vzťahoch u mladých mužov RNDr. Jaroslava Durdiaková Školiteľka: prof. MUDr. Daniela Ostatníková, PhD. Fyziologický ústav, Lekárska fakulta, Univerzita

More information

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Erik Dzugas. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Erik Dzugas. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Erik Dzugas Měření rizika dlouhověkosti v životním pojištění Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské

More information

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA REGRESIA

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA REGRESIA Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA REGRESIA Róbert Tóth Bratislava 2013 Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA

More information

ENVIRONMENTÁLNE FAKTORY V HODNOTENÍ EFEKTÍVNOSTI V POĽNOHOSPODÁRSTVE ENVIRONMENTAL FACTORS IN EFFICIENCY ASSESMENT IN AGRICULTURE.

ENVIRONMENTÁLNE FAKTORY V HODNOTENÍ EFEKTÍVNOSTI V POĽNOHOSPODÁRSTVE ENVIRONMENTAL FACTORS IN EFFICIENCY ASSESMENT IN AGRICULTURE. ENVIRONMENTÁLNE FAKTORY V HODNOTENÍ EFEKTÍVNOSTI V POĽNOHOSPODÁRSTVE ENVIRONMENTAL FACTORS IN EFFICIENCY ASSESMENT IN AGRICULTURE Peter FANDEL The paper focuses on the analysis of environmental factors

More information

Algoritmy metód vnútorného bodu v lineárnom programovaní

Algoritmy metód vnútorného bodu v lineárnom programovaní UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Algoritmy metód vnútorného bodu v lineárnom programovaní RIGORÓZNA PRÁCA 14 Mgr. Marek KABÁT UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE

More information

fotón gluón WaZ A.Einstein A.Compton Richter, Ting M.Gell-Mann Ledermann Schwartz Steinberger Friedman Kendall Taylor Gross,Wilczek,Politzer

fotón gluón WaZ A.Einstein A.Compton Richter, Ting M.Gell-Mann Ledermann Schwartz Steinberger Friedman Kendall Taylor Gross,Wilczek,Politzer Program pre učiteľov fyziky z členských štátov CERNu Fyzika elementárnych častíc 1. z čoho sa skladá svet Martin Mojžiš elementárne častice elementárne fermióny leptóny kvarky elementárne bozóny fotón

More information

KRÁTKODOBÁ VERSUS DLHODOBÁ ROVNOVÁHA

KRÁTKODOBÁ VERSUS DLHODOBÁ ROVNOVÁHA UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY KRÁTKODOBÁ VERSUS DLHODOBÁ ROVNOVÁHA BAKALÁRSKA PRÁCA Bratislava 2013 Martin Čechvala UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA

More information

1 Matice a ich vlastnosti

1 Matice a ich vlastnosti Pojem sústavy a jej riešenie 1 Matice a ich vlastnosti 11 Sústavy lineárnych rovníc a matice Príklad 11 V množine reálnych čísel riešte sústavu rovníc x - 2y + 4z + t = -6 2x + 3y - z + 2t = 13 2x + 5y

More information

2-UMA-115 Teória množín. Martin Sleziak

2-UMA-115 Teória množín. Martin Sleziak 2-UMA-115 Teória množín Martin Sleziak 23. septembra 2010 Obsah 1 Úvod 4 1.1 Predhovor...................................... 4 1.2 Sylaby a literatúra................................. 5 1.2.1 Literatúra..................................

More information

METRICKÉ ÚLOHY V PRIESTORE

METRICKÉ ÚLOHY V PRIESTORE 1. ÚVOD METRICKÉ ÚLOHY V PRIESTORE Monika ĎURIKOVIČOVÁ 1 Katedra Matematiky, Strojnícka fakulta STU, Abstrakt: Popisujeme možnosti použitia programového systému Mathematica pri riešení špeciálnych metrických

More information

11. prednáška ( ) Greedy algoritmy. Programovanie, algoritmy, zložitosť (Ústav informatiky, PF UPJŠ v Košiciach)

11. prednáška ( ) Greedy algoritmy. Programovanie, algoritmy, zložitosť (Ústav informatiky, PF UPJŠ v Košiciach) 11. prednáška (15. 5. 2012) Greedy algoritmy 1 Obsah Greedy stratégia, greedy algoritmus Minimálna kostra grafu Úloha o zastávkach autobusu Problém plnenia batoha Jednoduchý rozvrhový problém 2 Motivácia

More information

GENEROVANIE STABILNÝCH MODELOV VYUŽÍVANÍM CUDA TECHNOLÓGIE

GENEROVANIE STABILNÝCH MODELOV VYUŽÍVANÍM CUDA TECHNOLÓGIE UNIVERZITA KOMENSKÉHO FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY KATEDRA INFORMATIKY GENEROVANIE STABILNÝCH MODELOV VYUŽÍVANÍM CUDA TECHNOLÓGIE BAKALÁRSKA PRÁCA PETER CIEKER Štúdijný odbor : Vedúci : 9.2.1

More information

Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics MASTER THESIS. Martin Babka. Properties of Universal Hashing

Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics MASTER THESIS. Martin Babka. Properties of Universal Hashing Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics MASTER THESIS Martin Babka Properties of Universal Hashing Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor:

More information

GRAFICKÉ ZOBRAZENIE MATEMATICKÝCH FUNKCIÍ DRAWING OF MATHEMATICS FUNCTIONS GRAPHS

GRAFICKÉ ZOBRAZENIE MATEMATICKÝCH FUNKCIÍ DRAWING OF MATHEMATICS FUNCTIONS GRAPHS GRAFICKÉ ZOBRAZENIE MATEMATICKÝCH FUNKCIÍ DRAWING OF MATHEMATICS FUNCTIONS GRAPHS Dana ORSZÁGHOVÁ (SR) ABSTRACT Graphs of functions are the topic that is the part of mathematics study. The graphics software

More information

MEZINÁRODNÍ VĚDECKÝ SEMINÁŘ NOVÉ TRENDY V EKONOMETRII A OPERAČNÍM VÝZKUMU

MEZINÁRODNÍ VĚDECKÝ SEMINÁŘ NOVÉ TRENDY V EKONOMETRII A OPERAČNÍM VÝZKUMU Katedra ekonometrie Fakulty informatiky a statistiky VŠE v Prahe a Katedra operačného výskumu a ekonometrie Fakulty hospodárskej informatiky EU v Bratislave a Slovenská spoločnosť pre operačný výskum MEZINÁRODNÍ

More information

Súťaž PALMA junior a programovanie v jazyku Python

Súťaž PALMA junior a programovanie v jazyku Python Súťaž PALMA junior a programovanie v jazyku Python Ján Guniš Ľubomír Šnajder Prírodovedecká fakulta Univerzity P. J. Šafárika v Košiciach DidInfo + DidactIG 2017, Banská Bystrica Obsah Súťaž PALMA junior

More information

TRHOVÉ ŠTRUKTÚRY: Monopol a Oligopol. Ing. Zuzana Staníková, PhD.

TRHOVÉ ŠTRUKTÚRY: Monopol a Oligopol. Ing. Zuzana Staníková, PhD. TRHOVÉ ŠTRUKTÚRY: Monopol a Oligopol Rozdiely medzi dokonalou a nedokonalou konkurenciou Dokonalá konkurencia Nedokonalá konkurencia /Q 25 /Q 8 P=AR=MR 20 6 15 4 10 2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 5 0 MR P=AR 0

More information

A l g o r i t m i c k y n e r i e š i t e ľ n é p r o b l é m y

A l g o r i t m i c k y n e r i e š i t e ľ n é p r o b l é m y A l g o r i t m i c k y n e r i e š i t e ľ n é p r o b l é m y Lev Bukovský Ústav matematických vied, Prírodovedecká fakulta UPJŠ Košice, 20. apríla 2004 Obsah 1 Úvod 2 2 Čiastočne rekurzívne funkcie

More information

Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data

Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data Ústav matematiky a statistiky MÚ Brno Finanční matematika v praxi III., Podlesí 3.9.-4.9. 2013 Obsah Motivace Motivace Motivace Co se snažíme získat?

More information

Klasifikácia. Obchodný dom = oddelenia (typ/druh tovaru) alternatívne kritériá výberu príznakov vedú k rôznemu výsledku klasifikácie

Klasifikácia. Obchodný dom = oddelenia (typ/druh tovaru) alternatívne kritériá výberu príznakov vedú k rôznemu výsledku klasifikácie Klasifikácia Obchodný dom = oddelenia (typ/druh tovaru) alternatívne kritériá výberu príznakov vedú k rôznemu výsledku klasifikácie určenie triedy objektu na základe príznakov získaných z objektu Rozhodovacie

More information

Seminár. Wage determinants: a survey and reinterpretation of human capital earnings functions By Robert J. Willis Michal Páleník

Seminár. Wage determinants: a survey and reinterpretation of human capital earnings functions By Robert J. Willis Michal Páleník Seminár Wage determinants: a survey and reinterpretation of human capital earnings functions By Robert J. Willis Michal Páleník Mincer 1974 ln y(x) = B0 + B1*s + B2*x + B3*x^2 + u s počet rokov v škole

More information

MASTER THESIS. Vlastnosti k-intervalových booleovských funkcí Properties of k-interval Boolean functions

MASTER THESIS. Vlastnosti k-intervalových booleovských funkcí Properties of k-interval Boolean functions Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics MASTER THESIS Pavol Gál Vlastnosti k-intervalových booleovských funkcí Properties of k-interval Boolean functions Department of Theoretical

More information

Katedra Informatiky Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava. Multiparty Communication Complexity (Master thesis)

Katedra Informatiky Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava. Multiparty Communication Complexity (Master thesis) Katedra Informatiky Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava Multiparty Communication Complexity (Master thesis) František Ďuriš Study programme: 921 Informatics Supervisor:

More information

NÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003)

NÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003) SLOVENSKÁ NÁRODNÁ AKREDITAČNÁ SLUŽBA METODICKÁ SMERNICA NA AKREDITÁCIU METHODICAL GUIDELINE FOR ACCREDITATION NÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003) GUIDELINES ON THE

More information

Short time oscillations of exchange rates

Short time oscillations of exchange rates Univerzita Komenského v Bratislave, Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Short time oscillations of exchange rates Diploma Thesis Bratislava 2007 Tomáš Bokes Short time oscillations of exchange rates

More information

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpokladané použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 3

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpokladané použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 3 VYHLÁSENIE O PARAMETROCH č. 0017 SK 1. Jedi eč ý ide tifikač ý kód typu výro ku: fischer skrutka do betónu FBS, FBS A4 a FBS C 2. )a ýšľa é použitie/použitia: Produkt O eľová kotva pre použitie v etó e

More information

Prednáška 3. Optimalizačné metódy pre funkcie n-premenných. Študujme reálnu funkciu n-premenných. f: R R

Prednáška 3. Optimalizačné metódy pre funkcie n-premenných. Študujme reálnu funkciu n-premenných. f: R R Prednáška 3 Optimalizačné metódy pre funkcie n-premenných Študujme reálnu funkciu n-premenných n f: R R Našou úlohou bude nájsť také x opt R n, pre ktoré má funkcia f minimum x opt = arg min ( f x) Túto

More information

Objavovanie znalostí v databázach. Ján Paralič

Objavovanie znalostí v databázach. Ján Paralič Objavovanie znalostí v databázach Ján Paralič Košice 2003 Ing. Ján Paralič, PhD. Katedra kybernetiky a umelej inteligencie Fakulta elektrotechniky a informatiky Technická univerzita v Košiciach Jan.Paralic@tuke.sk

More information

Stavba Lobačevského planimetrie

Stavba Lobačevského planimetrie Stavba Lobačevského planimetrie Riešenie úloh In: Ján Gatial (author); Milan Hejný (author): Stavba Lobačevského planimetrie. (Slovak). Praha: Mladá fronta, 1969. pp. 78 109. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/403691

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

MASTER THESIS. Martin Horváth Dimensional Analysis for Hardware Description Languages

MASTER THESIS. Martin Horváth Dimensional Analysis for Hardware Description Languages Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics MASTER THESIS Martin Horváth Dimensional Analysis for Hardware Description Languages Department of Software Engineering Supervisor: RNDr.

More information

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpokladané použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 4

VYHLÁSENIE O PARAMETROCH. č SK. Predpokladané použitie. stave ý h častí ako o kladov a stropov, pozri prílohu, najmä prílohy B 1 - B 4 VYHLÁSENIE O PARAMETROCH č. 0009 SK 1. Jedi eč ý ide tifikač ý k d typu výro ku: o eľová kotva fis her FAZ II 2. )a ýšľa é použitie/použitia: Produkt O eľová kotva pre použitie v betóne k upev e iu ťažký

More information

Errors-in-variables models

Errors-in-variables models Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Ida Fürjesová Errors-in-variables models Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Michal

More information

Inscenácia. Miloša Pietra. O myšiach a ľuďoch. ročníková práca

Inscenácia. Miloša Pietra. O myšiach a ľuďoch. ročníková práca Vy s o k á š k o l a m ú z i c k ý c h u m e n í K a t e d r a d i v a d e l n ý c h š t ú d i í Inscenácia Miloša Pietra O myšiach a ľuďoch ročníková práca Matej Moško 2009 But, Mousie, thou art no thy

More information

Graph Theory. Janka Melusova Teória grafov

Graph Theory. Janka Melusova Teória grafov UNIT TITLE TOPIC NAME AND EMAIL ADDRESS OF PERSON SUBMITTING UNIT Graph Theory Graph Theory Janka Melusova jmelusova@ukf.sk NÁZOV TEMATICKÝ CELOK MENO A ADRESA NAVRHOVATEĽA CIEĽ CHARAKTERISTIKY ZDROJE

More information

Computation of Information Value for Credit Scoring Models

Computation of Information Value for Credit Scoring Models Jedovnice 20 Computation of Information Value for Credit Scoring Models Martin Řezáč, Jan Koláček Dept. of Mathematics and Statistics, Faculty of Science, Masaryk University Information value The special

More information

3. Horninové prostredie / Rocks

3. Horninové prostredie / Rocks 3.1 Základné charakteristiky geologickej a tektonickej stavby Basic features of geological and tectonic structure 3.2 Svahové pohyby Slope movements 3.3 Odvodená mapa radónového rizika Derived map of the

More information

The causes of misconceptions of basic geometric figures in primary school

The causes of misconceptions of basic geometric figures in primary school The causes of misconceptions of basic geometric figures in primary school Príčiny miskoncepcií základných geometrických útvarov u žiakov na prvom stupni základných škôl Ján GUNČAGA; Štefan TKAČIK Abstract

More information

MAKROEKONÓMIA HETEROGÉNNYCH SUBJEKTOV

MAKROEKONÓMIA HETEROGÉNNYCH SUBJEKTOV UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY MAKROEKONÓMIA HETEROGÉNNYCH SUBJEKTOV Diplomová práca Bratislava 2013 Bc. Barbora Mlynarčíková UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE

More information

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY REKURENTNÉ POSTUPNOSTI

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY REKURENTNÉ POSTUPNOSTI UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Evidenčné číslo: 74b93af3-8dd5-43d9-b3f2-05523e0ba177 REKURENTNÉ POSTUPNOSTI 2011 András Varga UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE

More information

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE ÚSTAV INFORMATIZÁCIE, AUTOMATIZÁCIE A MATEMATIKY

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE ÚSTAV INFORMATIZÁCIE, AUTOMATIZÁCIE A MATEMATIKY SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE ÚSTAV INFORMATIZÁCIE, AUTOMATIZÁCIE A MATEMATIKY OPTIMÁLNE RIADENIE PROCESOV BAKALARÁSKA PRÁCA FCHPT-5415-17457

More information

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ INSTITUTE OF MATHEMATICS ÚSTAV MATEMATIKY GAME THEORY IN WASTE MANAGEMENT VYUŽITÍ

More information

COMENIUS UNIVERSITY IN BRATISLAVA FACULTY OF MATHEMATICS, PHYSICS AND INFORMATICS

COMENIUS UNIVERSITY IN BRATISLAVA FACULTY OF MATHEMATICS, PHYSICS AND INFORMATICS COMENIUS UNIVERSITY IN BRATISLAVA FACULTY OF MATHEMATICS, PHYSICS AND INFORMATICS Prediction of future events for companies by analysing articles of financial newspapers MASTER THESIS 2018 Ján Siviček

More information

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Matúš Kepič

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Matúš Kepič Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Matúš Kepič Webová aplikace pro výuku goniometrických funkcí, rovnic a nerovnic Katedra didaktiky matematiky Vedoucí diplomové práce:

More information

Metódy merania fraktálnej dimenzie prírodných javov

Metódy merania fraktálnej dimenzie prírodných javov Katedra Informatiky Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava Metódy merania fraktálnej dimenzie prírodných javov (Bakalárska práca) Michal Kováč Vedúci: Mgr. Ľuboš Steskal

More information

Analýza multispektrálnych dát z konfokálnej mikroskopie. DIPLOMOVÁ PRÁCA

Analýza multispektrálnych dát z konfokálnej mikroskopie. DIPLOMOVÁ PRÁCA Analýza multispektrálnych dát z konfokálnej mikroskopie. DIPLOMOVÁ PRÁCA Kamil Paulíny UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY FYZIKY A INFORMATIKY KATEDRA APLIKOVANEJ INFORMATIKY Študijný

More information

Matematické modely a zdravie verejnosti

Matematické modely a zdravie verejnosti Kapitola 12 Matematické modely a zdravie verejnosti Ciele kapitoly Definície matematického modelu Využitie matematických modelov vo verejnom zdravotníctve Výhody a nevýhody využitia matematických modelov

More information

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského BRATISLAVA. Diplomová práca. Martin Plesch

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského BRATISLAVA. Diplomová práca. Martin Plesch Fakulta matematiky fyziky a informatiky Univerzity Komenského BRATISLAVA Diplomová práca Martin Plesch BRATISLAVA 001 Fakulta matematiky fyziky a informatiky Univerzity Komenského BRATISLAVA Katedra teoretickej

More information

kniha 2016/4/30 23:47 page 1 #1 Draft

kniha 2016/4/30 23:47 page 1 #1 Draft kniha 2016/4/30 23:47 page 1 #1 Kapitola 1 Logický systém je definovaný svojou syntaxou a sémantikou. Jazyk, ktorý umožňuje vyjadrovať vety výrokovej logiky sa označuje ako výrokový počet. Jeho syntaktické

More information

Radka Sabolová Znaménkový test

Radka Sabolová Znaménkový test Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Radka Sabolová Znaménkový test Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Martin Schindler

More information

Perforované plastové rozvádzačové lišty

Perforované plastové rozvádzačové lišty Perforované plastové rozvádzačové lišty Perforované plastové rozvádzačové lišty Štandardné Bezhalógenové Technické údaje farba sivá RAL 7030 plastický izolačný materiál, odolný proti nárazu, samozhášavý

More information

Jádrové odhady gradientu regresní funkce

Jádrové odhady gradientu regresní funkce Monika Kroupová Ivana Horová Jan Koláček Ústav matematiky a statistiky, Masarykova univerzita, Brno ROBUST 2018 Osnova Regresní model a odhad gradientu Metody pro odhad vyhlazovací matice Simulace Závěr

More information

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY Vlastnosti spektrahedrálnych mnoºín a ich aplikácie v nelineárnej optimalizácii DIPLOMOVÁ PRÁCA 2016 Bc. Andrej Iring UNIVERZITA

More information

Využitie matematických hier v MŠ. Lucia Ficová, PaedDr., PhD.

Využitie matematických hier v MŠ. Lucia Ficová, PaedDr., PhD. Využitie matematických hier v MŠ Lucia Ficová, PaedDr., PhD. Zlín, 2018 Distanční opora dostuplná online z: http://www.utb.cz/fhs/struktura/studijni-opory-ums POPIS PŘEDMĚTU Bakalářský studijní program:

More information

Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO Statistics. Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general statistical terms ako štatistick

Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO Statistics. Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general statistical terms ako štatistick Použitie štatistických tolerančných intervalov v riadení kvality Ivan Janiga Katedra matematiky SjF STU v Bratislave Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO 3534-1 Statistics. Vocabulary and symbols.

More information

MASARYKOVA UNIVERZITA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY

MASARYKOVA UNIVERZITA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY Diplomová práce BRNO 2014 MICHAL KOVÁČIK MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA ÚSTAV MATEMATIKY A STATISTIKY Metody testování

More information

Appendix. Title. Petr Lachout MFF UK, ÚTIA AV ČR

Appendix. Title. Petr Lachout MFF UK, ÚTIA AV ČR Title ROBUST - Kráĺıky - únor, 2010 Definice Budeme se zabývat optimalizačními úlohami. Uvažujme metrický prostor X a funkci f : X R = [, + ]. Zajímá nás minimální hodnota funkce f na X ϕ (f ) = inf {f

More information

Ján Buša a Ladislav Ševčovič. Open source systém na spracovanie údajov

Ján Buša a Ladislav Ševčovič. Open source systém na spracovanie údajov Ján Buša a Ladislav Ševčovič R Open source systém na spracovanie údajov Strana 1 z 64 Strana 2 z 64 Sadzba programom pdftex Copyright c 2007 Ján Buša, Ladislav Ševčovič Ktokol vek má dovolenie vyhotovit

More information