linux: arkistointi jjj

Samankaltaiset tiedostot
linux: koneelta toiselle

Pienimmän Neliösumman Sovitus (PNS)

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus

linux linux: käyttäjän oikeudet + lisää ja - poistaa oikeuksia

Pienimmän Neliösumman Sovitus (PNS)

linux linux: käyttäjän oikeudet + lisää ja - poistaa oikeuksia

Did the ancient egyptians record the period of the eclipsing binary Algol the Raging One?

Kirjaisivatko muinaiset egyptiläiset pimennysten periodin kaksoistähti Algolista Tuosta raivoavasta?

linux: Prosessit kill PID lopettaa prosessin PID, jos siihen on oikeudet Ctrl + c lopettaa aktiivisen prosessin L7: linux

linux: Prosessit kill PID lopettaa prosessin PID, jos siihen on oikeudet Ctrl + c lopettaa aktiivisen prosessin L7: linux

linux: komennoista linux linux

Juuri 10 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

Tähtitieteen käytännön menetelmiä Kevät 2009 Luento 8: Harjoitustyö, datan visualisointi, datankäsittelyohjelmistot

Rautaisannos. Simo K. Kivelä

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 10: Moninkertaisten integraalien sovelluksia

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Mb8 Koe Kuopion Lyseon lukio (KK) sivu 1/2

Unix-perusteet. Varmistaminen, tiedon pakkaaminen ja tiivistäminen

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 10: Moninkertaisten integraalien sovelluksia

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

linux: komennoista linux linux

linux: Ympäristömuuttujat

Kompleksiluvut., 15. kesäkuuta /57

Tieteellinen laskenta I (Scientific Computing I)

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

, c) x = 0 tai x = 2. = x 3. 9 = 2 3, = eli kun x = 5 tai x = 1. Näistä

Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Mallit 2 (alkuviikko) / Syksy 2016

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Fysiikan matematiikka P

Matematiikan tukikurssi

ELEC C4140 Kenttäteoria (syksy 2015)

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

1. Viikko. K. Tuominen MApu II 1/17 17

Maximum likelihood-estimointi Alkeet

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45

2. a- ja b-kohdat selviä, kunhan kutakuinkin tarkka, niin a-kohta 1 p b-kohta 1 p

Derivaatan sovellukset (ääriarvotehtävät ym.)

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37

L2: linux linux: Komentotulkki

0. Kertausta. Luvut, lukujoukot (tavalliset) Osajoukot: Yhtälöt ja niiden ratkaisu: N, luonnolliset luvut (1,2,3,... ) Z, kokonaisluvut

massa vesi sokeri muu aine tuore luumu b 0,73 b 0,08 b = 0,28 a y kuivattu luumu a x 0,28 a y 0,08 = 0,28 0,08 = 3,5

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Ratkaisut: loppuviikko 2

Peilaus pisteen ja suoran suhteen Pythonin Turtle moduulilla

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Trigonometriset funktiot

läheisyydessä. Piirrä funktio f ja nämä approksimaatiot samaan kuvaan. Näyttääkö järkeenkäyvältä?

= 9 = 3 2 = 2( ) = = 2

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.

Päähakemisto Tehtävien ratkaisut -hakemisto. Vastaus: a) 90 b) 60 c) 216 d) 1260 e) 974,03 f) ,48

Kertausosa. 5. Merkitään sädettä kirjaimella r. Kaaren pituus on tällöin r a) sin = 0, , c) tan = 0,

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 10: Napa-, sylinteri- ja pallokoordinaatistot. Pintaintegraali.

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit

Mat / Mat Matematiikan peruskurssi C3-I / KP3-I Harjoitus 5 / vko 42, loppuviikko, syksy 2008

Kevään 2011 pitkän matematiikan ylioppilastehtävien ratkaisut Mathematicalla Simo K. Kivelä /

P(X = x T (X ) = t, θ) = p(x = x T (X ) = t) ei riipu tuntemattomasta θ:sta. Silloin uskottavuusfunktio faktorisoituu

1. a) b) Nollakohdat: 20 = c) a b a b = + ( a b)( a + b) Derivaatan kuvaajan numero. 1 f x x x g x x x x. 3. a)

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I. Datan käsittely. Jyri Lehtinen. kevät Helsingin yliopisto, Fysiikan laitos

Kompleksianalyysi, viikko 6

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 8: Divergenssi ja roottori. Gaussin divergenssilause.

Matematiikan tukikurssi

A-osio: Ilman laskinta, MAOL:in taulukkokirja saa olla käytössä. Maksimissaan tunti aikaa.

Ohjeet asiakirjan lisäämiseen arkistoon

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

linux: Ympäristömuuttujat

Äärettömät raja-arvot

Partikkelit pallon pinnalla

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Lyhyt, kevät 2016 Osa A

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 / vko 44

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot

Sinin muotoinen signaali

2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ (1 piste/kohta)

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa

2. Funktiot. Keijo Ruotsalainen. Mathematics Division

F dr = F NdS. VEKTORIANALYYSI Luento Stokesin lause

Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Mallit laskuharjoitusviikkoon 5 /

Luvuilla laskeminen. Esim. 1 Laske

Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Laskuharjoitus 7 /

Integrointi ja sovellukset

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

6. Kompleksiluvut. Kompleksilukuja esiintyy usein polynomiyhtälöiden ratkaisuina. Esim:

tilastotieteen kertaus

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

766334A Ydin- ja hiukkasfysiikka

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

MS-A0003/A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6

1 Määritelmä ja perusominaisuuksia. 2 Laskutoimitukset kompleksiluvuilla. 3 Reaaliluvut ja kompleksiluvut. 4 Kompleksilukujen algebraa

Johdatus matematiikkaan

= 2 L L. f (x)dx. coshx dx = 1 L. sinhx nπ. sin. sin L + 2 L. a n. L 2 + n 2 cos. tehdään approksimoinnissa virhe, jota voidaan arvioida integraalin

Lineaarialgebra MATH.1040 / trigonometriaa

Transkriptio:

L8: linux linux: arkistointi tar liittää useampia tiedostoja yhteen samaan arkistoon (engl. archive) Esimerkki 1 tar cvf arkisto.tar *.DAT luo arkiston arkisto.tar, joka sisältää kaikki.dat loppuiset tiedostot tar -xvf arkisto.tar arkisto takaisin yksittäisiksi tiedostoiksi Esimerkki 2 tar cvzf arkisto.tar.gz *.DAT luo kompressoidun (engl. compress) arkiston, joka vie vähemmän levytilaa tar -xvzf arkisto.tar.gz purkaa arkiston yksittäisiksi tiedostoiksi Useimmille nämä riittävät. Lisää esimerkkejä löytyy vaikkapa täältä www Kuva: arkisto.tar luodaan /nyt hakemistoon, kopioidaan /nyt1 hakemistoon, missä se puretaan Esimerkkikäyttö: Lähettäjä luo ja lähettää arkiston, jonka vastaanottaja purkaa jjj

L8: linux linux: koneelta toiselle scp komento Esimerkki 1: Työskentelet koneessa sky1 hakemistossa username/. Komento scp *.DAT sky2:/home/username/dir1/ kopioi kaikki työhakemistosi.dat päätteiset tiedostot toisen koneen sky2 hakemistoon /home/username/dir1/ Huom: sky2 kysyy salasanaa! Selvennys: sky1 tiedostot sky2 linux: koneelta toiselle Esimerkki 2: Työskentelet koneessa sky1 hakemistossa user/dir2/. Komento scp user@sky2: user/dir1/*.pro user/dir2/ kopioi kaikki koneen sky2 hakemistossa user/dir1/ olevat.pro loppuiset tiedostot koneen sky1 hakemistoon user/dir2/ Huom: sky2 kysyy salasanaa! Selvennys: username lyhennetty user Selvennys: sky2 tiedostot sky1 Jälleen loputtomasti vaihtoehtoja www Paljon dataa: Ensin tar. Sitten scp

L8: Datan graafinen esitys Datan graafinen esitys # # Kommenttirivi : Tama on python ohjelmani P l o t t i m a l l i 1. py # P lottaan ensimmaisen kerran kuvan # import os ; os. system ( clear ) # Tyhjennetaan n aytto import numpy as np # numpy i m p o r t o i t u import pylab as p l # pylab i m p o r t o i t u x = np. p i np. arange ( 1 0 0 ) / 4 9. 0 # x v e k t o r i y = np. s i n ( x ) # y v e k t o r i z = np. cos ( x ) # z v e k t o r i p l. p l o t ( x, y, r ) # x, y p l o t t i p l. p l o t ( x, z, ob ) # x, z p l o t t i p l. s a v e f i g ( P l o t t i 1. eps ) # Tallenna eps t i e d o s t o o n import pylab mahdollistaa plottaamisen pl.plot komento plottaa r = punainen jatkuva viiva ob = ympyrä o on sininen b pl.savefig... tallentaa oikealla näkyvään plotin Katsotaan plottia evince Plotti1.eps

L8: Datan graafinen esitys Datan graafinen esitys # Kommenttirivi : Tama on ohjelmani P l o t t i m a l l i 2. py # import os ; os. system ( clear ) # Tyhjennetaan naytto import numpy as np # I m p o r t o i numpy import pylab as p l # " pylab x = np. pi np. arange (51)/25.0 # x v e k t o r i y = np. sin ( x ) # y v e k t o r i z = np. cos ( x ) # z v e k t o r i e = np. zeros ( len ( y ) ) + 0. 1 5 # v i r h e # p l. axes ( [ 0. 3, 0. 7, 0. 6, 0. 2 ] ) # 1. p l o t i n t i l a : pienempi p l. xlim ( [ 0. 0, 2. 0 np. p i ] ) # x r a j a t ( vahan t i l a a ) p l. ylim ( [ 1. 2, 1. 2 ] ) # y r a j a t ( vahan t i l a a ) p l. e r r o r b a r ( x, y, e, fmt= or ) # p l o t t a a x, y, e p l. t i t l e ( Funktio $ \ s i n { x } $, f o n t s i z e = 2 0, ) # P a a t e k s t i p l. x l a b e l ( $x$, f o n t s i z e =10) # x t e k s t i pl. ylabel ( $sin ( x )$, fontsize =10) # y t e k s t i p l. t e x t ( 5. 6, 0. 7, ( a ), f o n t s i z e =15) # K i r j o i t e t a a n j o t a i n # p l. axes ( [ 0. 1 5, 0. 1, 0. 8 0, 0. 4 ] ) # 2. p l o t i n t i l a : suurempi pl. xlim ([ 0.5, 2.0 np. pi +0.5]) # x r a j a t ( paljon t i l a a ) p l. ylim ( [ 1. 8, 1. 8 ] ) # y r a j a t ( paljon t i l a a ) p l. e r r o r b a r ( x, z, e, fmt= ob,ms= 4 ) # p l o t t a a x, z, e p l. t i t l e ( Funktio $ \ cos { x } $, f o n t s i z e =30) # P a a t e k s t i p l. x l a b e l ( $x$, f o n t s i z e =18) # x t e k s t i p l. y l a b e l ( $cos ( x ) $, f o n t s i z e =18) # y t e k s t i t x t = Paljonko on $ \ Sigma_ { i =1}^n a^ i$, j o s $n=7$ j a $a= 1$? p l. t e x t (0.0,1.4, t x t, f o n t s i z e =18) # K i r j o i t e t a a n j o t a i n # p l. s a v e f i g ( P l o t t i 2. pdf ) # Kuva t i e d o s t o Kotisivulta Plottimalli2.py Plotti2.pdf: Eri kokoiset kuvat pl.axes kuvien paikka ja koko pl.xlim x-rajat, pl.ylim y-rajat pl.errorbar x,y,e (e=error bars) pl.title pääteksti (LAT E X) pl.xlabel x-teksti (LAT E X) pl.xlabel y-teksti (LAT E X) pl.text asemoitu teksti (LAT E X) cos(x) 1.5 1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 sin(x) Funktio sinx 1.0 (a) 0.5 0.0 0.5 1.0 0 1 2 3 4 5 6 x Funktio cosx Paljonko on Σ n i = 1 ai, jos n = 7 ja a = 1? 0 1 2 3 4 5 6 x

Rayleight testi Yksikkövektorit Yksikkövektorin pituus = r = 1 Yksikkövektorin suunta = Vaihekulma = Θ Yksikkövektorit alkavat origosta Yksikkövektorit osoittavat yksikköympyrälle r = [ r cos Θ, r sin Θ] = [cos Θ, sin Θ] x = [cos Θ, 0] ȳ = [0, sin Θ] r = x + ȳ cos Θ = x/ r x = cos Θ sin Θ = y/ r y = sin Θ Pythagoras: r 2 = x 2 + ȳ 2 1 2 = (cos Θ) 2 + 0 2 + 0 2 + (sin Θ) 2

Rayleight testi R = Summa n:stä yksikkövektorista r i R = i=n i=1 ri = r1 + r2 +... + rn r 1 = x 1 + ȳ 1, r 2 = x 2 + ȳ 2,..., r n = x n + ȳ n R = x 1 + x 2 +... x n + ȳ 1 + ȳ 2 +...ȳ n R = X + Ȳ X = i=n i=1 xi = i=n i=1 [cos Θi, 0] = [cos Θ1 + cos Θ2 +... + cos Θn, 0] = [ i=n i=1 cos Θi, 0] Ȳ = i=n i=1 ȳi = i=n i=1 [0, sin Θi] = [0, sin Θ1 + sin Θ2 +... + sin Θn] = [0, i=n i=1 sin Θi] X 2 = ( i=n i=1 cos Θi)2 + 0 2 = ( i=n i=1 cos Θi)2 Ȳ 2 = 0 2 + ( i=n i=1 sin Θi)2 = ( i=n i=1 sin Θi)2 Pythagoras R 2 = X 2 + Ȳ 2 Lopputulos R 2 = ( i=n i=1 cos Θi)2 + ( i=n i=1 sin Θi)2 Rayleigh:n testiparametri n:lle vaihekulmalle Θ 1, Θ 2,..., Θ n on z = R 2 n = ( i=n i=1 cos Θ i) 2 + ( i=n i=1 sin Θ i) 2 n

John William Strutt, 3rd Baron Rayleigh (1842 1919) Copleyn Mitali (1882), Fysiikan Nobel (1904) e 2.71828 on Eulerin luku, e x on eksponenttifunktio ln e x = x, missä ln x on luonnollisen logaritmin funktio Todennäköisyys tiheysfunktio on { 0, z < 0 f (z) = e z z 0 Kumulatiivinen todennäköisyys tiheysfunktio on F(z 0) = P(z z 0) = z 0 f (x)dz = 0 0 dz + z 0 0 e z dz = 0 + / z 0 0 e z = e z 0 ( e 0 ) = 1 e z 0 { 0, z < 0 F(z) = 1 e z, z 0, P(z z 0) on todennäköisyys, että z on valittua z 0 arvoa pienempi Komplementti tapaus: P(z > z 0) = 1 P(z z 0) = 1 (1 e z 0 ) = e z 0 Esimerkki: 0.5 = P(z z 0) = 1 e z 0 e z 0 = 0.5 z 0 = ln 2 1 z 0 = ln 2 0.693. Tarkoittaa, että puolet z arvoista välillä 0 z < 0.693, eli toinen puoli on välillä 0.693 z n.

Satunnaiskulku Aloita satunnaiskulku origosta: Ota n askelta r 1, r 2,..., r n Jokaisen askeleen pituus on r i = cos Θ i 2 + sin Θ i 2 = 1 Valitse jokaisen askeleen suunta Θ i satunnaisesti Ongelma: Kuinka kauas origosta todennäköisesti pääset? Q = P(z > z 0) = 1 P(z z 0) = 1 (1 e z 0 ) = e z 0 Q = e z 0 ln Q = z 0 z 0 = ln Q Toisaalta z 0 = R 0 2 n R 0 = n z 0 = n ln Q Kuva: Etäisyydet R 0 ratkaistu n = 10 ja n = 100 askeleelle Todennäköisyydet ovat Q = 0.5 (puolet tapauksista), Q = 0.1 (yhden kerran kymmenestä) ja Q = 0.01 (yhden kerran sadasta) Pisteet ovat 500 satunnaiskulun päätepisteiteitä. Tapausten Q 0.01 reitit näytetty vihreän värisinä Q = 0.5 Q = 0.1 Q = 0.01 n = 10 z 0 = 0.69 z 0 = 2.30 z 0 = 4.60 R 0 = 2.63 R 0 = 4.80 R 0 = 6.79 n = 100 z 0 = 0.69 z 0 = 2.30 z 0 = 4.60 R 0 = 8.33 R 0 = 15.17 R 0 = 21.46 jatkuva pisteitä tavuviivoja

Rayleigh testin idea: Oletetaan, että aika on pitkä suora viiva. Tapahtumia edustavat pisteet, jotka ovat viivalla tasavälisillä etäisyyksillä 2π. Kelaataan aika pyörälle, jonka läpimitta on d = 1. Tapahtumia edustavat pisteet päätyvät samaan paikkaan pyörän päälle. Kelataan aika takaisin suoraksi viivaksi ja poistetaan osa näistä tapahtumia edustavista pisteistä, jolloin tapahtumien väliin syntyy aukkoja. Jos aika kelataan taas takaisin pyörälle, pisteet päätyvät edelleen samaan paikkaan pyörän päälle. Mutta jos pyörän läpimitta on d 1, pisteet eivät päädy samaan paikkaan, vaan ne leviävät satunnaisesti ympäri pyörän pintaa. Tämä on analogia Rayleigh:n testistä. Testissä projisoidaan aikapisteet yksikköympyrälle käyttäen testattavan periodin arvoa P. Aikapisteet päätyvät samaan suuntaan yksikköympyrälle, jos niiden jakauma on säännöllinen testattavalla periodilla P. Ajan hetket t i (i = 1, 2, 3,..., n) Θ i = 2πt i on vaihekulma Yksikkövektorien r i = [cos Θ i, sin Θ i ] summa on R = i=n i=1 r i Summavektorin pituuden neliö on R 2 = ( i=n i=1 cos Θ i) 2 + ( i=n i=1 sin Θ i) 2 Rayleigh:n testiparametri on z = R 2 n = ( i=n i=1 cos Θ i) 2 + ( i=n i=1 sin Θ i) 2 n r i osoittavat saamaan suuntaan R suuri z suuri Periodisuutta r i osoittavat satunnaisiin suuntiin R pieni z pieni Ei periodisuutta

Paras periodi? Testataan monta periodia Kuva: testattu frekvenssien väli f min = 1/P max = 0.33, f max = 1/P min = 1.25 vastaa periodi väliä P min = 0.8 ja P max = 3.0 f 0 = 1/ T riippumattomien frekvenssien f välinen etäisyys missä T = t n t 1 (mustat symbolit) Testattavien frekvenssien ylitäyttö muuttujalla OFAC=10 Tiheämmät testattavien frekvenssien arvot f step = f 0/OFAC (mustat symbolit) Vielä tiheämpi testattujen frekvensien väli = jatkuva viiva Maksimi arvo z(f ) = z 0 = 5.362 = korkein periodogrammin huippu parhaalla periodilla P = 1.2 f = 0.833 Q = P(z > z 0) = e z 0 on todennäköisyys, että z ylittää valitun arvon z 0 yhdessä m = 1 testissä 1 Q on todennäköisyys, että z ei ylitä valittua arvoa z 0 yhdessä m = 1 testissä (1 Q) m on todennäköisyys, että z ei ylitä kertaakaan valittua arvoa z 0 m > 1 testissä Q = 1 (1 Q) m on todennäköisyys, että z ylittää valitun arvon z 0 ainakin kerran m > 1 testissä Kuvassa noin neljä riippumatonta testiä = välejä

Rayleigh testi Spurious periods in the terrestrial impact crater record (Jetsu, L., Pelt, J., 2000, A&A 353, 409) www Main result: No periodicity in terrestrial impact cratering rate Previous detections spurious

L8 Rayleigh testi I Did the Ancient Egyptians Record the Period of the Eclipsing Binary Algol The Raging One? (Jetsu et al. 2013, ApJ 773, 1) www I Shifting Milestones of Natural Sciences: The Ancient Egyptian Discovery of Algol s Period Confirmed (Jetsu et al. 2015, PLOS ONE, 10 (12) e0144140) www I Algol as Horus in the Cairo Calendar: The Possible Means and the Motives of the Observations (Porceddu et al. 2018, Open Astronomy 27, 232) www I Main result: Ancient Egyptians discovered the first variable star and determined its period 3000 years before modern astronomers. Algol was called Horus.