Рубрика «Matlab»

 

FDTD (Finite Difference Time Domain) — метод конечных разностей во временной области — самый «честный» метод решения задача электродинамики от низких частот до видимого диапазона. Суть — решение уравнений Максвелла «в лоб». Здесь неплохо расписано. Особенно посмотрите сетку.

Задача решалась в двумерном случае простой явной разностной схемой. Неявные схемы я не люблю, и они требуют много памяти. Расчет с нормальной точностью требует сеток малого шага, по сравнению с более простыми методами требуется очень много времени. Поэтому максимальный упор был сделан на производительность.

Представлена реализация алгоритма на Java и C++.

image
Читать полностью »

Продолжаю цикл статей «Оптимизация на примере». В данной статье сравниваются два эвристических алгоритма на избитой симметричной задаче коммивояжера. Сегодня чуть углубимся в данную тему и разберем определенную модификацию муравьиного алгоритма.

Оптимизация на примере. Муравьиный алгоритм (ACS) против Метода отжига. Часть 2 - 1

Читать полностью »

Предыдущая лекция с Data Fest была посвящена алгоритмам, необходимым для построения нового вида поиска. Сегодняшний доклад тоже в некотором смысле про разные алгоритмы, а точнее про математику, лежащую в основе множества из них. О матричных разложениях зрителям рассказал доктор наук и руководитель группы вычислительных методов «Сколтеха» Иван Оселедец.

Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Читать полностью »

Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.

Deep Learning: Сравнение фреймворков для символьного глубокого обучения - 1
Читать полностью »

Всем привет. В статье на geektimes я рассказывал, как подключиться к электросчетчику Eastron SDM220-Modbus и забрать с него данные по шине RS-485. Сегодня я хочу рассказать про сбор и анализ статистических данных о потреблении электричества в доме.

Анализ данных с электросчетчика Eastron SDM220 средствами ThingSpeak - 1
Читать полностью »

Привет! После красочных метеорных потоков мы плавно движемся к астрономической осени. В этом году она предвещает нам лунное затмение, соединение Венеры и Юпитера, а также полеты ярких рукотворных спутников. Мой сегодняшний рассказ – о том, как моделировать отражение света от таких спутников, и насколько яркие вспышки ожидают нас в этом октябре.

Не Персеидами едиными или Моделируем вспышки спутников своими руками - 1

Вспышка Иридиума, первое фото своими руками – навелся не туда, затвор открыл поздно, горизонт завалил :)

Читать полностью »

Что такое робастный контроллер и зачем нам усложнять себе жизнь? Чем нас не устраивает стандартный, всеми узнаваемый, ПИД-регулятор?

Ответ кроется в самом названии, с англ. «robustness» — The quality of being strong and not easy to break (Свойство быть сильным и сложно сломать). В случае с контролером это означает, что он должен быть «жестким», неподатливым к изменениям объекта управления. Например: в мат. модели DC мотора есть 3 основных параметра: сопротивление и индуктивность обмотки, и постоянные Кт Ке, которые равны между собой. Для расчета классического ПИД регулятора, смотрят в даташит, берут те 3 параметра и рассчитывают коэффициенты ПИД, вроде все просто, что еще нужно. Но мотор — это реальная система, в которой эти 3 коэффициента не постоянные, например в следствии высокочастотной динамики, которую сложно описать или потребуется высокий порядок системы. Например: Rдаташит=1 Ом, а на самом деле R находиться в интервале [0.9,1.1] Ом. Так во показатели качества в случае с ПИД регулятором могут выходить за заданные, а робастный контроллер учитывает неопределенности и способен удержать показатели качества замкнутой системы в нужном интервале.
Читать полностью »

ATmega16 + DS18B20 + LED + Matlab-Simulink=AR - 1Задумал я как-то поиграться с датчиками DS18B20. Да не просто получить значения температуры (что умеет каждый), но и как-то ее визуализировать. Возникла простая идея. Ставим вебкамеру. Зажигаем светик на четном кадре, на не четном — тушим. Вычитаем картинку — остается только вспышка. По ней и ищем местоположение датчика, который физически привязан к светодиоду в пространстве. А дальше математическая обработка. Ну и все это в симулинке. Под катом описано как получить красивые картиночки. А для тех кто разбираться не желает — предлагаю посмотреть эксперименты в конце статьи.
Читать полностью »

Всем привет!

Эта статья посвящается удивительным особенностям в мире хаоса. Я постараюсь рассказать о том, как обуздать такую странную и сложную вещь, как хаотический процесс и научиться создавать собственные простейшие генераторы хаоса. Вместе с вами мы пройдем путь от сухой теории до прекрасной визуализации хаотических процессов в пространстве. В частности, на примере известных хаотических аттракторов, я покажу как создавать динамические системы и использовать их в задачах, связанных с программируемыми логическими интегральными схемами (ПЛИС).

Генераторы хаоса на ПЛИС - 1
Читать полностью »

Думаю, обосновывать необходимость тщательного тестирования и подбора параметров торговых стратегий нет необходимости… Лучше поясню, почему именно Matlab.

В торговом терминале MetaTrader есть встроенная система тестирования и настройки торговых стратегий, позволяющая прогнать стратегию на заданном участке истории и посмотреть на результаты торговли как в графическом представлении, так и в виде таблички с характеристиками эффективности работы данной стратегии на данном участке истории. Как это выглядит для стратегии Nova, смотрите ниже.
Читать полностью »