Більше

7.2.2: Зразки 5-7 - Геонауки

7.2.2: Зразки 5-7 - Геонауки


Зразки LW-10-5, LW-10-6 і LW-10-7 були зібрані біля витоку та в потоці Роб Роя (файли GoogleEarth kmz для LW-10-5 та LW-10-6 та 7, як показано тут ).

Вода походить від таючих льодовиків, і вода розмиває осад, що створюється льодовиками, зсувами або процесами вивітрювання.

Зразок LW-10-5 відбирали на дуже крутому схилі в районі з льодовиками, а також зсувами.

Зразок складається лише із зерен, які могли поміститися в контейнері для зразків; в родовищі були зерна розміром до валуна. Існує дві характеристики цього зразка, які слід зазначити у своїх лабораторних описах, які вказують на те, що зерна не транспортувались і не осідали проточною водою. Швидше за все, ці дві характеристики дозволяють припустити, що осад переносився або льодовиком, або зсувом (сміттєвий потік?) І осідав, коли або лід танув, або зсув припинявся. Цей осад є характеристикою вихідної території для осаду в потоці Роб Рой. Ручка для накипу.

Зразки LW-10-6 та LW-10-7 відбирали з краю потоку Роб Роя. Контраст у розмірі зерен цих двох зразків свідчить про зміну швидкості потоку в часі. Польові взаємозв'язки (зерна з LW-10-7 перевищують LW-10-6) дозволяють припустити, що осад у LW-10-6 осідав до того, як у LW-10-7. Зміни швидкості течії дуже поширені в гірських потоках. Також зверніть увагу, наскільки непрозорою є вода від високої концентрації зважених осадів. Ручка між двома колами для масштабування на першому зображенні. Він знаходиться в тому ж місці на другому зображенні.

Також порівняйте рівень округлення в LW-10-6 з рівнем у зразку LW-10-5. Це видно навіть на фотографіях, і хоча зразки були зібрані лише на кілька сотень метрів.


Повернення до лабораторії 1: Зразки району озера Ванака


Період напіввиведення визначається як кількість часу, протягом якого дана величина зменшується до половини її початкового значення. Цей термін найчастіше використовується стосовно атомів, що зазнають радіоактивного розпаду, але може використовуватися для опису інших типів розпаду, незалежно від того, експоненціальний він чи ні. Одним з найбільш відомих застосувань періоду напіврозпаду є датування вуглецю-14. Період напіввиведення вуглецю-14 становить приблизно 5730 років, і його можна надійно використовувати для вимірювання дат приблизно до 50 000 років тому. Процес датування вуглецю-14 був розроблений Вільямом Ліббі і базується на тому, що вуглець-14 постійно виробляється в атмосфері. Він вбудовується в рослини за допомогою фотосинтезу, а потім у тварин, коли вони споживають рослини. Вуглець-14 зазнає радіоактивного розпаду, коли рослина чи тварина гине, і вимірювання кількості вуглецю-14 у зразку передає інформацію про те, коли рослина чи тварина загинули.

Нижче наведено три еквівалентні формули, що описують експоненціальний розпад:

    де
    N0 - початкова величина
    Nт - кількість, що залишилася через час, т
    т1/2 - період напіввиведення
    τ є середнім часом життя
    λ - постійна розпаду

Якщо археолог знайшов викопний зразок, який містив 25% вуглецю-14 порівняно з живим зразком, час загибелі викопного зразка можна було б визначити, переставивши рівняння 1, оскільки Nт, N0, і т1/2 відомі.

Це означає, що викопній речовині 11 460 років.

Виведення зв'язку між константами напіврозпаду

Використовуючи наведені вище рівняння, можна також отримати залежність між т1/2, τ, і λ. Цей взаємозв'язок дає змогу визначити всі значення, якщо відомо хоча б одне.


Статистичний калькулятор: медіана

Щоб обчислити медіану з набору значень, введіть спостережувані значення у поле вище. Значення повинні бути числовими і можуть бути розділені комами, пробілами або новим рядком. Ви також можете скопіювати та вставити дані в текстове поле. Вам не потрібно вказувати, чи є дані з сукупності чи вибірки, якщо пізніше ви не вивчите дисперсію або стандартне відхилення. Натисніть кнопку "Надіслати дані", щоб виконати обчислення. Щоб очистити калькулятор і ввести новий набір даних, натисніть "Скинути".

Яка медіана

Медіана - a міра центральної тенденції. Він являє собою значення, для якого 50% спостережень нижче, а 50% вище. Простіше кажучи, це значення в центрі відсортованих спостережень.

Середні формули

Цей калькулятор використовує дві різні формули для обчислення медіани, залежно від того, непарна чи незрозуміла кількість спостережень:

Коли кількість спостережень непарна формула:

Коли число спостережень парне формула:


Порівнянні дані важких мінералів - Перший міжлабораторний круговий тест

Важкі мінерали, як правило, рідкісні, але важливі компоненти кремнійкластичних відкладень та гірських порід. Їх велика кількість, пропорції та мінливість несуть цінну інформацію про вихідні породи, кліматичні, екологічні та транспортні умови від джерела до заглиблення та діагенетичні процеси. Вони важливі для практичних цілей, таких як розвідка мінеральних ресурсів або кореляція та інтерпретація геологічних водойм. Незважаючи на широке використання аналізу важких мінералів у осадовій петрографії та досить різноманітні методи кількісної оцінки важких мінеральних зв’язків, ніколи не було систематичного порівняння результатів, отриманих різними методами та / або операторами. Це дослідження забезпечує перший міжлабораторний тест аналізу важких мінералів.

Дві синтетичні зразки важких мінералів були приготовані із значно контрастними композиціями, призначеними для нагадування природних зразків. Учасників просили надати (i) метадані, що описують методи, умови вимірювання та досвід операторів, та (ii) таблиці результатів з мінеральними видами та кількістю зерна. Сто тридцять аналізів двох зразків були проведені 67 авторами, що охоплювали як класичний мікроскопічний аналіз, так і дані, отримані за допомогою нових автоматизованих методів, заснованих на хімічному аналізі електронно-променевої або спектроскопії КРС.

Оскільки відносно низька кількість мінеральних речовин (N) є типовою для оптичного аналізу, тоді як автоматизовані методи дозволяють отримувати високий N, результати значно варіюються щодо похибки Пуассона в статистиці підрахунку. Отже, стандартні методи, що використовуються для оцінки випробувань на круговій манері, неможливі. У нашому випадку „справжні” склади досліджуваних зразків невідомі. Для визначення можливих контрольних значень застосовано три методи: (i) спочатку виміряні відсотки ваги, (ii) розрахунок відсотків зерна з використанням оцінок обсягів та щільності зерна, (iii) середнє значення, що найкраще відповідає, розраховане на основі найнадійніших аналізів дотримуючись кількох, прагматичних та надійних критеріїв. Діапазон цих трьох значень приймається як найкраще наближення «справжнього» складу.

Повідомлені відсотки зерна оцінювали відповідно до (i) їх загального розкиду щодо найбільш вірогідного складу, (ii) кількості виявлених компонентів, що входили до складу досліджуваних зразків, (iii) загальної кількості помилково ідентифікованих мінеральних зерен, які були фактично не додається до зразків, і (iv) кількість основних компонентів, які з 95% достовірністю відповідають еталонним значенням.

Результати показують, що загальна порівнянність аналізів є обґрунтованою. Однак є кілька питань щодо методів та / або операторів. Оптичні методи дають найбідніші результати щодо розкиду даних. Однак це не вважається властивим методу, як продемонстровано значною кількістю оптичних аналізів, що відповідають критеріям середнього найкращого збігу. Таким чином, підготовка операторів вважається першочерговою для оптичного аналізу. Електронно-променеві методи дають задовільні результати, але проблеми з ідентифікацією поліморфів та дискримінацією ланцюгових силікатів очевидні. Лабораторії, що вдосконалюють результати електронно-променевих методів шляхом оптичного аналізу, практично вирішують цю проблему. Раманівські методи дають найкращі результати, на що вказує найбільша кількість основних компонентів, правильно визначених із 95% впевненістю та тим, що всі лабораторії та оператори відповідають критеріям середнього найкращого відповідності. Однак перед вирішенням цілого ряду проблем автоматизованих високопродуктивних методів аналізу важких корисних копалин необхідно вирішити ряд проблем.


Перші зразки з Almahata Sitta, що показують контакти між урейлітовою та хондритною літологіями: наслідки для будови та складу астероїда 2008 TC3

Almahata Sitta (AhS), аномальний поліміктовий уреїліт, є першим метеоритом, який спостерігається за походженням із спектрально класифікованого астероїда (2008 TC3). Однак співвідношення властивостей метеорита з властивостями астероїда не є простим, оскільки камені AhS різноманітні. Серед досліджених до цієї роботи 70–80% - це уреїліти (ахондрити), а 20–30% - різні типи хондритів. Астероїд 2008 TC3 була неоднорідною брекчією, яка розпалася в атмосфері, коли її класти висадились на Землю як окремі камені і більша частина її маси втрачена. Ми описуємо AhS 91A та AhS 671, які є першими каміннями AhS, що демонструють контакти між уреїлітовими та хондритними матеріалами та надають пряму інформацію про структуру та склад астероїда 2008 TC3. AhS 91A і AhS 671 - це пухкі брекчії, що складаються з літології С1, яка охоплює округлі до кутових кластів (

130–600 мкм) та фрагменти хондрули. Матеріал C1 складається з дрібнозернистих філосилікатів (серпентин та сапоніт) та аморфного матеріалу, магнетиту, бреуннериту, доломіту, фаялітового олівіну (Fo 28-42), неідентифікованої Ca-силікатної фази, сульфідів Fe, Ni та незначних Ca- фосфат та ільменіт. Він має схожість з CI1, але свідчить про неоднорідний тепловий метаморфізм. Його основний ізотопний склад кисню (δ 18 O = 13,53 ‰, δ 17 O = 8,93 ‰) на відміну від складу будь-якого відомого хондриту, але подібний до складу кількох CC-подібних кластів у типових поліміктових урелілітах. Його ізотопний склад Cr на відміну від будь-якого відомого метеорита. Укладені класти та хондри не належать до літології С1. Олівін (Fo 75-88), піроксени (голубник з Wo

10 та ортопіроксен Wo

4.6), плагіоклаз, графіт та деякі сульфід метали є уреїлітовими на основі мінеральних композицій, текстур та ізотопних складів кисню та представляють принаймні шість різних уреілітових літологій. Хондрули, ймовірно, походять від OC та / або CC типу 3 на основі мінеральних та кисневих ізотопних композицій. Деякі металосульфідні класти отримані з ЕС. AhS 91A і AhS 671 - правдоподібні представники основної маси втраченого астероїда. Спектри відбиття AhS 91A темні (відбивна здатність

0,04–0,05) і відносно безхарактерні у VNIR, і мають

2,7 мкм смуга поглинання завдяки ОН - у філосилікатах. Спектральне моделювання, використовуючи суміші лабораторних спектрів відбиття VNIR каменів AhS, щоб відповідати спектру F-типу астероїда, свідчить про те, що 2008 TC3 складався в основному з уреїлітових та AhS 91A-подібних матеріалів, причому цілих 40–70% останніх, і & lt10% OC, EC та інших типів метеоритів. Насипна щільність AhS 91A (2,35 ± 0,05 г см −3) нижча, ніж насипна щільність інших каменів AhS, і ближча до оцінок для астероїда (

1,7–2,2 г см −3). Його пористість (36%) наближається до нижчого рівня оцінок для астероїда (33-50%), що свідчить про значну макропористість. Текстури AhS 91A і AhS 671 (дрібно подрібнені класти різнорідних матеріалів, тісно змішаних) підтримують формування ТК 2008 р.3 в середовищі реголіту. AhS 91A і AhS 671 можуть представляти обсяг реголіту, що утворюється, коли тіло, схоже на CC, потрапляє у вже добре озеленене уламкове сміття, отримане з удару. Насипні зразки AhS 91A не демонструють компонента сонячного вітру, тому вони являють собою поверхневі шари. AhS 91A має менший вік впливу космічних променів (CRE) (

5–9 млн. Років), ніж раніше вивчені камені AhS (11–22 млн. Років). Поширення у віках CRE свідчить про опромінення в середовищі реголіту. AhS 91A та AhS 671 показують, що урейлітові астероїди можуть бути виявлені


Конститутивна модель пошкодження породи мікротріщини під напругою

Для дослідження властивостей розтягування крихкої породи з мікропошкодженнями було проведено непряме випробування на розтяг. Для запису процесу було застосовано високошвидкісне отримання зображень та акустичне випромінювання (AE). Після випробувань зображення аналізували за допомогою методу цифрової кореляції зображень (DIC), щоб отримати розвиток напружень і деформацій гірської породи під натягом. Конститутивна модель збитків також була розроблена в цьому дослідженні. На основі відомих та передбачуваних статистичних розподілів мікротріщин та теорії руйнування та статистичних пошкоджень були проаналізовані механічні властивості та механізми руйнування крихкої породи під натягом. Описано основні статистичні параметри основних тріщин в елементах та визначено змінну пошкодження для розробки ефективного модуля. Створена модель для мікропошкодження крихких гірських порід матеріалів, заснованих на ефективному модулі. Крім того, для опису розповсюдження тріщини аналізували тріщину у випадковому напрямку під натягом для розрахунку коефіцієнта напруженості кінчика тріщини. Після застосування основних параметрів пісковика до аналітичної моделі результати показали, що аналітична модель узгоджується з експериментальними результатами.

1. Вступ

Як природний твердий матеріал, який, як правило, складається з різних мінеральних зерен, цементу та пір, порода містить природні дефекти, такі як тріщини та стики, які є розривними, неоднорідними, нелінійними та анізотропними. Деформація та руйнування гірських порід відбувається через ініціювання, розширення, взаємодію та проникнення дефекту [1–3]. Для дослідження властивостей гірських порід застосовуються різні методи, такі як цифрові методи [4, 5], розробка моделі [6–9] та експерименти [10–17]. Сучасні дослідження механіки пошкодження гірських порід зосереджуються на тому, як використовувати просту модель для опису складних властивостей механіки гірських порід, а потім фіксують вплив різних за масштабом взаємодій тріщин на макроскопічну механічну поведінку гірських порід [18–21].

Впровадження теорії механіки пошкоджень до конститутивного моделювання гірських порід є важливим напрямком дослідження. Існує два методи дослідження механіки пошкодження гірських порід: макроскопічний аналіз та мезоскопічний аналіз. Макроскопічний аналіз заснований на механіці континууму і спрямований на вивчення макроскопічної поведінки гірських порід. Мезоскопічний метод використовується для вивчення макроскопічної механічної поведінки, спричиненої утворенням та розвитком мікротріщин у гірських породах. Для матеріалів з природними дефектами, такими як гірська порода, пошкодження та їх утворення та розвиток є мікроскопічними явищами, але вплив призведе до макроскопічної механічної поведінки [22–25]. Мезоаналіз вивчає поодинокі дефекти на мезомасштабі, і застосовується статистичний метод для опису мезодефектів та індукції більшого поля пошкоджень та закону розвитку пошкоджень матеріалів [26]. Діапазон довжини тріщини становить 0,01-1,0 мм. Ці мікротріщини численні, і розподіл нерівномірний. Їх можна описати за допомогою статистичних розподілів [27]. На додаток до геометрії та розподілу мікротріщин, розподіл сили елемента також описувався статистикою, яка використовує статистичну теорію міцності. Були розглянуті різні розподіли сили елементів, такі як випадковий розподіл [28], розподіл Вейбулла [29, 30], розподіл потужності, нормальний розподіл [31] та логарифмічний розподіл [32]. Для критерію міцності елемента критерій Друкера – Прагера (D – P) [33, 34], критерій Мора – Кулона (M – C) [27, 35], критерій Хука – Брауна [36, 37] та відмова Лейда – Дункана Критерій [38] застосовується для прогнозування механічних характеристик гірського елементу. Коли навантаження на гірську породу зростає, мікротріщини розростаються і зливаються у видимі макротріщини.

На основі механіки пошкоджень та статистичного принципу було запропоновано велику суму моделей збитків в різних умовах. Ян та ін. [39] дослідив конститутивну модель одновісного навантаження на мармур щодо пошкоджень та обговорив фізичну та механічну інтерпретацію, яка запропонувала деякі важливі посилання та розуміння розвитку моделі пошкодження. Крайчіновіч та Фонсека [40] чітко визначили фізичну інтерпретацію пошкодження та запропонували суворий математичний опис зростання збитку. Аналітичну модель застосовували до одновісних розтягувань, стиснення та плоских задач. Це дослідження зробило важливий внесок, і на основі розподілу Вейбулла була розроблена конститутивна модель пошкодження, а також обговорювався вплив параметрів моделі на деформаційні характеристики після круговороту напружень і температур [41]. Fang та ін. [42] встановив модель для прогнозування деформаційних характеристик за циклів заморожування-відтавання та навантаження, що свідчить про великі досягнення при прогнозуванні деформаційних характеристик та пікової міцності гірських матеріалів. У статистичному конститутивному моделюванні [43] для опису міцності елемента застосовували максимальний розподіл ентропії замість загальноприйнятого закону розподілу, який є більш придатним та гнучким, ніж моделі на основі розподілу Вейбулла. Попереднє дослідження також повідомляло про метод оцінки розмірів зон пошкодження на основі розподілу тепла, який забезпечує важливий напрямок для майбутніх аналітичних робіт [44].

Цей документ був розділений на три частини. Перша частина встановлює експериментальну систему, що містить як завантажувальну секцію, так і різноманітне випробувальне обладнання для високошвидкісної секції збору зображень та секції збору акустичного випромінювання. Для аналізу цих зображень та отримання полів напружень та деформацій застосовували метод DIC. Співпраця цих розділів може надати достатній доказ, щоб показати деформацію та руйнування крихкої породи. Потім була запропонована конститутивна модель. На основі спрощених характеристик мікротріщин у пісковику ми представляємо модель пошкодження мікротріщинами, пропонуючи конструктивну модель для крихких гірських порід матеріалів під натягом, яка використовує критерій міцності Гріффіта. Після застосування основних параметрів пісковика до моделі слід додати верифікацію теоретичної моделі пошкодження шляхом порівняння результатів випробування бразильського диска на розтяг, щоб повністю представити роботу в цій роботі, а результати обговорюються в кінці.

2. Непряме випробування на розтяг

2.1. Підготовка зразків та мінералогія

Блоки пісковика були зібрані з шахти у Внутрішній Монголії, Китай, на висоті 1600 MASL. Бразильські зразки на розтяг без будь-яких наскрізних тріщин або слабких площин були сформовані в диски розміром ×50 × 25 мм [45] (рис. 1, вигляд зверху та ззаду). Для подальшого шліфування поверхонь використовували шліфувальну машину, щоб похибка паралельності не перевищувала 0,02 мм. На поверхні кожного зразка на одній рівній поверхні намальовані рівномірно розподілені плями (рис. 1, вид спереду). Випробовували чотири зразки (В-2, В-3, В-4 та В-5).


Книга mlr3

Спостереження за даними можуть містити довідкову інформацію про просторові чи часові характеристики. Просторова інформація зберігається як координати, як правило, з назвою "x" та "y" або "lat" / "lon." Обробка просторово-часових даних із використанням методів непросторових даних може призвести до надмірно оптимістичних оцінок ефективності. Отже, потрібні методи, спеціально розроблені для врахування особливого характеру просторово-часових даних.

У рамках mlr3 до цього поля відносяться такі пакети:

Наступні (під) розділи представляють потенційні підводні камені просторово-часових даних у машинному навчанні та способи їх врахування. Зверніть увагу, що не всі функціональні можливості будуть охоплені, і що деякі використовувані пакети все ще перебувають на ранніх стадіях. Якщо ви хочете взяти участь у одному з вищезгаданих пакетів, будь ласка, зв'яжіться з Патріком Шратцем.

7.3.1 Створення просторового завдання

Щоб використовувати методи просторової вибірки, a Потрібно створити завдання, яке усвідомлює його просторову характеристику. Існує два дочірні класи Для цієї мети:

Щоб створити одне з них, можна або передати об’єкт sf безпосередньо як «бекенд»:

або використовуйте простий data.frame. У цьому випадку конструктору TaskClassifST потрібні ще кілька аргументів:

Тепер це Завдання можна використовувати як звичайне завдання в будь-якому сценарії моделювання.

7.3.2 Автокореляція

Дані, що включають просторову чи часову інформацію, вимагають особливого ставлення до машинного навчання (подібно до виживання, порядкових та інших типів завдань, перелічених у розділі спеціальних завдань). На відміну від непросторових / нечасових даних, спостереження успадковують природне групування або в просторі, і в часі, і в просторі, і в часі (Legendre 1993). Це групування призводить до того, що спостереження є автокорельованими або в просторі (просторова автокореляція (SAC)), і в часі (часова автокореляція (TAC)), або як у просторі, так і в часі (просторово-часова автокореляція (STAC)). Для простоти, абревіатура STAC використовується як загальний термін у наступному розділі для всіх різних характеристик, представлених вище.

Які наслідки має STAC у статистичному / машинному навчанні?

Основною проблемою є те, що STAC порушує припущення, що спостереження в наборах даних поїзда та випробувань є незалежними (Hastie, Friedman, and Tibshirani 2001). Якщо це припущення порушується, надійність отриманих оцінок продуктивності, наприклад, отриманих за допомогою перехресної перевірки, знижується. Величина цього зменшення пов'язана з величиною STAC у наборі даних, яку неможливо визначити легко.

Одним із підходів до пояснення існування STAC є використання спеціальних методів передискретизації. mlr3spatiotemporal забезпечує доступ до найбільш часто використовуваних методів просторово-часового передискретизації. Наступний приклад демонструє, як просторовий набір даних може бути використаний для отримання оцінки продуктивності учня зі зменшенням упередженості.

У наступних прикладах використовується набір даних про Еквадор, створений Яннесом Мюнховом. Він містить інформацію про виникнення зсувів (бінарних) в Андах Південного Еквадору. Зсуви були відображені на аерофотознімках, зроблених у 2000 році. Набір даних добре підходить для прикладу, оскільки він відносно невеликий і, звичайно, через просторовий характер спостережень. Будь ласка, зверніться до Muenchow, Brenning та Richter (2012), щоб отримати детальний опис набору даних.

Щоб врахувати просторову автокореляцію, яка, ймовірно, присутня в даних зсуву, ми скористаємось одним із найбільш часто використовуваних методів просторового розподілу, групуванням k-засобів на основі кластерів (Brenning 2012), ("spcv_coords" у mlr3spatiotemporal). Цей метод виконує кластеризацію у двовимірному просторі, що контрастує із загальновживаним випадковим розділенням для просторових даних. Групування має наслідком те, що дані про поїзд і випробування більш відокремлені в просторі, як це було б шляхом проведення випадкового розподілу, тим самим зменшивши ефект STAC.

На відміну від цього, при використанні класичного підходу з випадковим розподілом з просторовими даними спостереження за поїздами та тестами розташовуватимуться поруч по всій зоні дослідження (наочний приклад надається нижче). Це призводить до високої подібності між поїздами та тестовими наборами, що призводить до "кращих", але необ'єктивних оцінок ефективності в кожній складці CV порівняно з просторовим підходом CV. Однак ці низькі показники похибки в основному спричинені STAC у спостереженнях та відсутністю відповідних методів розподілу, а не потужністю встановленої моделі.

7.3.3 Просторове CV проти непросторового CV

Далі буде проведено просторове та непросторове резюме, щоб продемонструвати згадані відмінності в ефективності.

Ефективність простого дерева класифікації ("Classif.rpart") оцінюється за випадковим розділенням ("repeat_cv") з чотирма згинами та двома повтореннями. Обраний показник оцінки - це "помилка класифікації" ("Classif.ce"). Єдина різниця в просторовій установці полягає в тому, що замість "repeat_cv" вибирається "repeat_spcv_coords".

7.3.3.1 Непросторове резюме

7.3.3.2 Просторове резюме

Тут укладене дерево класифікації приблизно на 0,05 відсоткових пункти гірше при використанні просторової перехресної перевірки (SpCV) порівняно з непросторовою перехресною перевіркою (NSpCV). Величина цієї різниці є змінною, оскільки вона залежить від набору даних, величини STAC та самого учня. Для алгоритмів із вищою тенденцією переобладнання навчального набору різниця між двома методами буде більшою.

7.3.4 Візуалізація просторово-часових перегородок

Кожен метод розділення в mlr3spatiotemporal постачається із загальним методом plot () для візуалізації створених груп. У 2D-просторі це відбувається за допомогою ggplot2, тоді як для просторово-часових методів створюються тривимірні візуалізації за допомогою інтерактивного.

Якщо користувач не вказав, система відліку координат (CRS) за замовчуванням має код EPSG 4326 (WGS84). Це пов’язано з тим, що CRS на основі lat / lon більше підходить для побудови графіків, ніж Mercator (UTM). Зверніть увагу, що встановлення правильної CRS для даних даних під час будівництва дуже важливо. Незважаючи на те, що EPSG 4326 є хорошим запасним варіантом і часто використовується для цілей візуалізації, просторові зсуви до декількох метрів можуть мати місце, якщо спочатку було передано неправильний CRS.

У цьому прикладі використано вже створене завдання за допомогою цукрової функції tsk (). Однак на практиці потрібно створити просторово-часове завдання за допомогою TaskClassifST () / TaskRegrST () та встановити аргумент crs.

Просторове групування підходу, заснованого на k-середніх показниках, візуально дуже добре контрастує з порівнянням із NSpCV (випадковим) розділенням:

7.3.5 Візуалізація просторового блоку

Метод spcv-block використовує прямокутні блоки для поділу досліджуваної області на однакові за розміром частини. Ці блоки можна візуалізувати за їх просторовим розташуванням та ідентифікатором згину, щоб краще зрозуміти, як вони вплинули на кінцеві розділи.

7.3.6 Вибір методу передискретизації

Хоча в прикладі використовувався метод "spcv_coords", це не означає, що цей метод є найкращим або єдиним методом, придатним для цього завдання. Незважаючи на те, що цей метод досить популярний, його переважно обрали через чіткі відмінності візуального групування порівняно із випадковим розділенням.

Насправді, найчастіше для набору даних можна використовувати кілька методів просторового розділення. Користувачам рекомендується (потрібно) ознайомитись із кожним реалізованим методом та вирішити, який метод вибрати, виходячи з конкретних характеристик набору даних. Майже для всіх методів, реалізованих у mlr3spatiotemporal, існує наукова публікація, що описує сильні та слабкі сторони відповідного підходу (або з посиланням у довідковому файлі mlr3spatiotemporal, або у відповідних пакетах залежностей).

У наведеному вище прикладі було показано перехресну перевірку без налаштування гіперпараметрів. Якщо потрібно вкладене CV, рекомендується використовувати той самий метод просторового розділення для внутрішнього циклу (= рівень налаштування). Див. Schratz et al. (2019) для більш детальної інформації та розділ 11 Геообчислення з R (Lovelace, Nowosad та Muenchow 2019) 3.

Список усіх реалізованих методів у mlr3spatiotemporal можна знайти у віньетці «Початок роботи» пакета.

Якщо ви хочете дізнатись ще більше про область просторового розділення, STAC та проблеми, пов’язані з цим, роботу професора Ганни Мейєр дуже рекомендуємо для подальшого використання.

Список літератури

Бреннінг, Олександр. 2012. «Просторова перехресна перевірка та початкова стрічка для оцінки правил прогнозування при дистанційному зондуванні: Пакет r Sperrorest». В 2012 Міжнародний симпозіум з геології та дистанційного зондування IEEE. IEEE. https://doi.org/10.1109/igarss.2012.6352393.

Хасті, Тревор, Джером Фрідман та Роберт Тібшірані. 2001 рік. Елементи статистичного навчання. Спрингер, Нью-Йорк. https://doi.org/10.1007/978-0-387-21606-5.

Лежандр, П’єр. 1993. "Просторова автокореляція: проблема чи нова парадигма?" Екологія 74 (6): 1659–73. https://doi.org/10.2307/1939924.

Ловелас, Робін, Якуб Новосад і Яннес Мюнхов. 2019 р. Геообчислення з r. Преса CRC.

Мюнхов, Дж., А. Бреннінг та М. Ріхтер. 2012. «Швидкість геоморфного процесу зсувів вздовж градієнта вологості в тропічних Андах». Геоморфологія 139-140: 271–84. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.10.029.

Шратц, Патрік, Яннес Мюнхов, Євгенія Ітуррікса, Якоб Ріхтер та Олександр Бреннінг. 2019. «Налаштування гіперпараметрів та оцінка ефективності роботи статистичних та машинних алгоритмів навчання з використанням просторових даних». Екологічне моделювання 406 (серпень): 109–20. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.06.002.

Незабаром глава буде переписана за допомогою mlr3 і mlr3spatiotempcv пакунки.↩︎


Це документи API для базових класів та модулів у поточному стабільному випуску Ruby 3.0.1

  • Ядро 3.0.1 - Документи основного API для Ruby 3.0.1 Це поточний офіційний випуск.
  • 3.0.0 core - Core API docs для Ruby 3.0.0
  • Ядро 2.7.3 - Документи основного API для Ruby 2.7.3
  • Ядро 2.7.2 - Документи основного API для Ruby 2.7.2
  • Ядро 2.7.1 - Документи основного API для Ruby 2.7.1
  • Ядро 2.7.0 - Документи основного API для Ruby 2.7.0
  • Ядро 2.6.7 - Документи основного API для Ruby 2.6.7
  • Ядро 2.6.6 - Документи основного API для Ruby 2.6.6
  • Ядро 2.6.5 - Документи основного API для Ruby 2.6.5
  • Ядро 2.6.4 - Документи основного API для Ruby 2.6.4
  • Ядро 2.6.3 - Документи основного API для Ruby 2.6.3
  • Ядро 2.6.2 - Документи основного API для Ruby 2.6.2
  • Ядро 2.6.1 - Документи основного API для Ruby 2.6.1
  • 2.6 core - Документи основного API для Ruby 2.6
  • Ядро 2.5.9 - Документи основного API для Ruby 2.5.9
  • Ядро 2.5.8 - Документи основного API для Ruby 2.5.8
  • Ядро 2.5.7 - Документи основного API для Ruby 2.5.7
  • Ядро 2.5.6 - Документи основного API для Ruby 2.5.6
  • Ядро 2.5.5 - Документи Core API для Ruby 2.5.5
  • Ядро 2.5.4 - Документи основного API для Ruby 2.5.4
  • Ядро 2.5.3 - Документи основного API для Ruby 2.5.3
  • Ядро 2.5.2 - Документи основного API для Ruby 2.5.2
  • Ядро 2.5.1 - Документи основного API для Ruby 2.5.1
  • Ядро 2.5.0 - Документи основного API для Ruby 2.5.0
  • Ядро 2.4.10 - Документи основного API для Ruby 2.4.10
  • Ядро 2.4.9 - Документи основного API для Ruby 2.4.9
  • Ядро 2.4.8 - Документи основного API для Ruby 2.4.8
  • Ядро 2.4.7 - Документи основного API для Ruby 2.4.7
  • Ядро 2.4.6 - Документи основного API для Ruby 2.4.6
  • Ядро 2.4.5 - Документи основного API для Ruby 2.4.5
  • Ядро 2.4.4 - Документи основного API для Ruby 2.4.4
  • Ядро 2.4.3 - Документи основного API для Ruby 2.4.3
  • Ядро 2.4.2 - Документи основного API для Ruby 2.4.2
  • Ядро 2.4.1 - Документи основного API для Ruby 2.4.1
  • Ядро 2.4.0 - Документи основного API для Ruby 2.4.0
  • Ядро 2.3.8 - Документи основного API для Ruby 2.3.8
  • Ядро 2.3.7 - Документи основного API для Ruby 2.3.7
  • Ядро 2.3.6 - Документи основного API для Ruby 2.3.6
  • Ядро 2.3.5 - Документи основного API для Ruby 2.3.5
  • Ядро 2.3.4 - Документи основного API для Ruby 2.3.4
  • Ядро 2.3.3 - Документи основного API для Ruby 2.3.3
  • Ядро 2.3.2 - Документи основного API для Ruby 2.3.2
  • Ядро 2.3.1 - Документи основного API для Ruby 2.3.1
  • Ядро 2.3.0 - Документи основного API для Ruby 2.3.0
  • Ядро 2.2.10 - Документи основного API для Ruby 2.2.10
  • Ядро 2.2.7 - Документи основного API для Ruby 2.2.7
  • Ядро 2.2.6 - Документи основного API для Ruby 2.2.6
  • Ядро 2.2.5 - Документи основного API для Ruby 2.2.5
  • Ядро 2.2.4 - Документи основного API для Ruby 2.2.4
  • Ядро 2.2.3 - Документи основного API для Ruby 2.2.3
  • Ядро 2.2.2 - Документи основного API для Ruby 2.2.2
  • Ядро 2.2.1 - Документи основного API для Ruby 2.2.1
  • Ядро 2.2.0 - Документи основного API для Ruby 2.2.0
  • 2.1.9 core - Core API docs for Ruby 2.1.9
  • 2.1.8 core - Core API docs for Ruby 2.1.8
  • 2.1.7 core - Core API docs for Ruby 2.1.7
  • 2.1.6 core - Core API docs for Ruby 2.1.6
  • 2.1.5 core - Core API docs for Ruby 2.1.5
  • 2.1.4 core - Core API docs for Ruby 2.1.4
  • 2.1.3 core - Core API docs for Ruby 2.1.3
  • 2.1.2 core - Core API docs for Ruby 2.1.2
  • 2.1.1 core - Core API docs for Ruby 2.1.1
  • 2.1.0 core - Core API docs for Ruby 2.1.0
  • 2.0.0 core - Core API docs for Ruby 2.0.0
  • 1.9.3 core - Core API docs for Ruby 1.9.3 base classes and modules, such as String, Array, Symbol, etc.
  • 1.9 keywords - Keywords defined in 1.9.
  • MRuby core - Core API docs for MRuby (this is ні an active release version).
  • trunk-core - Core API docs for Ruby trunk (not yet officially released)
  • 1.9.2 core - Core API docs for Ruby 1.9.2
  • 1.9.1 core - Core API docs for Ruby 1.9.1
  • 1.8.7 core - Core API docs for Ruby 1.8.7.
  • 1.8.6 core - Core API docs for Ruby 1.8.6.

The Python Tutorial¶

Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms.

The Python interpreter and the extensive standard library are freely available in source or binary form for all major platforms from the Python Web site, https://www.python.org/, and may be freely distributed. The same site also contains distributions of and pointers to many free third party Python modules, programs and tools, and additional documentation.

The Python interpreter is easily extended with new functions and data types implemented in C or C++ (or other languages callable from C). Python is also suitable as an extension language for customizable applications.

This tutorial introduces the reader informally to the basic concepts and features of the Python language and system. It helps to have a Python interpreter handy for hands-on experience, but all examples are self-contained, so the tutorial can be read off-line as well.

For a description of standard objects and modules, see The Python Standard Library . The Python Language Reference gives a more formal definition of the language. To write extensions in C or C++, read Extending and Embedding the Python Interpreter and Python/C API Reference Manual . There are also several books covering Python in depth.

This tutorial does not attempt to be comprehensive and cover every single feature, or even every commonly used feature. Instead, it introduces many of Python’s most noteworthy features, and will give you a good idea of the language’s flavor and style. After reading it, you will be able to read and write Python modules and programs, and you will be ready to learn more about the various Python library modules described in The Python Standard Library .


Statistics Calculator: Correlation Coefficient

This calculator can be used to calculate the sample correlation coefficient.

Enter the x,y values in the box above. You may enter data in one of the following two formats:

Press the "Submit Data" button to perform the calculation. The correlation coefficient will be displayed if the calculation is successful. To clear the calculator and enter new data, press "Reset".

What is the correlation coefficient

correlation coefficient, або Pearson product-moment correlation coefficient (PMCC) is a numerical value between -1 and 1 that expresses the strength of the linear relationship between two variables.When r is closer to 1 it indicates a strong positive relationship. A value of 0 indicates that there is no relationship. Values close to -1 signal a strong negative relationship between the two variables. You may use the linear regression calculator to visualize this relationship on a graph.

Correlation coefficient formula

There are many formulas to calculate the correlation coefficient (all yielding the same result). This calculator uses the following:

де п is the total number of samples, хi (x1, х2,. , хп) are the x values and yi are the y values.


Перегляньте відео: Mikroişlemciler - Ders 120N - 8051 Program Akışı ve Koşul Komutları - Sanal Sınıf