https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23229
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Біла, К. О. | - |
dc.contributor.author | Концевой, С. А. | - |
dc.contributor.author | Bila, K. | - |
dc.contributor.author | Kontsevoi, S. | - |
dc.contributor.author | Белая, Е. А. | - |
dc.contributor.author | Концевой, С. А. | - |
dc.date.accessioned | 2018-06-05T07:53:59Z | - |
dc.date.available | 2018-06-05T07:53:59Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Біла, К. О. Апроксимація експериментальних даних у Jupiter / К. О. Біла, С. А. Концевой // Комп’ютерне моделювання в хімії та технологіях і системах сталого розвитку – КМХТ-2018 : збірник наукових статей Шостої міжнародної науково-практичної конференції, м. Київ, 16-18 травня, 2018 р. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018. – С. 177-179. | uk |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23229 | - |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.source | Комп’ютерне моделювання в хімії та технологіях і системах сталого розвитку – КМХТ-2018 : збірник наукових статей Шостої міжнародної науково-практичної конференції | uk |
dc.subject | експериментальні дані | uk |
dc.subject | апроксимація | uk |
dc.subject | програмований вибір | uk |
dc.subject | Python | uk |
dc.subject | Jupiter | uk |
dc.subject | Numpy | uk |
dc.subject | experimental data | uk |
dc.subject | approximation | uk |
dc.subject | programmable selection | uk |
dc.subject | Python | uk |
dc.subject | Jupiter | uk |
dc.subject | Numpy | uk |
dc.subject | экспериментальные данные | uk |
dc.subject | аппроксимация | uk |
dc.subject | программируемый выбор | uk |
dc.subject | Python | uk |
dc.subject | Jupiter | uk |
dc.subject | Numpy | uk |
dc.title | Апроксимація експериментальних даних у Jupiter | uk |
dc.title.alternative | Approximation of Experimental Data in Jupiter | uk |
dc.title.alternative | Аппроксимация экспериментальных данных в Jupiter | uk |
dc.type | Article | uk |
dc.format.page | С. 177-179 | uk |
dc.publisher.place | Київ | uk |
dc.description.abstractuk | Представлено апроксимацію експериментальних даних, яка реалізована у середовищі Jupiter на мові Python з викристанням бібліотеки numpy. Основна відмінність запропонованого підходу від існуючих (Excel та Qbasic) полягає у програмному обранні функції, яка забезпечує найкращу точність апроксимації на основі відносної похибки. Вказано можливість застосування цього підходу у «хмарному» середовищі Azure Microsoft, яке, як і локальне (пакет Anaconda), є безкоштовним. | uk |
dc.description.abstracten | An approximation of experimental data, which is implemented in the Jupiter environment with Python's library numpy, is presented. The main difference between the proposed approach and the existing (Excel and Qbasic) is the programmed selection of function, which provides the best approximation accuracy based on relative error. The possibility of using this approach in the "cloud" environment (Azure Microsoft) is discussed, which as the local (based on Anaconda package) is free. | uk |
dc.description.abstractru | Представлено аппроксимацию экспериментальных данных, реализованная в среде Jupiter на языке Python с использованием библиотеки numpy. Основное отличие предлагаемого подхода от существующих (Excel и Qbasic) заключается в программном выборе функции, которая обеспечивает лучшую точность аппроксимации на основе относительной погрешности. Указано возможность применения этого подхода в «облачной» среде Azure Microsoft, которая, как и локальная (пакет Anaconda), является бесплатной. | uk |
dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
Appears in Collections: | Секція 3 «Комп'ютерне моделювання в хімії, комп'ютерні методи для синтезу нових речовин» |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Біла К. О., Концевой С. А..PDF | 2.08 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.