В මෙම ප්‍රකාශනය Khanty-Mansi Autonomous Okrug හි නිශ්චල දේපලවල කැඩැස්තර තක්සේරු ප්රතිඵලවල දත්ත කට්ටලයක් මත පදනම්ව සිදු කරන ලද බව විස්තර කරන ලදී.
ප්රායෝගික කොටස පියවර ආකාරයෙන් ඉදිරිපත් කෙරේ. එක්සෙල් දන්නා බොහෝ විශේෂඥයින් විසින් වඩාත් පොදු මෙවලම සහ විස්තර කරන ලද මෙහෙයුම් නැවත නැවතත් කළ හැකි බැවින්, සියලුම පිරිසිදු කිරීම් Excel තුළ සිදු කරන ලදී. සහ අතින් වැඩ සඳහා ඉතා හොඳින් ගැලපේ.
ශුන්‍ය අදියර යනු ගොනුව දියත් කිරීම සහ සුරැකීමේ කාර්යය වනු ඇත, එය ප්‍රමාණයෙන් 100 MB වන බැවින්, මෙම මෙහෙයුම් සංඛ්‍යාව දස සහ සිය ගණනක් වීමත් සමඟ ඒවා සැලකිය යුතු කාලයක් ගත වේ.
විවෘත කිරීම, සාමාන්යයෙන්, තත්පර 30 කි.
ඉතිරි කිරීම - තත්පර 22.
පළමු අදියර ආරම්භ වන්නේ දත්ත කට්ටලයේ සංඛ්යානමය දර්ශක නිර්ණය කිරීමෙනි.
වගුව 1. දත්ත කට්ටලයේ සංඛ්යාන දර්ශක
තාක්ෂණය 2.1.
අපි සහායක ක්ෂේත්‍රයක් සාදන්නෙමු, එය මා සතුව අංකය යටතේ ඇත - AY. සෑම ප්‍රවේශයක් සඳහාම, අපි “=LENGTH(F365502)+LENGTH(G365502)+…+LENGTH(AW365502)” සූත්රය සාදමු.
අදියර 2.1 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t21 = 1 පැය.
2.1 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n21 = 0 pcs.
දෙවන අදියර.
දත්ත කට්ටලයේ සංරචක පරීක්ෂා කිරීම.
2.2 වාර්තා වල ඇති සියලුම අගයන් සම්මත සංකේත භාවිතයෙන් සෑදී ඇත. එබැවින්, සංකේත මගින් සංඛ්‍යාලේඛන නිරීක්ෂණය කරමු.
වගුව 2. ප්රතිඵලවල මූලික විශ්ලේෂණය සමඟ දත්ත කට්ටලයේ අක්ෂරවල සංඛ්යාන දර්ශක.
තාක්ෂණය 2.2.1.
අපි සහායක ක්ෂේත්‍රයක් සාදන්නෙමු - “ඇල්ෆා 1”. සෑම වාර්තාවක් සඳහාම, අපි "=CONCATENATE(Sheet1!B9;...Sheet1!AQ9)" සූත්රය සාදමු
අපි ස්ථාවර Omega-1 සෛලයක් නිර්මාණය කරමු. අපි මෙම කොටුවට 1251 සිට 32 දක්වා Windows-255 අනුව අක්ෂර කේත විකල්ප ලෙස ඇතුළත් කරන්නෙමු.
අපි සහායක ක්ෂේත්‍රයක් සාදන්නෙමු - “alpha2”. "=FIND(SYMBOL(Omega,1); "alpha1",N)" සූත්රය සමඟ.
අපි සහායක ක්ෂේත්‍රයක් සාදන්නෙමු - “alpha3”. “=IF(ISNUMBER(“alpha2”,N),1)” සූත්රය සමඟ
“=SUM(“alpha2”N3: “alpha1”N3)” සූත්රය සමඟ “Omega-365498” ස්ථාවර සෛලයක් සාදන්න
වගුව 3. ප්රතිඵලවල මූලික විශ්ලේෂණයේ ප්රතිඵල
වගුව 4. මෙම අදියරේදී වාර්තා කරන ලද දෝෂ
අදියර 2.2.1 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t221 = 8 පැය.
අදියර 2.2.1 හි නිවැරදි කරන ලද දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n221 = 0 pcs.
අදියර 3.
තෙවන පියවර වන්නේ දත්ත කට්ටලයේ තත්වය වාර්තා කිරීමයි. සෑම වාර්තාවකටම අනන්‍ය අංකයක් (ID) සහ එක් එක් ක්ෂේත්‍රයට පැවරීමෙන්. පරිවර්තනය කරන ලද දත්ත කට්ටලය මුල් එක සමඟ සංසන්දනය කිරීමට මෙය අවශ්ය වේ. කණ්ඩායම් සහ පෙරීමේ හැකියාවන්ගෙන් පූර්ණ ප්‍රයෝජන ගැනීමට ද මෙය අවශ්ය වේ. මෙහිදී නැවතත් අපි 2.2.2 වගුව වෙත හැරී දත්ත කට්ටලයේ භාවිතා නොකරන සංකේතයක් තෝරන්න. රූප සටහන 10 හි පෙන්වා ඇති දේ අපට ලැබේ.
රූපය 10. හඳුනාගැනීම් පැවරීම.
අදියර 3 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t3 = 0,75 පැය.
3 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n3 = 0 pcs.
Schumann සූත්‍රයට අනුව දෝෂ නිවැරදි කිරීමෙන් අදියර සම්පූර්ණ කිරීම අවශ්ය වේ. අපි නැවත අදියර 2 වෙත යමු.
අදියර 2.2.2.
මෙම පියවරේදී අපි ද්විත්ව සහ ත්‍රිත්ව අවකාශයන් නිවැරදි කරන්නෙමු.
රූපය 11. ද්විත්ව අවකාශයන් ගණන.
2.2.4 වගුවේ හඳුනාගත් දෝෂ නිවැරදි කිරීම.
වගුව 5. දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ අදියර
"e" හෝ "e" අක්ෂර භාවිතය වැනි එවැනි අංගයක් වැදගත් වන්නේ ඇයිද යන්න පිළිබඳ උදාහරණයක් රූප සටහන 12 හි දක්වා ඇත.
රූපය 12. "ඊ" අක්ෂරයේ විෂමතාව.
පියවර 2.2.2 t222 = පැය 4 තුළ ගත කළ මුළු කාලය.
2.2.2 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n222 = 583 pcs.
හතරවන අදියර.
ක්ෂේත්‍ර අතිරික්තය පරීක්ෂා කිරීම මෙම අදියරට හොඳින් ගැලපේ. ක්ෂේත්‍ර 44න් ක්ෂේත්‍ර 6ක්:
7 - ව්යුහයේ අරමුණ
16 - භූගත මහල් ගණන
17 - මාපිය වස්තුව
21 - ගම් සභාව
38 - ව්‍යුහ පරාමිතීන් (විස්තරය)
40 - සංස්කෘතික උරුමය
ඔවුන්ට ඇතුළත් කිරීම් කිසිවක් නැත. එනම්, ඒවා අතිරික්තය.
"22 - නගරය" ක්ෂේත්‍රයට එක් ප්‍රවේශයක් ඇත, රූපය 13.
රූපය 13. "නගරය" ක්ෂේත්රයේ ඇති එකම ප්රවේශය Z_348653 වේ.
ක්ෂේත්‍රය “34 - ගොඩනැගිල්ලේ නම” හි ක්ෂේත්රයේ අරමුණට පැහැදිලිවම අනුරූප නොවන ඇතුළත් කිරීම් අඩංගු වේ, රූපය 14.
රූපය 14. අනුකූල නොවන ඇතුළත් කිරීමක උදාහරණයක්.
අපි මෙම ක්ෂේත්‍ර දත්ත කට්ටලයෙන් බැහැර කරමු. තවද අපි වාර්තා 214 ක වෙනස සටහන් කරමු.
අදියර 4 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t4 = 2,5 පැය.
4 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n4 = 222 pcs.
වගුව 6. 4 වන අදියරෙන් පසු දත්ත කට්ටල දර්ශක විශ්ලේෂණය කිරීම
පොදුවේ ගත් කල, දර්ශකවල වෙනස්කම් විශ්ලේෂණය කිරීම (වගුව 6) අපට මෙසේ පැවසිය හැකිය:
1) සම්මත අපගමන ලීවරයට සාමාන්ය සංකේත සංඛ්‍යාවේ අනුපාතය 3 ට ආසන්න වේ, එනම් සාමාන්ය ව්‍යාප්තියක සලකුණු ඇත (සිග්මා රීතිය).
2) සාමාන්ය ලීවරයේ සිට අවම සහ උපරිම ලීවරවල සැලකිය යුතු අපගමනය, දෝෂ සෙවීමේදී වලිග අධ්යයනය කිරීම පොරොන්දු වූ දිශාවක් බව යෝජනා කරයි.
Schumann ගේ ක්‍රමවේදය භාවිතා කරමින් දෝෂ සෙවීමේ ප්රතිඵල විමසා බලමු.
උදාසීන අදියර
2.1 අදියර 2.1 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t21 = 1 පැය.
2.1 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n21 = 0 pcs.
3 අදියර 3 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t3 = 0,75 පැය.
3 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n3 = 0 pcs.
ඵලදායී අදියර
2.2 අදියර 2.2.1 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t221 = 8 පැය.
අදියර 2.2.1 හි නිවැරදි කරන ලද දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n221 = 0 pcs.
පියවර 2.2.2 t222 = පැය 4 තුළ ගත කළ මුළු කාලය.
2.2.2 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n222 = 583 pcs.
පියවර 2.2 t22 = 8 + 4 = පැය 12 තුළ ගත කළ මුළු කාලය.
2.2.2 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n222 = 583 pcs.
4 අදියර 4 සඳහා ගත කළ මුළු කාලය (Schumann සූත්රය සඳහා) t4 = 2,5 පැය.
4 අදියරේදී සොයාගත් දෝෂ ගණන (Schumann සූත්රය සඳහා) n4 = 222 pcs.
Schumann ආකෘතියේ පළමු අදියරට ඇතුළත් කළ යුතු ශුන්‍ය අවධීන් ඇති බැවින්, අනෙක් අතට, 2.2 සහ 4 අදියර සහජයෙන්ම ස්වාධීන බැවින්, Schumann ආකෘතිය උපකල්පනය කරන්නේ චෙක්පතේ කාලසීමාව වැඩි කිරීමෙන් සම්භාවිතාව බවයි. දෝෂයක් හඳුනා ගැනීම අඩු වේ, එනම්, ප්‍රවාහය අසාර්ථක වීම අඩු වේ, පසුව මෙම ප්‍රවාහය පරීක්ෂා කිරීමෙන් අපි කුමන අදියර පළමුව තැබිය යුතුද යන්න තීරණය කරමු, රීතියට අනුව, අසාර්ථක dens නත්වය නිතර පවතින විට, අපි එම අදියර පළමුව තබමු.
රූපය 15.
රූප සටහන 15 හි සූත්‍රයෙන් පහත දැක්වෙන්නේ ගණනය කිරීම් වලදී 2.2 අදියරට පෙර සිව්වන අදියර තැබීම වඩාත් සුදුසු බවයි.
Schumann ගේ සූත්රය භාවිතා කරමින්, අපි ඇස්තමේන්තුගත ආරම්භක දෝෂ ගණන තීරණය කරමු:
රූපය 16.
රූප සටහන 16 හි ප්‍රතිපල වලින් පුරෝකථනය කරන ලද දෝෂ සංඛ්‍යාව N2 = 3167 වන අතර එය 1459 හි අවම නිර්ණායකයට වඩා වැඩි බව පෙනේ.
නිවැරදි කිරීමේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, අපි දෝෂ 805 ක් නිවැරදි කළ අතර, පුරෝකථනය කළ අංකය 3167 - 805 = 2362 වේ, එය තවමත් අප පිළිගත් අවම සීමාවට වඩා වැඩි ය.
අපි පරාමිතිය C, lambda සහ විශ්වාසනීය කාර්යය නිර්වචනය කරමු:
රූපය 17.
අත්යවශ්යයෙන්ම, lambda යනු එක් එක් අදියරේදී දෝෂ අනාවරණය වන තීව්රතාවයේ සැබෑ දර්ශකයකි. ඔබ ඉහත බැලුවහොත්, මෙම දර්ශකයේ පෙර ඇස්තමේන්තුව පැයකට දෝෂ 42,4 ක් වූ අතර එය Schumann දර්ශකයට බෙහෙවින් සැසඳිය හැකිය. මෙම ද්රව්යයේ පළමු කොටස වෙත හැරෙමින්, සංවර්ධකයෙකු විසින් මිනිත්තුවකට වාර්තාවක් පරීක්ෂා කිරීමේදී, 1 වාර්තා වලට 250,4 දෝෂයකට වඩා අඩු නොවිය යුතු බව නිර්ණය කරන ලදී. එබැවින් Schumann ආකෘතිය සඳහා lambda හි තීරණාත්මක අගය:
60 / 250,4 = 0,239617.
එනම්, පවතින 38,964 සිට 0,239617 දක්වා අඩු වන තුරු ලැම්ඩා දෝෂ හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියා පටිපාටි සිදු කිරීමේ අවශ්‍යතාවය සිදු කළ යුතුය.
නැතහොත් දර්ශකය N (දෝෂවල විභව සංඛ්‍යාව) සෘණ n (නිවැරදි කළ දෝෂ සංඛ්‍යාව) අප පිළිගත් එළිපත්තට පහළින් අඩු වන තුරු (පළමු කොටසේ) - 1459 pcs.
මූලාශ්රය: www.habr.com