programação para as ciências experimentais 2007/8

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Programação para as Ciências Experimentais 2007/8. Teórica 10. Na aula de hoje. Ajustar um modelo a dados experimentais. Interpolação linear Minimização de funções Cálculo de erros Estimar uma constante cinética ajustando o modelo aos dados. Conceitos básicos de Excel. Ajuste de um modelo. - PowerPoint PPT Presentation

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Ludwig Krippahl, 2008

Programação para as Ciências Experimentais

2007/8

Teórica 10

Ludwig Krippahl, 2008 2

Na aula de hoje...

Ajustar um modelo a dados experimentais.

Interpolação linear Minimização de funções Cálculo de erros Estimar uma constante cinética

ajustando o modelo aos dados. Conceitos básicos de Excel

Ludwig Krippahl, 2008 3

Ajuste de um modelo

Dados Experimentais Simulação

Discrepância

Minimizar

Ludwig Krippahl, 2008 4

Ajuste de um modelo

Exemplo: reacção química

Dados Experimentais Simulação

Discrepância

Minimizarminfn

cinetica

Ludwig Krippahl, 2008 5

Ajuste de um modelo

Dados: matriz com tempo na primeira coluna e concentração (ou concentrações) na segunda (ou outras).

Função erro compara cada vector com o correspondente na simulação.

Mas os valores de t podem ser diferentes. É preciso interpolar.

Primeiro, função interpol

Ludwig Krippahl, 2008 6

Interpolação linear

Função interpol Recebe: uma matriz x, y, em colunas, e um

vector x1 com os pontos a interpolar. Devolve: vector y1 com os valores em x1

interpolados de x, y.

Ludwig Krippahl, 2008 7

Interpolação linear

xix1 x2

y1

y2

Ludwig Krippahl, 2008 8

Interpolação linear

yi = (y1*(x2-xi) + y2*(xi-x1)) / (x2 – x1)

xix1 x2

y1

y2

yi

Ludwig Krippahl, 2008 9

Interpolação linearfunction yi=interpol(matxy,xi)yi=0*xi;for f=1:length(xi)

for g=2:rows(matxy)if matxy(g,1)>=xi(f);

x1 = matxy(g-1,1);x2 = matxy(g,1);y1 = matxy(g-1,2);y2 = matxy(g,2);d = x2-x1;yi(f) = (y1*(x2-xi(f))+y2*(xi(f)-x1))/d;break

endifendfor

endfor

Ludwig Krippahl, 2008 10

Interpolação linearfunction yi=interpol(matxy,xi)yi=0*xi;for f=1:length(xi)

for g=2:rows(matxy)if matxy(g,1)>=xi(f);

x1 = matxy(g-1,1);x2 = matxy(g,1);y1 = matxy(g-1,2);y2 = matxy(g,2);d = x2-x1;yi(f) = (y1*(x2-xi(f))+y2*(xi(f)-x1))/d;break

endifendfor

endfor

Cria vector yi, dos valores interpolados

Ludwig Krippahl, 2008 11

Interpolação linearfunction yi=interpol(matxy,xi)yi=0*xi;for f=1:length(xi)

for g=2:rows(matxy)if matxy(g,1)>=xi(f);

x1 = matxy(g-1,1);x2 = matxy(g,1);y1 = matxy(g-1,2);y2 = matxy(g,2);d = x2-x1;yi(f) = (y1*(x2-xi(f))+y2*(xi(f)-x1))/d;break

endifendfor

endfor

Para cada xi onde interpolar percorre os x da matriz até encontrar o primeiro que ultrapassa xi. Começa do 2º elemento porque precisa do anterior para interpolar.

Ludwig Krippahl, 2008 12

Interpolação linearfunction yi=interpol(matxy,xi)yi=0*xi;for f=1:length(xi)

for g=2:rows(matxy)if matxy(g,1)>=xi(f);

x1 = matxy(g-1,1);x2 = matxy(g,1);y1 = matxy(g-1,2);y2 = matxy(g,2);d = x2-x1;yi(f) = (y1*(x2-xi(f))+y2*(xi(f)-x1))/d;break

endifendfor

endfor

Calcula a interpolação e termina o ciclo interno (g).

Ludwig Krippahl, 2008 13

Interpolação linear

xy=[[1:10]',[2:2:20]'];

xi=[2.5:2:8];

yi=interpol(xy,xi)

hold off

plot(xy(:,1), xy(:,2))

hold on

plot(xi,yi,"ob;;");

Ludwig Krippahl, 2008 14

Interpolação linear

Ludwig Krippahl, 2008 15

Medir a discrepância (erro)

Reacção• 2A B

• Só kd

Função erro mede o erro quadrático médio, que é a média dos quadrados das diferenças entre os vectores

Ludwig Krippahl, 2008 16

Medir a discrepância (erro)

Exemplo:• 2A B

• Só kd (irreversível)

Função erro2AB mede o erro quadrático entre os dados experimentais e a simulação.

A função codifica a concentração inicial e reacção, recebe como argumentos o kd e os valores para comparar.

Ludwig Krippahl, 2008 17

Medir a discrepância (2A B)

function r=erro2AB(vals,k)er=[2,0]; define a reacçãoep=[0,1];cis=[1,0]; e as concentrações

aqui falta calcular os valores previstos pelo modelo para este k e comparar com o vector vals para calcular o erro, interpolando os valores. Para resolver na prática...

endfunction

Ludwig Krippahl, 2008 18

Medir a discrepância (2A B)

Para simular a reacção podemos usar a função cinetica da aula anterior.

Para comparar com os dados experimentais precisamos interpolar para os valores de t experimentais (que podem não coincidir com os da simulação)

Ludwig Krippahl, 2008 19

Medir a discrepância (2A B)

O erro é o erro quadrático:

r=sum((vals(:,2)-int).^2);vals é a matriz com as concentrações de A na segunda colunaint é o vector das concentrações de A obtido interpolando a simulação para os valores na 1ª coluna de vals.

Ludwig Krippahl, 2008 20

O mínimo de uma função

Método da razão dourada

Ludwig Krippahl, 2008 21

O mínimo de uma função

Tal como “encurralámos” a raiz num intervalo, vamos fazer o mesmo com o mínimo, mas precisamos de 3 pontos:

a

b

c

Ludwig Krippahl, 2008 22

O mínimo de uma função

Se x1<x2<x3 e y2<y1 e y2<y3 então tem que haver um mínimo local entre x1 e x3

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 23

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 24

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 25

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 26

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 27

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 28

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 29

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 30

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 31

O mínimo de uma função

O algoritmo é (novamente) partir os intervalos, testar, e repetir até que seja suficientemente pequeno

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 32

O mínimo de uma função

Guardar sempre os 3 pontos consecutivos em que o y do meio é menor que os extremos.

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 33

O mínimo de uma função

Como dividir o intervalo:• O ideal é manter as proporções. Dividir ao

meio não é ideal.

x1 x2 x3

Ludwig Krippahl, 2008 34

O mínimo de uma função

Como dividir o intervalo:• O ideal é manter as proporções. Dividir ao

meio não é ideal.

x1 x2 x3x4 x5

Ludwig Krippahl, 2008 35

O mínimo de uma função

Como dividir o intervalo:• Escolher o ponto novo no intervalo maior e

• Partir pela razão dourada:

(a+b)/a = a / b

a= 0.618 (a+b)

b= (1-0.618) (a+b)

Ludwig Krippahl, 2008 36

O mínimo de uma função

function xm=minfn(func,params,x1,xm,x2,prec)

c=1-0.618;

ym=feval(func,params,xm);Nome da função, parâmetros (como no zerpol), os 3 pontos iniciais e precisão

Ludwig Krippahl, 2008 37

O mínimo de uma função

function xm=minfn(func,params,x1,xm,x2,prec)

c=1-0.618;

ym=feval(func,params,xm);

Constante c para os intervalos (razão dourada)

Ludwig Krippahl, 2008 38

O mínimo de uma função

function xm=minfn(func,params,x1,xm,x2,prec)

c=1-0.618;

ym=feval(func,params,xm);

Avalia a função no ponto do meio. Nota: assume-se que y é maior em x1 e x2.

Ludwig Krippahl, 2008 39

O mínimo de uma função

while abs(x2-x1)>prec

if abs(x1-xm)>abs(x2-xm)

intervalo maior é x1 a xm

else

intervalo maior é xm a x2

endif

endwhile

Enquanto o intervalo é maior que a precisão

Ludwig Krippahl, 2008 40

O mínimo de uma função

while abs(x2-x1)>prec

if abs(x1-xm)>abs(x2-xm)

intervalo maior é x1 a xm

else

intervalo maior é xm a x2

endif

endwhile

Encontra o sub-intervalo maior, (x1 a xm ou xm a x2)

Ludwig Krippahl, 2008 41

O mínimo de uma função

x1 xm x2

Ludwig Krippahl, 2008 42

O mínimo de uma função

Se o intervalo maior é de x1 a xm

o novo x será entre x1 e xm, próximo de xm

xn=xm-c*(xm-x1)

o novo y será feval(func,params,xn)

Se o novo y for menor que o anterior (em xm) passar o x2 para onde está xm, xm para o novo x, e ym será o novo y.

Ludwig Krippahl, 2008 43

O mínimo de uma função

x1 xm x2xn

ym

yn

Ludwig Krippahl, 2008 44

O mínimo de uma função

x1 x2 x2xm

ym

Ludwig Krippahl, 2008 45

O mínimo de uma função

Se o intervalo maior é de xm a x2

o novo x será entre xm e x2, mais próximo de xm.

xn=xm+c*(x2-xm);

Se o novo y for menor que o anterior (em xm) passar o x1 para onde está xm, xm para o novo x, e ym será o novo y.

Ludwig Krippahl, 2008 46

Ajustar o modelo (2A B)

Basta usar a minfn para calcular o k que minimiza o erro

Exemplo:• vals=[0.5,0.5;2,0.2;6,0.07;9,0.055];

• k=minfn("erro2AB",vals,0,1,2,0.001)• k = 0.97843

Ludwig Krippahl, 2008 47

Ajustar o modelo (2A B)

Comparar o modelo com os dadoser=[2,0]ep=[0,1];cis=[1,0];xy=cinetica(esteq,cis,k,0,0.01,10);hold offplot(xy(:,1),xy(:,2))hold onplot(vals(:,1),vals(:,2), "x");

Ludwig Krippahl, 2008 48

Ajustar o modelo (2A B)

Ludwig Krippahl, 2008 49

Ajustar um modelo

Abordagem genérica• Simular dados previstos para um conjunto

de parâmetros

• Minimizar a discrepância entre os valores previstos e observados alterando os parâmetros.

• Na prática pode ser difícil...

Ludwig Krippahl, 2008 50

Conceitos básicos de Excel

Célula: A5 Grupo de células: A5:B12 Referência relativa ou absoluta:

• O cifrão marca uma referência absoluta.

• A$5, $B$5 Nestes casos o 5 e o B estão fixos.

• Sem cifrão a referência é relativa, e muda com copy/paste ou fill down/right

Ludwig Krippahl, 2008 51

Conceitos básicos de Excel

Referência relativa:• Nota: fórmulas começam sempre por =

Ludwig Krippahl, 2008 52

Conceitos básicos de Excel

Referência relativa:• O B passou a C e o C a D copiando para a

direita

Ludwig Krippahl, 2008 53

Conceitos básicos de Excel

Referência relativa:• O 2 passou a 3 copiando para baixo

Ludwig Krippahl, 2008 54

Conceitos básicos de Excel

Referência absoluta

Ludwig Krippahl, 2008 55

Conceitos básicos de Excel

Referência absoluta• Fill down (seleccionar, ctrl+d)

Ludwig Krippahl, 2008 56

Conceitos básicos de Excel

Referência absoluta• Multiplicar pelo C1, mas sem mudar o 1...

Ludwig Krippahl, 2008 57

Conceitos básicos de Excel

Referência absoluta• Marcar o 1 como ref. absoluta

Ludwig Krippahl, 2008 58

Conceitos básicos de Excel

Referência absoluta• Marcar o 1 como ref. absoluta

Ludwig Krippahl, 2008 59

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 60

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 61

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 62

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 63

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 64

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 65

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 66

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Parâmetros• Constante

• DeltaT

Ludwig Krippahl, 2008 67

Conceitos básicos de Excel

Dar nomes às células.• Exemplo: 2A B

• Fill down...

• Mas falta o tempo.

Ludwig Krippahl, 2008 68

Conceitos básicos de Excel

Seleccionar a primeira coluna (click no topo da coluna, no A).

Ludwig Krippahl, 2008 69

Conceitos básicos de Excel

Insert, Columns

Ludwig Krippahl, 2008 70

Conceitos básicos de Excel

Insert, Columns

Ludwig Krippahl, 2008 71

Conceitos básicos de Excel

Definir a fórmula, e fill down.

Ludwig Krippahl, 2008 72

Conceitos básicos de Excel

IF(condição; valor se verdade; valor se falso)

Ex:

Ludwig Krippahl, 2008 73

Conceitos básicos de Excel

IF(condição; valor se verdade; valor se falso)

Ex:

Ludwig Krippahl, 2008 74

Conceitos básicos de Excel

Exemplo: raiz do polinómio x3+2

Ludwig Krippahl, 2008 75

Conceitos básicos de Excel

Exemplo: raiz do polinómio x3+2

Ludwig Krippahl, 2008 76

Conceitos básicos de Excel

Exemplo: raiz do polinómio x3+2

Fill right, fill down

Ludwig Krippahl, 2008 77

Conceitos básicos de Excel

Exemplo: raiz do polinómio x3+2

Ludwig Krippahl, 2008 78

Conceitos básicos de Excel

Exemplo: raiz do polinómio x3+2

Fill down

Ludwig Krippahl, 2008 79

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