Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control
|
|
|
- Gerhard Böhler
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Georg Jaanineh / Markus Maijohann Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control Vogel Buchverlag
2 Inhaltsverzeichnis Vorwort 5 TEIL1 1 Einleitung 13 2 Klassische Mengen und klassische Logik Klassische Mengen Klassische Aussagenlogik Logisches Schließen Logische Verknüpfungen Grundverknüpfungen Schaltalgebra Schaltnetze 37 3 Unscharfe Mengen Fuzzy-Sets Unscharfe Logik mit exakten Definitionen Unscharfe Mengen Das allgemeine Fuzzy-Set Mathematische Notationen und grafische Darstellungen Klassische Mengendarstellungen und Paaraufzählungen Vektorielle und tabellarische Darstellungen Zadeh-Notationen Mengendarstellung mit Funktionsgleichungen LR-Darstellung mit Referenzfunktionen Parametrisierte Darstellungen Unscharfe Zahlen Konvexe Fuzzy-Sets Normalisierte Fuzzy-Sets Stückweise stetige Fuzzy-Sets Unscharfe Intervalle Scharfe Kenngrößen unscharfer Mengen Stützmenge a-niveau-menge Kernmenge Höhe Mächtigkeit Übungsaufgaben 77 7
3 4 Grundbegriffe, Operationen und Eigenschaften unscharfer Mengen Grundlegendes für unscharfe Mengen Unscharfe Universalmenge Unscharfe leere Menge Gleichheit zweier Fuzzy-Mengen Fuzzy-Teilmenge (Inklusion) Fuzzy-Potenzmenge Fuzzy-Elementaroperationen Fuzzy-Durchschnitt Fuzzy-Vereinigung Fuzzy-Komplement Modellierte Operationen auf unscharfen Mengen Nicht-parametrisierte t- und s-normen Parametrisierte t- und s-normen Nicht-parametrisierte kompensatorische Operatoren Parametrisierte kompensatorische Operatoren Verknüpfungseigenschaften unscharfer Mengen Kerngedanke Verknüpfungsgesetze Interpretationen und Entscheidungshilfen Übungsaufgaben Fuzzy-Relationen Klassisches kartesisches Produkt scharfer Mengen Klassische Relation scharfer Mengen Fuzzy-Relation scharfer Mengen Kartesisches Produkt von Fuzzy-Mengen Verknüpfungen von Fuzzy-Relationen Mehrstellige Verknüpfungen von Fuzzy-Relationen Verkettung von Fuzzy-Relationen Komplement einer Fuzzy-Relation Übungsaufgaben Fuzzy-Arithmetik Erweiterungsprinzip Einfache Fassung des EWP Allgemeine Fassung des EWP Fuzzy-Arithmetik Erweiterte Addition Erweiterte Negation Erweiterte Subtraktion Erweiterte Multiplikation Erweiterte Inversion Erweiterte Division Erweiterte Grundrechenarten für LR-Zahlen LR-Grundverknüpfungen Leistungsfähigkeit der LR-Verknüpfungsformeln Übungsaufgaben 166
4 7 Elemente der Fuzzy-Logik Linguistische Ausdrücke Linguistische Variable und Terme Linguistische Operatoren Modifikatoren Fuzzy-Aussagenlogiken Fuzzy-logische Elementaroperationen und ihre Modellierungen Fuzzy-logische Implikationen Fuzzy-Inferenzen 187 TEIL 2 8 Klassische Regelungstechnik Prinzip und Aufbau einer klassischen Regelung Grundbegriffe Unterschied zwischen Steuern und Regeln Mathematische Modelle und Systemeigenschaften Elemente und Strukturen von Regelkreisen Einstellverfahren klassischer Regelungen Stabilitätsbetrachtungen Empirische Einstellverfahren Einstellverfahren mit integralen Gütekriterien Einstellverfahren im Frequenzbereich Regelbasierte Übertragungssysteme Fuzzyfizierungseinheit Fuzzy-Inferenzeinheit Defuzzyfizierungseinheit Maximum-Methode Maximum-Mittelwert-Methode Flächenschwerpunkt-Methode Erweiterte Flächenschwerpunkt-Methode Schwerpunktmethode für Singletons Übertragungsverhalten Fuzzy-Control Fuzzy-Regler im Regelkreis Fuzzy-Regler Statischer Fuzzy-Regler (Fuzzy-P-Regler) Dynamischer Fuzzy-Regler (Fuzzy-PID-Regler) Realisierung konventioneller Regler als Fuzzy-Regler Strukturvarianten von Fuzzy-Regelungen Fuzzy-Regelung mit Stellgrößenkorrektur Fuzzy-Adaptionsverfahren Fuzzy-Entwurfsstrategien Allgemeine Vorgehensweise Entwurfsparameter für den statischen Fuzzy-Regler Pro und contra Fuzzy-Control 304 9
5 11 Lösungen der Übungsaufgaben Lösungen zu Kapitel Lösungen zu Kapitel Lösungen zu Kapitel Lösungen zu Kapitel Fuzzy-Toolbox 345 Literaturverzeichnis 356 Stichwortverzeichnis
Jessica Naundorf. Kritische Analyse von. Employer Awards im Kontext. des Employer Branding
Jessica Naundorf Kritische Analyse von Employer Awards im Kontext des Employer Branding Rainer Hampp Verlag München, Mering 2016 -I- Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis
Inhaltsverzeichnis. 1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit Aufbau der Arbeit 5
Abbildungsverzeichnis XII Tabellenverzeichnis XV Symbolverzeichnis XIX 1 Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 1 1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit 1 1.2 Aufbau der Arbeit 5 2
5 Fuzzy Unscharfe Mengen
5 Fuzzy Unscharfe Mengen Fuzzy Unscharfe Mengen Motivation Einfaches Modell eines Fuzzy Reglers Unscharfe Mengen Interpretation linguistischer Werte Operationen auf unscharfen Mengen Fuzzy Relationen Fuzzy
Kai Michels Frank Klawonn Rudolf Kruse Andreas Nürnberger. Fuzzy-Regelung. Grundlagen, Entwurf, Analyse. Mit 174 Abbildungen und 9 Tabellen.
Kai Michels Frank Klawonn Rudolf Kruse Andreas Nürnberger Fuzzy-Regelung Grundlagen, Entwurf, Analyse Mit 174 Abbildungen und 9 Tabellen Springer Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen der Fuzzy-Systeme 1 1.1
Einführung in die Fuzzy Logik
Einführung in die Fuzzy Logik Einleitung und Motivation Unscharfe Mengen fuzzy sets Zugehörigkeitsfunktionen Logische Operatoren IF-THEN-Regel Entscheidungsfindung mit dem Fuzzy Inferenz-System Schlußbemerkungen
Elementare Regelungstechnik
Peter Busch Elementare Regelungstechnik Allgemeingültige Darstellung ohne höhere Mathematik 7., überarbeitete Auflage Vogel Buchverlag Inhaltsverzeichnis Vorwort 5 1 Einführung 13 1.1 Steuern - Regeln
HM I Tutorium 1. Lucas Kunz. 27. Oktober 2016
HM I Tutorium 1 Lucas Kunz 27. Oktober 2016 Inhaltsverzeichnis 1 Theorie 2 1.1 Logische Verknüpfungen............................ 2 1.2 Quantoren.................................... 3 1.3 Mengen und ihre
2 Mengen, Relationen, Funktionen
Grundlagen der Mathematik für Informatiker Grundlagen der Mathematik für Informatiker Mengen, Relationen, Funktionen. Mengen Definition. [Georg Cantor 895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter,
1. Grundlegende Konzepte der Informatik
1. Grundlegende Konzepte der Informatik Inhalt Algorithmen Darstellung von Algorithmen mit Programmablaufplänen Beispiele für Algorithmen Aussagenlogik Zahlensysteme Kodierung Peter Sobe 1 Aussagenlogik
Elementare Regelungstechnik
2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Peter Busch Elementare Regelungstechnik Allgemeingültige Darstellung
Basiswissen Zahlentheorie
Kristina Reiss Gerald Schmieder Basiswissen Zahlentheorie Eine Einführung in Zahlen und Zahlbereiche Zweite Auflage Mit 43 Abbildungen ^y Springer Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen und Voraussetzungen 1.1
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 19. Oktober 2017 1/27 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage
Mengen, Funktionen und Logik
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Mengen, Funktionen und Logik Literatur Referenz: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen,
Grundlagen der Rechnerarchitektur. Binäre Logik und Arithmetik
Grundlagen der Rechnerarchitektur Binäre Logik und Arithmetik Übersicht Logische Operationen Addition, Subtraktion und negative Zahlen Logische Bausteine Darstellung von Algorithmen Multiplikation Division
1. Grundlagen. Gliederung 1.1 Was ist Analysis? 1.2 Aussagen und Mengen 1.3 Natürliche Zahlen 1.4 Ganze Zahlen, rationale Zahlen
1. Grundlagen Gliederung 1.1 Was ist Analysis? 1.2 Aussagen und Mengen 1.3 Natürliche Zahlen 1.4 Ganze Zahlen, rationale Zahlen Peter Buchholz 2016 MafI 2 Grundlagen 7 1.1 Was ist Analysis? Analysis ist
1. Grundlagen. 1.1 Was ist Analysis? 1.2 Aussagen und Mengen
. Grundlagen Gliederung. Was ist Analysis?.2 Aussagen und Mengen.3 Natürliche Zahlen.4 Ganze Zahlen, rationale Zahlen. Was ist Analysis? Analysis ist neben der linearen Algebra ein Grundpfeiler der Mathematik!
MATHEMATIK FÜR NATURWISSENSCHAFTLER I WINTERSEMESTER 2016/ OKTOBER 2016
MATHEMATIK FÜR NATURWISSENSCHAFTLER I WINTERSEMESTER 2016/17 MARK HAMILTON LMU MÜNCHEN 1.1. Grundbegriffe zu Mengen. 1. 17. OKTOBER 2016 Definition 1.1 (Mengen und Elemente). Eine Menge ist die Zusammenfassung
Vorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre
Vorlesung Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre Allgemeines RUD26 Erwin-Schrödinger-Zentrum (ESZ) RUD25 Johann-von-Neumann-Haus Fachschaft Menge aller Studenten eines Institutes
5. Vorlesung Fuzzy Systeme
Soft Control (AT 3, RMA) 5. Vorlesung Fuzzy Systeme Fuzzy Control 5. Vorlesung im Aufbau der Vorlesung. Einführung Soft Control: Definition und Abgrenzung, Grundlagen "intelligenter" Systeme 2. Wissensrepräsentation
Technische Anwendungen von Fuzzy-Systemen. Inhalt
Seite 1 von 83 Technische Anwendungen von Fuzzy-Systemen Zusammenfassung "Technische Anwendungen von Fuzzy-Systemen" erläutert den Aufbau eines Fuzzy-Systems und stellt verschiedene Anwendungsgebiete vor.
Mathematik für Ökonomen 1
Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Herbstemester 2008 Mengen, Funktionen und Logik Inhalt: 1. Mengen 2. Funktionen 3. Logik Teil 1 Mengen
Einführung in die Fuzzy Logic
Einführung in die Fuzzy Logic Entwickelt von L. Zadeh in den 60er Jahren Benutzt unscharfe (fuzzy) Begriffe und linguistische Variablen Im Gegensatz zur Booleschen Logik {0,} wird das ganze Intervall [0,]
Brückenkurs Mathematik 2015
Technische Universität Dresden Fachrichtung Mathematik, Institut für Analysis Dr.rer.nat.habil. Norbert Koksch Brückenkurs Mathematik 2015 1. Vorlesung Logik, Mengen und Funktionen Ich behaupte aber, dass
Inhaltsverzeichnis. 1. Anwendungen der Analysis... 1
Inhaltsverzeichnis 1. Anwendungen der Analysis................ 1 1.1 Folgen und Reihen................................. 2 1.2 Funktionen... 9 1.3 Grenzwerte von Funktionen und Stetigkeit............ 18
Vorlesung 3: Logik und Mengenlehre
28102013 Erinnerung: Zeilen-Stufen-Form (ZSF) eines LGS 0 0 1 c 1 0 0 0 1 0 0 1 c r 0 0 0 c r+1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 c m Erinnerung: Information der Zeilen-Stufen-Form Aus der ZSF liest man ab: Folgerung
Vorsemesterkurs Informatik
Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Mario Holldack WS2015/16 30. September 2015 Vorsemesterkurs Informatik 1 Einleitung 2 Aussagenlogik 3 Mengen Vorsemesterkurs Informatik > Einleitung
Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen
Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2015 Mengen und Relationen Susanna Pohl Vorkurs Mathematik TU Dortmund 10.03.2015 Mengen und Relationen Mengen Motivation Beschreibung von Mengen Mengenoperationen
Erweitertes boolsches Retrieval
Erweitertes boolsches Retrieval In diesem Unterabschnitt werden andere Ansätze zur Verbesserung des boolschen Retrievals vorgestellt. Im Gegensatz zum Vektorraummodell wird bei diesen Ansätzen versucht,
SS 2017 Torsten Schreiber
14 Wenn man mindestens einen Operator mit einer definierten Menge in Verbindung setzt, dann fällt es unter dem Bereich der Strukturen. Bei der kleinsten möglichen Struktur handelt es sich um eine. Eine
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16 15. Oktober 2015 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage veröffentlicht
Mathematik für Fachhochschule, Duale Hochschule und Berufsakademie
Mathematik für Fachhochschule, Duale Hochschule und Berufsakademie mit ausführlichen Erläuterungen und zahlreichen Beispielen Bearbeitet von Prof. Dr. Guido Walz 1. Auflage 2010. Taschenbuch. xi, 580 S.
Programmierung Paradigmen und Konzepte
Programmierung Paradigmen und Konzepte Mit 79 Bildern, 85 Beispielen, 130 Aufgaben und Kontrollfragen und 19 Referatsthemen Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag 1 Einführung und Überblick 11 1.1
Inhaltsverzeichnis Mathematik
1. Mengenlehre 1.1 Begriff der Menge 1.2 Beziehungen zwischen Mengen 1.3 Verknüpfungen von Mengen (Mengenoperationen) 1.4 Übungen 1.5 Übungen (alte BM-Prüfungen) 1.6 Zahlenmengen 1.7 Grundmenge (Bezugsmenge)
Elemente der Analysis I Kapitel 3: Einführung III, Summen, Logik, Mengen, Beweise
Elemente der Analysis I Kapitel 3: Einführung III, Summen, Logik, Mengen, Beweise Prof. Dr. Volker Schulz Universität Trier / FB IV / Abt. Mathematik 15. November 2010 http://www.mathematik.uni-trier.de/
Grundlagen der Mathematik
Frederick H.Young Grundlagen der Mathematik Eine Einführung in die mathematischen Methoden Verlag Chemie John Wiley& Sons Inhalt 1. Die historische Entwicklung 1 1.1. Die Anfänge 1 1.2. Die antike Geometrie
Birgit Steffenhagen. Formelsammlung. Regelungstechnik. Mit 300 Bildern. Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag
Birgit Steffenhagen Formelsammlung Regelungstechnik Mit 300 Bildern Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag Inhaltsverzeichnis 1 Grundbegriffe 11 1.1 Systeme und Signale 11 1.2 Steuerung und Regelung
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Jens Struckmeier Fachbereich Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2010/11 Jens Struckmeier (Mathematik,
Einführung in die Regelungstechnik
Einführung in die Regelungstechnik Heinz Mann, Horst Schiffelgen, Rainer Froriep Analoge und digitale Regelung, Fuzzy-Regler, Regel- Realisierung, Software ISBN 3-446-40303-5 Inhaltsverzeichnis Weitere
Arithmetik, Algebra, Mengen- und Funktionenlehre
Carsten Gellrich Regina Gellrich Arithmetik, Algebra, Mengen- und Funktionenlehre Mit zahlreichen Abbildungen, Aufgaben mit Lösungen und durchgerechneten Beispielen VERLAG HARRI DEUTSCH Inhaltsverzeichnis
6. Vorlesung Fuzzy Systeme
Soft Control (AT 3, RMA) 6. Vorlesung Fuzzy Systeme Entwurfsbeispiele 6. Vorlesung im Aufbau der Vorlesung 1. Einführung Soft Control: Definition und Abgrenzung, Grundlagen "intelligenter" Systeme 2. Wissensrepräsentation
Grundlagen der Mengenlehre
mathe plus Grundlagen der Mengenlehre Seite 1 1 Grundbegriffe Grundlagen der Mengenlehre Def 1 Mengenbegriff nach Georg Cantor (1845-1918) Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener
Mathematik zum Studieneinstieg
Gabriele Adams Hermann-Josef Kruse Diethelm Sippel Udo Pfeiffer Mathematik zum Studieneinstieg Grundwissen der Analysis für Wirtschaftswissenschaftler, Ingenieure, Naturwissenschaftler und Informatiker
Für unseren Gebrauch ist eine Menge bestimmt durch die in ihr enthaltenen Elemente. Ist M eine Menge, so ist ein beliebiges Objekt m wieder so ein
Mengen 1.2 9 1.2 Mengen 7 Der Begriff der Menge wurde am Ende des 19. Jahrhunderts von Georg Cantor wie folgt eingeführt. Definition (Cantor 1895) Eine Menge ist eine Zusammenfassung M von bestimmten,
Formale Sprachen und Automaten
Mengen Eine Menge ist eine Gruppe von Elementen, die eine Einheit bilden (siehe z.b. Halmos 1976). Formale Sprachen und Automaten Mathematisches Rüstzeug Mengen können verschiedene Typen von Elementen
Lösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { }
Zur Einleitung: Lineare Gleichungssysteme Wir untersuchen zunächst mit Methoden, die Sie vermutlich aus der Schule kennen, explizit einige kleine lineare Gleichungssysteme. Das Gleichungssystem I wird
Mengenlehre. Spezielle Mengen
Mengenlehre Die Mengenlehre ist wie die Logik eine sehr wichtige mathematische Grundlage der Informatik und ist wie wir sehen werden auch eng verbunden mit dieser. Eine Menge ist eine Zusammenfassung von
Mathematik für Techniker
Siegfried Völkel u.a. Mathematik für Techniker 7., neu bearbeitete und erweiterte uflage 16 1 Rechenoperationen Prinzip der Mengenbildung Wenn eine ussageform für die Objekte eines Grundbereichs vorliegt,
Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion
Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion Saskia Klaus 07.10.016 1 Motivation In den ersten beiden Vorträgen des Vorkurses haben wir gesehen, wie man aus schon bekannten Wahrheiten
Godehard Link COLLEGIUM LOGICUM. Logische Grundlagen der Philosophie und der Wissenschaften. Band 1. mentis PADERBORN
Godehard Link COLLEGIUM LOGICUM Logische Grundlagen der Philosophie und der Wissenschaften Band 1 mentis PADERBORN Inhaltsverzeichnis Vorwort xiii Einleitung 1 0.1 Historisches zum Verhältnis von Logik
Vorkurs Mathematik. JProf. Dr. Pia Pinger / Dr. Andreas Pondorfer. September/Oktober Lennéstraße 43, 1. OG
Vorkurs Mathematik JProf. Dr. Pia Pinger / Dr. Andreas Pondorfer Lennéstraße 43, 1. OG [email protected] September/Oktober 2017 JProf. Dr. Pia Pinger / Dr. Andreas Pondorfer Vorkurs Mathematik September/Oktober
Formale Grundlagen 2008W. Vorlesung im 2008S Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz
Formale Grundlagen Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2008S http://www.algebra.uni-linz.ac.at/students/win/fg Inhalt Definition Sei A eine Menge und ɛ A A A eine zweistellige
Lineare Algebra 1. Detlev W. Hoffmann. WS 2013/14, TU Dortmund
Lineare Algebra 1 Detlev W. Hoffmann WS 2013/14, TU Dortmund 1 Mengen und Zahlen 1.1 Mengen und Abbildungen Eine Menge ist eine Zusammenfassung wohlunterscheidbarer Objekte unserer Anschauung/unseres Denkens/unserer
4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen:
4. Mathematische und notationelle Grundlagen 4.1 Mengen Beispiel 3 A 1 = {2, 4, 6, 8}; A 2 = {0, 2, 4, 6,...} = {n N 0 ; n gerade} Bezeichnungen: x A A x x A B A B A { } x Element A x nicht Element A B
Grundlagen der Regelungstechnik Theorie, elektronische Regelungen, digitale Regeleinrichtungen, Fuzzy-Regelung
Karl-Heinz Reuther Grundlagen der Regelungstechnik Theorie, elektronische Regelungen, digitale Regeleinrichtungen, Fuzzy-Regelung Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik Karl-Heinz Reuther Grundlagen
Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
Mathematik 1 für Informatik Inhalt Grundbegrie
Mathematik 1 für Informatik Inhalt Grundbegrie Mengen, speziell Zahlenmengen Aussagenlogik, Beweistechniken Funktionen, Relationen Kombinatorik Abzählverfahren Binomialkoezienten Komplexität von Algorithmen
Inhalt. 1 Rechenoperationen Gleichungen und Ungleichungen... 86
Inhalt 1 Rechenoperationen.................................. 13 1.1 Grundbegriffe der Mengenlehre und Logik............................. 13 1.1.0 Vorbemerkung.................................................
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 1 Kapitel 1: Aussagen, Mengen
Tutorium: Diskrete Mathematik
Tutorium: Diskrete Mathematik Vorbereitung der Bonusklausur am 24.11.2016 (Teil 2) 23. November 2016 Steven Köhler [email protected] mathe.stevenkoehler.de 2 c 2016 Steven Köhler 23. November 2016
Vor(schau)kurs für Studienanfänger Mathematik: Aussagen und Mengen
Vor(schau)kurs für Studienanfänger Mathematik: Aussagen und Mengen 09.10.2014 Herzlich Willkommen zum 2. Teil des Vorschaukurses für Mathematik! Organisatorisches Der Vorkurs besteht aus sechs Blöcken
Eine Menge A ist die Zusammenfassung gleichartiger Elemente zu einer Gesamtheit. Eine Menge kann definiert werden durch
1.2 Mengenlehre Grundlagen der Mathematik 1 1.2 Mengenlehre Definition: Menge, Element, Variablenraum Eine Menge A ist die Zusammenfassung gleichartiger Elemente zu einer Gesamtheit. Eine Menge kann definiert
Grundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren
Zusammenfassung Grundlagen Logik, Mengen, Relationen, Folgen & Mengenfamilien, Kardinalitäten Techniken Mathematisches Beweisen, Induktion, Kombinatorische Beweise Strukturen Graphen 1 Grundlagen: 1. Logik
Mathematische Zeichen und Abkürzungen 11. Grundlagen der Aussagenlogik und der Mengenlehre 13
Inhaltsverzeichnis Mathematische Zeichen und Abkürzungen 11 Grundlagen der Aussagenlogik und der Mengenlehre 13 1 Grundbegriffe der Aussagenlogik und ihre Verwendung in der Datenverarbeitung 13 1.1 Aussagen
Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre. Prädikatenlogik
Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre Prädikatenlogik wohlverstandene Grundlagen, eine formale Sprache zur Beschreibung statischer und dynamischer Gesichtspunkte eines Unternehmens syntaktisch und semantisch
Einstieg in die Regelungstechnik
Hans-Werner Philippsen Einstieg in die Regelungstechnik Vorgehensmodell für den praktischen Reglerentwurf mit 263 Bildern und 17 Tabellen Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag 1 Einführung 13 1.1
Collegium Logicum - Logische Grundlagen der Philosophie und der Wissenschaften Link
Collegium Logicum - Logische Grundlagen der Philosophie und der Wissenschaften Band 1 von Godehard Link 1. Auflage Collegium Logicum - Logische Grundlagen der Philosophie und der Wissenschaften Link schnell
Boolesche Algebra (1)
Boolesche Algebra (1) Definition 1: Sei B = Σ 2 = {0,1} das Alphabet mit den Elementen 0 und 1. Seien auf B die 3 Operatoren einer Algebra wie folgt definiert für x,y aus B: x+y := Max(x,y), x y := Min(x,y),
Anhang zum Kapitel 12: Intelligente Regelung Fuzzy-Regler
376 Anhang zum Kapitel 12: Intelligente Regelung 12.2 Fuzzy-Regler 12.2 Fuzzy-Regler 377a 12.2.5a Fuzzy Logic Toolbox von MATLAB Mit der Fuzzy Logic Toolbox kann man einen Fuzzy-Regler direkt über die
Grundkurs der Regelungstechnik
Grundkurs der Regelungstechnik Einführung in die praktischen und theoretischen Methoden von Dr.-Ing. Ludwig Merz em. o. Professor und Direktor des Instituts für Meßund Regelungstechnik der Technischen
Fuzzy Logic und Wahrscheinlichkeit
Philosophische Fakultät Institut für Philosophie, Lehrstuhl für Theoretische Philosophie, Holm Bräuer M.A. Fuzzy Logic und Wahrscheinlichkeit Ein Kurzüberblick Was ist Fuzzy Logic? Fuzzy-Logik (englisch:
3 Mengen, Logik. 1 Naive Mengenlehre
3 Mengen, Logik Jörn Loviscach Versionsstand: 21. September 2013, 15:53 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen beim Ansehen der Videos: http://www.j3l7h.de/videos.html This work is
Methoden der unscharfen Optimierung
Methoden der unscharfen Optimierung Mike Hüftle Juli 2005 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 1.1 Unscharfe Mengen.......................... 2 2 Unscharfe Mengen 3 2.1 Zugehörigkeit.............................
Fuzzy Logic. Seminar im Sommersemester 2006 an der TU-Darmstadt (Prof. Dr. Fürnkranz) 06/18/06 Knowledge Engineering in Computer Spielen 1
Fuzzy Logic Seminar im Sommersemester 2006 an der TU-Darmstadt (Prof. Dr. Fürnkranz) 06/18/06 Knowledge Engineering in Computer Spielen 1 Geschichte und Definition Grundlegende Begriffe Fuzzy Process Anwendungen
1.1 Mengen und Abbildungen
Lineare Algebra I WS 2015/16 c Rudolf Scharlau 3 1.1 Mengen und Abbildungen In diesem Abschnitt stellen wir die grundlegende mathematische Sprache und Notation zusammen, die für jede Art von heutiger Mathematik
Vorwort Teil 1: Grundlagen 1. 1 Einleitung Grundbegriffe Einheiten Geschichte Arten von Computern 8
Inhaltsverzeichnis Vorwort Teil 1: Grundlagen 1 1 Einleitung 3 1.1 Grundbegriffe 3 1.2 Einheiten 5 1.3 Geschichte 6 1.4 Arten von Computern 8 2 Allgemeiner Aufbau eines Computersystems 15 2.1 Blockdiagramm
Einführung in die Regelungstechnik
Heinz Mann t Horst Schiffeigen t Rainer Froriep Einführung in die Regelungstechnik Analoge und digitale Regelung, Fuzzy-Regler, Regler-Realisierung, Software 10., neu bearbeitete Auflage mit 379 Bildern
Einführung in die Informatik 2
Einführung in die Informatik 2 Mathematische Grundbegriffe Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 [email protected] Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr,
JEFIS. Java Expert Fuzzy Inference System Masterprojekt. Stefan Becker Frank Volkmer Alex Besstschastnich
JEFIS Java Expert Fuzzy Inference System Masterprojekt Stefan Becker Frank Volkmer Alex Besstschastnich 20.06.2008 Einleitung Projektaufbau Infrastruktur Fuzzy Logik Regelauswertung GUI und Vorführung
1.2 Klassen und Mengen
14 1.2 Klassen und Mengen Als undefinierten Grundbegriff verwenden wir den Begriff der Klasse. Dieser ist allgemeiner als der Mengenbegriff und wird in der Algebra zur Definition sogenannter Kategorien
Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
2 Mengenlehre. 2.1 Grundlagen Definition
2 Mengenlehre 2.1 Grundlagen Einer der wichtigsten Grundbegriffe in der Mathematik ist der Mengenbegriff. Die zugehörige Theorie - die Mengenlehre - bildet die Grundlage für die gesamte Mathematik. Nur
Mengen und Abbildungen
1 Mengen und bbildungen sind Hilfsmittel ( Sprache ) zur Formulierung von Sachverhalten; naive Vorstellung gemäß Georg Cantor (1845-1918) (Begründer der Mengenlehre). Definition 1.1 Eine Menge M ist eine
Elementare Regelungstechnik
Peter Busch Elementare Regelungstechnik Allgemeingültige Darstellung ohne höhere Mathematik *v Vogel Buchverlag Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 13 1.1 Steuern - Regeln 13 1.1.1 Steuern 13 1.1.2 Regeln
Elementare Regelungstechnik
Peter Busch Elementare Regelungstechnik Allgemeingültige Darstellung ohne höhere Mathematik 2., korrigierte Auflage Vogel Buchverlag Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 13 1.1 Steuern - Regeln 13 1.1.1 Steuern
Brückenkurs Mathematik, THM Friedberg, 15 19.9.2014
egelsammlung mb2014 THM Friedberg von 6 16.08.2014 15:04 Brückenkurs Mathematik, THM Friedberg, 15 19.9.2014 Sammlung von Rechenregeln, extrahiert aus dem Lehrbuch: Erhard Cramer, Johanna Neslehová: Vorkurs
2 ZAHLEN UND VARIABLE
Zahlen und Variable 2 ZAHLEN UND VARIABLE 2.1 Grundlagen der Mengenlehre Unter einer Menge versteht man die Zusammenfassung von unterscheidbaren Objekten zu einem Ganzen. Diese Objekte bezeichnet man als
Informationsverarbeitung auf Bitebene
Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta 5. November 2005 Einführung in die Informatik - Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta Grundlagen der Informationverarbeitung
Fachwissenschaftliche Grundlagen
Fachwissenschaftliche Grundlagen Vorlesung im Wintersemester 2011/2012, Universität Landau Roland Gunesch 4. Vorlesung Roland Gunesch (Mathematik) Fachwissenschaftliche Grundlagen 4. Vorlesung 1 / 21 Themen
Mengen (siehe Teschl/Teschl 1.2)
Mengen (siehe Teschl/Teschl 1.2) Denition nach Georg Cantor (1895): Eine Menge ist eine Zusammenfassung von bestimmten und wohlunterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres Denkens zu einem
1 Grundlagen des Portfolio Managements Mathematische Grundlagen im Portfolio Management Grundlagen der modernen Portfoliotheorie 203
Inhaltsübersicht 1 Grundlagen des Portfolio Managements 17 2 Mathematische Grundlagen im Portfolio Management 123 3 Grundlagen der modernen Portfoliotheorie 203 4 Die Anwendung des aktiven Portfolio Managements
Zahlen und metrische Räume
Zahlen und metrische Räume Natürliche Zahlen : Die natürlichen Zahlen sind die grundlegendste Zahlenmenge, da man diese Menge für das einfache Zählen verwendet. N = {1, 2, 3, 4,...} Ganze Zahlen : Aus
Logik und Mengen. Jörg Frochte und Markus Lemmen
Logik und Mengen Jörg Frochte und Markus Lemmen FB Elektrotechnik und Informatik Hochschule Bochum - University of Applied Sciences - Campus Velbert-Heiligenhaus (CVH) Grundlagen der Mathematik Jörg Frochte
Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } }
Mengen Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor) Notation 1. Aufzählung aller Elemente: { 1,
Euler-Venn-Diagramme
Euler-Venn-Diagramme Mengendiagramme dienen der graphischen Veranschaulichung der Mengenlehre. 1-E1 1-E2 Mathematische Symbole c leere Menge Folge-Pfeil Äquivalenz-Pfeil Existenzquantor, x für (mindestens)
Mathematik II (BW27)
Mathematik II (BW27) Lernziele / Kompetenzen Mathematik (BW27) Die Studierenden beherrschen den Umgang mit grundlegenden Begriffen und Methoden der linearen Algebra und können diese zur Lösung anwendungsbezogener
