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Fityk ist ein Programm mit grafischer Oberfläche um Messdaten als Graphen zu plotten.
Fityk ist ein Programm mit grafischer Oberfläche um Messdaten als Graphen zu fitten. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es sehr robuste Fits produziert. Grundsätzlich beherrscht es einen Skripting-Modus.
Fityk ist wahrscheinlich nur dann das Tool der Wahl, wenn andere Fit-Systeme an der Komplexität des Problemes scheitern, da für jeden Fit einiges an "`Handarbeit"' erforderlich ist.
Fityk sollte im Anwendungsmenü unter "`Bildung"' zu finden sein.
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\subsection{python-matplotlib} \label{ch_matplotlib}
python-matplotlib ist eine Zusatzbibliothek für Python, die insbesondere Tools zum erstellen von Graphen enthält. Sinnvoller Weise nutzt man sie in Kombination mit NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}), welches die Datentypen bereit stellt, die Matplotlib benutzt.
\subsection{python-matplotlib}
python-matplotlib ist ein Zusatzpaket für python-numpy.
Gerade bei der Analyse wissenschaftlicher Daten ist es unerlässlich, die Ergebnisse graphisch darzustellen. Wenn man Python (zusammen mit NumPy) dafür benutzen möchte, ist Matplotlib die Bibliothek der Wahl.
Um in einem Python-Skript Matplotlib oder ein Untermodul zu verwenden, gibt es mehrere Möglichkeiten, die sich darin unterscheiden, wie die Bibliothek im weiteren Code aufgerufen wird. Zum Beispiel:
\begin{verbatim}
import matplotlib
import matplotlib as mpl
from matplotlib import *
...
\end{verbatim}
Zur Nutzung sind grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich.
\subsection{python-numpy} \label{ch_numpy}
python-numpy ist eine Zusatzbibliothek für Python, die diverse Datenstrukturen und Funktionen für effiziente numerische Berechnungen zur Verfügung stellt. Dazu gehören Matrizenoperationen, und komplizierte mathematische Funktionen. Aber auch Tools zum Einlesen/Speichern von Datensätzen und vieles mehr.
\subsection{python-numpy}
python-numpy ist eine Erweiterung für Python welche große mehrdimensionale Arrays und Matrizen zur Verfügung stellt.
NumPy ist extrem hilfreich in der Analyse wissenschaftlicher Daten und seine Verbreitung nimmt zu. Es ist sinnvoll, es in Kombination mit Matplotlib (s. Abschnitt \ref{ch_matplotlib}) zu verwenden, welches Tools zur graphischen Darstellung bereitstellt. Als weitere Ergänzung zu NumPy bietet sich SciPy (s. Abschnitt \ref{ch_scipy}) an, welches weitere, elaboriertere Methoden zur wissenschaftlichen Datenanalyse liefert.
Um in einem Python-Skript NumPy oder ein Untermodul zu verwenden, gibt es mehrere Möglichkeiten, die sich darin unterscheiden, wie die Bibliothek im weiteren Code aufgerufen wird. Zum Beispiel:
\begin{verbatim}
import numpy
import numpy as np
from numpy import *
...
\end{verbatim}
Zur Nutzung sind grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich.
\subsection{python-scipy}
\subsection{python-scipy} \label{ch_scipy}
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Python-scipy ist eine Erweiterung für Python und stellt Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen zur verfügung.
python-scipy ist eine Erweiterung für Python und stellt Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen zur Verfügung. Es ist eine gute Ergänzung zu NumPy (s. Abschnitt \ref{ch_numpy}).
Um in einem Python-Skript SciPy oder ein Untermodul zu verwenden, gibt es mehrere Möglichkeiten, die sich darin unterscheiden, wie die Bibliothek im weiteren Code aufgerufen wird. Zum Beispiel:
\begin{verbatim}
import scipy
import scipy as scp
from scipy import *
...
\end{verbatim}
Zur Nutzung sind grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich.
\subsection{python-simpy}
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Python-numpy ist eine Erweiterung für Python welche große mehrdimensionale Arrays und Matrizen zur verfügung stellt.
\subsection{python-sympy}
python-sympy ist eine Erweiterung für Python welche Symbolische Berechnungen ermöglicht. Das bedeutet, dass man statt mit konkreten Zahlen mit Variablen rechnen kann.
python-sympy ist eine Erweiterung für Python welche Symbolische Berechnungen ermöglicht. Das bedeutet, dass man statt mit konkreten Zahlen mit Variablen rechnen kann.
Die vollständige Dokumentation findet man unter \url{http://sympy.org/en/index.html}.
Derzeit ist SymPy soweit dem Autor bekannt in keinem Studienfach notwendiger Bestandteil, da es (noch) nicht so mächtig ist, wie kommerzielle Alternativen, aber es gehört zu den (wenigen) vielversprechenden freien Alternativen.
\subsection{root}
root-system installiert Root, ein System das zur Analyse von Daten in der Teilchenphysik entwickelt wurde, aber heute viele zusätliche Möglichkeiten, wie das erstellen von Graphen oder Kurvenfitting bietet.
Root kann über das Terminal oder über eine graphische Oberfläche bedient werden.
Grundsätzlich basiert Root auf C++, aber leider hat es die unangenehme Eigenschaft, ein wenig von der üblichen C++-Syntax abzuweichen, weswegen es standardmäßig mit seinem eigenen Interpreter daher kommt. Es ist grundsätzlich mit etwas Aufwand möglich, C++-Code zu schreiben, der Root-Bibliotheken benutzt.
Unter Umständen kann es notwendig sein, eine neuere Root-Version zu verwenden, als die, die in den offiziellen Ubuntu-Paketquellen enthalten ist. In diesem Fall muss Root "`von Hand"' von der CERN-Website (\url{http://root.cern.ch/drupal/}) gedownloadet werden. Dort findet man dann auch die Installationsanleitung.
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Aufzurufen im Terminal mit: \texttt{root}\\
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\subsection{ssh} \label{ch_ssh}
"`SSH"' steht für "`SecureSHell"' und ist ein Kommandozeilenprogramm, mit dem man sich auf einen entfernten Rechner verbinden kann, auf dem ein OpenSSH-Server (siehe auch \ref{ch_sshd}) läuft, verbinden kann, auf dem man einen entsprechenden Zugang hat. (Zum Beispiel wenn man einen Institutsaccount erhält oder auch einen Server betreibt.) Die Verbindung erfolgt verschlüsselt.
Im einfachsten Fall erfolgt ein Aufruf nach dem Schema
\begin{verbatim}
ssh user@server
\end{verbatim}
aus einem Terminal, wobei "`server"' die IP-Adresse oder Domain des entfernten Rechners ist und "`user"' ein auf diesem Server existierender Nutzer, der die Berechtigung hat, sich per SSH mit dem Server zu verbinden.
Dann wird der Nutzer nach seinem Password gefragt und nach erfolgreichem Verbindungsaufbau erhält man eine Shell auf dem entfernten Rechner.
Konkret heißt das, das man alles tun kann, was man auch tun könnte, wenn man an dem entfernten Rechner sitzen und ein Terminal benutzen würde. Das ist zum Beispiel praktisch, wenn man auf dem RWTH-Compute-Cluster (s. \url{https://doc.itc.rwth-aachen.de/display/CC/Home}) Programme laufen lassen möchte.
Standardmäßig kann man hier noch keine graphischen Programme benutzen. Aber SSH kann weit mehr; es kann eben auch graphische Programme vom Server auf den lokalen Rechner streamen, und überhaupt Netzwerktraffic, der durch einen lokalen Port geht über einen Server umleiten. Ferner kann es auch für den Dateiaustausch zwischen Dateisystemen verwendet werden.
Wer mehr zur Benutzung von SSH wissen möchte, dem sei die Manpage
\begin{verbatim}
man ssh
\end{verbatim}
oder der Eintrag zu SSH im Ubuntuusers-Wiki (\url{http://wiki.ubuntuusers.de/SSH}) empfohlen.
\subsection{x2go}
\subsubsection{Worum geht es?}
Immer mal wieder kommt es vor, dass man im Studium Software benutzen möchte/muss, die nicht auf dem heimischen Rechner zur Verfügung stehen; wohl aber auf Institutspoolrechnern, die über SSH (siehe Abschnitt \ref{ch_ssh}) über das Internet erreichbar sind. (In der Physik zum Beispiel liegt das nicht-freie Computeralgebrasystem "`MAPLE"' auf den CIP-Pool-Rechnern bereit.)
Wenn man nun nicht immer ins Institut fahren will, bietet SSH einem Erreichbarkeit über das Internet, aber wenn Programme mit graphischer Oberfläche benötigt werden, ist das X-Forwarding über SSH -- je nach Geschwindigkeit der Verbindung -- alles andere als performant.
Manche Institute bieten zwischenzeitlich zusätzlich zum normalen SSH-Server auch einen x2go-Server, der eine einfache graphische Verbindung zum Institutsrechner gestattet.
Hat man auf dem eigenen PC einen x2go-Client (zu finden -- je nach Benutzeroberfläche -- unter den Internetprogrammen) installiert, kann man sich über ein halbwegs intuitives Interface eine Verbindung konfigurieren und hat am Ende auf seinem lokalen Rechner den Desktop laufen, den man bei der Anmeldung am Server sehen würde.
Der Vorteil an x2go ist, dass es sich automatisch per SSH verbindet, damit also sämlicher Traffic verschlüsselt erfolgt, und es die Datenkompression sehr gut automatisch regelt. Es ist also auch ohne vertiefte Fähigkeiten der Kommandozeilennutzung nutzbar und dabei auch bei langsameren Internetverbindungen noch recht performant.
Weitere Dokumentation findet man auf der x2go-Website:
\url{http://wiki.x2go.org/doku.php}
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