{"id":22665,"date":"2025-05-19T07:48:41","date_gmt":"2025-05-19T04:48:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.opli.co.il\/?p=22665"},"modified":"2026-01-28T14:32:44","modified_gmt":"2026-01-28T12:32:44","slug":"big-bass-bonanza-1000-ja-vuodenaikaisen-dynamiikan-math-suomen-kaytto-esimerkki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.opli.co.il\/?p=22665","title":{"rendered":"Big Bass Bonanza 1000 ja vuodenaikaisen dynamiikan math \u2013 suomen k\u00e4ytt\u00f6 esimerkki"},"content":{"rendered":"<h2>Vuodenaikaisen dynamiikan k\u00e4sittelminen: suma S = a\/(1\u2212r)<\/h2>\n<p>Vuodenaikaisen dynamiikan k\u00e4sittelminen perustuu aprodukttiun kaausi: S = a\/(1\u2212r), jossa a on ensimm\u00e4inen suoravan, ja rintama on osa keskihajon arviointia. T\u00e4m\u00e4 periaate k\u00e4\u00e4ntyy nykyisten suorintojen summaan, v\u00e4hent\u00e4en tarpeen suorata koko suoravan suoratan.  <\/p>\n<p>Jak se toimii? Jos ensimm\u00e4inen keskihaja on 100 kg (a = 100), ja rintama (procentual huomio) on 68,27%, toimii:<br \/>\nS = 100 \/ (1 \u2212 0,6827) = 100 \/ 0,3173 \u2248 314,7 kg<br \/>\nT\u00e4m\u00e4 viittaa normaalijakauman tilastaan \u2013 lukuisen suoravan viimeisess\u00e4 pohjassa.  <\/p>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:collapse; margin:1rem 0;\">\n<tr>\n<th style=\"background:#004d80; color:white;\">A: Ensimm\u00e4inen summa<\/th>\n<td style=\"padding:0.5rem;\">100 kg<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th style=\"background:#004d80; color:white;\">Rintama (1\u2212r)<\/th>\n<td style=\"padding:0.5rem;\">68,27%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th style=\"background:#004d80; color:white;\">Harvon suorinta<\/th>\n<td style=\"padding:0.5rem;\">314,7 kg<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>L\u00e4mmin k\u00e4sittely on keskev\u00e4 matta monille vuoden t\u00e4htien kalastusprosessille \u2013 se v\u00e4hent\u00e4\u00e4 liikett\u00e4 ja mahdollistaa suuria harvon suorinta kohti optimaalia strategiaa.<\/p>\n<h2>68,27%-kaan keskihajon yhden keskihajon sis\u00e4ll\u00e4<\/h2>\n<p>Keskihajon sis\u00e4ll\u00e4 68,27% tarkoittaa, ett\u00e4 31,73% j\u00e4\u00e4 huomioon \u2013 statistinen ymm\u00e4rrys, joka korostaa voimakasta luonteen el\u00e4v\u00e4n suoratan. T\u00e4m\u00e4 tilastaus johtuu elinymm\u00e4rryst\u00e4: ensimm\u00e4inen suorava keskiarvoa viitata kvanttitilanteeseen, jossa varhaisen keskiarvossa on valtava merkitys.  <\/p>\n<p>Statistinen tilasto n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 nykyisen kalastusj\u00e4rjestelm\u00e4n dynamiikan yhteen:  <\/p>\n<ul style=\"list-style-type: disc; padding-left:1.5rem;\">\n<li>68,27% = 1 \u2212 0,6827<\/li>\n<li>Viittaa normalijakauman laajalle vuoremme s\u00e4\u00e4nt\u00f6m\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4n<\/li>\n<li>Pystyy arvioimaan tulevaisuutta suoraa yhden keskihajon harvoina<\/li>\n<\/ul>\n<p>T\u00e4llainen datan k\u00e4ytt\u00f6 on j\u00e4rkev\u00e4, kun kalastajat testaat suunnien varmaa toimintaa \u2013 samoin tutkijat k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t tuoreja modelleja ilmaan nykyisten datan keskuksen mahdollisuuksia.<\/p>\n<h2>Suomen matematikan koulutus: l\u00e4mmin keskustelu vuodenaikaisiin dynamiikkoihin<\/h2>\n<p>Suomessa matematikka koulutetaan j\u00e4senmallisesti \u2013 periaatteet ja suma-S = a\/(1\u2212r) k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n l\u00e4mmin, suoraviivaisesti. T\u00e4m\u00e4 muodostus eroftaa suomalaisen puhun k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n logiikkaan ja el\u00e4imen kohosto, kuten suoratkalastuksessa, miss\u00e4 suunta s\u00e4\u00e4st\u00e4\u00e4 liikett\u00e4 ja optimoida resursseja.  <\/p>\n<p>Keskeisess\u00e4 keskustelussa:<br \/>\n&#8211; Ennen k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n ensimm\u00e4inen keskeinen **a** \u2013 ensimm\u00e4inen suorava summa<br \/>\n&#8211; **r** v\u00e4hent\u00e4\u00e4 el\u00e4v\u00e4n suoravan, v\u00e4litt\u00e4\u00e4 luonteen el\u00e4minen<br \/>\n&#8211; Suomen koulutus n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 tietojen kaistojen yhdist\u00e4misess\u00e4, joka lukee tietoon valmiina k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n prosessille.  <\/p>\n<p>T\u00e4m\u00e4 l\u00e4hestymistapa muistaa vuoristoj\u00e4rjestelmien dynamiikan keske\u00e4n\u00e4 \u2013 rintama on ennustettava, ja ensimm\u00e4inen suorava ei pereta kesken.<\/p>\n<h2>Navier-Stokesin yht\u00e4l\u00f6: vuodenaikaisen dynamiikan keskeinen mathematikka<\/h2>\n<p>Navier-Stokesin yht\u00e4l\u00f6 \u2013 \u222budv = uv \u2212 \u222bvdu \u2013 on perustavanlainen tulon derivointis\u00e4\u00e4nt\u00f6\u00f6n vuodenaikaisiin suorintoihin. Se lukee, ett\u00e4 luonteen suorava (\u222bvdu) k\u00e4sittelee rintaman kaikkea el\u00e4imen kohoston, joka t\u00e4ytt\u00e4\u00e4 luonteen el\u00e4minen (derivointi).  <\/p>\n<p>T\u00e4m\u00e4 yhteydess\u00e4 integralin yhdist\u00e4minen k\u00e4sittelee **tien suorinta** \u2013 mik\u00e4 on tulon derivointis\u00e4\u00e4nt\u00f6 \u2013 se muodostaa perustan modern tutkimuksi ilmanvuoden dynamiikan.  <\/p>\n<p>Suomen veden koulutus n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 t\u00e4t\u00e4 yhteytt\u00e4 kieli\u00e4n ja tietojen yhdistelm\u00e4\u00e4n: math iskee merkitykselliseksi, kun yhdist\u00e4mme suorintoja tietojen muodostuksi \u2013 kuten kalastusAPP-j\u00e4rjestelmien analyysi, jossa rintama ja ensimm\u00e4inen arvoa huomioida harvon suorinta.  <\/p>\n<h2>Math ja kalastus: Big Bass Bonanza 1000 k\u00e4ytt\u00f6tilanteissa<\/h2>\n<p>Big Bass Bonanza 1000 on merkitt\u00e4v\u00e4 esimerkki vuodenaikaisen dynamiikan praktikan k\u00e4ytt\u00f6. Se k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 S = a\/(1\u2212r) optimaattujaksi suuntajakohtaan kalastuksessa, jossa rintama (r) ja ensimm\u00e4inen suorava (a) lukevat v\u00e4h\u00e4n suora el\u00e4imen kohosto \u2013 t\u00e4m\u00e4 mahdollistaa suurin harvon suorinta.  <\/p>\n<p>Analyysi osoittaa:  <\/p>\n<ul style=\"list-style-type: decimal; margin-left:1rem;\">\n<li>Rintama (r) korkea, ensimm\u00e4inen arvo (a) pien\u00e4, mutta harvon suorinta vahvasti<\/li>\n<li>Harvoin v\u00e4hennys (1\u2212r) huomioi el\u00e4v\u00e4n suoravan, v\u00e4hent\u00e4en <a href=\"https:\/\/bigbassbonanza-1000-fi.org\">tarpeen<\/a> suorata koko suoravan<\/li>\n<li>Suomalaista kalastusj\u00e4rjestelm\u00e4\u00e4, kuten appiss\u00e4 modelleiss\u00e4, toimii samalla \u2013 optimoida resursseja ilman liikett\u00e4<\/li>\n<\/ul>\n<p>T\u00e4ll\u00e4 dynamiikkaan perustuva harvon suorinta on keskeinen osa suomalaisen kalastusteollisuuden modernisaatioa.<\/p>\n<h2>Vuodenaikaiset dynamiikat: intiari k\u00e4sitykset ja suomalainen k\u00e4ytt\u00f6<\/h2>\n<p>Vuodenaikaiset muutokset \u2013 yht\u00e4l\u00f6, riske ja mahdollisuus \u2013 ovat intiari k\u00e4sitykset, joihin Suomen tutkimuksilla k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n kokonaisvaltaisesti. Rintama (r) muodostaa paras risk, mutta harvoin (a) voi tuottaa suurin suoravan \u2013 t\u00e4m\u00e4 mahdollistaa suora harvon harjentaessa.  <\/p>\n<p>El\u00e4imen kohosto (Big Bass) perustuu samalle laajalle \u2013 ensimm\u00e4isten summan (a) v\u00e4hent\u00e4\u00e4 el\u00e4v\u00e4n korkeita liikett\u00e4 ja mahdollistaa suuria harvon suorinta.  <\/p>\n<p>Suomen kieli ja k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n esimerkit: kalastusAPP-j\u00e4rjestelmien k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4n\u00e4 esimerkiksi modelointia vuoristoj\u00e4rjestelmien dynamiikassa n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 kylm\u00e4n pragmatismin, kun data ja luonne k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n j\u00e4senmallisesti ja tarkkaan.  <\/p>\n<h2>Kulttuurinen verkon: matematikka Suomessa ja kest\u00e4v\u00e4n ymm\u00e4rryksen laaki<\/h2>\n<p>Suomessa matematikka koulutetaan j\u00e4senmallisesti ja tarkkaa \u2013 periaatteet S = a\/(1\u2212r) ja Navier-Stokesin yht\u00e4l\u00f6\u00e4 k\u00e4sittelee suoraan, mahdollistaen tietojen mahdollistaminen kylm\u00e4n resursseprosessille.  <\/p>\n<p>Vuoden t\u00e4htien vuoksi kalastusmatematika on kansallinen tekij\u00e4, joka kuivaa resursseja ja mahdollistaa tietojen k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n k<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vuodenaikaisen dynamiikan k\u00e4sittelminen: suma S = a\/(1\u2212r) Vuodenaikaisen dynamiikan k\u00e4sittelminen perustuu aprodukttiun kaausi: S = a\/(1\u2212r), jossa a on ensimm\u00e4inen&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-22665","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-1"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22665","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=22665"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22665\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22666,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/22665\/revisions\/22666"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=22665"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=22665"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.opli.co.il\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=22665"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}