|
|
Dekomposice opadu, její význam pro biogeochemické cykly
Vicena, Jakub ; Frouz, Jan (vedoucí práce) ; Picek, Tomáš (oponent) ; Krištůfek, Václav (oponent)
Dekomposice opadu je klíčovým procesem koloběhu živin v půdě. Jedná se o velmi složitý pochod, který je ovlivňován řadou faktorů. Tato disertační práce se věnuje studiu těchto klíčových faktorů ovlivňujících míru mineralizace organické hmoty, a to za použití moderních analytických metod. Výsledky disertační práce jsou prezentovány ve čtyřech publikacích v mezinárodních časopisech s IF a jednom rukopisu připraveném k publikování. První publikace ukazuje silnou pozitivní korelaci mezi mikrobiální diversitou a dekomposicí organické hmoty na gram uhlíku. Naproti tomu mikrobiální respirace na gram půdy negativně koreluje s bakteriální diverzitou a pozitivně s houbovou biomasou. Vztah mezi mikrobiální diverzitou a rychlostí dekomposice je tedy závislý na kontextu. Druhá studie (ve formě rukopisu) ukazuje, že mikrobiální respirace koreluje s C/N opadu pouze na počátku experimentu, nikoli však na jeho konci. Respirace při dekomposici opadu na začátku a na konci experimentu však úzce negativně koreluje s C/N poměrem zeleného listí. To naznačuje, že stechiometrický poměr C/N může ovlivňovat rozklad nepřímo prostřednictvím korelace s dalšími neznámými parametry jako je např. morfologie listů. V rámci třetí studie byla zkoumána struktura houbových a bakteriálních společenstev v jednotlivých frakcích půdní...
|
|
|
Stanovení hydrodynamického zatížení přelévané mostovky s využitím numerických simulací
Stoklas, Jan ; Picek,, Tomáš (oponent) ; Špano, Miroslav (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je stanovení hydrodynamického zatížení přelévané mostovky s využitím numerických simulací. Simulace byla provedena pro osm různých průtoků, kterým odpovídá různá míra zatopení mostovky, s využitím různých turbulentních modelů v programu Flow-3D. Výsledkem výpočtu jsou hodnoty jednotlivých složek hydrodynamického zatížení, konkrétně jde o horizontální sílu, vertikální sílu a moment působící na mostovku. Dále byly stanoveny jednotlivé tvarové součinitele. Na závěr byly porovnány výsledky jednotlivých turbulentních modelů mezi sebou a hodnotami získanými měřením na fyzikálním modelu.
|
|
|
Metody odhadu parametrů rozdělení extrémního typu s aplikacemi
Holešovský, Jan ; Picek,, Jan (oponent) ; Antoch,, Jaromír (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Předložená práce je zaměřena na teorii extrémních hodnot a její užití v aplikačních úlohách. V první části je zavedeno rozdělení extrémních hodnot a popsány jeho vlastnosti. Na základě předložených tvrzení jsou diskutovány dva přístupy k analýze extrémních hodnot, a sice model blokových maxim a prahový model postavený na zobecněném Paretově rozdělení. Ačkoliv je první jmenovaný v mnoha ohledech chápán jako robustnější, patří prahový model ke stále častěji užívaným přístupům. Samotná volba prahu, která má zásadní vliv na kvalitu odhadu, však pořád patří k nedořešeným problémům tohoto přístupu. Především na techniky určení vhodné prahové hodnoty je tato práce zaměřena. Z aplikačního hlediska jsou pak nejzajímavější adaptivní přístupy určení prahu, které danou volbu vhodně automatizují. Pro porovnání vybraných adaptivních technik byla provedena simulační studie a tyto byly dále použity pro analýzu srážkových úhrnů v jihomoravském regionu. Dále se práce věnuje v poslední době rozvíjeným metodám odhadu extrémních hodnot stacionárních řad. V praxi je často nutné z měřené časové řady vzorkovat přibližně nezávislá pozorování. Použití teorie pro stacionární řady přitom tento problém redukce dat zcela eliminuje. Jak je ukázáno, běžně používané metody vzorkování se v tomto kontextu ukazují jako nevhodné a užití pokročilých technik pro stacionární řady vede k lepším odhadům extrémních hodnot.
|
|
|
Úplnost Kantorovič-Rubinštejnovy metriky
Picek, Radovan ; Seidler, Jan (vedoucí práce) ; Maslowski, Bohdan (oponent)
V práci je vyšetřována Kantorovič-Rubinštejnova metrika v prostoru borelovských pravděpodobnostních měr s konečným prvním momentem na úplném separabilním met- rickém prostoru. Ve třetí kapitole práce je elementárními prostředky dokázána její úplnost a charakterizována konvergence posloupností. Důkazy se opírají o výsledky o Dudleyho metrice pro slabou konvergenci pravděpodobnostních měr, potřebné poznatky jsou vylo- ženy v kapitolách 1 a 2. 1
|
|
|
Rotation-equivariant convolutional neural network for design of visual prosthetic stimulation protocol
Picek, Martin ; Antolík, Ján (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Sousední neurony v primární zrakové kůře (V1), první kortikální oblasti zpracovávající vizuální informace, jsou selektivní vůči podnětům prezentovaným v sousedních polohách zorného pole se specifickou hranovou orientací. Tvoří tak tzv. retinotopické a orientační mapy V1. Vzhledem k absenci zařízení pro kortikální stimulaci s vysokým rozlišením za- tím obnovení zraku pomocí protetických implantátů ve V1 nevyužilo výhody orientačních map. Brzy však lze očekávat dostupnost kortikálních implantátů s dostatečně vysokým rozlišením stimulace, aby bylo možné zacílit na samostatné orientační sloupce. Vzhledem k tomu, že v kortexu jsou zakódovány i jiné stimulační prvky, jako je barva, velikost nebo fáze, ale nelze je spolehlivě zapojit ani stimulací s vysokým ro- zlišením, klademe si v této práci otázku, jak dobře lze vizuální stimuly zakódovat ve V1 pokud je známa pouze orientace a preference polohy. K vyřešení této otázky navrhu- jeme hlubokou neuronovou síť (DNN) poskytující deskriptor nervové aktivity pro jak- oukoli cílovou kortikální pozici a danou orientační preferenci. Toho je dosaženo použitím rotačně-ekvivariantní konvoluční neuronové sítě (reCNN) s poslední vrstvou, která má pouze jeden kanál pro každou orientaci, vracející požadovaný trojrozměrný tenzor hodnot. Specializovaný výstup odhaduje polohy...
|
|
|
Tests for Multiple Changes in Linear Regression Models
Marušiaková, Miriam ; Hušková, Marie (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent) ; Picek, Jan (oponent)
We consider tests for multiple structural changes in linear regression models. The tests are based on F-type test statistics for the null hypothesis of no change against k changes or against an unknown number of changes with a given upper bound. We extend the existing results to linear regression models with deterministically trending regressors. Moreover, we introduce a generalized M-type test statistic which is based on functionals of weighted M-residuals. In change-point analysis approximations to critical values are usually obtained through the limit behavior of the respective test statistic under the null hypothesis. However, these approximations are often not satisfactory. Either the convergence of the test statistic to its limit distribution is rather slow or the limit distribution itself is very complex. An alternative approach is to apply resampling methods. We explore this possibility for F-type and M-type test statistics in the presence of multiple change points. We prove that the bootstrap method provides asymptotically correct critical values for the studied tests. We conduct several simulation experiments to show that the bootstrap based approximations are reasonable also in nite sample situations. Moreover, these approximations are often better than the asymptotic critical values. Finally, we...
|
|
|
Statistical inference based on saddlepoint approximations
Sabolová, Radka ; Jurečková, Jana (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent) ; Picek, Jan (oponent)
Název práce: Statistická inference založená na aproximací pomocí metody sedlového bodu Autor: Radka Sabolová Abstrakt: Metody založené na aproximacích pomocí sedlového bodu pro M- odhady se ve statistice osvědčily jako velmi přesné a robustní i pro výběry malého rozsahu. V této práci byly touto metodou odvozeny aproximace hustoty a testy v kvantilové regresi, a to pro parametrický i neparametrický případ. Kromě toho byl navržen i test o hodnotě regresního kvantilu založený na asymptotickém rozdělení zprůměrovaných regresních kvantilů. Tyto testy byly pak porovnány s jinými dostupnými testy v simulační studii. Poslední část práce je věnována speciálnímu případu Kullback-Leiblerovy divergence pro exponenciální rodinu rozdělení, na základě které byly také odvozeny aproximace hustoty maximálně věrohodného odhadu a suficientní statistiky pomocí metody sedlového bodu. 1
|
|
| |
|
|
Stochastical inference in the model of extreme events
Dienstbier, Jan ; Picek, Jan (vedoucí práce) ; Jurečková, Jana (oponent) ; Jarušková, Daniela (oponent)
Název práce: Stochastická inference v modelu extrémních událostí Autor: Jan Dienstbier Katedra/Ústav: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí doktorské práce: Doc. RNDr. Jan Picek, CSc., Technická Univerzita v Liberci Abstrakt: Práce se věnuje extremálním aspektům lineárních modelů. Obsahuje stručný výklad teorie extremálních hodnot a uvádí do problému lineárních modelů Yn×1 = Xn×pβp×1 + En×1 s chybami Ei ∼ F, i = 1, . . . , n, kde distribuční funkce F náleží do některé sféry extremální přitažlivosti. Pracujeme s regresními kvantily odvozenými v článku Koenker and Basset (1978) a ukazujeme jejich extremální vlastnosti. V rámci odvození nových metod je v práci podán důkaz aproximace regresních kvantilů založený na na starších výsledcích Gutenbrunner et al. (1993). Náš výsledek platí na intervalu [α∗ n, 1 − α∗ n] s lepším řádem konvergence α∗ n → 0, než byl dosud odvozen ve starší liter- atuře. Tato aproximace umožňuje vybudovat aproximaci chvostů regresních kvantilů, na které je potom založena teorie hladkých funkcionálů procesu regresních kvantilů. Pomocí této teorie pak lze odvodit novou třídu odhadů Paretova indexu vhodnou pro regresní situaci. V práci probíráme vlastnosti této třídy...
|
|
| |
host ::
RSS.