Сеть лабораторий скайлаб

Содержание

  1.   1.1. Введение
      1.2. Модели линейных систем
      1.3. Передаточная функция. Нули и полюса
      1.4. Модели в пространстве состояний
      1.5. Модель «нули-полюса»
      1.6. Коэффициент усиления в установившемся режиме
      1.7. Устойчивость
      1.8. Импульсная характеристика
      1.9. Построение графиков
      1.10. Переходная характеристика
      1.11. Частотная характеристика
      1.12. Модели соединений линейных систем
      1.13. Запасы устойчивости
      1.14. Случайные процессы

  2.   2.1. Общие принципы
      2.2. Палитра блоков
      2.3. Моделирование сигналов
      2.4. Моделирование системы управления
      2.5. Передача данных в рабочую область
      2.6. Моделирование нелинейностей
      2.7. Использование моделей в пространстве состояний
      2.8. Моделирование случайных процессов

  3.   3.1. Скрипты
      3.2. Управляющие конструкции языка
      3.3. Функции
      3.4. Библиотеки функций
      3.5. Запуск моделирования

  4.   4.1. Передаточные функции дискретных систем
      4.2. Другие модели дискретных систем
      4.3. Импульсная и переходная характеристики
      4.4. Линейность
      4.5. Устойчивость
      4.6. Установившееся значение
      4.7. Моделирование дискретных систем в Xcos
      4.9. Моделирование дискретных сигналов
      4.9. Построение ступенчатых графиков
      4.10. Дискретные случайные процессы

  5.   5.1. Квантование
      5.2. Дискретизация аналоговых объектов
      5.3. Скрытые колебания
      5.4. Дискретизация замкнутой системы
      5.5. Передаточные функции цифровых систем
      5.6. Частотные характеристики
      5.7. Дискретизация случайных процессов

  1.   6.1. Дискретизация аналоговых регуляторов
      6.2. Оптимальная дискретизация
      6.3. Использование эталонной модели
      6.4. Размещение полюсов
      6.5. Модальное управление
      6.6. Обратная связь по выходу. Наблюдатель
      6.7. Конечное временя переходного процесса
      6.8. Минимальное время переходного процесса
      6.9. Регуляторы с двумя степенями свободы

  2.   7.1. Непрерывные системы
      7.2. Дискретные системы
      7.3. Подбор весовых матриц
      7.4. Обратная связь по выходу

  3.   8.1. Фильтр Винера
      8.2. Фильтр Калмана

  4.   9.1. Стандартная система
      9.2. Постановка задачи оптимизации
      9.3. Решение ЛКГ-задачи
      9.4. Задача фильтрации
      9.5. Одноконтурная система
      9.6. Ограничение мощности управления
      9.7. Учёт шума измерений
      9.8. Кривая качества

Редактор справочных материалов

Как вы могли видеть в предыдущем пункте, файлы справки можно создавать в любом текстовом редакторе, достаточно знать XML-теги. Однако для большего комфорта на официальном сайте Scilab рекомендуют использовать визуальный XML-редактор XMLmind вместе с шаблоном.

Рассмотрим процедуру создания файла-описания нашей функции edIzm в этом редакторе.

  1. Скачиваем XMLmind и распаковываем в домашний каталог. Заходим в каталог распакованного приложения, затем в подкаталог bin и запускаем скрипт xxe.
  2. Скачиваем шаблон и распаковываем его в каталог /home/username/.xxe4/addon (чтобы обнаружить каталог .xxe4, необходимо включить режим отображения скрытых файлов).
  3. Перезапускаем редактор, выбираем последовательно пункты меню File > New. После этого появляется список доступных шаблонов, среди которых присутствует раздел Scilab. Выбираем необходимый шаблон (для описания функции используется Refentry) и нажимаем кнопку Ok (рисунок 1).

  4. В появившемся пустом шаблоне заполняем все местозаполнители. Если необходимо вставить дополнительный абзац или элемент списка, нажимаем соответствующую кнопку на панели инструментов (рисунок 2).

  5. По завершении сохраняем файл в соответствующем каталоге справочных материалов, в нашем случае это будет MyToolbox/help/en_US, и даем ему имя, совпадающее с названием описываемой функции, т.е. edIzm. В качестве расширения оставляем .xml.

Example #6

Minimize 600*x1 + 600*x2 + 600*x3 + 600*x4 + 600*x5 + 600*x6 + 600*x7 + 200*x8 + 200*x9 + 200*x10 + 200*x11 + 200*x12 + 200*x13 + 200*x14
such that
8*x1 +               8*x4 + 8*x5 + 8*x6 + 8*x7 +  4*x8 +                   4*x11 +  4*x12 +  4*x13 +  4*x14  >=   88
8*x1 + 8*x2 +               8*x5 + 8*x6 + 8*x7 +  4*x8 +  4*x9 +                    4*x12 +  4*x13 +  4*x14  >=  136
8*x1 + 8*x2 + 8*x3 +               8*x6 + 8*x7 +  4*x8 +  4*x9 +  4*x10 +                    4*x13 +  4*x14  >=  104
8*x1 + 8*x2 + 8*x3 + 8*x4 +               8*x7 +  4*x8 +  4*x9 +  4*x10 +  4*x11 +                    4*x14  >=  120
8*x1 + 8*x2 + 8*x3 + 8*x4 + 8*x5 +                4*x8 +  4*x9 +  4*x10 +  4*x11 +  4*x12                    >=  152
       8*x2 + 8*x3 + 8*x4 + 8*x5 + 8*x6 +                 4*x9 +  4*x10 +  4*x11 +  4*x12 +  4*x13           >=  112
              8*x3 + 8*x4 + 8*x5 + 8*x6 + 8*x7 +                  4*x10 +  4*x11 +  4*x12 +  4*x13 +  4*x14  >=  128
                                               - 20*x8 - 20*x9 - 20*x10 - 20*x11 - 20*x12 - 20*x13 - 20*x14  >= -840
xi >= 0 (i = 1,...,14)

There are several solutions to this problem, but all are associated with the objective function value:

fstar = 9200

With karmarkar

The following script solves the problem with the karmarkar function.

c = '; 
A =  ;  
b = '; 
A = -A;
b = -b;
lb=zeros(14,1);
=karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)

The previous script produces the following output.

-->=karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)
 yopt  =
   ineqlin: 
   eqlin: 
   lower: 
   upper: 
 iter  =
    68.  
 exitflag  =
    1.  
 fopt  =
    9200.0482  
 xopt  =
    0.2130791  
    0.2373697  
    0.2444532  
    0.1395045  
    0.2749702  
    0.0000344  
    0.2240255  
    4.7906317  
    6.9752061  
    8.1870869  
    1.7117333  
    14.116657  
    0.0000689  
    6.2185468  

With linpro

c = '; 
A =  ;  
A = -A;   
b = '; 
b = -b;
=size(A);
ci=zeros(p,1);  
cs=%inf*ones(p,1); 
=linpro(c,A,b,ci,cs)  

This produces

-->=linpro(c,A,b,ci,cs)  
 fopt  =
    9200.  
 lagr  =
    0.         
  - 6.519D-15  
  - 6.355D-14  
    3.411D-13  
  - 5.084D-13  
  - 200.       
    0.         
    1.990D-13  
    0.         
    0.         
    0.         
    0.         
  - 100.       
    0.         
    3.038D-14  
    25.        
    0.         
    25.        
    25.        
    0.         
    25.        
    5.         
 xopt  =
    1.475D-15  
    1.872D-15  
  - 9.103D-16  
    0.         
  - 2.483D-16  
    1.448D-15  
    1.3333333  
    0.         
    12.666667  
    10.        
    0.6666667  
    14.666667  
    0.         
    4.         

Сборка справки

Файлы справки должны размещаться в подкаталогах каталога help. К сожалению, Scilab поддерживает справку только на двух языках: английском и французском, поэтому вы можете создать каталог en_US для англоязычного варианта. Далее в этот каталог следует поместить созданный XML-файл с описанием функций. В нашем пакете только одна функция, поэтому мы создаем в каталоге файл edIzm.xml.

Практически в каждом каталоге пакета расширений необходим свой скрипт сборки, поэтому для справки таких скриптов два: первый располагается в каталоге help (он выполняет сборку всего справочного материала), а второй, располагающийся в каталоге с файлами на определенном языке, управляет сборкой локализованной копии справки. Итак, создадим в каталоге en_US скрипт с именем build_help.sce, содержащий следующее:

pathHB = get_absolute_file_path('build_help.sce');
tbx_build_help('MyToolbox', pathHB);
clear pathHB;

Справка на английском языке создана, осталось создать скрипт сборки всего справочного материала. Для этого перейдите на один уровень выше в каталог help, создайте текстовый файл с именем builder_help.sce, содержащий следующие строки:

pathH = get_absolute_file_path('builder_help.sce');
tbx_builder_help_lang("en_US", pathH);
clear pathH;

English: Introductions to Scilab

Language

Title

Author(s)

Date

English

Scilab for beginners (new edition for Scilab 6.0.1) (33 pages) (PDF)

Scilab — ESI Group

2018

English

Scilab Lectures (PDF)

Scott Hudson, Washington State University

2014

English

Xcos for very beginners (15 pages) (PDF)

Scilab Enterprises

2013

English

Writing Scilab extensions (84 pages) (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin

2012

English

Introduction to Scilab (93 pages) (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2011

English

Programming in Scilab (133 pages) (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2011

English

Spoken Tutorial (HTML)

Collective Work

2010

English

An Introduction to Scilab from a Matlab User’s Point of View (142 pages) (PDF)

Eike Rietsch

2010

English

Scilab — A Hands on Introduction (55 pages) (PDF)

Satish Annigeri

2009

English

Scilab — Lectures (videos)

Indian Institute of Technology Bombay

2009

Example #2

This example is extracted from «Operations Research: applications and algorithms», Wayne L. Winstons, Section 5.2, «The Computer and Sensitivity Analysis», in the «Degeneracy and Sensitivity Analysis» subsection.

The linear program is:

Maximize 6*x1 + 4*x2 + 3*x3 + 2*x4
such as:
2*x1 + 3*x2 +   x3 + 2  *x4 <= 400
  x1 +   x2 + 2*x3 +     x4 <= 150
2*x1 +   x2 +   x3 + 0.5*x4 <= 200
3*x1 +   x2 +            x4 <= 250
x >= 0

The solution is

xstar = 

With karmarkar

The following script solves the problem with the karmarkar function.

c = ';
A = ;
b = ';
lb = ;
 =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)

The previous script produces the following output.

--> =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)
 yopt  =
   ineqlin: 
   eqlin: 
   lower: 
   upper: 
 iter  =
    69.  
 exitflag  =
    1.  
 fopt  =
  - 699.99624  
 xopt  =
    50.000068  
    99.998479  
    0.0003436  
    0.0004409  

With linpro

The following script allows to solve the problem with the linpro function.

c = ';
A = ;
b = ';
ci=';
cs=';
=linpro(c,A,b,ci,cs)

This produces :

-->=linpro(c,A,b,ci,cs)
 fopt  =
  - 700.  
 lagr  =
    0.    
    0.    
    0.    
  - 1.5   
    0.5   
    1.25  
    0.    
    1.25  
 xopt  =
    50.        
   100.        
    2.842D-14  
    0.         

Редактор SciPad

В данном цикле статей мы не будем останавливаться на выполнении вычислений
в Scilab, не будем также рассматривать встроенные функции и их параметры.
Эту информацию можно найти в Интернете (см. раздел «Ресурсы»), а также в
справочных материалах самой системы. Мы займемся изучением непосредственно
программирования в Scilab.

Для удобства написания скриптов (функций) в Scilab имеется встроенный
редактор – Scipad. Он позволяет редактировать тексты функций, выполнять их
в режиме отладки, содержит функцию автодополнения кода, а также средства
непосредственной передачи текста программы в среду Scilab на
выполнение.

Открыть редактор можно двумя способами:

  • подать в консоли Scilab команду scipad
  • выбрать в главном окне последовательно пункты меню Инструменты →
    Редактор.
Рисунок 1. Внешний вид редактора
SciPad

В моей системе установлена Scilab 5.1, в которой присутствует редактор
Scipad 7.18. Внешний вид редактора показан на рисунке 1. Как видно,
интерфейс достаточно прост. Кратко рассмотрим пункты меню:

File – здесь находятся стандартные команды для работы с
файлами: открыть (Open), закрыть (Close file), сохранить (Save) и т. д., а
также команды импорта файлов функций из формата Matlab и формирования
справочных материалов.

Edit – содержит стандартные для пункта меню Правка
операции: копировать (Copy), вставить (Paste), вырезать (Cut), выделить
все (Select All) и т. д.

Search – здесь находятся функции поиска по тексту.

Execute – содержит пункты, позволяющие передать содержимое
редактора в среду Scilab на выполнение или выполнить только выделенную
часть.

Debug – содержит команды для организации и выполнения
отладки, такие как включение точек останова (breakpoint), добавление
переменных в список наблюдения (watch), настройка запуска функции и т. д.
К сожалению, в Scilab 5.1 данный режим недоступен вследствие наличия
неустраненной ошибки.

Scheme – команды управления подсветкой синтаксиса.

Option – здесь находится довольно много пунктов, которые
позволяют настроить внешний вид и поведение редактора от типа шрифта до
горячих клавиш. Например, можно выбрать комбинацию клавиш, которая будет
использоваться для вызова функции автодополнения кода.

Window – команды управления рабочим окном. Позволяют
разбить окно на части по вертикали и горизонтали, а также упорядочить
размещение частей окна.

Мы будем использовать этот редактор во всех уроках серии для создания новых
функций и их тестирования.

The karmarkar function

The karmarkar function is a linear programming solver. It is able to solve the linear program either in standard form:

   ineqlin: 
   eqlin: 
   lower: 
   upper: 
Minimize c'*x
such that:
Aeq*x = beq
x >= 0

or in the more general form with linear inequalities and bounds:

Minimize c'*x
such that:
Aeq*x = beq
A*x <= b
lb <= x <= ub

The help of the karmarkar function is provided in Scilab:

Despite its name, the algorithm is not based on the Karmarkar algorithm, but on a primal affine-scaling interior point algorithm. This algorithm discovered by Dikin in 1967, and then re-discovered by Barnes and Vanderbei et al in 1986.

Other Languages

Language

Title

Author(s)

Date

Japanese

Xcos for very beginners (PDF)

Scilab Enterprises, Teruhiko HINAJI P.E.Jp

2013

Japanese

Scilab for very beginners (PDF)

Scilab Enterprises, Teruhiko HINAJI P.E.Jp

2013

Russian

Introduction to Scilab (PDF)

M. Baudin, A. Glebov

2013

German

Einführung in Scilab/Xcos 5.4 (PDF)

Helmut Büch

2013

Persian

A Short Introduction to Scilab (Translated, Revised, & Enlarged) (PDF)

Terence Leung, N.K. Tsing, & A. Khorshidi

2012

Finnish

Introduction to Scilab (on line version)

Timo Mäkelä

2010

Italian

Introduzione a SCILAB 5.3 (PDF)

Gianluca Antonelli

2011

Portuguese

Iniciação ao Scilab (PDF)

Luís Soares Barreto

2008

Portuguese

Iniciação ao Scilab (Aplicações) (tar.gz version) (zip version)

Luís Soares Barreto

2008

Vietnamese

Hướng dẫn sử dụng Xcos dành cho cho người mới bắt đầu (PDF)

Vietnamese

Hướng dẫn sử dụng Scilab dành cho người mới bắt đầu (PDF)

Many other documents are referenced on the Indian Scilab Wiki, managed by Kannan Moudgalya :

http://scilab.in/links

References

  • «Iterative solution of problems of linear and quadratic programming», Dikin, Doklady Akademii Nausk SSSR, Vol. 174, pp. 747-748, 1967
  • «A New Polynomial Time Algorithm for Linear Programming», Narendra Karmarkar, Combinatorica, Vol 4, nr. 4, p. 373–395, 1984.
  • «A variation on Karmarkar’s algorithm for solving linear programming problems, Earl R. Barnes, Mathematical Programming, Volume 36, Number 2, 174-182, 1986.
  • «A modification of karmarkar’s linear programming algorithm», Robert J. Vanderbei, Marc S. Meketon and Barry A. Freedman, Algorithmica, Volume 1, Numbers 1-4, 395-407, 1986.
  • «Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications», Andreas Antoniou, Wu-Sheng Lu, Springer, 2007, Chapter 12, «Linear Programming Part II: Interior Point Methods».
  • «Global Convergence of a Long-Step Affine Scaling Algorithm for Degenerate Linear Programming Problems», Takashi Tsuchiya and Masakazu Muramatsu, SIAM J. Optim. Volume 5, Issue 3, pp. 525-551 (August 1995)
  • «The convergence of dual variables», Dikin, Tech. report, Siberian Energy Institute, Russia, 1991
  • «The Affine Scaling Algorithm Fails for Stepsize 0.999», Walter F. Mascarenhas, SIAM J. Optim. Volume 7, Issue 1, pp. 34-46 (1997)
  • «A Primal-Dual Exterior Point Algorithm For Linear Programming Problems», Nikolaos Samaras, Angelo ifaleras, Charalampos Triantafyllidis, Yugoslav Journal of Operations Research, Vol 19 (2009), Number 1, 123-132
  • «Operations Research: applications and algorithms», Wayne L. Winstons.

English

Language

Title

Author(s)

Date

English

Introduction to Control System in Scilab (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Manolo Venturin, Openeering

2012

English

Plotting in Scilab (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Manolo Venturin, Openeering

2012

English

Introduction to Scilab 5.3 and Xcos (PDF)

Gianluca Antonelli

2011

English

Introduction to Sparse Matrices in Scilab (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2011

English

Floating point numbers in Scilab (PDF) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2011

English

Image Processing with Scilab and Image Processing Design Toolbox (PDF)

Harald Galda

2011

English

Introduction to Discrete Probabilities with Scilab (91 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2010

English

Scilab is Not Naive (37 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2010

English

Nelder-Mead User’s Manual (119 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2010

English

An introduction to unconstrained optimization with Scilab (41 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2010

English

An introduction to optimality conditions and modelling with Scilab (44 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Michaël Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO

2010

English

Optimization in Scilab (84 pages) (PDF) (LaTeX Sources) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

Baudin, Couvert, Steer, Consortium Scilab — DIGITEO — INRIA

2010

English

A simple finite element solver for the stationary and incompressible Navier-Stokes equations (PDF)

Massimiliano Margonari, Enginsoft S.p.A.

2010

English

A simple finite element solver for thermo-mechanical problems (PDF)

Massimiliano Margonari, Enginsoft S.p.A.

2010

English

Calling NAG Library Routines from Scilab (HTML + Scripts)

Nathaniel Fenton

2009

English

Matrix Structural Analysis of Plane Frames using Scilab (PDF)

Satish Annigeri

2009

English

Integral Transforms (PDF)

Deepak U. Patil and Madhu N Belur

2009

10 медицинских лабораторий в Самаре и Тольятти

«СКАЙЛАБ» — клинико-диагностическая лаборатория, которая гарантирует объективные и достоверные результаты исследований. Мы работаем в сфере лабораторной диагностики с 2015 года.

Оборудование лабораторной базы «СКАЙЛАБ» позволяет выполнять свыше 1000 исследований, включая общеклинические, биохимические, серологические, иммунологические, цитологические, микробиологические и другие виды.

У нас нет предварительной записи. Вы приходите в любой удобный кабинет и сдаете необходимые медицинские анализы.

Для сдачи анализов с собой нужно взять:

  • документы, если вы планируете сдать анализы по полису ДМС или сдать анализ на ВИЧ;
  • законного представителя или опекуна, если вы не достигли совершеннолетия;
  • дисконтную карту, чтобы получить скидку, либо получить ее при первом заказе.

При оформлении заказа Вы получите информацию о правилах подготовки у администратора, которую предварительно можно узнать на сайте в разделе «Подготовка к анализам»

Обращаем ваше внимание, что для выполнения некоторых лабораторных исследований мочи, кала, мокроты и т.д. биоматериал необходимо доставить в медицинский кабинет в специальных контейнерах, которые выдаются бесплатно при обращении

French

Language

Title

Author(s)

Date

French

Xcos pour les vrais débutants (15 pages) (PDF)

Scilab Enterprises

2013

French

Introduction à Scilab (HTML) Available under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License

written by M. Baudin, Consortium Scilab — DIGITEO and translated in French by developpez.com

2013

French

Scilab/Xcos pour l’enseignement des sciences de l’ingénieur (74 pages) (PDF)

Scilab Enterprises

2013

French

Scilab pour les vrais débutants (33 pages) (PDF)

Scilab Enterprises

2013

French

Scilab pour l’enseignement des mathématiques (89 pages) (PDF)

Scilab Enterprises

2013

French

Modèle 3D dans Scilab (HTML)

Yann Morere

2011

French

Analyse numérique avec Scilab (PDF)

T. Dudok de Wit

2011

French

Probabilités et statistiques avec Scilab (PDF)

Jean-Marc Decauwert

2011

French

Méthodes numériques pour les équations différentielles (HTML)

Marie Postel

2011

French

Mise à niveau programmation SCILAB (PDF)

Marie Postel

2011

French

Initiation à Scilab (PDF)

Florence Hubert, Franck Boyer

2010

French

Scilab à l’école des Ponts (HTML)

Chancelier, Levine, Delmas, Salam, Bergez, De Lara, Henniart, Jourdain, Lelievre, Chauveau, Lapeyre, Selosse, Dormieux, Ern, Chateau, Binois, Doyen, Sbai, Berthaud, Pellerin, Wolff

2004-2009

French

Introduction à Scilab (PDF)

B. Pinçon

2009

French

Principales fonctions de Scilab (PDF)

Eric Sonnendrucker

2009

Français

IFP-OptiLab : un outil de calibration et d’analyse au service de la simulation 0D/1D des moteurs automobiles (PDF)

Miche — IFP

2008

Français

Découvrir Scilab (HTML)

2006 — 2011

Français

Réaliser des graphiques avec Scilab (HTML)

Philippe Roux

2009

Распространение

Программа доступна для различных операционных систем, включая Linux, Microsoft Windows и Mac OS X. Возможности Scilab могут быть расширены внешними программами и модулями, написанными на разных языках программирования.
Программа имеет открытый исходный код, что позволяет как свободное коммерческое использование и распространение неизменённых версий, так и некоммерческое распространение измененных версий, которые должны включать в себя исходный код. Для коммерческого распространения измёненных версий необходимо согласование с INRIA.

Начиная с версии 5.0 программа распространяется под совместимой с GNU GPL 2 лицензией CeCILL.

Text data processing

Now let’s say we are in the worst case scenario. You did manage to import your data within SCILAB (did you?) however you got the full text as an array of string instead of the needed data (what could be provided by csvRead function with string conversion or mopen/mgetl). If we take the example of Data1.txt file (see Var — A image above). This file is mainly about text information but is also providing a few quantitative information regarding some sensors. Let’s see how to get sensors IDs (2341 and 453) and coordinates ( and ).

First of all, import text within a SCILAB matrix, using default csvRead function, settings for separators (» «) and decimals («.») and forcing conversion to string (see image above).

Locate substring: strstr & find

Based on the results, one can locate the %SENSOR sub-string. To do so you can use the strstr function which will provide you with an array of string, with empty lines where there is no match with searched pattern.

And finally get index of interesting lines (non empty one) using the find function.

Split text into parts: strsplit & strsubst

Next step is to split the two lines looking for blank space using strsplit function. ID are in second position, POSITIONS are in 4th, 5th and 6th position.

At this stage, IDs is an array of string but containing only numbers. But POSs is an array of string containing numbers and parenthesis. To remove those parenthesis, you can use the strsubst function, specifying you want to substitute parenthesis pattern with empty string.

String conversion into double: evstr

Final step is about converting the string representing numbers into doubles for further processing. This can easily be done using the evstr function.

As a results, we got to matrix of doubles

Что такое Scilab

Scilab – это кроссплатформенная система
компьютерной алгебры (СКА), обладающая сходным с Matlab синтаксисом
встроенного языка. Разработка системы Scilab ведется сотрудниками
французского Национального института информатики и автоматизации (INRIA –
Institut National de Recherche en Informatique et Automatique) с 80-х
годов прошлого века.

Изначально это был коммерческий проект под названием Blaise, а затем
Basile. С 2003 года продукт получил новое имя Scilab и стал бесплатным. В
настоящее время он распространяется по свободной лицензии CeCILL.

Сама система Scilab, как и Matlab, предназначена прежде всего для численных
расчетов и работы с матрицами. Кроме того, она обладает развитыми
средствами программирования (включая отладчик скриптов), так что ее в
какой-то мере можно рассматривать как систему разработки
высокотехнологичных приложений.

Для системы имеется достаточно большое число пакетов расширений, которые
можно найти на официальном сайте в разделе Toolbox center. Однако чем
больше будет хороших пакетов, тем более полезной станет система. Поэтому
мы предлагаем вам ознакомиться с программированием в Scilab и способами
создания для данной СКА пакетов расширений.

French: Scilab au Lycée — Moché — Duquesnoy — Lapôtre

  • 2011
  • Auteurs : Raymond Moché, Jean-Marc Duquesnoy, Pierre Lapôtre
  • IREM de Lille
  • «L’ambition de ce site est de publier des documents relatifs aux mathématiques et à l’enseignement des mathématiques. Il s’agit principalement d’activités clef en main pour les classes de collège et de lycée ou en vue des concours de recrutement des professeurs de mathématiques, conformes aux programmes officiels, d’exposés, de cours, de lexiques, de critiques de livres, films et pièces de théâtre.»

  • Diagrammes en boites (#106)
  • Quartiles (#105)
  • Tirer un nombre au hasard (#103)

    Tirer un nombre au hasard (PDF)

  • Médiane d’une série statistique (#100)
  • Tableaux d’amortissements (#46)
  • Intérêts composés (#44)
  • Calcul de sqrt(2) par dichotomie (#9)
  • Marche aléatoire (#10)
  • Paradoxe de Bertrand (#14)
  • Calcul d’une aire par la méthode de Monte-Carlo (#15)
  • Une suite aléatoire convenable de 0 et de 1 (#16)
  • Tracer des courbes avec une imprimante matricielle
  • Autres ressources: Documents (HTML)

Общие скрипты сборки и загрузки пакета

После того как будет готово основное содержимое пакета и скрипты сборки каждой части, необходимо создать три основных скрипта, без которых ничего работать не будет:

builder.sce Это главный сценарий сборки пакета. Он располагается в базовом каталоге и в нашем случае содержит следующие строки:

// отключаем вывод служебных сообщений
mode(-1) 
//Запоминаем путь к каталогу пакета
pathB = get_absolute_file_path('builder.sce');
// Сборка макросов
tbx_builder_macros(pathB);
// Сборка справки
tbx_builder_help(pathB);
// формирование загрузчика пакета
tbx_build_loader('MyToolbox', pathB);
clear pathB;

etc/MyToolbox.start Это основный скрипт, содержащий все действия, которые необходимо выполнить при загрузке пакета, вызывается он из главного загрузчика. Вот примерное содержимое этого скрипта:

//Запоминаем режим вывода предупреждений
warning_mode = warning('query');
//Отключаем режим вывода предупреждений
warning('off');
//получаем путь к корневому каталогу пакета
etc_tlbx = get_absolute_file_path('MyToolbox.start');
etc_tlbx = getshortpathname(etc_tlbx);
root_tlbx = strncpy( etc_tlbx, length(etc_tlbx)-length('\etc\') );
//получаем путь к каталогу с макросами
pathmacros = pathconvert( root_tlbx ) + 'macros'+ filesep();
//Загружаем функции пакета
MyToolboxlib = lib(pathmacros);
//Восстанавливаем режим вывода предупреждений
warning(warning_mode);
//Добавляем новую главу в справочное руководство Scilab
path_addchapter = root_tlbx + "/jar/";
if ( fileinfo(path_addchapter) <> [] ) then
  add_help_chapter('MyToolbox', path_addchapter, %F);
  clear add_help_chapter;
end
//удаляем все временные переменные
clear warning_mode;
clear path_addchapter;
clear root_tlbx;
clear etc_tlbx;
clear pathmacros;
clear pathconvert;

etc/Ballistic.quit Сценарий, определяющий, что следует выполнить при выгрузке пакета. Обычно его оставляют пустым.

Итак, все готово! Запускаем Scilab и вводим команду на сборку нашего пакета, т.е. вызываем основной сборочный сценарий:

exec('~/Scilab_Toolbox/MyToolbox/builder.sce');

Если он отработает без ошибок, в корневом каталоге пакета появится скрипт его загрузки в систему. Выполним команду загрузки пакета расширений:

exec('~/Scilab_Toolbox/MyToolbox/loader.sce');

После успешного выполнения команд функцию нашего пакета можно вызвать из основной оболочки, а также открыть справку и посмотреть описание нашей функции (рисунки 3 и 4). Если все сделано верно, то осталось только создать файлы с описанием установки и текстом лицензии.

Example #4

Consider the linear program:

Minimize -20.x1 - 24.x2
such as:
3.x1 + 6.x2 <= 60
4.x1 + 2.x2 <= 32
x >= 0

The solution is

xstar = ;

With karmarkar

The following script solves the problem with the karmarkar function.

c = ';
A = ;
b = ';
lb = ;
 =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)

The previous script produces the following output.

--> =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)
 yopt  =
   ineqlin: 
   eqlin: 
   lower: 
   upper: 
 iter  =
    66.  
 exitflag  =
    1.  
 fopt  =
  - 271.99746  
 xopt  =
    3.9998866  
    7.9999887  

With linpro

The following script allows to solve the problem with the linpro function.

c = ;
A = ;
b = ;
ci=;
cs=;
=linpro(c,A,b,ci,cs)

This produces:

-->=linpro(c,A,b,ci,cs)
 fopt  =
  - 272.  
 lagr  =
    0.         
    0.         
    3.1111111  
    2.6666667  
 xopt  =
    4.  
    8.  

Example #1

The following problem is extracted from «Practical Optimization», Antoniou, Lu, 2007, Chapter 11, «Linear Programming Part I: The simplex method», Example 11.9, p. 361. This problem is solved by the primal affine scaling algorithm in Chapter 12, «Linear Programming Part II: Interior point methods», Example 12.2, p.382.

The program is the following.

Minimize 2.x1 + 9.x2 + 3.x3
Such as
2.x1 - 2.x2 - x3 <= -1
 -x1 - 4.x2 + x3 <= -1
x >= 0

The solution is

xstar = [0 1/3 1/3]';

With karmarkar

The following script solves the problem with the karmarkar function.

A = ;
b = ;
c = ;
lb = ;
 =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)
yopt.ineqlin
yopt.lower

This produces the following output.

--> =karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb)
 yopt  =
   ineqlin: 
   eqlin: 
   lower: 
   upper: 
 iter  =
    70.  
 exitflag  =
    1.  
 fopt  =
    4.00004  
 xopt  =
    0.0000016  
    0.3333387  
    0.3333296  
-->yopt.ineqlin
 ans  =
    3.5  
    0.5  
-->yopt.lower
 ans  =
    8.5        
    2.560D-09  
  - 1.790D-09  

With linpro

The following script solves the problem with the linpro function.

A = ;
b = ;
c = ;
ci = ;
cs = ;
=linpro(c,A,b,ci,cs)

The previous script produces the following output.

-->=linpro(c,A,b,ci,cs)
 fopt  =
    4.  
 lagr  =
  - 8.5  
    0.   
    0.   
    3.5  
    0.5  
 xopt  =
    0.         
    0.3333333  
    0.3333333  

Скачать

Предварительная версия пособия доступна для скачивания и может
свободно использоваться в некоммерческих целях при условии сохранения
авторства. Для просмотра и распечатки необходима бесплатная программа
Acrobat Reader.

Исследование непрерывных и цифровых систем управления в среде Scilab (формат PDF, 1 565 Кб) 
19.01.2020

Кроме того, вы можете скачать исходные коды всех примеров, которые
разобраны в книге. Они готовы для использования, требуется только
установленная среда Scilab.

Исходные коды примеров для среды Scilab (архив ZIP, 233 Кб) 
22.01.2020

Библиотека функций ddesign.sci, которая используется в пособии, распространяется
свободно и может быть загружена с этого сайта:

Библиотека функций ddesign.sci
22.01.2020
Описание библиотеки ddesign.sci
22.01.2020

The quapro module

The quapro module defines linear quadratic programming solvers. The matrices defining the cost and constraints must be full, but the quadratic term matrix is not required to be full rank.

The features of the quapro module are :

  • linpro : linear programming solver
  • mps2linpro : convert lp problem given in MPS format to linpro format
  • quapro : linear quadratic programming solver

This module was created by Eduardo Casas Renteria, Cecilia Pola Mendez (Universidad De Cantabria), improved by Serge Steer (INRIA) and maintained by Allan Cornet, Michaël Baudin (Consortium Scilab — DIGITEO).

To install the quapro module :

atomsInstall("quapro");

and then re-start Scilab.

In this page, we will focus of the linpro function.

The linpro function can solve linear programs in general form:

Minimize c'*x
A*x   <= b
Aeq*x  = beq
lb <= x <= ub

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий