0411437 20240103182327.620060210235959.9 80-245-0915-6 Praha Oeconomica 2005 8 s. 159-166KroupaT.VejnarováJ. conditional probability Boolean functions tensor rank-one decomposition cav_un_auth*0101228 Vomlel Jiří UTIA-B Department of Decision Making Theory Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. 09J GA201/04/0393 GA ČR cav_un_auth*0001808 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 CEZ:AV0Z10750506 We apply tensor rank-one decompositionnto conditional probability tables representing Boolean functions. We present a numerical algorithm that can be used to find a minimal tensor rank-one decomposition together with the results of the experiments performed using the proposed algorithm. We pay special attention to a family of Boolean functions that are common in probabilistic models from practice - monotone and symmetric Boolean functions. V článku aplikujeme "rozklad na tensory ranku jedna" na pravděpodobnostní tabulky representující boolovské funkce. Představujeme numerický algoritmus, který může být použit pro nalezení minimálního "rozkladu na tensory ranku jedna". Prezentujeme výsledky experimentů provedených s pomocí navrženého algoritmu. Zvláštní pozornost věnujeme rodině boolovských funkcí, které se často vysktují v pravděpodobnotních modelech reálných problémů - monotóním a symetrickým boolovským funkcím. cav_un_auth*0213254 Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty /8./ Třešť CZ 18.09.2005-21.09.2005 BD 2006 MTR http://hdl.handle.net/11104/0131518 UTIA-B 20050167 2005 2005 Praha Oeconomica 80-245-0915-6 Proceedings of the 8th Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty 159 166 Kroupa T. 340 Vejnarová J. 340