19、统计数据可视化:从星空到社会的洞察之旅

统计数据可视化:从星空到社会的洞察之旅

1. 恒星演化的可视化洞察

天文学家早就注意到恒星在亮度和颜色上存在差异,颜色范围从蓝白色到橙色、黄色和红色。通过绘制亮度(校正了与观测者的距离)与光谱颜色(反映恒星温度)的散点图,发现大多数恒星落在一条从高亮度、低光谱颜色延伸到低亮度、高光谱颜色的对角带上,这就是现在所说的恒星主序。此外,散点图还揭示了另一群远离这条对角线的恒星:蓝(超)巨星和红(超)巨星,它们在散点图顶部形成一条水平线。

恒星在其大部分生命周期内都位于主序上,其位置取决于质量。质量较大的恒星更热、更亮,位于左上角;而质量较小的恒星较冷、较暗,位于右下角。随着恒星衰老并耗尽氢燃料,它们会变冷、密度降低,体积增大并转变为(超)巨星,最终坍缩成矮星,位于散点图底部。与其他散点图不同,赫罗图中的数据并不沿简单曲线分布,没有散点图,就很难识别这些星团以及恒星演化的不同阶段。

2. 数据地图的起源与发展

在罗伯特·普洛特绘制气压阶梯线图的同时,其他科学家开始将数据叠加在地图上。埃德蒙·哈雷制作了最早的两幅数据地图。他是一位富有传奇色彩的欧洲探险科学家,以预测1682年出现的一颗壮观彗星每75年回归一次而闻名,这颗彗星后来被命名为哈雷彗星。他还发明了潜水钟,对鸦片有偏好,并认为世界比《圣经》所暗示的要古老得多,大洪水可能有自然解释。

哈雷最古老的地图绘制于1686年,展示了全球盛行风向,数据来源于航海者和他在圣赫勒拿岛探险期间的观测。他的第二幅数据地图是最早使用等高线的地图之一,当时了解指南针读数与真北的偏差对水手来说具有重要的实际意义,哈雷用等高线绘制了这种偏差,先在大西洋,后扩展到其他海域。

使用等高线连接具有相同值

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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