أكثر

فهم القيم الدنيا والحد الأقصى مع Mosaic إلى New Raster؟

فهم القيم الدنيا والحد الأقصى مع Mosaic إلى New Raster؟


لا بد لي من دمج العديد من البيانات النقطية DEM في واحد من هذا المصدر: http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp ، لذلك أستخدم أداة Mosaic to New Raster.

قمت بإعداد الأداة:

  1. أقوم بإدخال البيانات النقطية (جميعها من نفس المصدر ونفس الحجم وبدون إسقاط) ؛
  2. قم بإعداد Pixel Type (نقطة عائمة 32 بت كما في النقطيات الأصلية) ؛
  3. قم بإعداد حجم الخلية على أنها البيانات النقطية الأصلية ؛
  4. عدد النطاقات = 1 كالنقطيات الأصلية ؛ عامل الفسيفساء ، لقد فعلت ذلك باستخدام BLEND و MEAN (أحصل على نفس النتيجة).

المشكلة التي لدي هي أن الفسيفساء الناتجة تعرض نطاقًا مختلفًا للقيم القصوى والدنيا عن القيم القصوى والدنيا للخطوط النقطية الفردية ، على سبيل المثال ، نقطية 1 (-5123.8 ، 23.25) ، نقطية 2 (-5974.6 ، 40.09) ، نقطية 3 (-57770.2 ، 38) ، نقطية 4 (-2534.3 ، 23.55) ، ونقطية فسيفساء نهائية (-5975.8 ، 81.1).

أعتقد أن هذا الحل ليس صحيحًا ، على الأقل لم أكن أتوقع الحصول على ذلك. أي شخص لديه فكرة إذا كان هذا على ما يرام ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فكيف يمكن حلها والحصول على خطوط فسيفساء مناسبة مع القيم القصوى والدنيا الصحيحة؟

أنا أستخدم ArcGIS 10.2.2 لسطح المكتب.


كما ذكر أحدهم ، غالبًا ما تكون الإحصائيات الموجودة في خصائص البيانات النقطية تقريبية أو قديمة. إنها خصائص محددة مسبقًا يمكن أن تكون مضللة لقيم البيانات النقطية الفعلية.

قم بحساب قيم min / max الخاصة بك من 100٪ من البيانات الفعلية باستخدام مصفوفات NumPy. راجع العمل مع NumPy في ArcGIS و RasterToNumPyArray (arcpy). على سبيل المثال:

استيراد arcpy inrast = r'C:  data  inRaster.tif 'my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) print ((my_array.min ()، my_array.max ()))

إذا كانت لديك قيم مفقودة (NODATA) ، فستكون هناك حاجة إلى مصفوفة مقنعة للحصول على الإحصائيات الصحيحة:

استيراد numpy كـ np my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) my_masked_array = np.ma.masked_equal (my_array، arcpy.Raster (inrast) .noDataValue) print ((my_masked_array.min ()، my_masked_ar

أيضًا ، لا تحتاج إلى ArcGIS لقراءة البيانات النقطية كمصفوفات NumPy ؛ على سبيل المثال يمكن لـ GDAL أو rasterio القيام بالمثل.


كما تقول الردود الأخرى ، من المحتمل أن تكون الإحصائيات قديمة. إذا كنت تفضل استخدام ArcGIS ، فجرّب أداة حساب الإحصائيات في مربع أدوات إدارة البيانات. يجب أن يقوم هذا بتحديث الإحصائيات من أجلك.


فهم القيم الدنيا والحد الأقصى مع Mosaic إلى New Raster؟ - نظم المعلومات الجغرافية

ينفذ Oracle Inventory التخطيط الأدنى كحد أقصى للعناصر الخاصة بك على مستوى المؤسسة أو مستوى المخزون الفرعي. عندما تقوم بخطة min-max على مستوى المؤسسة ، يمكنك بشكل اختياري تضمين أوامر المبيعات المفتوحة والعمل في متطلبات مكونات العملية حسب الطلب في حساب التخطيط min-max. يمكن إنشاء طلبات الشراء لشراء الأصناف ووظائف العمل قيد التقدم غير الصادرة لإنشاء أصناف لكميات التزويد المقترحة بشكل اختياري. يمكنك بعد ذلك تحويل هذه الطلبات إلى أوامر شراء أو أوامر داخلية والوظائف التي لم يتم الإفراج عنها إلى وظائف للعناصر المطلوبة.

عندما تقوم بخطة min-max على مستوى المخزون الفرعي ، يمكنك اختياريًا تضمين أوامر المبيعات المفتوحة فقط حسب الطلب في حساب التخطيط الأدنى-الأقصى. يمكن إنشاء طلبات كميات التزويد المقترحة بشكل اختياري. أيضًا ، لا يمكن أن يؤدي التخطيط على مستوى المخزون الفرعي إلى إنشاء وظائف ولا يعتبر وظائف العمل قيد التقدم كمكونات العرض أو العمل قيد التقدم كطلب. يمكنك بعد ذلك تحويل هذه الطلبات إلى أوامر شراء أو أوامر داخلية للأصناف المطلوبة.

مستوى التنظيم Min-Max التخطيط

لاستخدام تخطيط min-max على مستوى المؤسسة ، يجب عليك تعيين سمات العنصر المستخدمة بواسطة تخطيط min-max. يمكنك البدء عن طريق تعيين سمة عنصر أسلوب تخطيط المخزون إلى Min-max Planning. يمكنك تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى للمستويات المستخدمة في الحساب باستخدام سمات الحد الأدنى والحد الأقصى للكمية وسمات عنصر الحد الأدنى والحد الأقصى للكمية. يمكنك اختياريًا تعيين سمات بند معدِّل كمية الأمر (الحد الأدنى لكمية الطلب ، والحد الأقصى لكمية الأمر ، ومضاعف حجم اللوت الثابت) لمزيد من التحكم في كميات الأمر المقترحة التي تم إنشاؤها بواسطة الحد الأدنى للتخطيط. قم بتعيين علامة Make أو Buy على Make لإنشاء وظائف لم يتم إصدارها بشكل اختياري ولشراء لإنشاء طلبات اختياريًا. انظر: مجموعة سمات التخطيط العام.

بالنسبة للعناصر المتكررة ، نظرًا لأنه لا يمكنك إنشاء خطط متكررة ، فلديك خيار إنشاء طلبات أو وظائف غير مخططة أو تقرير فقط.

يتم تنفيذ التخطيط Min-max عن طريق تشغيل تقرير التخطيط Min-Max. من خلال تحديد التخطيط على مستوى المؤسسة ، فإنك تقوم بتشغيل تخطيط min-max لمؤسستك. بالإضافة إلى خيار مستوى التخطيط ، يقدم Oracle Inventory خيارات صافي الطلبات المحجوزة ، وصافي الطلبات غير المحجوزة ، وصافي الطلب على العمل قيد التقدم ، وتضمين كميات المخزون غير القابلة للمقايضة عند حساب التوفر. يمكنك أيضًا تحديد تاريخ قطع الطلب وتاريخ قطع التوريد. إذا اخترت لا لجميع خيارات صافي الطلب ، فسيقوم Oracle Inventory بإجراء الحساب التالي:

    • الكمية القابلة للقسط في متناول اليد + عند الطلب = إجمالي الكمية المتوفرة ، حيث:
        • كمية Nettable المتوفرة في متناول اليد هي مجموع الكميات المتوفرة للعنصر عبر جميع المستودعات الفرعية القابلة للصف داخل مؤسستك. قد يتم إدراج الكميات غير القابلة للقص بشكل اختياري
            • عند الطلب هو مجموع أوامر الشراء المفتوحة والطلبات والأوامر الداخلية والعمل في وظائف العملية المجدولة للاستلام في أو قبل تاريخ قطع التوريد
              • إذا كان إجمالي الكمية المتاحة & أقل كمية ممكنة ، فاقترح طلبًا جديدًا ، حيث:
                  • الحد الأدنى للكمية هو قيمة سمة العنصر Min-Max Minimum Quantity.
                    • كمية الأمر = الكمية القصوى - الإجمالي المتاح ، المعدل لمعدلات كمية الأمر:
                        • يراجع Oracle Inventory كمية الأمر إذا لزم الأمر لكي تكون الكمية مضاعفًا لمضاعف حجم الدفعة الثابت
                            • يجب أن تكون كمية الأمر أكبر من أو تساوي الحد الأدنى للكمية ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية لأعلى إلى الحد الأدنى
                                • يجب أن تكون كمية الأمر أقل من الكمية القصوى أو مساوية لها ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية إلى الحد الأقصى.
                                  • الكمية القابلة للقسط في متناول اليد + عند الطلب - الطلب المفتوح = الإجمالي المتاح ، حيث
                                      • كمية Nettable المتوفرة في متناول اليد هي مجموع الكميات المتوفرة للعنصر عبر جميع المستودعات الفرعية القابلة للصف داخل مؤسستك. قد يتم إدراج الكميات غير القابلة للقص بشكل اختياري.
                                          • عند الطلب هو مجموع أوامر الشراء المفتوحة والطلبات والأوامر الداخلية والعمل في وظائف العملية المجدولة للاستلام في أو قبل تاريخ قطع التوريد
                                              • فتح الطلب هو مجموع أوامر المبيعات غير المحجوزة وأوامر المبيعات المحجوزة وطلب مكون العمل قيد التقدم المجدول للإصدار في أو قبل تاريخ قطع الطلب
                                                • إذا كان إجمالي الكمية المتاحة & lt أقل كمية ، فاقترح طلبًا جديدًا ، حيث
                                                    • الحد الأدنى للكمية هو قيمة سمة العنصر Min-Max Minimum Quantity.
                                                      • كمية الأمر = الكمية القصوى - الإجمالي المتاح ، المعدل لمعدلات كمية الأمر:
                                                          • يراجع Oracle Inventory كمية الأمر إذا لزم الأمر لكي تكون الكمية مضاعفًا لمضاعف حجم الدفعة الثابت
                                                              • يجب أن تكون كمية الأمر أكبر من أو تساوي الحد الأدنى للكمية ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية لأعلى إلى الحد الأدنى
                                                                  • يجب أن تكون كمية الأمر أقل من الكمية القصوى أو مساوية لها ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية إلى الحد الأقصى.

                                                                  يوضح لك المثال التالي كيفية تنفيذ Oracle Inventory للتخطيط الأدنى كحد أقصى. افترض أن عنصرًا يحتوي على قيم الكمية وإعدادات سمة العنصر التالية:

                                                                    • كمية القسط في متناول اليد = 25
                                                                      • كمية العرض المفتوح = 50
                                                                        • فتح كمية أمر المبيعات المحجوز = 90
                                                                          • طريقة تخطيط المخزون = تخطيط الحد الأدنى والحد الأقصى
                                                                            • الحد الأدنى للكمية القصوى = 100
                                                                              • الحد الأدنى والحد الأقصى للكمية = 500
                                                                                • إجمالي المتاح: 25 + 50 = 75
                                                                                    • نفترض أن كل المعروض يقع ضمن تاريخ قطع العرض ، بإجمالي معروض يبلغ 50
                                                                                        • إجمالي الكمية المتاحة 75
                                                                                          • أقل من الحد الأدنى للتحقق: 75 & لتر 100
                                                                                              • إجمالي الكمية المتاحة أقل من الحد الأدنى للحد الأدنى للكمية ، لذلك يخطط Oracle Inventory لطلب جديد
                                                                                                • الكمية القصوى مطروحًا منها الإجمالي المتاح: 500-75 = 425
                                                                                                    • لإعادة الكمية المتاحة إلى الحد الأدنى - الحد الأقصى ، سيقوم Oracle Inventory بتخطيط طلب لـ 425.
                                                                                                      • إجمالي المتاح: (25 + 50) - 90 = (-15)
                                                                                                          • نفترض أن كل المعروض يقع ضمن تاريخ قطع العرض ، بإجمالي معروض يبلغ 50
                                                                                                              • نفترض أن كل الطلبات ضمن تاريخ قطع الطلب ، لذا فإن إجمالي الطلبات المحجوزة المفتوحة يصل إلى 90
                                                                                                                  • إجمالي الكمية المتوفرة (-15)
                                                                                                                    • أقل من الحد الأدنى للتحقق: (-15) و 100
                                                                                                                        • إجمالي الكمية المتاحة أقل من الحد الأدنى للحد الأدنى للكمية ، لذلك يخطط Oracle Inventory لطلب جديد
                                                                                                                          • الكمية القصوى مطروحًا منها الإجمالي المتاح: 500 - (-15) = 515
                                                                                                                              • لإعادة الكمية المتاحة إلى الحد الأدنى والحد الأقصى ، سيخطط Oracle Inventory طلبًا بقيمة 515.

                                                                                                                              تخطيط الحد الأدنى والحد الأقصى لمستوى المخزون الفرعي

                                                                                                                              لإجراء تخطيط min-max على مستوى المخزون الفرعي ، يمكنك إنشاء القيم التالية على مستوى المخزون الفرعي باستخدام إما نافذة Subinventory Items أو نوافذ Item Subinventories:

                                                                                                                                • الحد الأدنى للكمية القصوى
                                                                                                                                  • الحد الأدنى للكمية القصوى
                                                                                                                                    • تم تعيين طريقة التخطيط على التخطيط Min-max
                                                                                                                                      • متعدد اللوتات الثابتة (اختياري)
                                                                                                                                        • كمية الطلب القصوى
                                                                                                                                          • أقل كمية ممكن طلبها
                                                                                                                                            • تفاصيل مصادر العنصر
                                                                                                                                                • نوع المصدر (مورد أو مخزون)
                                                                                                                                                    • منظمة المصادر (إذا كان النوع هو المخزون)
                                                                                                                                                        • تحديد مصادر المخزون الفرعي (إذا كان النوع هو المخزون) (اختياري)
                                                                                                                                                          • المهلة الزمنية (اختياري)

                                                                                                                                                          أنظر أيضا

                                                                                                                                                          حسابات تقرير التخطيط Min-Max

                                                                                                                                                            • الكمية المتوفرة + عند الطلب = الإجمالي المتاح ، حيث:
                                                                                                                                                                • الكمية المتوفرة هي الكمية الموجودة في المخزون الفرعي الذي حددته في تقرير التخطيط Min-Max.
                                                                                                                                                                    • عند الطلب هو مجموع أوامر الشراء المفتوحة والطلبات وأوامر المبيعات الداخلية المجدولة للاستلام إلى المخزون الفرعي المحدد قبل أو قبل تاريخ قطع التوريد. لاحظ أنه لا يتم تضمين أوامر التوريد التي تشير إلى مخزون فرعي مختلف ، أو مع عدم تحديد مخزون فرعي
                                                                                                                                                                      • إذا كان إجمالي الكمية المتاحة & أقل كمية ممكنة ، فاقترح طلبًا جديدًا ، حيث:
                                                                                                                                                                          • الحد الأدنى للكمية هو قيمة الحد الأدنى للحد الأدنى للكمية المعينة على مستوى العنصر / المخزون الفرعي.
                                                                                                                                                                            • كمية الأمر = الكمية القصوى - الإجمالي المتاح ، المعدل لمعدلات كمية أمر المخزون / المخزون الفرعي:
                                                                                                                                                                                • يراجع Oracle Inventory كمية الأمر إذا لزم الأمر لكي تكون الكمية مضاعفًا لمضاعف حجم الدفعة الثابت
                                                                                                                                                                                    • يجب أن تكون كمية الأمر أكبر من أو تساوي الحد الأدنى للكمية ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية لأعلى إلى الحد الأدنى
                                                                                                                                                                                        • يجب أن تكون كمية الأمر أقل من الكمية القصوى أو مساوية لها ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية إلى الحد الأقصى.
                                                                                                                                                                                          • الكمية المتوفرة + عند الطلب - الطلب المفتوح = الإجمالي المتاح ، أين
                                                                                                                                                                                              • الكمية المتوفرة هي الكمية الموجودة في المخزون الفرعي المحدد في تقرير التخطيط Min-Max.
                                                                                                                                                                                                  • عند الطلب هو مجموع أوامر الشراء المفتوحة والطلبات والأوامر الداخلية المجدولة للاستلام إلى المخزون الفرعي المحدد في أو قبل تاريخ قطع التوريد. لاحظ أن الأوامر التي تشير إلى مخزون فرعي مختلف ، أو التي لم يتم تحديد مخزون فرعي محدد ، لا يتم تضمينها
                                                                                                                                                                                                      • فتح الطلب هو مجموع أوامر المبيعات المفتوحة وحجوزات المخزون المجدولة للشحن من هذا المخزون الفرعي في أو قبل "تاريخ قطع الطلب". لاحظ أن أوامر المبيعات وحجوزات المخزون التي تشير إلى مخزون فرعي مختلف ، أو التي لم يتم تحديد مخزون فرعي محدد ، لا يتم تضمينها
                                                                                                                                                                                                        • إذا كان إجمالي الكمية المتاحة & أقل كمية ممكنة ، فاقترح طلبًا جديدًا ، حيث:
                                                                                                                                                                                                            • الحد الأدنى للكمية هو قيمة الحد الأدنى - الحد الأدنى للكمية المحددة على مستوى العنصر / المخزون الفرعي.
                                                                                                                                                                                                              • كمية الأمر = الكمية القصوى - الإجمالي المتاح ، المعدل لمعدلات كمية الأمر المحددة على مستوى الصنف / المخزون الفرعي:
                                                                                                                                                                                                                  • يراجع Oracle Inventory كمية الأمر إذا لزم الأمر لكي تكون الكمية مضاعفًا لمضاعف حجم الدفعة الثابت
                                                                                                                                                                                                                      • يجب أن تكون كمية الأمر أكبر من أو تساوي الحد الأدنى للكمية ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية لأعلى إلى الحد الأدنى
                                                                                                                                                                                                                          • يجب أن تكون كمية الأمر أقل من الكمية القصوى أو مساوية لها ، أو يراجع Oracle Inventory الكمية إلى الحد الأقصى.

                                                                                                                                                                                                                          يوضح لك المثال التالي كيفية تنفيذ Oracle Inventory للتخطيط الأدنى كحد أقصى. افترض أن عنصرًا يحتوي على قيم الكمية وإعدادات سمة العنصر التالية:


                                                                                                                                                                                                                          منظور تاريخى

                                                                                                                                                                                                                          كانت طريقة الحد الأدنى / الحد الأقصى واحدة من أقدم طرق تجديد المخزون الآلية لاستخدامها في برامج المؤسسة المخصصة لإدارة المخزون. الفائدة الأساسية من هذه الطريقة هي بساطتها الشديدة في التنفيذ.

                                                                                                                                                                                                                          تتعقب هذه الطريقة مستوى المخزون الإجمالي الحالي ، والذي يكون عادةً مجموع المخزون المتوفر بالإضافة إلى المخزون عند الطلب لكل SKU فردي. عندما يصل إجمالي المخزون إلى قيمة الحد الأدنى ، يتم تشغيل إعادة ترتيب. تستهدف كمية إعادة الطلب القيمة القصوى لمستوى المخزون الإجمالي الجديد ، وبالتالي فإن كمية إعادة الطلب هي الفرق بين الحد الأقصى والحد الأدنى (أي الحد الأقصى ناقص الحد الأدنى).

                                                                                                                                                                                                                          في شكله الأصلي ، تم اعتبار طلب الحد الأدنى / الحد الأقصى طريقة ثابتة إلى حد ما للتحكم في المخزون حيث نادرًا ما يتم تغيير قيم الحد الأدنى / الحد الأقصى ، ربما عدة مرات في السنة. تم استخدام تحليل ABC بشكل متكرر لتوجيه الممارسين لقضاء المزيد من الوقت في مراجعة العناصر "أ" التي تتطلب عادةً اهتمامًا أكبر من العناصر "ب" أو "ج".


                                                                                                                                                                                                                          مشاريع جديدة مفتوحة المصدر باستخدام NHDPlus

                                                                                                                                                                                                                          تم إطلاق مشروعين جديدين مفتوح المصدر ، Xstrm و FCPGtools ، يوفران وظائف تستند إلى إصدارات NHDPlus. يوفر كلا المشروعين أدوات لتلخيص خصائص المناظر الطبيعية باستخدام NHDPlus V2 الأقدم ، وسيعمل أيضًا مع NHDPlus HR. يعتمد كلا المشروعين على Python ، ويعملان على أنظمة الحوسبة عالية الأداء المستندة إلى Linux وعلى أنظمة Windows.

                                                                                                                                                                                                                          Xstrm

                                                                                                                                                                                                                          تهدف حزمة xstrm Python وأداة سطر الأوامر المرتبطة بها ، "network_calculator" ، إلى المساعدة في تلخيص شبكة التدفق لأعلى ولأسفل للمتغيرات المخصصة لمقطع تيار. تم تصميم الطرق بطريقة عامة وتهدف إلى دعم الجهود المبذولة لأي شبكة دفق لها طوبولوجيا عامة ، أي من العقد وإليها. على وجه التحديد ، تم تصميم هذه الحزمة لدعم التحليلات القائمة على مصايد الأسماك باستخدام إصدارات متعددة من National Hydrography Database Plus (NHDPlus) التي تمثل التدفقات داخل الولايات المتحدة جنبًا إلى جنب مع HydroBasins التي تمثل مناطق الصرف العالمية. تتضمن الحزمة حاليًا ما يلي:

                                                                                                                                                                                                                          طرق Python (build_network.py و network_calc.py و xstrm.py) وأداة سطر الأوامر (network_calculator.py) لدعم الملخصات الأولية أو النهائية للمعلومات المنسوبة إلى مقاطع التدفق المحلي أو التصريفات. تتضمن أنواع الملخصات المدعومة حاليًا المجموع أو الحد الأدنى أو الحد الأقصى أو المتوسط ​​المرجح.

                                                                                                                                                                                                                          القدرة على تصدير شبكة كاملة إلى تنسيق ملف hdf5. ملاحظة ، يتم تصدير الشبكات باستخدام قيم الفهرس لتحسين كفاءة المعالجة وتقليل حجم ملف hdf5.

                                                                                                                                                                                                                          بالنسبة لشبكة معينة ، قم بإرجاع جميع معرفات الجزء العلوي أو السفلي أو معرفات الصرف.

                                                                                                                                                                                                                          يتم تضمين شبكة وهمية في مجلد الاختبارات لسهولة الاختبار وفهم الوظائف. يتم تضمين صورة للشبكة ، diagram_of_test_data.JPG ، مع بيانات الشبكة ، test_local_data.csv.

                                                                                                                                                                                                                          مجلد شبكات التواصل ، يحتوي على خطوات معالجة لشبكات التدفق الشائعة الاستخدام مثل NHDPlusV2.1.

                                                                                                                                                                                                                          يمكن استخدام هذه الأداة لتلخيص خصائص مستجمعات المياه أو قناة التدفق عبر الشبكة. للحصول على معلومات كاملة ، راجع:

                                                                                                                                                                                                                          ويفريتش ، دي جي ، ويليامز ، بي ، فالجوت ، جيه تي ، فوكس ، إن إل. 2021. xstrm. إصدار برنامج المسح الجيولوجي الأمريكية. https://doi.org/10.5066/P9P8P7Z0.

                                                                                                                                                                                                                          FCPGtools

                                                                                                                                                                                                                          أدوات شبكة المعلمات المشروط بالتدفق (FCPG) هي مكتبة Python 3 لإنشاء FCPGs إما لمناطق كود الوحدة الهيدرولوجية المكونة من رقمين (HUC2) ، أو مناطق كود الوحدة الهيدرولوجية المكونة من أربعة أرقام (HUC4) ، أو مخططات التبليط الجغرافي المكاني الأخرى. وهي تعتمد على إعادة إنشاء البيانات النقطية لشبكة التدفق. يمكن استخدام هذه الأدوات في بيئة الحوسبة عالية الأداء المستندة إلى Linux (HPC) أو محليًا على نظامك.

                                                                                                                                                                                                                          تجمع FCGPs النقطية لاتجاه التدفق وتراكم التدفق (من NHDPlus أو مصدر آخر) مع البيانات النقطية ، مثل الارتفاع أو المنحدر أو الغطاء الأرضي أو أي معلمة أخرى يمكن تمثيلها في تنسيق البيانات النقطية. وبهذه الطريقة ، يمكن لـ FCGP توفير القيمة المتوسطة للمعلمة عبر منطقة الصرف الأولية بأكملها ، والتي يتم تقييمها لكل خلية شبكة نقطية. على سبيل المثال ، يحتوي المنحدر FCGP على متوسط ​​الانحدار فوق منطقة تصريف المنبع بالكامل. يمكن الاستعلام عن هذه القيمة بسرعة كبيرة ، وتعتبر المعلمات الممثلة بهذه الطريقة مثالية للاستخدام في تطبيقات التعلم الآلي.

                                                                                                                                                                                                                          للحصول على معلومات كاملة عن FCPGtools ، انظر:

                                                                                                                                                                                                                          Barnhart، TB، Sando، R.، Siefken، SA، McCarthy، PM، and Rea، AH، 2020، Flow-Conditioned Parameter Grid Tools: US Geological Survey Software، DOI: https://doi.org/10.5066/P9W8UZ47 .

                                                                                                                                                                                                                          تم استخدام FCPGtools في بيئة الحوسبة عالية الأداء USGS Yeti لإنتاج FCGPs للعديد من المعلمات للولايات المتحدة المتزامنة (CONUS). تم إنشاء FCPGs التي تصف متوسط ​​حوض المنبع للارتفاع ، والمنحدر ، وفئة الغطاء الأرضي ، وخط العرض ، و 30 عامًا من المناخات لمتوسط ​​إجمالي هطول الأمطار السنوي ، ودرجة حرارة الهواء اليومية الدنيا ، ودرجة حرارة الهواء اليومية القصوى. يتم توفير هذه البيانات على شكل فسيفساء بلاطات نقطية افتراضية (vrt) لملفات GeoTIFF المحسّنة على السحابة للسماح بالاستعلامات النقطية للبيانات (انظر معلومات التوزيع) دون الحاجة إلى تنزيل مجموعة البيانات بأكملها.


                                                                                                                                                                                                                          فهم القيم الدنيا والحد الأقصى مع Mosaic إلى New Raster؟ - نظم المعلومات الجغرافية

                                                                                                                                                                                                                          وصف الخدمة: يوفر مشروع التصوير العمودي SGIC بيانات تصوير جوية سلسة ودقيقة ومصححة لتقويم العظام وبيانات ارتفاع لسطح الأرض لاستخدامها في أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS). يعتزم البرنامج الحصول على صور ذات مساحة 100 متر خارج حدود المقاطعة. يتم تقطيع الصور الملونة مسبقًا إلى الفسيفساء ثم تقطيعها إلى بلاطات المدينة قبل تسليمها إلى التعاونية. توجد أيضًا صور الأشعة تحت الحمراء الملونة وصور RAW وملفات AT ونموذج الارتفاع الرقمي لهذه المنطقة من الصور. تم تشكيل Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) للحصول على صور جوية جديدة وصور الأقمار الصناعية للمقاطعة. تتكون SGIC من 29 منظمة مشاركة بما في ذلك حكومة المقاطعة ، وشركات التاج ، والبلديات ، والحكومة الفيدرالية ، والجامعات ، والأمم الأولى ، والمنظمات المجتمعية ، والصناعة. يمكن العثور على القائمة الحالية لأعضاء SGIC على موقع الوصول إلى الصور على www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          اسم: SGIC_Public_Orthophotos

                                                                                                                                                                                                                          وصف: يوفر مشروع التصوير العمودي SGIC بيانات تصوير جوية سلسة ودقيقة على مستوى المحافظة وبيانات ارتفاع لسطح الأرض لاستخدامها في أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS). يعتزم البرنامج الحصول على صور ذات مساحة 100 متر خارج حدود المقاطعة. يتم تقطيع الصور الملونة مسبقًا إلى الفسيفساء ثم تقطيعها إلى بلاطات المدينة قبل تسليمها إلى التعاونية. توجد أيضًا صور الأشعة تحت الحمراء الملونة وصور RAW وملفات AT ونموذج الارتفاع الرقمي لهذه المنطقة من الصور. تم تشكيل Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) للحصول على صور جوية جديدة وصور الأقمار الصناعية للمقاطعة. تتكون SGIC من 29 منظمة مشاركة بما في ذلك حكومة المقاطعة ، وشركات التاج ، والبلديات ، والحكومة الفيدرالية ، والجامعات ، والأمم الأولى ، والمنظمات المجتمعية ، والصناعة. يمكن العثور على القائمة الحالية لأعضاء SGIC على موقع الوصول إلى الصور على www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          ذاكرة تخزين مؤقت لخريطة مدمجة واحدة: خاطئة

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            اكس ماكس: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            واي ماكس: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            الإسناد المكاني: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            اكس ماكس: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            واي ماكس: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            الإسناد المكاني: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            اكس ماكس: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            واي ماكس: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            الإسناد المكاني: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            حقل وقت البدء: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            حقل وقت الانتهاء: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            مدى الوقت:
                                                                                                                                                                                                                              [2008/01/01 00:00:00 UTC، 2018/01/01 00:00:00 UTC]

                                                                                                                                                                                                                            حجم البكسل ص: 0.3999936733375436

                                                                                                                                                                                                                            قدرات التعيين:

                                                                                                                                                                                                                            لها مدرج تكراري: خاطئة

                                                                                                                                                                                                                            لها أبعاد متعددة: خاطئة

                                                                                                                                                                                                                            نص حقوق النشر: جمعية ساسكاتشوان التعاونية للصور الجغرافية المكانية (SGIC)


                                                                                                                                                                                                                            لن يتم حساب متوسط ​​الطبقة النقطية (الحزمة النقطية)

                                                                                                                                                                                                                            لذلك ، لقد قمت بتكديس العديد من البيانات النقطية (x1 ، x2 ، x3 ، x4 ،.) وقمت بحساب متوسط ​​البيانات النقطية بنجاح من كل هؤلاء (xmaster). ومع ذلك ، فأنا أريد بعد ذلك متوسط ​​قيمة البكسل لتلك النقطية (xmaster). عادةً ما أعرض ملخص الإحصائيات وأطلق على القيمة المتوسطة. ولكن لا تظهر أي وسيلة في ملخص "xmaster"! لست متأكدًا من السبب - أتساءل عما إذا كان شخص ما سيساعدني في حل المشكلة. يرجى الاطلاع على البرنامج النصي الخاص بي أدناه:

                                                                                                                                                                                                                            "> طبقة الملخص (xmaster) الحد الأدنى 11488 Qu. 18016 الوسيط 20048 Qu. 21968 الحد الأقصى. 28704 NA's 0"

                                                                                                                                                                                                                            كما ترون يا رفاق ، لا تظهر أي قيمة متوسطة للخطوط النقطية. بالطبع يمكنني حفظ البيانات النقطية واستخراج الوسيلة في برنامج آخر - لكنها تستغرق وقتًا طويلاً. هل يمكن لأي شخص أن يساعدني في معرفة سبب عدم إظهار هذا يعني؟


                                                                                                                                                                                                                            فهم القيم الدنيا والحد الأقصى مع Mosaic إلى New Raster؟ - نظم المعلومات الجغرافية

                                                                                                                                                                                                                            ستدور العديد من تطبيقاتنا في هذا الفصل حول القيم الدنيا والقصوى للدالة. بينما يمكننا جميعًا تصور القيم الدنيا والقصوى لوظيفة ما ، فإننا نريد أن نكون أكثر تحديدًا في عملنا هنا. على وجه الخصوص ، نريد التفريق بين نوعين من القيم الدنيا أو القصوى. يقدم التعريف التالي أنواع القيم الدنيا و / أو القصوى التي سننظر فيها.

                                                                                                                                                                                                                            تعريف

                                                                                                                                                                                                                            1. نقول أن (f left (x right) ) له امتداد حد أقصى مطلق (أو عالمي) في (x = c ) إذا (f left (x right) le f left (c right) ) لكل (x ) في المجال الذي نعمل عليه.

                                                                                                                                                                                                                            لاحظ أنه عندما نقول "فاصل مفتوح حول (x = c )" فإننا نعني أنه يمكننا إيجاد فاصل زمني ( يسار ( right) ) ، دون تضمين نقاط النهاية ، مثل (a & lt c & lt b ). أو بعبارة أخرى ، سيتم احتواء (c ) في مكان ما داخل الفاصل الزمني ولن يكون أيًا من نقطتي النهاية.

                                                                                                                                                                                                                            أيضًا ، سنطلق بشكل جماعي على الحد الأدنى والحد الأقصى لنقاط الوظيفة النهايات من الوظيفة. لذلك ، تشير القيم القصوى النسبية إلى القيم الدنيا والقصوى النسبية بينما تشير القيم القصوى المطلقة إلى القيم الدنيا والقصوى المطلقة.

                                                                                                                                                                                                                            الآن ، لنتحدث قليلاً عن الاختلاف الدقيق بين المطلق والنسبي في التعريف أعلاه.

                                                                                                                                                                                                                            سيكون لدينا حد أقصى (أو حد أدنى) مطلق في (x = c ) بشرط أن (f left (c right) ) هي أكبر (أو أصغر) قيمة ستأخذها الوظيفة في المجال الذي يعملون عليها. أيضًا ، عندما نقول "المجال الذي نعمل عليه" ، فهذا يعني ببساطة نطاق (س ) الذي اخترنا العمل معه لحل مشكلة معينة. قد تكون هناك قيم أخرى لـ (x ) يمكننا بالفعل توصيلها بالدالة ولكننا استثناها لسبب ما.

                                                                                                                                                                                                                            الحد الأقصى أو الأدنى النسبي مختلف قليلاً. كل ما هو مطلوب لنقطة ما لتكون حدًا أو أدنى نسبيًا هو أن تكون هذه النقطة بحد أقصى أو أدنى في بعض الفواصل الزمنية (x ) 's حول (x = c ). قد تكون هناك قيم أكبر أو أصغر للوظيفة في مكان آخر ، ولكن نسبة إلى (x = c ) ، أو محلية لـ (x = c ) ، (f left (c right) ) هي أكبر أو أصغر من جميع قيم الوظائف الأخرى القريبة منه.

                                                                                                                                                                                                                            لاحظ أيضًا أنه لكي تكون النقطة قيمة قصوى نسبية ، يجب أن نكون قادرين على النظر إلى قيم الدالة على جانبي (x = c ) لمعرفة ما إذا كانت حقًا قيمة قصوى أو أدنى عند هذه النقطة. هذا يعني أن القيم القصوى النسبية لا تحدث في نقاط نهاية المجال. يمكن أن تحدث فقط داخل المجال.

                                                                                                                                                                                                                            هناك بالفعل بعض الجدل حول النقطة السابقة. يشعر بعض الأشخاص أن القيم القصوى النسبية يمكن أن تحدث في نقاط نهاية المجال. ومع ذلك ، في هذا الفصل ، سنستخدم التعريف الذي ينص على أنه لا يمكن أن تحدث في نقاط نهاية النطاق. سيتم مناقشة هذا بمزيد من التفصيل في نهاية القسم بمجرد أن نعتني بالحقيقة ذات الصلة.

                                                                                                                                                                                                                            عادة ما يكون من الأسهل التعرف على التعريفات من خلال إلقاء نظرة سريعة على الرسم البياني.

                                                                                                                                                                                                                            بالنسبة للوظيفة الموضحة في هذا الرسم البياني ، لدينا حدود قصوى نسبية في (x = b ) و (x = d ). كلتا النقطتين هي قيم قصوى نسبية نظرًا لأنهما داخل المجال الموضح وهما أكبر نقطة على الرسم البياني في بعض الفواصل الزمنية حول النقطة. لدينا أيضًا حد أدنى نسبي عند (x = c ) نظرًا لأن هذه النقطة داخلية للمجال وهي أدنى نقطة على الرسم البياني في فترة زمنية حولها. لن تكون نقطة النهاية في أقصى اليمين ، (x = e ) ، حدًا أدنى نسبيًا لأنها نقطة نهاية.

                                                                                                                                                                                                                            سيكون للوظيفة حد أقصى مطلق عند (x = d ) وحد أدنى مطلق عند (x = a ). هاتان النقطتان هما الأكبر والأصغر الذي ستكون عليه الوظيفة على الإطلاق. يمكننا أيضًا ملاحظة أن القيمة القصوى المطلقة للدالة ستحدث إما عند نقاط نهاية المجال أو عند الحد الأقصى النسبي. سنستخدم هذه الفكرة في أقسام لاحقة ، لذا فهي أكثر أهمية مما قد تبدو في الوقت الحالي.

                                                                                                                                                                                                                            دعنا نلقي نظرة سريعة على بعض الأمثلة للتأكد من أن لدينا تعريفات القيم القصوى المطلقة والنصرية القصوى بشكل مستقيم.

                                                                                                                                                                                                                            نظرًا لأن هذه الوظيفة سهلة بما يكفي لرسم بياني ، فلنقم بذلك. ومع ذلك ، نريد فقط الرسم البياني على الفاصل ( left [<- 1،2> right] ). هنا الرسم البياني ،

                                                                                                                                                                                                                            لاحظ أننا استخدمنا النقاط في نهاية الرسم البياني لتذكيرنا بأن الرسم البياني ينتهي عند هذه النقاط.

                                                                                                                                                                                                                            يمكننا الآن تحديد القيم القصوى من التمثيل البياني. يبدو أن لدينا حدًا أدنى نسبيًا ومطلقًا عند (x = 0 ) وحد أقصى مطلق وهو أربعة عند (x = 2 ). لاحظ أن (x = - 1 ) ليس حدًا أقصى نسبيًا لأنه يقع عند نقطة نهاية الفترة الزمنية.

                                                                                                                                                                                                                            لا تحتوي هذه الوظيفة على أي حدود قصوى نسبية.

                                                                                                                                                                                                                            كما رأينا في المثال السابق ، لا يجب أن يكون للوظائف قيمة قصوى نسبية. من الممكن تمامًا ألا يكون للوظيفة حد أقصى نسبي و / أو حد أدنى نسبي.

                                                                                                                                                                                                                            هذا هو الرسم البياني لهذه الوظيفة.

                                                                                                                                                                                                                            في هذه الحالة ، لا يزال لدينا حد أدنى نسبي ومطلق للصفر عند (x = 0 ). لا يزال لدينا أيضًا حد أقصى مطلق وهو أربعة. ومع ذلك ، على عكس المثال الأول ، سيحدث هذا عند نقطتين ، (س = - 2 ) و (س = 2 ).

                                                                                                                                                                                                                            مرة أخرى ، لا تحتوي الوظيفة على أي حدود قصوى نسبية.

                                                                                                                                                                                                                            كما أوضح هذا المثال ، لا يمكن أن يكون هناك سوى قيمة قصوى مطلقة واحدة أو قيمة دنيا مطلقة ، ولكن يمكن أن تحدث في أكثر من مكان واحد في المجال.

                                                                                                                                                                                                                            في هذه الحالة ، لم نعطِ أي نطاق ، ولذا فإن الافتراض هو أننا سنأخذ أكبر نطاق ممكن. بالنسبة لهذه الوظيفة ، فهذا يعني جميع الأعداد الحقيقية. هنا الرسم البياني.

                                                                                                                                                                                                                            في هذه الحالة ، لا يتوقف الرسم البياني عن الزيادة في أي من طرفيه ، وبالتالي لا توجد حدود قصوى من أي نوع لهذه الوظيفة. بغض النظر عن النقطة التي نختارها على الرسم البياني ، ستكون هناك نقاط أكبر وأصغر من كلا الجانبين ، لذا لا يمكننا الحصول على أي حدود قصوى (من أي نوع ، نسبية أو مطلقة) في الرسم البياني.

                                                                                                                                                                                                                            لا يزال لدينا حد أدنى نسبي ومطلق للصفر عند (x = 0 ).

                                                                                                                                                                                                                            لذلك ، يمكن أن تحتوي بعض الرسوم البيانية على حد أدنى ولكن ليس حدًا أقصى. وبالمثل ، يمكن أن يكون للرسم البياني حدود قصوى ولكن ليس حدًا أدنى.

                                                                                                                                                                                                                            هذا هو الرسم البياني لهذه الوظيفة.

                                                                                                                                                                                                                            هذه الدالة لها حد أقصى مطلق وهو ثمانية عند (x = 2 ) وحد أدنى مطلق هو سالب ثمانية عند (x = - 2 ). هذه الوظيفة ليس لها قيمة قصوى نسبية.

                                                                                                                                                                                                                            لذلك ، ليس من الضروري أن تحتوي الوظيفة على قيمة قصوى نسبية كما هو موضح في هذا المثال.

                                                                                                                                                                                                                            مرة أخرى ، لم نقم بتقييد النطاق هذه المرة ، لذا إليك الرسم البياني.

                                                                                                                                                                                                                            في هذه الحالة ، ليس للدالة قيمة قصوى نسبية ولا قيمة قصوى مطلقة.

                                                                                                                                                                                                                            كما رأينا في المثال السابق ، ليس من الضروري أن تحتوي الوظائف على أي نوع من القيم القصوى أو النسبية أو المطلقة.

                                                                                                                                                                                                                            لم نقم بتقييد المجال لهذه الوظيفة. هنا الرسم البياني.

                                                                                                                                                                                                                            جيب التمام له قيمة قصوى (نسبية ومطلقة) تحدث في عدة نقاط. جيب التمام له حدود قصوى نسبية ومطلقة تبلغ 1 عند

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 4 pi ، ، - 2 pi ، ، ، 0 ، ، ، 2 pi ، ، ، 4 pi ، ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            يحتوي جيب التمام أيضًا على حد أدنى نسبي ومطلق من -1 عند

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 3 pi ، ، - pi ، ، ، pi ، ، ، 3 pi ، ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            كما أظهر هذا المثال ، يمكن أن يكون للرسم البياني في الواقع قيمة قصوى تحدث عند عدد كبير (غير محدود في هذه الحالة) من النقاط.

                                                                                                                                                                                                                            لقد عملنا الآن على عدد غير قليل من الأمثلة ويمكننا استخدام هذه الأمثلة لمعرفة حقيقة لطيفة حول القيم القصوى المطلقة. أولاً ، دعنا نلاحظ أن جميع الوظائف المذكورة أعلاه كانت وظائف مستمرة. لاحظ بعد ذلك أنه في كل مرة قمنا فيها بتقييد المجال بفاصل زمني مغلق (بمعنى آخر. الفاصل الزمني يحتوي على نقاط نهايته) حصلنا على القيم القصوى والصغرى المطلقة. أخيرًا ، في مثال واحد فقط من الأمثلة الثلاثة التي لم نقم فيها بتقييد المجال ، حصلنا على حد أقصى مطلق وحد أدنى مطلق.

                                                                                                                                                                                                                            تقودنا هذه الملاحظات إلى النظرية التالية.

                                                                                                                                                                                                                            نظرية القيمة القصوى

                                                                                                                                                                                                                            افترض أن (f left (x right) ) مستمر على الفاصل ( left [ right] ) ثم هناك رقمان (a le c، d le b ) بحيث يكون (f left (c right) ) الحد الأقصى المطلق للدالة و (f left (d right) ) هو الحد الأدنى المطلق للدالة.

                                                                                                                                                                                                                            لذلك ، إذا كان لدينا دالة مستمرة على فاصل ( يسار [ right] ) ثم نضمن أن يكون لدينا حد أقصى مطلق وحد أدنى مطلق للدالة في مكان ما في الفترة الزمنية. لا تخبرنا النظرية بمكان حدوثها أو ما إذا كانت ستحدث أكثر من مرة ، ولكنها على الأقل تخبرنا أنها موجودة في مكان ما. في بعض الأحيان ، كل ما نحتاج إلى معرفته هو أنها موجودة بالفعل.

                                                                                                                                                                                                                            لا تقول هذه النظرية أي شيء عن القيم القصوى المطلقة إذا لم نعمل على فاصل زمني. لقد رأينا أمثلة للدوال أعلاه التي تحتوي على قيم قصوى مطلقة ، ونقطة قصوى مطلقة واحدة ، ولا قيمة قصوى مطلقة عندما لم نحصر أنفسنا في فترة.

                                                                                                                                                                                                                            مطلوب أيضًا أن تكون الوظيفة مستمرة حتى نتمكن من استخدام النظرية. النظر في حالة

                                                                                                                                                                                                                            هذه الوظيفة ليست مستمرة عند (x = 0 ) بينما نتحرك نحو الصفر ، تقترب الوظيفة من اللانهاية. لذلك ، ليس للدالة حد أقصى مطلق. لاحظ أنه يحتوي على حد أدنى مطلق. في الواقع الحد الأدنى المطلق يحدث مرتين في كل من (س = - 1 ) و (س = 1 ).

                                                                                                                                                                                                                            إذا غيرنا الفاصل الزمني قليلاً لنقول ،

                                                                                                                                                                                                                            سيكون للوظيفة الآن كلا القيم القصوى المطلقة. قد نواجه مشاكل فقط إذا كان الفاصل الزمني يحتوي على نقطة الانقطاع. إذا لم يحدث ذلك ، فستصمد النظرية.

                                                                                                                                                                                                                            يجب أن نشير أيضًا إلى أنه لمجرد أن الدالة ليست متصلة عند نقطة ، فهذا لا يعني أنها لن تحتوي على كلا القيمتين القصوى المطلقة في الفترة التي تحتوي على تلك النقطة. يوجد أدناه رسم بياني لدالة غير متصلة عند نقطة في الفترة المحددة ومع ذلك بها قيم قصوى مطلقة.

                                                                                                                                                                                                                            هذا الرسم البياني غير مستمر عند (x = c ) ، ومع ذلك فإنه يحتوي على حد أقصى مطلق ( (x = b )) وحد أدنى مطلق ( (x = c )). لاحظ أيضًا أنه في هذه الحالة ، حدثت إحدى القيم القصوى المطلقة عند نقطة عدم الاستمرارية ، ولكنها لا تحتاج إلى ذلك. يمكن أن يكون الحد الأدنى المطلق بسهولة عند نقطة النهاية الأخرى أو عند نقطة أخرى داخل المنطقة. النقطة هنا هي أن هذا التمثيل البياني ليس مستمرًا ومع ذلك به قيمتان قصيرتان مطلقتان

                                                                                                                                                                                                                            الهدف من كل هذا هو أننا نحتاج إلى توخي الحذر لاستخدام نظرية القيمة القصوى فقط عندما يتم استيفاء شروط النظرية وعدم إساءة تفسير النتائج إذا لم يتم استيفاء الشروط.

                                                                                                                                                                                                                            من أجل استخدام نظرية القيمة القصوى ، يجب أن يكون لدينا فاصل زمني يتضمن نقاط النهاية الخاصة به ، وغالبًا ما يُطلق عليه الفاصل الزمني المغلق ، ويجب أن تكون الوظيفة متصلة في تلك الفترة. إذا لم يكن لدينا فاصل زمني مغلق و / أو لم تكن الوظيفة متصلة على هذه الفترة ، فقد تكون أو لا تحتوي الدالة على قيمة قصوى مطلقة.

                                                                                                                                                                                                                            نحتاج إلى مناقشة موضوع أخير واحد في هذا القسم قبل الانتقال إلى التطبيق الرئيسي الأول للمشتق الذي سننظر فيه في هذا الفصل.

                                                                                                                                                                                                                            نظرية فيرمات

                                                                                                                                                                                                                            If (fleft( x ight)) has a relative extrema at (x = c) and (f'left( c ight)) exists then (x = c) is a critical point of (fleft( x ight)). In fact, it will be a critical point such that (f'left( c ight) = 0).

                                                                                                                                                                                                                            To see the proof of this theorem see the Proofs From Derivative Applications section of the Extras chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that we can say that (f'left( c ight) = 0) because we are also assuming that (f'left( c ight)) exists.

                                                                                                                                                                                                                            This theorem tells us that there is a nice relationship between relative extrema and critical points. In fact, it will allow us to get a list of all possible relative extrema. Since a relative extrema must be a critical point the list of all critical points will give us a list of all possible relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Consider the case of (fleft( x ight) = ). We saw that this function had a relative minimum at (x = 0) in several earlier examples. So according to Fermat’s theorem (x = 0) should be a critical point. The derivative of the function is,

                                                                                                                                                                                                                            Sure enough (x = 0) is a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Be careful not to misuse this theorem. It doesn’t say that a critical point will be a relative extrema. To see this, consider the following case.

                                                                                                                                                                                                                            [fleft( x ight) = hspace<0.25in>hspace<0.25in>f'left( x ight) = 3]

                                                                                                                                                                                                                            Clearly (x = 0) is a critical point. However, we saw in an earlier example this function has no relative extrema of any kind. So, critical points do not have to be relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that this theorem says nothing about absolute extrema. An absolute extrema may or may not be a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Before we leave this section we need to discuss a couple of issues.

                                                                                                                                                                                                                            First, Fermat’s Theorem only works for critical points in which (f'left( c ight) = 0). This does not, however, mean that relative extrema won’t occur at critical points where the derivative does not exist. To see this consider (fleft( x ight) = left| x ight|). This function clearly has a relative minimum at (x = 0) and yet in a previous section we showed in an example that (f'left( 0 ight)) does not exist.

                                                                                                                                                                                                                            What this all means is that if we want to locate relative extrema all we really need to do is look at the critical points as those are the places where relative extrema may exist.

                                                                                                                                                                                                                            Finally, recall that at that start of the section we stated that relative extrema will not exist at endpoints of the interval we are looking at. The reason for this is that if we allowed relative extrema to occur there it may well (and in fact most of the time) violate Fermat’s Theorem. There is no reason to expect end points of intervals to be critical points of any kind. Therefore, we do not allow relative extrema to exist at the endpoints of intervals.


                                                                                                                                                                                                                            Project 5: Explore the Data: Descriptive Statistics and Histograms

                                                                                                                                                                                                                            In the third chunk of RMarkdown, you will produce several descriptive statistics and plot histograms of the data.

                                                                                                                                                                                                                            Exploring your data through descriptive statistics and graphical summaries assists understanding if your data meets the assumptions of regression. Many statistical tests require that specific assumptions be met in order for the results of the test to be meaningful. The basic regression assumptions are as follows:

                                                                                                                                                                                                                            1. The relationship between the y and x variables is linear and that relationship can be expressed as a linear equation.
                                                                                                                                                                                                                            2. The errors (or residuals) have a mean of 0 and a constant variance. In other words, the errors about the regression line do not vary with the value of x.
                                                                                                                                                                                                                            3. The residuals are independent and the value of one error is not affected by the value of another error.
                                                                                                                                                                                                                            4. For each value of x, the errors are normally distributed around the regression line.

                                                                                                                                                                                                                            Before you start working with any dataset, it is important to explore the data using descriptive statistics and view the data’s distribution using histograms (or another graphical summary method). Descriptive statistics enable you to compare various measures across the different variables. These include mean, mode, standard deviation, etc. There are many kinds of graphical summary methods such as histograms and boxplots. For this part of the assignment, we will use histograms to examine the distribution of the variables.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4 shows a summary of the various descriptive statistics that are provided by the describe() function. In Figure 5.4, X1, X2, X3, and X4 represent the percent of families below the poverty level, the percent of individuals without health insurance, the median household income, and the percent of unemployed individuals, respectively.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4: A summary of descriptive statistics for the Ohio poverty dataset
                                                                                                                                                                                                                            X1 X2 X3 X4
                                                                                                                                                                                                                            vars
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            1 2 3 4
                                                                                                                                                                                                                            n
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            88 88 88 88
                                                                                                                                                                                                                            تعني
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.55 7.87 51742.20 6.08
                                                                                                                                                                                                                            sd
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            8.95 3.99 10134.75 1.75
                                                                                                                                                                                                                            الوسيط
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.20 7.30 49931.50 5.85
                                                                                                                                                                                                                            trimmed
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.49 7.48 50463.38 6.02
                                                                                                                                                                                                                            مجنون
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            9.86 2.08 8158.75 1.70
                                                                                                                                                                                                                            دقيقة
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            5.8 3.3 36320.0 2.6
                                                                                                                                                                                                                            الأعلى
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            43.1 40.2 100229.0 10.8
                                                                                                                                                                                                                            نطاق
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            37.3 36.9 63909.0 8.2
                                                                                                                                                                                                                            skew
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.00 6.04 1.82 0.41
                                                                                                                                                                                                                            kurtosis
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            -0.86 46.36 5.22 0.08
                                                                                                                                                                                                                            se
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.95 0.42 1080.37 0.19

                                                                                                                                                                                                                            We begin our examination of the descriptive statistics by comparing the mean and median values of the variables. In cases where the mean and median values are similar, the data’s distribution can be considered approximately normal. Note that a similarity in mean and median values can be seen in rows X1 and X4. For X1, the difference between the mean and median is 0.35 percent and for X4 the difference is 0.23 percent. There is a larger difference between the mean and median for the variables in rows X2 and X3. The difference between the mean and median for X2 and X3 is 0.57 and $48,189, respectively. Based on this comparison, variables X1 and X4 would seem to be more normally distributed than X2 and X3.

                                                                                                                                                                                                                            We can also examine the skewness values to see what they report about a given variable’s departure from normality. Skewness values that are “+” suggest a positive skew (outliers are on located on the higher range of the data values and are pulling the mean in the positive direction). Skewness values that are “–“ suggest a negative skew (outliers are located on the lower end of the range of data values and are pulling the mean in the negative direction). A skewness value close to 0.0 suggests a distribution that is approximately normal. As skewness values increase, the severity of the skew also increases. Skewness values close to ±0.5 are considered to possess a moderate skew while values above ±1.0 suggests the data are severely skewed. From Figure 5.4, X2 and X3 have skewness values of 6.04 and 1.82, respectively. Both variables are severely positively skewed. Variables X1 and X4 (reporting skewness of 0.00 and 0.41, respectively) appear to be more normal although X4 appears to have a moderate level of positive skewness. We will examine each distribution more closely in a graphical and statistical sense to determine whether an attribute is considered normal.

                                                                                                                                                                                                                            The histograms in Figures 5.5 and 5.6 both reflect what was observed from the mean and median comparison and the skewness values. Figure 5.5 shows a distribution that appears rather symmetrical while Figure 5.6 shows a distribution that is distinctively positively skewed (note the data value located on the far right-hand side of the distribution).


                                                                                                                                                                                                                            Moving through the mosaic: identifying critical linkage zones for large herbivores across a multiple‐use African landscape

                                                                                                                                                                                                                            Reduced connectivity across grassland ecosystems can impair their functional heterogeneity and negatively impact large herbivore populations. Maintaining landscape connectivity across human-dominated rangelands is therefore a key conservation priority.

                                                                                                                                                                                                                            موضوعي

                                                                                                                                                                                                                            Integrate data on large herbivore occurrence and species richness with analyses of functional landscape connectivity to identify important areas for maintaining or restoring connectivity for large herbivores.

                                                                                                                                                                                                                            أساليب

                                                                                                                                                                                                                            The study was conducted on a landscape with a mosaic of multiple land uses in Laikipia County, Kenya. We used occupancy estimates for four herbivore species [African elephant (Loxodonta africana), reticulated giraffe (الزرافة شبكي), plains zebra (ايكوس كواجا), and Grevy’s zebra (Equus grevyi)] and species richness estimates derived from aerial surveys to create resistance surfaces to movement for single species and a multi-species assemblage, respectively. We validated single-species resistance surfaces using telemetry data. We used circuit theory and least cost-path analyses to model linkage zones across the landscape and prioritize areas for connectivity restoration.

                                                                                                                                                                                                                            نتائج

                                                                                                                                                                                                                            Resistance layers approximated the movements of our focal species. Results for single-species and multi-species connectivity models were highly correlated (rص > 0.9), indicating similar spatial patterns of functional connectivity between individual species and the larger herbivore assemblage. We identified critical linkage zones that may improve permeability to large-herbivore movements.

                                                                                                                                                                                                                            استنتاج

                                                                                                                                                                                                                            Our analysis highlights the utility of aerial surveys in modeling landscape connectivity and informing conservation management when animal movement data are scarce. Our results can guide management decisions, providing valuable information to evaluate the trade-offs between improving landscape connectivity and safeguarding livelihoods with electrified fences across rangelands.


                                                                                                                                                                                                                            Change the Spanning Tree Protocol Timers

                                                                                                                                                                                                                            As the Spanning Tree Protocol Timers section mentions, each BPDU includes the hello, forward delay, and max age STP timers. An IEEE bridge is not concerned about the local configuration of the timers value. The IEEE bridge considers the value of the timers in the BPDU that the bridge receives. Effectively, only a timer that is configured on the root bridge of the STP is important. If you lose the root, the new root starts to impose its local timer value on the entire network. So, even if you do not need to configure the same timer value in the entire network, you must at least configure any timer changes on the root bridge and on the backup root bridge.

                                                                                                                                                                                                                            If you use a Cisco switch that runs Catalyst OS (CatOS) software, there are some macros that enable you to set up the root and tune the parameters in accordance with the formulas. Issue the set spantree root vlan dia diameter hello hello_time command in order to set the diameter and hello time. Here is an example:

                                                                                                                                                                                                                            If you have the STP network diameter configured, the configured diameter value is not displayed in either the configuration or in the output of any تبين قيادة.


                                                                                                                                                                                                                            شاهد الفيديو: يا خاطب الحور الحسان - نونية إبن