Notatki z Gnuplota (under construction)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Notatki z Gnuplota (under construction)"

Transkrypt

1 Notatki z Gnuplota (under construction) Witold Alda Contents 1 W ramach wprowadzenia 2 2 Podstawy Gnuplota Rysowanie wykresu - komenda plot Zakresy argumentów i zakresy osi Wybór osi do skalowania rysunku Nazywanie wykresu Wybór stylu linii wykresu Uzupeªnienia Modykacja parametrów wykresu komenda set Opis tekstowy rysunku Modykowanie osi Modykowanie stylów kre±lenia Formatowanie caªo±ci rysunku Rysowanie osi Zmienne, wyra»enia, funkcje 10 4 Przygotowanie rysunku do druku 12 5 Rysowanie wykresów na podstawie danych z pliku Brakuj ce warto±ci w plikach danych Wygªadzanie danych i sumowanie danych Dopasowanie wykresów metod najmniejszych kwadratów 16 1

2 7 Ró»ne pytania dotycz ce Gnuplota Wykresy 2D U»ycie dwóch ró»nych osi Y Jak usun osie? Jak narysowa wykres w okienku kwadratowym lub o innych zadanych proporcjach? Jak narysowa o± zerow? Wi ksze litery w opisach Kilka wykresów na jednym obrazku Animacja w Gnuplocie W ramach wprowadzenia Gnuplot jest popularnym i uniwersalnym programem do przedstawiania danych 2D i 3D w formie ró»nych wykresów. Program jest udost pniony jako freeware i daje si uruchomi na praktycznie ka»dej platformie. Ze strony mo»na ±ci gn pliki binarne z programem, na popularne platformy (m.in. Linux, Windows) oraz plik ¹ródªowy do skompilowania. Gnuplot jest programem sterowanym komendami, wªa±ciwie bez gracznego interfejsu u»ytkownika. Praca w gnuplocie odbywa si w dwóch podstawowych trybach: 1. bezpo±rednim - gdy w linii polece«wpisuje si komendy i natychmiast je wykonuje; 2. z u»yciem skryptów przygotowanych wcze±niej i wywoªywanych za pomoc komend load lub call Mo»na jeszcze dodatkowo wyró»ni trzeci tryb polegaj cy na uruchomieniu gnuplota z plikiem skryptu jako parametrem. Po uruchomieniu gnuplota mo»emy skorzystac z pomocy. Wpisanie komendy help spowoduje wy±wietlenie podstawowych informacji o programie i listy sugerowanych tematów. Komenda help help podpowiada jak skorzysta z systemu pomocy. Wykonanie komendy help <nazwa polecenia> pozwala na uzyskanie szczegóªowych informacji na interesuj cy nas temat. 2

3 2 Podstawy Gnuplota Rozpoczynymy od standardowego podej±cia. Gnuplot zostaje uruchomiony w okienku tekstowym poleceniem gnuplot i wchodzi w stan oczekiwania na komendy. W wersji dla systemu Windows mo»na u»y - i zazwyczaj tak si robi - polecenia wgnuplot, które powoduje owarcie oddzielnego okienka o nieco bogatszym interfejsie z rozwijanym menu i wygodniejszym systemem help. 2.1 Rysowanie wykresu - komenda plot Podstawowymi komendami do rysowania wykresów s plot i splot. Pierwsza sªu»y do rysowania wykresów dwu wymiarowych, druga natomiast do rysowania wykresów w przestrzeni 3D. Skªadnie obu polece«s do± rozbudowane, a przy tym zbli»one do siebie. W tym rozdziale zajmujemy si jedynie wykresami 2D. Wi kszo± parametrów jest opcjonalna. Obowi zkowe jest jedynie podanie ¹ródªa danych do rysowania w postaci formuªy (funkcji), nazwy pliku z danymi lub wskazania tzw. pseudopliku. Zatem najprostsz form wywoªania komendy plot jest np. lub plot cos(x) plot "dane_01_04_2010" Zwykle jednak najprostsza posta komendy nie jest wystarczaj ca do wykonania wykresu, który nas mo»e zadowoli. Droga pomi dzy pierwszym, byle jakim, wykresem a wykresem doskonaªym mo»e byc dosy uci»liwa. Peªna posta komendy jest nast puj ca (parametry w nawiasach klamrowych s opcjonalne): plot {<ranges>} {<function> {"<datafile>" {datafile-modifiers}}} {axes <axes>} {<title-spec>} {with <style>} {, {definitions,} <function>...} <function> ''<datafile>'' Przeanalizujmy stopniowo parametry opcjonalne, które mo»na dodawa. Najprostsza posta, np. wspomniana ju» 3

4 plot cos(x) narysuje oczywi±cie wykres funkcji cosinus, zakªadaj c przy tym wiele warto±ci domy±lnych: zakres argumentu x, rodzaj linii, etc Zakresy argumentów i zakresy osi W parametrze <ranges>, wewn trz komendy plot, deniujemy zakresy warto±ci x,y dla których chcemy wygenerowa rysunek. W trybie domy±lnym je»eli nie podamy tego parametru zakres dla argumentu x ustalony jest na [- 10:10]. Do zakresu x dopasowywany jest zakres osi. Zakres dla osi y jest dobierany(skalowany) automatycznie na postawie wyliczonych warto±ci funkcji - tak»eby wykres miesciª si na rysunku. Poni»sze przykªady powinny wyjasni dziaªanie <ranges>: plot [-5:5] cos(x) ustalony zakres x, zakres y automatyczny plot [-7:7][-1.5:1.5] cos(x) ustalony zakres x i y plot [:][-1.5:1.5] cos(x) ustalony zakres y, zakres x domy±lny plot [][-1.5:1.5] cos(x) ustalony zakres y, zakres x domy±lny plot [-3:] cos(x) ustalony dolny zakres x górny domy±lny plot [:][:2] cos(x) ustalony górny zakres y dolny automatyczny Wybór osi do skalowania rysunku Wybór osi, wzgl dem których rysowany jest wykres, deniuje si przez podanie komendy axes <axes>. Na pojedynczym rysunku zawsze istniej 4 zestawy par osi (x,y) wedªug których skalowane jest rysowanie funkcji. Domy±ln par jest dolna o± x i lewa o± y, oznaczone w parametrze axes jako axes x1y1. Pozostaªe 3 pary wybierzemy u»ywaj c: axes x1y2 (dolna x, prawa y), axes x2y1 (górna x, lewa y), axes x2y2 (górna x, lewa y). Zakres ustawiany w parametrze <ranges> odnosi si do wyª cznie do wybranej pary osi. Wi cej o osiach, a szczególnie o ich opisie - w jednym z dalszych rozdziaªów Nazywanie wykresu Parametr title <title-spec> deniuje nazw funkcji (lub nazw pliku danych), która domy±lnie pojawia si w lewym górnym rysunku jako opis 4

5 wykresu. Na przykªad mo»emy u»y : plot sin(x) title "nasz wªasny sinusek" Wybór stylu linii wykresu Za pomoc parametru with <style> mo»emy okre±li w jaki sposob ma by rysowana funkcja, np za pomoc linii, kropek, pionowych kresek, itp. W pomocy gnuplota help with mo»na odczyta 28 stylów, cho du»a ich cz ± bardziej nadaje si wykresów na podstawie danych z pliku. 2.2 Uzupeªnienia Skracanie nazw komend i parametrów W gnuplocie mo»na skraca nazwy tak dªugo, dopóki nie powoduje to niejednoznacznej interpretacji. W szczególno±ci komend plot mo»na skróci do plo, pl i p. Na przykªad polecenie plot sin(x) title "mój sinus" with impulses mo»na zapisa jako p sin(x) t "mój sinus" w i Je»eli nazwa parametru skªada si z dwóch cz sci, np. linespoints poprawny jest te» dwuliterowy skrót z pierwszych liter ka»dej cz sci: lp. Oczywi±cie poprawne s te» skróty linespoint, linespoin, linespoi, linespo, linesp. Ale ju» lines i jego skróty do l wª cznie b da oznaczaªy inny styl. Kilka wykresów na jednym rysunku. W gnuplocie bardzo ªatwo si to robi oddzielaj c specykacje wykresów przecinkami, na przykªad: plot sin(x) t "sinusek", x*x t "parabola", 4*x t "prosta" Powtarzanie rysowania. Jest to komenda bardzo przydatna w pracy bezpo±redniej zwªaszcza w sytuacji, gdy wydali±my dªug komend plot z wieloma parametrami, a nast pnie musimy j powtórzy bo dokonali±my innych modykacji rysunku. Šatwiej wtedy wyda krótk komend replot, bez»adnych parametrów. replot mo»na skróci do rep, napisanie re wywoªa inn komend (reread), a samo r jest bª dem. 5

6 2.3 Modykacja parametrów wykresu komenda set Tworz c rysunek z wykresem w dowolnym programie musimy okre±li jego parametry takie jak np. tytuª rysunku, podpisy osi, dodatkowe opisy itp. W gnuplocie robimy to za pomoc komendy set. Jest to najbardziej rozbudowana komenda gnuplota, za pomoc której ustawiamy wszystkie atrybuty rysunku. Równiez takie atrybuty, które poznali±my w komendzie plot, jak zakresy na osiach lub styl rysowania mog by alternatywnie (i cz sto z wi kszymi mo»liwo±ciami) ustawione komend set. Za pomoc komendy reset mo»emy usun wszystkie nasze ustawienia i powróci do warto±ci domy±lnych. Komenda jest przydatna gdy chcemy wszystko zacz c od nowa, lub tak namieszali±my,»e szkoda czasu na odwracanie poszczególnych ustawie«. Komenda show all spowoduje wy±wietlenie wszystkich parametrów, jednak wygodniej jest wy±wietla warto±ci wybranych parametrów lub grup parametrów pisz c show <nazwa parametru>. Przykªadowo show style spowoduje przy domy±lnych ustawieniach wypisanie tekstu: Data are plotted with points Functions are plotted with lines. Fill style is empty with border... itd Opis tekstowy rysunku W gnuplocie tekstowe opisy rysunku moga przyj form tytuªu caªego rysunku, podpisu osi lub tekstów umieszczanych w dowolnych miejscach rysunku. Teksty deniuje si komendami set title, set xlabel, set ylabel, set x2label, set y2label, set label <numer tekstu>. Do tego mo»na jeszcze doda set zlabel dla wykresów 3D. We wszystkich komendach (logiczne) mo»na ustawi poza samym tekstem, który ma by wstawiony jego poªo»enie, krój czcionki i rozmiar liter, kolor i orientacj (poziomo czy pionowo). Przykªad 5: set title "Mój pierwszy rysunek" set xlabel "k t w radianach" set ylabel "y=cos(x)" 6

7 set xrange [0: 2*pi] set xtics ("0" 0, "" pi/4, "90" pi/2, "" 3*pi/4, "180" pi, \ "" 5*pi/4, "270" 3*pi/2, "" 7*pi/4, "360" 2*pi) set grid plot cos(x) title "cosinus" set xtics 0, pi/4 replot Modykowanie osi W powy»szym przykªadzie komenda title dodaje do caªego rysunku nazw (tytuª), która domy±lnie pojawi si centralnie nad górn osi x. Komendy xlabel i ylabel zdeniuj podpisy osi x, y, a set xrange okre±la zakres zmiennej x. Komenda set xtics (0 0,...) ustawia napisy na osi x, tak aby podane byªy w stopniach. Komenda set grids dodaje do rysunku siatk pomocnicz. Wykres narysowany komenda plot ma nadan nazw sinus przy pomocy parametru title (który jest czym innym ni» komenda set title!) Ostatecznie stosuj c ponownie komend xtics ustawia si napisy na osi x tak aby podane byªy w radianach (napisy pojawi si pocz wszy od 0, co π/4). 2.4 Modykowanie stylów kre±lenia W gnuplocie mo»emy ªatwo zmienia zarówno styl linii (ci gªa lub przerywana), jej kolor, szeroko±, symbole reprezentuj ce punkty oraz ich rozmiar. W rozpoznaniu mo»liwo±ci rysowania bardzo pomocna jest komenda test, która wy±wietla dost pne w danej konguracji kolory, typy punktów i przykªadowe grubo±ci linii. Styl linii zmieniamy stosuj c parametr with w komendzie plot. plot sin(x) with linespoints wyrysuje nam funkcje w postaci krzy»yków poª czonych lini. Inne mo»liwe style linii to np. lines (domy±lny), impulses (pionowe kreski od zera do okreslonej warto±ci), boxes, dots, points, steps, itp. Aby zmieni kolor linii (lub typ linii w terminalach nie zapewniaj cych koloru), szeroko± linii, typ punktów, rozmiar punktów odwoªujemy si do nast puj cych okre±le«: linetype, linewidth, pointtype, pointsize lub ich skrótów: lt, lw, pt, ps. 7

8 Komenda plot sin(x) with linespoints lt 2 lw 2 pt 12 ps 3, cos(x) lub jej odpowiednik plot sin(x) with linespoints linetype 2 linewidth 2 pointtype 12 pointsize 3, cos(x) narysuje funkcj sin(x) za pomoc punktów poª czonych lini (linespoints), kolorem zielonym(lt 2) i o szeroko±ci równej 2 jednostkom(lw 2). Wybranym typem punktów (symboli) s romby(pt 12) a ich rozmiar to 3 jednostki(ps 3) Mo»liwe jest deniowanie wªasnych stylów linii i odwoªywanie si pó¹niej do nich za pomoc indeksów. Stosujemy w tym celu komend set linestyle numer indeksu... i okre±lenia lt, lw, pt, ps Komendy set linestyle 1 lt 2 lw 2 pt 12 ps 3 set linestyle 2 lt 3 lw 2 pt 3 ps 3 plot sin(x) with linespoints ls 1, cos(x) ls 2 deniuj style linii o indeksach 1 i 2. Do tak zdeniowanych stylów odwoªujemy si poprzez indeks w komendzie plot za pomoc parametru ls <numer indeksu> lub linestyle <numer indeksu>. 2.5 Formatowanie caªo±ci rysunku Standardowo rysunek jest zamkni ty w prostok cie czterema liniami. Przynajmniej dwie z tych linii pokrywaja si z osiami wykresu. Ustalane s przez komend set border. Posta komendy jest nast puj ca: set border {<integer>} {front back} {linewidth lw <line_width>} {{linestyle ls <line_style>} {linetype lt <line_type>}} Liczba wpisana w polu integer wskazuje na to, które linie ograniczaj ce s rysowane. Dla komendy plot liczba ta jest interpretowana jako pole czterobitowe, gdzie ka»dy bit wskazuje na inn lini : 8

9 linia maska warto± ograniczaj ca bitowa dziesi tna dolna lewa górna prawa Zatem komenda set border 6 wskazuje na to,»e narysuje si ograniczenie lewe i górne. Pozostaªe parametry wskazuj grubo±, styl i typ linii oraz to czy ograniczenie jest rysowane jest pod, czy nad pozostaªymi elementami rysunku (domy±lnie na wierzchu). Rozmiar i proporcje rysunku okre±lamy komend set size, podaj c jako jej parametry: square (wiadomo) lub ratio <warto± > (stosunek wysoko±ci do szeroko±ci) lub bezpo±rednio rozmiary x i y. 2.6 Rysowanie osi Stosuj komend plot zazwyczaj mamy do czynienia z dwiema osiami (poziom i pionow ) do których skalowane s dane. W rzeczywisto±ci mamy jednak do dyspozycji cztery osie oznaczone jako X, Y, X2, Y2. W prakyce mo»emy si spotka z sytuacj, w której np. potrzebne s nam dwie osie Y rysowane: jedna po lewej, a druga po prawej stronie. Np. gdy chcemy przedstawi na jednym rysunku dwie zale»no±ci na osi czasu: ilo± dwutlenku w gla w atmosferze i ±redni temperatur na Ziemi. Spodziewamy si,»e obie wielko±ci s skorelowane, wi c warto je przedstawi wspólnie, ale s wyra»one w zupeªnie innych jednostkach - st d dwie ró»ne osie. Osie s scharakteryzowane przez znaczniki (prostopadªe kreseczki zwane ticks) dzi ki którym odkªadamy na nich warto±ci. Mamy dwa rodzaje znaczników: du»e (major ticks) i maªe (minor ticks). Przy du»ych znacznikach wpisane s warto±ci, a przy maªych nie. Zajmijmy si tylko du»ymi znacznikami i to tylko na przykªadach: set xtics autofreq // warto± domy±lna set xtics 2 // pojedyncza warto± oznacza przyrost set xtics 20, 2 // dwie warto±ci: w. pocz tkowa, przyrost set xtics 20, 2, 40 // trzy warto±ci: w. pocz tkowa, przyrost, // w. ko«cowa 9

10 3 Zmienne, wyra»enia, funkcje W gnuplocie mo»na deniowa i stosowa zmienne. Deniowanie nast puje razem z instrukcj przypisania: a = 7.0 k = 5 l = k/2 m = k/2. Podczas deniowania typ zmiennej jest okre±lany przez typ przypisywanej warto±ci. Zatem a przechowuje zmienn zmiennoprzecinkow, a k staªoprzecinkow (caªkowit ). Po prawej stronie znaku przypisania mo»e si znajdowa wyra»enie zªo»one ze staªych i zmiennych, które maj ju» przypisan warto±. Przy wyliczaniu wyra»enia maj miejsce zwykªe reguªy konwersji typów. I tak l przyjmie warto± 2 (wynik dzielenia liczb caªkowitych), a m warto± 2.5 (wynik dzielenia liczby caªkowitej przez zmiennoprzecinkow ). Bie» ce warto±ci zmiennych zawsze mo»emy podejrze komend show variables, któr mo»emy skróci do sh v: gnuplot> sh v User and default variables: pi = GNUTERM = "win" a = 7.0 k = 5 l = 2.5 k = 2 Przy okazji widzimy predeniowane warto±ci pi i tekstow GNUTERM. Typ zmiennej nie jest okre±lony raz na zawsze i zmieni si jesli zostanie mu przypisana warto± innego typu. W gnuplocie oprócz zmiennych mo»na deniowa wªasne funkcje, a nast pnie odwoªywa si do nich i u»ywac tak jak funkcji standardowych, na przykªad w komendzie rysowania plot i splot oraz dopasowywania funkcji funkcji do danych pomiarowych (fit). Funkcj deniujemy podobnie jak zmienn, np. 10

11 f(x) = x**3 + 4*x**2-2*x + 1 W ogólno±ci mo»e to by funkcja zale»na od maksymalnie 10 zmiennych, tak wi c poni»sza denicja jest poprawna: gauss(x, m, s) = exp(-.5*((x-m)/s)**2)/sqrt(2*pi*s**2) Jednak komendzie plot tylko jedna zmienna jest zmienn niezale»n, wzgl dem której rysujemy wykres, a pozostaªe peªni rol parametrów i musz mie± nadane konkretne warto±ci. Domy±lnie nazw zmiennej niezale»nej jest x, ale mo»na j zmieni na inn komend set dummy <nazwa zmiennej niezale»nej>, np set dummy m. Rzadko jednak si tak post puje i zazwyczaj lepiej pozostawi standardowe nazwy. W standardowym, nieparametrycznym trybie pracy funkcje deniujemy wi c za pomoc zmiennej x lub zmiennych x,y. W trybie parametrycznym u»ywamy standardowo zmiennej t, lub pary u, v. Zdefniowane funkcje mo»na wy±wietli za pomoc komendy show functions (mo»na j skróci do sh fu). W trybie parametrycznym, komenda plot wymaga podania dwóch argumentów (funkcji), a komenda splot trzech argumentów np. gnuplot> set parametric dummy variable is t for curves, u/v for surfaces gnuplot> plot sin(t),cos(t) gnuplot> splot sin(u), cos(u), u gnuplot> splot sin(u), cos(u), v Wyj±cie z trybu parametrycznego dokonuje si za pomoc standardowego unset parametric. Podczas defniowania funkcji i pracy z gnuplotem przydatne jest nast puj ce wyra»enie warunkow pochodz ce z j zyka C: a?b:c W gnuplocie nosi ono nazw operatora trójargumentowego (ternary operator). Jego znaczenie jest nast puj ce: je»eli a jest prawd wykonaj b, je»eli nie wykonaj c. Np. zdeniowanie funkcji 'warto± bezwzgl dna' mo»e by nast puj ce: h(x) = (x<0)? -x : x 11

12 Operatory trójargumentowe mo»na zagnie»d»a, co pozwala tworzy i rysowa funkcje zªo»one z wielu segmentów (sklejonych lub nie). Aby pozna operatory i funkcje dost pne w gnuplocie wystarczy odwoªa si do tematów pomocy help expressions, help operators, help functions. 4 Przygotowanie rysunku do druku Podczas tworzenia rysunku ogl damy go na ekranie, jednak podstawowym celem jest utworzenie rysunku, który nadawaªby si do wklejenia do dokumentu przeznaczonego do druku. Rysunek taki musi by przygotowany w odpowiednim formacie. Szcz ±liwie gnuplot obsªuguje wiele formatów, ustawianych komend set terminal (mo»na powiedzie,»e terminal jest takim wirtualnym urz dzeniem wyj±ciowym, z którym jest zwi zany okre±lony format). Spis i parametry wszystkich terminali mo»na obejrze za pomoc help terminal, a aktualnie wybrany terminal za pomoc show terminal. W systemie MS Windows domy±lnym terminalem jest wxt, a w linuksie X11. Gdy chcemy przygotowa rysunek, który ma by wklejony do dokumentu, mamy szereg ró»nych mo»liwo±ci. Je»eli dokument jest tworzony w systemie TEXlub L A TEXrozs dnym wyborem b dzie format postscript, który wygeneruje rysunki wektorowe zachowuj ce bardzo dobr jako± przy przeskalowaniu. W tym celu nale»y wykona nast puj ce kroki: 1. Przygotowa rysunek, który na ekranie wygl da tak jak chcieliby±my,»eby wygl daª na wydruku. Niestety tylko mniej wi cej bo na ekranie nie da si wy±wietli rysunku zgodnego z reguª WYSIWYG. 2. Zmieni format rysunku z windows lub x11 na postscript za pomoc komendy set terminal postscript. To ustawienie mo»na uzupeªni parametrami dotycz cymi m. in. kroju i rozmiaru czcionki u»ytej do opisów lub trybu barwy wydruku: kolorowego/monochromatycznego. Uwaga: tak ustawionego formatu nie da si zobaczy na ekranie. 3. Zmieni miejsce do którego skierowany b dzie rysunek (nie ekran, a plik), za pomoc komendy set output "<nazwa-pliku>" 4. Powtórzy rysowanie komend replot 12

13 5. Powróci do pierwotnego formatu przez set terminal windows lub set terminal x11 i skierowa wyj±cie na ekran przez set output (bez parametrów). Taki ci g komend, zwªaszcza je±li jest cz sto powtarzany, wygodnie jest wpisa do pliku w formie skryptu, np. takiego jak: set terminal postscript set output "$0.eps$" replot set terminal windows set output Je±li zapiszemy skrypt w pliku o nazwie eps.gp, to mo»emy go wywoªa z parametrem komend call: call 'eps.gp' 'wykres1' W rezultacie zostanie zapisany plik wykres1.eps, a gnuplot powróci do wcze±niejszych ustawie«. set term postscript parametr font ustawia tryb czcionki i jej rozmiar. Domy±lnie jest wybrany font "Helvetica, 14". Je±li go zmieniamy, zawsze trzeba poda obie warto±ci. Podanie font ", 14 nie spowoduje bªedu gnuplota, ale wygeneruje niepoprawny postscript. Pytanie czy zawsze, bo mo»e da si jednak tego postscripta przeczyta. 5 Rysowanie wykresów na podstawie danych z pliku Plik z danymi gnuplot jest plikiem tekstowym. Standardowo skªada si z kolumn oddzielonych spacjami. Przykªadowy plik mo»e wygl da nast puj co: #Przykªadowy plik: # # Po znaku # mo»na umie±ci komentarz # # # X Y F(X) SIGMA(Y) 13

14 Komenda w postaci: plot 'nazwa_pliku' standardowo u»yje warto±ci z pierwszej kolumny do wskazania wspóªrz dnych x, a z drugiej do y. Mo»na jednak wybra dwie dowolne kolumny za pomoc parametru using: plot 'nazwa_pliku' using 1:4 Z kolei podanie tylko jednej kolumny, spowoduje potraktowanie jej jako kolumny warto±ci y, w tym przypadku dla wspóªrz dnej x gnuplot wygeneruje kolejne liczby caªkowite zaczynaj c od 0. Sposób prezentowania danych okre±lamy za pomoc parametru with, np. plot 'nazwa_pliku' using 1:3 with lines Warto± parametru with mo»e przyj jedn z warto±ci: lines, points, linespoints, impulses, dots, steps, fsteps, histeps, errorbars, labels, xerrorbars, yerrorbars, xyerrorbars, errorlines, xerrorlines, yerrorlines, xyerrorlines, boxes, histograms, filledcurves, boxerrorbars, boxxyerrorbars, financebars, candlesticks, vectors, image, rgbimage, pm3d. Dziaªanie nietórych parametrów tªumaczy si sam ich nazw, inne warto wybróbowa i zobaczy jak dziaªaj. Wi kszo± warto±ci with wymaga danych z dwóch kolumn, jednak niektóre potrzebuj dodatkowej informacji. Na przykªad: plot 'nazwa_pliku' with yerrorbars 14

15 skorzysta z trzech kolumn: wspóªrz dne x pobierze z pierwszej kolumny, wspóªrz dne y z 2 kolumny, a z trzeciej kolumny pobrane zostan warto±ci y, które posªu» do narysowania bª dów y w postaci pionowych linii od y y do y + y. Mo»emy oczywi±cie wskaza konkretne 3 kolumny: plot 'nazwa_pliku' using 2:3:5 with yerrorbars Niektóre z warto±ci parametrów wymagaj danych z 4 kolumn (np. xyerrorbars, arrows) lub nawet z 5 (np. candlesticks). 5.1 Brakuj ce warto±ci w plikach danych W przetwarzaniu rzeczywistych danych eksperymentalnych musimy si liczy z niekompletnymi danymi. Najwygodniej je zaznacza za pomoc ustalonego ªa«cucha znaków uj tego w cudzysªowy. Mozna do tego celu u»y zwyczajowego tekstu "NaN" (Not a Number) w komendzie set: NaN NaN 9 10 set datafile missing "NaN" Przykªadowy plik mo»e wtedy wygl da : Dla takiego zestawu danych sposób rysowania b dzie zale»aª od wskazania kolumn w komendzie plot: plot 'nazwa_pliku' using 1:2 with linespoints spowoduje narysowanie linii ciagªej ªacz cej kolejne punkty z okre±lonymi warto±ciami. Brakuj ce punkty s jakby wyinterpolowane liniowo. Z kolei zapis plot 'nazwa_pliku' using 1:(\$2) with linespoints potraktuje 5. i 8. wiersz danych jako pust lini i pozostawi przerw w wykresie. 15

16 5.1.1 Wygªadzanie danych i sumowanie danych Wygªadzanie danych odbywa si za pomoc parametru smooth z odpowiedni warto±ci, u»ytego w komendzie plot. Dopuszczalnymi warto±ciami smooth s unique, frequency, bezier, sbezier, csplines, acsplines. W nowej wersji gnuplota (3.6) pojawiªy si dodatkowo parametry cnormal, cumulative i kdensity. 6 Dopasowanie wykresów metod najmniejszych kwadratów Do aproksymacji metod najmniejszych kwadratów sªu»y komenda fit Zakªadamy,»e mamy N-elementowy zbiór danych par (x i, y i ) lub trójek (x i, y i, σ i ), i = 1,..., N, gdzie y i jest mierzon (lub inaczej uzyskan warto±ci ) natomiast σ i jest miar niepewno±ci otrzymanej warto±ci y i, tak jak odchylenie standardowe. Wyra»enie 1/σ i jest wag y i. Naszym zadaniem jest dopasowanie do danych funkcji f(x, a 1, a 2,..., a m ), gdzie a i s jej wspóªczynnikami. Miar dopasowania jest suma kwadratów ochyle«danych od funkcji, tradycyjnie okre±lana jako χ 2 : N χ 2 = (y i f(x, a 1, a 2,..., a m )) 2. i=1 Gdy uwzgl dnimy niepewno± σ, miar jest wa»ona suma kwadratów odchyle«: N χ 2 = (y i f(x, a 1, a 2,..., a m )) 2 /σi 2. i=1 Dopasowanie polega na znalezieniu takiego zestawu wspóªczynników (a 1, a 2,..., a m ), który zminimalizuje sum kwadratów odchyle«χ 2. W przypadku dopasowania do funkcji liniowej f(x, a, b) = ax+b warto±ci optymalnych wspóªczynników mo»na znale¹ analitycznie. W ogólnym, nieliniowym przypadku nale»y zastosowa iteracyjn procedur numeryczn. Powszechnie stosowanym schematem, u»ytym równie» przez gnuplota, jest algorytm Marquardta-Levenberga. W praktyce dopasowanie rozpoczynamy od wyboru funkcji aproksymuj cej. Posªugujemy si przy tym nasz wiedz o charakterze danych, znanymi nam uzasadnieniami teoretycznymi takiego a nie innego przebiegu danych, a 16

17 w ko«cu zwykªym popatrzeniem na przebieg danych. Staramy si wybra funkcje mo»liwie proste, w których b dzie mo»liwe nadanie interpretacji poszczególnym wspóªczynnikom. 7 Ró»ne pytania dotycz ce Gnuplota 7.1 Wykresy 2D U»ycie dwóch ró»nych osi Y Czasami zachodzi potrzeba narysowania kilku wykresów na jednym rysunku i oddzielnego zwi zania ich z poszczególnymi osiami. Na rysunku mamy 4 osie: X (na dole), X2 (na górze), Y (po lewej stronie) i Y2 (po prawej stronie). Przez domniemanie Y2 jest identyczna z Y, a X2 z X. Mo»emy nada osiom ró»ne zakresy przy pomocy komendy set z parametrami xrange, yrange (to ju» znamy) oraz x2range i y2range. Nast pnie mo»emy powi za ka»dy wykres z komendy plot z par osi poprzez u»ycie parametru axis z warto±ci x1y1, x1y2, x2y1, x2y2. W szczególno±ci axis x2y1 oznacza» danie skalowania wykresu do górnej osi X i lewej osi Y. Na przykªad: gnuplot> set xrange [0:2*pi] gnuplot> set yrange [-1:1] gnuplot> set y2range [0:1] gnuplot> plot sin(x) axis x1y1, sin(x)**2 axis x1y Jak usun osie? Przez domniemanie Gnuplot rysuje wszystkie cztery osie, korzystaj c z domy±lnego ustawienia parametru set border n Ka»da o± ma swój kod liczbowy. Na wykresie 2D o± X ma kod 1, Y: 2, X2: 4, Y2: 8. Suma kodów wskazuje na to które z osi b d rysowane. set border 15 narysuje wszystkie osie. W wykresach 3D osie maj wy»sze kody na razie ten przypadek pomijamy. Czy innym jest rysowanie osi (linii), a czym innym kreseczek skaluj cych o± (tics). Domy±lnie ustawione jest: set xtics, set ytics. Ponadto na osi górnej i prawej kreseczki s obrazem tych z osi dolnej i lewej: set xtics mirror, set ytics mirror. Mo»na je wyª czy przez set x ytics nomirror. Na przykªad: 17

18 gnuplot> set border 3 gnuplot> set xtics nomirror gnuplot> set ytics nomirror Jak narysowa wykres w okienku kwadratowym lub o innych zadanych proporcjach? Wykres w kwadracie tworzy si bardzo prosto: gnuplot> set size square Stosunek dªugo±ci osi Y do osi X podajemy np. przez: gnuplot> set size ratio 2 Je»eli stosunek podamy w postaci liczby ujemnej (np. -2, -0.5) dodatkowo wymusimy zakres osi Y taki sam jak osi X Jak narysowa o± zerow? set {x y}zeroaxis Dodatkowo ustawienie mo»na uzupeªni typem linii (lt). Domy±lnie rysuje si linia przerywana, a umieszczenie lt -1 powoduje,»e osie zerowe maj tak posta jak pozostaªe osie wykresu Wi ksze litery w opisach Mo»na oczywi±cie okre±li rozmiar czcionki w ustawieniach set label i set axis W przypadku, gdy planowane jest wyj±cie postscriptowe, mo»na zmniejszy caªy rysunek, np.: set size 0.3, 0.3 Czcionki postscriptowe nie ulegn przeskalowaniu. Bardziej szczegóªowe okre±lanie/skalowanie czcionek postscriptowych wymaga wyspecykowania parametrów wszystkich wyst puj cych tekstów, np.: gnuplot> set terminal postscript enhanced "Helvetica" 16 gnuplot> set title "Exponenta" font "Times-Roman,40" gnuplot> set xlabel "To jest o± X" font "Helvetica,20" gnuplot> set ylabel "To jest o± Y" font "Times-Italic,32" gnuplot> plot exp(-x) 18

19 7.1.6 Kilka wykresów na jednym obrazku Mo»na je umie±ci u»ywaj c komendy set multiplot, a nast pnie rysuj c przesuni te odpowiednio wykresy: gnuplot> set parametric dummy variable is t for curves, u/v for surfaces gnuplot> set noxtic gnuplot> set noytic gnuplot> set nokey gnuplot> set size square 0.3,0.3 gnuplot> set rmargin 0 gnuplot> set lmargin 0 gnuplot> set tmargin 0 gnuplot> set bmargin 0 gnuplot> set multiplot multiplot> set origin 0.1,0.1 multiplot> plot sin(3*t),cos(2*t) multiplot> set origin 0.1,0.5 multiplot> plot sin(3*t),cos(4*t) multiplot> set origin 0.5,0.1 multiplot> plot sin(5*t),cos(2*t) multiplot> set origin 0.5,0.5 multiplot> plot sin(5*t),cos(4*t) multiplot> set nomultiplot Animacja w Gnuplocie Najpierw musimy przygotowa zestaw komend w oddzielnym pliku np. o nazwie petla.pl, zawieraj cy nast puj ce komendy: theta = theta + 10 set view 60, theta splot exp(-x*x)*erf(y) if(theta<360) reread Kluczowa jest tu komenda reread Wywoªanie rysowania w gnuplocie mo»e wygl da na przykªad nast puj co: 19

20 gnuplot> set nokey gnuplot> set noxtics gnuplot> set noytics gnuplot> set noztics gnuplot> set border 0 gnuplot> set isosamples 40, 40 gnuplot> set hidden3d gnuplot> set xrange [ -5 : 5 ] gnuplot> set yrange [ -5 : 5 ] gnuplot> theta = 5 gnuplot> load "loop.plt" 20

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015 GNUPLOT Wprowadzenie dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015 http://www.gnuplot.info/ Program Gnuplot Rysuje wykresy w 2D lub 3D zdefiniowanych funkcji

Bardziej szczegółowo

Wstęp do gnuplota. Dominik Perykasza. 1 Wstęp 2. 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu... 4 2.2 Modyfikowanie styli...

Wstęp do gnuplota. Dominik Perykasza. 1 Wstęp 2. 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu... 4 2.2 Modyfikowanie styli... Wstęp do gnuplota Dominik Perykasza Spis treści 1 Wstęp 2 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu................ 4 2.2 Modyfikowanie styli........................ 4 3 Definiowanie funkcji

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programu gnuplot

Wprowadzenie do programu gnuplot Wprowadzenie do programu gnuplot Bogdan Kreczmer CiR PWR pokój budynek C bogdan.kreczmer@pwr.edu.pl Copyright c Bogdan Kreczmer Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu na temat wizualizacji danych

Bardziej szczegółowo

gnuplot - wprowadzenie

gnuplot - wprowadzenie gnuplot - wprowadzenie Katarzyna Grzelak październik 2017 K.Grzelak (IFD UW) 1 / 22 Wprowadzenie Programy do opracowywania danych doświadczalnych (rysowanie funkcji, punktów z błędami, dopasowywanie zależności

Bardziej szczegółowo

Lekcja 12 - POMOCNICY

Lekcja 12 - POMOCNICY Lekcja 12 - POMOCNICY 1 Pomocnicy Pomocnicy, jak sama nazwa wskazuje, pomagaj Baltiemu w programach wykonuj c cz ± czynno±ci. S oni szczególnie pomocni, gdy chcemy ci g polece«wykona kilka razy w programie.

Bardziej szczegółowo

Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty

Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Banki przedmiotów Co ju» wiemy? co to s banki przedmiotów w Baltie potramy korzysta z banków przedmiotów mo»emy tworzy nowe przedmioty

Bardziej szczegółowo

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Sala-Tefelska Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2017

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Sala-Tefelska Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2017 GNUPLOT Wprowadzenie dr inż. Marzena Sala-Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2017 http://www.gnuplot.info/ Program Gnuplot Rysuje wykresy w 2D lub 3D zdefiniowanych funkcji

Bardziej szczegółowo

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my

Bardziej szczegółowo

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.

Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 10 Plan Wiele wykresów w jednym pliku (multiplot) Wykres na wykresie Wykresy

Bardziej szczegółowo

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku

Bardziej szczegółowo

GnuPlot. Program do tworzenia wykresów. Zbigniew Koza. Uniwersytet Wrocławski Instytut Fizyki Teoretycznej. GnuPlot p. 1/30

GnuPlot. Program do tworzenia wykresów. Zbigniew Koza. Uniwersytet Wrocławski Instytut Fizyki Teoretycznej. GnuPlot p. 1/30 GnuPlot Program do tworzenia wykresów Zbigniew Koza Uniwersytet Wrocławski Instytut Fizyki Teoretycznej GnuPlot p. 1/30 Możliwości programu Rysowanie wykresów funkcji i zbiorów danych. Rysowanie obiektów

Bardziej szczegółowo

Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane

Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane Lekcja 6 Programowanie - Zaawansowane Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Wst p Wiemy ju»: co to jest program i programowanie, jak wygl da programowanie, jak tworzy programy za pomoc Baltiego. Na

Bardziej szczegółowo

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz

Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia

Bardziej szczegółowo

Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY

Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Wiemy ju» co to s banki przedmiotów i potramy z nich korzysta. Dowiedzieli±my si te»,»e mo»emy tworzy nowe przedmioty, a nawet caªe banki przedmiotów. Na tej lekcji zajmiemy

Bardziej szczegółowo

Analizowanie danych. Katarzyna Grzelak. listopad 2014. K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24

Analizowanie danych. Katarzyna Grzelak. listopad 2014. K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24 Analizowanie danych Katarzyna Grzelak listopad 2014 K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24 Wprowadzenie Programy do opracowywania danych doświadczalnych (rysowanie funkcji, punktów z błędami, dopasowywanie zależności

Bardziej szczegółowo

Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe

Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Liczby losowe Czasami potrzebujemy by program za nas wylosowaª liczb. U»yjemy do tego polecenia liczba losowa: Liczby losowe

Bardziej szczegółowo

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a

Bardziej szczegółowo

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego Bash i algorytmy Elwira Wachowicz elwira@ifd.uni.wroc.pl 20 lutego 2012 Elwira Wachowicz (elwira@ifd.uni.wroc.pl) Bash i algorytmy 20 lutego 2012 1 / 16 Inne przydatne polecenia Polecenie Dziaªanie Przykªad

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia twierdzeń 1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych

Bardziej szczegółowo

Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe.

Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe. Wstawianie gotowych rysunków w texu - informacje podstawowe. By móc wstawi rysunek musimy w preambule pliku dopisa odpowiedni pakiet komend : \usepackage. W przypadku graki doª czamy pakiet:graphicx, (nieco

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 8 Plan Podstawy wykresów trójwymiarowych Generowanie wykresów powierzchniowych

Bardziej szczegółowo

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e

Bardziej szczegółowo

Gnuplot wprowadzenie v. 2.0

Gnuplot wprowadzenie v. 2.0 Gnuplot wprowadzenie v. 2.0 M. Kopciuszyński 22 stycznia 2019 1 Wstęp Gnuplot to zaawansowany program do tworzenia wykresów dwu- i trójwymiarowych. Jest dostępy zarówno na platformę Linux jak i Windows.

Bardziej szczegółowo

Lekcja 5 Programowanie - Nowicjusz

Lekcja 5 Programowanie - Nowicjusz Lekcja 5 Programowanie - Nowicjusz Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Programowanie i program wedªug Baltiego Programowanie Programowanie jest najwy»szym trybem Baltiego. Z pomoc Baltiego mo»esz

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do C/C++

1. Wprowadzenie do C/C++ Podstawy Programowania - Roman Grundkiewicz - 013Z Zaj cia 1 1 rodowisko Dev-C++ 1. Wprowadzenie do C/C++ Uruchomienie ±rodowiska: Start Programs Developments Dev-C++. Nowy projekt: File New Project lub

Bardziej szczegółowo

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do C/C++

1. Wprowadzenie do C/C++ Podstawy Programowania :: Roman Grundkiewicz :: 014 Zaj cia 1 1 rodowisko Dev-C++ 1. Wprowadzenie do C/C++ Uruchomienie ±rodowiska: Start Programs Developments Dev-C++. Nowy projekt: File New Project lub

Bardziej szczegółowo

x y x y x y x + y x y

x y x y x y x + y x y Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0

Bardziej szczegółowo

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017 i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski Uniwersytet Šódzki, Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/festiwalnauki2017/festiwal_wmii_2017_

Bardziej szczegółowo

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. wiczenia 1 2 do wiczenia 3 4 Badanie do±wiadczalne 5 pomiarów 6 7 Cel Celem wiczenia jest zapoznanie studentów z etapami przygotowania i

Bardziej szczegółowo

7. OPRACOWYWANIE DANYCH I PROWADZENIE OBLICZEŃ powtórka

7. OPRACOWYWANIE DANYCH I PROWADZENIE OBLICZEŃ powtórka 7. OPRACOWYWANIE DANYCH I PROWADZENIE OBLICZEŃ powtórka Oczekiwane przygotowanie informatyczne absolwenta gimnazjum Zbieranie i opracowywanie danych za pomocą arkusza kalkulacyjnego Uczeń: wypełnia komórki

Bardziej szczegółowo

Informacje pomocnicze

Informacje pomocnicze Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia

Bardziej szczegółowo

Wektory w przestrzeni

Wektory w przestrzeni Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem

Bardziej szczegółowo

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna 1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy

Bardziej szczegółowo

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Materiaªy do Repetytorium z matematyki Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych - Gnuplot

Wizualizacja danych - Gnuplot Wizualizacja danych - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 3 O czym dziś będzie mowa Kreślenia nieposortowanych plików danych Wygładzanie zaburzonych

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Z.Šagodowski Politechnika Lubelska 29 maja 2016 Podstawowe denicje Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów (A,B) z których pierwszy nazywa si pocz tkiem a drugi

Bardziej szczegółowo

Lekcja 2 - BUDUJEMY I CZARUJEMY

Lekcja 2 - BUDUJEMY I CZARUJEMY Lekcja 2 - BUDUJEMY I CZARUJEMY Na tej lekcji dowiemy si, jak korzysta z trybów Budowania oraz Czarowania w programie Baltie. Troch ju» wiemy o tych dwóch trybach z poprzedniej lekcji, jednak przypomnijmy

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Teoria Interpolacja polega na znajdowaniu krzywej przechodz cej przez wszystkie w zªy. Zdarzaj si jednak sytuacje, w których dane te mog by obarczone

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad

Bardziej szczegółowo

P tle. Rozdziaª Wst p. 4.2 P tle P tla for(...);

P tle. Rozdziaª Wst p. 4.2 P tle P tla for(...); Rozdziaª 4 P tle 4.1 Wst p Niniejszy rozdziaª zawiera opis p tli w j zyku C, wraz z przykªadowymi programami oraz ich obja±nieniem. 4.2 P tle P tla to element j zyka programowania, pozwalaj cy na wielokrotne,

Bardziej szczegółowo

Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe

Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe Rozdziaª 11 Wska¹niki, tablice dynamiczne wielowymiarowe 11.1 Wst p Identycznie, jak w przypadku tablic statycznych, tablica dynamiczna mo»e by tablic jedno-, dwu-, trójitd. wymiarow. Tablica dynamiczna

Bardziej szczegółowo

1. Odcienie szaro±ci. Materiaªy na wiczenia z Wprowadzenia do graki maszynowej dla kierunku Informatyka, rok III, sem. 5, rok akadem.

1. Odcienie szaro±ci. Materiaªy na wiczenia z Wprowadzenia do graki maszynowej dla kierunku Informatyka, rok III, sem. 5, rok akadem. Materiaªy na wiczenia z Wprowadzenia do graki maszynowej dla kierunku Informatyka, rok III, sem. 5, rok akadem. 2018/2019 1. Odcienie szaro±ci Model RGB jest modelem barw opartym na wªa±ciwo±ciach odbiorczych

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka zmiennopozycyjna

Arytmetyka zmiennopozycyjna Rozdziaª 4 Arytmetyka zmiennopozycyjna Wszystkie obliczenia w octavie s wykonywane w arytmetyce zmiennopozycyjnej (inaczej - arytmetyce ) podwójnej precyzji (double) - cho w najnowszych wersjach octave'a

Bardziej szczegółowo

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu ➏ Filozoa z elementami logiki Na podstawie wykªadów dra Mariusza Urba«skiego Sylogistyka Przypomnij sobie: stosunki mi dzy zakresami nazw KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE Trzy znaczenia sªowa jest trzy rodzaje

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy. Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 7 Legenda - składania set key [ on off ] [ default ] [ [ at {pos:position}

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - wykªad 8

Ekonometria - wykªad 8 Ekonometria - wykªad 8 3.1 Specykacja i werykacja modelu liniowego dobór zmiennych obja±niaj cych - cz ± 1 Barbara Jasiulis-Goªdyn 11.04.2014, 25.04.2014 2013/2014 Wprowadzenie Ideologia Y zmienna obja±niana

Bardziej szczegółowo

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Stanisªaw Goldstein Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ 16 lutego 2016 Wszech±wiat matematyczny skªada si wyª cznie ze zbiorów. Liczby naturalne s zdeniowane

Bardziej szczegółowo

Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów

Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów Laboratorium: Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnaªów Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów 1 Cel i zakres wiczenia Celem wiczenia jest zapoznanie si z procesami dyskretyzacji i kwantyzacji, oraz ze zjawiskami

Bardziej szczegółowo

1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy.

1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy. 1 Klasy. Klasa to inaczej mówi c typ który podobnie jak struktura skªada si z ró»nych typów danych. Tworz c klas programista tworzy nowy typ danych, który mo»e by modelem rzeczywistego obiektu. 1.1 Denicja

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych: Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow

Bardziej szczegółowo

Baza danych - Access. 2 Budowa bazy danych

Baza danych - Access. 2 Budowa bazy danych Baza danych - Access 1 Baza danych Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z okre±lonymi reguªami. W w»szym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyj tymi dla danego programu

Bardziej szczegółowo

geometry a w przypadku istnienia notki na marginesie: 1 z 5

geometry a w przypadku istnienia notki na marginesie: 1 z 5 1 z 5 geometry Pakiet słuy do okrelenia parametrów strony, podobnie jak vmargin.sty, ale w sposób bardziej intuicyjny. Parametry moemy okrela na dwa sposoby: okrelc je w polu opcji przy wywołaniu pakiety:

Bardziej szczegółowo

Listy i operacje pytania

Listy i operacje pytania Listy i operacje pytania Iwona Polak iwona.polak@us.edu.pl Uniwersytet l ski Instytut Informatyki pa¹dziernika 07 Który atrybut NIE wyst puje jako atrybut elementów listy? klucz elementu (key) wska¹nik

Bardziej szczegółowo

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x, y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0, y 0 ) Pochodn cz stkow pierwszego rz du funkcji dwóch zmiennych wzgl

Bardziej szczegółowo

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisªawa Staszica w Krakowie Wydziaª Fizyki i Informatyki Stosowanej Krzysztof Grz dziel kierunek studiów: informatyka stosowana Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci

Bardziej szczegółowo

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1 J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)

Bardziej szczegółowo

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej Matematyka wykªad 1 Macierze (1) Andrzej Torój Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej 17 wrze±nia 2011 Plan wykªadu 1 2 3 4 5 Plan prezentacji 1 2 3 4 5 Kontakt moja strona internetowa:

Bardziej szczegółowo

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X. Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór

Bardziej szczegółowo

Kurs z matematyki - zadania

Kurs z matematyki - zadania Kurs z matematyki - zadania Miara łukowa kąta Zadanie Miary kątów wyrażone w stopniach zapisać w radianach: a) 0, b) 80, c) 90, d), e) 0, f) 0, g) 0, h), i) 0, j) 70, k), l) 80, m) 080, n), o) 0 Zadanie

Bardziej szczegółowo

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

SVN - wprowadzenie. 1 Wprowadzenie do SVN. 2 U»ywanie SVN. Adam Krechowicz. 16 lutego Podstawowe funkcje. 2.1 Windows

SVN - wprowadzenie. 1 Wprowadzenie do SVN. 2 U»ywanie SVN. Adam Krechowicz. 16 lutego Podstawowe funkcje. 2.1 Windows SVN - wprowadzenie Adam Krechowicz 16 lutego 2013 1 Wprowadzenie do SVN SVN SubVersion jest systemem kontroli wersji pozwalaj cym wielu u»ytkownikom na swobodne wspóªdzielenie tych samych plików. Pozwala

Bardziej szczegółowo

Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów

Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów Rozdziaª 4 Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów W tym rozdziale zajmiemy si interpolacj wielomianow. Zadanie interpolacji wielomianowej polega na znalezieniu wielomianu stopnia nie wi kszego od n,

Bardziej szczegółowo

Lab. 02: Algorytm Schrage

Lab. 02: Algorytm Schrage Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z

Bardziej szczegółowo

Mathematica - podstawy

Mathematica - podstawy Mathematica - podstawy Artur Kalinowski Semestr letni 2011/2012 Artur Kalinowski Mathematica - podstawy 1 / 27 Spis tre±ci Program Mathematica 1 Program Mathematica 2 3 4 5 Artur Kalinowski Mathematica

Bardziej szczegółowo

zajęcia 2 Definiowanie wektorów:

zajęcia 2 Definiowanie wektorów: zajęcia 2 Plan zajęć: definiowanie wektorów instrukcja warunkowa if wykresy Definiowanie wektorów: Co do definicji wektora: Koń jaki jest, każdy widzi Definiowanie wektora w Octave v1=[3,2,4] lub: v1=[3

Bardziej szczegółowo

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym.

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym. ZESTAWY A Zestaw 1 Organizacja plików: Wszystkie pliki oddawane do sprawdzenia nale»y zapisa we wspólnym folderze o nazwie b d cej numerem indeksu, umieszczonym na pulpicie. Oddajemy tylko ¹ródªa programów

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Ekonometria wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK (1) Ekonometria 1 / 25 Plan wicze«1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 2 / 25 Plan prezentacji 1 Ekonometria

Bardziej szczegółowo

Usługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, Bielsko-Biała

Usługi Informatyczne SZANSA - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, Bielsko-Biała Usługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, 43-305 Bielsko-Biała NIP 937-22-97-52 tel. +48 33 488 89 39 zwcad@zwcad.pl www.zwcad.pl Aplikacja do rysowania wykresów i oznaczania

Bardziej szczegółowo

S88 Badanie rzutu kostką sześcienną

S88 Badanie rzutu kostką sześcienną S88 Badanie rzutu kostką sześcienną Andrzej Kapanowski 29 lutego 2012 Streszczenie Celem ćwiczenia jest zbadanie rzutu kostką sześcienną. Dokument ma być pomocą przy przygotowywaniu opracowania z ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne 1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych

Bardziej szczegółowo

Podstawy modelowania w j zyku UML

Podstawy modelowania w j zyku UML Podstawy modelowania w j zyku UML dr hab. Bo»ena Wo¹na-Szcze±niak Akademia im. Jan Dªugosza bwozna@gmail.com Wykªad 2 Zwi zki mi dzy klasami Asocjacja (ang. Associations) Uogólnienie, dziedziczenie (ang.

Bardziej szczegółowo

Gnuplot. narzędzie do tworzenia wykresów

Gnuplot. narzędzie do tworzenia wykresów Gnuplot Gnuplot narzędzie do tworzenia wykresów Gnuplot http://www.gnuplot.info/ http://t16web.lanl.gov/kawano/gnuplot/index-e.html Pomoc help help plotting help polecenie, np. plot test Polecenie test

Bardziej szczegółowo

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY PB 2 PB 1 Projekt z grupowania danych - Rough k-medoids Liczba osób realizuj cych projekt: 1 osoba 1. Wczytanie danych w formatach

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Gnuplota

Wprowadzenie do Gnuplota Wprowadzenie do Gnuplota Janusz Szwabiński Janusz Szwabiński Wprowadzenie do Gnuplota 1/18 Gnuplot strona główna: http://gnuplot.info/ program do tworzenia wykresów 2D i 3D darmowy rozwijany od 1986 roku

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne Technologie Informacyjne Wykªad 5 Paweª Witkowski MIM UW Wiosna 2012 P. Witkowski (MIM UW) Technologie Informacyjne Wiosna 2012 1 / 1 WYSZUKAJ.PIONOWO WYSZUKAJ.PIONOWO(kryterium wyszukiwania; macierz;

Bardziej szczegółowo

gnuplot czyli jak zrobić wykres, żeby się nie narobić

gnuplot czyli jak zrobić wykres, żeby się nie narobić gnuplot czyli jak zrobić wykres, żeby się nie narobić Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki 14 listopada 2008 Co to jest gnuplot i co nam oferuje? program do tworzenia wykresów oraz wizualizacji danych

Bardziej szczegółowo

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych dr Krzysztof yjewski Informatyka I rok I 0 in» 12 stycznia 2016 Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0 y 0 )

Bardziej szczegółowo

Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd.

Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd. Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd. M. Czoków, J. Piersa Faculty of Mathematics and Computer Science, Nicolaus Copernicus University, Toru«, Poland 2010-11-23

Bardziej szczegółowo

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne Arkusz maturalny Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 1. 9 8 2. 0, (1) 3. 8 9 4. 0, (8) 3 4 4 4 1 jest liczba Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 3 4 4 4

Bardziej szczegółowo

Zbiory i odwzorowania

Zbiory i odwzorowania Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie fajne równania

Ekstremalnie fajne równania Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów

Bardziej szczegółowo

Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów

Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów 1 Wst p Przypomnijmy,»e komputer skªada si z procesora, pami ci, systemu wej±cia-wyj±cia oraz po- ª cze«mi dzy nimi. W procesorze mo»emy

Bardziej szczegółowo

Edyta Juszczyk. Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie. Lekcja 1Wst p

Edyta Juszczyk. Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie. Lekcja 1Wst p Lekcja 1 Wst p Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Baltie Baltie Baltie jest narz dziem, które sªu»y do nauki programowania dla dzieci od najmªodszych lat. Zostaª stworzony przez Bohumira Soukupa

Bardziej szczegółowo

2 Skªadnia polece«w pliku

2 Skªadnia polece«w pliku Interpreter opisu dziaªa«platformy mobilnej wtyczki 1 Ogólny opis zadania Nale»y napisa program, który b dzie w stanie przeczyta z pliku tekstowego sekwencj polece«ruchu, a nast pnie zasymulowa dziaªanie

Bardziej szczegółowo

Przewodnik u»ytkownika

Przewodnik u»ytkownika Opisywanie wygl du dokumentu 15 stycznia 2008 Akapity wystawione Skutkiem u»ycia otoczenia tworz cego akapit wystawiony jest zacz cie go od nowego wiersza, a tak»e zacz cie od nowego wiersza tekstu nast

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie programu Microsoft Excel do analizy wyników nauczania

Zastosowanie programu Microsoft Excel do analizy wyników nauczania Grayna Napieralska Zastosowanie programu Microsoft Excel do analizy wyników nauczania Koniecznym i bardzo wanym elementem pracy dydaktycznej nauczyciela jest badanie wyników nauczania. Prawidłow analiz

Bardziej szczegółowo

Bazy danych, 4. wiczenia

Bazy danych, 4. wiczenia Bazy danych, 4. wiczenia 2007-10-23 1 Plan zaj PL/SQL, cz ± II: tabele kursory sªu» ce do zmiany danych, procedury, funkcje, pakiety, wyzwalacze. 2 Tabele Deklaracja TYPE t_tab IS TABLE OF VARCHAR(20)

Bardziej szczegółowo

wiczenie 1 Podstawy j zyka Java. Instrukcje warunkowe

wiczenie 1 Podstawy j zyka Java. Instrukcje warunkowe wiczenie 1 Podstawy j zyka Java. Instrukcje warunkowe 1 Wprowadzenie 1.1 rodowisko programistyczne NetBeans https://netbeans.org/ 1.2 Dokumentacja j zyka Java https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/

Bardziej szczegółowo

Podstawy modelowania w j zyku UML

Podstawy modelowania w j zyku UML Podstawy modelowania w j zyku UML dr hab. Bo»ena Wo¹na-Szcze±niak Akademia im. Jan Dªugosza bwozna@gmail.com Wykªad 8 Diagram pakietów I Diagram pakietów (ang. package diagram) jest diagramem strukturalnym,

Bardziej szczegółowo

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14 WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................

Bardziej szczegółowo

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v) Przeksztaªcenia liniowe Def 1 Przeksztaªceniem liniowym (homomorzmem liniowym) rzeczywistych przestrzeni liniowych U i V nazywamy dowoln funkcj L : U V speªniaj c warunki: 1 L( u + v) = L( u) + L( v) dla

Bardziej szczegółowo

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0 1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0

Bardziej szczegółowo

MiASI. Modelowanie systemów informatycznych. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska

MiASI. Modelowanie systemów informatycznych. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska MiASI Modelowanie systemów informatycznych Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 18 stycznia 2010 Spis tre±ci 1 Analiza systemu informatycznego Poziomy analizy 2

Bardziej szczegółowo