Control Systems/Poles and Zeros

[source: https://en.wikibooks.org/wiki/Control_Systems/Poles_and_Zeros%5D

This post is to memorize the reason why a system have all the poles with negative parts is stable.

Poles and Zeros

Poles and Zeros of a transfer function are the frequencies for which the value of the denominator and numerator of transfer function becomes zero respectively. The values of the poles and the zeros of a system determine whether the system is stable, and how well the system performs. Control systems, in the most simple sense, can be designed simply by assigning specific values to the poles and zeros of the system.

Physically realizable control systems must have a number of poles greater than or equal to the number of zeros. Systems that satisfy this relationship are called proper. We will elaborate on this below.

Time-Domain Relationships

Let’s say that we have a transfer function with 3 poles:

H(s) = \frac{a}{(s + l)(s + m)(s + n)}

The poles are located at s = –l, –m, –n. Now, we can use partial fraction expansion to separate out the transfer function:

H(s) = \frac{a}{(s + l)(s + m)(s + n)} = \frac{A}{s+l} + \frac{B}{s+m} + \frac{C}{s+n}

Using the inverse transform on each of these component fractions (looking up the transforms in our table), we get the following:

h(t) = Ae^{-lt}u(t) + Be^{-mt}u(t) + Ce^{-nt}u(t)

But, since s is a complex variable, l m and n can all potentially be complex numbers, with a real part (σ) and an imaginary part (jω). If we just look at the first term:

Ae^{-lt}u(t) = Ae^{-(\sigma_l + j\omega_l)t}u(t) = Ae^{-\sigma_l t}e^{-j\omega_l t}u(t)

Using Euler’s Equation on the imaginary exponent, we get:

Ae^{-\sigma_l t}[\cos(\omega_l t) - j\sin(\omega_l t)]u(t)

And taking the real part of this equation, we are left with our final result:

Ae^{-\sigma_l t}\cos(\omega_l t)u(t)

We can see from this equation that every pole will have an exponential part, and a sinusoidal part to its response. We can also go about constructing some rules:

  1. if σl = 0, the response of the pole is a perfect sinusoid (an oscillator)
  2. if ωl = 0, the response of the pole is a perfect exponential.
  3. if σl > 0, the exponential part of the response will decay towards zero.
  4. if σl < 0, the exponential part of the response will rise towards infinity.

From the last two rules, we can see that all poles of the system must have negative real parts, and therefore they must all have the form (s + l) for the system to be stable.

Adjectif de personnalité au travail

(source: http://conseils-carriere.monster.ca/entrevue/preparation-a-lentrevue/cinquante-traits-de-personnalite-au-travail/article.aspx)
De nos jours, les gens ont une propension énorme à s’exprimer. Ils exposent leurs photos sur Facebook, affichent leurs pensées les plus intimes sur WordPress et décrivent de long en large leurs antécédents professionnels sur LinkedIn. Et malgré tout, de nombreux Canadiens ont de la difficulté à parler d’eux là où ça compte vraiment, c’est-à-dire en entrevue.
Bien qu’une personne puisse se décrire comme « insouciante et compatissante » à un premier rendez-vous, ces qualificatifs ne se prêtent pas au vocabulaire d’une entrevue. D’où la nécessité de choisir des adjectifs simples et de les transformer en aptitudes pertinentes par rapport au poste convoité. Voici cinquante exemples de la façon de communiquer ses meilleures qualités.
 
Trait de personnalité:  Aptitude connexe 

Aventureux:  Je prends des risques.
Ambitieux:  Je suis stimulé par le succès.
Accessible:  Je travaille bien avec les autres.
Articulé:  Je m’exprime bien devant un groupe.
Autonome:  J’ai l’esprit d’initiative.
Calme:  Je garde mon sang-froid en situation de crise.
Charismatique:  Je peux être un leader quand la situation l’exige.
Enjoué:  Je crée un milieu de travail positif.
Astucieux:  Je peux exécuter plusieurs tâches à la fois.
Compétitif:   Je me démarque sous la pression.
Confiant:   Je n’ai pas peur de poser des questions.
Coopératif:   Je fonctionne très bien en équipe.
Courtois:   J’ai à cœur l’ambiance du milieu de travail.
Créatif:    Je sors des sentiers battus.
Curiosité:  Je suis toujours disposé à apprendre.
Déterminé:  Je suis toujours très motivé.
Dévoué:  Je me consacre au succès de l’entreprise.
Diligent:   Je ne ménage jamais aucun effort.
Accommodant:  Je m’adapte facilement aux nouvelles situations.
Éduqué:  J’ai suivi une bonne formation.
Efficace:  Mes délais d’exécution sont très courts.
Éloquent:  J’ai d’excellentes aptitudes à la communication.
Énergique:  Je peux faire de longues heures.
Enthousiaste:  Je m’investis à fond dans chaque projet.
Souple:  Je peux adapter mes priorités.
Centré: Je mets l’accent sur les objectifs.
Amical:  Je suis un collègue de travail agréable.
Honnête:  L’intégrité est très importante pour moi.
Imaginatif:  Mon processus de travail est créatif.
Indépendant:  Je requiers peu de supervision.
Inexpérimenté:  Je suis prêt à tout apprendre.
Inquisiteur:  J’excelle dans l’art de recueillir des informations.
Perspicace:  Je sais lire entre les lignes.
Intuitif:  Je peux percevoir les problèmes.
Méticuleux:  J’ai le souci du détail.
Névrosé:  Je suis un perfectionniste.
Ouvert:  J’accepte toujours la critique constructive.
Réponse à tout:  J’exprime facilement mon opinion.
Structuré:  Je planifie de façon méticuleuse.
Patient:  Je ne me froisse pas facilement.
Perceptif:  Je sais toujours ce que les gens pensent.
Persuasif:  Je sais vendre ma salade.
Procédural:  Je suis à mon mieux dans un cadre structuré.
Ponctuel:  J’ai d’excellentes aptitudes à la gestion du temps.
Tranquille:  Je sais écouter.
Détendu:  Je ne me stresse pas facilement.
Débrouillard:  J’utilise tous les outils dont je dispose.
Responsable:  Je finis toujours une tâche dans les délais.
Bavard:  J’aime bien entamer le dialogue.
Technologique:  Je comprends bien l’industrie.

 

Kỹ thuật chụp ảnh bình minh và hoàng hôn

1. https://www.tinhte.vn/threads/ky-thuat-chup-anh-binh-minh-va-hoang-hon-tren-bien-voi-may-anh-dslr.2286090/

 

Writing a PhD thesis

Some tips, experiences useful for writing a PhD thesis

1. How to write a PhD thesis

2. Finishing your PhD thesis: 15 top tips from those in the know

3. Tips on how to write a PhD thesis

Latex tips

Some useful tips and tricks collected that are needed while writing a large document or report using LaTex

1. How to-write-thesis-using-latex-global

2. Entrées spéciales dans la table des matières

Light Room cơ bản

1 số link học lightroom:

 

[1] Tutorial của nhiếp ảnh gia Peter Pham

[2] Video hướng dẫn của JKost

[3] Tips on vnphoto

 

Quality and reliability (Q&R) jobs at Intel Vietnam

Hôm nay vừa có 1 cuộc trao đổi thú vị với 1 em người Việt Nam về công việc của 1 kỹ sư Q&R trong 1 nhà máy công nghiệp ở VN.

Em này tên là Hà Hương, 1 em gái nhỏ nhắn, cởi mở và nói khá nhiều :D. Em làm về điều khiển, tranh thủ sang GIPSA gặp ông thầy và có 1 seminaire về đề tài nghiên cứu của em ấy, đại để là về system identification in continuous time domain. Nói chung là em ấy muốn dịch điểm cực sao cho magnitude của hàm truyền là ko đổi đồng thời tối ưu hơn về pha so với các phương pháp truyền thống. Nội dung cụ thể thì mình cũng ko rành và ko quan tâm lắm, vì nó thuần về điều khiển, ko phải là lĩnh vực của mình :)))

Điểm thú vị là em này có hơn 1 năm rưỡi làm ở vị trí Q&R engineering ở nhà máy Intel Việt Nam. Đó là lý do có cuộc trao đổi thú vị này. Rút kinh nghiệm những lần trước, mình tranh thủ làm 1 cái note để sau này đỡ quên.

Theo em ấy thì nhà máy Intel ở VN chỉ thuần là 1 nhà máy ATM (Assembly and Test Manufacturing), nghĩa là chỉ lắp ráp và test sản phẩm (chip) sau đó xuất đi cho khách hàng. Vì thế, công việc của em ấy ko liên quan gì lắm đến research. Em ấy có 2 nhiệm vụ chính:

– Về quality: Kiểm tra chất lượng. Đại để là Intel việt nam sẽ đặt các con chip đã được chế tạo sẵn lên 1 cái đế, sau đó cho các chất chống oxy hóa vào… Kích cỡ chip thì tất nhiên là rất bé và chắc chắn ko thể tránh khỏi các lỗi. Có 2 nguồn lỗi chính: Do máy ở nhà máy hoặc do Chip nhập về đã có vấn đề. Sau khi qua các dây chuyền lắp ráp, công đoạn tiếp theo là các con chip sẽ được test để detect lỗi trước khi giao cho khách hàng. Ở công đoạn này, nếu có lỗi, nhiệm vụ của kỹ sư Q&R là cố gắng tìm ra lỗi đó bắt nguồn từ đâu (e.g. từ máy nào) và determine cái time frame xảy ra lỗi (trước đó hay sau đó có lỗi ko) và dừng việc xuất sản phẩm thuộc lô đó ra khỏi nhà máy.

– Về Reliability: Cái này nghe có vẻ gần cái của mình, nhưng thực chất lại khá khác. Công việc chính của em ấy là kiểm tra độ tin cậy (reliability) của lô hàng được xuất đi. Cụ thể là em ấy lấy mẫu, làm các bài test (ALT – Accelerated Life Test) để đánh giá độ tin cậy của lô hàng. Nếu độ tin cậy thấp hơn mức Intel cam kết với khách hàng, lô hàng sẽ bị hủy.

Về phần mình quan tâm, theo như em ấy nói thì trong nhà máy cũng có bộ phận làm về maintenance, bao gồm cả preventive maintenance và CBM. Ví dụ như 1 cái máy sau 1 thời gian hoạt động, do ảnh hưởng của các yếu tố môi trường (bụi bẩn, nhiệt độ, độ ẩm…) sẽ dễ có nguy cơ bị trục trặc, làm cho chất lượng chip lắp ráp ko đảm bảo. Những máy này sẽ được bảo dưỡng thay thế định kỳ theo recommend của nsx hoặc theo điều kiện thực tế làm việc. Ngoài ra, cũng có 1 bộ phận đo đạc dữ liệu, đánh giá sức khỏe của máy để đề xuất 1 chế độ inspection more flexible. Về Statistic, cũng có 2 đồng chí (cho cả nhà máy) áp dụng các mô hình thống kê để đánh giá chất lượng của dây chuyền. À, ngoài ra còn  bộ phận sử dụng những data statistique để loại bỏ những chip ở vị trí có nguy cơ hỏng hóc cao (cái này gọi là thà giết nhầm còn hơn bỏ sót đây :))).

Tóm lại 1 câu của em ấy về các anh làm statistic là: ko thực tế lắm :v:v:v. Mà cũng đúng thôi, mấy ông cứ ngồi nhìn data với mô hình, có mó vào thực nghiệm đâu mà biết. Nhiều hiện tượng vẫn nằm ngoài các quy luật thống kê là chuyện bình thường thôi :))))

Về v/đ thu nhập và đk làm việc: Lương thì cũng tạm gọi là ok (cao hơn trung bình thị trường từ 10-20%), đk làm việc tốt, môi trường tốt, được profit nhiều lợi ích khác (tiền ăn, bảo hiểm, thưởng cổ phiếu, etc.).

Hi vọng vài năm nữa về nó sẽ phát triển mảng R&D về mảng của mình :)))))

 

The important t…

The important thing is not to stop questioning – Albert Einstein

Everything shou…

Everything should be made as simple as possible, but not simpler – Albert Einstein

What is the difference between data mining, statistics, machine learning and AI?

There is considerable overlap among these, but some distinctions can be made. Of necessity, I will have to over-simplify some things or give short-shrift to others, but I will do my best to give some sense of these areas.

Firstly, Artificial Intelligence is fairly distinct from the rest. AI is the study of how to create intelligent agents. In practice, it is how to program a computer to behave and perform a task as an intelligent agent (say, a person) would. This does not have to involve learning or induction at all, it can just be a way to ‘build a better mousetrap’. For example, AI applications have included programs to monitor and control ongoing processes (e.g., increase aspect A if it seems too low). Notice that AI can include darn-near anything that a machine does, so long as it doesn’t do it ‘stupidly’.

In practice, however, most tasks that require intelligence require an ability to induce new knowledge from experiences. Thus, a large area within AI is machine learning. This involves the study of algorithms that can extract information automatically (i.e., without on-line human guidance). It is certainly the case that some of these procedures include ideas derived directly from, or inspired by, classical statistics, but they don’t have to be. Similarly to AI, machine learning is very broad and can include almost everything, so long as there is some inductive component to it. An example of a machine learning algorithm might be a Kalman filter.

Data mining is an area that has taken much of its inspiration and techniques from machine learning (and some, also, from statistics), but is put to different ends. Data mining is carried out by a person, in a specific situation, on a particular data set, with a goal in mind. Typically, this person wants to leverage the power of the various pattern recognition techniques that have been developed in machine learning. Quite often, the data set is massive, complicated, and/or may have special problems (such as there are more variables than observations). Usually, the goal is either to discover / generate some preliminary insights in an area where there really was little knowledge beforehand, or to be able to predict future observations accurately. Moreover, data mining procedures could be either ‘unsupervised’ (we don’t know the answer–discovery) or ‘supervised’ (we know the answer–prediction). Note that the goal is generally not to develop a more sophisticated understanding of the underlying data generating process. Common data mining techniques would include cluster analyses, classification and regression trees, and neural networks.

I suppose I needn’t say much to explain what statistics is on this site, but perhaps I can say a few things. Classical statistics (here I mean both frequentist and Bayesian) is a sub-topic within mathematics. I think of it as largely the intersection of what we know about probability and what we know about optimization. Although mathematical statistics can be studied as simply a Platonic object of inquiry, it is mostly understood as more practical and applied in character than other, more rarefied areas of mathematics. As such (and notably in contrast to data mining above), it is mostly employed towards better understanding some particular data generating process. Thus, it usually starts with a formally specified model, and from this are derived procedures to accurately extract that model from noisy instances (i.e., estimation–by optimizing some loss function) and to be able to distinguish it from other possibilities (i.e., inferences based on known properties of sampling distributions). The prototypical statistical technique is regression.

Source: http://stats.stackexchange.com/questions/5026/what-is-the-difference-between-data-mining-statistics-machine-learning-and-ai