Given find маткад: 5.1.1. Вычислительный блок Given/Find MathCAD 12 руководство

Содержание

Mathcad prime given find

Mathcad дает возможность решать также и системы уравнений. Максимальное число уравнений и переменных равно пятидесяти. В первой части этого раздела описаны процедуры решения систем уравнений. В заключительной части приведены примеры и проведено обсуждение некоторых часто встречающихся ошибок. Результатом решения системы будет численное значение искомого корня. Для символьного решения уравнений необходимо использовать блоки символьного решения уравнений. При символьном решении уравнений искомый корень выражается через другие переменные и константы.

Для решения системы уравнений выполните следующее:

Задайте начальные приближения для всех неизвестных, входящих в систему уравнений. Mathcad решает уравнения при помощи итерационных методов. На основе начального приближения строится последовательность, сходящаяся к искомому решению.
Напечатайте ключевое слово Given. Оно указывает Mathcad, что далее следует система уравнений. При печати слова Given можно использовать любой шрифт, прописные и строчные буквы. Убедитесь, что при этом Вы не находитесь в текстовой области или параграфе.
Введите уравнения и неравенства в любом порядке ниже ключевого слова Given. Удостоверьтесь, что между левыми и правыми частями уравнений стоит символ =. Используйте [Ctrl]= для печати символа =. Между левыми и правыми частями неравенств может стоять любой из символов , , и .
Введите любое выражение, которое включает функцию Find. При печати слова Find можно использовать шрифт любого размера, произвольный стиль, прописные и строчные буквы.

Find(z1, z2, z3, . . . )

Возвращает решение системы уравнений. Число аргументов должно быть равно числу неизвестных.

Функция Find возвращает найденное решение следующим образом:

Если функция
Find имеет только один аргумент, то она возвращает решение уравнения, расположенного между ключевым словом Given и функцией Find.
Если функция Find имеет более одного аргумента, то она возвращает ответ в виде вектора. Например, Find(z1, z2) возвращает вектор, содержащий значения z1 и z2 , являющиеся решением системы уравнений.

Ключевое слово Given, уравнения и неравенства, которые следуют за ним, и какое-либо выражение, содержащее функцию Find, называются блоком решения уравнений.

На Рисунке 5 показан рабочий документ, который использует блок решения уравнений для решения одного уравнения с одним неизвестным. Так как имеется только одно уравнение, то только одно уравнение появляется между ключевым словом Given и формулой, включающей функцию Find. Так как уравнение имеет одно неизвестное, то функция

Find имеет только один аргумент. Для решения одного уравнения с одним неизвестным можно также использовать функцию root, как показано ниже:

Рисунок 5: Блок решения уравнений для одного уравнения с одним неизвестным.

Между ключевым словом Given и функцией Find в блоке решения уравнений могут появляться выражения строго определенного типа. Ниже приведен список всех выражений, которые могут быть использованы в блоке решения уравнений. Использование других выражений не допускается. Эти выражения часто называются ограничениями. В таблице, приведенной ниже, через x и y обозначены вещественнозначные скалярные выражения, а через z и w обозначены любые скалярные выражения.

Условие	Как ввести	Описание
w = z	[Ctrl] =	Булево равенство возвращает 1, если операнды равны; иначе 0
x > y	>	Больше чем.
x

Следующие выражения недопустимы внутри блока решения уравнений:

Ограничения со знаком .
Дискретный аргумент или выражения, содержащие дискретный аргумент в любой форме.
Неравенства вида a -15 .

Причиной появления этого сообщения об ошибке может быть следующее:

Поставленная задача может не иметь решения.
Для уравнения, которое не имеет вещественных решений, в качестве начального приближения взято вещественное число. Если решение задачи комплексное, то оно не будет найдено, если только в качестве начального приближения не взято также комплексное число. На Рисунке 11 приведен соответствующий пример.

В процессе поиска решения последовательность приближений попала в точку локального минимума невязки. Метод поиска решения, который используется в Mathcad, не позволяет в этом случае построить следующее приближение, которое бы уменьшало невязку. Для поиска искомого решения пробуйте использовать различные начальные приближения или добавьте ограничения на переменные в виде неравенств, чтобы обойти точку локального минимума.
В процессе поиска решения получена точка, которая не является точкой локального минимума, но из которой метод минимизации не может определить дальнейшее направление движения. Метод преодоления этой проблемы — такой же, как для точки локального минимума: измените начальное приближение или добавьте ограничения в виде неравенств, чтобы миновать нежелательную точку остановки.

Возможно, поставленная задача не может быть решена с заданной точностью. Если значение встроенной переменной TOL слишком мало, то Mathcad может достигнуть точки, находящейся достаточно близко к решению задачи, но уравнения и ограничения при этом не будут выполнены с точностью, задаваемой переменной TOL. Попробуйте увеличить значение TOL где-нибудь выше блока решения уравнений.

Что делать, когда имеется слишком мало ограничений

Если количество ограничений меньше, чем количество переменных, Mathcad вообще не может выполнить блок решения уравнений. Mathcad помечает в этом случае функцию Find сообщением об ошибке “слишком мало ограничений”.

Задача, аналогичная той, которая приведена на Рисунке 12, называется недоопределенной. Ограничений в ней меньше, чем переменных. Поэтому ограничения не содержат достаточной информации для поиска решения. Поскольку функция

Find имеет пять аргументов, Mathcad определяет, что требуется решить два уравнения с пятью неизвестными. Вообще говоря, такая задача обычно имеет бесконечное число решений.

При использовании блока решения уравнений в Mathcad необходимо задать количество уравнений по крайней мере не меньшее, чем число искомых неизвестных. Если зафиксировать значения некоторых переменных, удастся решить уравнения относительно оставшихся переменных. На Рисунке 13 показано, как, зафиксировав часть переменных, решить недоопределенную задачу из Рисунка 12. Поскольку функция Find содержит только два аргумента, z и w, Mathcad определяет переменные x, y и v как имеющие фиксированные значения 10, 50 и 0 соответственно. Блок решения уравнений становится в этом случае корректно определенным, потому что теперь имеются только две неизвестных, z и w, и два уравнения.

Рисунок 12: Функция Find имеет пять аргументов, поэтому Mathcad определяет, что требуется решить два уравнения с пятью неизвестными.

Рисунок 13: Проблема может быть решена, если уменьшить количество аргументов функции Find.

Исправляем ошибки: Нашли опечатку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ УРАВНЕНИЙ

4 Решение уравнений и систем средствами Mathcad

Система Mathcad обладает широкими возможностями численного решения уравнений и систем уравнений.

Функция root, блоки Given…Find, Given…Minerr

В ходе численного решения обычно выделяют два этапа:

отделение корней – определение интервала нахождения каждого корня или определение приблизительного значения корня. В системе Mathcad наиболее наглядным будет отделение корней уравнения графическим способом;
уточнение корней – нахождение численного значения корня с указанной точностью.

Точность нахождения корня устанавливается с помощью системной переменной TOL (Convergence Tolerance – Допуск сходимости), которая по умолчанию равна 10 -3 . Чем меньше значение TOL, тем точнее, вообще говоря, находится корень уравнения. Однако оптимальным является TOL = 10 -5 . Переопределить значение TOL можно в окне математических свойств документа Math Options на вкладке Build-In Variables (Встроенные переменные) или присваиванием, например, TOL:=0.0001.

Для решения одного уравнения с одной неизвестной предназначена встроенная функция root, которая в общем виде задается

root(f(x), x, [a, b])

и возвращает значение переменной x, при котором функция f(

x) обращается в ноль. Аргументы функции root:

f(x) – функция левой части уравнения f(x) = 0;
x – переменная, относительно которой требуется решить уравнение;
a, b (необязательные) – действительные числа, такие что a -1 слева: A -1 Ax=A -1 b. Учитывая, что A -1 A, вектор-столбец решений системы можно искать в виде

Этот прием используется в Mathcad так:

задается матрица коэффициентов при неизвестных системы A;
задается столбец свободных членов b;
вводится формула для нахождения решения системы X:=A -1 b;
выводится вектор решений системы X=.

Кроме того, пакет Mathcad имеет встроенную функцию

lsolve(A, b),

возвращающую вектор-столбец решений системы линейных алгебраических уравнений. Аргументами функции

lsolve являются матрица коэффициентов при неизвестных системы и столбец свободных членов. Порядок решения аналогичен рассмотренному, но вместо формулы X:=A -1 b используется X:=lsolve(A, b).

Реализовать широко известный метод Гаусса решения систем линейных уравнений позволяет встроенная функция rref(M), возвращающая ступенчатый вид матрицы M. Если в качестве аргумента взять расширенную матрицу системы, то в результате применения rref получится матрица, на диагонали которой – единицы, а последний столбец представляет собой столбец решений системы.

Решение системы линейных уравнений можно осуществить с помощью блоков Given…Find, Given…Minerr. При этом неизвестным системы задается произвольное начальное приближение, а проверка необязательна.

Порядок выполнения лабораторной работы

Загрузить Mathcad Start / All Programs / Mathsoft Apps / Mathcad (Пуск / Все программы / Mathsoft Apps / Mathcad).
Сохранить в личной папке на диске z: новый документ с именем ФИО1, лучше использовать латинские буквы. Производить сохранение регулярно в процессе работы (Ctrl + S).
Вставить текстовую область Insert / Text Region (Вставка / Область текста) и ввести в поле документа текст:

Лабораторная работа № 4
Решение уравнений и систем в Mathcad.

В новой текстовой области ввести фамилию, имя, отчество, учебный шифр и номер варианта.
Выполнить задание 1.

Задание 1. Решить уравнение .

Решение.

Решение данного уравнения будем проводить в два этапа: отделение корней уравнения графически, уточнение корней уравнения.

Определим функцию f(x), равную левой части данного уравнения, когда правая равна нулю:

Зададим ранжированную переменную x на некотором диапазоне с мелким шагом, например:

Вставим в документ графическую область. Для этого выберем дважды пиктограмму с изображением графика сначала на панели Math (Математика), затем на палитре графиков Graph или выполним из главного меню последовательность команд Insert / Graph / X-Y Plot (Вставка / График / X-Y Зависимость).

Снизу по оси абсцисс наберем x, а сбоку по оси ординат введем f(x).

Для появления графика щелкнем левой клавишей мыши вне графической области.

Отформатируем график функции f(x). Для этого щелкнем правой клавишей мыши в области графика и выберем в контекстном меню команду Format (Формат). Установим пересечение осей графика (Crossed – Только оси), добавим вспомогательные линии по координатным осям (Grid Lines – Вспомогательные линии). Отменим при этом автосетку (Autogrid – Автосетка) и установим количество линий сетки, равное 10.

Для подтверждения внесенных изменений нажмем последовательно кнопки Apply (Применить) и ОК.

После указанных преобразований график функции f(x) будет выглядеть следующим образом:

Из графика функции f(x) видно, что уравнение имеет три корня, которые приблизительно равны: x1 ≈ -1; x2 ≈ 1; x3 ≈ 2,5.

Этап отделения корней завершен.

Уточним теперь корни уравнения с помощью функции root.

Присвоим начальное приближение переменной x и укажем точность поиска корня:

Уточним заданное приближение к значению корня с помощью функции root:

Выполним проверку, подтверждающую, что первый корень найден с заявленной точностью:

Начальное приближение можно не задавать при использовании в качестве аргументов root границ отрезка нахождения корня, например, второй корень можно уточнить:

Задание 2. Решить уравнение .

Решение.

Напечатаем левую часть уравнения, не приравнивая выражение к 0, и выделим синим курсором переменную x:

Выберем из главного меню Symbolics / Polynomial Coefficients (Символика / Коэффициенты полинома). Появившийся вектор коэффициентов полинома выделим целиком синим курсором и вырежем в буфер обмена, используя кнопку Вырезать на панели инструментов Formatting (Форматирование) или комбинацию клавиш Ctrl + X.

Напечатаем v := и вставим вектор из буфера обмена, используя кнопку Вставить на панели инструментов или комбинацию клавиш Ctrl + V.

Для получения результата напечатаем polyroots(v) =:

Задание 3. Решить систему линейных уравнений Сделать проверку.

Решение.

1-й способ. Использование блока Given … Find.

Зададим всем неизвестным, входящим в систему уравнений, произвольные начальные приближения, например:

Напечатаем слово Given. Установим визир ниже и наберем уравнения системы, каждое в своем блоке. Используем при этом логический знак равенства (Ctrl + =).

После ввода уравнений системы напечатаем X := Find(x, y, z) и получим решение системы в виде вектора, состоящего из трех элементов:

Сделаем проверку, подставив полученные значения неизвестных в уравнения системы, например, следующим образом

После набора знака «=» в каждой строке должен быть получен результат, равный или приблизительно равный правой части системы. В данном примере системная переменная ORIGIN = 1.

2-й способ. Использование блока Given…Minerr.

Порядок решения системы этим способом аналогичен порядку использования блока Given … Find и представлен ниже вместе с проверкой:

3-й способ. Решение системы линейных уравнений матричным способом.

Создадим матрицу А, состоящую из коэффициентов при неизвестных системы. Для этого напечатаем A := , вызовем окно создания массивов (Ctrl + M). Число строк (Rows) и столбцов (Columns) матрицы данной системы равно 3. Заполним пустые места шаблона матрицы коэффициентами при неизвестных системы, как показано ниже:

Зададим вектор b свободных членов системы. Сначала напечатаем b :=, затем вставим шаблон матрицы(Ctrl + M), где количество строк (Rows) равно 3, а количество столбцов (Columns) равно 1. Заполним его:

Решим систему матричным способом по формуле

Решим систему с помощью функции lsolve:

Для проверки правильности решения системы, полученного матричным способом, достаточно вычислить произведение A·X, которое должно совпасть с вектором-столбцом свободных членов b:

программирование mathcad скалярный трехмерный

Функция Find (Найти) работает в ключевой связке с ключевым словом Given (Дано). Конструкция Given — Find использует расчетную методику, основанную на поиске корня вблизи точки начального приближения, заданной пользователем.

Если задано уравнение f(x) = 0, то его можно решить следующим образом с помощью блока Given — Find:

— задать начальное приближение

— ввести служебное слово

— записать уравнение, используя знак боулево равно
— написать функцию find с неизвестной переменной в качестве параметра

В результате после знака равно выведется найденный корень.

Если существует несколько корней, то их можно найти, меняя начальное приближение х0 на близкое к искомому корню.

В Mathcad можно писать программы двух видов

1)в виде скриптов(последовательность команд)
2)в виде настоящих программ с входными и выходными параметрами.

Mathcad — система компьютерной алгебры из класса систем автоматизированного проектирования, ориентированная на подготовку интерактивных документов с вы0числениями и визуальным сопровождением, отличается легкостью использования и применения для коллективной работы.

Mathcad был задуман и первоначально написан Алленом Раздовом из Массачусетского технологического института (MIT).

Mathcad имеет интуитивный и простой для использования интерфейс пользователя. Для ввода формул и данных можно использовать как клавиатуру, так и специальные панели инструментов.

Работа осуществляется в пределах рабочего листа, на котором уравнения и выражения отображаются графически, в противовес текстовой записи в языках программирования. При создании документов-приложений используется принцип WYSIWYG (What You See Is What You Get — «что видишь, то и получаешь»).

Несмотря на то, что эта программа в основном ориентирована на пользователей-непрограммистов, Mathcad также используется в сложных проектах, чтобы визуализировать результаты математического моделирования, путем использования распределённых вычислений и традиционных языков программирования. Также Mathcad часто используется в крупных инженерных проектах, где большое значение имеет трассируемость и соответствие стандартам.

Mathcad достаточно удобно использовать для обучения, вычислений и инженерных расчетов. Открытая архитектура приложения в сочетании с поддержкой технологий .NET и XML позволяют легко интегрировать Mathcad практически в любые ИТ-структуры и инженерные приложения. Есть возможность создания электронных книг (e-Book).

Программа содержит сотни операторов и встроенных функций для решения различных технических задач. Программа позволяет выполнять численные и символьные вычисления, производить операции с скалярными величинами, векторами и матрицами, автоматически переводить одни единицы измерения в другие.

Что такое given в mathcad

Решение уравнений

При решении систем нелинейных уравнений используется специальный вычислительный блок, открываемый служебным словом — директивой Given — и имеющий следующую структуру:

Выражения с функцией Find()

Find(vl, v2, …, vn) — возвращает значение одной или ряда переменных для точного решения;

Знак равенства в уравнениях вызывается с математической панели БУЛЕВО(Boolean) или с клавиатуры клавишами «CTRL http://www. intuit.ru/2010/edi» >

Как и в предыдущем случае, сначала необходимо провести локализацию корней – задание начальной точки, от которой будет происходить поиск решения. Решение ищется методом итераций и при наличии нескольких корней, очевидно, будет найдено лишь ближайшее решение, если оно существует. Блок Given…Find(.) можно использовать и для решения уравнений одним неизвестным.

Пример 4.4

Решить систему уравнений .

Осуществляется решение системы нелинейных уравнений при помощи блока Given…Find(.) (Рис.4.3).

Локализация корней: задаем систему уравнений, строим график.
По графику определяем три корня.
Задаем последовательно разные начальные значения корней.

Поиск корней при помощи блока Given Minerr()

Функция Minerr использует тот же самый алгоритм, что и функция Find. Различие состоит в следующем. Функция Find ищет решение с заданной точностью и, если в результате поиска не может быть получено дальнейшее уточнение текущего приближения к решению, то она возвращает сообщение об ошибке. Функция Minerr возвращает это приближение. Системная переменная ERR дает величину ошибки.

Minerr (vl, v2, …, vn ) возвращает значения ряда переменных для приближенного решения.

Minerr() пытается найти максимальное приближение даже к несуществующему решению путем минимизации среднеквадратичной погрешности решения. При использовании функции Minerr обязательно предусматривать проверку решений. Полезно как можно точнее указывать начальные приближения к решению.

Пример 4.5

Решить систему уравнений .

Решаем при помощи блока Given…Find(.) (Рис.4.4).

Локализация корней: задаем систему уравнений, строим график.
Графики имеют точку касания. Функция . Find( ) не решает систему.
Функция Minerr() дает приближенное решение. Системная переменная ERR=0.37. Это ошибка определения корня. Проверка показывает максимальную ошибку 0.33.

Система не решается:

Решение уравнений с помощью функции Find(x)

Если задано уравнение f(x) = 0, то его можно решить следующим образом с помощью блока Given — Find:

— задать начальное приближение

— ввести служебное слово

— записать уравнение, используя знак боулево равно
— написать функцию find с неизвестной переменной в качестве параметра

В результате после знака равно выведется найденный корень.

В Mathcad можно писать программы двух видов

1)в виде скриптов(последовательность команд)
2)в виде настоящих программ с входными и выходными параметрами.

Вычислительный блок Given/Odesolve

Вычислительный блок для решения одного ОДУ, реализующий численный метод Рунге-Кутты, состоит из трех частей:

Given — ключевое слово;
ОДУ и начальное условие, записанное с помощью логических операторов, причем начальное условие должно быть в форме у (t1) = b;
odesoive(t, t1) — встроенная функция для решения ОДУ относительно переменной t на интервале (t0,t1).

Допустимо, и даже часто предпочтительнее, задание функции Odesolve (t, t1, step) с тремя параметрами, где step— внутренний параметр численного метода, определяющий количество шагов, в которых метод Рунге — Купы, будет рассчитывать решение дифференциального уравнения. Чем больше step, тем с лучшей точностью будет получен результат, но тем больше времени будет затрачено на его поиск. Помните, что подбором этого параметра можно заметно (в несколько раз) ускорить расчеты без существенного ухудшения их точности.

Пример решения задачи Коши для ОДУ первого порядка у’ =у-у 2 посредством вычислительного блока приведен в листинге 11. 1.

Листинг 11.1. Решение задачи Коши для ОДУ первого порядка

Не забывайте о том, что вставлять логические операторы следует при помощи панели инструментов Boolean (Булевы операторы). При вводе с клавиатуры помните, что логическому знаку равенства соответствует сочетание клавиш <Ctrl>+<=>. Символ производной можно ввести как средствами панели Calculus (Вычисления), как это сделано в листинге 11.1, так и в виде штриха, набрав его с помощью сочетания клавиш <Ctrl>+<F7> (соответствующий пример будет приведен ниже в листинге 11.3.) Выбирайте тот или иной способ представления производной из соображений наглядности представления результатов — на ход расчетов он не влияет.

Mathcad требует, чтобы конечная точка интегрирования ОДУ лежала правее начальной: t0<t1 (в листинге 11.1 t0=0,t1=10), иначе будет выдано сообщение об ошибке. Как можно заметить, результатом применения блока Given/odesoive является функция y(t), определенная на промежутке (t0,t1). Следует воспользоваться обычными средствами Mathcad, чтобы построить ее график или получить значение функции в какой-либо точке указанного интервала, например: у(3)=0. 691.

Пользователь имеет возможность выбирать между двумя модификациями численного метода Рунге-Кутты. Для смены метода необходимо нажатием правой кнопки мыши на области функции odesolve вызвать контекстное меню и выбрать в нем один из двух пунктов: Fixed (Фиксированный шаг) или Adaptive (Адаптивный). По умолчанию применяется первый из них, т. е. метод Рунге — Кутты с фиксированным шагом. Подробнее о различии этих методов сказано в разд. 11.3.

1. Электромагнитная волна (в религиозной терминологии релятивизма — «свет») имеет строго постоянную скорость 300 тыс.км/с, абсурдно не отсчитываемую ни от чего. Реально ЭМ-волны имеют разную скорость в веществе (например,

200 тыс км/с в стекле и

3 млн. км/с в поверхностных слоях металлов, разную скорость в эфире (см. статью «Температура эфира и красные смещения»), разную скорость для разных частот (см. статью «О скорости ЭМ-волн»)

2. В релятивизме «свет» есть мифическое явление само по себе, а не физическая волна, являющаяся волнением определенной физической среды. Релятивистский «свет» — это волнение ничего в ничем. У него нет среды-носителя колебаний.

3. В релятивизме возможны манипуляции со временем (замедление), поэтому там нарушаются основополагающие для любой науки принцип причинности и принцип строгой логичности. В релятивизме при скорости света время останавливается (поэтому в нем абсурдно говорить о частоте фотона). В релятивизме возможны такие насилия над разумом, как утверждение о взаимном превышении возраста близнецов, движущихся с субсветовой скоростью, и прочие издевательства над логикой, присущие любой религии.

4. В гравитационном релятивизме (ОТО) вопреки наблюдаемым фактам утверждается об угловом отклонении ЭМ-волн в пустом пространстве под действием гравитации. Однако астрономам известно, что свет от затменных двойных звезд не подвержен такому отклонению, а те «подтверждающие теорию Эйнштейна факты», которые якобы наблюдались А. Эддингтоном в 1919 году в отношении Солнца, являются фальсификацией. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.

Matka The Curse Weaver Location Strategy V Rising

Быстрые ссылки

Matka The Curse Weaver’s Location

Battle Strategy

Matka The Curse Weaver’s Rewards
5
Постепенное увеличение сложности босса V Rising примечательно, поскольку угрозы поздней игры используют несколько мощных заклинаний и способностей, чтобы сбить вас с ног. Матка Ткачиха Проклятий является примером такого боя и владеет сильной магией Нечестивости, чтобы защитить свое любимое Болото. Совершенно немыслимо, она самая могущественная ведьма в Вардоране, и вампирам следует действовать осторожно, приближаясь к ее царству.
СВЯЗАННЫЙ: V Rising: как найти и победить Азариэля Солнечного
В этом руководстве содержится информация о местонахождении Матки Ткачихи проклятий, ее способностях и наградах за победу над ней.
Матка Местонахождение Ткачихи проклятий
Матку Ткачиху проклятий можно найти в локации Гнездо ткачихи проклятий , в западной части Проклятого леса . Ее Гнездо на самом деле представляет собой небольшую поляну, и многие обитатели леса будут располагаться у ее входа, в том числе Жабы и Комары . Близость Матки к животным станет еще более распространенной во время вашей встречи.
В этом районе нет заметных патрулей, и вы в основном столкнетесь с типичными врагами Проклятый лес . Ведьмы могут оказаться особенно неприятными, поэтому не торопитесь и медленно расчищайте себе путь к Гнезду. Из-за отсутствия тени на поляне Матки также разумно атаковать ее ночью , чтобы избежать урона от солнечного света.
Гнездо Ткачихи Проклятий — это всего лишь короткий путь Север от Путей Проклятого Леса , поэтому вам не нужно активировать свой Кровавый Алтарь , чтобы выследить Матку.
Боевая стратегия
Матка Ткачиха проклятий — это боевой босс 72-го уровня, который, вероятно, будет самым сильным противником, с которым вы когда-либо сталкивались. Она очень сильная, так что не расстраивайтесь, если она предпримет несколько попыток победить.
В «Ткаче проклятий» работает 9 человек.0017 Нечестивая магия против вас, при этом ее основным заклинанием является призыв Нечестивых Столпов . Они будут извергаться из-под земли на большой территории, поэтому вам нужно оставаться в движении, и они будут появляться очень часто во время боя, поэтому ключевым моментом является умение уклоняться от них.
- Время от времени Матка использует мощный Hex , превращая вас на короткое время в симпатичного маленького поросенка . Это делает вас неспособным использовать какой-либо предмет или способность, и вместо этого вы должны сосредоточиться на беге, уклоняясь от любых снарядов, которые Матка бросает в вас. Она будет стрелять волнами из Unholy Bolts образуют ее посох на этом этапе, поэтому старайтесь держаться от нее как можно дальше и переждать дебафф.
- Фирменная способность Матки — создание комаров миньонов. Они будут лениво лететь к вам, прежде чем взорваться после небольшой задержки. Хитбокс довольно большой, поэтому вам нужно быть бдительным, уклоняясь от них. Комаров можно убить, и они не обладают очень высоким уровнем здоровья, но также взорвутся после смерти , поэтому будьте осторожны, если решите их уничтожить. Здесь может сработать либо убийство, либо кайтинг, так как ваша главная цель — попытаться удержать Матку и сделать бой как можно короче.
- При 30 процентах здоровья Матка станет неуязвимой и породит нескольких комаров , которых нужно убить, прежде чем она сможет стать доступной для атаки. Старайтесь убивать их по одному, чтобы не быть уничтоженными их смертельными взрывами, а использование заклинаний или оружия дальнего боя поможет вам избежать комаров в целом.
Для подготовки попробуйте выполнить комбинацию из Кровавая катушка и заклинание щита по вашему выбору. Frost Barrier или Ward of the Damned хорошо помогают справиться с Mosquitos , и эта комбинация даст вам сильную защиту от ее многочисленных заклинаний.
Залп Хаоса — более агрессивный выбор, но исцеление от Кровавая катушка особенно хорошо подходит для этого боя из-за огромного количества снарядов, от которых вам придется уклоняться.
Для вашей ульты Багровый луч заманчиво, но при неправильном использовании москиты могут взорвать вас. Volatile Arachnid или Chaos Barrage — ваш лучший выбор, так как они позволяют вам бороться с комарами на расстоянии.
К этому моменту в игре вы могли бы приобрести оружие Кровавый жнец , но если нет, можно использовать Темно-серебристый . Броня Кровавой Луны — ваш выбор для защиты, а классический выбор Кровь ученого завершит вашу сборку.
Подводя итог, сражение с Маткой в ближнем бою, как правило, нормально, но попробуйте либо кайтить, либо убить комаров с расстояния, и , когда превратился в свинью, спасайся бегством!
Награды Матки Ткачихи проклятий
Если вы сможете победить Проклятого Ткача, вас ждут три награды.
Сила вампира — это Unstable Mosquito , заклинание Unholy , которое имитирует миньонов-комаров Матки, преследующих врага и взрывающихся после задержки в одну секунду. Он наносит приличный урон и накладывает дебафф слабости на всех пораженных врагов, заставляя их 25 процентов увеличивает урон на пять секунд.
Хотя это и не особо мощная способность, ее можно использовать в сочетании с другим AoE-заклинанием для приличного взрыва. Однако, к сожалению, урон слишком мал, чтобы быть очень полезным, и из-за природы комара трудно точно поразить снаряд. На этом этапе игры есть гораздо лучшие варианты, если вы ищете некоторый AoE-урон.
Лучшая награда, которую вы получите, — это схема 9.Рецепт 0018. Созданные на прессе для бумаги () , эти предметы можно использовать в Атенеуме () для исследования новых технологий. Это крайне полезно для того, чтобы научиться создавать самое сильное оружие и доспехи в игре ( Сангвин и Кровавая луна) , а также самый высокий уровень украшений для вашего Замка. Одна схема будет стоить вам:
- 18 Серебряная руда
- Три Спектральная пыль 9. Однако, возможно, лучшим аспектом этого рецепта является тот факт, что комары появляются с случайной группой крови , что дает вам легкодоступный источник крови ученого для ваших боев с боссами.
  ДАЛЕЕ: V Rising: Как найти и победить Мэйрвина Элементалиста
  Важность автоматизации в генетической диагностике: уроки анализа когорты наследственной дегенерации сетчатки с помощью набора инструментов менделевского анализа (MATK)
  . 2022 фев; 24 (2): 332-343.
  doi: 10.1016/j.gim.2021.09.015. Epub 2021 30 ноября.
  Эрин Зампальоне ¹ , Мэтью Махер ¹ , Эмили М Плэйс ¹ , Наоми Э. Вагнер ² , Стефани ДиТройя ³ , Кэтрин Р Чао ³ , Элейна Англия ³ , Широкий CMG ³ , Эндрю Катомерис ⁴ , Шервин Нассири ⁵ , Серафим Хаймс ⁶ , Джоуи Пальяруло ⁷ , Чарльз Фергюсон ¹ , Эгле Гальдикайте-Бразиене ¹ , Брайан Коул ¹ , Эрик Пирс ¹ , Кинга М. Буяковска ⁸
  Принадлежности
  ¹ Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс.
  ² Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс; Invitae Corporation, Сан-Франциско, Калифорния.
  ³ Центр менделевской геномики Массачусетского технологического института Броуда и Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс.
  ⁴ Медицинский факультет Джорджтаунского университета, Вашингтон, округ Колумбия.
  ⁵ Чикагская медицинская школа, Университет медицины и науки им. Розалинды Франклин, Северный Чикаго, Иллинойс.
  ⁶ Колледж остеопатической медицины Университета Туро в Калифорнии, Вальехо, Калифорния.
  ⁷ Отдел генетического консультирования, Школа здравоохранения и реабилитации, Институт медицинских профессий MGH, Бостон, Массачусетс.
  ⁸ Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс. Электронный адрес: [email protected].
  PMID: 34906470
  PMCID: PMC9200473
  DOI: 10. 1016/ж.гим.2021.09.015
  Бесплатная статья ЧВК
  Эрин Зампальоне и др. Генет Мед. 2022 фев.
  Бесплатная статья ЧВК
  . 2022 фев; 24 (2): 332-343.
  doi: 10.1016/j.gim.2021.09.015. Epub 2021 30 ноября.
  Авторы
  Эрин Зампальоне ¹ , Мэтью Махер ¹ , Эмили М Плейс ¹ , Наоми Э. Вагнер ² , Стефани ДиТройя ³ , Кэтрин Р Чао ³ , Элейна Англия ³ , Широкий Cmg ³ , Эндрю Катомерис ⁴ , Шервин Нассири ⁵ , Серафим Хаймс ⁶ , Джоуи Пальяруло ⁷ , Чарльз Фергюсон ¹ , Эгле Гальдикайте-Бразиене ¹ , Брайан Коул ¹ , Эрик Пирс ¹ , Кинга М. Буяковска ⁸
  Принадлежности
  ¹ Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс.
  ² Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс; Invitae Corporation, Сан-Франциско, Калифорния.
  ³ Центр менделевской геномики Массачусетского технологического института Броуда и Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс.
  ⁴ Медицинский факультет Джорджтаунского университета, Вашингтон, округ Колумбия.
  ⁵ Чикагская медицинская школа, Университет медицины и науки им. Розалинды Франклин, Северный Чикаго, Иллинойс.
  ⁶ Колледж остеопатической медицины Университета Туро в Калифорнии, Вальехо, Калифорния.
  ⁷ Отдел генетического консультирования, Школа здравоохранения и реабилитации, Институт медицинских профессий MGH, Бостон, Массачусетс.
  ⁸ Институт геномики глаза, кафедра офтальмологии, Массачусетская глазная и ушная больница и Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс. Электронный адрес: [email protected].
  PMID: 34906470
  PMCID: PMC9200473
  DOI: 10. 1016/ж.гим.2021.09.015
  Абстрактный
  Цель: В диагностике менделевской болезни анализ вариантов представляет собой повторяющийся, подверженный ошибкам и занимающий много времени процесс. Чтобы решить эту проблему, мы разработали Mendelian Analysis Toolkit (MATK) — настраиваемую автоматизированную программу ранжирования вариантов.
  Методы: MATK агрегирует информацию о вариантах из нескольких источников аннотаций и использует разработанные экспертами правила с параметризованными весами для создания ранжированного списка потенциально причинных решений. Эффективность MATK была измерена путем сравнения экспертного анализа 1060 семей с наследственной дегенерацией сетчатки (IRD) с помощью MATK и человеческого домена, проанализированного с использованием панели генов, специфичной для IRD (589 человек), и секвенирования экзома (471 семья).
  Результаты: При сравнении анализа с помощью MATK с экспертным курированием как в генной панели, специфичной для IRD, так и в секвенировании экзома (1060 субъектов), 97,3% потенциальных решений, найденных экспертами, также были идентифицированы с помощью анализа с помощью MATK (541 решение, идентифицированное с помощью MATK из 556 человек). решения, найденные традиционным анализом). Кроме того, анализ с помощью MATK выявил 114 дополнительных потенциальных решений из 504 случаев, не разрешенных традиционным анализом.
  Заключение: MATK ускоряет процесс идентификации вероятных решающих вариантов менделевских признаков и снижает изменчивость, возникающую из-за человеческой ошибки и предвзятости исследователя. MATK упрощает повторный анализ данных, чтобы идти в ногу с постоянно улучшающимися источниками аннотаций и конвейерами обработки секвенирования нового поколения. Программное обеспечение с открытым исходным кодом доступно по адресу https://gitlab.com/matthew_maher/mendelanalysis.
  Ключевые слова: Автоматизация; Менделевский анализ; Рейтинг вариантов.
  © 2021 Американский колледж медицинской генетики и геномики. Опубликовано Elsevier Inc. Все права защищены.
  Заявление о конфликте интересов
  Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении работы, представленной в данной рукописи. Наоми Э. Вагнер в настоящее время является штатным сотрудником Invitae Corporation и владеет ее акциями; однако ни одна из работ, которые она проделала в рамках этого исследования, не проводилась в компании.
  Цифры
  
  Рисунок 1:. Протокол оценки стандартного варианта для…
  
  Рисунок 1:. Стандартный вариант протокола оценки для людей-аналитиков.
  
  A) Процесс варианта NGS…
  Фигура 1:. Стандартный вариант протокола оценки для людей-аналитиков.
  A) Процесс анализа вариантов NGS без MATK, который включает в себя жесткую фильтрацию вариантов до управляемого списка, а затем использование опыта аналитика в отношении конкретных заболеваний для взвешивания доказательств для каждого варианта, часто проходя через несколько итераций фильтрации. B) При анализе с помощью MATK большая часть опыта предметной области закодирована в файле модели гена (GMF), а доказательства взвешены с помощью кода привязки аннотации (ABC), что позволяет проводить стандартизированный анализ. GMF и ABC полностью настраиваются. Создано с помощью BioRender.com
  
  Рисунок 2:. Функциональность MATK и изучение…
  
  Рисунок 2:. Функциональность MATK и дизайн исследования.
  
  A) Два основных компонента MATK:…
  Фигура 2:. Функциональность MATK и дизайн исследования.
  A) Два основных компонента MATK: Код привязки аннотации (ABC) — это весовая функция, используемая для присвоения оценки каждому варианту. Функция, используемая в когорте IRD, была настроена эмпирически и использовала популяционную частоту, последствия последовательности, баллы CADD, нормативную информацию и предыдущие отчеты, ограниченные 20 баллами. Файл модели гена (GMF) инкапсулирует информацию о конкретном заболевании на уровне генов, такую как известные способы наследования, частоты аллелей, гаплонедостаточный доминантный статус и уровень уверенности в том, что ген может вызывать заболевание. B) 1060 пациентов с ИРБ были проанализированы с помощью панели ИРД (589субъекты) и секвенирование экзома (471 субъект/семья). Каждая последовательность прошла два независимых раунда анализа: с обычным представлением вариантов и жесткой фильтрацией, выполненной анализом, и с анализом с помощью MATK. Решения от обоих были проанализированы на перекрытие и несоответствия.
  
  Рисунок 3:. Сравнение 589 секвенированных панелей…
  
  Рисунок 3:. Сравнение 589 панельных секвенированных пациентов с IRD, проанализированных с использованием MATK и без него.
  
  Рисунок 3:. Сравнение 589 панельных секвенированных пациентов с IRD, проанализированных с использованием MATK и без него.
  A) Блок-схема с подробным описанием всех результатов, полученных в результате обычного анализа и варианта анализа с помощью MATK. Между этими двумя методами была высокая степень совпадения: аналитики, которым помогали MATK, упускали только 9потенциальные решения, а аналитики без помощи MATK пропустили 78 потенциальных решений. Также представлено перекрытие решений на всех трех уровнях достоверности. B) Гистограмма, иллюстрирующая общую производительность обоих методов.
  
  Рисунок 4:. Сравнение Exomiser и MATK…
  
  Рисунок 4:. Сравнение Exomiser и MATK в 96 секвенированных образцах.
  
  Из 56…
  Рисунок 4:. Сравнение Exomiser и MATK в 96 секвенированных образцах.
  Из 56 общих решений, найденных с помощью MATK, Exomiser успешно оценил 20 общих решений, 15 на уровне 1, три на уровне 2 и два на уровне 3, не найдя новых решений, которые были пропущены MATK.
  
  Рисунок 5:. Сравнение 471 секвенированного экзома…
  
  Рисунок 5:. Сравнение 471 экзомного секвенированного пациента с ИРЗ, проанализированного с помощью MATK, по сравнению с обычным…
  
  Рисунок 5:. Сравнение 471 пациента с IRD, секвенированного экзомом, проанализированного с помощью MATK, по сравнению с обычным конвейером анализа.
  A) Диаграммы Венна результатов, полученных в результате обычного анализа и анализа вариантов с помощью MATK, демонстрирующие высокую степень совпадения между двумя методами, при этом аналитики с помощью MATK пропустили только 6 потенциальных решений, а аналитики без помощи MATK пропустили 36 потенциальных решений. B) Гистограмма, иллюстрирующая общую эффективность обоих методов. C) Сравнение геноспецифического MATK и обобщенного MATK. Из 27 полных решений обобщенный MATK успешно оценил 17 из 21 решения уровня 1 с дополнительными 3 частичными решениями (моноаллельное рецессивное решение). Все решения уровня 2 и 2/3 уровня 3 также были полностью идентифицированы. Обобщенный MATK смог найти одно решение, которое не было найдено в анализе MATK, специфичном для гена, но было определено как решение уровня 1.
  См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
  Похожие статьи
  Расшифровка генетической архитектуры и этнографического распределения IRD в трех этнических популяциях с помощью анализа последовательности всего генома.
  Бисвас П., Вильянуэва А.Л., Сото-Хермида А., Дункан Д.Л., Мацуи Х., Боруа С., Курманов Б., Ричард Г., Хан С.Ю., Бранхам К., Хуанг Б., Сук Дж., Бакалл Б., Голдберг Д.Л., Габриэль Л., Хан NW, Raghavendra PB, Zhou J, Devalaraja S, Huynh A, Alapati A, Zawaydeh Q, Weleber RG, Heckenlively JR, Hejtmancik JF, Riazuddin S, Sieving PA, Riazuddin SA, Frazer KA, Ayyagari R. Бисвас П. и соавт. Генетика PLoS. 2021 18 октября; 17 (10): e1009848. doi: 10.1371/journal. pgen.1009848. электронная коллекция 2021 окт. Генетика PLoS. 2021. PMID: 34662339 Бесплатная статья ЧВК.
  Усовершенствованный инструмент на основе фенотипа для приоритизации редких менделевских вариантов: сравнительный анализ Exomiser на реальных данных полного экзома пациента.
  Сиприани В., Понтикос Н., Арно Г., Сергуниотис П.И., Ленасси Э., Тавонг П., Данис Д., Михаэлидес М., Вебстер А.Р., Мур А.Т., Робинсон П.Н., Якобсен ДЖОБ, Смедли Д. Чиприани В. и др. Гены (Базель). 2020 23 апреля; 11 (4): 460. дои: 10.3390/гены11040460. Гены (Базель). 2020. PMID: 32340307 Бесплатная статья ЧВК.
  Изменение количества копий вносит 9% патогенности в наследственные дегенерации сетчатки.
  Zampaglione E, Kinde B, Place EM, Navarro-Gomez D, Maher M, Jamshidi F, Nassiri S, Mazzone JA, Finn C, Schlegel D, Comander J, Pierce EA, Bujakowska KM. Зампальоне Э. и др. Генет Мед. 2020 Июн;22(6):1079-1087. doi: 10.1038/s41436-020-0759-8. Epub 2020 10 февраля. Генет Мед. 2020. PMID: 32037395 Бесплатная статья ЧВК.
  Секвенирование всего экзома идентифицирует новые варианты, которые косегрегируют с аутосомно-рецессивной дегенерацией сетчатки в пакистанской родословной.
  Бисвас П., Наим М.А., Али М.Х., Асир М.З., Хан С.Н., Риазуддин С., Хейтманчик Дж.Ф., Риазуддин С.А., Айягари Р. Бисвас П. и соавт. Adv Exp Med Biol. 2018;1074:219-228. doi: 10.1007/978-3-319-75402-4_27. Adv Exp Med Biol. 2018. PMID: 29721947
  VAR-MD: инструмент для анализа полных вариантов экзома-генома в небольших человеческих родословных с менделевским наследованием.
  Синджан М. , Симеонов Д.Р., Адамс Д., Маркелло Т.С., Пирсон Т.М., Торо С., Гал В.А., Буркоэль С.Ф. Синкан М. и др. Хум Мутат. 2012 апр; 33 (4): 593-8. doi: 10.1002/humu.22034. Epub 2012, 24 февраля. Хум Мутат. 2012. PMID: 22290570
  Посмотреть все похожие статьи
  Цитируется
  Распространенность патогенных вариантов зародышевой линии при тестировании циркулирующей опухолевой ДНК.
  Ямамото Ю., Фукуяма К., Канаи М., Кондо Т., Йошиока М., Коу Т., Куи П.Н., Кимура-Цутия Р., Ямада Т., Мацумото С., Косуги С., Муто М. Ямамото Ю. и др. Int J Clin Oncol. 2022 Октябрь; 27 (10): 1554-1561. doi: 10.1007/s10147-022-02220-x. Epub 2022 23 июля. Int J Clin Oncol. 2022. PMID: 35870019Бесплатная статья ЧВК.
  StrVCTVRE: контролируемый метод обучения для прогнозирования патогенности структурных вариантов генома человека.