Filozoficzne podstawy pokoju wewnątrz człowieka w ujęciu Tomasza z Akwinu i Immanuela Kanta

The aim of the article is to present the philosophical foundations of peace within man as defined by Thomas Aquinas and Immanuel Kant. Much of it deals with the discussion of conflicts that may arise between various lusting powers and between the subjects of these powers. Then there is an analysis of ways to resolve possible conflicts. Both philosophers point out that the conflict can be resolved on the level of powers thanks to their proper ordering (the higher power directs the lower power). Conflict on the level of objects (or motives – Kant) of the powers is resolved by choosing the good higher in the hierarchy (or being guided solely by the moral law – Kant). On this basis, it is concluded that the philosophical foundations of peace within man lie primarily in the moral dimension of his nature.Celem artykułu jest próba ukazania filozoficznych podstaw pokoju wewnątrz człowieka w ujęciu Tomasza z Akwinu i Immanuela Kanta. Znaczna jego część dotyczy omówienia konfliktów, które mogą zachodzić między różnymi władzami pożądawczymi oraz między przedmiotami tychże władz. Następnie ma miejsce analiza sposobów rozwiązania możliwych konfliktów. Obaj filozofowie wskazują, że na poziomie władz konflikt może zostać rozwiązany dzięki właściwemu ich uporządkowaniu (władza wyższa kieruje władzą niższą). Konflikt na poziomie przedmiotów (ewentualnie motywów) władz zażegnuje się poprzez wybór dobra wyżej stojącego w hierarchii (ewentualnie kierowanie się wyłącznie prawem moralnym). Na tej podstawie wnioskuje się, że filozoficzne podstawy pokoju wewnątrz człowieka tkwią przede wszystkim w moralnym wymiarze jego natury

Verification of accuracy of mean value estimation using Monte Carlo method

Przedmiotem badań jest estymator wartości oczekiwanej. Sprawdzano dokładność estymacji wartości oczekiwanej w sytuacji, gdy estymator obliczany jest na podstawie danych z rozkładu Gaussa. Sprawdzanie dokładności estymacji wykonano z zastosowaniem metody Monte Carlo.The subject of the research is the mean value estimator. The estimator is determined based on data obtained from a Gaussian distribution. The accuracy of the mean value estimator was examined using the Monte Carlo method. Chapter 1 provides basic information on the reasons for use the Monte Carlo method. In Chapter 2 the basic definitions were presented. Eq. (1) describes the expected value of the random variable. Eq. (3) presents the mean value estimator. Eq. (4) it is the error of the estimator (3). In the next part of Chapter 2 the mean value estimator for Gaussian distribution was presented (eq. 6). Eq. (7) describes the error of the mean value estimator (6). Next equation describes coverage factor for Gaussian distribution. In the next part of the paper the Monte Carlo methods were presented. In this article the Crude and Hit-or-Miss Monte Carlo methods have been used. Eq. (13) presents the mean value estimator obtained using the Crude Monte Carlo method. Eq. (14) describes the error of the estimator. Eq. (15) presents the mean value estimator obtained using the Hit-or-Miss Monte Carlo method. Eq. (16) it is the error of the estimator. In Fig. 1 the errors (4), (14) and (16) have been shown. Tab. 1 presents the errors obtained in Matlab, MatCAD and LabWINDOWS. The researches have been summarized in Chapter 3

Computer analysis of bias of the mean square value estimator for sinusoidal signal

W referacie przedstawiono przykłady wspomaganych komputerowo obliczeń obciążenia estymatorów wartości średniokwadratowej otrzymanych metodą bezpośrednią i na podstawie widma amplitudowego.This paper presents computer calculations of bias of the mean square value estimators calculated by the direct method and on the basis of the amplitude spectrum

Computer calculation of uncertainty of measurement

Opracowany został program komputerowy wspomagający obliczanie niepewności pomiaru z zastosowaniem współczynników rozszerzania wyznaczanych na podstawie splotów rozkładów prawdopodobieństwa. W artykule przedstawiono przykłady obliczeń niepewności pomiaru różnych wielkości elektrycznych i nieelektyrycznych, wykonanych metodami bezpośrednimi i pośrednimi. Szczególną uwagę poświęcono opracowaniu i optymalizacji algorytmów umożliwiających szybkie i dokładne obliczanie współczynników rozszerzenia.A computer program has been designed which within an acceptable time computes measurement uncertainty with the use of coverage factors determined on the basis of selected convolutions of probability distributions. In the article has been presented examoles of the computing the uncertainty of real measurements of various electrical and non-electrical quantities carried out by direct and indirect method. Particular attention has been devoted to the designing and optimization of algorithms enabling fast and accurate computation of coverage factors

Evaluation of quantization influence on the signal mean value estimator uncertainty

Artykuł dotyczy problematyki oceny wpływu kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej sygnału. Zdefiniowano postacie estymatorów wartości oczekiwanej oraz wariancji tego parametru. Wyznaczono obciążenia estymatorów. Oceniono wpływ kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej. Do badań zastosowano skwantowane próbki sygnału oraz momenty zmiennej losowej. Konwersja sygnału przeprowadzono z zastosowaniem kwantyzatora typu zaokrąglającego o idealnej charakterystyce kwantowania.The paper deals with the problem of evaluation of quantization influence on the signal mean value estimator uncertainty on the basis of digital measuring data. In order to evaluate the uncertainty ,there have been used the quantized samples and moments of a random variable as well as the Widrow theory of quantization. The round-off quantizer of the ideal quantizing characteristic has been applied. The paper is divided into four sections. In the first section there is given Eq. (2) describing the mean value estimator obtained from the quantized data. In the second section the bias of the mean value estimator is described by Eq. (5) and shown in Fig.1. The mean value estimator (2) with and without bias (5) is shown in Fig.2. The mean value estimator variance is given by Eq. (6) and shown in Fig.3. In the next section there are presented Eqs. (21)-(23) describing the quantization influence on the mean value estimator uncertainty obtained from the moments and quantized data. The quantization influence on the mean value estimator uncertainty is studied in two independent cases, with and without bias, and shown in Fig.6. It has been shown that for a sinusoidal signal Eq. (21) is a suppressed oscillating function of the amplitude. Moreover, it has been proved that by increasing the sample size Eqs. (22) and (23) can be brought to 1. In the last section the results of investigations are summarized

Estimation of Random Variable Distribution Parameters by the Monte Carlo Method

The paper is concerned with issues of the estimation of random variable distribution parameters by the Monte Carlo method. Such quantities can correspond to statistical parameters computed based on the data obtained in typical measurement situations. The subject of the research is the mean, the mean square and the variance of random variables with uniform, Gaussian, Student, Simpson, trapezoidal, exponential, gamma and arcsine distributions

Generalized model of quantization error in measurement of signal RMS value

Z zastosowaniem teorii kwantowania Widrowa opracowano wynikający z kwantowania model błędu w pomiarze wartości skutecznej sygnałów. Na podstawie opracowanego modelu zbadano wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej. W artykule przedstawiono wyniki analiz wpływu kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej sygnału sinusoidalnego, sygnałów losowych o rozkładach gaussowskim, równomiernym i trójkątnym oraz wybrane kombinacje tych sygnałów.The model of the bias of the root mean square (RMS) value estimator was worked out with applying the Widrow theory of quantization. The influence of quantizing on the accuracy of the RMS value estimator was studied on the basis of this model. The main subjects of the research were: sinusoidal signal, Gaussian signal, uniformly distributed signal, triangular probability density function (PDF) signal and selected combinations of the studied signals. In the first paragraph Eq. (6) and (7) describing the RMS value estimator bias are presented. The bias of the RMS value estimator is given by Eq. (6). The normalized bias is given by Eq. (7). In the next paragraph the Eq. of the PDFs and the characteristic functions for deterministic and random signals are given. In the second para-graph the process of bias estimation in the RMS value measurements caused by quantization is described. The normalized biases of the RMS value estimator of selected random signals are given by Eq. (10), (14), (18) and shown in Fig. 1. The normalized biases of the RMS value estimators of sinusoidal signal with random signals are given by (21) and shown in Fig. 2

Estimation of random variable distribution parameters by the monte carlo method

The paper is concerned with issues of the estimation of random variable distribution parameters by the Monte Carlo method. Such quantities can correspond to statistical parameters computed based on the data obtained in typical measurement situations. The subject of the research is the mean, the mean square and the variance of random variables with uniform, Gaussian, Student, Simpson, trapezoidal, exponential, gamma and arcsine distributions

THE REACTIONS, REACTIVITY, AND MULTIPLICITY OF TETRABROMO CYCLOPENTADIENYLIDENE

Abstract not availabl

Automatization of multimeter and calibrator calibration

Artykuł dotyczy problematyki wzorcowania multimetrów i kalibratorów. Przedstawiono koncepcję aplikacji pomiarowych do automatyzacji procesu wzorcowania przyrządów pomiarowych, prowadzącej do usprawnienia pracy laboratoriów wzorcujących. Pokazano ogólną strukturę systemu pomiarowego, schemat działania aplikacji pomiarowych oraz omówiono poszczególne bloki funkcjonalne programów. W pracy zaprezentowano przykładową aplikację do wzorcowania multimetru Keithley 2002Manual calibration of multimeters and calibrators takes mostly many hours. A faster process needs automatization. In the paper an idea of measurement application for automatization of calibration process is presented. This application allows making work of calibration laboratories more effective. A general structure of the measurement system (Fig. 1) and the measurement application working diagram (Fig. 2) are shown. An example application for calibration of the Keithley 2002 multimeter is given. The application allows making calibration automatically and step by step (Fig. 3) based on the procedure written on a worksheet. It is also possible to edit the report of calibration (Fig. 4), write the report in a doc file (Fig. 5) and write down all calibrations results in a text file (Fig. 6). The concept of automatization of multimeter and calibrator calibration is universal. The elaborated application in LabView can be modified for calibration of other measurement devices. The main advantages of the application are automatization of calibration, calculation of the measurement uncertainty, reporting of calibration and easy operation