Друзья,
Вы уже заметили, что Engee – это целый инженерный комбайн для удобной работы с данными?
Не устаем демонстрировать вам доказательства этого факта. В примере
data_analysis/interpolation_extrapolation (см. также в документации) мы показываем, как выполнить интерполяцию данных и построить линейную или квадратичную модель.Зачем нужна интерполяция? Для угадывания выходных значений модели в тех точках, для которых у вас нет экспериментальных данных. Вот как преобразовать таблицу в модель:
☝️ Берем таблицу с данными (например,
z = rand(3,3) и два вектора для координатной сетки x = [1,2,3]; y = [0,1,2];) или импортируем данные из динамической модели.Динамические модели Engee можно запускать в единой рабочей области при помощи программного управления.
✌️ Подключаем библиотеку
Interpolations и выполняем команду itp = linear_interpolation( (x,y), z )👏 Осталось получить новые данные в любой точке (
z_new = itp(1.1, 1.2)) или на другой расчетной сетке: z_new = itp(1:0.1:3, 1:0.1:2)У вас получилась модель, которая прогнозирует поведение системы в любой точке, внутри или за пределами области определения эксперимента (если вы укажите опцию экстраполяции). Вы можете мгновенно рассчитать ее выход при любых условиях и спрогнозировать поведение за пределами имеющихся данных. А если у вас в данных пропущены точки, вы можете заполнить пропуски.
👨🏻💻 Загрузка из облака, проведение технических вычислений, фильтрация, обучение моделей на их основе, генерирование отчётов – никогда еще не было так удобно всё это выполнять в едином инструменте прямо через ваш браузер.
Мы хотим, чтобы вместе с Engee вы объединили вашу прикладную инженерную экспертизу и анализ данных в одной современной среде. Попробуйте на engee.com 💼