DOCSLIB.ORG

Ćwiczenie 1 Wizualizacja Wyników Pomiarowych - Pomiary Napi Ęcia I Pr Ądu Elektrycznego Oraz Sprawdzenie Prawa Ohma Dla Przewodnika

Total Page：16

File Type：pdf, Size：1020Kb

Download full-text PDF Read full-text
Ćwiczenie 1 Wizualizacja Wyników Pomiarowych - Pomiary Napi Ęcia I Pr Ądu Elektrycznego Oraz Sprawdzenie Prawa Ohma Dla Przewodnika Pracownia fizyczna i elektroniczna dla In żynierii Nanostruktur, Wydział Fizyki UW (wersja instrukcji 29.1.2013a, T. Słupi ński) Ćwiczenie 1 Wizualizacja wyników pomiarowych - pomiary napi ęcia i pr ądu elektrycznego oraz sprawdzenie prawa Ohma dla przewodnika. Cel Wyniki pomiarów wielko ści fizycznych zwykle prezentowane s ą na wykresach. Celem tego ćwiczenia jest opanowanie umiej ętno ści posługiwania si ę wybranym oprogramowaniem do sporz ądzania wykresów naukowych. A nast ępnie wykonanie serii pomiarów pr ądu płyn ącego przez opornik elektryczny w funkcji napi ęcia panuj ącego na oporniku oraz przedstawienie wyników na wykresie i wyznaczenie warto ści oporno ści mierzonego opornika. Podobnie dla małej żarówki. Poznane zostan ą oprogramowanie Scidavis oraz laboratoryjny zasilacz regulowany i miernik uniwersalny Brymen 805. Opis programu Scidavis do rysowania wykresów danych i funkcji Istnieje wiele pakietów oprogramowania do sporz ądzania wykresów zale żno ści fizycznych oraz analizy danych pomiarowych. Obszerna lista takiego oprogramowania znajduje si ę np. tutaj: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_information_graphics_software Dobrymi reprezentantami oprogramowania do rysowania wykresów dwuwymiarowych, czyli zale żno ści typu y = f x)( , lub trójwymiarowych z = f x y),( , s ą programy: Gnuplot, SciDAVis oraz Vuesz, dost ępne na licencjach typu freeware. Nie ust ępuj ą one pod wzgl ędem podstawowej funkcjonalno ści popularnym lecz drogim pakietom typu Origin, IgorPro, SigmaPlot, EasyPlot czy QtiPlot. Znane pakiety MS Excel czy Calc z OpenOffice nie s ą specjalizowane dla grafiki naukowej. Zasady pracy z programami do graficznej prezentacji wyników pomiarowych poznamy na przykładzie programu Scidavis. Jest on dost ępny do pobrania i zainstalowania na stronie: http://scidavis.sourceforge.net/ - wersje dla systemów Windows, Linux i Mac OS X. Jest tam równie ż podr ęcznik online. Angielski podr ęcznik napisany przez autorów programu mo żna pobra ć m.in. pod adresem: http://www.fuw.edu.pl/~tomslu/Scidavis-manual.pdf (plik 8MB). W tej instrukcji przedstawiamy podstawowe informacje pozwalaj ące efektywnie rozpocz ąć prac ę z programem Scidavis. Program oferuje du żo wi ęcej mo żliwo ści, ni ż te najprostsze podane. Instalacja programu Scidavis pod systemem Windows XP Scidavis korzysta z j ęzyka Python ( http://www.python.org ) i biblioteki Python-a powinny zosta ć zainstalowane przed instalacj ą Scidavis-a. Program Scidavis w najnowszej wersji 0.2.4 wymaga wersji Pytona 2.6 (nie nowszej) dost ępnej tutaj: http://www.python.org/download/releases/2.6/ . Po instalacji Python-a (z pliku python-2.6.msi) oraz po instalacji Scidavis-a w wersji 0.2.4 (np. http://sourceforge.net/project/platformdownload.php?group_id=199120&sel_platform=8193 ) do katalogu zawieraj ącego Scidavis-a nale ży skopiowa ć bibliotek ę python26.dll . Metoda sporz ądzania wykresu w programie Scidavis Dane liczbowe (xi, yi) do przedstawienia na wykresie, gdzie indeks i numeruje kolejne pomiary, są wpisywane jako kolumny X, Y w tabel ę (Table) tworzon ą z menu File New New Table. Po wpisaniu warto ści (xi, yi) nale ży zdefiniowa ć znaczenie ka żdej kolumny tabeli – jako zawieraj ącą zmienn ą niezale żną (X), zale żną (Y) lub warto ść bł ędu (niepewno ści) zmiennej X (X Error) lub zmiennej Y (Y Error) – Rys. 1. Aby to zrobi ć nale ży klikn ąć prawy przycisk myszy na nagłówku kolumny – rozwinie si ę menu kontekstowe z takim wyborem. Warto ju ż na wst ępie zaznaczy ć, że metoda menu kontekstowego (prawy klawisz myszy) jest szeroko wykorzystywana w programie dla wyboru opcji zwi ązanych z danym klikni ętym elementem Tabeli czy Wykresu. Doradzamy studentom samodzielne klikanie w trakcie czytania tego miniprzewodnika. Rys. 1. Tabela danych z rozwini ętym menu kontekstowym (prawy klawisz myszy) dla zdefiniowania znaczenia kolumn liczb. W tabeli można zmienia ć nazwy kolumn (zakładka Description). Mo żna dodawa ć nowe kolumny (Insert Empty Columns, Add Columns) dla wpisania np. drugiej zmiennej zale żnej Y2 dla wstawionych warto ści zmiennej niezale żnej X lub dla wpisania niepewno ści warto ści X lub Y. Kolumny b ędą mogły by ć wykorzystane np. dla narysowania drugiej linii na wspólnym wykresie albo dla przelicze ń warto ści do robionego wykresu. Kolumn ę mo żna wypełni ć warto ściami samemu zdefiniowanej funkcji (zakładka Formula). Mo że to by ć funkcja warto ści z innych kolumn np. 2*col(”1”)-3*col(”2”)+ sin(col(”3”)). U dołu zakładki Formula jest pomocnik do wpisywania funkcji, pokazuj ący dost ępne do u życia funkcje matematyczne. Szczegóły podane s ą w podr ęczniku. W tabeli nale ży jeszcze okre śli ć dla ka żdej kolumny typ zmiennej – w zakładce Type – jako Numeric, Text (kolumna nie będzie traktowana jako liczbowa, czyli nie mo żna jej wykre śla ć) lub jako data. Maj ąc wypełnione kolumny danych i zdefiniowane znaczenia kolumn, podstawowy wykres z zaznaczonej kolumny Y tworzy si ę z menu Plot Line (linia ł ącz ąca kolejne punkty danych (x, y) ), Plot Scatter (tylko punkty danych) lub Plot Line + Symbol (linia i punkty danych przedstawione wybieralnym symbolem graficznym) – Rys. 2. Mo żna te ż u żyć menu kontekstowego nagłówka kolumny Y – Rys. 3. Rys. 2. Sposób utworzenia wykresu zło żonego z punktów ( x, y) poprzez wybór z menu. Rys. 3. Tworzenie wykresu z danych tabeli poprzez menu kontekstowe kolumny. Wła ściwo ści utworzonego wykresu – Rys. 4 - mo żna zmienia ć poprzez menu kontekstowe wykresu lub jego elementów. Dwukrotne klikni ęcie lewym klawiszem na elementach wykresu równie ż pozwala zmienia ć wiele graficznych cech wy świetlania danych lub całego wykresu. Mo żna w ten sposób okre śla ć rodzaj, wielko ść i kolor symboli punktów danych, rodzaj linii ł ącz ącej punkty, jej grubo ść i kolor, wła ściwo ści i opisy osi OX, OY, tak że osi u góry i po prawej stronie wykresu, wielko ść całego wykresu i wiele innych własno ści graficznych. Z menu kontekstowego rysunku Copy Window mo żna cały wykres skopiowa ć jako bitmap ę do schowka windowsowego lub wyeksportowa ć Export Window do pliku graficznego np. *.bmp, *.png (je śli opis ćwiczenia b ędzie wykonywany w programach MS Word lub Writer w Open Office) albo jako *.eps dla LaTeX-a. Wyeksportowa ć rysunek mo żna te ż z menu głównego File Export Graph… Dla bardziej zło żonego przedstawiania danych mo żna u żywa ć warstw, które np. mog ą zawiera ć inne wykresy lub dodatkowe skale z inn ą jednostk ą. Rys. 4. Wykres typu Line + Symbol utworzony z danych tabeli. Linia ł ącz ąca punkty nie reprezentuje żadnej konkretnej funkcji, a jedynie ł ączy odcinkami kolejne punkty danych – prowadzi wzrok. Program Scidavis pozwala tak że rysowa ć wykresy funkcji y = f x)( okre ślanej wzorem matematycznym. Aby otworzy ć okienko definiowania funkcji nale ży wybra ć z menu Graph opcj ę Add Function…, a nast ępnie w otwartym okienku dialogu – Rys. 5 - wpisa ć wzór funkcji f(x)=, zakres zmiennej From x= , To x= oraz ilo ść punktów tworz ących wykres funkcji. Składnia definiowania funkcji f(x)= to proste wyra żenia zapisane tekstem: 4 działania i nawiasy: +, -, *, /, ( ) np. (2*x-1)/(3*x+2) pot ęgowanie, pierwiastek 2-stopnia: ^, sqrt( ) np. sqrt(x^2+1) eksponent i logarytm: exp( ), log( ) np. exp(-3.5*x)+2.5*log(x+1) funkcje trygonometryczne: sin( ), cos( ), tg( ), ctg( ) np. x+sin(x+x^2) liczby niewymierne: pi, e np. sin(2*pi*x)+e^(-1) oraz inne wyra żenia matematyczne wg. opisu w podr ęczniku. Wykres funkcji mo żna doda ć do rysunku równie ż poprzez menu kontekstowe rysunku Add Function... Rys. 5. Okno dla definiowania funkcji oraz przykładowe wykresy. Legenda podaje wzory rysowanych funkcji. Wa żną cech ą programów graficznego przedstawiania wyników pomiarowych s ą mo żliwo ści analizy matematycznej danych. Z wielu dost ępnych mo żliwo ści na tym etapie nauki wybieramy tylko dopasowanie okre ślonego typu funkcji do danych z pomiaru. Na przykład je śli spodziewamy si ę, że jaki ś model matematyczny, czyli jaka ś konkretna funkcja, powinien opisywa ć mierzone zjawisko, to mo żemy próbowa ć dopasowa ć punkty z pomiaru wła śnie funkcj ą tego rodzaju. To znaczy chcemy tak dobra ć współczynniki wybranej funkcji, aby jej wykres jak najlepiej oddawał przebieg zmienno ści danych z pomiaru. Kryterium co to znaczy „jak najlepiej” jest miara kwadratowa odległo ści wszystkich punktów od wykresu dopasowywanej funkcji, nazywa si ę to metod ą najmniejszych kwadratów, ale jej szczegóły pozostawiamy na inne zaj ęcia lub do samodzielnego doczytania. Przykład przedstawia Rys. 6. Chcemy znale źć funkcj ę wielomianow ą 2-go stopnia (czyli współczynniki wielomianu), która najlepiej opisuje punkty pomiarowe z Rys. 4. Maj ąc wy świetlony wykres, z menu wybieramy Analysis Quick Fit … Fit Polynomial, a nast ępnie w oknie dialogowym wybieramy do których danych chcemy „dofitowa ć” wielomian (Table1_2 - kolumna 2 z Table1), stopie ń wielomianu (mo że by ć np. funkcja liniowa), zakres zmiennej Xmin … Xmax, kolor linii funkcji wielomianowej na wykresie, a tak że czy ma by ć wy świetlana na wykresie legenda z opisem dopasowanej funkcji. Po wykonaniu dopasowania program wy świetli osobne okno z wynikiem dopasowania, czyli np. ze współczynnikami wielomianu najlepiej pasuj ącego do danych. Dopasowanie funkcji innych ni ż wielomianowa, czy np. typu Gaussa, cz ęsto jest trudne numerycznie i najlepsze rezultaty mo żna osi ągn ąć dobieraj ąc parametry funkcji r ęcznie przez rysowanie kolejnych przybli żeń funkcji na wspólnym wykresie z punktami pomiarowymi. Rys. 6. Dopasowanie funkcji kwadratowej do punktów pomiarowych z Rys. 4. Wykonanie ćwiczenia 1. Poznaj metod ę ustalania napi ęcia wyj ściowego w zasilaczu laboratoryjnym. 2. Przy u życiu kabli z ko ńcówkami „bananowymi” oraz z chwytakami lub otrzymanej płytki monta żowej podł ącz równolegle wyj ście zasilacza i opornik. 3. Podł ącz równolegle do opornika woltomierz Brymen 805 i zmierz napi ęcie na oporniku. Nast ępnie odł ącz woltomierz od opornika, przestaw miernik Brymen na pomiar nat ęż enia pr ądu, podł ącz szeregowo amperomierz w obwód zasilacza i opornika i zmierz nat ęż enie pr ądu płyn ącego przez opornik.
Load more

Recommended publications
  • Safety Safety in Our Lab Work and in Handling the Mealworms Tenebrio Molitor Was a Very Important Aspect of Our Project
    Safety Safety in our lab work and in handling the mealworms Tenebrio molitor was a very important aspect of our project. From the very beginning, it was clear that only two team members were allowed in the lab. Therefore, we were following our Universities SARS-CoV-2 safety instructions. The two team members were also given a safety instruction regarding the measurements taken in the SARS- CoV-2 situation. The two team members also had a safety training for the lab facilities before start working in the laboratory. This included the topics: • Lab access and rules • Responsible individuals • Differences between biosafety levels • Biosafety equipment • Good microbial technique • Disinfection and sterilization • Emergency procedures • Transport rules • Physical biosafety • Personnel biosafety • Dual- use and experiments of concern • Data biosecurity • Chemicals, fire and electrical safety Additionally to the safety training, the team members were always working with lab coats, safety goggles, masks and gloves, especially when handling the mealworms. An instructor was present and supervising the experiments. Dr. Frank Bengelsdorf from the Institute of Microbiology and Biotechnology of Ulm University is our safety guide and overviewed the whole process of handling the mealworms, i.e. he controlled the way the mealworms are stored. Additionally, we are trained by experienced instructors who are familiar with the experimental procedures and the handling of invertebrates. This includes the insect husbandry, safely killing of the mealworms, and gut preparation. For more information, please view our Safety Form. Handling of organisms: Each experiment with the mealworms was performed in a laboratory at biosafety level 2, in order to handle risk of the mealworms infesting the lab.
    [Show full text]
  • Praktikum Iz Softverskih Alata U Elektronici
    PRAKTIKUM IZ SOFTVERSKIH ALATA U ELEKTRONICI 2017/2018 Predrag Pejović 31. decembar 2017 Linkovi na primere: I OS I LATEX 1 I LATEX 2 I LATEX 3 I GNU Octave I gnuplot I Maxima I Python 1 I Python 2 I PyLab I SymPy PRAKTIKUM IZ SOFTVERSKIH ALATA U ELEKTRONICI 2017 Lica (i ostali podaci o predmetu): I Predrag Pejović, [email protected], 102 levo, http://tnt.etf.rs/~peja I Strahinja Janković I sajt: http://tnt.etf.rs/~oe4sae I cilj: savladavanje niza programa koji se koriste za svakodnevne poslove u elektronici (i ne samo elektronici . ) I svi programi koji će biti obrađivani su slobodan softver (free software), legalno možete da ih koristite (i ne samo to) gde hoćete, kako hoćete, za šta hoćete, koliko hoćete, na kom računaru hoćete . I literatura . sve sa www, legalno, besplatno! I zašto svake godine (pomalo) updated slajdovi? Prezentacije predmeta I engleski I srpski, kraća verzija I engleski, prezentacija i animacije I srpski, prezentacija i animacije A šta se tačno radi u predmetu, koji programi? 1. uvod (upravo slušate): organizacija nastave + (FS: tehnička, ekonomska i pravna pitanja, kako to uopšte postoji?) (≈ 1 w) 2. operativni sistem (GNU/Linux, Ubuntu), komandna linija (!), shell scripts, . (≈ 1 w) 3. nastavak OS, snalaženje, neki IDE kao ilustracija i vežba, jedan Python i jedan C program . (≈ 1 w) 4.L ATEX i LATEX 2" (≈ 3 w) 5. XCircuit (≈ 1 w) 6. probni kolokvijum . (= 1 w) 7. prvi kolokvijum . 8. GNU Octave (≈ 1 w) 9. gnuplot (≈ (1 + ) w) 10. wxMaxima (≈ 1 w) 11. drugi kolokvijum . 12. Python, IPython, PyLab, SymPy (≈ 3 w) 13.
    [Show full text]
  • Scientific Software Useful for the Undergraduate Physics Laboratory
    Scientific software useful for the Undergraduate Physics Laboratory Windows Microcal Origin Origin is quite well distributed within the scientific community and is used in some of the research groups in the Faculty of Physics and Geosciences in Leipzig. There is a license available for students. Origin 8 and 7.5 might be downloaded from http://research.uni-leipzig.de/zno/Software/ . This website is accessible from your computer at home via a VPN connection (see https://www.urz.uni-leipzig.de/hilfe/anleitungen-a-z/vpn/ ). Running Origin requires a connection to the license server; this is unproblematic, if you computer is logged in into the University network; from home, it should sufficient to run the VPN client on your computer. Alternatively, you might bring your notebook to the University, connect to the wireless, start Origin and borrow the license for a maximum of 150 days. Please note that the license is automatically returned the next time you open Origin, when connected to the University network. For other options see Mac and Linux. Mac IGOR This is software from Wavemetrics; IGOR runs also under Windows. License for students? No idea. For other options see Linux. Linux Qtiplot Qtiplot is free software (in principle) and quite similar to Origin. It runs under Linux, Windows and Mac. The official site is (http://soft.proindependent.com/qtiplot.html). Qtiplot is provided in some GNU/Linux distributions (e.g., in the official repositories of Debian and Ubuntu). Windows binaries might be legally downloaded from http://www.cells.es/Members/cpascual/docs/unofficial-qtiplot- packages-for-windows.
    [Show full text]
  • (2010), No. 1 Plotting Experimental Data Using Pgfplots Joseph Wright
    50 TUGboat, Volume 31 (2010), No. 1 Plotting experimental data using pgfplots 1 Joseph Wright 0.8 Abstract Creating plots in TEX is made easy by the pgfplots 0.6 package, but getting the best presentation of ex- perimental results still requires some thought. In 0.4 this article, the basics of pgfplots are reviewed before looking at how to adjust the standard settings to give 0.2 both good looking and scientifically precise plots. 0 1 Introduction 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Presenting experimental data clearly and consist- ently is a crucial part of publishing scientific results. Figure 1: An empty set of axes A key part of this is the careful preparation of plots, graphs and so forth. Good quality plots often make needs to be loaded. This is designed to work equally results clearer and more accessible than large tables well with T X, LAT X and ConT Xt, and of course of numbers. A number of tools specialise in produ- E E E the loading mechanism depends on the format: cing plots for scientific users, both commercial (such \input pgfplots.tex % Plain TeX as Origin and SigmaPlot) and open source (for \usepackage{pgfplots} % LaTeX example QtiPlot and SciDAVis). The output of \usemodule[pgfplots] % ConTeXt these programs is impressive, but TEX users may Plots are created inside an ‘axis’ environment, find that it lacks the ‘polish’ that TEX can provide. which itself needs to be inside the pgf environment There are a few approaches to producing plots ‘tikzpicture’. The differences between the three directly within a TEX document, but perhaps the easi- formats again mean that there are again some vari- est method to use the pgfplots package (Feuersänger, ations.
    [Show full text]
  • Blank Spreadsheet Vector Graphic
    Blank Spreadsheet Vector Graphic Slim disillusion cousin if undrainable Connie modulated or cringed. Interlocutory and clean-limbed Ambrosi presurmise, but Renado oafishly inflamed her diminutives. Dale pilgrimages powerfully while prestigious Davide polymerize qualifiedly or aviating cornerwise. Find at Food Truck Hidetailed Vector Template stock images in HD and millions of other royalty-free stock photos illustrations and vectors in the Shutterstock. Blank open city magazine and notebook mockup with silver shadow Mockup vector isolated. When developing a table vector file is never too short to keep track your own infographic maker for spreadsheets as rgb colors that is important legal documents. When building new chemistry is created in all empty nor the brain of column column. You want to win the activities, defined as well, then click on a variety of. Create vector graphics with LibreOffice Draw Linux Magazine. Spreadsheet Clip Art Royalty Free GoGraph. Download Nutrition Facts Label Vector Templates Vector Art This application helps. Vector image speak a blank spreadsheet Black pure white illustration of money Excel table. Golden shiny sign containing a blank spreadsheet stock vector All elements are separate objects grouped and layered File is theater with linear and radial. Blank 10 Column Worksheet Template Fresh 2 Of Blank. Use spreadsheets to spreadsheet usage contexts, graphics for any design tools menu template on dark background is if you use. Table tennis tournament excel template marina luxury rental. Your blank graphics vector, vectors png images cannot be moved on popularity, most see more prosperous, and opened in a month of graphical or. Examples of vector graphic files are EPS Adobe Illustrator and CDR CorelDRAW.
    [Show full text]
  • Evaluation of the Usability Areasof the Open Source and Public Domain Applicationsduring the Creating of E-Learning Courses
    EduAkcja. Magazyn edukacji elektronicznej nr 2 (12)/2016, str. 51—69 Ocena obszarów stosowalności aplikacji Open Source oraz Public Domain podczas tworzenia kursów e-learningowych Barbara Dębska Politechnika Rzeszowska [email protected] Lucjan Dobrowolski Politechnika Rzeszowska [email protected] Karol Hęclik Politechnika Rzeszowska [email protected] Streszczenie: W artykule przedstawiono wyniki oceny obszarów stosowalności wybranych aplikacji Open Source oraz Public Domain, wykorzystywanych podczas wytwarzania kursów e-learningowych. Omówiono ich funkcje i ergonomię pracy oraz niedostatki. Uwzględniono przeszkody, na jakie napotykają osoby przygotowujące doku- menty, przeznaczone do umieszczenia w materiałach e-learningowych. Opisane aplikacje pogrupowano tematycz- nie wg rodzajów przetwarzanych treści, a następnie oceniono pod kątem możliwości wykorzystywania nowych technologii internetowych w e-kursach. Zwrócono uwagę na trudności, jakie mogą sprawiać niektóre nowe tech- nologie teleinformatyczne podczas przygotowywania treści multimedialnych. W szczególności dotyczy to animacji realizowanych przy pomocy HTML5, CSS3, JavaScript i SVG. Słowa kluczowe: e-learning, open source, narzędzia pomocnicze, multimedia 1. Wprowadzenie 1.1. Treści kursów e-learningowych Obecnie coraz częściej strony kursów e-learningowych zawierają nie tylko tekst i grafikę statycz- ną, ale także treści multimedialne (Rys. 1). Przygotowanie takich materiałów wymaga użycia do- datkowych aplikacji, bowiem podstawowe narzędzia do przygotowania e-kursów nie
    [Show full text]
  • The Scidavis Handbook
    The SciDAVis Handbook Ion Vasilief, Roger Gadiou, Knut Franke, Fellype Nascimento, and Miquel Garriga June 25, 2018 Contents 1 Introduction1 1.1 What is SciDAVis?...........................1 1.2 Command Line Parameters.......................2 1.2.1 Specify a File..........................2 1.2.2 Command Line Options....................3 1.3 General Concepts and Terms......................3 1.3.1 Tables..............................5 1.3.2 Matrix..............................7 1.3.3 Plot Window..........................8 1.3.4 Note...............................8 1.3.5 Log Window..........................9 1.3.6 The Project Explorer...................... 10 2 Drawing plots with SciDAVis 11 2.1 2D X-Y plots.............................. 11 2.1.1 2D plot from data........................ 11 2.1.2 2D plot from function...................... 15 2.1.2.1 Direct plot of a function............... 15 2.1.2.2 Filling of a table with the values of a function.... 17 2.1.3 The different types of 2D X-Y plots.............. 18 2.1.4 Customization of a 2D plot................... 18 2.1.4.1 "Plot details" window................ 19 2.1.4.1.1 Options for the layer........... 19 2.1.4.1.2 Custom curves for data series....... 20 2.1.5 Changing default 2D plot options............... 22 2.1.5.1 Modification of default options........... 23 2.1.6 Working with templates.................... 24 2.2 Other special 2D plots......................... 25 2.2.1 Pie plots............................. 25 2.2.1.1 Formatting of pie plots............... 25 2.2.2 Vectors plots.......................... 26 2.2.2.1 Formatting of vector plots.............. 27 2.3 Statistical plots............................. 28 2.3.1 Box plots...........................
    [Show full text]
  • Starting with a Tiny Joke !
    Starting with a tiny joke ! ● How do you call people speak 3 languages ? ● Trilingual people ! ● How do you call people speak 2 languages ? ● Bilingual people ! ● How do you call people speak 1 language ? ● French people ! I'm french : if I twist your eardrums, I apologize... So it's better : slides in globish & voice in french 2012-10-05 SIDUS Project 1/29 SIDUS Project From WS to HPC Last June 2012 : From Workstations to HPC - Pa use * Scro ll Br eak Pr int Lo ck / Scrn Num q SysR ck Lo 9 PgUp Page Home Up 8 + m e Ho 7 Inser t Page 6 Down 5 End 4 ScroLoll ck Delete PgDn with Debian weapons End 3 Cap sLock 2 Enter NumLock 1 . Del F12 | 0 F11 \ + Ctrl Ins F10 _ Shift = } P] L F9 - ) { "O[ ' K I ? / F8 0 ( : ; U > . Alt Gr J F7 9 * & Y < , H F6 8 F5 7 ^ T G M % 6 R F4 F $ N 5 E F3 # W D 4 B F2 @ Q S 3 V F1 ! 2 A Alt C ~ 1 X ` Cap sLock Shift c Ctrl Es b Z Ta 7 years to twitch to convince scientists Film : « 7 year itch » 2/29 SIDUS Project 2012-10-05 What's CBP ? Trainings Conferences Projects Hotel 2012-10-05 SIDUS Project 3/29 CBP : Hotel for conferences Material Resources In « real world » Rooms ● 20092009 :: 99 eventsevents ● 20102010 :: 1010 eventsevents ● 20112011 :: 1515 eventsevents In « virtual world » Web Site 2012-10-05 SIDUS Project 4/29 CBP : Hotel for trainings Material Resources In « real world » A room with 20 WS ● 2009 : Linux, VTK ● 2010 : Atosim, Idecat ● 2011 : ● Houches Soft Matter ● XML , GPU In « virtual world » Cluster & GPU Workstations 2012-10-05 SIDUS Project 5/29 CBP : Hotel for projects Material Resources In
    [Show full text]
  • Downloaded 2021-09-26T19:14:37Z
    Provided by the author(s) and University College Dublin Library in accordance with publisher policies. Please cite the published version when available. Title DataExplore: An Application for General Data Analysis in Research and Education Authors(s) Farrell, Damien Publication date 2016-03-22 Publication information Journal of Open Research Software, 4 (1): 1-8 Publisher Ubiquity Press Item record/more information http://hdl.handle.net/10197/7579 Publisher's version (DOI) 10.5334/jors.94 Downloaded 2021-09-26T19:14:37Z The UCD community has made this article openly available. Please share how this access benefits you. Your story matters! (@ucd_oa) © Some rights reserved. For more information, please see the item record link above. Journal of Farrell, D 2016 DataExplore: An Application for General Data Analysis in Research and open research software Education. Journal of Open Research Software, 4: e9, DOI: http://dx.doi.org/10.5334/jors.94 SOFTWARE METAPAPER DataExplore: An Application for General Data Analysis in Research and Education Damien Farrell1 1 UCD School of Veterinary Medicine, University College Dublin, Ireland [email protected] DataExplore is an open source desktop application for data analysis and plotting intended for use in both research and education. It is intended primarily for non-programmers who need to do relatively advanced table manipulation methods. Common tasks that might not be familiar to spreadsheet users such as table pivot, merge and join functionality are included as core elements. Creation of new columns using ­arithmetic­ expressions­ and­ pre-defined­ functions­ is­ possible.­ Table­ filtering­ may­ be­ done­ with­ simple­ boolean­queries.­The­other­primary­feature­is­rapid­dynamic­plot­creation­from­selected­data.­Multiple­ plots from various selections and data sources can also be composed using a grid layout.
    [Show full text]
  • Data Plotting and Curve Fitting with Scidavis David P
    Data Plotting and Curve Fitting with SciDAVis David P. Goldenberg August 11, 2021 This tutorial was originally written for a biochemistry laboratory class, Biol 3515/Chem 3515 at the University of Utah, http://goldenberg.biology.utah.edu/courses/biol3515/index.shtml. It is centered around data from a particular experiment, the measurement of protein concentrations using the Bradford Dye binding assay. However, this example should offer a useful guide for a variety of other applications. SciDAVis an open-source program for graphing and analyzing numeric data. It has ca- pabilities similar to a number of commercial programs, such as Kaleidagraph, SigmaPlot, Origin and IgorPro. The design of SciDAVis is similar to that of Origin, and SciDAVis can import at least some Origin files. Versions are available for Macintosh, Windows and Linux platforms. Files generated on a Mac can be read by the Windows version of SciDAVis, provided that they are saved on a Windows formatted disk or transferred over a network. SciDAVis can be downloaded from: https://sourceforge.net/projects/scidavis/files/SciDAVis/ Different folders on this page contain different versions of the program, with the newest at the top. SciDAVis is frequently updated, which is generally a good thing, but sometimes new bugs are introduced that may take a while to be identified and corrected. As of February 2021, the latest version that is available for all of the major platforms is 1.26. But, I have had some problems with this version, and I recommend using the earlier version 1.25. Copies of this version, for Windows and Mac systems, have been posted on the Canvas web page for this course.
    [Show full text]
  • Comprehensive Integrity Protection for Desktop Linux (Demo)
    Comprehensive Integrity Protection for Desktop Linux Wai Kit Sze and R. Sekar Stony Brook University Stony Brook, NY, USA ABSTRACT 2. Architecture Overview Information flow provides principled defenses against malware. It Basic information flow policy for preserving system integrity is can provide system-wide integrity protection without requiring any no-write-up and no-read-down. Low integrity processes are not program-specific understanding. Information flow policies have allowed to modify high integrity files while high integrity processes been around for 40+ years but they have not been explored in to- are not allowed to read low integrity files. day’s context. Specifically, they are not designed for contemporary PIP is a portable information flow system that has been imple- software and OSes. Applying these policies directly on today’s mented on Linux and BSD systems. It consists of three main com- OSes affects usability. In this paper, we focus our attention on an ponents: existing multi-user support from OSes, a library, and a information-flow based integrity protection system that we imple- helper process. We provide an overview on the system architecture mented for Linux, with the goal of minimizing usability impact. here. Details about the system can be found in [11]. We discuss the design decisions made in this system and provide PIP relies on existing multi-user support for labeling integrity insights on building usable information flow systems. and enforcing no-write-up on low integrity processes. For sim- plicity, we consider two integrity levels: high integrity (benign) 1. Introduction and low integrity (untrusted). Low integrity subjects are run with a newly created userid called untrusted.
    [Show full text]
  • Experimental Data Acquisition and Analysis
    Experimental Methods in Science dr inż. Maciej Dems nd Technical University of Łódź Science and Technology 2 semester ©2008 Maciej Dems. All rights reserved. Part I Experimental Data Acquisition and Analysis Experimental Data Acquisition and Analysis: Outline Contents I Experimental Data Acquisition and Analysis 1 1 Experiments in Physics 2 1.1 Experiment: Step-by-Step . .2 1.2 Data Acquisition and Making Notes . .4 1.3 Notation of Measured Quantities . .6 2 Experimental Errors and Uncertainties 7 2.1 Sources and Types of Errors . .7 2.2 Error of a single measurement . .8 2.3 Error of multiple measurements . 10 3 Changing Parameters and Function Fitting 15 3.1 Correlation . 15 3.2 Least Squares Method . 16 3.3 Statistical Analysis and LSM using SciDaVis . 20 II Presentation of Results 22 4 The Perfect Report 22 4.1 Report Structure . 22 4.2 Typographic Conventions . 24 5 Presenting Numerical Data 26 5.1 Methods of presenting data . 26 5.2 Making Tables . 27 5.3 Using Plots . 27 6 Useful Tools 32 6.1 LATEX and LYX.............................................. 32 6.2 SciDAVis . 35 6.3 Word? Excel? . 36 1 7 A word about oral presentations 39 III Measurements and Devices 40 8 Measurements of Basic Quantities 40 8.1 Length and time . 40 8.2 Mass . 43 8.3 Temperature . 46 9 Electrical Equipment 48 9.1 Electric Circuits . 48 9.2 Analog and Digital Meters . 49 9.3 Oscilloscope . 52 1 Experiments in Physics Scientific method Body of techniques for investigating phenomena, acquiring new knowledge, or correcting and integrating previous knowledge.
    [Show full text]