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Niels Jensen benutzt eComStation zu Hause und auf Arbeitauf einem T42p wobei er mit Kollegen zusammenarbeitet, die ausschlie§lich Windows verwenden. Er benutzt OS/2 seit der Version 2.1, und das Institut Chemie-Ingenieurwesen an der technischen UniversitŠt von DŠnemark Dept. of Chemical Engineering at Technical University of Denmark, where he works, benutzte OS/2 fŸr die multivariable Kontrolle und fŸr das Monitoring einer industriellen Destillationseinheit seit den spŠten 80-gern.

Wenn man sich mit gemessenen Daten beschäftigt, so steht man oft vor der Anforderung, eine mathematische Funktion zu finden, die den Datensatz am genausten beschreibt. Für einen linearen Verlauf der gemessenen Daten ist es nicht so schwer, eine entsprechende Regression durchzuführen. Komplizierter wird es erst bei Polynomen höheren Grades. Also, warum lassen wir diese Arbeit nicht vom Computer machen? 

Als ersten Teil einer lockeren Reihe kleinerer Besprechnungen von Java-Applets und Anwendungen wirft Niels Jensen einen Blick auf das PolySolve Java-Applet.

In diesem und einigen folgenden Artikeln werden ich mir ein paar Java-Programme und Applets vornehmen, die ich nützlich fand. Die Kriterien zur Auswahl dieser Programme waren:

1. Sie befriedigen das Bedürfnis, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, z.B. dem Suchen von Neuigkeiten bei eComstation.com oder das Ermitteln eines Polynoms für eine bestimmte Datenreihe.
2. Sie laufen mit einem der beiden erhältlichen JDK entweder von Innotek oder Golden Code Development.
3. Sie sollten als lokale Programme laufen, oder es sollten zumindest Pläne zur Entwicklung einer Offline-Version geben.

PolySolve

PolySolve ist in der Hauptsache ein Java-Applet zur Regression von Polynomen der Form:

f(x) = a0 + a1 x + a2 x2 + a3 x3 + a4 x4 + .....

Das Applet ist — sofern passende Daten zur Verfügung stehen — auch in der Lage, den Koeffizienten des folgenden trigonometrischen Ausdruckes zu ermitteln:

f(x) = a0 + a1 cos(2π x) + a2 cos(4π x) + a3 cos(6π x) + a4 cos(8π x) ...

Wie auch immer, ich kenne keine wissenschaftliche Anwendung für diesen Typ einer Funktion.

Die Ausführung ist sehr einfach: Man gibt einige x,y-Datenpaare in das oberste Feld ein, wählt den Typ der Regression und den Grad des Polynoms und drückt Solve (Lösen). PolySolve zeigt nun einen Graphen, darunter den Korrelationskoeffizienten r² und den Standardfehler, um die Qualität der Regression abschätzen zu können und natürlich auch die zugehörige Funktion.

Da ich PolySolve gelegentlich nutze, habe ich ein Programmobjekt auf meiner Arbeitsoberfläche erstellt. Das Einstellungsseite dieses Objektes ist in Bild 2 gezeigt. Es zeigt auch das generelle Verfahren zur Erstellung eines Programmobjektes für Java-Applets:

1. In das Feld Pfad und Dateiname geben Sie den Pfad zu Ihrer Version von java.exe oder aber javaw.exe, wenn Sie das Konsolenfenster mit der Java-Ausgabe nicht sehen wollen. Wenn Ihr \java142\bin\ -Verzeichnis in der Path-Anweisung in Ihrer CONFIG.SYS gelistet ist, dann reicht auch die Angabe von java.exe oder javaw.exe. Wie auch immer, ich ziehe es vor, den gesamten Pfad anzugeben, um die Kontrolle über die verwendete Java-Version zu haben. Wenn Sie ein Java-Programm das erstemal verwenden, dann könnte es von Nutzen sein, die Informationen der Ausgabe in der Java-Konsole zu sehen, falls etwas nicht so geht wie erwartet.
2. In das Parameter-Feld setzten Sie -jar (denken Sie an das Leerzeichen) ein, gefolgt von dem Namen der jar-Datei, z.B. für PolySolve schreiben Sie also "-jar PolySolve.jar".
3. In das Feld Arbeitsverzeichnis tragen Sie noch den Pfad ein, in dem die jar-Datei enthalten ist.

Bild 2: Einstellungsseite eines Programmobjektes für PolySolve. Ich betreibe das Applet mittels des Innotek JDK. Wenn sie das Konsolenfenster nicht haben wollen, ersetzen Sie java.exe mit javaw.exe. [Größeres Bild]

Über CareWare

PolySolve und andere von Paul Lutus geschriebene Programme sind CareWare. Sie können hier lesen, was hinter der "CareWare Idee" steckt. Ich fand dieses Kleinod ganz einfach durch googeln mit den Suchbegriffen fit, polynomial, und data.

In meinem Tagesberuf an der technischen Universität von Dänemark habe ich öfter die Notwendigkeit für eine kleinere Anzahl von experimentell ermittelten Datenpunkten eine passende lineare Formel oder ein Polynom zu finden, und demzufolge wurde PolySolve eine nette kleine Ergänzung meines eComStation-Schreibtisches.