В этой статье описан наш опыт выявления причин ошибки в расчете положения подъемного сосуда в шахтном стволе по сигналам с инкрементальных энкодеров, который может быть полезен другим разработчикам, наладчикам и инженерам АСУТП, работающим не только с подъемным оборудованием, но и с любым другим, где малые приращения используются для расчета больших величин.
Рубрика «точность»
Тип данных Real и его расхождение с реальностью при определении расстояния с помощью инкрементального энкодера
2026-02-14 в 10:26, admin, рубрики: real, автоматизация, АСУ, АСУТП, плк, приращение, точность, энкодерСекрет ювелиров XIX века и ядерная хронометрия
2026-01-28 в 9:10, admin, рубрики: gps, время, измерения, навигация, торий-232, точность, физика, химия, ювелирное дело, ядерные часы
Краеугольные камни уничтожения медленного кода в Wolfram Language: ускоряем код в десятки, сотни и тысячи раз
2019-11-08 в 15:01, admin, рубрики: CUDA, opencl, Wolfram, wolfram language, wolfram mathematica, абсолютная точность, Алгоритмы, ассоциативные массивы, Блог компании Wolfram Research, векторизация, вычисления, дебаг, компиляция, компиляция в c, машинная точность, мемоизация, оптимизация кода, отладка, плавающая запятая, правила замены, Программирование, распараллеливание, символьные вычисления, списки, точность, ускорение кода, функциональное программирование, хеш-таблицы, хэширование, шаблоныСкачать файл с кодом и данные можно в оригинале поста в моем блоге
Картинка к вебинару и посту взята не просто так: в определенном смысле символьное ядро Wolfram Language можно сравнить с Таносом — если бы его мощь была бы направлена в правильное русло, он мог бы стать самым мощным и полезным «добряком». Так же и с символьным ядром Wolfram — его чудовищную мощь нужно правильно использовать, а если это делать не так, оно может стать настоящим «злом», замедляющим все очень сильно. Начинающие разработчики не знают многих важнейших парадигм, идей и принципов языка Wolfram Language, пишут код, который на самом деле дико неэффективен и после этого разочаровываются, хотя тут нет вины Wolfram Language. Эту ситуацию призвана исправить эта статья.
Мне довелось работать с Wolfram Language начиная с (уже довольно далекого) 2005 года (тогда еще была версия Mathematica 5.2, сейчас уже 12-я). За эти почти 15 лет произошло очень много: добавились тысячи новых встроенных функций и областей, в которых они работают (машинное обучение, точная геометрия, работа с аудио, работа в вебе, облачные возможности, глубокая поддержка единиц измерения, интеграция с базами данных Wolfram|Alpha, географические вычисления, поддержка работы с CUDA, Python, распараллеливание операций и многое многое другое), появились новые сервисы — облако Wolfram Cloud, широко известная система вычислительных значeний Wolfram|Alpha, репозиторий функций, репозиторий нейросетей и пр.
Читать полностью »
Сэмплирование и точность вычислений
2019-07-07 в 7:17, admin, рубрики: data mining, аналитика данных, Аналитика мобильных приложений, биноминальное распределение, бутстреппинг, доверительный интервал, конверсия, сэмплирование, точность, Управление продуктомРяд моих коллег сталкиваются с проблемой, что для расчета какой-то метрики, например, коэффициента конверсии, приходится кверить всю базу данных. Или нужно провести детальное исследование по каждому клиенту, где клиентов миллионы. Такого рода квери могут работать довольно долго, даже в специально сделанных для этого хранилищах. Не очень-то прикольно ждать по 5-15-40 минут, пока считается простая метрика, чтобы выяснить, что тебе нужно посчитать что-то другое или добавить что-то еще.
Одним из решений этой проблемы является сэмплирование: мы не пытаемся вычислить нашу метрику на всем массиве данных, а берем подмножество, которое репрезентативно представляет нам нужные метрики. Это сэмпл может быть в 1000 раз меньше нашего массива данных, но при этом достаточно хорошо показывать нужные нам цифры.
В этой статье я решил продемонстрировать, как размеры выборки сэмплирования влияют на ошибку конечной метрики.
Как запутать аналитика — 4. Вероятность и точность
2017-07-08 в 13:23, admin, рубрики: IT-стандарты, Анализ и проектирование систем, вероятность, математика, Семантика, точностьВ прошлой статье я сказал, что числовые атрибуты напрямую связаны с операциями, которые мы проводим над объектами. При этом натуральные числа – самый простой из рассматриваемых нами атрибутов. Есть и более сложные. Например, матрицы. Если мы говорим о свойстве линейного преобразования в трехмерном пространстве, то оно записывается 9-ю числовыми значениями, из которых удобно сформировать матрицу размером 3 на 3. Причина этого в том, что два преобразования, выполненных последовательно, — тоже преобразование, числовые атрибуты которого могут быть получены путем перемножения двух матриц. В этом сила моделирования преобразования при помощи матрицы.
Я бы много отдал, чтобы преподавание математики строилось именно таким способом: через практическую задачу, через ввод нужных объектов (чисел, матриц, волновых функций) и объяснение, как операции над ними помогают решать конкретные задачи. Именно так строилось обучение в физмат школе, в которой мне довелось учиться – в интернате №18 при МГУ, спасибо преподавателям!
Читать полностью »
Точность измерений
2016-05-13 в 11:50, admin, рубрики: Блог компании LampTest, гаджеты, измерения, Мультиметр, тестирование, точность, Энергия и элементы питанияЯ столкнулся с фактом, который удивил меня и скорее всего удивит и вас. Оказывается, измерить напряжение в сети с точностью хотя бы до одного вольта — почти невыполнимая задача.
Шесть приборов на этом фото показывают разные значения, причём максимальное отличается от минимального, более чем на 6 вольт.
Использование поляризованного света вместе с Kinect увеличивает точность 3D-сканирования в 1000 раз
2015-12-22 в 9:04, admin, рубрики: 3d-технологии, Kinect, Microsoft Kinect, ua-hosting.company, Блог компании ua-hosting.company, Научно-популярное, поляризация, разработка, точность, физика, метки: 3d-технологии, поляризацияАлгоритмы поляризации света позволили создать серийные датчики глубины с разрешением, в 1000 раз превышающим показатели их предшественников.
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) выяснили, что поляризация света — физическое явление, лежащее в основе технологии создания поляризационных солнцезащитных очков и большинства 3D-фильмов — позволит увеличить разрешение привычных устройств 3D-визуализации в 1000 раз.
Благодаря данной технологии в мобильных телефонах появятся высококачественные встроенные 3D-камеры и можно будет делать фото, сразу же отправляя их на печать с 3D-принтера.
Один из разработчиков новой системы Ахута Кадамби, аспирант лаборатории MIT Media Lab, отметил: «Уже сегодня можно уменьшить 3D-камеру до размеров, соответствующих параметрам мобильных телефонов. Но это сказывается на чувствительности 3D-датчиков, что приводит к весьма грубому воспроизведению геометрических форм. Мы используем естественные механизмы поляризации. Так благодаря поляризационным фильтрам даже при эксплуатации датчиков низкого качества мы получаем результаты, по качеству заметно превосходящие изображения объектов с лазерных сканеров, применяемых в машиностроении».
Читать полностью »