Byla vydána nová major verze 28.0 programovacího jazyka Erlang (Wikipedie) a související platformy OTP (Open Telecom Platform, Wikipedie). Přehled novinek v příspěvku na blogu.
Český telekomunikační úřad zveřejnil Výroční zprávu za rok 2024 (pdf), kde shrnuje své aktivity v loňském roce a přináší i základní popis situace na trhu. Celkový objem přenesených mobilních dat za rok 2024 dosáhl dle odhadu hodnoty přibližně 1,73 tis. PB a jeho meziroční nárůst činí zhruba 30 %. Průměrná měsíční spotřeba dat na datovou SIM kartu odhadem dosáhla 12,5 GB – v předchozím roce šlo o 9,8 GB.
Z novinek představených na Google I/O 2025: Přehledy od AI (AI Overviews) se rozšiřují do dalších zemí. Užitečné, syntetizované přehledy od generativní AI jsou nově k dispozici i českým uživatelům Vyhledávače.
Šestice firem označovaných jako „MAMAAN“ – tedy Meta (Facebook, Instagram), Alphabet (Google), Microsoft, Apple, Amazon a Netflix – je zodpovědná za více než padesát procent světového internetového provozu. Dalšími velkými hráči jsou TikTok a Disney+. Společně tak zásadně určují podobu digitálního prostředí, spotřebitelského chování i budoucích trendů v oblasti technologií. I přesto, že se podíl těchto gigantů od roku 2023 o něco snížil, jejich dominantní postavení zvyšuje volání po regulaci.
Evropská komise (EK) navrhuje zavést plošný poplatek ve výši dvou eur (zhruba 50 Kč) za každý malý balík vstupující do Evropské unie. Poplatek se má týkat balíků v hodnotě do 150 eur (zhruba 3700 Kč), které v EU nepodléhají clu. V loňském roce bylo do EU doručeno kolem 4,6 miliardy takovýchto balíků. Poplatek má krýt náklady na kontroly rostoucího počtu zásilek levného zboží, které pochází především z Číny.
Dnes a zítra probíhá vývojářská konference Google I/O 2025. Sledovat lze na YouTube a na síti 𝕏 (#GoogleIO).
V Bostonu probíhá konference Red Hat Summit 2025. Vybrané přednášky lze sledovat na YouTube. Dění lze sledovat na síti 𝕏 (#RHSummit).
Společnost Red Hat oficiálně oznámila vydání Red Hat Enterprise Linuxu 10. Vedle nových vlastností přináší také aktualizaci ovladačů a předběžné ukázky budoucích technologií. Podrobnosti v poznámkách k vydání.
Tuto sobotu 24. května se koná historicky první komunitní den projektu Home Assistant. Zváni jsou všichni příznivci, nadšenci a uživatelé tohoto projektu. Pro účast je potřebná registrace. Odkazy na akce v Praze a v Bratislavě.
Troy Hunt představil Have I Been Pwned 2.0, tj. nový vylepšený web služby, kde si uživatelé mohou zkontrolovat, zda se jejich hesla a osobní údaje neobjevily v únicích dat a případně se nechat na další úniky upozorňovat.
Kdo občas nepotřebuje spočítat, kolik uspoří při daných platbách, jaký bude dostávat důchod a kolik prodělá na výhodném úvěru?
Vysvětlení sady funkcí pro finanční matematiku bude nejlepší provádět na příkladech:
Do investičního fondu vložíme 100 000 Kč. Kolik nám to vynese po patnácti letech při předpokládané úrokové míře 7 %?
>> format bank >> fvl(.07, 15, 100000) ans = 275903.15
První parametr funkce fvl - úrokovou míru - zadáváme jako setinové vyjádření procent (stejně tomu je i u ostatních funkcí). Druhý parametr je počet úročených období a třetí pak počáteční vložená částka. Příkaz format bank
nám zajistí výpis čísel zaokrouhlený na dvě desetinná místa.
A naopak - jak velká musí být počáteční investice, aby po patnácti letech spoření s úrokovou mírou 7 % byl na účtu rovný milión?
>> pvl(.07, 15, 1000000) ans = 362446.02
Jaká bude konečná cena tisícikorunového výrobku, který byl nejdříve dvakrát zdražen o 30 % a po té zlevněn o 65 %?
>> pvl(.65, 1, fvl(.30, 2, 1000)) ans = 1024.24
Budeme si následujících 30 let platit penzijní připojištění 500 Kč měsíčně (plus 150 Kč bude příspěvek od státu) u penzijního fondu s předpokládanými ročními výnosy 5 %. Kolik budeme mít na kontě, až půjdeme do důchodu?
>> fv(.05, 30, 650*12) ans = 518223.01
Výpočet je poněkud zjednodušený - nebereme v úvahu případné průběžné úročení částky v průběhu roku (no a hlavně je snazší odhadnout, jaké bude počasí za rok, než jaký bude roční výnos našeho fondu). Funkce fv má ještě další dva volitelné parametry - počáteční vklad a příznak, zda pravidelná platba (paušál) probíhá na začátku či na konci příslušného období. Porovnejme:
>> fv(0.1, 1, 100, 1000, 'b') ans = 1210.00 >> fv(0.1, 1, 100, 1000, 'e') ans = 1200.00
V prvém případě byl paušál na první období (100 peněz) zaplacen zároveň s počátečním vkladem (1000 peněz), proto se úrok počítal z částky 1100. V druhém případě byl paušál zaplacen až na konci období, proto se úrok počítal pouze z počátečního vkladu. Nuže parametr 'b'
= na začátku (od begin), 'e'
= na konci (end) - výchozí hodnota.
Na problematiku pravidelných výplat - důchodů si pak lze vzít ku pomoci funkci pv.
Jaká částka nám zajistí roční bezprostřední předlhůtní / polhůtní důchod ve výši 16 000 po dobu dvaceti let při neměnné roční úrokové sazbě 4 %?
>> pv(0.04, 20, 16000, 'b') ans = 226143.03 >> pv(0.04, 20, 16000, 'e') ans = 217445.22
Opět lze dedukovat, že 'b'
značí výplatu na počátku období (tj. předlhůtní důchod) a 'e'
výplatu na konci období (polhůtní důchod).
Z pohledu banky může být otázka okolo důchodů položena také takto: jak velké musí být roční procentuální zhodnocení vloženého kapitálu ve výši například 200 000 Kč, aby bylo možno po dobu dvaceti let vyplácet roční důchod 16 000 Kč?
>> rate(20, 16000, 200000) ans = 0.049643
Jelikož nebylo specifikováno, výsledek platí pro polhůtní důchod, i zde je možno tuto skutečnost uvést stejným způsobem jako u předchozích funkcí.
Následující dvě funkce navyšují počáteční dluh o úrok, ovšem s tím, jak je dluh postupně splácen, snižuje se též úrok za každé období.
Jaká bude výše měsíční splátky, pokud se nám podaří získat úvěr od Státního fondu rozvoje bydlení ve výši 150 000 Kč? Splácí se deset let a roční zúročení činí 2 %:
>> pmt(0.02, 10, 150000)/12 ans = 1391.58
Pokud bychom tento úvěr chtěli splácet měsíční částkou ve výši 2 000 Kč, jak dlouho budeme splácet?
>> nper(0.02, 2000*12, 150000) ans = 6.74
Výsledkem je počet období, v tomto případě tedy šest a tři čtvrtě roku.
Nyní rychlé seznámení se sadou funkcí spadajících do popisné statistiky. Zkusme motivační příklad - mějme vektor hodnot střeleckých pokusů pistolí do terče - můžeme si je vygenerovat například následujícím způsobem:
>> strelba=round((10-3*abs(randn(1,10)))*10)/10 strelba = 9.50 7.50 9.40 3.50 7.90 5.80 8.30 8.20 8.50 4.00
Spočítejme minimum, první kvartil, medián, třetí kvartil, maximum, průměr, standardní odchylku, šikmost a špičatost z těchto hodnot:
>> statistics(strelba) ans = 3.50 5.80 7.90 8.50 9.50 7.26 2.12 -0.69 -1.18
Čísla ve výsledku v uvedeném pořadí odpovídají požadavku. Funkce statistics slouží k rychlému získání souhrnné statistiky ze zadaného vzorku, pro výpočet používá následující statistické funkce:
průměr; s pomocí textových parametrů 'a'
, 'g'
a 'h'
lze specifikovat, zda se má počítat aritmetický (výchozí), geometrický či harmonický průměr:
>> v=[3 3 7 7]; w=[3 4 5 6 7]; >> [mean(v,'a'), mean(v,'g'), mean(v,'h')] ans = 5.0000 4.5826 4.2000 >> [mean(w,'a'), mean(w,'g'), mean(w,'h')] ans = 5.0000 4.7894 4.5752
vrací hodnotu nejmenšího a největšího prvku; pokud jsou vyžadovány dva výsledky, vrací též pozici prvního výskytu nalezené hodnoty:
>> [hodnota, pozice]=max([1 2 3 3 3]) hodnota = 3 pozice = 3
Kromě těchto funkcí samozřejmě nechybí ani další aparát na řešení náležitostí popisné statistiky:
vrací rozsahy, tj. rozdíl mezi hodnotou maximálního a minimálního prvku u funkce range a rozdíl mezi prvním a třetím kvartilem u funkce iqr:
>> x=1:10; range(x), iqr(x) ans = 9 ans = 5
Pro většinu funkcí vázaných k popisné statistice platí, že pokud je vstupním parametrem vektor, dostáváme jako výsledek skalár, a pokud je na vstupu matice, výstupem je řádkový vektor výsledků pro každý sloupec matice zvlášť:
>> A=[1 2 3; 3 6 9; 10 20 30] A = 1 2 3 3 6 9 10 20 30 >> range(A(1,:)) % první řádek ans = 2 >> range(A) % první řádek ans = 9 18 27 >> range(A) % celá matice ans = 9 18 27 >> range(A(:)) % celá matice jako vektor ans = 29
Poslední příklad ukazuje trik, jak lze celou matici pojmout jako (sloupcový) vektor.
Repertoár statistických funkcí v Octave se neomezuje jen na popisnou statistiku, zájemci si mohou v manuálu prostudovat nástroje na provádění statistických testů, vyhodnocování modelů a výpočet nejrůznějších distribučních funkcí. Z balíku funkcí zařazených do popisné statistiky je však vhodné zmínit se ještě o dvou šikovných funkcí, které se dají využít i v jiných oblastech:
cut - provádí jakési rozdělování čísel do přihrádek; vstupními parametry jsou vektor hodnot a počet přihrádek, výstupem pak stejně početný vektor s čísly ukazujícími, do které přihrádky spadá číslo na stejné pozici ve vstupním vektoru (takto můžeme například podle věku rozdělit děti do táborových oddílů apod.):
>> cut([1 8 5 5 5 8 0], 3) ans = 1 3 2 2 2 3 1
center - od všech čísel ve vstupním vektoru odečte průměr těchto čísel; vhodné na vyvážení hodnot okolo nuly:
>> center(1:9) ans = -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
Se základy popisné statistiky se lze v češtině seznámit například na http://www.informatika.xcars.cz/zakladnipojmy.html.
Nástroje: Tisk bez diskuse
Tiskni
Sdílej: