Kurssisisältö

Matlab Perusteet

1. Perussyntaksi ja Koodaus Tekstieditorilla

Matlabin Asema ja Tumma Tila Komentoikkuna Tekstieditorin ja Sen Pakettien Asentaminen Tekstieditorin Viimeistely Katkelmien Luominen ja Ohjelmien Kirjoittaminen

2. Koodauksen Perusteet

Matriisien Käsittely Datan Tuonti ja Vienti Exceliin ja Excelistä For-silmukat If-Lauseet Modulaarinen Ohjelmointi

3. Oppiminen Sovellusten Kautta

Sovellus: Ydinvoimalan Data-analyysi Sovellus: Lääketieteellinen Data-analyysi Yhdistelmien Luominen Sovellus: Logistiikkaongelma Sortrows- ja Find-funktiot

4. Visualisoinnit

Kaavioiden Perusteet Kaavioiden Luomisen Automatisointi Sovellus: 3D-Ratojen Laskeminen While-Silmukoilla Sovellus: 3D-Ratojen ja Useiden Kuvaajien Piirtäminen Järjestelmäfunktio

5. Rekurssio ja Matriisikertolasku

Rekursiivinen Ohjelmointi Matriisien ja Matriisikertolaskun Ymmärtäminen Matriisikertolaskun Soveltaminen: Vektorien ja Koordinaatistojen Muuntaminen Matriisikertolaskun Soveltaminen: Yhtälöryhmien Ratkaiseminen Matriisikertolaskun Soveltaminen: Derivaatat ja Integraalit Uranäkymät MATLAB-ohjelmoijalle

Sovellus: Ydinvoimalan Data-analyysi

Sovella oppimaasi analysoimalla kolmen ydinvoimalan jäteveden tuotantotietoja, ja opi samalla useita tärkeitä yksityiskohtia!

Huomio

Satunnaismuuttujan $X$ keskihajonta määritellään matemaattisesti seuraavasti:

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

missä $E$ tarkoittaa odotusarvoa ja $\mu = E[X]$ . Tämä olettaa, että $X$ :n todennäköisyysjakauma tunnetaan.

Vaihtoehtoisesti, kun käsittelemme satunnaismuuttujan havaintojoukkoa $\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\}$ , jonka jakauma oletetaan tuntemattomaksi, voimme arvioida keskihajonnan seuraavalla kaavalla:

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

joka on videolla koodattu kaava (huomaa, että $mean(x_i)$ laskettiin rivillä ennen keskihajonnan laskemista: viittaamme siis tähän tehokkuuden vuoksi sen sijaan, että laskisimme sen uudelleen). Parempi, harhaton estimaattori jakaisi $n - 1$ :llä $n$ :n sijaan. Ohitamme tämän yksityiskohdan tässä yksinkertaisuuden vuoksi, mutta sen voisi helposti korjata koodissa kertomalla tulos seuraavalla kertoimella:

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

Tehtävä

1. Ymmärrä tavoitteet

Aloita katsomalla video ymmärtääksesi ohjelman tavoitteet. Käytä videota inspiraationa ja ohjeena lähestymistavallesi.

2. Tunnista Excel-tiedoston sijainti

Etsi tiedosto, joka sisältää käsiteltävän datan.

3. Tuo Excel-data

Käytä sopivia kirjastoja tai menetelmiä lukeaksesi tiedot Excel-tiedostosta.

4. Analysoi ja jaa data

Jaa data voimalaitoksen sijainnin perusteella;
Laske kuvailevat tilastotiedot (minimi, maksimi, keskiarvo ja keskihajonta) jokaiselle sijainnille, keskittyen sekä teho- että jätevesitietoihin koko vuoden ajalta.

5. Vie tulokset

Tallenna tulokset, mukaan lukien lasketut tilastotiedot, Excel-tiedostoon myöhempää käyttöä varten.

6. Iteroi ja paranna

Pyri suunnittelemaan ohjelmasi modulaarisesti ja rakenteellisesti;
Jos kohtaat ongelmia, hyödynnä enemmän vihjeitä tai videolla näytettyä koodia;
Viimeisenä keinona, kopioi videon koodi mahdollisimman tarkasti.

7. Laadunvarmistus

Varmista ohjelmasi tulosten oikeellisuus vertaamalla niitä videolla näytettyihin tuloksiin, jotta varmistat tarkkuuden ja luotettavuuden.

Kuitenkin varoituksen sana: on parempi harjoitella omien versioiden koodaamista nyt, kun turvaverkko on olemassa, sillä seuraavasta luvusta alkaen näytämme koodia entistä vähemmän yksityiskohtaisesti.

Videolla tuodaan esiin useita käteviä tarkistuspisteitä, joissa voit tarkistaa ohjelmointisi etenemisen esimerkiksi:

Poistamalla puolipisteen muuttujan perästä (eli poistamalla muuttujan vaimennuksen);
Asettamalla funktiosi tilapäisesti tulostamaan kyseisen muuttujan arvon.

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 1

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme