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Andreas Tsouchlos 2025-10-25 23:55:13 +02:00
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@ -1,308 +0,0 @@
\ifdefined\ishandout
\documentclass[de, handout]{CELbeamer}
\else
\documentclass[de]{CELbeamer}
\fi
%
%
% CEL Template
%
%
\newcommand{\templates}{preambles}
\input{\templates/packages.tex}
\input{\templates/macros.tex}
\grouplogo{CEL_logo.pdf}
\groupname{Communication Engineering Lab (CEL)}
\groupnamewidth{80mm}
\fundinglogos{}
%
%
% Custom commands
%
%
\input{lib/latex-common/common.tex}
\pgfplotsset{colorscheme/rocket}
%TODO: Fix path
\newcommand{\res}{src/template/res}
% \tikzstyle{every node}=[font=\small]
% \captionsetup[sub]{font=small}
%
%
% Document setup
%
%
\usepackage{tikz}
\usepackage{tikz-3dplot}
\usetikzlibrary{spy, external, intersections}
%\tikzexternalize[prefix=build/]
\usepackage{pgfplots}
\pgfplotsset{compat=newest}
\usepgfplotslibrary{fillbetween}
\usepackage{listings}
\usepackage{subcaption}
\usepackage{bbm}
\usepackage{multirow}
\usepackage{xcolor}
\title{WT Tutorium 1}
\author[Tsouchlos]{Andreas Tsouchlos}
\date[]{\today}
%
%
% Document body
%
%
\begin{document}
\begin{frame}[title white vertical, picture=images/IMG_7801-cut]
\titlepage
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Aufgabe 1}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Theorie}
% TODO: Replace slide content with relevant stuff
\begin{frame}
\frametitle{Relevante Theorie I}
\begin{columns}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{greenblock}{Zufallsvariablen (ZV)}%
\vspace*{-6mm}
\begin{gather*}
f_X(x) := \frac{d}{dx} F_X(x) \\
P(X \le x) = F_X(x) = \int_{-\infty}^{x} f_X(t) dt \\
E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x\cdot f_X(x) dx
\end{gather*}
\end{greenblock}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{greenblock}{Important Equations}%
\vspace*{-6mm}
\begin{gather*}
f_X(x) := \frac{d}{dx} F_X(x) \\
P(X \le x) = F_X(x) = \int_{-\infty}^{x} f_X(t) dt \\
E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x\cdot f_X(x) dx
\end{gather*}
\end{greenblock}
\end{columns}
\begin{greenblock}{Normalverteilung}
\begin{columns}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{gather*}
\text{Normalverteilung:} \hspace{8mm}
f_X(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}
e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}}
\end{gather*}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{figure}
\centering
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
domain=-4:4,
samples=100,
width=11cm,
height=6cm,
ticks=none,
xlabel={$x$},
ylabel={$f_X(x)$}
]
\addplot+[mark=none, line width=1pt] {exp(-x^2)};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{figure}
\end{columns}
\end{greenblock}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Aufgabe}
% TODO: Replace slide content with relevant stuff
\begin{frame}
\frametitle{2022H - Aufgabe 4}
Für die Planung und Konstruktion von Windkraftanlagen ist eine
statistische Modellierung der
Windgeschwindigkeit essentiell. Die absolute Windgeschwindigkeit
kann als Weibull-verteilte
Zufallsvariable V mit den Parametern $\beta > 0$ und $\theta > 0$
modelliert werden. Die zugehörige
Verteilungsfunktion ist%
%
\begin{gather*}
F_V(v) = 1 - exp\left( -\left( \frac{v}{\theta} \right)^\beta
\right), \hspace{3mm} v \ge 0
\end{gather*}
%
\begin{enumerate}
\item Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeitsdichte $f_V(v)$
der Weibullverteilung.
\item Eine Windkraftanlage speist Strom in das Stromnetz ein,
wenn die absolute Windgeschwindigkeit größer als $4
m/s$, jedoch kleiner als $25 m/s$ ist. Berechnen Sie die
Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Windkraftanlage Strom
einspeist, wenn die Windgeschwindigkeit Weibull-verteilt
mit $\beta = 2,0$ und $\theta = 6,0$ ist.
\item Eine Zufallsvariable W genüge einer Weibullverteilung
mit $\beta = 1$ und $\theta = 3$. Ermitteln Sie den
Erwartungsvert $E(W)$.
\item Warum ist die Weibullverteilung für die Modellierung
der absoluten Windgeschwindigkeit besser geeignet als
eine Normalverteilung?
\end{enumerate}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Aufgabe 2}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Theorie}
% TODO: Replace slide content with relevant stuff
\begin{frame}
\frametitle{Relevante Theorie II}
\begin{gather*}
f_X(x) := \frac{d}{dx} F_X(x) \\
P(X \le x) = F_X(x) = \int_{-\infty}^{x} f_X(t) dt \\
E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x\cdot f_X(x) dx
\end{gather*}
\begin{figure}
\centering
\begin{subfigure}[c]{0.5\textwidth}
\centering
\begin{gather*}
\text{Normalverteilung:} \hspace{8mm}
f_X(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}
e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}}
\end{gather*}
\end{subfigure}%
\begin{subfigure}[c]{0.4\textwidth}
\centering
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
domain=-4:4,
samples=100,
width=\textwidth,
height=0.5\textwidth,
ticks=none,
xlabel={$x$},
ylabel={$f_X(x)$}
]
\addplot+[mark=none, line width=1pt] {exp(-x^2)};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{subfigure}
\end{figure}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Aufgabe}
% TODO: Replace slide content with relevant stuff
\begin{frame}
\frametitle{2022H - Aufgabe 4}
Für die Planung und Konstruktion von Windkraftanlagen ist eine
statistische Modellierung der
Windgeschwindigkeit essentiell. Die absolute Windgeschwindigkeit
kann als Weibull-verteilte
Zufallsvariable V mit den Parametern $\beta > 0$ und $\theta > 0$
modelliert werden. Die zugehörige
Verteilungsfunktion ist%
%
\begin{gather*}
F_V(v) = 1 - exp\left( -\left( \frac{v}{\theta} \right)^\beta
\right), \hspace{3mm} v \ge 0
\end{gather*}
%
\begin{enumerate}
\item Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeitsdichte $f_V(v)$
der Weibullverteilung.
\item Eine Windkraftanlage speist Strom in das Stromnetz ein,
wenn die absolute Windgeschwindigkeit größer als $4
m/s$, jedoch kleiner als $25 m/s$ ist. Berechnen Sie die
Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Windkraftanlage Strom
einspeist, wenn die Windgeschwindigkeit Weibull-verteilt
mit $\beta = 2,0$ und $\theta = 6,0$ ist.
\item Eine Zufallsvariable W genüge einer Weibullverteilung
mit $\beta = 1$ und $\theta = 3$. Ermitteln Sie den
Erwartungsvert $E(W)$.
\item Warum ist die Weibullverteilung für die Modellierung
der absoluten Windgeschwindigkeit besser geeignet als
eine Normalverteilung?
\end{enumerate}
\end{frame}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Zusammenfassung}
% TODO: Replace slide content with relevant stuff
\begin{frame}
\frametitle{Zusammenfassung}
\begin{gather*}
f_X(x) := \frac{d}{dx} F_X(x) \\
P(X \le x) = F_X(x) = \int_{-\infty}^{x} f_X(t) dt \\
E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x\cdot f_X(x) dx
\end{gather*}
\begin{figure}
\centering
\begin{subfigure}[c]{0.5\textwidth}
\centering
\begin{gather*}
\text{Normalverteilung:} \hspace{8mm}
f_X(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}
e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}}
\end{gather*}
\end{subfigure}%
\begin{subfigure}[c]{0.4\textwidth}
\centering
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
domain=-4:4,
samples=100,
width=\textwidth,
height=0.5\textwidth,
ticks=none,
xlabel={$x$},
ylabel={$f_X(x)$}
]
\addplot+[mark=none, line width=1pt] {exp(-x^2)};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{subfigure}
\end{figure}
\end{frame}
\end{document}