Зміст курсу

Основи Matlab

1. Базовий Синтаксис і Кодування у Текстовому Редакторі

Місце Matlab та Темний Режим Вікно команд Встановлення Текстового Редактора Та Його Пакетів Завершення Роботи з Текстовим Редактором Створення Фрагментів Коду та Написання Програм

2. Основи Кодування

Робота з Матрицями Імпорт і Експорт Даних до та з Excel Цикли For Інструкції If Модульне програмування

3. Навчання Через Застосування

Застосування: Аналіз Даних Ядерної Електростанції Застосування: Аналіз Медичних Даних Генерування Комбінацій Застосування: Логістична Задача Функції Sortrows та Find

4. Візуалізації

Основи Побудови Графіків Автоматизація Створення Графіків Застосування: Обчислення 3D Траєкторій за Допомогою Циклів While Застосування: Побудова 3D Траєкторій та Кількох Графіків Системна Функція

5. Рекурсія та Множення Матриць

Рекурсивне програмування Розуміння Матриць і Множення Матриць Застосування Множення Матриць: Перетворення Векторів і Систем Координат Застосування Множення Матриць: Розв'язання Систем Рівнянь Застосування Множення Матриць: Похідні та Інтеграли Кар'єрні Перспективи для Програміста MATLAB

Застосування: Аналіз Даних Ядерної Електростанції

Застосування отриманих знань для аналізу даних про утворення стічних вод на трьох атомних електростанціях з одночасним вивченням важливих деталей!

Примітка

Стандартне відхилення випадкової величини $X$ визначається математично як

\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

де $E$ позначає математичне сподівання аргументу, а $\mu = E[X]$ . При цьому передбачається, що відома ймовірнісна розподільна функція $X$ .

Альтернативно, якщо ми маємо набір спостережень $\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\}$ випадкової величини з припущеним (але невідомим) розподілом, ми можемо оцінити стандартне відхилення за такою формулою:

\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

яка є формулою, закодованою у відео (зверніть увагу, що $mean(x_i)$ було обчислено на рядку перед розрахунком стандартного відхилення: тому ми посилаємося на це значення замість повторного обчислення для підвищення ефективності). Кращий, незміщений оцінювач поділяє на $n - 1$ замість $n$ . Ми ігноруємо цю деталь тут для спрощення, однак це легко виправити у коді, помноживши результат на:

\sqrt \frac{n}{n-1}

Завдання

1. Зрозумійте цілі

Почніть з перегляду відео, щоб зрозуміти цілі програми. Використовуйте відео як джерело натхнення та орієнтир для свого підходу.

2. Визначте розташування Excel-файлу

Знайдіть файл, що містить дані, з якими ви будете працювати.

3. Імпортуйте дані з Excel

Використайте відповідні бібліотеки або методи для зчитування даних з Excel-файлу.

4. Проаналізуйте та розділіть дані

Розділіть дані за місцем розташування електростанції;
Обчисліть описову статистику (мінімум, максимум, середнє значення та стандартне відхилення) для кожного місця, зосередившись як на даних по потужності, так і по стічних водах за весь рік.

5. Експортуйте результати

Збережіть результати, включаючи обчислену статистику, у Excel-файл для подальшого використання.

6. Ітерації та вдосконалення

Намагайтеся розробити програму модульно та структуровано;
Якщо виникають труднощі, більше покладайтеся на підказки або код, показаний у відео;
У крайньому випадку, повторіть код з відео якомога точніше.

7. Контроль якості

Перевірте результати роботи вашої програми, порівнявши їх із результатами, показаними у відео, щоб переконатися в точності та надійності.

Однак зауважте: краще практикувати написання власних версій коду зараз, поки є можливість помилитися, адже починаючи з наступного розділу ми будемо показувати менше явного коду.

У відео також підкреслено кілька зручних контрольних точок, де можна перевірити свою програму під час виконання, використовуючи один із способів:

Відкриття змінних (шляхом видалення крапки з комою);
Тимчасовий вивід потрібної змінної у функції.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат