Графики в матлабе: Справочник по MATLAB — Графические команды и функции (В.Г.Потемкин)

Построение графика функций одной переменной MatLab

RADIOMASTER

Лучшие смартфоны на Android в 2022 году

Серия iPhone от Apple редко чем удивляет. Когда вы получаете новый iPhone, общее впечатление, скорее всего, будет очень похожим на ваше предыдущее устройство. Однако всё совсем не так в лагере владельцев устройств на Android. Существуют телефоны Android всех форм и размеров, не говоря уже о разных ценовых категориях. Другими словами, Android-телефон может подойти многим. Однако поиск лучших телефонов на Android может быть сложной задачей.

Документация Схемотехника CAD / CAM Статьи

MathCAD 12 MatLab OrCAD P CAD AutoCAD MathCAD 8 — 11

• Главная
/
• База знаний
/
• CAD / CAM
/
• org/Breadcrumb»>MatLab

Урок 3. Основы графической визуализации вычислений Особенности графики системы MATLAB
Построение графика функций одной переменной
Построение в одном окне графиков нескольких функций
Графическая функция fplot
Столбцовые диаграммы
Построение трехмерных графиков
Вращение графиков мышью
Контекстное меню графиков
Основы форматирования двумерных графиков
Форматирование линий графиков
Форматирование маркеров опорных точек
Форматирование линий и маркеров для графика нескольких функций
Форматирование осей графиков
Нанесение надписей и стрелок прямо на график
Построение легенды и шкалы цветов на графике
Перемещение графика в графическом окне
Применение графической «лупы»
Работа с камерой ЗD-графики
Заключительные замечания по графике
Что нового мы узнали?

В режиме непосредственных вычислений доступны практически все возможности системы.

Широко используется, например, построение графиков различных функций, дающих наглядное представление об их поведении в широком диапазоне изменения аргумента. При этом графики строятся в отдельных масштабируемых и перемещаемых окнах.

Возьмем вначале простейший пример — построение графика синусоиды. Следует помнить, что MATLAB (как и другие СКМ) строит графики функций по ряду точек, соединяя их отрезками прямых, т. е. осуществляя линейную интерполяцию функции в интервале между смежными точками. Зададим интервал изменения аргумента х от 0 до 10с шагом 0.1. Для построения графика достаточно вначале задать вектор х=0:0.1:10, а затем использовать команду построения графиков plot(sin(x)). Это показано на рис. 3.1.

Вектор х задает интервал изменения независимой переменной от 0 до 10 с шагом 0.1. Почему взят такой шаг, а не, скажем, 1? Дело в том, что plot строит не истинный график функции sin(x), а лишь заданное числом элементов вектора х число точек. Эти точки затем просто соединяются отрезками прямых, т. е. осуществляется кусочно-линейная интерполяция данных графика. При 100 точках полученная кривая глазом воспринимается как вполне плавная, но при 10-20 точках она будет выглядеть состоящей из отрезков прямых.

Графики MATLAB строит в отдельных окнах, называемых графическими окнами. С первого взгляда видны отличия графического окна, показанного на рис. 3.1, от командного окна MATLAB. В главном меню окна появилась позиция Tools (Инструменты), которая позволяет вывести или скрыть инструментальную панель, видимую в верхней части окна графики на рис. 3.1. Средства этой панели (мы их рассмотрим полнее в дальнейшем) позволяют легко управлять параметрами графиков и наносить на них текстовые комментарии в любом месте.

Рис. 3.1. Пример построения графика синусоиды

 

Нравится

Твитнуть

Теги MatLab САПР

Сюжеты MatLab

Знакомство с матричной лабораторией MATLAB MatLab

7911 0

Визуализация и графические средства MatLab

9440 0

Техническая документация по системе MatLab

6006 0

Комментарии (0)

Вы должны авторизоваться, чтобы оставлять комментарии.

Вход

О проекте Использование материалов Контакты

Новости Статьи База знаний

Радиомастер
© 2005–2022 radiomaster.ru

При использовании материалов данного сайта прямая и явная ссылка на сайт radiomaster.ru обязательна. 0.2233 s

ГРАФИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА MATLAB

Археология Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика

⇐ ПредыдущаяСтр 16 из 16 Двухмерная графика Элементарная графика plot Построение графиков векторов или матриц в линейной системе координат loglog Логарифмические оси координат semilogx Система координат с логарифмической осью Х semilogy Система координат с логарифмической осью Y polar График в полярных координатах plotyy График с двумя осями ординат (слева и справа) Управление осями координат axis Масштаб и оформление осей zoom Изменение масштаба grid Координатная сетка для плоских и объемных объектов box Окружить оси прямоугольной рамкой hold Фиксация текущей фигуры на экране axes Создать произвольную систему координат subplot Разбиение графического окна (создание подокон) daspect Нормировка данных pbaspect График нормированных данных в рамке xlim Ограничение значений по оси Х ylim Ограничение значений по оси Y Надписи на осях и пояснения к графикам legend Пояснение к графику title Заголовок графика xlabel Надпись по оси Х ylabel Надпись по оси Y text Вставка текста в точку графика c заданными координатами gtext Вставка надписи с помощью мыши plotedit Редактирование экспериментальных графиков и обозначения на них Создание твердой копии и печать print Вывод графика на печать или в файл printopt Установка опций печати по умолчанию orient Ориентация бумаги для принтера Трехмерная графика Элементарные трехмерные графики plot3 Трехмерный линейно-точечный объект meshgrid Создание двухмерных массивов Х и Y (прямоугольная сетка) mesh Трехмерная поверхность с сеткой surf Трехмерная поверхность с оттенками fill3 Заливка пространственных многоугольников Управление цветом colormap Палитра цветов caxis Управление цветом и масштабированием shading Затенение поверхностей hidden Удаление невидимых (пространственных) линий brighten Светлее / темнее Управление подсветкой surfl Трехмерная поверхность с оттенением и подсветкой lighting Режим подсветки material Отражающие свойства материала specular Зеркальное отражение diffuse Диффузное отражение surfnorm Нормали к поверхности Палитры цветов hsv Насыщенность основных цветов палитры hot Палитра черного-красного-желтого-белого цветов gray Шкала оттенков серого цвета bone Серо-голубая палитра copper Линейная палитра с медными оттенками pink Пастельные оттенки розовой палитры white Палитра белого flag Палитра с чередованием красного, белого, синего и черного цветов lines Палитра, определяемая свойством ColorOrder colorcube RGB-палитра с оттенками серого jet Вариант hsv-палитры prism Палитра цветов радуги (разложение белого цвета призмой) cool Палитра с оттенками голубого и фиолетового цветов autumn Палитра с оттенками красного и желтого («осень») spring Палитра с оттенками желтого и фиолетового («весна») winter Палитра с оттенками голубого и зеленого («зима») summer Палитра с оттенками желтого и зеленого («лето») Управление осями координат: то же, что для двухмерной графики + zlim Ограничение значений по оси Z Управление углом наблюдения view Точки обзора пространственных объектов viewmtx Просмотр матриц преобразования rotate3d Поворот трехмерного объекта Надписи на графиках: то же, что 2d + zlabel Надпись по оси Z colorbar Показать шкалу цветов Специальная графика Двухмерные графики area График с закрашенными областями bar Столбцовая диаграмма barh Горизонтальная столбцовая диаграмма bar3 Диаграмма с объемными столбцами bar3h Диаграмма с горизонтальными объемными столбцами comet «Кометообразный» график errorbar График с указанием диапазона разброса ezplot Построитель функций feather Стрелочный график fill Заливка плоских многоугольников fplot График функции hist Построение гистограмм pareto Профилирование программы pie Круговая диаграмма pie3 Секторная диаграмма plotmatrix График матрицы ribbon Ленточное представление линий на трехмерном графике scatter График разброса stem Дискретный график (с кружочками) stairs Ступенчатый график Линии уровня contour Линии уровней contourf Линии уровня с закраской contour3 Трехмерные линии уровня contourc Массив описания линий уровня clabel Маркировка линий уровня pcolor Псевдоцветной (“шашечный”) график quiver Поле градиентов функции voronoi Диаграмма Вороного Специальная трехмерная графика comet3 Трехмерный «кометообразный» график meshc Графический объект с проекцией линий уровня meshz Трехмерный объект с сеткой и нулевой плоскостью stem3 Трехмерный дискретный график quiver3 Трехмерное поле градиентов scatter3 Трехмерный график разброса slice Сечения пространственного объекта surfc График с сочетанием возможностей surf/contour trisurf Триангуляционная сетчатая поверхность trimesh Триангуляционная сплошная поверхность waterfall График с «водопадными» линиями Изображения и файлы ввода/вывода image Создать изображение imagesc Масштабирование и вывод изображения colormap Палитра цветов gray Палитра в оттенках серого contrast Палитра серого с повышенной контрастностью brighten Светлее/темнее colorbar Вертикальная шкала палитры imread Считать графический образ из файла imwrite Записать графический образ в файл iminfo Информация о структуре графического файла Функции управления цветом spinmap Вращение палитры rgbplot Изображение палитры colstyle Выделить цвет и стиль из заданного массива Объемные графические объекты cylinder Построить цилиндр sphere Построить сферу patch Закрашенный многоугольник   Цвета и символы на графиках 2 Цвета Символы y желтый . точка m фиолетовый о кружок c голубой + плюс r красный - сплошная линия g зеленый * звездочка b синий : точечный график w белый -. штрих-пунктирная линия k черный — пунктирная линия   СИМВОЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ (SYMBOLIC MATH TOOLBOX) Демонстрационные примеры symintro начальное знакомство с пакетом Symbolic symcalcdemo исчисление symlindemo линейная алгебра symvpademo точная арифметика symrotdemo вращение плоскости symeqndemo решение уравнений Основные операции sym создать символьный объект syms создать группу символьных объектов findsym список символьных объектов pretty математическая форма символьного выражения latex представление символьного выражения в форме LaTeX ccode представление символьного выражения в форме языка C fortran представление символьного выражения в форме языка Фортран Исчисление diff дифференцирование int интегрирование limit нахождение пределов taylor разложение в ряд Тэйлора jacobian матрица Якоби symsum суммирование членов ряда Линейная алгебра diag создать или удалить элементы диагонали triu верхняя треугольная матрица tril нижняя треугольная матрица inv обращение матрицы det определитель rank ранг матрицы rref приведение матрицы к верхней треугольной форме null базис нуль-пространства colspace базис пространства столбцов eig собственные значения и векторы svd сингулярное разложение матрицы jordan жорданова каноническая форма poly характеристический полином expm матричная экспонента Упрощение выражений simplify поэлементное упрощение expand расширенное представление factor разложение на простые множители collect «сжатие» выражения simple кратчайший вариант упрощения numden преобразование в рациональную форму horner приведение к схеме Горнера subexpr запись с подстановками subs подстановка Решение уравнений solve решение алгебраических уравнений dsolve решение дифференциальных уравнений finverse обращение функции compose суперпозиция функций Точная арифметика vpa точные арифметические вычисления digits определение и задание точности Интегральные преобразования fourier Фурье: laplace Лапласа: ztrans Z-преобразование: ifourier обратное преобразование Фурье: ilaplace обратное преобразование Лапласа: iztrans обратное Z-преобразование: Функции преобразования объектов double символьная матрица ® числовая poly2sym вектор коэффициентов полинома ® символь­ный полином sym2poly символьный полином ® вектор коэффициентов char символьный объект ® строковый Специальные функции sinint интегральный синус cosint интегральный косинус zeta Дзета-функция Римана , lambertw W-функция Ламберта Строковые утилиты isvarname контроль допустимости имен vectorize векторизация символьного выражения (по­­членное преобразование элементов матриц и векторов) Дополнительные средства rsums суммы Римана ezplot построение графика (см. раздел «Графика») funtool вычислитель функций и графопостроитель – см. ниже Доступ к ресурсам системы Maple (в студенческой версии отсутствует) maple доступ к ядру Maple mfun вычисление Maple-функций. mfunlist вызов списка функций Maple mhelp справка по ядру Maple procread инсталляция Мaple-процедур (требуется дополнительный пакет – Extended Toolbox)     1 Если загрузка шаблона для создания М-книг была предусмотрена при инсталляции [1] Формат оператора присваивания: Идентификатор = Выражение [;]. Идентификатор (имя) переменной должен начинаться с буквы и содержать не более 19 символов. [2] В общем случае шаг значений параметра цикла может быть и нецелым, например, for a=0:0.1:1… [3] Конец строки устанавливают, нажимая клавишу Enter – аналог символа (,) при наборе нескольких операторов в одной строке [4] Проверку уникальности имени функции можно провести с помощью логической функции MATLAB: exist(‘func’) – поскольку функции с таким именем нет, ans = 0. 1 Если этот параметр отличен от нуля, получается ступенчатая кривая. 2 Вводятся как символьные переменные, например plot(x,y,’gx’) ⇐ Предыдущая12345678910111213141516   Поиск по сайту:

ПРОЕКТ ЭНГРИН

Проект «Исследование эмиссии мгновенных нейтронов в делении ядер (ЭНГРИН)»

 

Исследование свойств мгновенных нейтронов деления (МНД) представляет огромный интерес для общего понимания процесса деления и распределения энергии возбуждения между фрагментами деления (ФД) в частности. Исследования МНД в реакциях деления при низких энергиях проводятся в ОИЯИ на протяжении более 20 лет. Основным объектом этих исследований являлись МНД в реакциях ²⁵²Cf(sf) и ²³⁵U(n_res,f) [2-20,23-26]  в области разрешенных резонансов. В реакции ²³⁵U(n_res,f) наблюдались флуктуации в массовых и энергетических распределениях ФД в зависимости от энергии резонансных нейтронов [16, 37]. Аналогичные флуктуации множественности МНД в зависимости от энергии нейтронов также наблюдались в работе [9]. Целью данного проекта является исследование корреляций между вариациями множественности МНД и массово энергетических распределений (МЭР) в делении, индуцированном резонансными нейтронами. Эта задача приобрела особый интерес после публикации результатов работы [27], где было обнаружено отсутствие вариаций множественности МНД в наиболее сильных резонансах реакции  ²³⁵U(n_res,f).

 

Участники:

Лаборатория нейтронной физики им. И.М. Франка, ОИЯИ, г. Дубна

Государственный университет «Дубна»

Университет Нови-Сад, Факультет науки, Отдел физики, г. Нови-Сад, Сербия

ИЯИЯЭ Болгарской академии наук (БАН), г. София, Болгария

Руководитель проекта: Зейналов Ш.С.

Заместитель руководитель проекта: Мицына Л.В.

 

1. Введение

Спонтанное деление и деление, индуцированное тепловыми нейтронами, являются классическими примерами низкоэнергетического деления, которое происходит либо при нулевой энергии возбуждения, либо при энергии возбуждения около барьера делящегося ядра. Спонтанное деление [1,2] и деление тепловыми нейтронами [3-5], являются классическим объектом исследования, как экспериментальных [6-20], так и теоретических работ [21-22].

Деление ядер является следствием коллективного движения нуклонов [21], которое может рассматриваться как постоянное изменение деформации поверхности ядерной жидкости, состоящей из нуклонов, между которыми действуют кулоновские и ядерные силы. Оболочечные эффекты создают условия, более предпочтительные для ассиметричных конфигураций (мод деления), которые в модельных теориях представляются заряженными сфероидами, связанными между собой шейкой. Разрыв шейки приводит к преобразованию кулоновской энергии в кинетическую энергию ФД величина, которой зависит от расстояния между сфероидами. Мгновенные нейтроны деления (МНД) испускаются ФД с энергией возбуждения большей энергии связи нейтрона. Большинство нейтронов испускается после полного ускорения ФД [6-8,11,13-15], поэтому их угловое распределение имеет ярко выраженную асимметрию в лабораторной системе отсчета. Наиболее исчерпывающую информацию об испускании и свойствах МНД можно получить в экспериментах, где кинетическая энергия и угол испускания нейтронов по отношению к линии разлета (оси деления)  ФД измеряется вместе с их массово-энергетическими распределениями. Классическим экспериментом указанного типа может служить работа [11], где параметры ФД измерялись в корреляции с характеристиками МНД такими, как энергетический спектр МНД, угловое распределение МНД по отношению к оси деления в лабораторной и в системе центра масс ФД, множественность МНД, зависимость распределения МНД от массы и полной кинетической энергии ФД. Кроме этого, были найдены важнейшие зависимости: средняя температура ФД, ее зависимость от массы и полной кинетической энергии (ПКЭ) ФД и т.д., представляющие большой интерес для сравнения с теоретическими расчетами. Вместе с тем сравнение результатов работы [11] с расчетами по современным моделям приводило к различным противоречиям, которые сделали актуальным постановку и проведение новых экспериментов по исследованию испускания МНД. Анализ методических и физических результатов, полученных в работе [11] и в исследованиях 1988 г, проведенных на установке GELINA в EC-JRC-IRMM а также исследования 1995-2017г, проведенные в Дубне на установках ИБР30 и ИБР2[16-20,23], явились основой для разработки методики и измерительной аппаратуры представленного проекта. Разработанные в данной работе методы исследования могут применяться для детального исследования массовых и энергетических распределений (МЭР) и множественности МНД при делении ²³⁵U, ²³⁷Np и ²³⁹Pu резонансными нейтронами и спонтанном делении ²⁵²Cf. В настоящее время известны два метода исследования МНД при низкоэнергетическом делении: с нейтронными детекторами (НД) с высокой геометрической эффективностью (ВГЭ>0.25) [1] или с низкой геометрической эффективностью (НГЭ<0.01) [11]. В процессе подготовки данного проекта метод исследований МНД с НГЭ применялся в исследованиях реакций ²⁵²Cf(sf), ²³⁵U(n_th,f) и ²³⁵U(n_res,f) [23-36]. В результате была создана уникальная установка для исследования МНД с ВГЭ, обладающая всеми достоинствами метода НГЭ. Позиционно чувствительная ИК (ПЧИК) разработанная в ЛНФ, обладает спектрометрическими  характеристиками традиционного спектрометра ФД. Кроме этого, ПЧИК измеряет угол между осью разлета ФД и направлением движения МНД без ограничений к пространственному расположению НД.  Это позволило увеличить величину эффективности регистрации МНД за счет увеличения числа нейтронных детекторов до 32. В EC-JRC-IRMM (Geel, Belgium) [37,38] в США (Лос-Аламосе) также проводятся работы по созданию системы с 300 полупроводниковыми детекторами, окруженными 40 детекторами BaF₂ [по материалам плакатов, представленных на ND2016].

Разработанная аппаратура и ПАК могут применяться для исследований элементного анализа вещества методом нейтронной спектроскопии по времени пролета на источнике резонансных нейтронов ИРЕН. Для оценки перспективы исследования вариаций МЭР и МНД в резонансной области энергий нейтронов на ИРЕН были проведены измерения с упрощенной установкой (далее Макет), состоящей из двойной камеры деления с мишенью большого веса ~230 мг и модулем НД с жидким сцинтиллятором BC-501 (D=152 мм и H=52 mm), cмонтированном на ФЭУ Hamamatsu 9821.

 

2. Состояние исследований свойств МНД.

 

В исследованиях деления, индуцированного резонансными нейтронами, были обнаружены вариации среднего числа МНД в резонансной области энергий нейтронов [11]. Позже в экспериментах в EC-JRC-IRMM (Geel, Belgium) были обнаружены вариации массовых и энергетических распределений ФД [37] и в ЛНФ ОИЯИ [16-18] (см Рис. 1). Недавно в работах [27,33] была предпринята попытка исследования корреляций между вариациями среднего числа МНД и массово-энергетическими характеристиками (МЭР) ФД. В работе [34] было показано, что игнорирование зависимости массово-энергетических параметров от позиционных координат ФД стало причиной систематических ошибок. Это привело к деградации разрешающей способности в массово-энергетических распределениях указанной работы. В процессе подготовки проекта были исследованы свойства двух различных конструкций позиционно-чувствительных ИК, одна из них исследовалась в JRC-EC-IRMM, в Бельгии, а другая и в ОИЯИ. Результаты исследований свойств камеры в реакции ²³⁵U(n_th,f), опубликованные в работе [34] дали способ коррекции разрешающей способности ИК по массе. В результате, была предложена конструкция двойной плоскопараллельной ИК с общим катодом, обладающей позиционной чувствительностью и, имеющей спектрометрические характеристики традиционных спектрометров ФД. Для любого события деления стало возможным определение угла между направлением движения ФД и МНД, зарегистрированного произвольно расположенным НД. В результате удалось увеличить величину эффективности регистрации МНД за счет увеличения числа нейтронных детекторов до 32. В EC-JRC-IRMM и США (Лос-Аламосе) также ведутся работы по созданию похожих систем [36-38]. Предложенная в данном проекте конструкция двойной ИК существенно улучшена в результате математического анализа процессов формирования сигналов в ИК, проведенных в ОИЯИ.

 

Рис. 1. Вариации ПКЭ, измеренные на ИБР-30 в 1999-2000 и на GELINA в 2015

 

В новой конструкции удалось скомпенсировать влияние эффектов ухудшения разрешающей способности ИК и улучшить разрешающую способность по декартовым координатам в плоскости катода (x,y). Для проверки ПО, разработанного в ОИЯИ и, предназначенного для исследований свойств МНД с традиционной ИК с сетками Фриша в классической постановке с НГЭ было проведено измерение в реакции ²³⁵U(n_th,f) на ИБР2. В результате были обнаружены расхождения, как с работой EC-JRC-IRMM [37], так и с результатами работы КИ [39] (см Рис. 2.).

 

 

Рис. 2. Результаты исследований МНД в реакции ²³⁵U(n_th,f) в сравнении с  [39]

 

Расхождения с указанными работами удалось объяснить более высокой разрешающей способностью по массе нашего спектрометра, демонстрацией лучшего согласия массовых распределений, полученных нами в реакции ²³⁵U(n_th,f), с литературными данными [10].

 

3. Экспериментальная установка

 

Чертеж нейтронного детектора схематично представлен на Рис. 3, а полностью собранная экспериментальная установка показана на Рис. 4. Установка состоит из 32 модулей НД с жидким сцинтиллятором BC501, расположенных таким образом, чтобы торцы детекторов располагались на поверхности сферы диаметром 1000 мм с центром, совпадающим с геометрическим центром ИК. Величина геометрической эффективности регистрации детектора МНД равна 0.18. В качестве спектрометра ФД может быть использована ПЧИК [24-26], позволяющая измерение кинетических энергий, масс ФД и ориентации оси деления (углов оси деления по отношению к осям декартовой системы координат с началом в центре ИК). При этом ось пучка нейтронов проходит через геометрический центр ИК, а нейтронные детекторы располагаются компактно вокруг оси пучка нейтронов. Масс спектрометрия ФД с применением ПЧИК накладывает жесткие ограничения на радиационную толщину мишеней, что значительно уменьшает скорость совпадений регистрации ФД с регистрацией МНД. Однако, для исследования вариаций выхода МНД в резонансной области энергий, можно использовать более массивную мишень, ограничившись простым детектированием совпадений событий деления с регистрацией МНД. Для этого можно воспользоваться сконструированной в ЛНФ двойной ионизационной камерой (ДИК) деления с «толстой» (0.5мГ/см²) мишенью диаметром 17 см. Препарат из ²³⁵U (99.999% обогащения) нанесен на обе стороны катода из алюминиевой фольги. Катод расположен в центре цилиндра из нержавеющей стали на одинаковом расстоянии 12 мм от фланца и дна цилиндра. 

 

 Рис. 3. Схематический чертеж нейтронного детектора

 

Таким образом, исследования корреляций вариаций ПКЭ с МНД удобно разделить на два эксперимента: в первом эксперименте измеряются вариации МНД в резонансной области энергий нейтронов с «толстой» мишенью, а корреляции МЭР множественности МНД измеряются с тонкой мишенью и ПЧИК. Высокое напряжение смещения подается на катод камеры. В качестве рабочего газа используется газовая смесь P10 с протоком 20 мл/мин при нормальном давлении и температуре.

 

 

Рис. 4. Схематический чертеж ИК и нейтронного детектора

 
Нейтронный детектор (НД) состоит из 32 модулей VS-0499-100 фирмы SCIONIX HOLLAND BV. Модули изготовлены из алюминиевого сплава и имеют цилиндрическую форму с диаметром 76 и высотой 51 мм. На одном из торцов модуля смонтирован ФЭУ, а центр торца второго расположен на нормали из центра ИК. Практически все МНД (>90%) испускаются ФД после их полного ускорения. Поэтому угловое распределение МНД оказывается вытянутым вдоль направления движения ФД (в пределах телесного угла около π стерадиан). Это связано с тем, что анализируются только события деления, испущенные из мишени под углами к нормали к поверхности мишени не более π/3. Указанное ограничение связано увеличением ионизационных потерь ФД в мишени при углах больших π/3 и соответствующим ухудшением разрешающей способности спектрометра по массе.

 

 

Рис. 5. Схематический чертеж системы сбора данных для новой установки, составленной из трех модулей NIM: одного N6730 и пары N6742, связанных по оптическому каналу SONET

 

Схематический чертеж аппаратуры сбора данных представлен на Рис. 5. Признаком возникновения события деления служит импульс (обычно называется ТRIGGER), наведенный в цепи катода ИК в результате ионизации, вызванной торможением ФД в рабочем газе ИК. Совпадение этого импульса во временном интервале 200 нс с импульсом одного из модулей НД является признаком регистрации МНД. Мгновенное гамма излучение (МГИ) деления является фоном по отношению к МНД, который должен быть подавлен. Подавление указанного фона реализуется при анализе событий по задержке импульсов НД по времени относительно импульса ТRIGGER и по форме импульса МГИ. Различие формы импульсов, вызванных нейтронами и МГИ связано с различной реакцией сцинтиллятора на ионизацию, вызванную электронами (гамма-кванты) и протонами (МНД). На Рис. 7 представлены графики демонстрирующие подавление фона МГИ (в 200 раз) в реакции ²³⁵U(n_th,f)  в измерениях с детектором с НГЭ  [23, 25].

 

 

Рис. 6. Схематический чертеж упрощенной установки (Макета)

Как указывалось выше, для оценки перспектив исследования корреляций МЭР и множественности МНД были проведены измерения с Макетом, состоящим из ДИК и модуля НД, расположенными на расстоянии 175 мм, как показано на Рис.6. Расположение было выбрано так, чтобы Макет имитировал НД с 32 модулями. В качестве аппаратуры сбора данных использовался модуль CAEN N6730 (8-канальный оцифровщик, 500 MHz, 12 bit) для измерения времени пролета резонансных нейтронов и оцифровку импульсов КД и НД.  На Рис. 7 представлены времяпролетные спектры, а результаты обработки сигналов на Рис. 8.

 

 

Рис. 7 Времяпролетные спектры, полученные с помощью Макета в резонансной (левый график) и тепловой (правый график) области энергий нейтронов. Кривые, нарисованные синим цветом, получены без требования совпадения сигналов КД и НД, а красным цветом с совпадением. Время измерения ~20 часов.

Полное время измерений с Макетом составило ~300 часов. На основе полученных данных были сделаны следующие выводы об ожидаемых результатах измерений вариаций множественности МНД в резонансах на ИРЕН. Для анализа вариаций числа МНД в сильных резонансах с точностью около 3%,   достаточно 240 часов (2 недели) измерений с толстой мишенью при интенсивности потока резонансных нейтронов ~2*10¹¹ sec/4π. Для измерения вариаций МЭР с точностью ~3% потребуется около 50 недель измерений с указанной выше интенсивностью потока нейтронов.

 

 

Рис. 8 Импульсы с ДИК и  НД (слева), события, вызванные гамма-квантами и нейтронами (середина), разделенные события, вызванные нейтронами и гамма-квантами (справа)

 

4. Результаты обработки измерений

 

В результате обработки экспериментальных данных предполагается получение данных о множественности МНД в разрешенных резонансах и группах неразрешенных резонансов реакции ²³⁵U(n,f). Область тепловых нейтронов (правый график на Рис. 7) будет использована для определения эффективности регистрации МНД детектором нейтронов с использованием следующих формул:

 

 

где использованы следующие обозначения: PFN— число МНД, регистрируемых НД в тепловой области времяпролетного спектра ИРЕН. FF— число делений, зарегистрированных камерой деления в тепловой области времяпролетного спектра ИРЕН, ξ – величина эффективности регистрации МНД для использованного НД,  известно из литературных данных и представляет среднее число МНД испущенных за один акт деления в реакции ²³⁵U(n_th,f).

 

 

5. Ожидаемые результаты

Получение данных о вариации МНД в резонансной области нейтронов для реакции ²³⁵U(n,f) в качестве калибровочных данных для расширения исследований в область более тяжелых ядер: ²³⁷Np, ²³⁹Pu.

 

Литература

1. Nifenecker, H. Prompt neutron yields of the fission fragments of ²⁵²Cf as a function of the charge of the fragments / H. Nifenecker, M. Ribrag, J. Frehaut, J. Gauriau // Nuclear Physics A — 1969. — Vol. 131, No. 2. — P. 261-266.
2. К.А. Петржак, Г.Н. Флеров, Спонтанное деление урана, Доклады АН СССР — 1940. — Т. 28, № 6. — С. 500-501.
3. Hahn O. and F. Strassmann, Nachweis der Entstehung aktiver Bariumisotope aus Uran und Thorium durch Neutronenberstrahlung, Naturwissenschaften – 1939. —  27. -P. 89-95
4. Meitner and O.R. Frisch, Disintegration of uranium by neutrons: a new type of nuclear reaction, Nature — 1939. — Vol. 143. — P. 239-240.
5. R. Frisch, Physical evidence for the division of heavy nuclei under neutron

        bombardment Nature, 1939. — Vol. 143. — P. 276.

6. R. Bowman, S. G. Thompson, J. C. D. Milton, W. J. Swiatecki, Velocity and angular distributions of prompt neutrons fromspontaneous fission of 252Cf , Physical Review — 1962. — Vol. 126, No. 6. — P. 2120-2136.
7. R. Bowman, S. G. Thompson, J. C. D. Milton, W. J. Swiatecki, Further Studies of the Prompt Neutrons from the Spontaneous Fission of Cf²⁵², Physical Review — 1963. — Vol. 129, No. 5. — P. 2133-2147.
8. Skarsvag, I. Singstad, Angular correlation of fission fragments and prompt gamma rays from spontaneous fission of Cf252, Nuclear Physics — 1965. — Vol. 62, No. 1. — P. 103-112.
9. E. Howe, T.W. Phillips, C.D. Bowman, Phys. Rev. C 13, 195 (1976)
10. Oed, P. Geltenbort, F. Gonnenwein, T. Manning, D. Souque, High resolution axial ionization chamber for fission products Nuclear Instruments and Methods in Physics Research — 1983. — Vol. 205, No. 3. — P. 615 – 617
11. Budtz-Jorgensen and H.-H. Knitter, Simultaneous investigation of fission fragments and neutrons in ²⁵²Cf(sf), Nuclear Phys A – 1988. — Vol. 490, P. 307 – 328.
12. S. Vorobyev, O.A. Sherbakov, Yu.S. Pleva, A.M. Gagarski, G.V.Valski, G.A.Petrov, V.I.Petrova, T.A. Zavarukhina, Measurements of angular and energy distributions of prompt neutrons from thermal neutron-induced fission Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A — 2009. — Vol. 598. — P. 795-801.
13. S. Kapoor, R. Ramanna, P.N. Rama Rao, Emission of Prompt Neutrons in the Thermal Neutron Fission of U²³⁵ Physical Review – 1963. –Vol. 131, -P. 283-296.
14. S. Samant, R.P. Anand, R.K. Choudhury M. S. Samant, S. S. Kapoor, and D. M. Nadkarni, Prescission neutron emission in ²³⁵U(n_th,f) through fragment-neutron angular correlation studies Physical Review C -1995. –Vol. 51. –P. 3127-3135.
15. Oberstedt, F.-J. Hambsch, and F. Vives, Fission-mode calculations for ²³⁹U, a revision of the multi-modal random neck-rupture model, Nuclear Physics A – 1998. – Vol. 64. No. 4. – P. 289-305.
16. Zeinalov Sh.S., Florek M., Furman W.I., Kriatchkov V. A., Zamyatnin Yu. S., Neutron energy dependence of ²³⁵U(n,f) mass and TKE distributions around 8.77 eV resonance VII International Seminar on Interaction of Neutrons with Nuclear – Dubna: JINR, -1999. -E3-1999-212. –P. 258-262.
17. Zeinalov Sh.S., Florek M., Furman W.I., Kriachkov V.A., Zamyatnin Yu.S, Neutron Energy Dependence of Fission Fragment Mass & TKE Distributions of ²³⁵U(n,f)- Reaction Below 10 eV, Dynamical Aspects of Nuclear Fission: Proceedings of the 4-th International Conference — Casta-Papiernicka: Slovak Republic, — ed. J. Kliman — World Scientific, Singapore, 2000. -P. 417-423.
18. Zeynalov Sh., Hambsch F-J., Varapai N., Oberstedt S., Serot O., Prompt fission neutron emission in resonance fission of ²³⁹Pu, XII International Seminar on Interaction of Neutrons with Nuclear – Dubna: JINR, -2004. –E3-2004-169. –P. 371-379.
19. A.Sokol, Sh.S.Zeinalov, S. Šaro, M.Hussonnais, H.Brucherseifer, G.V.Bouklanov, M.P. Ivanov, Yu.S.Korotkin, V.I.Smirnov, L.P.Chelnokov, G.M.Ter-Akopian, G.N.Flerov, Preliminary results on the study of ²⁵⁹Md spontaneous fission parameters, JINR Rapid Communications — 1986. – No. 19-86. P. 45-49.
20. A.Sokol, Sh.S.Zeinalov, G.M.Ter-Akopian, Prompt fission neutron multiplicity of ²⁵⁶Fm, Atomnaya energiya – 1989. – Vol. 67, P. 357-358.
21. Bohr, J.A. Wheeler, The mechanism of nuclear fission, Physical Review, 1939. — Vol. 56, No. 5. — P. 426-450.
22. Brosa, S. Grossmann, Nuclear scission, A. Mũller, Physics Report, 1990. — Vol. 197, No. 4. — P. 167-262.
23. Sh. Zeynalov, Sedyshev, V. Shvetsov, O. Sidorova, Prompt fission neutron investigation in ²³⁵U(n_th,f) reaction, EPJ Web of Conferences 146, 04022 (2017) , DOI: 10.1051/epjconf/201714604022
24. Sh. Zeynalov, Sedyshev, V. Shvetsov, O. Sidorova, Position sensitive twin ionization chamber for nuclear fission investigations, Applications of Nuclear Techniques (CRETE17), International Journal of Modern Physics: Conference Series, Vol. 48 (2018) 1860123 DOI: 10.1142/S2010194518601230
25. Sh. Zeynalov, Sedyshev, V. Shvetsov, O. Sidorova, Prompt Fission Neutron Investigation in ²³⁵U(n_th,f) and ²⁵²Cf(sf) Reactions, Wonder-2019, EPJ Web of Conferences 211, 04003 (2019), DOI:10.1051/epjconf /2019/21104003
26. Zeynalov, P. Sedyshev, O. Sidorova, V. Shvetsov, Nuclear Fission Investigation with Twin Ionization Chamber, Applications of Nuclear Techniques (CRETE19), International Journal of Modern Physics: Conference Series, in print
27. Alf Gook, Franz-Josef Hambsch, and Stephan Oberstedt. EPJ Web of Conferences 1 , 05001 (2016)
28. V. Zeynalova, Sh.S. Zeynalov, F.-J. Hambsch, S. Oberstedt, Bulletin of Russian Academy of Science: Physics, 73, 506-514 (2009).
29. Zeynalov, O. Zeynalova, F.-J. Hambsch, S. Oberstedt, A new approach to prompt fission neutron TOF data treatment, Physics Procedia 31 ( 2012) 132 – 140
30. Zeynalova, Sh. Zeynalov , F.-J. Hambsch and S. Oberstedt, “DSP Algorithms for Fission Fragment and Prompt Fission Neutron Spectroscopy in Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences-2010, edited by M. D. Todorov and C. I. Christov, AIP Conference Proceedings 1301, American Institute of Physics, Melville, NY, 2010, pp. 430-439
31. Zeynalov, O. Zeynalova, F.-J. Hambsch, P. Sedyshev, V. Shvetsov, Ionization chamber for prompt fission neutron investigation, Physics Procedia 59 (2014) 160 – 166
32. Zeynalov, S., Hambsch, F.-J., Oberstedt, S., 2011. ND-2013, Korean Phys. Soc. 59, 1396
33. Al-Adili, D. Tarrio, F.-J. Hambsch, A. Gook, K. Jansson, A. Solders, V. Rakopoulos, C. Gustavson, M. Lantz, A. Materrs, S. Oberstedt, A.V. Prokofiev, M. Viladi, M. Osterlund, and S. Pomp, EPJ Web of Conferences 122, 01007 (2016)
34. Zeynalov, P. Sedyshev, O. Sidorova, V. Shvetsov, Applications of Nuclear Techniques (CRETE17), International Journal of Modern Physics: Conference Series, Vol. 48 (2018) 1860123.
35. Gook, F.-J. Hambsch, and M. Vidali, Prompt neutron multiplicity in correlation

with fragments from spontaneous fission of ²⁵²Cf.  Phys. Rev. C 90, 064611 (2014)

36. -J. Hambsch, H.-H. Knitter, C. Budtz-Jorgensen, and J.P. Theobald, Fission mode fluctuation in the resonances of ²³⁵U(n,f), Nuclear Physics A -1989. -Vol. 491. –P. 56 – 90.
37. Gook, W. Geerts, F.-J. Hambsch, S. Oberstedt, M. Vidali, Sh. Zeynalov A position sensitive twin ionization chamber for fission fragment and prompt neutron correlation experiments, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A830 (2016) 366
38. Gook, F.-J. Hambsch, S. Oberstedt, Prompt neutron emission and energy balancer in ²³⁵U(n,f), ND-2016, EPJ Web of Conferences 146, 04007 (2017)
39. Laurent, P. Marini, G, Belier, T. Bonnet, A. Chatillon, J. Taieb, D. Etasse, M.Devlin, R. Haight, New prompt fission neutron spectra measurements in the ²³⁸U(n,f) reaction with dedicated setup at LANCE/WNR, ND-2016, EPJ Web of Conferences 146, 04014 (2017).
40. F. Apalin, Yu. N. Gtitsuk, I.E. Kutikov, V.I. Lebedev, and L.A. Mikaelyan, Nucl. Phys. 55, 249 (1964)
41. B. Kaufman, E.P. Steinberg, B.D. Wilkins, J. Unik, A.J. Gorsky and M.J. Fluss, Nucl. Instr. and Meth. 115 (1974) 47.
42. Budtz-Jorgensen, H.-H. Knitter, Ch. Straede, F.-J. Hambsch and R. Vogdt, Nucl. Instruments and Meth. A258 (1987) 209-220
43. C. Vu, A. M. Sukhovoj, L. V. Мitsyna, Sh.Zeinalov, N. Jovancevic, D.Knezevic, M.Krmar, and A.Dragic, Representation of Radiative Strength Functions within a Practical Model of Cascade Gamma Decay, PHYSICS OF ATOMIC NUCLEI Vol. 80 No. 2 (2017)

 

Кадровые ресурсы

 

Зейналов Шакир Самед оглы – кандидат физико-математических наук.

Имеет большой опыт реализации национальных и международных проектов (IAEA, 1997-1999 гг, EC-JRC-IRMM, 2004-2009 гг,). Область интересов: реакции с тяжелыми ионами, альфа-спектрометрия, деление продуктов реакций слияния тяжелых ионов, спонтанное деление, деление, индуцированное нейтронами, детекторы множественных нейтронов и гамма-квантов деления, построение современных экспериментальных установок для исследований в области физики деления ядер, ядерная электроника, цифровая обработка сигналов, программирование с использованием современных ОС и методов программирования.

 

Сидорова Ольга Викторовна – кандидат физико-математических наук.

Имеет большой опыт в решении задач математической физики, большой опыт в использовании специализированных пакетов для обработки данных в научных исследованиях (ORIGIN, Matlab). Специалист в области цифровой обработки сигналов и имеет большой опыт в создании ПО для анализа и интерпретации экспериментальных данных.

 

Мицына Людмила Вячеславовна – кандидат физико-математических наук.

Имеет большой опыт в обработке экспериментальных данных в нейтронной ядерной физике.

 

Суховой Анатолий Михайлович – кандидат физико-математических наук.

Имеет большой опыт в постановке экспериментов на пучках нейтронов и обработке экспериментальных данных в нейтронной ядерной физике

 

Григорян Роланд Артакович, Камышников Денис Юрьевич — студенты магистратуры госуниверситета Дубна.

Занимаются программированием систем обработки данных

 

Йованчевич Никола – PhD по ядерной физике, сотрудник университета Нови-Сад, Сербия

Стажировался в ОИЯИ и EC-JRC-IRMM. Продолжает сотрудничество с ЛНФ в области  исследования плотности уровней ядер в модели каскадного гамма-распада резонансов

 

Семкова Валентина – PhD по ядерной физике, ИЯИЯЭ Болгарской академии наук, Болгария.

Имеет большой опыт работы в международных проектах (EC-JRC-IRMM, 2003-2009, IAEA, 2010-2016). Область интересов: нейтронная ядерная физика, гамма-спектроскопия, ядерные данные.

 

Кузнецов Алесей Николаевич – начальник ЦОЭП

 

Лебедев Артем Михайлович – инженер конструктор

 

Контакты

 

Руководитель проекта

Зейналов Шакир Самед оглы Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 

Заместитель руководителя

Мицына Людмила Вячеславовна Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 

Адрес: Лаборатория Нейтронной Физики им. И.М. Франка (ЛНФ им. И.М. Франка),  Объединенный Институт Ядерных Исследований (ОИЯИ), Жолио Кюри  6, 141980 Дубна, Московская обл., Российская Федерация

Репаки от Кролика: программы, софт

Новые комментарии посмотреть все

Cy4nogen Вчера, 23:20
Всем доброго вечера! Прошу прощения за вопрос, а есть ли портативная CorelDRAW?

chin37 Вчера, 20:37
Image. I have got this. Please, how can I do? Thanks everyone.

adner Вчера, 20:35
Вот тут да, лучше кабель отключать. Обновиться и после активации и вычищения системы можно, в противном случае еще при установке поставит

SoftProgram Вчера, 20:30
Измените путь установки файлов, должно пойти.

1233214125125125 Вчера, 20:22
Снова вылазит окно с активацией и стартовое окно «неотключаемое»

djdew Вчера, 19:58
Однозначно могу сказать 20 версия именно 139 сборка Глюченная — постоянно зависает и вылетает! Если хотите ставьте последнюю 19 версию, она хорошая,

Samura1_853 Вчера, 19:57
Хорошо)

djdew Вчера, 19:56
У меня на многих компьютерах периодически зависает EXCEL и показывает вместо таблиц белый экран. Лечится только так — правый клик на панели задач —

Slava37 Вчера, 19:11
Выпуск Windows 10 Pro Версия 21h3 Дата установки ‎17.‎04.‎2022 Сборка ОС 19044.2006 Взаимодействие Windows Feature Experience Pack 120.2212.4180.0

KpoJIuK Вчера, 19:09
У вас правильная версия, это моя опечатка.

Популярные новости

Дебетовая карта Tinkoff Black ::

бесплатное обслуживание навсегда и 10% годовых на остаток по карте до конца года

Просмотры: 19 178 Комментарии: 67

R-Drive Image — весьма неоднозначный инструмент, предназначенный для резервного копирования информации. Многие пользователи хвалят R-Drive Image за надёжность и отсутствие глюков по сравнению с Acronis. Ничего удивительного, ведь разработчики — авторы популярной R-Studio. Вы можете гибко настраивать бэкап, в том числе и в автоматическом режиме, восстанавливать разделы без перезагрузки (кроме системного), подключать образы как виртуальные диски. Однако всё не так хорошо, как может показаться на первый взгляд: во время создания и тестирования сборки я нашёл значительные минусы. Во-первых, восстановить системный раздел в пару кликов нельзя: программа просто перенесёт вас в свой загрузочный вариант на английском языке, где придётся заново выбирать образ и восстанавливаемые данные. Надо ли говорить, что в Acronis или AOMEI восстановление происходит автоматически? Во-вторых, если ваша система загружается в режиме UEFI, то R-Drive Image даже не перезагрузит вас в режим восстановления. То есть вы заранее должны держать наготове загрузочный образ на флешке или другом накопителе. Не очень удобно, согласитесь. Резюмирую: если ваш системный диск имеет структуру MBR, либо если у вас всегда под рукой USB-реаниматор типа загрузочного диска от Sergey Strelec, то программой можно пользоваться и периодически делать бэкапы. То же самое, если вы резервируете несистемные разделы или данные. Новичкам всё же рекомендую более простые Acronis True Image или AOMEI Backupper.

Просмотры: 89 582 Комментарии: 331

Обрабатывайте RAW и JPEG изображения с наилучшим качеством и без усилий. DxO PhotoLab предоставляет полный набор интеллектуальных вспомогательных исправлений, которые вы можете вручную подстроить в любое время. Управляйте всеми аспектами ваших фотографий: эффективно удаляйте шум, избавляйтесь от ограничений света, восстанавливайте детали цвета, применяйте сложные оптические исправления и улучшайте детали.

Просмотры: 7 420 Комментарии: 61

Создавайте более качественные файлы RAW, прежде чем ретушировать их в Adobe Photoshop, Lightroom или других программах, благодаря эксклюзивным технологиям демозаики, шумоподавления и коррекции дефектов линз DxO. С программным обеспечением DxO PureRAW легко и просто улучшить файлы RAW, улучшайте свои фото в формате RAW, чтобы открыть еще больше возможностей с помощью Adobe Photoshop и Lightroom®. Откройте для себя возможности редактирования файлов RAW в Adobe Photoshop и Lightroom.</p>

Просмотры: 46 421 Комментарии: 159

Capture One Pro — это профессиональный конвертер RAW, предлагающий вам высочайшее качество изображения с точными цветами и невероятной детализацией с более чем 300 высококачественных камер — прямо из коробки. Он предлагает современное привязанное устройство захвата, мощное управление цифровыми активами, обширные инструменты настройки и гибкий рабочий процесс. Благодаря обновленному процессору обработки, ведущей на рынке производительности и мощным новым функциям, Capture One Pro является профессиональным выбором в программном обеспечении для обработки изображений. Вы получаете высокочувствительные точные инструменты, необходимые для создания потрясающих изображений из файлов RAW вашей камеры в экономичном рабочем процессе, который можно настроить в соответствии с вашими потребностями.

Просмотры: 91 986 Комментарии: 204

O&O Defrag — одна из лучших и известных программ для дефграгментации жёстких дисков. Разработана немецкой компанией O&O Software GmbH, которая славится качеством исполнения своих продуктов и уже давно создаёт различное программное обеспечение, связанное с дисковыми накопителями. В данном дефрагментаторе мне нравится красивый и продуманный интерфейс, тонкие настройки, при помощи которых опытные пользователи смогут разместить свои файлы так, как посчитают правильным они сами, а не программа. Конечно, доступны и оптимальные пресеты для среднестатистических пользователей, есть планировщик, отчёты, статистика и прочие функции, которые должны присутствовать в любом хорошем дефрагментаторе.

Просмотры: 1 359 541 Комментарии: 3 774

В Office 2021 вы найдете новые удобные инструменты для рукописного ввода, типы данных, функции, анимацию, средства перевода и редактирования. Например, теперь можно вставлять изображения в формате SVG и применять к ним фильтры, переводить текст при помощи Microsoft Translator, создавать математические формулы с использованием синтаксиса LaTeX и многое другое. В сборке реализованы возможности использования обновлённого интерфейса, а также некоторых функций из Office 365. Если у вас современное железо, то Office 2021 — отличный выбор.

Просмотры: 76 002 Комментарии: 122

 

Microsoft Office 2019 — новый офисный пакет от корпорации Microsoft, который включает в себя не только передовые функции, которые помогают пользователям работать максимально продуктивно, но и эффективные решения для управления, а также более комплексный подход к безопасности. По традиции в его состав входят такие приложения как Word, Excel, Outlook, PowerPoint, SharePoint и Skype для бизнеса. Последняя версия офиса может похвастаться обновлением дизайна, повышением стабильности, производительности и появлением массы интересных нововведений.

Просмотры: 273 199 Комментарии: 379

Microsoft Office 2013 SP1 – пакет прикладных программы для работы с документами различных типов. В его состав входят лучшие средства для развития бизнеса, а также для достижения максимального комфорта в процессе учебы, ведения домашних финансов и прочего. Будь то сфера бизнеса или домашние условия — не важно, Office 2013 просто обязан быть установлен на компьютере любого уважающего себя пользователя, который использует ПК не только для развлечений. Эффективные и удобные в использовании средства помогут простым домашним пользователям и малым бизнесменам значительно повысить свою производительность во всех своих делах, начиная от электронной почты, планирования дня и заканчивая информативными отчетами и великолепными презентациями.

Просмотры: 407 549 Комментарии: 1 060

Adobe Photoshop — это комплексное решение для профессиональной обработки цифровых изображений, которое содержит самые современные инструменты для работы с изображениями и новые возможности для реализации творческих идей, которые позволяют значительно повысить производительность. Редактируйте изображения с исключительной точностью, используйте новые интуитивно понятные инструменты и рабочие процессы для создания трехмерной графики, двухмерных проектов, а также фильмов.

Просмотры: 87 218 Комментарии: 52

Многофункциональный виртуальный принтер, при помощи которого можно намного продуктивнее работать и печатать документы. Предпросмотр, редактирование, подложки, рамочки, водяные знаки и прочие прелести к вашим услугам. Проявите фантазию и вместо трёх страниц вся информация уместится на одной. В общем, можно экономить бумагу, сохранять странички в различных форматах и весело проводить время. А теперь за работу, а то начальник увидит!

Просмотры: 170 051 Комментарии: 420

Sandboxie — очень крутая и полезная программа как для профессионалов, так и для новичков. С её помощью можно запускать приложения в изолированной среде, где они не смогут причинить вреда. Актуально при запуске неизвестных файлов, кейгенов, других незнакомых приложений, браузеров для хождения по сомнительным сайтам. Особо хитрожопые запускают онлайн-игры в два окна и благодаря этой программе получают преимущество (не надо так). Шикарной функцией является поддержка форсированных папок: любая программа, запущенная из них, окажется в песочнице. Присутствуют и другие интересные настройки, о которых вы узнаете во время использования этой зарегистрированной версии Sandboxie.

Просмотры: 148 006 Комментарии: 219

Mirillis Action! — программа для захвата экрана, которая позволяет транслировать и записывать ваш экран Windows в реальном времени в отличном HD качестве видео. С Action! Вы можете записывать и транслировать игровой процесс, видео из веб-плееров, записывать музыку, создавать скриншоты, добавлять веб-камеры, комментарии с микрофона… и многое другое!

Просмотры: 1 568 Комментарии: 7

Универсальные инструменты разработки, представленные в CorelDRAW® Technical Suite, позволяют создавать подробные инструкции по сборке, обстоятельные справочники по эксплуатации и разнообразную документацию. С новыми высококлассными функциями, представленными в этом решении для проектирования и создания технических иллюстраций, вы сможете достичь высочайшего уровня производительности. В пакете обеспечена полная поддержка технических стандартов для обмена, печати и публикации.

Просмотры: 41 458 Комментарии: 70

Непревзойденные возможности CorelDRAW Graphics Suite 2022 в сочетании с вашими творческими способностями — прекрасная основа для проектов по созданию макетов, разработке веб-сайтов и редактированию фотографий. Пакет оснащен расширенной поддержкой Windows 10, мультидисплейным режимом просмотра и поддержкой мониторов 4K. Продукт позволяет дизайнерам самых разных уровней подготовки — от новичков до профессионалов — быстро и с уверенностью добиваться высококлассных результатов. Откройте для себя профессиональные и в то же время интуитивно понятные инструменты для создания логотипов, брошюр, веб-графики, рекламы для размещения в социальных сетях и других оригинальных проектов. Работайте с CorelDRAW на свой лад!

Просмотры: 164 995 Комментарии: 276

Adobe Premiere Pro — профессиональная программа для нелинейного видеомонтажа. Приложение обеспечивает высококачественное редактирование видео разрешения 4K и выше, с 32-битовым цветом, как в RGB, так и YUV цветовом пространстве. Редактирование аудиосемплов, поддержка VST аудиоплагинов (plug-in) и звуковых дорожек 5.1 surround. Архитектура Premiere Pro плагинов позволяет импортировать и экспортировать материалы контейнеров QuickTime или DirectShow, а также поддерживает огромное количество видео- и аудиоформатов от MacOS и Windows.</p>

Названы самые популярные языки программирования. C# стремительно рвется в лидеры

ПО Софт Техника

27 Августа 2021 14:5427 Авг 2021 14:54 |

Поделиться

IEEE опубликовал очередной список из 55 наиболее востребованных языков программирования. Первое место вновь досталось Python, а созданный Microsoft C#, который в 2020 г. замыкал второй десяток, едва не вошел в топ-5.

Взлет популярности C#

Институт инженеров электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) представил рейтинг наиболее популярных языков программирования 2021 г. Соответствующий перечень, включающий 55 позиций, опубликован в ежемесячном журнале организации IEEE Spectrum.

Каждому из участников составители рейтинга присвоили оценку востребованности по шкале от 0 до 100 баллов. На основании данного показателя затем был сформирован список, в котором языки были расположены в порядке его убывания.

Пятерка лидеров рейтинга с 2020 г. остается неизменной. Наиболее популярными языками программирования по версии IEEE являются Python, Java, C, C++ и JavaScript. За ними следуют C#, R, Go, HTML (который, строго говоря, языком программирования не является) и Swift.

Популярность C# значительно выросла за последний год

Стоит отметить резкий скачок, совершенный языком C#, который еще год назад не входил и в первую двадцатку (23 место; 48,1 балла), а сегодня он расположился на шестой позиции (82,4 балла). C# борется за лидерство с JavaScript, но пока несколько ему уступает (88,1 балла).

C# – это мультипарадигменный язык программирования общего назначения, созданный в 2001 г. корпорацией Microsoft. Является основным языком разработки платформы Microsoft .NET Framework. Как и следует из его названия, C# относится к C-подобным языкам, его синтаксис во многом напоминает более «возрастные» C++ и Java.

Рейтинг популярности языков программирования

Место в рейтинге	Название языка	Количество баллов
1	Python	100
2	Java	95,4
3	C	94,7
4	C++	92,4
5	JavaScript	88,1
6	С#	82,4
7	R	81,7
8	Go	77,7
9	HTML	75,4
10	Swift	70,4

В топ-5 рейтинга востребованности работодателями, который также представлен на сайте IEEE Spectrum, фигурируют все те же участники, но в несколько ином порядке: Python, C, Java, JavaScript и C++. C# здесь лишь девятый и уступает HTML, R, а также Go.

Учите Python, господа

Анализируя расстановку сил на рыке языков программирования, IEEE Spectrum рекомендуют всем желающим связать свою карьеру с разработкой ПО, попытаться освоить Python. Это, по мнению специалистов, откроет доступ к огромному перечню библиотек (одному из крупнейших), предназначенных для решения тех или иных задач в различных сферах: искусственный интеллект, встраиваемые системы и т.д. В некоторых из библиотек, как отмечают составители рейтинга, разобраться будет сложнее, чем в самом Python.

Впрочем, не отрицают специалисты из IEEE и ценность других популярных языков, которые находятся в топе либо благодаря специфике решаемых с их помощью задач, либо благодаря обширной базе накопленного исходного кода, написанного на этих языках.

К первой категории эксперты относят R, предназначенный для статобработки данных, SQL, незаменимый при работе с базами данных и Matlab, созданный для решения вычислительных задач.

Во вторую категорию попали C, C++, Java и Javascript. Без последнего сегодня сложно представить Всемирную паутину. Язык C по-прежнему используется системными программистами и при написании проектов (или их отдельных частей), чувствительных к скорости выполнения кода. Java является признанным инструментом для разработки «тяжелых» высоконадежных корпоративных приложений.

Методология составления рейтинга

IEEE Spectrum составляет свой рейтинг, основываясь на 11 метриках, полученных из восьми источников: CareerBuilder, GitHub, Google (поиск и тренды), Hacker News, IEEE, Reddit, Stack Overflow и Twitter.

Хочу как в Windows: как привнести в Linux-среду привычный опыт шифрования данных

Безопасность

Источники подобраны таким образом, чтобы учесть упоминание языков программирования в различных контекстах: разработка ПО с открытым кодом, поиск работы в сфере разработки ПО, общение в среде программистов.

Значительно упростив картину, можно сказать, что оценка популярности языка дается на основе частоты его упоминания в интернете. Кроме того, как отмечает The Register, рейтинг, возможно, чрезмерно опирается на предпочтения североамериканской и европейской публики.

Впрочем, сам IEEE Spectrum на странице, посвященной описанию методологии оценки языков для рейтинга, некоторые из используемых институтом техник также применяются составителями другого авторитетного рейтинга – TIOBE.

По версии TIOBE, в июне 2021 г. в тройку самых популярных языков программирования входили C, Java и Python. Причем показатели Python и С различались всего на 0,67%, а разница между Python и Java и вовсе составила 0,22%. За год рейтинг Python существенно вырос, в то время как рейтинги Java и C снижались.

Любовь и ненависть в программировании

В августе 2021 г. популярный среди программистов Stack Overflow назвал самые любимые и ненавидимые разработчиками языки.

Игорь Беляк, Directum: Все умеют распознавать документы, но мало кто знает, что с ними делать дальше

Искусственный интеллект

Всеобщее признание посетителей портала завоевал Rust. За него проголосовало абсолютное большинство респондентов – в его пользу высказались 86,69% участников. Титул самого «самого любимого языка программирования» Rust достается в шестой раз подряд.

В наибольшей степени страх и ненависть у разработчиков вызывает COBOL, один из старейших языков программирования, но все еще востребованный. Никогда больше с ним не связываться предпочли бы 84,29% респондентов.

• Что лучше — ГЛОНАСС или GPS: главные различия систем навигации

Дмитрий Степанов




Диванная аналитика рынка зарплат в IT — Карьера на vc.ru

{«id»:13623,»url»:»\/distributions\/13623\/click?bit=1&hash=626bd36534dece213f1f26a8750e63de3e475c69d0d206ab93e2c56faa7fda23″,»title»:»\u0418\u0449\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u00ab\u041a\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u0442\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0432\u044b?»,»buttonText»:»\u042f!»,»imageUuid»:»1be73235-8504-513d-b994-f0b41ec0f080″,»isPaidAndBannersEnabled»:false}

За последнее несколько лет, стабильно, несколько раз в месяц вижу аналитику собранную по первым страницам с hh.ru или вообще не с целевых job сайтов, на которых процент соискателей из разработки меньше 1-4%.

7137 просмотров

Самая частая история Авито, можно взять любой другой job сайт кроме hh/хабр карьеры. Кстати, на момент написание на superjob было вообще около 5 тыс. всех вакансий:)

Ну и вишенка на торте, что понимается под данной категорией.

Основные моменты которые всегда смущали в подобной аналитике:

• Собирают статистику только с вакансий, у которых обозначена вилка. Но чаще всего крупные экосистемы/продуктовые компании держат зарплаты сотрудников под NDA, что бы избежать проблем с текущими сотрудниками (не для кого не секрет, что на рынке есть определенная проблема с индексацией зарплат и при разнице трудоустройства в месяц, можно получить offer с солидно большей суммой).
• Вернемся к проблеме источников. Из-за ситуации в пункте выше становиться, как минимум, не релевантно смотреть статистику вакансий. Тем более ограничиваться одним источником для разбора.
• В вакансиях никогда не отделяют продуктовые компании/аутсорс/аутстаф/стартапы. Такая же история и с размерами компаний. Чаще всего, смотрят на привязку к локации где была опубликована вакансия. Хотя большая часть компаний работает с удаленными сотрудниками и ищет по РФ, есть локальные рынки небольших компаний (в среднем до 250 человек), в таких вилки могут быть в 3-4 раза меньше рынка и это скорее исключение чем правило.
• И финальное — это категории и специальности которые включают в подобную аналитику. Например дизайнеры/тех. поддержка/data, продуктовые, маркетинговые аналитики и подобные специальности. Формально данные специалисты работают в IT компаниях, но по профилю больше относятся к digital или более широкому рынку. И не очень корректно включать их в подобную аналитику, скорее стоит делать для них отдельную (про аналитиков можно сделать отдельную огромную аналитику, ХА!).

Поэтому давно хотелось собрать более ли менее адекватную аналитику именно для ITшных специальностей.
Какие отличия будут у моей диванной аналитике:

• Мы будем собирать статистику не из вакансий, а из зарплатных ожиданий людей на рынке.
• В аналитике будут ITшные специальности совокупное кол-во которых, в открытых источниках, превышало 500 человек.
• Из-за того, что вся аналитика собиралась ручками, плюс использовалась только открытая информация, было принято решение смотреть только хабр карьеру (ex мой круг). К сожалению, сейчас на hh около 2 169 909 доступных резюме и нету адекватного алгоритма, что бы фильтровать резюме junior/middle/senior или по конкретному языку/профилю. Даже с учетом boolean search нельзя адекватно собрать точную статистику без дублей и релевантных своему уровню людей. А использовать парсер достаточно проблемно и ресурсозатратно.
• У всех цифр есть погрешность в 5-7% потому, что хабр карьера может делать фильтр только по городам. Нельзя убрать другие странны. Но, приходят на данные ресурс, люди так или иначе ищут работу в РФ. Поэтому циферки можно учитывать при подсчете.
• По итогу в категорию аналитиков включались только DA, без учета продуктовой аналитики и ребят с обычными xsl.
• И финальный дисклемер, как указанно в тайтле материала, это «диванная аналитика», автор не претендует на точно и правдивость.

Общие цифры:

На момент сбора данных, всего на хабр карьере цифры по категориям были такие:

Кстати, мобильную разработку адекватно посчитать не вышло, она попадала под категорию меньше 500 человек в направление.

1- Dev, 2 — QA, 3 — Analyst, 4 — DS(ML), 5 — DS(DL), 6 — DevOps, 7 — DBA, 8 — Network, 8 — IS.

И вот статистка по самым популярным языкам:

#RubyЖиви

Seniority level:

Есть погрешность в количестве людей не упоминавших свой уровень в профиле. Поэтому есть погрешность с оверолом из первой таблички.

Итоговые вилки:

Все цифры — это зарплатные ожидания на руки, без учета премий.

Из-за небольшого количества данных, некоторые специальности остались без расчета.

PHP программист и это не шутка.

Картинке с богатой Pepe не нашлось, поэтому так!

Подведем итоги:

• Самые дорогие разработчики — это C++/Python разработчики. А самые дорогие специалисты Data Scientist(ы), которые пишут нейронки.
• Как показала статистика, чем меньше специалистов — тем больше им готовы заплатить на рынке. Еще есть дополнительный афикс с энтерпрайз разработкой (поэтому вилки junior С++ и Python разработчиком порядком ниже, а более популярные на аутсорсе/аутстафе rubu, java/js получают больше до определенного момента. Джунов редко берут в энтерпрайз, особенно продуктовый).
• Никто не хочу идти работать в DBA, IS и заниматься сетями. Из-за чего в условиях рынка сложно найти хорошего специалиста. Очень высокий порог вхождения для DS и DevOps также оставляет свой след.
• Если вы только хотите «вкатиться в IT», не стоит рассчитывать на легкий старт и 300k/s. Сейчас на рынке не хватает специалистов категории senior+ — lead, почти все остальные есть в избытке. В зависимости от вашего бэкграуда и выбранной специальности, вкатиться может быть почти не реальным в целом (очень хороший пример с DS и миллионом junior разработчиков с базовыми знаниями python, без модных фреймворков вроде PySpark/Hadoop и скилов в мат. стате.)

Возможно, если у автора будет: сила, желание и ресурсы — автор осилит собрать данные с hh. Как писал в самом начале, сейчас есть большая проблема собрать данные без дублей, на момент сбор данных с хабр карьеры очень хотелось сопоставить их с hh и общей массой людей с LinkedIn, но нету хорошего алгоритма и ресурсов, что это сделать сейчас.

Если вам понравился формат диванной аналитики или у вас есть идеи как можно реализовать изначальную идею, напишите в комментариях. Будет очень интересно обсудить этот вопрос и все данные в целом.

Спасибо за прочтение тем кто дошел до этого момента!:)

типов графиков MATLAB — MATLAB и Simulink

Перейти к содержимому

Основное содержание

Типы графиков MATLAB

Существуют различные функции, которые можно использовать для построения графиков данных в MATLAB ^®. Эта таблица классифицирует и иллюстрирует общие графики функции.

5 parallelplot


Линейные графики	Разброс Графики	Графики распределения данных	Графики дискретных данных	Географические графики	Полярные графики	Контурные графики	Векторные поля	Поверхностные и сетчатые графики	Volume Visualization	Animation	Images
plot	scatter	histogram	бар	geoplot	polarplot	contour	quiver	surf	streamline	анимациялайн	image
plot3	scatter3	histogram2	barh	Geoscatter	Polarhistogram	Contourf	0061	quiver3	surfc	streamslice	comet	imagesc
stairs	пузырьковая диаграмма	круговая диаграмма	bar3	geobubble	polarscatter	contour3	feather	surfl	streamparticles	комета3
панель ошибок	bubblechart3	pie3	bar3h		polarbubblechart	contourslice		ribbon	лента
area	swarmchart	scatterhistogram	pareto		compass	fcontour		pcolor	streamtube
stackedplot	swarmchart3	swarmchart	stem		ezpolar			fsurf	coneplot
loglog	spy	swarmchart3	stem3					fimplicit3	срез
semilogx		wordcloud	stairs					mesh
semilogy		пузырчатое облако						meshc
fplot		heatmap						meshz
fplot3							waterfall
fimplicit		plotmatrix						сетка

Связанные темы

• Создание двухмерного линейного графика
• Галерея графиков MATLAB

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и ознакомиться с местными событиями и предложениями. В зависимости от вашего местоположения мы рекомендуем вам выбрать: .

Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:

Европа

Свяжитесь с местным офисом

• Пробная версия ПО
• Пробная версия ПО
• Обновления продукта
• Обновления продуктов

Галерея графиков MATLAB — MATLAB и Simulink

анимированная линия

Пример запуска

комета

Пример запуска

комета3

Пример запуска

контур

Пример запуска

контур

Пример запуска

контур3

Пример запуска

контурный срез

Пример запуска

fконтур

Пример запуска

пузырчатое облако

Пример запуска

тепловая карта

Пример запуска

гистограмма

Пример запуска

гистограмма2

Пример запуска

параллельный график

Пример запуска

пирог

Пример запуска

пирог3

Пример запуска

сюжетная матрица

Пример запуска

диаграмма рассеяния

Пример запуска

облако слов

Пример запуска

бар

Пример запуска

бар3

Пример запуска

бар3ч

Пример запуска

барх

Пример запуска

парето

Пример запуска

шток

Пример запуска

шток3

Пример запуска

геопузырь

Пример запуска

геоучасток

Пример запуска

георассеяние

Пример запуска

изображение

Пример запуска

изображенийc

Пример запуска

район

Пример запуска

панель ошибок

Пример запуска

неявный

Пример запуска

участок

Пример запуска

участок3

Пример запуска

логлог

Пример запуска

участок

Пример запуска

участок3

Пример запуска

полулогарифм

Пример запуска

семилогия

Пример запуска

многослойный участок

Пример запуска

лестница

Пример запуска

компас

Пример запуска

Эзполяр

Пример запуска

полярно-пузырьковая диаграмма

Пример запуска

полярная гистограмма

Пример запуска

полярный график

Пример запуска

полярное рассеяние

Пример запуска

пузырьковая диаграмма

Пример запуска

пузырьковая диаграмма3

Пример запуска

разброс

Пример запуска

скаттер3

Пример запуска

шпион

Пример запуска

роевая диаграмма

Пример запуска

роевая диаграмма3

Пример запуска

fimplicit3

Пример запуска

сетка

Пример запуска

фсерфинг

Пример запуска

сетка

Пример запуска

мешc

Пример запуска

меш

Пример запуска

цвет

Пример запуска

лента

Пример запуска

серфинг

Пример запуска

серфинг

Пример запуска

серфинг

Пример запуска

водопад

Пример запуска

перо

Пример запуска

колчан

Пример запуска

колчан3

Пример запуска

конус

Пример запуска

срез

Пример запуска

обтекаемый

Пример запуска

поток частиц

Пример запуска

Лента потока

Пример запуска

потоксрез

Пример запуска

струйная трубка

Пример запуска

Как создать график в MATLAB

Графики можно создавать несколькими способами. MATLAB упрощает создание графика. Конечно, прежде чем вы сможете создать какой-либо график, вам нужен источник данных для построения графика.

Создание графика с помощью команд

Следующие шаги помогут вам создать источник данных, а затем использовать этот источник данных для создания графика. Несмотря на то, что процедура построения графиков в MATLAB выглядит очень упрощенной, на самом деле она весьма полезна для любых данных, которые вы хотите быстро построить. Кроме того, это демонстрирует, что вам даже не нужно открывать какие-либо инструменты построения графиков, чтобы создать график в MATLAB.

1. Тип x = -pi:0,01:pi; и нажмите Enter в командном окне.

   MATLAB генерирует вектор x и заполняет его диапазоном точек данных. Точки данных начинаются с –pi и заканчиваются на pi с шагом 0,01. Использование точки с запятой предотвращает вывод точек данных в окно команд, но если вы посмотрите в окно рабочей области, вы увидите, что вектор имеет 629 точек данных.

2. Введите plot(x, sin(x)), grid on и нажмите Enter.

   Этот график представляет собой синусоиду, созданную MATLAB с использованием введенных вами данных.

   Функция plot() принимает введенные вами записи точек данных. Вектор x содержит ряд значений от –pi до pi. Взятие синуса каждого из этих значений с помощью функции sin() создает значения, необходимые для построения показанного графика.

   Эта версия функции plot() показывает минимум информации, которую вы можете предоставить. Значение x, которое появляется первым, содержит информацию для оси x графика. Запись sin(x), которая появляется второй, содержит информацию для оси Y графика.

С помощью команд можно создать любой график так же, как и с помощью графических средств, предоставляемых MATLAB. Например, введите area(x,sin(x)), grid и нажмите Enter. На этот раз синусоида показана в виде графика площади. В MATLAB также есть методы изменения внешнего вида графика с помощью команд.

Создание графика с помощью окна Workspace

В окне Workspace отображаются все созданные вами переменные, независимо от их типа. Чего вы можете не осознавать, так это того, что вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши любую из этих переменных и создать из них график. (Если вы не видите свой участок в списке, выберите параметр «Каталог участков», чтобы просмотреть полный список доступных участков.)

Следующие шаги помогут вам создать переменную, а затем построить ее с помощью функций окна Workspace.

1. Тип y = [5, 10, 22, 6, 17]; и нажмите Enter в командном окне.

   Вы видите, что переменная y появляется в окне Workspace.

2. Щелкните правой кнопкой мыши y в окне Workspace и выберите bar(y) в появившемся контекстном меню.

   MATLAB создает гистограмму, используя настройки по умолчанию.

   Несмотря на то, что этот метод может показаться очень ограниченным, это отличный способ создать быструю визуализацию данных, чтобы вы могли увидеть закономерности или понять, как взаимодействуют различные точки данных. Преимущество этого метода в том, что он достаточно быстрый.

   MATLAB перезаписывает предыдущий график, который вы создаете, когда вы создаете новый график, если вы не используете команду удержания.

Создание графика с использованием параметров вкладки Графики

Когда вы просматриваете вкладку Графики в MATLAB, вы видите галерею типов графиков, которые вы можете создать. Сначала вы видите только несколько доступных графиков. Однако, если вы нажмете кнопку со стрелкой вниз в правой части галереи, вы увидите выбор типов графиков.

Чтобы использовать эту функцию, выберите переменную в окне Workspace, а затем выберите один из графиков в списке галереи. Это метод, который следует использовать, если вы не можете точно вспомнить, какой график вы хотите создать (что делает параметр команды менее удобным), и этот параметр не отображается в контекстном меню окна «Рабочее пространство».

Например, вы можете создать горизонтальную гистограмму, используя переменную y. Чтобы выполнить эту задачу, просто щелкните переменную y в окне Workspace, а затем выберите barh в разделе галереи MATLAB Bar Plots.

Об этой статье

Эта статья из книги:

• MATLAB для чайников,

Об авторах книги:

Джон Пол Мюллер — автор и технический редактор с опытом разработки приложений, управления базами данных, машинное обучение и глубокое обучение. Он написал сотни книг и статей, помогая обычным людям изучать все, от сетей до управления базами данных.

Джон Мюллер написал 114 книг и более 600 статей по различным темам, от методов функционального программирования до работы с Amazon Web Services (AWS). Лука Массарон, , эксперт Google Developer (GDE), интерпретирует большие данные и преобразует их в интеллектуальные данные с помощью простых и эффективных методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения.

Эту статью можно найти в категории:

• MATLAB ,

Многократное использование состояния на диаграмме - MATLAB и Симулинк - MathWorks, выпуск

Основное содержимое

В этом примере используется:

Открытая модель

В этом примере показано, как использовать связанные атомарные поддиаграммы для многократного повторения одной и той же конфигурации состояний и переходов в диаграмме Stateflow®. Атомарные поддиаграммы не поддерживаются в автономных диаграммах Stateflow в MATLAB®. Дополнительные сведения см. в разделе Создание многократно используемых подкомпонентов с помощью атомарных поддиаграмм.

Исходная модель без атомарных субдиаграмм

Эта модель содержит два блока Sine Wave (Simulink): один с частотой 1 радиан в секунду, а другой с частотой 2 радиана в секунду.

На диаграмме каждое состояние использует логику насыщения для преобразования входной синусоидальной волны в выходную прямоугольную волну той же частоты. Состояния выполняют одни и те же действия и отличаются только названиями своих входных и выходных данных.

Эти результаты получены при моделировании модели.

Поскольку в этом примере не используются атомарные поддиаграммы, вам придется поддерживать каждый подкомпонент вручную. Например, если вы измените логику в состоянии A , то вы должны сделать такое же изменение в состоянии 9.0057 Б .

Напротив, если вы замените состояния в этом примере атомарными поддиаграммами, вы сможете повторно использовать один и тот же объект в своей модели и сохранить те же результаты моделирования. Вы можете сохранить состояние A как атомарную поддиаграмму в библиотечной модели, а затем использовать несколько связанных экземпляров этой поддиаграммы в своей диаграмме. Изменения в библиотечной модели распространяются на все связанные экземпляры поддиаграммы.

Редактирование модели для использования атомарных поддиаграмм

Шаг 1. Преобразование состояния в атомарную поддиаграмму

Щелкните правой кнопкой мыши состояние A и выберите Group & Subchart > Atomic Subchart . Состояние A изменяется на атомарную поддиаграмму и отображает метку Atomic в верхнем левом углу.

Шаг 2: Создайте библиотеку для атомарной поддиаграммы

1. Создайте новую модель библиотеки.

2. Скопируйте атомарную поддиаграмму и вставьте ее в свою библиотечную модель.

3. Сохраните вашу библиотечную модель.

В библиотечной модели атомарная поддиаграмма отображается как независимая диаграмма с портом ввода и портом вывода.

Шаг 3. Замените состояния связанными атомарными поддиаграммами

1. Удалите оба состояния на диаграмме.

2. Скопируйте атомарную поддиаграмму из своей библиотеки и дважды вставьте ее в свою диаграмму.

3. Измените имя второй атомарной поддиаграммы на B .

Каждая связанная атомарная поддиаграмма выглядит непрозрачной и содержит метку Ссылка в верхнем левом углу.

Шаг 4: Редактирование сопоставления входных и выходных переменных

Если вы смоделируете модель сейчас, выход для y2 будет равен нулю. Вы также видите предупреждения о неиспользуемых данных. Эти предупреждения появляются из-за того, что атомарная поддиаграмма B использует u1 и y1 вместо u2 и y2 .

Чтобы исправить эти предупреждения, необходимо изменить сопоставление входных и выходных переменных.

1. Щелкните правой кнопкой мыши поддиаграмму B и выберите Сопоставление поддиаграммы .

2. В разделе Input Mapping укажите символ основной диаграммы для u1 как u2 .

3. В разделе Output Mapping задайте символ основной диаграммы для y1 как y2 .

4. Нажмите OK .

Запуск новой модели

При моделировании новой модели результаты совпадают с исходными.

Распространение изменения в библиотечной схеме

Предположим, что в библиотечной схеме вы редактируете переход от Pos к Neg .

Это изменение распространяется на все связанные атомарные поддиаграммы в вашей основной диаграмме. Вам не нужно обновлять каждое состояние по отдельности.

См. также

Синусоида (Simulink)

Связанные темы

• Создание многократно используемых подкомпонентов с помощью атомарных поддиаграмм
• Сопоставление переменных для атомарных подсхем и блоков
• Моделирование лифтовой системы с использованием атомарных подсхем
• Моделирование резервной пары датчиков с использованием атомарных поддиаграмм

您曾对此示例进行过修改。是否要打开带有您的编辑的示例？

您 的 链接 对应于 以下 Matlab ： ：

请 在 Matlab 命令 行 窗口 直接 输入 以 执行 命令。。 浏览器 支持 支持 matlab 命令。

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и ознакомиться с местными событиями и предложениями. В зависимости от вашего местоположения мы рекомендуем вам выбрать: .

Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:

Америка

• Америка Латина (Испания)
• Канада (английский)
• США (английский)

Европа

• Бельгия (английский)
• Дания (английский)
• Германия (немецкий)
• Испания (Испания)
• Финляндия (английский)
• Франция (французский)
• Ирландия (английский)
• Италия (итальяно)
• Люксембург (английский)
• Нидерланды (английский)
• Норвегия (английский)
• Австрия (Германия)
• Португалия (английский)
• Швеция (английский)
• Швейцария
  • Немецкий
  • Английский
  • Французский
• Великобритания (английский)

Азиатско-Тихоокеанский регион

• Австралия (английский)
• Индия (английский)
• Новая Зеландия (английский)
• 中国
  • 简体中文
  • Английский
• 日本 (日本語)
• 한국 (한국어)

Обратитесь в местный офис

• 用版
• 用版
• 产品更新
• 产品更新

Как построить график MATLAB с помощью простых функций и кода?

Вы изучаете MATLAB? И трудно построить уравнения в MATLAB?

Когда я искал то же самое в Интернете, я не нашел надлежащего руководства по построению графика. Итак, я хочу поделиться этой статьей, чтобы рассказать вам о построении графиков MATLAB.

Здесь я делюсь простыми и легкими приемами построения графика в MATLAB. В конце этого урока вы научитесь строить графики MATLAB для математических, экспоненциальных и тригонометрических уравнений, таких как sin, cos, tan…

Вам не нужно много программировать. Небольшие предпосылки будут работать на вас.

Необходимо выполнить два шага.

1. Как написать математическое уравнение в MATLAB?
2. Как построить график с помощью функции MATLAB Plotting?

В этом руководстве я объясняю функции построения графиков MATLAB с помощью различных примеров. Если вы знаете об этих терминах, вы можете легко построить график в MATLAB.

Давайте посмотрим один за другим

Содержание

Важные функции для построения графика MATLAB

Изучение построения MATLAB:

у’.

Простым способом можно нарисовать график или график в MATLAB с помощью кода.

Когда вы пишете программу в редакторе MATLAB или в командном окне, вам необходимо выполнить три шага для построения графика.

• Во-первых, определите значение «x» или другой диапазон значений переменных, используя пробел или двоеточие.
• Составьте данное уравнение, используя математическую функцию MATLAB. В стандартной форме y=f(x).
• Используйте функцию «график» в качестве графика (x, y).

Чтобы графики выглядели лучше визуально и были понятны, рассмотрите возможность добавления трех наиболее важных понятий в любую диаграмму.

• Заголовок к вашему графику, чтобы пользователь мог легко определить важность графика.
• Этикетка для осей «x» и «y» для обозначения значений на осях.
• Добавление сетки может помочь пользователю сравнивать различные значения в разных точках графика.

Всегда следуйте первым двум понятиям. Однако третье понятие является необязательным.

Для этого в MATLAB есть три разные функции.

1. Как добавить заголовок к графику MATLAB?

Функция заголовка используется для написания заголовка или имени уравнения на графике.

 title('......... ') 

2. Как добавить текст метки на ось графика MATLAB?

Функции меток «xlabel» и «ylabel» используются для добавления текста метки для оси x и оси y соответственно.

 xметка('х')

ylabel('y') 

3. Как добавить сетку на график MATLAB?

В программировании MATLAB мы можем построить график без сетки или с сеткой.

По умолчанию сетка не будет отображаться на графике. Вы должны добавить его явно.

Если вы хотите нарисовать график с сеткой в ​​MATLAB, вы можете использовать функцию «сетка».

 сетка на 

С помощью этих правил и функций я решаю различные математические уравнения (задачи) в MATLAB.

 

Пример построения графиков MATLAB

Теперь давайте рассмотрим различные примеры построения графиков MATLAB на основе различных математических функций. 92+12*x+24)

Код MATLAB для данной математической функции:

Вот простой код в MATLAB, чтобы нарисовать график для данного уравнения.

Вывод в MATLAB:

Когда вы запустите программу, вы получите график MATLAB вместе с отображением сетки.

Проблема 2: Как построить функцию Sin в MATLAB?

 Функция y(x)= Sin(x)

для 0
  Решение: 
 Диапазон x от 0 до 10.
 Здесь я рассматриваю разницу в 0,1 между диапазоном X (от 0 до 10). Благодаря этой минимальной разнице точек можно получить плавную синусоидальную волну.
 х = (0:0,1:10) или х=(0,0,1,10)

а также

y = sin(x) 
 Чем меньше разница, тем ровнее будет график.
  Код MATLAB для функции Sin: 
 Напишите код MATLAB для функции y(x), как показано ниже.
  Вывод в MATLAB: 
 После запуска программы вы получите график синусоидальной волны.
 Приведенная выше синусоидальная фигура нарисована без функции сетки (т. е. без функции сетки).
 Аналогично можно построить график для других тригонометрических функций, таких как cos, tan, cosec, cot, sec...
 Задача 3: Как построить экспоненциальную функцию в MATLAB? 
 Давайте рассмотрим пример тригонометрической и экспоненциальной функции. 9-0,4x)  для 0
  Решение: 
 В этой задаче это уравнение имеет тригонометрическую и экспоненциальную функции.
  Код MATLAB для экспоненциальной функции: 
 Вот код функции y(x) в MATLAB.
  Вывод в MATLAB: 
 Экспоненциальная волна генерируется после запуска программы MATLAB, как показано на рисунке ниже.
 Приведенная выше экспоненциальная фигура нарисована без функции сетки (т. е. без функции сетки).
 Проблема 4: Как построить тригонометрическую функцию в MATLAB? 
 Возьмем пример любой тригонометрической функции.
 y(x) = (10 cos(x) sin(x))

Для диапазона x от 1 до 100 
  Код MATLAB для тригонометрической функции: 
 Напишите программу MATLAB для уравнения y(x), как показано ниже.
  Вывод в MATLAB: 
 Запустив код, вы получите график MATLAB для соответствующей математической тригнометрической функции.
 Эти математические уравнения решаются с помощью кода MATLAB. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, напишите и обсудите со мной в комментарии.
 Если вы найдете этот учебник по построению графика MATLAB полезным, я хотел бы услышать от вас в комментарии.
 В моем следующем уроке я буду писать о построении графиков в 3Dimentions MATLAB. Я поделюсь им с вами как можно раньше.
 Спасибо за прочтение! До скорой встречи в следующем уроке…
  Проверьте свои знания и потренируйтесь в онлайн-викторине БЕСПЛАТНО! 
 Практика сейчас »
  
 Дипали Чаудхари
 Я получил степень магистра в области электроэнергетики. Я работаю и пишу технические руководства по ПЛК, программированию MATLAB и электротехнике на портале DipsLab.com.
 Мне очень приятно делиться своими знаниями в этом блоге. И иногда я углубляюсь в программирование на Python.
 NumPy 
 NumPy
 NumPy
 Фундаментальный пакет для научных вычислений с Python
 Выпущена версия NumPy 1.23.0
 Мощные N-мерные массивы
 Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки NumPy фактически являются стандартами вычислений массивов сегодня.
 Инструменты для числовых вычислений
 NumPy предлагает комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое.
 Interoperable
 NumPy поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо работает с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.
 Performance
 Ядром NumPy является хорошо оптимизированный код C. Наслаждайтесь гибкостью Python и скоростью скомпилированного кода.
 Простота использования
 Высокоуровневый синтаксис NumPy делает его доступным и продуктивным для программистов с любым уровнем подготовки и опыта.
 Открытый исходный код
 Распространяемый по либеральной лицензии BSD, NumPy разрабатывается и поддерживается публично на GitHub активным, отзывчивым и разнообразным сообществом.
 Попробуйте NumPy
 Используйте интерактивную оболочку, чтобы попробовать NumPy в браузере
 """
Чтобы попробовать примеры в браузере:
1. Введите код в ячейку ввода и нажмите
   Shift+Enter для выполнения
2. Или скопируйте код и нажмите
   кнопка "Выполнить" на панели инструментов
"""
# Стандартный способ импорта NumPy:
импортировать numpy как np
# Создаем двумерный массив, устанавливаем каждый второй элемент в
# несколько строк и найти максимальное количество строк:
x = np. arange(15, dtype=np.int64).reshape(3, 5)
х[1:, ::2] = -99
Икс
# массив([[ 0, 1, 2, 3, 4],
# [-99, 6, -99, 8, -99],
# [-99, 11, -99, 13, -99]])
х.макс (ось = 1)
# массив([ 4, 8, 13])
# Генерировать нормально распределенные случайные числа:
кольцо = np.random.default_rng()
образцы = rng.normal (размер = 2500)
образцы
 
 Научные домены
 Библиотеки массивов
 Наука о данных
 Машинное обучение
 Визуализация
 Почти каждый ученый, работающий с Python, использует возможности NumPy.
 NumPy привносит вычислительную мощь таких языков, как C и Fortran, в Python, язык, который намного легче изучать и использовать. С этой мощью приходит простота: решение в NumPy часто бывает ясным и элегантным.
 Quantum Computing
 Statistical Computing
 Signal Processing
 Image Processing
 Graphs and Networks
 Astronomy Processes
 Cognitive Psychology
 QuTiP
 Pandas
 SciPy
 Scikit-image
 NetworkX
 AstroPy
 PsychoPy
 PyQuil
 statsmodels
 PyWavelets
 OpenCV
 graph-tool
 SunPy
 Qiskit
 Xarray
 python-control
 Mahotas
 igraph
 SpacePy
 PennyLane
 Seaborn
 PyGSP
 Биоинформатика
 Байесовский вывод
 Mathematical Analysis
 Chemistry
 Geoscience
 Geographic Processing
 Architecture & Engineering
 BioPython
 PyStan
 SciPy
 Cantera
 Pangeo
 Shapely
 COMPAS
 Scikit-Bio
 PyMC3
 SymPy
 MDAnalysis
 Simpeg
 GeoPandas
 City Energy Analyst
 PyEnsembl
 ArviZ
 cvxpy
 RDKit
 ObsPy
 Folium
 Sverchok
 ETE
 emcee
 FEniCS
 Fatiando a Terra
 API NumPy является отправной точкой при написании библиотек для использования инновационного оборудования, создания специализированных типов массивов или добавления возможностей, выходящих за рамки возможностей NumPy.
 Библиотека массивов
 Возможности и области применения
 Dask
 Распределенные массивы и расширенный параллелизм для аналитики, обеспечивающие масштабируемую производительность.
 CuPy
 NumPy-совместимая библиотека массивов для вычислений с ускорением на GPU с помощью Python.
 JAX
 Составные преобразования программ NumPy: дифференцирование, векторизация, своевременная компиляция в GPU/TPU.
 Xarray
 помечен, индексированные многомерные массивы для продвинутой аналитики и визуализации
 Sparse
 Sparse-Sparse Arsastable Arsasmable Sparse-Sparse-Sparse-Sparse-Sparsable Arsasmable.
 PyTorch
 Платформа глубокого обучения, которая ускоряет путь от исследовательского прототипа до развертывания в производстве.
 TensorFlow
 Комплексная платформа для машинного обучения, позволяющая легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.
 MXNet
 Платформа глубокого обучения, подходящая для гибкого прототипирования и производства исследований.
 Arrow
 Многоязычная платформа разработки для столбцовых данных в памяти и аналитики.
 xtensor
 Многомерные массивы с трансляцией и ленивыми вычислениями для численного анализа.
 XND
 Разработка библиотек для массивных вычислений, воссоздание основополагающих концепций NumPy.
 uarray
 Базовая система Python, отделяющая API от реализации; unumpy предоставляет API NumPy.
 Tensorly
 Tensor Learning, алгебра и бэкенды для беспрепятственного использования NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow или CuPy.
 NumPy лежит в основе богатой экосистемы библиотек для обработки данных. Типичный рабочий процесс исследования данных может выглядеть следующим образом:
  Extract, Transform, Load:  Pandas, Intake, PyJanitor
  Exploratory analysis:  Jupyter, Seaborn, Matplotlib, Altair
  Model and evaluate:  scikit-learn, statsmodels, PyMC3, spaCy
  Отчет на информационной панели:  Dash, Panel, Voila
 Для больших объемов данных Dask и Ray предназначены для масштабирования. Стабильные развертывания основаны на управлении версиями данных (DVC), отслеживании экспериментов (MLFlow) и автоматизации рабочих процессов (Airflow и Prefect).
  Источник: блог Google AI 
 NumPy составляет основу мощных библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn и SciPy. По мере роста машинного обучения растет и список библиотек, построенных на NumPy. Возможности глубокого обучения TensorFlow имеют широкое применение — среди них распознавание речи и изображений, текстовые приложения, анализ временных рядов и обнаружение видео. PyTorch, еще одна библиотека глубокого обучения, популярна среди исследователей компьютерного зрения и обработки естественного языка. MXNet — еще один пакет ИИ, предоставляющий схемы и шаблоны для глубокого обучения.
 Статистические методы, называемые ансамблевыми методами, такие как биннинг, бэггинг, суммирование и бустинг, входят в число алгоритмов машинного обучения, реализуемых такими инструментами, как XGBoost, LightGBM и CatBoost — одними из самых быстрых механизмов логического вывода.