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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lernen Anwendung: Analyse von Daten aus Kernkraftwerken | Lernen Durch Anwendungen
Matlab-Grundlagen
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Kursinhalt

Matlab-Grundlagen

Matlab-Grundlagen

1. Grundlegende Syntax und Programmierung mit einem Texteditor
Matlabs Stellung und DunkelmodusDas BefehlsfensterInstallation Eines Texteditors Und Seiner PaketeAbschluss Des TexteditorsErstellen von Snippets und Schreiben von Programmen
2. Grundlagen Der Programmierung
Arbeiten Mit MatrizenImport und Export von Daten zu und aus ExcelFor-SchleifenIf-AnweisungenModulare Programmierung
3. Lernen Durch Anwendungen
Anwendung: Analyse von Daten aus KernkraftwerkenAnwendung: Medizinische DatenanalyseKombinationen ErzeugenAnwendung: LogistikproblemDie Funktionen Sortrows und Find
4. Visualisierungen
Grundlagen der DiagrammerstellungAutomatisierung der DiagrammerstellungAnwendung: Berechnung von 3D-Trajektorien mit While-SchleifenAnwendung: Darstellung von 3D-Trajektorien und MehrfachdiagrammenSystemfunktion
5. Rekursion und Matrixmultiplikation
Rekursive ProgrammierungVerständnis von Matrizen und MatrixmultiplikationAnwendung der Matrixmultiplikation: Transformation von Vektoren und KoordinatensystemenAnwendung der Matrixmultiplikation: Lösen von GleichungssystemenAnwendung der Matrixmultiplikation: Ableitungen und IntegraleKarriereaussichten Für Einen MATLAB-Programmierer

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Anwendung: Analyse von Daten aus Kernkraftwerken

Wenden Sie das Gelernte an, um Daten zur Abwassererzeugung aus drei Kernkraftwerken zu analysieren und dabei zahlreiche wichtige Details zu erfassen!

Note
Hinweis

Die Standardabweichung einer Zufallsvariablen XX ist mathematisch definiert als

σ=E[(X−μ)2]=E[X2]−μ2\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

wobei EE den Erwartungswert des Arguments bezeichnet und μ=E[X]\mu = E[X] gilt. Dies setzt voraus, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung von XX bekannt ist.

Alternativ kann bei einer Menge von Beobachtungen {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} einer Zufallsvariablen mit vermuteter (aber unbekannter) Verteilung die Standardabweichung mit folgender Formel geschätzt werden:

σ=1n∑xi2−1n∑xi=[mean(xi2)−mean(xi)]0.5\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

Dies ist die im Video codierte Formel (beachte, dass mean(xi)mean(x_i) in der Zeile vor der Berechnung der Standardabweichung berechnet wurde: Daher wird darauf verwiesen, anstatt sie aus Effizienzgründen erneut zu berechnen). Ein besserer, unverzerrter Schätzer würde durch n−1n - 1 statt durch nn teilen. Wir ignorieren dieses Detail hier der Einfachheit halber, jedoch könnte dies im Code leicht behoben werden, indem das Ergebnis multipliziert wird mit:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Aufgabe

1. Ziele verstehen
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Beginne damit, das Video anzusehen, um die Ziele des Programms zu verstehen. Nutze das Video als Inspirationsquelle und Leitfaden für deinen Ansatz.

2. Speicherort der Excel-Datei identifizieren
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Finde die Datei, die die Daten enthält, mit denen du arbeiten wirst.

3. Excel-Daten importieren
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Verwende geeignete Bibliotheken oder Methoden, um die Daten aus der Excel-Datei zu lesen.

4. Daten analysieren und aufteilen
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  • Teile die Daten basierend auf dem Standort der Anlage auf;
  • Berechne beschreibende Statistiken (Minimum, Maximum, Mittelwert und Standardabweichung) für jeden Standort, wobei der Fokus sowohl auf Leistungs- als auch auf Abwasserdaten über das gesamte Jahr liegt.
5. Ergebnisse exportieren
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Speichere deine Ergebnisse, einschließlich der berechneten Statistiken, in einer Excel-Datei zur weiteren Verwendung.

6. Iterieren und verbessern
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  • Versuche, dein Programm modular und strukturiert zu gestalten;
  • Wenn du auf Probleme stößt, orientiere dich stärker an Hinweisen oder Code aus dem Video;
  • Im Notfall repliziere den Code aus dem Video so genau wie möglich.
7. Qualitätskontrolle
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Überprüfe die Ausgabe deines Programms, indem du sie mit den im Video gezeigten Ergebnissen vergleichst, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Allerdings ein fairer Hinweis: Es ist besser, jetzt eigene Versionen zu programmieren, solange es noch ein Sicherheitsnetz gibt, da wir ab dem nächsten Kapitel weniger expliziten Code zeigen werden.

Das Video hebt außerdem mehrere praktische Kontrollpunkte hervor, an denen Sie Ihr Programm während der Bearbeitung überprüfen können, indem Sie entweder:

  • Variablen nicht unterdrücken (durch Entfernen des Semikolons);

  • Ihre Funktion vorübergehend die betreffende Variable ausgeben lassen.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 1

Fragen Sie AI

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Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

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1. Grundlegende Syntax und Programmierung mit einem Texteditor
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2. Grundlagen Der Programmierung
Arbeiten Mit MatrizenImport und Export von Daten zu und aus ExcelFor-SchleifenIf-AnweisungenModulare Programmierung
3. Lernen Durch Anwendungen
Anwendung: Analyse von Daten aus KernkraftwerkenAnwendung: Medizinische DatenanalyseKombinationen ErzeugenAnwendung: LogistikproblemDie Funktionen Sortrows und Find
4. Visualisierungen
Grundlagen der DiagrammerstellungAutomatisierung der DiagrammerstellungAnwendung: Berechnung von 3D-Trajektorien mit While-SchleifenAnwendung: Darstellung von 3D-Trajektorien und MehrfachdiagrammenSystemfunktion
5. Rekursion und Matrixmultiplikation
Rekursive ProgrammierungVerständnis von Matrizen und MatrixmultiplikationAnwendung der Matrixmultiplikation: Transformation von Vektoren und KoordinatensystemenAnwendung der Matrixmultiplikation: Lösen von GleichungssystemenAnwendung der Matrixmultiplikation: Ableitungen und IntegraleKarriereaussichten Für Einen MATLAB-Programmierer

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Anwendung: Analyse von Daten aus Kernkraftwerken

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Die Standardabweichung einer Zufallsvariablen XX ist mathematisch definiert als

σ=E[(X−μ)2]=E[X2]−μ2\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

wobei EE den Erwartungswert des Arguments bezeichnet und μ=E[X]\mu = E[X] gilt. Dies setzt voraus, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung von XX bekannt ist.

Alternativ kann bei einer Menge von Beobachtungen {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} einer Zufallsvariablen mit vermuteter (aber unbekannter) Verteilung die Standardabweichung mit folgender Formel geschätzt werden:

σ=1n∑xi2−1n∑xi=[mean(xi2)−mean(xi)]0.5\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

Dies ist die im Video codierte Formel (beachte, dass mean(xi)mean(x_i) in der Zeile vor der Berechnung der Standardabweichung berechnet wurde: Daher wird darauf verwiesen, anstatt sie aus Effizienzgründen erneut zu berechnen). Ein besserer, unverzerrter Schätzer würde durch n−1n - 1 statt durch nn teilen. Wir ignorieren dieses Detail hier der Einfachheit halber, jedoch könnte dies im Code leicht behoben werden, indem das Ergebnis multipliziert wird mit:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Aufgabe

1. Ziele verstehen
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Beginne damit, das Video anzusehen, um die Ziele des Programms zu verstehen. Nutze das Video als Inspirationsquelle und Leitfaden für deinen Ansatz.

2. Speicherort der Excel-Datei identifizieren
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Finde die Datei, die die Daten enthält, mit denen du arbeiten wirst.

3. Excel-Daten importieren
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Verwende geeignete Bibliotheken oder Methoden, um die Daten aus der Excel-Datei zu lesen.

4. Daten analysieren und aufteilen
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  • Teile die Daten basierend auf dem Standort der Anlage auf;
  • Berechne beschreibende Statistiken (Minimum, Maximum, Mittelwert und Standardabweichung) für jeden Standort, wobei der Fokus sowohl auf Leistungs- als auch auf Abwasserdaten über das gesamte Jahr liegt.
5. Ergebnisse exportieren
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Speichere deine Ergebnisse, einschließlich der berechneten Statistiken, in einer Excel-Datei zur weiteren Verwendung.

6. Iterieren und verbessern
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  • Versuche, dein Programm modular und strukturiert zu gestalten;
  • Wenn du auf Probleme stößt, orientiere dich stärker an Hinweisen oder Code aus dem Video;
  • Im Notfall repliziere den Code aus dem Video so genau wie möglich.
7. Qualitätskontrolle
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Überprüfe die Ausgabe deines Programms, indem du sie mit den im Video gezeigten Ergebnissen vergleichst, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Allerdings ein fairer Hinweis: Es ist besser, jetzt eigene Versionen zu programmieren, solange es noch ein Sicherheitsnetz gibt, da wir ab dem nächsten Kapitel weniger expliziten Code zeigen werden.

Das Video hebt außerdem mehrere praktische Kontrollpunkte hervor, an denen Sie Ihr Programm während der Bearbeitung überprüfen können, indem Sie entweder:

  • Variablen nicht unterdrücken (durch Entfernen des Semikolons);

  • Ihre Funktion vorübergehend die betreffende Variable ausgeben lassen.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 1
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