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100% Science, 50% Payment
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Das hier ist *nicht* der Informatiker helfen PC-Neulingen Thread!
Hier tummelt sich alles, was mit Informatik, Mathematik oder Physik zu tun hat. Bei Fragen, Diskussion und gegenseitigem Schulterklopfen bis Trösten, das über den Erklärbär hinaus geht, wird hier geholfen. Oder verwirrt. Oder beides.
Wenn Hilfe gegeben wurde, die über bloßes Nachrechnen hinaus geht, freut man sich hier auch gerne, wenn das irgendwo genauer gelöst wurde (Übungen, Vorlesungen, Bücher, ...) und der Beholfene davon erfährt.
Die Wahrscheinlichkeit, nichts zu verstehen, steigt mit jedem Post logarithmisch. Der Aufwand, das zu ändern, ist o(Life). Weiterlesen geschieht auf eigene Gefahr und riskiert die persönlichen sprachlichen und sozialen Fähigkeiten. Zu den Nebenwirkungen gehören Versuche, um 5:00 morgens vorm Schlafengehen noch P=NP zu zeigen, die Goldbach-Vermutung zu beweisen oder das Axino zu finden.
Grundlegende Hilfen zur Diskussion:
n-1 - Der Alte.
n+1 - Der Nächste.
- Wer TeX im Forum braucht, kann das jetzt auch über [tex][/tex]
Spoiler - markieren, um zu lesen:
Online-TeX - Alte Lösung: Wenn man mal eben eine Formel im Forum nicht in ASCII-Art darstellen will.
Detexify - Um das Gekritzel aus der Vorlesung mit obigem Link nutzbar zu machen. (Zeichnung->TeX-Symbol)
LaTeX - Für alles, was über das Forum hinausgeht (und man sich in was anderes als Office einarbeiten will/muss)
XKCD - Unsere Bibel
PHD Comics
Abstruse Goose - Weiterer Zeitvertreib
Geek and Poke - Webcomic für Codetipper
Wikipedia - Eine gute erste Anlaufstelle. Für fast alles.
arXiv - Eine zweite Anlaufstelle mit doofer Suche
Wolfram Alpha - Der praktische Rechnerersatz
Unspeakable Vault of Doom - In Ermangelung eines passenderen Bildes für den Thread wird erstmal das für Foren gedachte Bild vom UVOD verwendet.)
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verwandte Threads:
Studienthread
(Hobby-)Astronomie
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IRC-Channel:
#potpimp auf freenode.net Könnte man mal wieder beleben... 
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von horscht(i) am 10.11.2013 15:28]
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| | Zitat von pinnback
Ist das nicht gesund?
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In einer Woche quasi die Zeit tot zu schlagen, um dann in der anderen Woche vor Zeitdruckt die Wochentage durcheinander zubringen, stelle ich mir nicht ganz gesund vor.
Ein gleicher, über die Zeit stetiger Pegel an Arbeitslast ist mir persönlich sympathischer.
| | Zitat von pinnback
| | Zitat von horscht(i)
Du baust dir diese Wochen selbst und gibts das dankenswerterweise auch zu. Aber ich unterstelle - ohne Belege zu haben -, dass sich viele der Doktoranden, die sich beschweren, mit besserem Zeitmanagement auseinandersetzen sollten und evtl. einfach aus Motivationsmangel bzw. bewusstem Aufschieben zu solchen Stresswochen kommen.
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Ich stimme dir völlig zu, ich komm im Monat auf irgendwas um die 160 h, wie ich die verteile, ist halt meine Sache. Und ich höre auch einiges an Beschwerden, seh dann aber wie man Knopf A drückt, 30 min wartet, Knopf B, 1 h wartet ... was zwischendrin tun? Niemals! Das wäre sonst ja auch alles zu einfach.
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Exakt dieses Verhalten meine ich. Das ist mir absolut unverständlich.
| | Zitat von RichterSkala
| | Zitat von con_chulio
Teilchenphysik... Ellenbogengesellschaft... obsolet
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Interessant, ich hatte mich erst Montag mit einer Ethnographin unterhalten, dass die von dir beschrieben Situation gerade in der Teilchenphysik sehr typisch bzw besonders schlimm ist. Und dort, wo Teilchenphysiker quer eingestiegen sind und ihre Gesellschaft mitgebracht haben - oft zum Leidwesen der anderen.
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Ethonlogen untersuchen die Gruppe der Teilchenphysiker und ihre Auswirkungen auf die Umwelt. Wat? 
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Unterschied partielle vs. totale Zeitableitung... überseh ich was?
Gegeben
Angeblich soll
sein. Als Physiker benutzt man ja die partielle ableitung als Ableitung nach der expliziten Abhängigkeit der Variable, daher ist für mich verständlich, dass man sagt
da ja nur die Koordinaten x,y,z wiederrum funktionen von t sind. Aber die einzige Zeitabhängigkeit von H ist doch grade über diese implizite Abhängigkeit von r(t) definiert, wieso sollte also dort die partielle Ableitung irgendwas tun?
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Existiert  als Symbol für eine Definition, bzw ist das gebräuchlich?
e:\doteq, also ein Punkt über dem Gleichheitszeichen.
Dachte zuerst sowas wie 'in erster Näherung', aber das passt nicht wirklich in den Kontext.
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Irdorath am 11.11.2013 18:36]
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Ha, das reicht mir. Danke
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Ich habe das auch schon gesehen.
@SilentAssassin: Solche Fragen stelle ich mir bei partiellen Ableitungen auch immer wieder und habe das Gefühl, nichts zu raffen...
You took my hat. I like my hat.
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Matlab-Problem: Ich habe eine Matrix data , deren Zeilen ich anhand eines Vektors x sortieren möchte. Dabei habe ich diesen Ansatz gefunden, der auch eigentlich gut funktioniert:
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| Code: |
[~, sortedx] = sort(x);
data = data(sortedx, :); |
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Problem ist, dass dabei eine Kopie von data erstellt wird, und die Matrix ist groß genug dass ich dafür nicht mehr genug Speicher übrig habe. Kennt jemand von euch einen Ansatz, der In-Place funktioniert?
edit: Die Matrix mit dem Ansatz von hier sortieren funktioniert, auch wenn das nicht 100% In-Place ist, ich kriege damit den Speicherbedarf auf eine Matrixzeile gedrückt und das reicht mir 
edit²: Aber eine andere Frage: Die Matrix wird von einer Funktion erzeugt und dann in einer anderen Funktion weiterverarbeitet. Der Speicher von der Matrix in der ersten Funktion wird aber erst freigegeben wenn die ganze Berechnung durch ist, nicht mal wenn ansonsten der RAM voll ist. Kann ich Matlab irgendwie sagen dass es das vorher schon freigeben soll?
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Danzelot am 12.11.2013 14:24]
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| | Zitat von Wraith of Seth
Ich habe das auch schon gesehen.
@SilentAssassin: Solche Fragen stelle ich mir bei partiellen Ableitungen auch immer wieder und habe das Gefühl, nichts zu raffen...
You took my hat. I like my hat.
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Gut zu wissen, dass ich nicht der einzige mit solch problemen bin
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Die Thermodynamik hat bei mir sämtliches Verständnis ausgelöscht. Der Unterschied zwischen partiellen und totalen Ableitungen ist völlig dahin, wenn es plötzlich darum geht, bestimmte Werte dabei festzuhalten.
The way to belief is short and easy, the way to knowledge is long and hard.
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Sorry, habs rausgekriegt. Trotzdem danke
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Shitstorm am 12.11.2013 22:37]
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Hilfe!
Ich habe ganz viele Daten und soll die Ergebnismenge schreiben. Also rund 50 Werte von 0,33 bis 2,44. Schreibe ich dann einfach {0,47;2,44}?
Oder muss man das mit "," trennen?
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Switchie am 13.11.2013 22:53]
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Ich hab ein radioaktives Präparat mit einer Halbwertszeit von 30,1 Jahren, welches vor 40,1 Jahren eine Aktivität von 455,1 kBq hatte.
Scheinbar bestimme ich die heutige Aktivität mit
455kBq/(2*1,33) , wobei 1,33 = 40,1/30,1.
Kann mir jemand erklären, wie man darauf kommt?
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Schau mal nach Unterstufen-Physikmaterial (9. oder 10. Klasse), da kommt genau das dran.
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| | Zitat von Switchie
Hilfe!
Ich habe ganz viele Daten und soll die Ergebnismenge schreiben. Also rund 50 Werte von 0,33 bis 2,44. Schreibe ich dann einfach {0,47;2,44}?
Oder muss man das mit "," trennen?
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Ich würde postulieren, dass du entweder etwas schreibst wie:
![TeX: E_i \in [0,33, 2,33]](http://chart.apis.google.com/chart?chco=FFFFFF&chf=bg,s,00000000&cht=tx&chl=E_i+%5Cin+%5B0%2C33%2C+2%2C33%5D) oder du listest ALLE Werte auf, die vorkommen. (Natürlich jeweils nur einfach, wenn du z.B. drei Messungen hast mit 2, 2,3 und 2, dann wäre die Menge {2, 2,3}
Üblicherweise setzt man die einzelnen Werte mit einem Komma und einem Leerzeichen voneinander ab, wenn ich mich nicht täusche. Keine Ahnung, ob es da Regeln gibt, wie das aussieht, wenn man Kommazahlen hat...
I am over 18 and clicking a button.
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| | Zitat von radioactix
Ich hab ein radioaktives Präparat mit einer Halbwertszeit von 30,1 Jahren, welches vor 40,1 Jahren eine Aktivität von 455,1 kBq hatte.
Scheinbar bestimme ich die heutige Aktivität mit
455kBq/(2*1,33) , wobei 1,33 = 40,1/30,1.
Kann mir jemand erklären, wie man darauf kommt?
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Okay, Formel ist falsch - ist echt kein Verlass auf Nerd-Komilitonen. Habs jetzt mit dem Zerfallsgesestz gelöst.
Trotzdem danke für die Antworten
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Klar ist die Formel falsch, radioaktiver Zerfall ist nicht linear. Deswegen hab ich dir ja auch verlinkt wo du nachlesen kannst wie das richtig geht.
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Hier gab's ja letztens 1-2 Interessenten. Wer testen mag:
* inktex für LaTeX in inkscape
* inkscapeslide2 für inkscape SVG -> PDF Slides
Beides nur unter Linux.
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![TeX: e^{-\frac{h*c*\log{n}}{2}}[\delta\sqrt{n}] \leq K \frac{\sqrt{n}}{n^{\frac{c*h}{4}}}](http://chart.apis.google.com/chart?chco=FFFFFF&chf=bg,s,00000000&cht=tx&chl=e%5E%7B-%5Cfrac%7Bh%2Ac%2A%5Clog%7Bn%7D%7D%7B2%7D%7D%5B%5Cdelta%5Csqrt%7Bn%7D%5D+%5Cleq+K+%5Cfrac%7B%5Csqrt%7Bn%7D%7D%7Bn%5E%7B%5Cfrac%7Bc%2Ah%7D%7B4%7D%7D%7D)
In K landen delta und sonstiger Müll, h ist eine Konstante(Fisher Information) zu der ich c anschließend so wähle, dass der Nenner dominiert und ich gegen 0 konvergiere.
Kommt man elegant von e^-... auf n^-... ? Ist Teil eines großen Beweises (bernstein-von mises theorem) den ich für einen Vortrag sowieso abkürze. Bin ich mit "e^-x fällt schneller als x^-a (a>1)" sicher dabei?
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Ähm, das ist doch einfach  ?
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Robotronic am 14.11.2013 17:28]
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Hoppla, vertippt. Eigentlich log (sqrt (n)), aber das erklärt die Viertel.
Danke vielmals! kann ich das als zu langen Tag in der Bib verkaufen?
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| | Zitat von Irdorath
kann ich das als zu langen Tag in der Bib verkaufen?
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Nein, nicht um die Uhrzeit.
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Ich hätte mal eine ganz faule Anfrage, vielleicht ist ja hier jemand in dem Thema drin: Ich habe zweidimensionale Daten auf einer Zeitachse (so gesehen dreidimensional) von Muskelaktivität und möchte dort Aktivitätszentren suchen. k-means über größere Fenster von den Daten kommt in Frage, aber anscheinend gibt es aus der Bildverarbeitung bewährte Algorithmen, um solche Daten zu segmentieren. Ich suche jetzt erstmal einen Einstieg über die wichtigsten Methoden aus der Bildverarbeitung, kann mir jemand was empfehlen? Grob gefenstert sehen meine Daten ungefähr so aus, und ich möchte dann da die Position der Aktivitätszentren (rot) bzw. die relativen Positionen zwischen den Zentren bestimmen.
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Eine Bekannte von mir über Facebook: Gespräch mit ihrer Mutter über Mathe auf der Damentoilette eines Restaurants. Eine andere kommt dazu: "Sprechen Sie deutsch?" - "Nein, Mathematik. Manchmal auch Mode."
I am not a smart man, but I know what love is.
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Ich merke heute mal wieder, dass am Fraunhofer arbeiten totales Eierschaukeln ist.
| | Zitat von Danzelot
Ich hätte mal eine ganz faule Anfrage, vielleicht ist ja hier jemand in dem Thema drin: Ich habe zweidimensionale Daten auf einer Zeitachse (so gesehen dreidimensional) von Muskelaktivität und möchte dort Aktivitätszentren suchen. k-means über größere Fenster von den Daten kommt in Frage, aber anscheinend gibt es aus der Bildverarbeitung bewährte Algorithmen, um solche Daten zu segmentieren. Ich suche jetzt erstmal einen Einstieg über die wichtigsten Methoden aus der Bildverarbeitung, kann mir jemand was empfehlen? Grob gefenstert sehen meine Daten ungefähr so aus, und ich möchte dann da die Position der Aktivitätszentren (rot) bzw. die relativen Positionen zwischen den Zentren bestimmen.
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Ich finde den Expectation-Maximization-Algorithmus (meist einfach EM-Algorithmus genannt) sehr gut. Wikipedia beschreibt den schon ganz gut. Den hatten wir im Hauptseminar Sprachverarbeitung mal dran und danach hat sogar der Prof den sofort in alle Vorlesungen eingebaut. Dabei muss ich aber auch gleich davor warnen, dass es um Wahrscheinlichkeitsverteilungen geht, was ja nicht jedem liegt. Z.B. hat der Prof die Erklärung in der Vorlesung dann auch gleich verkackt, weil er den Algo nicht richtig verstanden hatte. XD Dafür liefert er bei hinreichend komplexen Daten deutlich bessere Ergebnisse als k-Means, weil er "freier" is in den Grund-Annahmen.
Außerdem wäre da noch DBSCAN oder einer der Vielzahl an darauf basierenden Verfahren. Habe ich aber selbst nohc nicht in Bewegung gesehen. Im Zweifelsfall kann man auch ein Neuronales Netz drauf abrichten oder man ist faul und lässt es bei Amazon Mechanical Turk von Menschen für 1 Cent pro Bild machen.
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[Dieser Beitrag wurde 3 mal editiert; zum letzten Mal von Skgoa am 15.11.2013 16:17]
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Mal eine kleine Frage: Was muss man eigentlich suchen, um die verbotenen Künste der Mathematik und Physik ausfindig zu machen? Ich habe letztens ein paar Vortragsankündigungen gesehen, die sich mit Differentialgleichungen zu Explosionsprozessen befassten. Aus Plasmaphysik erinnere ich mich an Gleichungen für Schockfronten. Ich kann mir kaum vorstellen, dass die ganze "triviale" und mittlerweile allseits bekannte Seite der Naturwissenschaft von Krach, Peng und Bumm noch schwer zu finden ist, wenn man selbst den Los Alamos Primer bei Amazon bekommt.
Was wären Einführungen? Standardwerke?
Ich habe nicht wirklich vor, mich den dunklen Künsten zu verkaufen - aber neugierig bin ich ja schon...
Spoiler - markieren, um zu lesen:
Diesmal ist die Sig handgewählt.
Ph'nglui inglw'nafh Cthulhoo R'lyeh wgah'nagl fhtagn!
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| | Zitat von Skgoa
Ich merke heute mal wieder, dass am Fraunhofer arbeiten totales Eierschaukeln ist.
| | Zitat von Danzelot
Ich hätte mal eine ganz faule Anfrage, vielleicht ist ja hier jemand in dem Thema drin: Ich habe zweidimensionale Daten auf einer Zeitachse (so gesehen dreidimensional) von Muskelaktivität und möchte dort Aktivitätszentren suchen. k-means über größere Fenster von den Daten kommt in Frage, aber anscheinend gibt es aus der Bildverarbeitung bewährte Algorithmen, um solche Daten zu segmentieren. Ich suche jetzt erstmal einen Einstieg über die wichtigsten Methoden aus der Bildverarbeitung, kann mir jemand was empfehlen? Grob gefenstert sehen meine Daten ungefähr so aus, und ich möchte dann da die Position der Aktivitätszentren (rot) bzw. die relativen Positionen zwischen den Zentren bestimmen.
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Ich finde den Expectation-Maximization-Algorithmus (meist einfach EM-Algorithmus genannt) sehr gut. Wikipedia beschreibt den schon ganz gut. Den hatten wir im Hauptseminar Sprachverarbeitung mal dran und danach hat sogar der Prof den sofort in alle Vorlesungen eingebaut. Dabei muss ich aber auch gleich davor warnen, dass es um Wahrscheinlichkeitsverteilungen geht, was ja nicht jedem liegt. Z.B. hat der Prof die Erklärung in der Vorlesung dann auch gleich verkackt, weil er den Algo nicht richtig verstanden hatte. XD Dafür liefert er bei hinreichend komplexen Daten deutlich bessere Ergebnisse als k-Means, weil er "freier" is in den Grund-Annahmen.
Außerdem wäre da noch DBSCAN oder einer der Vielzahl an darauf basierenden Verfahren. Habe ich aber selbst nohc nicht in Bewegung gesehen. Im Zweifelsfall kann man auch ein Neuronales Netz drauf abrichten oder man ist faul und lässt es bei Amazon Mechanical Turk von Menschen für 1 Cent pro Bild machen.
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Expectation Maximization an sich ist kein Algorithmus um Cluster zu modellieren, sondern ein Algortihmus, eine Objective zu optimieren. The EM algorithm is a convenient and general purpose iterative approach to maximising the likelihood under missing data/hidden variables. (Barber, http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online )
K-Means kann man bedingt auch als EM Problem betrachten. Allgemein hat dein Prof wohl Mixture Models gezeigt, deren Likelihood mit Expectation Maximization optimiert wurde. Vermutlich hat er Gaussian Mixture Models benutzt. Das Problem von GMMs - wie von kmeans - ist, dass die Anzahl der Cluster ein Design Parameter ist, i.e. sie muss vorher bekannt sein. Es gibt Methoden, um die Anzahl der Cluster durch den Algorithmus zu bestimmen - Bayesian Information Criterion (BIC) ist hier ein Stichwort - wie gut die funktionieren, weiss ich allerdings nicht und wird vermutlich auch stark von Danzelots Daten abhaengen. Weiterhin gibt es mit Ransac einen Algorihtmus, der immer einen Cluster innerhalb der Daten findet. Wenn man die entsprechenden Punkte entfernt und den Prozess immer wieder durchfuehrt, kann man damit auch eine unbestimmte Anzahl an Clustern finden.
Wenn du dichte Punktwolken hast, dann wuerde vermutlich eine Segmentierung der 2D Bilder reichen, in der du aktive Regionen vs. inaktive aka Hintergrund segmentierst. Dann findest du die connected components im Bild und du hast deine aktiven Regionen.
Ein paar mehr Informationen - wie z.B. was ist eine aktive Region oder ist eine Zeitabhaengigkeit vorhanden und muss sie modelliert werden - waeren hilfreich.
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Nein, hat er nicht.
e/ Und die Anzahl der Cluster muss nicht bekannt sein, sonder wird geraten und man guckt hinterer was sinnvoll war.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Skgoa am 15.11.2013 20:54]
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| Thema: pOT-lnformatik, Mathematik, Physik XV ( 100% Science, 50% Payment ) |
