Wyniki wyszukiwana dla hasla !X img023 23 2.4. Recepcja i struktura przestrzeni cech Składowe x„ tych wektorów chętnie będziemy trakimg024 (14) OoĄid&j O w^fcs^-og^ WiV dos~x&A) Oodfiimg031 31 2.7. Ciąg uczący gdzie x‘ = B{dk)Adk € D (17) oraz i* elAik=A(dk). (18) Elementy ze zbioruimg034 CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH (zobacz przykład 1.3). Wobec tego CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCHimg041 (4) Efekt istotny dla promieniowania o małym LET: y i X, OERy X~ 3. Tak jest, ponieważ dla primg045 któro z założenia 39 otwarte. Ich przecięcie A . A1HA2 - [x£Z: «£<f(xj - f($)<fe} Jest img045 któro z założenia 39 otwarte. Ich przecięcie A . A1HA2 - [x£Z: «£<f(xj - f($)<fe} Jest img050 50 4.1. Nieliniowy model neuronu przyjmiemy, że obok sygnałów < x, ..., img096 66 66 h + L2 " *1 . x1 ♦ Lp . x2 bilene masowy L„ • x„ bilene wodny Wilgotność bezwzględimg108 108 8. Metody probabilistyczne Biorąc to pod uwagę oraz wykorzystując fakt, że x„ 6 {0,1},img124 124 ■ f(x) - Cx dis x£<a,b> . 2 warunków F (a) * A - C > O, F (b) a 8 - C>0 wynikimg16 1 tij(t +1) — tij(£) “ł~Xj(d{ ?/j),Ż=1,...,,V, j = 1..., Mimg161 X— X+t;Z^ £Ą-l+7.xA OC<—X Uli]img161 X— X+t;Z^ £Ą-l+7.xA OC<—X Uli]IMG20130124 3 [<x£/W/wSęW^ lwic icę OliyiAiM. WlM yv>M loid/Wvvii ttl a. uj nu^kdz idimg218 insu|2 r , , v f<~X 3)9 uiii = [ool] =x8ł(aruis) img218 insu|2 r , , v f<~X 3)9 uiii = [ool] =x8ł(aruis) img330 x—*N (p, o) Na rysunku D1.5 przedstawiono trzy krzywe normalne różniące się wartością parametIMG44 resize i X’ > ►i i m * 4. > ?.«>% * ^ v y > ^ H* W -F >ł5i >7 ~— y^wIMG 1306114651 jŁiianmc iv Metodą niejawną Eulera rozwiązać równanie dy _ dr y y w przedziale x€(0,Wybierz strone: [
5 ] [
7 ]
