Graphs main - en to uk translation catalogue (32 entries)

note: (itstool) path: page/title
en: Curve Fitting
uk: Апроксимація кривою

note: (itstool) path: section/title
en: Fitting data
uk: Апроксимація даних

note: (itstool) path: section/p
en: Curve fitting allows for a powerful analysis method for your imported data. To start curve fitting on a data set, press the three vertical dots on the item you want to fit to, and choose "Curve Fitting". This brings up the Curve Fitting dialog for the selected data set. An extensive list of predefined equations can be chosen from the dropdown. The corresponding mathematical formula is shown in the same card.
uk: Апроксимація кривою надає доступ до потужного методу аналізу імпортованих даних. Щоб почати апроксимацію кривою на наборі даних, натисніть три вертикальні крапки на записі, для якого ви хочете виконати апроксимацію, і виберіть «Апроксимація кривою». Відкриється діалогове вікно апроксимації кривою для вибраного набору даних. Можна вибрати одне з попередньо визначених рівнянь зі спадного списку. Відповідну математичну формулу буде показано на цій же картці.

note: (itstool) path: section/title
en: Bounds
uk: Обмеження

note: (itstool) path: section/p
en: Each detected parameter in the formula will be shown in the sidebar. Here an initial guess can be set for the fit, as well as the minimum and maximum value for this parameter. Make sure that the initial guess is in between the bounds, and that the minimum bound is smaller than the maximum bound. If you don't want to use any bounds for the parameter, you can set the bounds to infinite using <code>-inf</code> and <code>inf</code> for the minimum and maximum bound respectively.
uk: Усі виявлені у формулі параметри буде показано на бічній панелі. Тут можна встановити початкове припущення для апроксимації, а також мінімальне та максимальне значення цього параметра. Переконайтеся, що початкове припущення перебуває між межами, а мінімальна межа менша за максимальну. Якщо ви не хочете використовувати будь-які обмеження для параметра, ви можете встановити межі як нескінченні за допомогою <code>-inf</code> і <code>inf</code> для мінімальної та максимальної межі відповідно.

note: (itstool) path: section/title
en: Results
uk: Результати

note: (itstool) path: section/p
en: Below the fitting parameters, a box is shown with the resulting parameters of the fit. Apart of the final results, a margin is shown as well for each parameter as well as the sum of R² indicating the goodness of the fit. The margin can be set using the primary menu in the Curve Fitting dialog as a multiple of the standard deviation, corresponding to an uncertainty margin of 65, 95 or 99.7% for a standard deviation of 1σ, 2σ or 3σ respectively.
uk: Під параметрами апроксимації буде показано поле з результатами обчислення цих параметрів. Окрім кінцевих результатів, також буде показано межу похибки для кожного параметра, а також суму R², яка вказує на якість апроксимації. Межу похибки можна встановити за допомогою основного меню в діалоговому вікні «Апроксимація кривою» як кратне стандартному відхиленню, що відповідає межі невизначеності 65, 95 або 99,7% для стандартного відхилення 1σ, 2σ або 3σ відповідно.

note: (itstool) path: section/p
en: Please note that like all fits, that this standard deviation is mostly a measure of how well the data agrees with the corresponding model. Factors such as whether this model is actually physically correct, if there's any systemic errors in the measurements, and if the parameters are correlated to each other is not taken into account when fitting data. This is an inherent property of all curve fitting, and a common point of confusion, leading to misleading error bars on data points even in scientifically published data.
uk: Зауважте, що це стандартне відхилення здебільшого є показником того, наскільки добре дані узгоджуються з відповідною моделлю. Під час апроксимації даних не враховуються такі фактори, як чи справді ця модель фізично правильна, чи є якісь системні помилки у вимірюваннях і чи параметри корелюють один з одним. Це невід'ємна властивість будь-якої апроксимації кривою і типовою причиною плутанини, що призводить до хибних меж похибок у точках даних навіть у науково опублікованих даних.

note: (itstool) path: section/title
en: Fitting algorithms
uk: Алгоритми апроксимації

note: (itstool) path: section/p
en: When performing a fit, there are three different fitting algorithms to choose from, these can be set from the primary menu.
uk: При виконанні апроксимації передбачено вибір одного з трьох алгоритмів апроксимації за допомогою основного меню.

note: (itstool) path: item/title
en: Levenberg-Marquardt
uk: Левенберга-Марквардта

note: (itstool) path: item/p
en: The Levenberg-Marquardt algorithm is a traditionally relatively popular algorithm that performs very efficiently. However, it does not handle bounds for the fitting parameters.
uk: Алгоритм Левенберга-Марквардта є традиційно відносно популярним алгоритмом, який дуже ефективним. Втім, у ньому не передбачено обмеження діапазонів значень параметрів апроксимації.

note: (itstool) path: item/title
en: Trust Region
uk: Довірча область

note: (itstool) path: item/p
en: The Trust Region Reflective algorithm is well-suited for solving large problems with bounds. This method generally performs well for most cases and should probably be used for most cases.
uk: Алгоритм відбиття довірчої області добре пасує до розв'язання задач із великим обсягом даних та обмеженнями. У більшості випадків працює добре, варто користуватися у більшості задач.

note: (itstool) path: item/title
en: Dogbox
uk: Конура

note: (itstool) path: item/p
en: The Dogbox algorithm uses rectangular trust regions and typically works well with small problems involving bounds.
uk: Алгоритм «Конура» використовує прямокутні довірчі області та типово добре працює у задачах із невеликим обсягом даних з обмеженнями на параметри.

note: (itstool) path: page/title
en: Importing Data
uk: Імпортування даних

note: (itstool) path: page/p
en: There are two primary ways to import new data in Graphs, importing data directly by file or generating new data using an equation.
uk: Передбачено два основних способів імпортування даних до «Графіків»: імпортування даних безпосередньо з файла і створення нових даних на основі рівняння.

note: (itstool) path: page/p
en: A wide array of filetypes are supported when importing data by file. Graphs currently supports Panalytical .xrdml files, Leybold .xry files as well as files that are saved in a column format such as most .csv files, .dat files, .xy files or plain text. Finally, data from other Graphs projects can be imported into the current project as well, simply by adding new data as usual, but by selecting a project file instead.
uk: При імпортуванні даних з файла передбачено підтримку широкого спектра типів файлів. У поточній версії «Графіки» передбачено підтримку файлів .xrdml Panalytical, файлів .xry Leybold, а також файлів, у яких дані зберігаються у форматі стовпчиків, зокрема більшості файлів .csv, .dat, .xy та простих текстових файлів. Нарешті, можна імпортувати дані з інших проєктів «Графіків» до поточного проєкту простим звичайним додаванням нових даних з наступним вибором файла проєкту.

note: (itstool) path: page/p
en: When using a custom delimiter during the import, an extra field will be visible to enter the delimiter of choice. This field recognizes regular expressions. For example, to choose a delimiter that looks for whitespace, one could enter <code>\s+</code> as delimiter. In this example, <code>\s</code> denotes that the delimiter is a whitespace character, and the <code>+</code> denotes that at least one or more whitespace is required. Thus this input looks for any amount of whitespaces including tabs. Note that this particular input is equivalent to the default Whitespace option.
uk: При використанні нетипового роздільника при імпортуванні програма покаже додаткове поле для введення бажаного роздільника. У цьому полі можна використовувати формальні вирази. Наприклад, щоб вибрати роздільник-пробіл, можна ввести <code>\s+</code>. У цьому прикладі <code>\s</code> означає, що роздільник є пробільним символом, а <code>+</code> означає, що може бути використано один або декілька пробілів. Таким чином, роздільником може бути довільна кількість пробільних символів, зокрема табуляцій. Зауважте, що у цьому маємо еквівалент типового значення параметра — «Пробіл».

note: (itstool) path: page/p
en: The other way to import data is to generate data directly using an equation. This can be done using the "Add Equation" button found in the top-left corner, or by pressing <cmd>Ctrl+Alt+N</cmd>. Most commonly used syntax is accepted, with an <code>x</code> denoting the x-coordinate. A simple quadratic equation could for instance be created using <code>x²+5</code> as input. Be aware that trigonometric functions are using radians by default. If you want to use degrees, simply add a <code>d</code> to the trigonometric function. For instance <code>cosd(x)</code> generates a cosine where the x coordinate is given in degrees while <code>cos(x)</code> generates a cosine with the x-coordinate in radians.
uk: Іншим способом імпортування даних є створення даних безпосередньо за допомогою рівняння. Це можна зробити за допомогою кнопки «Додати рівняння» у верхньому лівому куті вікна або натисканням комбінації клавіш <cmd>Ctrl+Alt+N</cmd>. Можна використовувати найбільш поширений синтаксис, де <code>x</code> позначає координату x. Просте квадратне рівняння можна, наприклад, створити за допомогою введення <code>x²+5</code>. Майте на увазі, що тригонометричні функції типово використовують радіани. Якщо ви хочете використовувати градуси, просто додайте <code>d</code> до тригонометричної функції. Наприклад, <code>cosd(x)</code> створює косинус, де координату x задано в градусах, а <code>cos(x)</code> створює косинус із координатою x у радіанах.

note: (itstool) path: page/title
en: <_:media-1/> Graphs
uk: <_:media-1/> Графіки

note: (itstool) path: section/title
en: How to
uk: Рецепти

note: (itstool) path: section/p
en: There's multiple how-to guides available for Graphs. These can be found here.
uk: Для «Графіків» розроблено декілька покрокових підручників. Їх можна знайти тут.

note: (itstool) path: page/title
en: Manipulating Data
uk: Робота з даними

note: (itstool) path: page/p
en: There are many different ways to manipulate data using Graphs. All data is treated the same using Graphs, independent what file it is imported from, or if it's a generated equation. When selecting a part of the canvas using the Highlight tool, only the highlight area will be manipulated.
uk: Працювати з даними за допомогою «Графіків» можна у багато способів. Усі дані «Графіки» обробляють однаково, незалежно від того, чи їх імпортовано з файла, чи створено на основі рівняння. Якщо буде позначено частину полотна за допомогою інструмента підсвічування, обробка даних відбуватиметься лише у підсвіченій області.

note: (itstool) path: section/title
en: Smoothening
uk: Згладжування

note: (itstool) path: section/p
en: The smoothening action has two different modes, a rolling average or the Savitzky-Galov filter. The moving average simply works iterating through the data set, and replacing each point by the average of the last few data points that were encountered, this way sharp outliers are ignored but details may be lost. Sudden actual changes in the data may also be detected later when a smoothening has been applied. Another way to smoothen the data is the Savitzky-Galov. The difference with the moving average, is that not a simple average is used for the last data points, but instead a polynomial function is fitted between the data points. This makes it possible to filter the underlaying signal still quite nicely out of very noisy data.
uk: Дія згладжування має два різні режими: ковзне середнє або фільтр Савицького-Галова. Ковзне середнє просто працює, повторюючи набір даних і замінюючи кожну точку середнім значенням кількох останніх точок даних, таким чином різкі викиди ігноруються, але тонкі аспекти даних може бути втрачено. Раптові фактичні зміни у даних також можуть бути виявлені пізніше, коли вже було застосовано згладжування. Іншим способом згладжування даних є метод Савицького-Галова. Відмінність від ковзного середнього полягає в тому, що для останніх точок даних використовується не просте середнє, а замість цього між точками даних встановлюється поліноміальна функція. Це дає змогу досить добре відфільтрувати базовий сигнал із дуже зашумлених даних.

note: (itstool) path: section/title
en: Custom Transformations
uk: Нетипові перетворення

note: (itstool) path: section/p
en: Another way to manipulate the data is by using custom transformations. This field transforms both X and Y coordinate piece by piece according to an equation of choice. For instance, to take the square of all Y-coordinates, simply set <code>Y = Y²</code> on the y-data field, and <code>X = X</code> on the x-data field. Note that the input coordinates are not case-sensitive.
uk: Іншим способом обробки даних є використання нетипових перетворень. Це поле перетворює дані обох координат, X та Y, частка за часткою, відповідно до вибраного рівняння. Наприклад, щоб піднести до квадрата усі дані Y, просто вкажіть <code>Y = Y²</code> у полі даних y і <code>X = X</code> у полі даних x. Зауважте, що регістр символів у вхідних координатах не має значення.

note: (itstool) path: p/link
en: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
uk: Непортованої ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0

note: (itstool) path: license/p
en: This work is licensed under a <_:link-1/>.
uk: Ця робота розповсюджується за умов дотримання <_:link-1/>.
