PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 16

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Geometria fraktalna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
A Framework for Constructing Correct Qualitative Representations of Geometries using Mereology over Bintrees
100%
Karlsen L. H., Giese M.
Annals of Computer Science and Information Systems
|
2015
|
7
21-33
In this paper we explore how bintrees can function as a suitable representation for mereological objects, and how such objects can be used to construct correct representations of geometries, with respect to qualitative queries constructed from a given set of mereological relations. We will show how these correct representations can be stored and queried by a traditional relational database using relational algebra, or similar tuple- based databases. We will define a model theoretic semantics for the bintrees and show how we can construct these correct representations as solutions to constraint networks with variables ranging over bintrees. Furthermore, we make an algorithm for solving the constraints and prove its correctness. The framework presented in the paper is not limited to only constructing representations of geometries, but representations of any objects where a part-of relationship is natural.(original abstract)
2
O wymiarach i fraktalach
80%
Zawadzki H.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
1994
|
nr 667 Ekonomia matematyczna
123-132
W artykule przytoczono definicje wymiaru Hausdorffa, wymiaru samopodobieństwa i wymiaru fraktalnego. Przedstawiono także pewne "standardowe' przykłady fraktali, m in. zbiór Cantora, zbiór Koch, trójkąt i dywan Sierpińskiego oraz krzywą Peano. (fragment tekstu)
3
Content available remote O zastosowaniach geometrii fraktalnej
61%
Bryja K., Martan J.
Gospodarka, Rynek, Edukacja
|
2011
|
12
|
nr 1
29-34
Fraktale są szybko rozwijającą się w ostatnich latach dziedziną wiedzy, która rozszerza obszar swoich zastosowań każdego roku. Podlega ona ciągłym przemianom i dyskusjom nad istotą jej głównych elementów. W artykule przedstawiono główne definicje i najważniejsze obszary zastosowania fraktali (takie jak biologia, medycyna, genetyka). Opisana jest również różnica pomiędzy fraktalami matematycznymi i statystycznymi. Zaprezentowany został także sposób pomiarów wymiaru fraktalnego, wraz z odniesieniem go do wymiaru topologicznego i szczegółowym objaśnieniem podobieństw i różnic między tymi wymiarami, które mają szczególne znaczenie dla matematyki fraktalnej. Główny nacisk położony jest na zastosowanie fraktali w nauce o zarządzaniu. W artykule zaprezentowano nowy miernik złożoności hierarchii struktury organizacyjnej oparty na idei drzewa fraktalnego. Zwrócono także uwagę na konieczność pewnych przekształceń, by schemat struktury organizacyjnej mógł zostać podany w formie drzewa fraktalnego. Przedstawiono zarówno sam miernik złożoności hierarchii struktury organizacyjnej, jak i ograniczenia wynikające z jego obecnej formy i proponowany schemat dalszych badań nad tym miernikiem. Położono wyraźny nacisk na jego przydatność w porównywaniu struktur organizacyjnych ze wskazaniem, iż sama wartość miernika nie powinna być przedmiotem wyłącznej analizy. W związku z tym, że proponowany miernik ma kompleksowy charakter, jego główną zaletą jest możliwość szybkiego porównywania stopnia skomplikowania struktur organizacyjnych pomiędzy sobą. Przydatność fraktali w zarządzaniu jest doskonałym przykładem rozszerzenia pola zastosowania fraktali w ostatnich latach, które opisano w artykule. (abstrakt oryginalny)
4
Content available remote Fractal Analysis of Financial Time Series Using Fractal Dimension and Pointwise Hölder Exponents
61%
Kapecka A.
Dynamic Econometric Models
|
2013
|
13
107-125
Artykuł przedstawia propozycję zastosowania analizy fraktalnej w celu weryfikacji niektórych założeń hipotezy rynku fraktalnego oraz występowania fraktalnych właściwości w finansowych szeregach czasowych. W celu przeprowadzenia badań wykorzystany został wymiar pudełkowy oraz punktowe wykładniki Höldera. Rezultaty osiągnięte dla badanych rynków pozwoliły dokonać interesujących obserwacji dotyczących nielosowości szeregów cenowych oraz występowania relacji między fraktalnymi właściwościami i miarami zmienności a obecnością trendów i wpływem sytuacji ekonomicznej na ceny instrumentów finansowych. (abstrakt oryginalny)
5
Content available remote Zastosowanie funkcji Höldera do modelowania danych przestrzennych
61%
Mastalerz-Kodzis A.
Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
|
2014
|
nr 191 Zastosowanie metod matematycznych w ekonomii i zarzadzaniu
37-44
Celem artykułu jest pokazanie możliwości modelowania przestrzennego na podstawie wybranych metod i pojęć geometrii fraktalnej. U schyłku XX w. ukazało się wiele prac na temat modelowania szeregów czasowych (w tym ekonomicznych, finansowych) za pomocą wybranych metod fraktalnych. W ostatnich latach szybki rozwój modelowania przestrzennego (ekonometrii i statystyki przestrzennej) doprowadził tak że do powstania technik opartych na pojęciach geometrii fraktalnej zastosowanych do opisu danych przestrzennych. W początkach XXI w. zaczęto używać własności fraktalnych do modelowania w wyższych wymiarach. Prac o tej tematyce jest jednak nadal niewiele, szczególnie w kontekście modelowania danych ekonomicznych. (fragment tekstu)
6
Wymiar fraktalny szeregów czasowych szacowany metodą podziału pola
61%
Przekota G.
Wiadomości Statystyczne
|
2019
|
nr 9
9-24
Jedną z ważniejszych kwestii do rozstrzygnięcia w analizie szeregów czasowych jest określenie ich zmienności oraz identyfikacja procesu kształtowania ich wartości. W ujęciu klasycznym zmienność najczęściej utożsamiana jest z wariancją stóp wzrostu. Tymczasem natura ryzyka to nie tylko zmienność, lecz także przewidywalność zmian, którą można ocenić przy użyciu wymiaru fraktalnego. Celem artykułu jest prezentacja zastosowania wymiaru fraktalnego szacowanego metodą podziału pola do oceny właściwości szeregów czasowych. W opracowaniu przedstawiono sposób wyznaczenia wymiaru fraktalnego, jego interpretację, tablice istotności oraz przykład zastosowania. Za pomocą wymiaru fraktalnego opisano właściwości szeregu czasowego wartości indeksu giełdowego WIG w latach 2014-2018 oraz szeregów czasowych stóp wzrostu największych polskich spółek giełdowych w latach 2015-2018. Zastosowana metoda umożliwia zakwalifikowanie szeregu czasowego do jednej z trzech klas, jako szereg: persystentny, błądzenia losowego bądź antypersystentny. Na szczególnych przypadkach pokazano różnice pomiędzy zastosowaniem odchylenia standardowego i wymiaru fraktalnego do oceny ryzyka. Wymiar fraktalny jawi się tu jako metoda pozwalająca na ocenę stopnia stabilności wahań. (abstrakt oryginalny)
7
Content available remote Szacowanie wymiaru fraktalnego szeregów czasowych kursów walut metodą podziału pola
61%
Przekota G., Przekota D.
Badania Operacyjne i Decyzje
|
2004
|
nr 3-4
67-82
W pracy zaproponowano alternatywny sposób liczenia ułamkowego (fraktalnego) wymiaru szeregów czasowych. Określa on, jak silnie szereg czasowy wypełnia swoją przestrzeń i służy między innymi do charakteryzowania szeregów danych giełdowych ze względu na stopień postrzępienia. Wymiar fraktalny obliczano dla wybranych szeregów czasowych kursów walut o dwóch długościach: 1000 i 100 danych. Przedstawiona metoda nadaje się zarówno do analizy szeregów długich, jak i krótkich. Otrzymane wyniki łatwo można interpretować oraz odnieść je do prezentacji graficznej szeregu, co jest ważne w praktycznych zastosowaniach.
8
Terminowe rynki surowców i paliw w perspektywie historycznej
51%
Morstin K.
Polityka Energetyczna
|
2006
|
T. 9, spec. 1
119-127
W artykule omówiono rezultaty analizy archiwalnych baz danych dotyczących transakcji na rynkach surowców energetycznych i paliw na przestrzeni ostatnich kilku dekad, tak w odniesieniu do negocjowanych cen spot jak i dla transakcji terminowych na głównych towarowych giełdach świata. Sporządzono i wstępnie przeanalizowano przebiegi cenowe dla podstawowych surowców kopalnych, jak i dla wstępnej fazy paliwa jądrowego, jakim jest tlenek naturalnego (tzn. niewzbogaconego) uranu. Zaproponowano zbiorczy indeks terminowego rynku nośników energii, jako geometryczną średnią paru notowanych na światowych giełdach subindeksów. Uzyskany przebieg wykazuje wyraźną elliotowską strukturę fraktalną. Wstępna interpretacja sugeruje, iż w odniesieniu do paliw kopalnych rynki weszły już w fazę poważnej korekty wieloletniego impulsu wzrostowego. Nie dotyczy to jednak rynku uranu, który jak dotąd wykazuje niczym nie zagrożony trend wzrostowy. Zgromadzone dane będą przedmiotem dalszych analiz z wykorzystaniem zaproponowanej uprzednio (i dobrze się jak dotąd sprawdzającej) metodyki, opartej na analizie spektralnej i statystyce fraktalnej. (abstrakt oryginalny)
9
Content available remote Fraktalne wspomaganie zarządzania zapasami
51%
Mularczyk A.
Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
|
2008
|
nr 50 Zastosowanie metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu
97-12
W artykule przedstawiono metodę analizy i oceny ryzyka na podstawie miary, jaką jest wymiar fraktalny. Metodę tę nazwano analizą ARRS. Istotne jest, iż nie ma w niej konieczności przyjmowania założenia o normalności rozkładu badanego szeregu. Dzięki temu może ona wnieść dodatkowe informacje o badanym zjawisku, bez konieczności przyjmowania upraszczających założeń. Metoda ta wywodzi się z teorii chaosu (co ma duże znaczenie ze względu na burzliwość otoczenia współczesnych przedsiębiorstw), a ściślej rzecz biorąc - z geometrii fraktalnej. W dalszej części artykułu zostaną scharakteryzowane fraktale oraz wymiar fraktalny, tak aby kolejno móc je połączyć z pojęciem ryzyka towarzyszącego działalności przedsiębiorstwa i przedstawić metodę ARRS. Następnie zostaną przedstawione wyniki badań empirycznych przeprowadzonych w pewnym przedsiębiorstwie produkcyjnym oraz wyciągnięte wnioski.(fragment tekstu)
10
Content available remote Wymiar fraktalny szeregów czasowych a ryzyko inwestowania
51%
Orzeszko W.
Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia
|
2010
|
41
57-70
W artykule scharakteryzowano wymiar fraktalny jako miarę ryzyka inwestowania w papiery wartościowe. Przedstawiono dwie metody obliczania wymiaru fraktalnego szeregu czasowego - analizę R/S oraz metodę segmentowo-wariacyjną, które następnie zastosowano do indeksów Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. (abstrakt oryginalny)
11
Analiza właściwości fraktalnych polskiego rynku kapitałowego
51%
Mosdorf R., Nazarko J., Siemieniuk N.
Przegląd Statystyczny
|
2001
|
48
|
z. 1-2
71-85
W artykule omówiono wybrane elementy teorii chaosu oraz podstawowe zasady analizy fraktalnej szeregów czasowych. Przedstawiono też wyniki wykonanych przez autorów obliczeń podstawowych charakterystyk dynamicznych oraz analizę R/S indeksu WIG. Uzyskane rezultaty porównano z obliczeniami wykonanymi dla innych giełd. Wyniki analizy tygodniowych stóp zwrotu indeksu WIG wskazują zdaniem autorów na fraktalną naturę polskiego rynku kapitałowego.
12
Wykładnik Lapunowa - narzędzie identyfikacji chaosu na WGPW
51%
Kwiatkowski J., Orzeszko W.
Przegląd Statystyczny
|
2004
|
51
|
z. 1
85-96
Celem artykułu jest próba identyfikacji chaosu deterministycznego w polskich szeregach czasowych w oparciu o estymację wykładnika Lapunowa. W szczególności poddano badaniu kursu WIG, WIG20 oraz kursy akcji dwóch przykładowo wybranych spółek - BRE i Vistula od lipca 1994 do końca marca 2002. Analizowane szeregi składają się z 1920 obserwacji dziennych oraz z 381 notowań tygodniowych. Dodatkowo autorzy w oparciu o zebrane dane poddali analizie stopy zwrotu (zmian) wybranych akcji oraz indeksów.
13
System transmisji obrazu ruchomego przez Internet jako hierarchiczny system złożony
51%
Omiotek Z.
Barometr Regionalny
|
2010
|
nr 4(22)
79-89
System transmisji obrazu ruchomego przez Internet jest obecnie postrzegany najczęściej jako system prosty, a jego poszczególne elementy badane są w sposób niezależny od pozostałych. Zdaniem autora, wspomniany system jest systemem złożonym, który tworzy struktura składająca się z trzech podstawowych warstw. Są to: źródło, kanał transmisji oraz węzły sieci. Każda z tych warstw traktowana oddzielnie jest również systemem złożonym, a cały system transmisji jest w istocie złożoną strukturą hierarchiczną wykazującą cechy fraktalne. Dlatego, poszczególne warstwy systemu transmisji należy rozpatrywać łącznie, a nie oddzielnie, jak zakłada większość obecnych kierunków badań. Wiąże się to z koniecznością stosowania narzędzi badawczych oraz metod projektowania odpowiednich dla systemów złożonych. W artykule zaprezentowano ideę przetwarzania autonomicznego jako metody projektowania systemów złożonych prowadzącej do poprawy ich wydajności. W pracy przedstawiono także propozycję adaptacyjnego zarządzania jakością usług podczas transmisji wideo. Zakłada ona wykorzystanie zjawisk wyższych rzędów, których do tej pory nie uwzględniano. (abstrakt oryginalny)
14
Fraktale finansowe
51%
Oświęcimka P., Drożdż S., Kwapień J.
Nasz Rynek Kapitałowy
|
2005
|
nr 10
75-77
Nazwa "fraktal" pochodzi od łacińskiego słowa "fractus" i oznacza "złamany" lub "cząstkowy". Fraktale są obiektami, których nie sposób opisać za pomocą precyzyjnych definicji. W przyrodzie jest to np. podobieństwo dopływów rzecznych. Pojęcie to ma swoje przełożenie także w ekonomii. Według ekspertów skomplikowane struktury fraktalne niezwykle trafnie opisują bowiem zachowanie rynków finansowych.
15
Ryzyko działalności współczesnego przedsiębiorstwa w ujęciu fraktalnym
41%
Mularczyk A.
Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
|
2005
|
nr 36 Zastosowania metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu
141-156
Przedmiotem niniejszego opracowania jest zastosowanie geometrii fraktalnej w przedsiębiorstwie, czyli tzw. "fabryka fraktalna", natomiast celem - zaproponowanie oceny ryzyka związanego z działalnością przedsiębiorstwa za pomocą wymiaru fraktalnego.(fragment tekstu)
16
Szacowanie wymiaru fraktalnego szeregów czasowych metodą podziału pola
41%
Przekota G.
Zeszyty Studiów Doktoranckich / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu. Wydział Ekonomii
|
2003
|
nr 12
47-68
Klasyczna teoria analizy szeregów czasowych danych giełdowych i inwestowania w papiery wartościowe nie korzysta z narządzi teorii chaosu. Teoria chaosu nie jest jeszcze powszechnie stosowana wśród badaczy, głównie ze względu na trudności powstających przy obliczaniu narzędzi, jakimi się posługuje i częste niejasności interpretacyjne. Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie jednego z narzędzi teorii chaosu - wymiaru fraktalnego, a także przedstawienie autorskiej metody szacowania tego wymiaru. (fragment tekstu)
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.