|
Lecturer(s)
|
-
Kras Skyland Václav, doc. Ing. Ph.D.
-
Složil Čestmír, Ing. Ph.D.
|
|
Course content
|
1.Introduction, description of reality and uncertainty, deterministic and stochastic approach, relation, projection,topological space, 2.Measurable space and projection, Lebesque and Radon-Nikodin theorems, 3.Probability and decision making in control, probability space, 4.Conditional probability,independence,Bayesian theorem, random variables and their description, 5.Vector random variable,distribution function, probability density functions, moments, 6.Transformation of random variables, 7.Random processes and their description, 8.Markov, Gaussian, white, Poisson, stacionary, ergodic processes, 9.Introduction to stochastic system theory, causal stochastic system, 10.Phenomenological and state theory for stochastic systems, 11.Linear stochastic system, state space and input outpu models, 12.Linear stochastic system, description of input, state and output processes, 13.Spectral factorization of discrete time random process.
|
|
Learning activities and teaching methods
|
Laboratory work, Lecture, Practicum
- Contact hours
- 39 hours per semester
- Practical training (number of hours)
- 26 hours per semester
- Preparation for an examination (30-60)
- 50 hours per semester
- Preparation for formative assessments (2-20)
- 20 hours per semester
- Undergraduate study programme term essay (20-40)
- 30 hours per semester
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| disponovat znalostmi základů lineární algebry |
| disponovat znalostmi základních technik integrálního počtu |
| disponovat znalostmi základů teorie pravděpodobnosti |
| Skills |
|---|
| pracovat s maticemi, analyzovat jejich vlastnosti |
| kombinovat pravděpodobnosti nad množinami jevů |
| použít techniky integrálního počtu při práci s náhodnými veličinami |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| N/A |
| N/A |
| learning outcomes |
|---|
| Knowledge |
|---|
| charakterizovat neurčitosti přítomné v systému |
| charakterizovat stochastický proces |
| charakterizovat náhodné veličiny |
| vyjádřit rozdíl mezi deterministickým a stochastickým systémem |
| Skills |
|---|
| popsat stochastický systém včetně charakteristik neurčitostí |
| vyjádřit pravděpodobnostní závislosti mezi procesy přítomnými v systému |
| konstruovat lineární model popisující stochastický systém spojitý i diskrétní v čase |
| využít Bayesův přístup při zpracování informace |
| analyzovat vlastnosti náhodných procesů přítomných v systému |
| Competences |
|---|
| N/A |
| N/A |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Lecture |
| Skills |
|---|
| Individual study |
| Practicum |
| Competences |
|---|
| Practicum |
| Individual study |
| Lecture |
| assessment methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Combined exam |
| Test |
| Skills |
|---|
| Seminar work |
| Competences |
|---|
| Seminar work |
| Test |
| Combined exam |
|
Recommended literature
|
-
Havrda, Jan. Náhodné procesy. dot. 1. vyd. Praha : ČVUT, 1980.
-
Šimandl, Miroslav. Identifikace systémů a filtrace. Plzeň : ZČU, 1995. ISBN 80-7082-170-1.
|