Спасибо, но я не предполагаю становиться верстальщиком. Это была так сказать гуманитарная помощь.
Вообще, видели бы Вы исходники… Я ставил перед собой задачу свести все в более или менее адекватный общий документ, а корректура и профессиональная верстка, к сожалению, не входила в бюджет конференции, да и сроки поджимали. Несмотря на обозначенные ляпы, я все же уверен, что со своей задачей справился.
ИМХО, импорт изображений, рисование и построение графиков — лишь одна из многих функций TeX. При этом результат верстки текста, набора формул в TeX'е выглядит профессионально, а построенные графики — не всегда. Результат работы, например, gnuplot на мой взгляд значительно симпатичнее чем у pgfplots, хотя, повторюсь, это мое ИМХО, а может быть у меня руки кривые в плане pgfplots.
Есть еще основанный на LaTeX редактор LyX, очень интересная штука, но не помогающая преобразовывать готовые материалы из DOC в TeX.
Что касается графиков — есть возможность встроить в TeX графики, построенные при помощи Gnuplot, что обеспечивает сходный с описанным функционал. Так же как и Word, TeX не совсем про графики.
Я преобразовывал страничку DOC-файла в PDF при помощи CutePDF, а затем вырезал из нее. Если делать скриншот, получается на мой взгляд неприемлемо низкое разрешение.
Я убежден, что в приличной фирме должен быть сотрудник по разработке шаблонов LaTeX, который будет упрощать жизнь обычным писателям текстов, позволяя им работать, используя пару-тройку десятков команд.
По редактированию — использовать пакет enumitem и счетчики \asbuk
Для решения одной и той же проблемы существует множество путей. Однако среди моих знакомых меньше людей, которые пользуются шаблонами MS Word, чем LaTeX'ом. Грандиозное большинство использует офисный редактор как печатную машинку, никаких стилей, автонумерации, автоматических списков литературы…
Мне кажется, что если человек способен формализовать и осмыслить эти понятия в своей голове, то он скорее будет пользоваться техом, чем шаблонами ворда.
Этот аддон преобразует формулы MS Equation? Оставляет после себя лишние команды форматирования? Преобразует картинки в подходящий формат и кадрирует их?
Для Автора есть вопрос академического толка:
В статье (и не только в этой статье) понятие «метамодель языка UML» двойственно: в одном случае это язык описания моделей, а в другом — семантическая модель этого языка. Формально это не одно и то же.
Так вот вопрос, разделяет ли в статье Автор эти понятия (и может ли при помощи слов выразить разницу)?
Обратите, пожалуйста, внимание на название статьи и на вступительную часть, ту что расположена перед исходным кодом программы. Прогнозирование величины производится при помощи разложения в степенной ряд, а фильтрация применяется для определения производных, т.е. коэффициентов этого разложения. Более того, в приведенной программе приведена только фильтрация, но не прогнозирование.
Далее постараюсь отвечать по порядку.
В пробной программе в качестве исходной величины — изменяющегося истинного вектора состояния — применялись векторы calcF(t[i]).dot(xtruth), определенные на моменты времени t, причем моменты времени случайны.
Здесь матрица, возвращаемая calcF(t[i]), обеспечивает расчет эволюции системы по полиномиальному закону, т.е. calcF(t[i]).dot(xtruth) имеет следующий вид:
В реальной ситуации закон изменения истинной величины будет другим, а именно квазигармоническим. Но поскольку период велик, я посчитал допустимым в качестве модели задавать степенной ряд и для генерации истинного состояния вектора в пробной программе ограничиться также степенным рядом.
Время покажет, верно ли такое приближение.
Шумов в задаче кроме неточного момента времени (записанного в t[i]) не будет, поскольку исходные данные — модель движения, — выдает незашумленные величины и снабжает их меткой времени.
Другое дело, что я не могу использовать эти данные непосредственно, поскольку мне нужно знать производные до 3й (модель выдает только 1ю) и на основе их спрогнозировать вектор состояния на некоторое небольшое время вперед (в пределах единиц секунд).
В связи с этим я не вижу необходимости искусственно зашумлять вектор состояния.
Моя реализация позволяет достичь требуемого результата, не подключать библиотеки типа matplotlib, а так же проводить пакетную обработку нескольких параметров с одними и теми же операторами эволюции и управления, вычисляя их единожды на каждый шаг, а не на каждый шаг и каждый параметр.
Возможно я недостаточно понятно написал, целью работы было не создать новую универсальную библиотеку, а разработать в той или иной мере оптимальное средство решения весьма конкретной задачи. Что касается скорости, на не очень быстром десктопе при обработке одного параметра удается сделать 50e3 итераций за 10 секунд, что меня устраивает. К сожалению отчет о скорости работы других реализаций фильтрации дать не могу — не хватило терпения удовлетворить их зависимости.
В первую очередь меня интересовала точность определения производных. Здесь за десяток итераций погрешность становилась 0,1%, за сотню итераций — порядка 10^-7. Вероятно можно достичь более быстрого уменьшения погрешности путем изменения начального значения ковариационной матрицы оценки вектора состояния P. Планирую пробовать различные начальные значения при работе с реальными данными.
В тестовой программе в качестве входных данных использовались точные значения величины и ее первой производной, рассчитанные из полиномиальной функции с известными коэффициентами. Т.е. входные данные о величине и первой производной были даны точно, а вторая и третья производные определялись при помощи фильтра. Они и были выходными данными, они и определялись с указанной выше точностью.
Вообще, видели бы Вы исходники… Я ставил перед собой задачу свести все в более или менее адекватный общий документ, а корректура и профессиональная верстка, к сожалению, не входила в бюджет конференции, да и сроки поджимали. Несмотря на обозначенные ляпы, я все же уверен, что со своей задачей справился.
Что касается графиков — есть возможность встроить в TeX графики, построенные при помощи Gnuplot, что обеспечивает сходный с описанным функционал. Так же как и Word, TeX не совсем про графики.
Я преобразовывал страничку DOC-файла в PDF при помощи CutePDF, а затем вырезал из нее. Если делать скриншот, получается на мой взгляд неприемлемо низкое разрешение.
По редактированию — использовать пакет enumitem и счетчики \asbuk
Мне кажется, что если человек способен формализовать и осмыслить эти понятия в своей голове, то он скорее будет пользоваться техом, чем шаблонами ворда.
В статье (и не только в этой статье) понятие «метамодель языка UML» двойственно: в одном случае это язык описания моделей, а в другом — семантическая модель этого языка. Формально это не одно и то же.
Так вот вопрос, разделяет ли в статье Автор эти понятия (и может ли при помощи слов выразить разницу)?
Например, можно использовать вот это
Обратите, пожалуйста, внимание на название статьи и на вступительную часть, ту что расположена перед исходным кодом программы. Прогнозирование величины производится при помощи разложения в степенной ряд, а фильтрация применяется для определения производных, т.е. коэффициентов этого разложения. Более того, в приведенной программе приведена только фильтрация, но не прогнозирование.
Далее постараюсь отвечать по порядку.
В пробной программе в качестве исходной величины — изменяющегося истинного вектора состояния — применялись векторы calcF(t[i]).dot(xtruth), определенные на моменты времени t, причем моменты времени случайны.
Здесь матрица, возвращаемая calcF(t[i]), обеспечивает расчет эволюции системы по полиномиальному закону, т.е. calcF(t[i]).dot(xtruth) имеет следующий вид:
В реальной ситуации закон изменения истинной величины будет другим, а именно квазигармоническим. Но поскольку период велик, я посчитал допустимым в качестве модели задавать степенной ряд и для генерации истинного состояния вектора в пробной программе ограничиться также степенным рядом.
Время покажет, верно ли такое приближение.
Шумов в задаче кроме неточного момента времени (записанного в t[i]) не будет, поскольку исходные данные — модель движения, — выдает незашумленные величины и снабжает их меткой времени.
Другое дело, что я не могу использовать эти данные непосредственно, поскольку мне нужно знать производные до 3й (модель выдает только 1ю) и на основе их спрогнозировать вектор состояния на некоторое небольшое время вперед (в пределах единиц секунд).
В связи с этим я не вижу необходимости искусственно зашумлять вектор состояния.
Возможно я недостаточно понятно написал, целью работы было не создать новую универсальную библиотеку, а разработать в той или иной мере оптимальное средство решения весьма конкретной задачи. Что касается скорости, на не очень быстром десктопе при обработке одного параметра удается сделать 50e3 итераций за 10 секунд, что меня устраивает. К сожалению отчет о скорости работы других реализаций фильтрации дать не могу — не хватило терпения удовлетворить их зависимости.
В первую очередь меня интересовала точность определения производных. Здесь за десяток итераций погрешность становилась 0,1%, за сотню итераций — порядка 10^-7. Вероятно можно достичь более быстрого уменьшения погрешности путем изменения начального значения ковариационной матрицы оценки вектора состояния P. Планирую пробовать различные начальные значения при работе с реальными данными.
В тестовой программе в качестве входных данных использовались точные значения величины и ее первой производной, рассчитанные из полиномиальной функции с известными коэффициентами. Т.е. входные данные о величине и первой производной были даны точно, а вторая и третья производные определялись при помощи фильтра. Они и были выходными данными, они и определялись с указанной выше точностью.