Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Wymiar fraktalny" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 44
Tytuł:
Analiza wpływu zastosowania redukcji poziomu szumu losowego na poziom ryzyka inwestycyjnego
An analysis of the effect of noise reduction on the level of investment risk
Autorzy:
Zeug-Żebro, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585760.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza R/S
Metoda segmentowo-wariacyjna
Redukcja szumu losowego
Ryzyko inwestycyjne
Wymiar fraktalny
Fractal dimension
Investment risk
Noise reduction
R/S analysis
Segment-variation method
Opis:
W pracy przeprowadzono analizę wpływu zastosowania redukcji szumu losowego na poziom ryzyka inwestycyjnego mierzonego nieklasyczną miarą ryzyka, tj. wymiarem fraktalnym. Wymiar fraktalny jest jedną z charakterystyk dynamiki chaotycznej i bada, w jakim stopniu analizowany obiekt (szereg) wypełnia przestrzeń, w której jest zanurzony. W inwestycjach miara ta określa zmienność stopy zwrotu i im większa jej wartość, tym większe ryzyko związane z inwestowaniem w dany instrument finansowy. W celu wyznaczenia wymiaru fraktalnego zastosowano metodę segmentowo-wariacyjną i analizę R/S. W badaniach pod uwagę wzięto finansowe szeregi czasowe złożone z cen zamknięcia wybranych indeksów giełdowych oraz akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie.
The paper analyzes the impact of the use of noise reduction on the level of investment risk, measured by a non-classical risk measure, i.e. the fractal dimension. The fractal dimension is one of the characteristics of chaotic dynamics and study the extent to which an object (series) fills the space in which it is embedded. In investments, this measure determines the volatility of the rate of return and the greater its value, the greater the risk associated with investing in a given financial instrument. The segment- -variation method and R/S analysis were used to determine the fractal dimension. The test will be conducted based on the financial time series which consist of closing prices of stock market indices and companies listed on the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 335; 77-90
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie wpływu zastosowania wymiaru fraktalnego na konstrukcję portfela optymalnego
The study of the effect of fractal dimension on construction of optimal portfolio
Autorzy:
Zeug-Żebro, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593502.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza portfelowa
Metoda segmentowo-wariacyjna
Ryzyko inwestycyjne
Wymiar fraktalny
Fractal dimension
Investment risk
Portfolio analysis
Segment-variation method
Opis:
W pracy zbadano wpływ zastosowania nieklasycznej miary ryzyka inwestycyjnego, tj. wymiaru fraktalnego, na budowę portfela optymalnego. Miara ta określa zmienność stopy zwrotu i im większa jej wartość, tym większe ryzyko związane z inwestowaniem w dany instrument finansowy. Szacowanie tego wymiaru oparto na metodzie segmentowo-wariacyjnej. W badaniach pod uwagę wzięto finansowe szeregi czasowe złożone z cen zamknięcia akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie.
In the paper studied the effect of application of non-classical measure of investment risk, i.e. fractal dimension, for building an optimal portfolio. This measure determines the variability of rates of returns and the greater value of this measure, the greater the risk associated with investing in the financial instrument. This dimension was estimated based on segment-variation method. The test will be conducted based on the financial time series which consist of closing prices of stock market indices and companies listed on the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 265; 120-132
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena ryzyka portfeli inwestycyjnych zbudowanych na podstawie miary fundamentalnej oraz wymiaru fraktalnego
Risk assessment of investment portfolios constructed on the basis of fundamental measure and fractal dimension
Autorzy:
Zeug-Żebro, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587354.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza portfelowa
Miara TMAI
Ryzyko inwestycyjne
Wymiar fraktalny
Fractal dimension
Investment risk
Portfolio analysis
TMAI measure
Opis:
Decydent, konstruując optymalny portfel papierów wartościowych, często wykorzystuje klasyczne miary, takie jak: stopa zwrotu z inwestycji oraz ryzyko inwestycyjne mierzone wariancją stopy zwrotu. Innym podejściem jest zastosowanie analizy fundamentalnej, w którym kryterium optymalizacji jest maksymalizacja sumy wartości mierników syntetycznych opisujących fundamentalną siłę spółek wchodzących w skład portfela, ważonych udziałami akcji w portfelu. Alternatywą jest budowa zmodyfikowanego fundamentalnego portfela papierów wartościowych, który w funkcji celu zawiera miarę ryzyka. W proponowanej metodzie ryzyko portfela jest minimalizowane z dodatkowym uwzględnieniem siły fundamentalnej spółek wchodzących w jego skład. Jeszcze innym podejściem jest zastosowanie w budowie portfela papierów wartościowych wymiaru fraktalnego, będącego nieklasyczną miarą ryzyka inwestycyjnego. Celem artykułu jest ocena ryzyka wybranych portfeli inwestycyjnych, tj.: fundamentalnych portfeli papierów wartościowych, zmodyfikowanych fundamentalnych portfeli, portfeli wyznaczonych na podstawie wymiaru fraktalnego oraz portfeli klasycznych.
The decision maker constructing the optimal portfolio of securities often uses classic measures, such as the rate of return on investment and investment risk measured by the variance of the rate of return. Another approach is the application of fundamental analysis, in which the optimization criterion is maximization of the sum of synthetic measures describing the fundamental strength of the companies included in the portfolio, weighted by shares in the portfolio. An alternative is to build a modified fundamental portfolio of securities that, as a objective function, includes a measure of risk. In the proposed method, the risk of the portfolio is minimized with additional consideration of the fundamental strength of the companies included in its portfolio. Yet another approach is the use of a fractal dimension in the construction of a portfolio of securities, which is a non-classical measure of investment risk. The aim of the article is to assess the risk of selected investment portfolios, ie fundamental securities portfolios, modified fundamental portfolios, portfolios designated on the basis of the fractal dimension and classic portfolios.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 366; 103-117
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie wybranych metod szacowania wymiaru fraktalnego do oceny poziomu ryzyka finansowych szeregów czasowych
Application of chosen methods of estimating fractal dimension to the assessment risk of financial time series
Autorzy:
Zeug-Żebro, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/591209.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza R/S
Metoda podziału pola
Metoda segmentowo-wariacyjna
Ryzyko
Wymiar fraktalny
Field division method
Fractal dimension
R/S analysis
Risk
Segment-variation method
Opis:
W literaturze związanej z teorią inwestycji finansowych można spotkać wiele metod klasycznych i nieklasycznych, pozwalających na ocenę ryzyka. W grupie miar klasycznych znajdują się m.in. odchylenie standardowe czy też współczynnik zmienności. Miary te jednak na ogół zaniżają poziom ryzyka. W pracy zaprezentowano bardziej rzetelną miarę należącą do metod nieklasycznych, tj. wymiar fraktalny. Szacowanie tego wymiaru oparto na trzech procedurach: analizie R/S, metodzie segmentowo- -wariacyjnej oraz metodzie podziału pola. Badanie przeprowadzono dla finansowych szeregów czasowych złożonych z cen zamknięcia wybranych indeksów giełdowych oraz akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie.
In the literature on the theory of financial investments can meet many classical and non-classical methods which allowing for risk assessment. In the group of the classical measures are the standard deviation or variation coefficient. However, these measures generally understate the level of risk. In the paper presents a more reliable measure of which belongs to the non-classical methods, ie. fractal dimension. This dimension was estimated based on the three procedures: R/S analysis, segment-variation method and field division method. The test will be conducted based on the financial time series which consist of closing prices of stock market indices and companies listed on the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 109-124
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Budowa portfela inwestycyjnego w oparciu o wybrane charakterystyki teorii chaosu
Construction of optimal portfolio based on selected characteristics of chaos theory
Autorzy:
Zeug-Żebro, K.
Miśkiewicz-Nawrocka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/324549.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
analiza portfelowa
ryzyko inwestycyjne
wymiar fraktalny
największy wykładnik Lapunowa
portfolio analysis
investment risk
fractal dimension
largest Lyapunov exponent
Opis:
Inwestorzy podejmując decyzje dotyczące konstrukcji portfela optymalnego, wspomagają się zazwyczaj zaawansowanymi matematycznie metodami prowadzącymi do zmniejszenia ryzyka inwestycji. Na szczególną uwagę zasługują metody klasyczne, metody analizy technicznej oraz metody analizy fundamentalnej. Alternatywnym podejściem jest zastosowanie wybranych charakterystyk teorii chaosu. Celem pracy będzie próba zdywersyfikowania ryzyka portfela inwestycyjnego zbudowanego na podstawie nieklasycznej miary ryzyka jaką jest wymiar fraktalny oraz miary identyfikacji chaosu, tj. największego wykładnika Lapunowa.
Investors when making decisions about optimal portfolio construction, typically use mathematically advanced methods that lead to a reduction in investment risk. Classical methods, technical analysis methods and fundamental analysis methods deserve particular attention. An alternative approach is to use of selected characteristics of chaos theory. The aim of the study will be an attempt to diversify the risk of the investment portfolio built on the basis of the non-classical risk measure which is the fractal dimension and the measure of chaos identification, ie the largest Lyapunov exponent.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2017, 113; 547-561
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pomiar ryzyka portfeli inwestycyjnych zbudowanych na podstawie charakterystyki teorii chaosu
Measurement of the investment portfolio risk constructed on the characteristic of chaos theory
Autorzy:
Zeug-Żebro, K.
Miśkiewicz-Nawrocka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/325695.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
portfolio analysis
investment risk
fractal dimension
analiza portfelowa
ryzyko inwestycyjne
wymiar fraktalny
Opis:
Risk management is a very important issue related to investing in the stock market. As part of the portfolio analysis, which is used for this purpose, it is shown that it enables elimination of a significant part of risk accompanying financial instruments and construction of such investment portfolio that will be characterized by the risk level optimal for a investor. The main aim of the work will be an attempt to diversify the risk of the portfolio of shares, constructed on the basis of a measure coming from the theory of deterministic chaos, ie the fractal dimension.
Zarządzanie ryzykiem jest bardzo ważnym zagadnieniem związanym z inwestowaniem na giełdzie. W ramach analizy portfelowej, która wykorzystywana jest między innymi do tego celu, wykazuje się, że umożliwia ona wyeliminowanie znacznej części ryzyka towarzyszącego instrumentom finansowym i konstruowanie takiego portfela inwestycyjnego, który będzie się charakteryzował optymalnym dla danego inwestora poziomem ryzyka. Głównym celem pracy będzie próba zdywersyfikowania ryzyka portfela akcji, zbudowanego na podstawie miary wywodzącej się z teorii chaosu deterministycznego, tj. wymiaru fraktalnego.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2018, 130; 703-713
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multifraktalna analiza zobrazowań satelitarnych
Multifractal analysis of satellite images
Autorzy:
Wawrzaszek, A.
Krupiński, M.
Drzewiecki, W.
Aleksandrowicz, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130167.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
obraz satelitarny
obraz lotniczy
wymiar fraktalny
multifraktalność
klasyfikacja
satellite image
aerial image
fractal dimension
multifractality
classification
Opis:
Przedstawione prace badawcze dotyczyły oceny skuteczności stosowania opisu multifraktalnego jako narzędzia do wydobywania informacji z bardzo wysokorozdzielczych zobrazowań satelitarnych, prezentujących głównie obszary Polski. Przeanalizowano duże zestawy danych panchromatycznych, zarejestrowanych przez satelity WorldView-2 i EROS-A. Wyniki analiz potwierdziły wyższość multifraktali jako globalnych charakterystyk zobrazowań nad standardowym opisem fraktalnym, a także użyteczność stosowania parametrów multifraktalnych jako charakterystyk w klasyfikacji zdjęć satelitarnych przy użyciu klasyfikacyjnych drzew decyzyjnych. Porównano również cechy multifraktalne z szeroko stosowanymi parametrami teksturalnymi w kontekście skuteczności klasyfikacji zdjęć satelitarnych i przeanalizowano wpływ filtracji na wyznaczane charakterystyki multifraktalne, w szczególności w kontekście poprawy skuteczności klasyfikacji. Przeprowadzono również wstępne badania dotyczące możliwości wykorzystania fraktali w analizach lotniczych danych hiperspektralnych. Przeprowadzone analizy wykazały użyteczność multifraktali w wielu obszarach badań teledetekcyjnych, a wypracowana metodologia może być z powodzeniem dalej rozwijana i stosowana do bardziej ukierunkowanych zadań, takich jak analiza zmian lub ocena przydatności kanałów spektralnych.
Research presented in this paper is focused on the efficiency assessment of multifractal description as a tool for Image Information Mining. Large datasets of very high spatial resolution satellite images (WorldView-2 and EROS-A) have been analysed. The results have confirmed the superiority of multifractals as global image descriptors in comparison to monofractals. Moreover, their usefulness in image classification by using decision trees classifiers was confirmed, also in comparison with textural features. Filtration process preceding fractal and multifractal features estimations was also proved to improve classification results. Additionally, airborne hyperspectral data have been initially analysed. Fractal dimension shows high potential for the description of hyperspectral data. To summarise all conducted tests indicate the usefulness of multifractal formalism in various aspects of remote sensing. Prepared methodology can be further developed and used for more specific tasks, for example in change detection or in the description of hyperspectal data complexity.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 163-173
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wymiar fraktalny jako sposób opisu złożoności przestrzeni leśnej
Fractal dimension as a tool for description of forest structure complexity
Autorzy:
Tracz, W.
Mozgawa, J.
Stereńczak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973855.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
drzewostany
korony drzew
powierzchnia
wymiar fraktalny
obliczenia
leśnictwo
fractal dimension
shape complexity
surface roughness
canopy surface
Opis:
The paper describes the procedure of calculation of surface fractal dimension based on using raster datasets: preprocessed LIDAR data. The procedure was used to assess the surface complexity of forest stand canopy. Relationships between size of the pixels of raster image and fractal dimension of canopy surface presented on that image were recognized. Dependence of fractal dimension on age and species composition of a stand was also found.
Źródło:
Sylwan; 2011, 155, 06; 384-392
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
FRACTALS – return to origin
Fraktale – powrót do źródeł
Autorzy:
Such, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1834985.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
fractal dimension
geological objects
Menger sponge
box dimension
wymiar fraktalny
obiekty geologiczne
gąbka Mengera
wymiar pudełkowy
Opis:
Fractals have become fashionable. Therefore, in recent years there have been many articles in which the authors support something that they call a fractal account, including, for example, the sum of fractal dimensions. This paper is a recapitulation of what a fractal account is in the Earth sciences, what are its uses and boundaries. The definition of fractals is: it has a non trite structure in all scales, it is very hard to describe fractal structure in the Euclidean geometry, it is self-similar (directly or statistical), its Hausdorf dimension is greater than its topological dimension, it is described by recurrent formula, its dimension is not an integral number. In the face of such a wide and imprecise formula, various fields of science have introduced their definitions of fractal. It only has to meet most of the conditions included in the definition. In the analysis of geological objects in Earth sciences and in oil and gas industry, fractals are defined by the recurrence formula with its range of applicability, fractal dimension share a part of the space occupied by the fractal object, so the highest value of fractal dimension is equal to 3. Fundamental work in which the name of fractals for self- similar objects were introduced was The Fractal Geometry of Nature by Mandelbrot (1977). In the Earth sciences, statistical fractals (pseudofractals) are used. The straight line in the log-log plot is the indicator of fractal structure. In other words, the fractal structures are associated with the power patterns obtained during the analysis of geological objects. Generally, in the analysis of geological objects the Menger sponge and box methods of fractal dimension calculations are used. Fractals provide a unique opportunity to characterize complicated objects with the use of a single number, nevertheless, in order for the obtained results to be applicable and comparable with the results of other analyzes, both the model of the analyzed object and the method of calculation of the fractal dimension should be given, as well as the scope of applicability of this dimension.
Fraktale stały się modne. W związku z tym w ostatnich latach obserwuje się wiele artykułów, w których autorzy wspierają się czymś, co nazywają rachunkiem fraktalowym, łącznie np. z sumowaniem wymiarów fraktalowych. Niniejszy artykuł stanowi rekapitulację tego, czym jest rachunek fraktalowy w naukach o Ziemi, jakie są jego zastosowania i granice. Co jest, a co nie jest fraktalem. Zasadniczo na definicję wymiaru fraktalnego składają się następujące warunki: nie jest prostą i taką samą strukturą we wszystkich skalach, bardzo trudno opisać go w geometrii euklidesowej, jest strukturą samopodobną (wprost lub statystycznie), jego wymiar Hausdorffa jest większy od jego wymiaru topologicznego, jest opisany formułą rekurencyjną oraz jego wymiar nie jest liczbą całkowitą. Wobec tak szerokiej i nieprecyzyjnej formuły różne dziedziny nauki wprowadziły swoje definicje fraktala. Ma on jedynie spełniać większość warunków zapisanych w definicji. W naukach o Ziemi fraktale definiowane są przez wzory rekurencyjne z analizą obszaru stosowalności. W analizie obiektów geologicznych wymiar fraktalny wskazuje na część przestrzeni zajmowaną przez dany obiekt, w związku z czym jego wartość nie może przekraczać 3. Mandelbrot w swojej fundamentalnej pracy The Fractal Geometry of Nature (1977) wprowadził nazwę fraktala jako obiektu samopodobnego. W naukach o Ziemi stosowane są fraktale statystyczne, zwane również pseudofraktalami. Wskaźnikiem struktury fraktalnej jest linia prosta na wykresie typu log-log. Inaczej mówiąc, fraktalne struktury są związane ze wzorami potęgowymi uzyskanymi podczas analizy obiektów geologicznych. Zasadniczo w analizie obiektów geologicznych stosujemy model gąbki Mengera oraz wymiar pudełkowy dla obiektów dwuwymiarowych. Fraktale dają unikalną możliwość scharakteryzowania skomplikowanych struktur za pomocą jednej liczby. Tym niemniej, aby otrzymane wyniki były stosowalne i porównywalne z wynikami innych analiz, należy zarówno podać model analizowanego obiektu i sposób wyliczenia wymiaru fraktalnego, jak też określić zakres stosowalności tego wymiaru. Tylko wtedy wymiar fraktalny będzie miał sens fizyczny.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 2; 89-93
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wplyw przygotowania probek glebowych materialow porowatych na ich porowatosc oraz wymiar fraktalny
Autorzy:
Sokolowska, Z
Sokolowski, S
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/797317.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
probki glebowe
wymiar fraktalny
gleby
suszenie
montmorylonit
porowatosc
materialy porowate
metoda porozymetrii rteciowej
Opis:
Sodium and calcium forms of montmorillonite and some selected soils formed from loess and from Carpathian flysh were owen dried at 105°C, critical point-dried and freeze-dried. After drying, all samples were outgased up to the pressure 1.3 kPa and next analyzed using mercury intrusion porosimetry. In the case of montmorillonite the average total pore volumes and average pore radii increased depending on applied drying method in following order: owen-drying, critical point drying and freeze-drying. The biggest differences among differently dried samples were observed in the case of sodium montmorillonite. However, in soil material, the total pore volumes for air-dried and owen- dried samples were almost the same. Determined pore size distributions were next used to calculate the surface fractal dimensions. The fractal dimensions for montmorillonite were usually lower than 2, althouh for sodium montmorillonite the values of fractal dimensions higher than 3 were found. For the majority of soil samples the fractal dimensions varied within the range 2 and 3. The results obtained for air-dried soil samples were very similar to those evaluated for owen-dried samples. The influence of drying method on estimated fractal dimensions was evident in the case of monmorillonite and its sodium form, in particular. However, in the latter case the determined fractal dimension (D=4.32) was outside of physically justfied range. In the case of clay minerals, and in the case of swelling clay minerals like montmorillonite in particular, the owen-drying method led to essential changes in the structure of samples. However, the structure changes of the soils owen- dried at 105°C were negligible. Reliability and accuracy of pore size determination are the important factors necessary to correct evaluation of the surface fractal dimension from porosimetric data.
Montmorylonit w formie sodowej i wapniowej oraz wybrane gleby mineralne wytworzone z lessu i z fliszu karpackiego osuszano w suszarce w 105°C, metodą punktu krytycznego i w stanie zamrożonym. Suche próbki minerałów i gleb odpowietrzano do ciśnienia ok. 1,3 KPa, zalewano rtęcią i poddawano analizie porozymetrycznej. W przypadku montmorylonitu średnie całkowite objętości i promienie porów wzrastały w kolejności dla metod suszenia w suszarce, punktu krytycznego i w stanie zamrożonym. Największe różnice pomiędzy wynikami suszenia stwierdzono dla montmorylonitu w formie sodowej. Natomiast dla materiału glebowego nie ma zasadniczych różnic w całkowitej objętości porów dla próbek suszonych na powietrzu i w suszarce. Na podstawie otrzymanych z pomiarów porozymetrycznych krzywych rozkładu rozmiarów porów dla badanych materiałów wyliczano wymiar fraktalny powierzchni. Wyliczone wymiary fraktalne dla montmorylonitu były zazwyczaj mniejsze od 2, chociaż dla formy sodowej były większe od 3. Natomiast dla próbek glebowych mieściły się one w zakresie od 2 do 3. Wyniki dla próbek glebowych suszonych powietrznie nie różniły się istotnie od wyników dla próbek suszonych w suszarce. Wpływ metody suszenia próbek występował wyraźnie dla montmorylonitu, szczególnie w formie sodowej, a wyznaczony wymiar fraktalny (0=4,32) leży poza zakresem fraktalności powierzchni. Dla minerałów ilastych, szczególnie dla minerałów pęczniejących typu montmorylonitu suszenie w suszarce powodowało największe zmiany w strukturze próbki. Natomiast dla gleb suszenie w suszarce powodowało nieznaczne zmiany w ich strukturze. Rzetelność i dokładność wyznaczenia rozkładów rozmiarów porów w materiale porowatym jest jednym z podstawowych czynników koniecznych do prawidłowego wyliczenia wymiaru fraktalnego jego powierzchni metodą analizy wyników porozymetrycznych.
Źródło:
Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 1998, 461; 539-554
0084-5477
Pojawia się w:
Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teoria chaosu deterministycznego a ocena atrakcyjności spółek sektora budowlanego w Polsce
The theory of deterministic chaos and the assessment of the attractiveness of construction sector companies in Poland
Autorzy:
Siemieniuk, Nina
Siemieniuk, Łukasz
Siemieniuk, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069769.pdf
Data publikacji:
2021-07-31
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
teoria chaosu
wykładnik Lapunowa
wykładnik Hursta
wymiar fraktalny
chaos theory
Lapunov exponent
Hurst exponent
fractal dimension
Opis:
Teoria chaosu wnosi istotny wkład w modelowanie procesów gospodarczych, gdyż bogactwo zachowań opisywanych przez nią systemów daje potencjalną możliwość wyeliminowania niezgodności pomiędzy teorią a praktyką. Dodatkowo chaotyczne systemy są deterministyczne, tzn. kładą nacisk na wzajemne oddziaływanie czynników endogenicznych, i nawiązują do prac pierwszych badaczy cykli gospodarczych. Mimo wielu dyskusyjnych aspektów związanych z wykorzystaniem algorytmów teorii chaosu deterministycznego w procesie analizy spółek akcyjnych na Giełdzie Papierów Wartościowych (GPW) w Warszawie, zdaniem autorów artykułu ich stosowanie jest w pełni uzasadnione. Celem artykułu jest pokazanie możliwości wykorzystania mierników wynikających z teorii chaosu deterministycznego do badania i oceny atrakcyjności inwestowania w konkretne akcje spółek sektora budowlanego w aspekcie kondycji ekonomicznej danej spółki na GPW w Warszawie.
The chaos theory makes an important contribution to the modeling of economic processes, because the wealth of behaviors of the systems it describes gives the potential possibility of eliminating the inconsistencies between theory and practice. Additionally, chaotic systems are deterministic, i.e. they emphasize the interaction of endogenous factors and refer to the work of the first researchers of economic cycles. Despite many debatable aspects related to the use of deterministic chaos theory algorithms in the process of analyzing joint stock companies on the Warsaw Stock Exchange, their use is fully justified. The aim of the publication is to present the possibility of using measures resulting from the theory of deterministic chaos to assess the attractiveness of investing in specific shares in terms of the economic condition of a given company on the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Marketing i Rynek; 2021, 7; 3-9
1231-7853
Pojawia się w:
Marketing i Rynek
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ANALIZA WŁAŚCIWOŚCI FRAKTALNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH WYBRANYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH
THE ANALYSIS OF FRACTAL PROPERTIES FOR TIME SERIES OF SOME MARKET INDICES
Autorzy:
Rzeszótko, Zuzanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453876.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
wymiar zanurzenia
całka korelacyjna
wymiar fraktalny
analiza przeskalowanego zakresu
embedding dimension
correlation sum
fractal dimension
rescaled range analysis
Opis:
W badaniach zastosowano wybrane metody analizy danych eksperymentalnych do identyfikacji chaosu deterministycznego w szeregach czasowych notowań wybranych spółek wchodzących w skład indeksu WIG-banki Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Szacowano wartość wykładnika Hursta, długości cykli, wymiar korelacyjny. Celem pracy było opracowanie i zastosowanie metodologii badania właściwości fraktalnych szeregów czasowych przy wykorzystaniu programu Mathematica.
In this work a few methods of experimental data analysis have been applied to identify deterministic chaos in the behaviour of some financial time series. The value of the Hurst exponent, the length of cycle, the generalized fractal dimension and the minimal number of variables, fully characterizing the given dynamical system have been estimated. The calculations have been done by use of computer algebra system Mathematica. The aim of the author was to work out the methodology of investigation for fractal properties in empirical time series using this computer programme.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 3; 131-141
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Local detection of defects from image sequences
Autorzy:
Rafajłowicz, E.
Wnuk, M.
Rafajłowicz, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929862.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
przetwarzanie obrazu
wymiar fraktalny
operacje morfologiczne
image processing
fractal dimension
morphological operations
Opis:
Our aim is to discuss three approaches to the detection of defects in continuous production processes, which are based on local methods of processing image sequences. These approaches are motivated by and applicable to images of hot metals or other surfaces, which are uniform at a macroscopic level, when defects are not present. The first of them is based on the estimation of fractal dimensions of image cross-sections. The second and third approaches are compositions of known techniques, which are selected and tuned to our goal. We discuss their advantages and disadvantages, since they provide different information on defects. The results of their testing on 12 industrial images are also summarized.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 581-592
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wymiar fraktalny szeregów czasowych szacowany metodą podziału pola
Fractal dimension of time series estimated by the surface division method
Autorzy:
Przekota, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962836.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wymiar fraktalny
metoda podziału pola
zmienność
błądzenie losowe
fractal dimension
surface division method
variability
random walk
Opis:
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.
One of the most important issues to be settled in the analysis of time series is determining their variability and identifying the process of shaping their values. In the classical approach, volatility is most often identified with the variance of growth rates. However, risk can be characterised not only by the variability, but also by the predictability of the changes which can be evaluated using the fractal dimension. The aim of this paper is to present the applicability of the fractal dimension estimated by the surface division method to the assessment of the properties of time series. The paper presents a method for determining the fractal dimension, its interpretation, significance tables and an example of its application. Fractal dimension has been used here to describe the properties of the time series of the WIG stock exchange index in 2014–2018 and the time series of the growth rates of the largest listed Polish companies in 2015–2018. The applied method makes it possible to classify a time series into one of three classes of series: persistent, random or antipersistent. Specific cases show the differences between the use of standard deviation and fractal dimension for risk assessment. Fractal dimension appears here to be a method for assessing the degree of stability of variations.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 9; 7-24
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multiresponse optimization of EDM process with nanofluids using TOPSIS method and genetic algorithm
Zastosowanie metody TOPSIS i algorytmów genetycznych do wielokryterialnej optymalizacji procesu obróbki elektroiskrowej z użyciem nanopłynów
Autorzy:
Prabhu, S.
Vinayagam, B. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/140105.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multiwall carbon nanotubes
atomic force microscope
electrical discharge machining
TOPSIS method
fractal dimension
regression analysis
wielościenne nanorurki węglowe
mikroskop sił atomowych
obróbka elektroiskrowa
metoda TOPSIS
wymiar fraktalny
analiza regresji
Opis:
Electrical Discharge Machining (EDM) process with copper tool electrode is used to investigate the machining characteristics of AISI D2 tool steel material. The multi-wall carbon nanotube is mixed with dielectric fluids and its end characteristics like surface roughness, fractal dimension and metal removal rate (MRR) are analysed. In this EDM process, regression model is developed to predict surface roughness. The collection of experimental data is by using L9 Orthogonal Array. This study investigates the optimization of EDM machining parameters for AISI D2 Tool steel using Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. Analysis of variance (ANOVA) and F-test are used to check the validity of the regression model and to determine the significant parameter affecting the surface roughness. Atomic Force Microscope (AFM) is used to capture the machined image at micro size and using spectroscopy software the surface roughness and fractal dimensions are analysed. Later, the parameters are optimized using MINITAB 15 software, and regression equation is compared with the actual measurements of machining process parameters. The developed mathematical model is further coupled with Genetic Algorithm (GA) to determine the optimum conditions leading to the minimum surface roughness value of the workpiece.
Badania charakterystyk obróbki materiału ze stali narzędziowej AISI D2 przeprowadzono w procesie obróbki elektroiskrowej (EDM) z miedzianą elektrodą narzędziową. Zastosowano wielościenną nanorurkę węglową w połączeniu z płynami dielektrycznymi. Analizowano parametry charakteryzujące wynik procesu, takie jak chropowatość powierzchni, wymiary fraktalne i szybkość usuwania metalu. Opracowano model regresyjny procesu EDM pozwalający przewidzieć chropowatość powierzchni. Dane eksperymentalne zebrano w tablicy ortogonalnej L9. Do badania optymalizacji parametrów procesu EDM zastosowano wielokryterialną metodę TOPSIS. Stosując metodę analizy wariancji ANOVA i test F sprawdzano prawidłowość modelu regresyjnego i wyznaczono parametry wpływające istotnie na chropowatość powierzchni. Obrazy powierzchni obrabianych zarejestrowano w mikroskali stosując mikroskopię sił atomowych (AFM), a chropowatości powierzchni i wymiary fraktalne analizowano używając oprogramowania do spektroskopii. W kolejnym etapie parametry te były optymalizowane przy pomocy oprogramowania MINITAB 15, a równania regresji porównywane z wynikami rzeczywistych pomiarów parametrów procesu obróbki. Opracowany model matematyczny został następnie sprzężony z algorytmem genetycznym (GA) by określić warunki optymalne prowadzące do minimalizacji szorstkości powierzchni obrabianego elementu.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2016, LXIII, 1; 45-71
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 44

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies