Для установки нажмите кнопочку Установить расширение. И это всё.

Исходный код расширения WIKI 2 регулярно проверяется специалистами Mozilla Foundation, Google и Apple. Вы также можете это сделать в любой момент.

4,5
Келли Слэйтон
Мои поздравления с отличным проектом... что за великолепная идея!
Александр Григорьевский
Я использую WIKI 2 каждый день
и почти забыл как выглядит оригинальная Википедия.
Статистика
На русском, статей
Улучшено за 24 ч.
Добавлено за 24 ч.
Что мы делаем. Каждая страница проходит через несколько сотен совершенствующих техник. Совершенно та же Википедия. Только лучше.
.
Лео
Ньютон
Яркие
Мягкие

Эффективная площадь рассеяния

Из Википедии — свободной энциклопедии

 Пример диаграммы моностатической ЭПР (A-26 Инвэйдер)
Пример диаграммы моностатической ЭПР (A-26 Инвэйдер)

Эффекти́вная пло́щадь рассе́яния (ЭПР; англ. radar cross-section, RCS; в некоторых источниках — эффективная пове́рхность рассеяния, эффективный попере́чник рассеяния, эффективная отража́ющая площадь, ЭОП) в радиолокации — площадь некоторой фиктивной плоской поверхности, расположенной нормально к направлению падающей плоской волны и являющейся идеальным и изотропным переизлучателем, которая, будучи помещена в точку расположения цели, создаёт в месте расположения антенны радиолокационной станции ту же плотность потока мощности, что и реальная цель[1].

ЭПР является количественной мерой свойства объекта рассеивать электромагнитную волну[2]. Наряду с энергетическим потенциалом приемопередающего тракта и КУ антенн РЛС, ЭПР объекта входит в уравнение дальности радиолокации и определяет дальность, на которой объект может быть обнаружен радиолокатором. Повышенное значение ЭПР означает бо́льшую радиолокационную заметность объекта, снижение ЭПР затрудняет обнаружение (см. стелс-технология).

ЭПР конкретного объекта зависит от его формы, размеров, материала, из которого он изготовлен, от его ориентации (ракурса) по отношению к антеннам передающей и приемной позиций РЛС (в том числе, и от поляризации электромагнитных волн), от длины волны зондирующего радиосигнала. ЭПР определяется в условиях дальней зоны рассеивателя, приемной и передающей антенн радиолокатора.

Поскольку ЭПР — формально введенный параметр, то её значение не совпадает ни со значением полной площади поверхности рассеивателя, ни со значением площади его поперечного сечения (англ. Cross-Section). Расчет ЭПР — одна из задач прикладной электродинамики, которая решается с той или иной степенью приближения аналитически (только для ограниченного ассортимента тел простой формы, например, проводящей сферы, цилиндра, тонкой прямоугольной пластины и т. п.) или численными методами. Измерение (контроль) ЭПР проводится на полигонах и в радиочастотных безэховых камерах с использованием реальных объектов и их масштабных моделей.

ЭПР имеет размерность площади и обычно указывается в м² или дБкв.м. Для объектов простой формы — тестовых — ЭПР принято нормировать к квадрату длины волны зондирующего радиосигнала. ЭПР протяженных цилиндрических объектов нормируют к их длине (погонная ЭПР, ЭПР на единицу длины). ЭПР распределенных в объёме объектов (например, дождевого облака) нормируют к объёму элемента разрешения РЛС (ЭПР/м³). ЭПР поверхностных целей (как правило, участка земной поверхности) нормируют к площади элемента разрешения РЛС (ЭПР/м²). Иными словами, ЭПР распределенных объектов зависит от линейных размеров конкретного элемента разрешения конкретной РЛС, которые зависят от расстояния РЛС — объект.

ЭПР можно определить следующим образом (определение эквивалентно приведенному в начале статьи):

Эффективная площадь рассеяния (для гармонического зондирующего радиосигнала) — отношение мощности радиоизлучения эквивалентного изотропного источника (создающего в точке наблюдения такую же плотность потока мощности радиоизлучения, что и облучаемый рассеиватель) к плотности потока мощности (Вт/м²) зондирующего радиоизлучения в точке расположения рассеивателя.

ЭПР зависит от направления от рассеивателя на источник зондирующего радиосигнала и направления в точку наблюдения. Поскольку эти направления могут не совпадать (в общем случае источник зондирующего сигнала и точка регистрации рассеянного поля разнесены в пространстве), то определенная таким образом ЭПР называется бистатической ЭПР (двухпозиционной ЭПР, англ. bistatic RCS).

Диаграмма обратного рассеяния (ДОР, моностатическая ЭПР, однопозиционная ЭПР, англ. monostatic RCS, back-scattering RCS) — значение ЭПР при совпадении направлений от рассеивателя на источник зондирующего сигнала и на точку наблюдения. Под ЭПР часто подразумевают её частный случай — моностатическую ЭПР, то есть ДОР (смешивают понятия ЭПР и ДОР) из-за малой распространенности бистатических (многопозиционных) РЛС (по сравнению с традиционными моностатическими РЛС, оснащенными единой приемо-передающей антенной). Тем не менее, следует различать ЭПР(θ, φ; θ0, φ0) и ДОР(θ, φ) = ЭПР(θ, φ; θ0=θ, φ0=φ), где θ, φ — направление на точку регистрации рассеянного поля; θ0, φ0 — направление на источник зондирующей волны (θ, φ, θ0, φ0 — углы сферической системы координат, начало которой совмещено с рассеивателем).

В общем случае для зондирующей электромагнитной волны с негармонической временной зависимостью (широкополосный в пространственно-временно́м смысле зондирующий сигнал) эффективная площадь рассеяния — отношение энергии эквивалентного изотропного источника к плотности потока энергии (Дж/м²) зондирующего радиоизлучения в точке расположения рассеивателя.

Энциклопедичный YouTube

  • 1/1
    Просмотров:
    4 237
  • Statistical Programming with R by Connor Harris

Субтитры

Коннор Харрис: Тем не менее я думаю некоторого захватывающего видео производится с помощью профессионального консультирования который использует R много в своей работе. >> Рассказчик: Что за статистикой, аналитика, и визуализация яркие ученые данных, что сегодняшние и бизнес-лидеры полагаются на сделать мощные решения? Вы не можете всегда видеть его. Но она есть. Это называется R, с открытым исходным кодом r-- Статистическая язык программирования что эксперты данных мировые за использованием для всего от широких социальных карт и маркетинговые тенденции онлайн к разработке финансовых и климат Модели, которые помогают управлять наших экономик и сообщества. >> Но то, что именно R и где R начать? Ну изначально, R начал здесь с двумя профессорами кто хотел лучше статистический Платформа для своих студентов. Таким образом, они создали один моделируется после статистической языке С. Они, наряду со многими другими, продолжал работать и с помощью R, создание инструментов для R и найти новые приложения для R каждый день. >> Благодаря этому является по всему миру усилия сообщества, R росла с тысячами созданных пользователем библиотек, построенных для расширения функциональности и R Толпа-источников проверки качества и поддержка наиболее признанных лидерами отрасли в каждой области, что использует Р. И это здорово, потому что R является лучшим, что он делает. Быстро Многообещающая экспертов и легко интерпретировать, взаимодействовать, и визуализировать данные, показывающие, их быстро растущее сообщество пользователей по всему миру R и посмотреть, как с открытым исходным кодом R продолжает формировать будущее статистический анализ и наука данных. >> Коннор Харрис: ОК, отлично. Так моей презентации будет немного более трезвым. Это не будет включать так много захватывающей фоновой музыки. Но, как вы видели в видео, R является своего рода языка общего назначения программы. Но она была создана в основном для статистической работы. >> Так он предназначен для статистики, для анализа данных, для анализа данных. И таким образом Вы можете видеть это в большом количестве выбор дизайна, что создатели R сделал. Это в значительной степени предназначены для, люди, которые не Эксперты в области программирования, которые просто поднимая программирование на стороне, так что они могут сделать свою работу в социальной науке или в статистике или что-то. >> Она имеет много очень важные отличия от С. Но синтаксис и парадигмы что он использует в целом то же самое. И вы должны чувствовать себя довольно как дома прямо с места в карьер. Это императивный язык. >> Не беспокойтесь слишком много о том, что если вы не знаете, термин. Но есть различие между императивным, декларативный, и функциональный. Императив просто означает, что вы сделать заявления, которые в основном команды. И тогда интерпретатор или Компьютер следует их по одному. Это слабо набрали, есть нет описания типа в R. >> А затем линии между различными типами немного более свободно, чем они находятся в C, например. И, как я сказал, что есть очень широкие возможности для построения графиков, в статистических анализ, для добычи данных. Они оба встроены в язык, и, как сказал видео, тысячи библиотек сторонних производителей, Вы можете скачать и использовать бесплатно с очень сыпучих лицензионных условий. >> Таким образом, в общем, я рекомендую что вы смотрите на этих двух книг если вы собираетесь работать на Р. One из них является официальным R начинающих руководство. Это поддерживается Основные разработчики R. Вы можете скачать его снова, без зарядки и юридически на этой ссылке там. Все эти слайды собирается идти на Интернет, на сайте CS50 после этого делается. Так что не надо копировать вещи вниз отчаянно. >> Другой является учебник Cosma Шализи, который является профессором статистики в Карнеги-Меллона, называется Advanced Data Анализ с Начальная точка зрения. Это не принципиально такое г Книга. Это статистика книга и это книга для анализа данных. Но это очень доступным для людей, которые есть капельку статистики знаний. >> Я никогда не принимал формального курса. Я просто знаю, биты и куски из различных союзных субъектов что я прошла курсы в. И я был в состоянии понять это прекрасно. >> Все цифры приведены в R. Они выполнены в R и они также имеют листингов ниже каждой фигуры, что вам сказать, как вы делаете каждую фигуру с R кода. И это очень полезно, если Вы пытаетесь подражать некоторые фигуры вы видите в книге. >> И снова скачать бесплатно stat.cmu.edu/cshalizi/ сожалению, которые должны быть слэш тильды cshalizi. Я прослежу, чтобы исправить то, что когда официальные слайды вверх. / ADAfaEPoV который является только акроним названия книги. >> Так вообще caveats-- R есть много возможностей. Я только будет в состоянии покрыть поверхность много вещей. Кроме того, первая часть семинара будет что-то из дампа. Я совершенно сожалею об этом. В принципе, я собираюсь познакомить вас с большим количеством вещей, с места в карьер, собирается как можно быстрее. И тогда мы получаем забавная часть, которая демо, где я могу показать вам все, что мы говорили о на экране. И вы можете поиграть самостоятельно. Так что будет много технические вещи брошены на здесь. Не волнуйтесь о копировании все, что вниз. Потому что, вы можете получить все материал на сайте CS50 позже. И B, это не так важно запомнить этого от слайдов. Это более важно, что вы получите некоторые интуитивно объект с ней и, что исходит от просто играть вокруг. >> Так зачем использовать R? В принципе, если у вас есть проект, который включает в себя добычу больших наборов данных, данных визуализации, вы следует использовать R. Если вы делать сложные статистические анализы, что будет трудно в Excel, Например, было бы также good-- также если вы делаете статистический Анализ, который автоматизирован. Скажем, вы поддержание веб-сайта. И вы хотите, чтобы прочитать журнал сервера каждый день, и скомпилировать список, как ведущих стран, что Ваши пользователи из, некоторые сводные статистические данные о том, как долго они тратят на свой веб-сайт или что-то. И вы хотите, чтобы запустить это каждый день. >> Теперь, если вы делаете это в Excel, Вы должны были бы пойти в журнал сервера, импортировать, что в Excel таблицы данных, запустить весь процесс анализа вручную. С R, вы можете просто написать один сценарий. График его для запуска каждый день от вашей операционной системы. А потом каждый вечер в 2:00, или когда вы планировать его запустить, это будет выглядеть через ваш интернет-трафик для этого дня. И тогда на следующий день, вы будете есть этот блестящий, новый доклад или что-то со всеми Информация, которую вы просили. >> Так в основном R для Cisco программирование в сравнении с анализом Cisco. Предварительный делается. Давайте в реальных вещах. Таким образом, есть три реальных типы в языке. Там же числовой тип. Там вроде разница между целые и плавающие точки, но не совсем. Там это персонаж введите, которая струны. И есть логическое введите, которая Booleans. >> И вы можете конвертировать между типами с помощью этих функций, как цифровая, как характер, как логично. Если вы позвоните, например, как числовой на строку, он будет пытаться читать эту строку как число, так же, что a2i и зсапЕ делать, и C. Если Вы называете как числовой на истинным или ложным он будет конвертировать в 1 или 0. Если вы позвоните в характере на что-нибудь это будет конвертировать, что в Строковое представление. >> И тогда есть векторы и матрицы. Так векторы основном 1 массивы. Они, что мы называем массивов в С. Матрицы, 2 одномерные массивы. А потом выше массивы вы можете есть 3, 4, 5 или все размеры числовых значений, строк, логических значений. >> У вас также есть списки, которые своего рода ассоциативного массива. Я получу в этом немного. Так одна важная вещь, что поездки людей в R не то, что есть не реальные чистые атомные, типы. Там нет никакого фактического различие между число, как числовое значение, и список числовых значений. Числовые значения фактически так же, как векторы длины 1. И это имеет ряд важные последствия. Один из них, это означает, что вы можете сделать, вещи очень легко, которые включают как добавить номер вектора. R будет в основном фигура то, что Вы имеете в виду. И я вернусь к этому в секунду. Это также означает, что нет никакого способа для типа checker-- до такой степени, что что-то подобное существует в r-- сказать когда вы прошли в одном значении когда он ожидает массив или наоборот. А что может вызвать некоторые странным неприятности, которые я столкнулся, когда Я использовал R во время моего летней работы. И нет массивы смешанного типа. Таким образом, вы не можете иметь массив были Первые элементы, я не знаю строка "Джон" и Вторым элементом является число 42. Если вы попытаетесь это сделать, то вы получите все просто преобразуется в строку. Итак, мы имеем строку Джон, строка 42. >> Так необычно синтаксический features-- наиболее из R синтаксис очень похож на C. Есть несколько важных различий. Ввод очень слаба. Так нет описания переменных. Назначение использует странный Оператор ошибка меньше, чем дефиса. Комментарии являются с хэш-метки. Я думаю, теперь дни мы называем это хэштегом хотя это на самом деле не accurate-- не двойной слэш. >> Модульные остатки с %% знаков. Целое деление с% /%, что очень трудно читать, когда он проецируется на экране. Вы можете получить диапазоны целые числа, в толстой кишке. Так 2,5 даст вам вектор всех чисел от 2 до 5. >> Массивы один индекс, который винтов много людей , если они из более типичные языки программирования, как C, где большинство вещи нулевой проиндексированы. Опять же, это где наследие R в как язык для как не профессиональные программисты входит. Если вы социолог или экономист или что-то и вы пытаетесь использовать R в основном в качестве дополнения чтобы ваш важнее профессиональная работа, Вы собираетесь найти один индексации немного более естественным. Потому что вы начать отсчет на 1 в повседневной жизни, а не 0. >> Для-петли, это похоже на Еогеасп построить в PHP, которые вы получите, чтобы узнать in-- довольно скоро. Что за ценность в вектор и то вы можете сделать что-то со значением. АУДИТОРИЯ: Это придумали в лекции. Коннор Харрис: О, это придумать лекцию, отлично. Аудитория: назначение, это Предполагается, указывают справа налево? Коннор Харрис: Справа налево, да. Вы можете думать о нем, как о стоимости право сунул в переменной налево. АУДИТОРИЯ: ОК. >> Коннор Харрис: И, наконец Синтаксис функции немного странно. У вас есть имя функции Foo, назначенный чтобы это ключевое слово функции, а затем по всем аргументам, а затем Тело функции после этого. Опять эти вещи могут кажется немного странным. Они стали второй натурой после Вы работаете с языком для немного. Так векторов, так Вы построить вектор это вы типа С, который является ключевым словом, то все номера, которые вы хотите или строки или что-то. Аргументы также векторы. Но результирующий массив получает сплющенные. Таким образом, вы не можете иметь массивы где это некоторые элементы являются одной цифры и некоторые элементы сами являются массивами. >> Так что, если вы пытаетесь построить Массив были первый элемент 4 а второй элемент это массив 3,5 вы просто получить массив из трех элементов, 4,3,5. Они не могут быть смешанного типа. Если вы попытаетесь прочитать или написать вне границ вектора Вы получите это значение называется Н.А. которая выступает за отсутствующее значение. И это предназначено для как статистиков, работают с неполными наборы данных. >> Если применить функцию, которая, как предполагается взять только один номер на массив то, что вы получите, тем Функция будет отображать по массиву. Так что, если ваша функция, скажем, принимает число и возвращает его площади. Вы применяете, что в массив 2,3,5 То, что вы получите это массив 4,9,25. >> И, что очень полезно потому что это означает, что вы не нужно писать для петель для делает очень простые вещи, как применение функция для всех членов набора данных. Какие, если вы работаете с большим наборы данных, что вам нужно сделать много. Бинарные функции прикладное запись по записи. Я получу на это. Вы можете получить доступ к их массивов или векторы в квадратных скобках. Так вектор имя квадратные скобки 1 даст вам первый элемент. Вектор имя квадратные скобки 2 даст вам второй элемент. >> Вы можете пройти по вектору индексов, и вы получить обратно в основном к югу фактора. Таким образом, вы можете сделать вектор имя скобки C, 2,4 и вы получите из вектора, содержащего второй и четвертый Элементы массива. И если вы хотите просто краткий обзор статистики вектора, как вероятных Диапазон, средний, максимальный, что угодно, Вы можете просто ввести краткое вектор имя и получить это. Это не очень полезно в программирование, но если вы играете вокруг наборов данных, это удобно. >> Matrices-- основном выше массивы. Они имеют специальный синтаксис этой нотации. Матрица с массивом, который получает заполнено in-- жаль, матрицы с данными, Количество строк, число столбцов. Если у вас есть какие-то данные, она заполняет массив в основном происходит сверху вниз первый. Затем слева направо. Так что, как это. И R имеет встроенный умножение матриц, спектральное разложение, диагонализация, много вещей. Если вы хотите больше мерное массивы, так что 3, 4, 5, или что-то размеры можно сделать. Синтаксис массив Dim равна с, то список размеров. Так что, если вы хотите 4 одномерный массив с размерами 4, 7, 8, 9, массив, тусклый равна с (4,7,8,9). >> Вы получаете доступ к отдельные значения с кронштейнами Первая запись Вторая запись запятой. Вы можете получить весь ломтики из строк или столбцов. С этого неполного синтаксиса это просто номер строки или столбца запятую запятыми номер. Так списки являются своего рода, связанного массива. Они имеют свой собственный синтаксис здесь. Опять не отчаянно скопировать все это вниз. Это просто, чтобы люди переживает слайдов позже есть все это в хорошем качестве ссылки. И это станет очень естественно, как только Я на самом деле пройти через демо. Так перечисляет в основном связанные массивы. Вы можете получить доступ к значениям с Имя списка, знак доллара, ключ. Так что, если ваш список назван Foo, то вы можете обращаться к нему как что. Вы можете получить всю пару ключ-значение путем передачи на площади индекса кронштейна. Если Вы читаете из несуществующего Ключ, вы получите нулевой. Это не будет ошибок. Дело в том, R будет делать, много с нулевой, как это возможно. И это может означать, что, если вы не ожидая получить нулевой из какой список чтения, вы получите некоторые непредсказуемые ошибки дополнительно вниз линия. >> Это случилось со мной мой летняя работа, когда я был с помощью R где я изменил, как некий Список был определен в одном месте но не изменить позже на код, который чтения значений из него. И так, что произошло, я был читать нулевые значения из этого списка, передавая их в функции, и, будучи очень смущен когда я получил все виды Случайные бесконечности появляющаяся в этой функции. Потому что, если вы применяете определенное максимальное или минимальные функции на нуль, Вы получите бесконечные значения из. >> Кадры данных, они подкласс списка. Каждое значение представляет собой вектор одинаковой длины. И они используются для представления, в основном, таблицы данных. Там же этот синтаксис инициализации. Это все, опять же, гораздо яснее, когда вы получаете на демо. И хорошая вещь о кадры данных является то, что вам может дать имена всем столбцам и имена для всех строк. И так, что делает доступ их немного дружелюбнее. Кроме того, это, как большинство функций, которые читать данные из электронных таблиц Excel или из текстовых файлов, например, будет читать свои данные. Посадят его в своего рода кадра данных. Так functions-- функций Синтаксис немного странно. Опять это имя функции, назначать, эту функцию ключевое слово, а затем список аргументов. Таким образом, есть некоторые приятные вещи о том, как функции работают здесь. С одной стороны, вы можете назначить значения по умолчанию в некоторых аргументов. Таким образом, вы можете сказать, R1 equals-- вы можете сказать Foo является функцией, где R1 равен то по умолчанию, если пользователь указывает нет аргументов. В противном случае, это все, что он положил в. И это очень удобно, потому что много наших функций часто имеют десятки или сотни аргументов. Например те, для построения графиков графики или диаграммы рассеяния черчения есть аргументы, которые контролируют все из заголовка и оси этикетки с цветом линий регрессии. И так, если вы не хотите, чтобы люди, сформулируйте каждый один из них сотни аргументов управления каждый аспект сюжет или регресс или любой другой, это хорошо, когда есть эти значения по умолчанию. >> И тогда вы можете на самом деле написать, как вы видели сюда. Или найти лучший пример. При вызове функций вы можете на самом деле называть их имена, используя аргумент. Так вот пример конструктор матрица. Это принимает три аргумента. Обычно у вас есть данные, которая представляет собой вектор. Вы должны N строку, которая это количество строк. Вы должны N cols-- число столбцов. Дело в том, если вы наберете N ряд равен независимо и N кол равно что бы то ни когда Вы вызова этой функции, Вы можете фактически восстанавливать их. Таким образом, вы можете поместить N седловины первый и N строк секунду, и это не будет иметь никакого значения. Так что это хорошая маленькая особенность. >> Разве импорт и экспорт. Это может быть сделано, в основном. Есть также средства, чтобы выписать произвольное R объектов в двоичный файл а затем прочитать их обратно позже. Что очень удобно, если вы делаете большая интерактивная сессия R и вы должны сохранить вещи очень быстро. По умолчанию R имеет рабочий каталог что файлы будут выписаны в и читать еще в с. Вы можете видеть, что с getwg, изменить его с setdw. Ничего особенно интересно здесь >> Так что теперь фактические статистические данные stuff-- полилинейное регрессии. Так обычным синтаксисом это немного сложнее. Модель является большой объект в принципе. Он получает назначен Л.М., что вызов функции. Первый элемент, то у Тильда x1 плюс все. Мой Синтаксис здесь немного запутанным. Я совершенно извините, это является стандартным способом что компьютерные науки книги этого. Но это немного странно. >> Поэтому в основном, это лм скобки, первый пункт в переменная-- извините, зависит переменной x1 Тильда плюс х2 плюс Однако многие независимые Переменные у вас есть. И тогда они могут быть либо Векторы, все же длины. Или они могут быть колонки Заголовки в кадре данных что вы просто указываете в Второй аргумент кадр данных. >> Вы также можете указать более сложная формула так что вам не придется линейно регресс зависимую переменную один, или один вектор на уже существующей вектора. Вы можете сделать, например, компонент вектора у в квадрате плюс 1 и регресс, что против войти в какой-либо другой вектор. Вы можете распечатать Аннотации модель с названием этой команды summary-- только краткое скобки модель. Опять что-то еще, что я должен уточнить. Что-то еще, что будет исправлено получить когда слайды вверх в Интернете. Если вы просто хотите, чтобы вычислить простой корреляции Вы можете использовать корреляции вектор 1 вектор 2 основная функция. Метод по умолчанию Корреляции Пирсона. Таковы стандартными вы можете сделать. Там также Спирмена и Кенделл корреляции которые являются одними разнообразие Оценка корреляции порядка. Ну они не рассчитывают продукт моменты между самими векторов, но ранга заказов вектора. Я объясню позже. >> АУДИТОРИЯ: Быстрый вопрос >> CONNER Харрис: Конечно. >> АУДИТОРИЯ: Итак, когда вы расчета По той простой корреляции действительно Вы предполагаете, что есть статистический Значение корреляции? CONNER Харрис: Вы не должны. ЛМ в основном просто машина. Это займет две вещи и он будет выплевывать Коэффициенты для лучшей подгонки линии. Он также сообщает, стандарт Ошибки на этих коэффициентов. И он скажет вам, как это перехват статистически значимым или разница от 0. Разве наклон из лучших подходящую линию статистически отличен от нуля, и так далее. Так что не предполагает ничего, я думаю, лучше ответ на ваш вопрос. ОК. >> Plotting-- поэтому основной причиной вы должны использовать R, как полилинейного регрессии. В основном каждый язык имеет некоторые средство для этого. И, честно говоря синтаксис R для регрессии немного тайной. Но построение, где это действительно сияет. >> Функция рабочей лошадкой является участок и это занимает два вектора х и у. А потом эллипсы выступает за очень большое количество дополнительных аргументов, которые контролировать все, начиная от названий цветов к различных линий или различных точках, типу участка. Вы можете иметь разброс участки или участки линии. >> [Неразборчиво] 2 векторы одинаковой длины. Вы можете предшествовать это с прикрепите кадр данных в сценарии. И это позволит вам использовать столбец только Заголовки вместо отдельных векторов. Вы можете добавить оптимальное прилегание линии и локальной регрессии кривых на ваш графике. >> Эти команды перечислены здесь, линии AB и линий, по умолчанию это получить написано в поп окнами поскольку он предполагает, что Вы используете R в интерактивном режиме. Если вы не вы можете написать два файла, что в любом формате действительно хотите. К сожалению, у меня есть опечатку Я просто понял. Если вы хотите, чтобы открыть другой графический устройство Вы можете использовать эту функцию под названием PNG или JPEG или много других форматов. И вы можете написать графики на любое имя файла, который вы укажете. Чтобы отменить, что вы должны use-- Я не пишу это в slide-- но есть функция называется DEV точка с, что не принимает аргументов. >> Тогда есть объекты для 3D черчения и контура заговоре если вы хотите, чтобы сделать Графики двух независимых переменных. Я не буду вдаваться в эти сейчас. >> Есть также некоторые средства для анимации те, как правило поддерживаются третьими сторонами. Я сделал анимацию с R графиков, но я не использовал эти третья сторона библиотеки. Так что я не могу подтвердить о том, как они хороши. То, что я рекомендую, если вы хотите сделать анимацию, используя R что вы можете выписать все кадры для анимации а затем вы можете использовать program-- третья сторона типичные из них называется FFmpeg или ImageMagick-- сшить все ваши кадры в одну анимацию. >> Так время для демонстрации. Так что, если вы используете какой-либо Unix, как системы что Linux BSD, но кто использует BSD. OS X откройте окно терминала и Type R в командной строке. Если у вас есть R студию или и т.п., которые также работает. Для пользователей Windows, вы должны быть в состоянии найти R в меню Пуск. Следует назвать то как R x64 3 Дело все. Откройте, что там. >> Так что теперь позвольте мне открыть окно терминала. Ладно, поиск. АУДИТОРИЯ: Команда-космической CONNER Харрис: Команда-космической, спасибо. Я обычно не использовать компьютеры Mac. Терминал, показать новое окно. Новое окно настройки Основной, Р. Таким образом, вы должны получить приветственное сообщение, что-то вроде этого. >> Так что я с помощью R в интерактивном режиме. Вы также можете написать R скрипты конечно. В основном сценарии выполняются точно таким же образом, как если бы вы сидели за компьютером набрав в каждой строке по одному за раз. Итак, давайте начнем с создания вектора. Стрелка C 1, 2. 1, 2, 4. Да конечно. Я могу сделать размер шрифта больше. >> АУДИТОРИЯ: Команда-Плюс >> CONNER Харрис: Команда-Плюс. Команда-Плюс. Ладно, как это? Хорошо? ОК. Итак, давайте начнем с объявив список вектор. Сделайте, стрелка, C 1,2,4. Мы можем увидеть. Не беспокойтесь о кронштейне там. В скобки так что если вы распечатать очень длинные массивы, мы можем, где вы находитесь. Одним из примеров может быть, если я просто хочу диапазоне от 2 до 200. Если я напечатал очень долго массив, кронштейны просто так я могу держать трек, какой индекс мы на, если я ищу через это визуально. Так или иначе, у нас есть. >> Так что я сказал прежде, чем взаимодействовать, что массивы очень красиво, например, унарные операции, как это. Так что вы думаете, я буду получить, если я печатаю плюс 1? Ага. Хорошо, а теперь я буду делать это отличается массив. Скажем б в 20,40, 80. Так что ты думаешь эта команда будет делать? Добавить элементы. И так в основном это, что он делает. Так что это довольно удобно. Так что я, как о я делаю это. С есть, скажем, в 6 раз с 1 по 10. Так что я хочу, чтобы увидеть содержится, как вы думаете? Так что все кратные шести. Теперь, что вы думаете, произойдет, если я это сделать? Я сделаю это немного яснее, C, C. Так что же происходит, не так ли думаю, если бы я это сделать? плюс гр. [Неразборчиво] >> АУДИТОРИЯ: Либо ошибка или только добавляет первые три элемента. >> CONNER Харрис: Не совсем. Это то, что мы получили. Что происходит, является более короткий Массив, а, получил циклическое. Таким образом, мы получили 124, 124, 124. Да. И в принципе, вы можете просмотреть это поведение раньше, плюс 1, как подкласс этого поведения, где самый короткий массив только количество 1, который является массивом один элемент. Я просто говорю вектор все время вместо массива, потому что это то, что г Документация обычно делает. Это укоренилось с привычкой. >> ОК, и теперь у нас есть этот массив. Итак, мы имеем этот массив, гр. Мы можем получить сводку Статистика по C, сводной гр. И это приятно. Так что теперь давайте сделаем некоторые матричные вещи. Скажем, м представляет собой матрицу. Давайте сделаем ему три на три один. Так Nrows равна 3, и Ncols равен 3. И для данных давайте do-- так, что Как вы думаете, это будет делать? >> Право, это следующий. Это nrow и ncolumn. Так что я сделал, я имею объявил три по три матрицы и я прошел в массиве девяти элементов. Так логарифма все Элементы одного до девяти. И все эти значения заполняют вверх по array-- извините? АУДИТОРИЯ: Это базовые 10 журналы? CONNER Харрис: Нет, журнал натуральные логарифмы, так подло электронной. Да, если вы хотите база 10 журнала, я думаю, вы должны войти все, делится на журнал 10. И поэтому данные из [неразборчиво] только заполняет массива, так и сверху вниз, затем слева направо. И если вы хотите, чтобы сделать некоторые другие Массив, скажем п матрица. Давайте делать, я не знаю, от 2 до 13 лет. Или я сделаю что-то более интересное. Я сделаю 2 до 4. nrow равна, скажем, 3. Ncol равна 4. п. Таким образом, мы получили это. >> А теперь, если мы хотим, чтобы умножить них мы хотели бы сделать п процентов раз процентов, потому что это н. И у нас есть произведения матриц. По их Кстати, вы увидеть, как когда я заявил, п, 2 до 4 вектор не получил пока циклическое наполнил всю п? Если вы хотите принять собственное разложение, это то, что мы можем сделать очень легко. Мы можем сделать собственные векторы п. И так это наш первый сталкиваются со списком. >> Так собственное п список с двумя ключами. Значения, который является этот массив здесь. И векторы, которые это массив здесь. Так что, если вы хотите, чтобы извлечь, говорить, что это третий столбец из матрицы собственных векторов, из-за собственные векторы-столбцы векторов. Таким образом, мы можем сделать VEC собственные векторы знак доллара н Векторы, запятая 3, из [неразборчиво]. Век. Разве что, как вы могли бы ожидать. >> Тогда скажите п раз процентов раз VEC. Таким образом, результат здесь, безусловно, выглядит как если мы заняли третье собственное здесь, что соответствует третий собственный. Это просто умножить все в это собственный компонент-мудрый, по собственному. И это то, что мы могли бы ожидать, потому что это то, что собственные значения. Кто-нибудь здесь не принимать линейную алгебру? Пару человек, ОК. Просто включите свои мозги от немного. И в самом деле, если мы возьмем собственные векторы п доллар значения знак 3 раза VEC, а получить то же самое. Это отформатирован иначе как подряд вектор вместо вектора-столбца, но большое дело. И поэтому те, в основном симпатичная вещи, которые мы можем сделать с матрицами, продемонстрировали списки. Я должен продемонстрировать хороший вещи о функциях, а также. >> Итак, давайте say-- [неразборчиво] Функция, вызов давайте это функ против функции N N squared-- на самом деле, это не действительно лучший. а, б, а квадрат плюс б. Таким образом, одна вещь о Функции, опять же, они не нужно явные возвращения заявления. Таким образом, вы можете просто-- Последнее утверждение оценивается будет заявление, возвратившись, или возвращаемое значение. Таким образом, в этом случае, мы только оценки одно заявление, прямоугольной плюс б. Это будет возвращение значение по умолчанию. Он никогда не повредит, чтобы положить в возвращать значения явно, особенно если вы имеете дело с Функция очень сложной логики течь. Но вы не нуждаетесь в них. Так что теперь мы можем сделать FUNC 5, 1, и это в основном то, что вы ожидали. Что-то еще мы можем сделать, мы можем на самом деле Func б равен 1, равна 5. Так что, если мы определяем, какой номер здесь, какой аргумент идет, какой аргумент в функции, мы можем перевернуть вокруг эти значения, куда мы хотим. >> АУДИТОРИЯ: Есть причина, написать его с б равен, а не просто с помощью цифры и запятая? CONNER Харрис: Да, как правило, это сделать, если у вас есть функции с большим количеством аргументов. Это может часто быть, как Флаги, вы бы только хотите использовать в редких случаях. И таким образом можно only-- вас можете обратиться к конкретным аргументам что вы хотите использовать значения не по умолчанию для, и вы не должны выписать куча флагов равняется ложь за ними. Или я могу написать это снова значение по умолчанию, как б равна 2. И тогда я мог бы сделать ф FUNC, Я сделаю 4, 1 на этот раз. И 17, что квадрат 4 плюс 1, как вы могли бы ожидать. >> Но я мог также просто называем это с FUNC 4, и я получу 18, потому что Я не указать б. Так б получает значение по умолчанию 2. >> ОК, так что теперь, если вы следующих вместе с демо, введите следующую строку в вашем распоряжении подскажите и посмотреть, что идет вверх. На самом деле, этого не делают. Введите этот. Вы должны получить что-то вроде этого. Так mtcars является построенный в данных набор для демонстрации Цели, что приходит with--, что приходит в по умолчанию с вашего дистрибутива г. Это сборник статистических данных из 1974 выпуск журнала Motor Trend в по ряду различных моделей автомобилей. >> Так что миль на галлон, cylinders-- Я забыл, что DISP is-- лошадиных сил. Вероятно. Если вы просто автомобили Google МТ, то один из первых результатов будет от Официальный г документация и он будет объяснить все эти поля данных. Так вес is-- мас является Вес автомобиля в тоннах. Вопрос сек время четверть мили. Так что теперь мы можем сделать некоторые забавные вещи об автомобилях МТ это поле данных. >> Таким образом, мы можем сделать что-то как имена строк, Mt автомобилей. И это список всех строк в Набор данных, которые Имена автомобилей. Мы можем сделать COLNAMES, Mt автомобилей в этом. Если вы MT автомобили, суб-числовой индекс, как 2. мы получаем вторую колонку из это, которое было бы цилиндры. >> АУДИТОРИЯ: Что вы делали? >> CONNER Харрис: Я набрал м автомобили, кронштейны е, который дал мне второй колонка из МТ автомобилей. Или, если мы хотим строку, я могу ввести mtcars запятой 2, например. Другое раунд 2 запятая, как это. И, что идет в строке. Это вот как раз дает вам столбец, но колонна в качестве вектора. Я просто понял, теперь я забыл, чтобы продемонстрировать некоторые интересные вещи о векторах что вы можете сделать с индексами. Итак, позвольте мне сделать это прямо сейчас. Так давайте сделаем с gets-- положить это на pause-- 2 раза с 1 по 10. Так с просто будет вектор 2 по 20. Я могу взять элементы, такие как это, с2. Я могу передать в векторе как это, позвольте мне C-- использовать другое имя, чем с, как VEC гр. В принципе, я делаю это так вы не получите путать между C как Функция строительство вектор, а затем с именем переменной. Vec скобки гр 4, 5, 7. Это будет вытащить меня четвертый, пятый, и семь элементов массива. Я могу сделать VEC, положить в отрицательной Индекс, как негативного 4. Это поможет мне это с четвертый элемент удаляется. Тогда, если я хотел сделать срезы, Я могу сделать VEC 2 до 6. 2 толстой кишки 6 это просто еще один вектор, который является 2, 3, 4, 5, 6. Выплевывает что. >> Так или иначе, назад к горе автомобилей. Так давайте сделаем некоторые регрессии. Скажем, модель gets-- давайте линейно regress-- я не знаю. Прежде всего, давайте придаем mtcars, конечно. Так Модель LM, пусть [неразборчиво]-х регресс миль на галлон на тильды веса. И тогда фрейм данных mtcars. Так Резюме модель. >> ОК, так что это выглядит немного сложнее. Но в принципе, видя, как если бы мы попытаться выразить миль на галлон в виде линейной функции веса, Затем мы получили эту линию здесь, который перехватывает на 37.28. 37.28 будет теоретические милях за галлон автомобиля, который весит нулю. А потом за каждый дополнительный тонну, вы стучите около пяти миль на галлон от этого. Оба этих коэффициентов вы видите, стандартные ошибки есть. И они очень статистически значимый. >> Таким образом, мы можем быть очень уверены в 1 адрес 10 с отрицательным 10. Таким образом, 1 раз что-то отрицательное 10, что, если вы сделаете тяжелее автомобиль, она будет иметь худшие миль на галлон. Или мы можем проверить некоторые другие модели. Как вместо регрессируют это на весу, давайте регресс его на журнал веса, Потому что, возможно эффективного веса на пробегом как-то не линейно. >> Это дало нам г квадрат 0.7528. Так давайте попробуем это. На этот раз давайте делать различные переменные, тоже. Model2. Так резюме, модель2. Ладно, так что опять, мы получил лучшие подходят линию. И это time-- это говорит, в основном, что каждый раз, когда вы увеличить вес автомобиль с коэффициентом е Вы теряете это много миль на галлон. >> И поэтому в этот раз наша остаточное стандартное ошибка it--, что не имеет значения, на самом деле. Остаточная стандартная ошибка в основном только стандартная ошибка что вы оставили после вас забрать линию тренда. И наша R квадрат здесь 0.81, который немного лучше, чем то, что мы имели до 0,52. >> И вот теперь давайте добавим термин этой регрессии. Итак, давайте регресс миль на галлон и на бревне весов и давайте делать, ● миль, четверть мили время. ОК, он должен иметь the-- все правильно, qsec. Qsec. Actually-- извините, что? Позвольте мне назвать этот-то еще, кроме модели 2. Позвольте мне назвать этот model3. И вот теперь мы можем сделать краткий model3. И так снова, это в основном то, что вы могли бы ожидать. Вы положительно перехват. Эффективная увеличения Вес отрицательный. И эффективная увеличение времени четверть мили является положительным, но, хотя меньше, чем вес. Теперь интуитивно, вы можете понять это, говоря думать о спортивных автомобилей. Там очень быстрое ускорение, очень короткое время четверть мили. Они также собираются использовать больше газа, в то время как более разумные автомобили собираются иметь медленное ускорение, выше раза в четверть мили, и использовать меньше газа ,, так выше миль на галлон. Отлично. И вот теперь пришло время построить что-то вроде этого. Итак, давайте do-- так голые кости мы можем сделать plots-- потому что я прикреплен этот кадр данных before-- мы можем только сделать сюжеты, вес миль на галлон. Сделать это немного больше. Там мы в основном имеют Разброс участок, но точки являются своего рода трудно увидеть на этом. >> Я не помню, экспромтом, что Синтаксис для изменения участок. Поэтому я думаю, что это будет хорошее время, чтобы воспитывать, есть очень хороший встроенная помощь функция, помощь котировки функционировать имя. Мы привезем до основном что вы хотели. Я думаю, что я на самом деле сделать это тип равен р для точек участков. Разве что-то менять? И нет, не совсем. Отлично. >> По какой-то причине, когда я сделал это на моем собственном компьютере некоторое время назад, все точки рассеяния были гораздо яснее. Во всяком случае, это разброс вид видно? Там один там. Некоторые там, немногие. Вы можете сортировать их видеть, не так ли? Так что, если мы хотим, чтобы добавить наилучшим образом подходит линии чтобы этот участок здесь, который немного голой bones-- позвольте мне сделать это немного лучше. Главная равна против веса. Миль на галлон. Опять же, вы можете увидеть, насколько полезным необязательные аргументы здесь с также не имея навести в определенный порядок с аргументами клавиатуры когда у вас есть участки, потому что это займет много аргументов. >> Xlab равна вес, вес, тонн. Отлично. ОК, да, это устройство в настоящее время немного раздражает. Но вы можете видеть рода там, есть название график на стороне. Сюда there's-- на дне здесь есть метки оси. Я не помню, экспромтом какие команды ars-- то, что функции, чтобы увеличить размер этих этикеток и названий, но они есть. >> И поэтому, если мы хотим, чтобы добавить лучше всего подходят линии, мы могли бы сделать что-то like-- I есть синтаксис написано здесь. Так что помните, мы просто добавить модель был миль на галлон, вес, mtcars. И поэтому, если я хотел бы добавить, наилучшее соответствие линия, я мог бы сделать, б линии модели. И бум, у нас есть наилучшее соответствие линии. Это своего рода трудно увидеть. Я совершенно сожалею о технологические трудности. Но он работает в основном верхний левый правый нижний. >> И если масштаб были больше, вы могли видеть что перехват является то, что вы можете найти из сводной статистики если ввести сводный модель. ОК, так что я надеюсь, что каждый получает что-то смысл того, что R является, то, что это хорошо для. Вы могли бы сделать гораздо приятнее, чем участки это на вашем собственном времени, если вам нравится. >> Так интерфейса внешней функции. Это то, что обычно не покрыты вводных лекций или что-нибудь для вводного р. Это не вероятно, что вы собираетесь в ней нуждается. Тем не менее, я нашел это полезно в мои собственные проекты в прошлом. И нет ничего хорошего учебник для него в Интернете. Так что я просто хочу, чтобы торопить вас все через это и тогда вы можете оставить. И поэтому внешняя Функция интерфейс, что Вы можете использовать, чтобы вызвать, чтобы увидеть Функции с Р. Внутренне, R построен на арифметическое С. R находится всего 64-бит с плавающей точкой арифметика C, в который дважды введите [неразборчиво]. И вы, возможно, захотите сделать это для связки причин. С одной стороны, R интерпретируется, это не компилируется в машинный код. Таким образом, вы можете переписать Внутренние петли в C, а затем получить Преимущество использования Р. нравится это немного удобнее, чем C. Он имеет более графиков Удобства и еще много чего. И в то же время возможность получить Максимальная скорость из внутренних петель, который является, где это действительно необходимо. >> Повторное использование существующих библиотек C, это также важно. Если у вас есть C библиотеки для, как, Я не знаю преобразования Фурье, или некоторые очень архей Процедура статистики в астрофизике высоких энергий или что-то, я не знаю. Астрофизика высоких энергий даже не думаю, я думаю. Но вы можете сделать это вместо того, написать родной порт R из них. А на the-- и снова, как если бы вас искать в большинстве библиотек умолчанию R, в на внутренних, внутренности являются собираетесь использовать внешнюю функцию интерфейс очень широко. Они имеют такие вещи, как Фурье преобразует или вычисления корреляции Коэффициенты написан на С, и они будут просто R обертки вокруг них. Интерфейс является немного трудно. я думаю ее сложность преувеличена в Много инструкций вы найдете. Но, тем не менее, это немного запутанной. И я не был в состоянии найти хороший учебник для него, так что это прямо сейчас. Опять же, это весь отрезок больше для дальнейшего использования. Не волнуйтесь о копировании все вниз прямо сейчас. Так следующими инструкциями предназначены для Unix-подобных систем, Linux, BSD, OS X. Я не знаю, как это работает на Windows, но, пожалуйста, только не сделать ваш Окончательный проект на Windows. Вы действительно не хотите, чтобы. Unix гораздо лучше набор на случайного программирования. Так, в основном иностранных Функция интерфейса. Если вы хотите, чтобы написать C Функция для использования с R, он должен принять все аргументы, указатели. >> Таким образом, для отдельных значений, это означает, что он указал на значение. Для массивов, это указатель на первый элемент, который это то, что имена массивов на самом деле означает. Опять же, это то, что вы должны иметь довольно полностью вниз после р установить пять. Имена массивов просто указатели к первому элементу, Тип с плавающей точкой в ​​два раза. И ваша функция должна вернуть недействительными. Единственный способ, которым она может на самом деле сказать, что произошло R является модификацией памяти, R дал к нему через внешнюю функцию интерфейс. >> Так что я написал это Примером, это функция, которая вычисляет использование Скалярное произведение двух векторов. Это принимает два аргумента, vec1, vec2, которые сами векторы, и затем N, который представляет собой Длина, потому что снова, R имеет встроенный [неразборчиво], чтобы узнать, длина векторов, но с не. В C, векторы произвольное разделителями кусок памяти. Таким образом, способ можно рассчитать точечные продукты просто установите этот параметр из к нулю, а затем перебора от 1 до п звезда, потому что п это указатель на длину, просто что-то добавить это выходной параметр. И это может быть хорошая практика если вы собираетесь сделать Этот написать две отдельные функции C. Один из них has-- Один из них просто принимает аргументы и типы что они обычно быть в C. >> Так оно принимает массив аргументы, указатели. Но единственным значением аргумента, как N, он просто принимает в качестве значений по копии, без указателей. И тогда он не [Неразборчиво] из указателя. И тогда вы можете иметь другой, в основном, Функция обертка, что в основном обрабатывает требования внешней функции интерфейс для вас. >> Как вы назвать это в R есть, как только у вас есть функция, написанная на C, Вы TYPE R CMD shlib, R Команда разделяемая библиотека, Foo точка с, или то, что Ваше имя файла, и ОС оболочка не в R терминала. И это создаст Библиотека называется Foo точка так. И тогда вы можете загрузить его в наш скрипт или интерактивно с командной дин точка нагрузки. Тогда существует функция в R называется точка с. >> Это принимает аргументы, которые Сначала имя функции в C что вы хотите позвонить. И тогда все параметры для этой функции, они должны быть в правильном порядке. Вы должны использовать эти тип Функции принуждения в виде целого числа, а дважды, а характер, и, как логично. А потом, когда он возвращает Список, который снова только ассоциативный массив из Имена параметров и значения после того, как функция запуска. >> Таким образом, в этом случае, потому что точка Prod имеет Аргументы vec1, vec2 и Int N, N вне. Для точка С имеем точка Prod, имя функции мы называем, vec1, vec2, тип принуждения. Длина вектора либо, Я просто выбрал vec1 произвольно. Было бы более надежной, чтобы сказать S число длина мин vec1, длина vec2. Тогда как два нуля, потому что мы на самом деле не все равно, что необходимо поместить в из параметра, потому что мы установив ее на нуль в любом случае. >> И тогда результаты будет большой ассоциативный массив из в основном vec1 является то, что, vec2 это что угодно. Но мы заинтересованы в , так что мы можем получить, что. Это опять же, очень примером игрушка из интерфейса внешней функции. Но если у вас есть, чтобы вычислить точку продукты массивных векторов петель, или если у вас есть, чтобы сделать что-то еще в цикле, и вы не хотите, чтобы полагаться на R, который имеет немного накладных расходов встроенный в нее, это может быть полезно. >> Опять же, это не всегда вводный тема, R. Это не очень хорошо документированы. Я просто в том числе, потому что Я нашел его полезным в прошлом. Так, плохие практики. Я упомянул, что есть цикл в функции. Как правило, вы не должны, в язык, а не использовать его. Основываясь на том, как R реализует итерации внутри, это может быть медленным. Они как раз и выглядеть некрасиво. >> R обрабатывает векторы очень красиво, так часто вам не нужно использовать его. Тогда вы можете, как правило, заменить вектор часто с этими функциями, называемых высокого Функции порядка, Карта, уменьшить, Найти или фильтр. Я просто дать некоторые примеры того, что они делают. Карта является высокая функция заказа, потому что он принимает функцию в качестве аргумента. Таким образом, вы можете дать ему функцию, Вы можете дать ему массив, и она будет применить функцию к каждому элементу массива и вернуть новый массив. Сокращение, в основном вы даете это массив, вы даете ему функция, которая принимает два аргумента. Это будет применить функцию-первых, Первый аргумент с некоторым значением стартера. Затем к этому результату в секунду. Затем к этому результату в-третьих, Затем к этому результату в четвертом. А потом вернуться, когда он получает до конца. Так, например, если вы хотите, чтобы вычислить сумму всех элементов в массиве, чем вы могли бы назвать уменьшить с [неразборчиво] сократить дополнение Функция, как FUNC а, б, вернуться плюс б. И затем начать значение 0. >> И все это, вы можете найти их описано в документации R, в любом учебнике по функциональное программирование. Там также этот класс функции, вызываемые применять функции, которые я don't-- они немного трудно объяснить, но если вы посмотрите на [неразборчиво] забронировано, что я привел в начале, он объясняет их довольно хорошо его приложение на R программирования. Подробнее о практике, добавления к векторам. Да? Я думаю, что я должен исправить. В этой первой строки, VEC стрелка, что стрелка не должна быть там. Вы можете назначить вектор, снова, взять ее длину плюс 1 и присвоения некоторую ценность для этого. Это продлит вектор, или вы можно сделать Век равна с, VEC новое_значение. Опять же, если вы используете C с один аргумент в виде вектора, в результате иерархия получает сплющенные. Таким образом, вы будете просто получить вектор который продлен на 1. Никогда не делайте этого. >> Причина, почему вы не должен этого делать это. Когда вы выделить вектор, его дает ему определенный участок памяти. Если увеличить, что вектор размер, она имеет перераспределить вектор где-нибудь еще. И так перераспределение довольно дорого. Я не буду вдаваться в подробности о том, как распределители памяти реализованы на уровне операционной системы, но это занимает много времени, найти новую часть памяти. А также, если вы Re-выделяющих много-много прогрессивно больше куски, вы в конечном итоге с чем-то под названием фрагментации памяти, где доступная память разделен на множество маленьких блоков в распределители памяти точки зрения. И это становится все труднее и труднее найти памяти для других вещей. Таким образом, вместо, если вам нужно сделать это, если Вы должны расти вектор с одного конца к другому, а не добавляется к нему постоянно, вы должны предварительно выделить его. Век стрелка, длины вектора равен 1000, или что-то. >> И тогда вы можете просто присвоить до значений одного вектора в время после того как вы выделены один раз. Я побежал в это, опять же, мой летней работы когда я писал NRA дифференциал Уравнение решатель. Не символично численное. Идея в том, что когда у вас есть одно значение для решения, использовать, что для вычисления следующий. Так что мой натуральный наивно Наклон должен был сказать ОК, так что я начну с вектором это существенное значение. Вычислить из этого следующему значению что идет на мой вектора решения, и добавить, что. >> Создать что-то еще, что добавить. Он пошел очень, очень медленно. И как только я понял, что это и я изменил свою систему от добавления к этому вектору как 10000 до 100000 раз, просто предварительно выделить вектор и просто работает с этим. Я получил больше, чем в 1000 раз скорость вверх. Так что это очень распространенная ловушка для R программирования. Если вам нужно построить вектор кусок за куском, предварительно выделить его. >> Еще одна распространенная поездка up-- это мой последний слайд, не worry-- является обработка ошибок. R, будем откровенны, не действительно это очень хорошо. Есть много проблемы, которые могут возникать. Например, если вы получаете массив или вектор из функции что вы ожидали один значение пришли, или наоборот, и вы проходите, что в функцию, которая Вы писали ожидая одно значение, что может быть проблемой. >> Некоторые функции вернуться NULL, как сделать, скажем, чтении из отсутствует ключ в списке. Но нуль не нравится C где, если вы пытаетесь прочитать из старого указателя, [неразборчиво] в пустой указатель, это просто SEG ошибки и если вы в вашем отладчика говорит вам, где именно вы находитесь. Вместо этого, NULL будет do-- функции будет делать непредсказуемые вещи если они руками нуль. Как, если вы передали макс нуль, это даст вам отрицательную бесконечность. И так, да. И так это случилось мне как-то, когда я был изменил кучу полей в моем списке структуру когда без изменения их в другом месте когда я читал от них. А потом я получил все виды случайных Результаты бесконечность появляющаяся и я понятия не имею, где они не пришли. И, к сожалению, есть Нет реального строгий режим R где вы можете сказать, если что-то похоже, что это может быть ошибка, просто перестать есть, так что я может быть дисциплинированными и исправить. Тем не менее, есть что-то называется остановка, если нет. Это эквивалентно утверждают C, в если вы говорили об этом. Я не думаю, что утверждать, С тема лекции, но ваш лидер раздел возможно, пошел на него. И остановить, если не в основном принимает любой предикат, так что любое заявление может быть истинным или ложным. И если это ложь, то прекращает свою программу. Это говорит вам именно то, что вам линию были и какие условия не удалось. >> И это очень полезно, например, проверка здравомыслие, функциональные входы. Так что, если у вас есть функция и вы ожидаете, скажем, если вы должны дать мне дату, я хочу даты быть только вектор длины 1 и где-то между 1 и 31. А если нет, я знаю, что-то пошло не так. И я хочу останавливаться перед этим имеет случайный стук эффектов с кодом что это труднее проследить до конца. Так вот один из возможных использовать для остановки, если нет. >> Во всяком случае, хорошо. Так что это конец. Спасибо, что пришли. Я любитель Оценка на это. Так жаль, если вам скучно или путают или что там у вас. Я с удовольствием отвечу на вопросы по электронной почте в connorharris@college.harvard.edu~~pobj. Это касается и всех смотреть это жить или позже. Кроме того, хотя я не ТФ, я тоже очень готовы служить неофициальным советник любого, кто с помощью R в окончательный проект. >> Если вы хотите, чтобы что то просто поговорить с вашим TF а затем написать мне письмо, чтобы Я знаю, что вы работаете на и так я могу настроить встречу раз с вами, если вы хотите. Итак, еще раз, большое спасибо. Надеюсь, вам понравилось. >> АУДИТОРИЯ: [неразборчиво]. >> CONNER Харрис: Конечно. >> АУДИТОРИЯ: Какие из проекта будет студент CS использовать R для? CONNER Харрис: Так что, если вы не делаете то, что это чисто в горнодобывающей данных, Например, и много вещей, вы могли бы сделать с этим с данными добыча и машинного обучения. Вы можете использовать R для компонент чего-то. Я воспитан, первоначально, пример от того, если вы пишете веб-сайт и вы хотите, чтобы запустить автоматический Статистический анализ вашего сервера журналы в определенное время каждый день, что может быть что-то, что это очень легко сделать в только краткое R-скрипт, который можно запланировать для запуска каждую ночь, например. >> И я уверен, что, если есть какая-то причина вы хочу статистики или графические возможности и есть этот пробег автоматически вместо того, чтобы взаимодействовать с вещами в Excel, например, это то, что Вы можете использовать R для. Так еще вопросы, прежде чем я ушел? Нет? Ладно, хорошо, снова, спасибо Вы очень много для приходить.

Содержание

Расчёт ЭПР

Рассмотрим отражение волны, падающей на изотропно отражающую поверхность, площадью, равной ЭПР. Отражённая от такой цели мощность — это произведение ЭПР на плотность падающего потока мощности:

,
(1)

где  — ЭПР цели,  — плотность потока мощности падающей волны данной поляризации в точке расположения цели,  — мощность, отражённая целью.

С другой стороны, излучённая изотропно мощность

,
(2)

где  — расстояние от РЛС до цели,  — плотность потока мощности отражённой от цели волны данной поляризации в точке расположения РЛС.

Подставляя выражение (2) в (1), получаем выражение для ЭПР цели:

.
(3)

Или, используя напряженности поля падающей волны и отраженной волны :

.
(4)

Мощность на входе приёмника:

,
(5)

где  — эффективная площадь антенны.

Можно определить поток мощности падающей волны через излучённую мощность и коэффициент направленного действия антенны для данного направления излучения.

.
(6)

Подставляя (6) и (2) в (5), для мощности на входе приёмника РЛС имеем:

.
(7)

Или

,
(8)

где .

Таким образом,

.
(9)

Физический смысл ЭПР

ЭПР имеет размерность площади [м²], но не является геометрической площадью(!), а является энергетической характеристикой, то есть определяет величину мощности принимаемого сигнала.

Аналитически ЭПР можно рассчитать только для простых целей. Для сложных целей ЭПР измеряется практически на специализированных полигонах, или в безэховых камерах.

ЭПР цели не зависит ни от интенсивности излучаемой волны, ни от расстояния между станцией и целью. Любое увеличение ведёт к пропорциональному увеличению и их отношение в формуле не изменяется. При изменении расстояния между РЛС и целью отношение меняется обратно пропорционально и величина ЭПР при этом остается неизменной.

ЭПР распространённых точечных целей

Выпуклой поверхности

ЭПО выпуклой поверхности.JPG

Поле от всей поверхности S определяется интегралом Необходимо определить E2 и отношение при заданном расстоянии до цели…

,
(10)

где k — волновое число.

1) Если объект небольших размеров, то  — расстояние и поле падающей волны можно считать неизменными. 2) Расстояние R можно рассматривать как сумму расстояния до цели и расстояния в пределах цели:

  •  — расстояние от РЛС до объекта
  •  — местное расстояние

Тогда:

,
(11)
,
(12)
,
(13)
,
(14)

Плоской пластины

Плоская поверхность — частный случай криволинейной выпуклой поверхности.

(15)

Если плоскость с площадью 1 м², а длина волны 10 см (3 ГГц), то

Шара

Для шара 1-й зоной Френеля будет зона, ограниченная экватором.

(16)

Уголкового отражателя

 Принцип действия уголкового отражателя
Принцип действия уголкового отражателя

Уголковый отражатель представляет собой три перпендикулярно расположенных плоскости. В отличие от пластины, уголковый отражатель даёт хорошее отражение в широком диапазоне углов.

Треугольный

Если используется уголковый отражатель с треугольными гранями, то ЭПР

(17)

где  — длина ребра.

Четырёхугольный

Если уголковый отражатель составлен из граней четырёхугольной формы, то ЭПР

(18)

Применение уголковых отражателей

Уголковые отражатели применяются:

  • в качестве ложных целей;
  • как радио-контрастные ориентиры;
  • при проведении экспериментов сильного направленного излучения.

Дипольного отражателя

Дипольные отражатели используются для создания пассивных помех работе РЛС.

Величина ЭПР дипольного отражателя зависит в общем случае от ракурса наблюдения, однако ЭПР по всем ракурсам:

Дипольные отражатели используются для маскировки воздушных целей и рельефа местности, а также как пассивные радиолокационные маяки.

Сектор отражения дипольного отражателя составляет ~70°

ЭПР сложных целей (реальных объектов)

ЭПР сложных реальных объектов измеряются на специальных установках, или полигонах, где достижимы условия дальней зоны облучения.

# Тип цели [м²]
1 Авиация
1.1 Самолёт-истребитель 3—12[3]
1.2 Малозаметный истребитель 0,3—0,4[3]
1.3 Фронтовой бомбардировщик 7—10
1.4 Тяжёлый бомбардировщик 13—20
1.4.1 Бомбардировщик В-52 100[4]
1.4 Транспортный самолёт 40—70
2 Суда
2.1 Подводная лодка в надводном положении 0[5]
2.2 Рубка подводной лодки в надводном положении 0[5]
2.3 Катер 50
2.4 Ракетный катер 500
2.5 Эсминец 10000
2.6 Авианосец 50000[6]
3 Наземные цели
3.1 Автомобиль 3—10 (волна около 1 см)[7]
3.2 Танк Т-90 (длина волны 3—8 мм) 29[8][9]
4 Боеприпасы
4.1 Крылатая ракета ALCM (длина волны 0,8 мм) 0[10]
4.2 Головная часть оперативно-тактической ракеты 0,15—1,6[11]
4.3 Ядерная боеголовка БРПЛ(TN-75/TN-71) 0,01/0,1—0,25[12]
5 Прочие цели
5.1 Человек 0,8—1
6 Птицы[13] (со сложенными крыльями, длина волны 5 см) (максимальная граница ЭПР)
6.1 Грач (Corvus frugilegus) 0,0048
6.2 Лебедь-шипун (Cygnus olor) 0,0228
6.3 Большой баклан (Phalacrocorax carbo) 0,0092
6.4 Красный коршун (Milvus Korshun) 0,0248
6.5 Кряква (Anas platyrhynchos) 0,0214
6.6 Серый гусь (Anser anser) 0,0225
6.7 Серая ворона (Corvus cornix) 0,0047
6.8 Полевой воробей (Passer montanus) 0,0008
6.9 Обыкновенный скворец (Sturnus vulgaris) 0,0023
6.10 Озёрная чайка (Larus ridibundus) 0,0052
6.11 Белый аист (Ciconia ciconia) 0,0287
6.12 Чибис (Vanellus vanellus) 0,0054
6.13 Гриф-индейка (Cathartes aura) 0,025
6.14 Сизый голубь (Columba livia) 0,01
6.15 Домовый воробей (Passer domesticus) 0,0008

ЭПР сосредоточенной цели

 Двуточечная цель в разрешающем объёме локатора
Двуточечная цель в разрешающем объёме локатора

Двуточечной целью будем называть пару целей, находящуюся в одном объёме разрешения РЛС. Используя формулу (4), можем найти амплитуды полей отражённой волны:

(19)
(20)

Временные задержки можно рассчитать:

Отсюда:

(21)
(22)
 К расчёту ЭПР двуточечной цели
К расчёту ЭПР двуточечной цели

тогда:

(23)
(24)
(25)

Следовательно,

(26)

Диаграмма обратного рассеяния

Зависимость ЭПР от угла отражения  — называется диаграммой обратного рассеяния (ДОР). ДОР будет иметь изрезанный характер и явно многолепестковый. При этом нули ДОР будут соответствовать противофазному сложению сигналов от цели в точке расположения РЛС, а ток — синфазному значению. При этом ЭПР может быть как больше, так и меньше ЭПР каждой из отдельных целей. Если волны приходят в противофазе, то будет наблюдаться минимум, а если в фазе, то максимум:

Пусть , тогда:

Реальные объекты имеют несколько колеблющихся точек.

, а значит .

Тогда суммарное поле:

 — определяется как изменение фазовых структур отражённой волны.

Фазовый фронт отражённой волны отличается от сферического.

Определение ЭПР распределённых целей

Распределённая цель — цель, размеры которой выходят за пределы разрешающего объёма РЛС.

Условие распределённости цели

Нарушение любого из условий вводит цель в класс распределённых

Здесь:

  •  — Размер разрешающего объёма РЛС по дальности;
  •  — Размер разрешающего объёма РЛС по ширине (углу азимута);
  •  — Размер разрешающего объёма РЛС по высоте (углу места);

То есть линейные размеры цели должны полностью находиться внутри элемента разрешения РЛС.

Если это не так, то в этом случае ЭПР цели будет суммой ЭПР каждого элементарного участка цели:

.

Если распределённый объект состоит из изотропных однотипных отражателей с одинаковыми свойствами, то общее ЭПР можно найти как произведение ЭПР на число отражателей:

Но число элементов такой цели обычно неизвестно!

Удельная ЭПР

В этом случае целесообразно ввести удельное ЭПР (σуд) — это ЭПР единичной площади (dS), или единичного объёма (dV) распределённой цели.

(27)
(28)

Здесь:

  •  — удельная ЭПР единичной поверхности ;
  •  — удельная ЭПР единичного объёма ;
  • S — одновременно отражающая поверхность
  • V — одновременно отражающий объём.

S и V целиком определяются размерами ширины диаграммы направленности и элементом разрешения по дальности, то есть параметрами излучённого сигнала.

См. также

Литература

Примечания

  1. Финкельштейн М. И. Основы радиолокации. Учеб. для вузов. 2-е изд. / М.: Радио и связь, 1983. С. 126.
  2. Skolnik M.I. Radar Handbook. 2nd ed. McGraw-Hill Professional, 1990.
  3. 1 2 ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СТЕЛС-ТЕХНОЛОГИЙ
  4. MASTER OF DEFENCE STUDIES RESEARCH PROJECT PASSIVE MULTISTATIC RADARS IN ANTI-STEALTH AIR DEFENCE
  5. 1 2 ЭПР не может быть равен нулю, но в данном случае он ничтожно мал.
  6. Система управления вооружением СУВ-ВЭП «Меч» для истребителей серии Су-27, Су-30
  7. «Визир» следует запретить! — 19 Марта 2009 — ПРИКОЛЫ НА ДОРОГАХ
  8. Маскировка — Комплекс поглощающих материалов и покрытий
  9. Сотников А. М., Сидоренко Р. Г., Рыбалка Г. В. Оценка отражающих свойств наземных и воздушных объектов с пассивной защитой на основе композитных радиоизотопных покрытий (рус.) (pdf). Харьковский университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба, Харьков (15.01.2009). — Получены численные оценки отражающих свойств наземных и воздушных объектов с композитными радиоизотопными покрытиями. Проведенные численные исследования показывают принципиальную возможность и целесообразность применения композитных радиозотопных покрытий для защиты вооружения и военной техники от радиолокационных систем самонаведения сантиметрового и миллиметрового диапазона волн. Расчеты выполнены для однослойной и двухслойной структуры построения композитных радиозотопных покрытий.. Проверено 18 мая 2009. Архивировано 27 февраля 2012 года.
  10. Ошибка в сносках?: Неверный тег <ref>; для сносок :0,01 не указан текст
  11. Казаков Е. Л, Казаков А. Е. Анализ целесообразности использования ложных целей для прорыва противоракетной обороны противника (рус.) (pdf). Харьковский университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба, Харьков (22 декабря 2008). Проверено 18 мая 2009. Архивировано 27 февраля 2012 года.
  12. Ядерный арсенал Франции
  13. Мацюра А. В. Использование различных типов радаров в орнитологических исследованиях (рус.) (pdf). Мелитопольский государственный педагогический университет (25.04.05). Проверено 23 августа 2009. Архивировано 27 февраля 2012 года.

Ссылки

Эта страница последний раз была отредактирована 27 октября 2017 в 01:19.
Основа этой страницы находится в Википедии. Текст доступен по лицензии CC BY-SA 3.0 Unported License. Нетекстовые медиаданные доступны под собственными лицензиями. Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак организации Wikimedia Foundation, Inc. WIKI 2 является независимой компанией и не аффилирована с Фондом Викимедиа (Wikimedia Foundation).