# El manual de &LabPlot;

## Introducción

&LabPlot; es una aplicación de &kde; para gráficos interactivos y análisis de datos científicos. &LabPlot; proporciona un modo sencillo para crear, gestionar y editar gráficos.

Características:

- Gestión de datos basada en proyectos

- Explorador de proyectos para gestión y organización de los objetos creados en diferentes carpetas y subcarpetas

- Hoja de cálculo con funcionalidad básica para entrada manual de datos o generación uniforme o no uniforme de números aleatorios

- Importación de datos ASCII externos en el proyecto para su posterior edición y visualización

- Exportación de la hoja de cálculo a un archivo ASCII

- La hoja de trabajo, como el principal objeto padre para gráficos, etiquetas, &etc;. admite diferentes esquemas y funciones de ampliación

- Exportación de hojas de trabajo a diferentes formatos (pdf, eps, png y svg)

- Gran variedad de posibilidades de edición para las propiedades de las hojas de trabajo y sus objetos

- Gráficos cartesianos creados desde conjuntos de datos importados o creados manualmente o vía ecuaciones matemáticas

- La definición de fórmulas matemáticas se implementa por resaltado de sintaxis y completado y por la lista de constantes matemáticas, físicas y funciones agrupadas por temas

- La investigación de datos trazados se implementa mediante muchas características de ampliación y navegación

- Varias funciones de análisis y métodos de reducción de datos, diferenciación, integración, interpolación, suavizado, ajuste (no lineal), filtro de Fourier y transformada de Fourier

- Ajustes a datos lineales y no lineales, están predefinidos varios modos de ajuste y pueden proporcionarse modelos personalizados con un número arbitrario de parámetros

- Implementa varios motores CAS como Maxima, Python, KAlgebra, Sage

- Agradable vista de hoja de trabajo para evaluar expresiones

- Fácil estructura basada en complementos para añadir diferentes motores

- Asistente de diálogos basado en complementos para tareas habituales (como integrar una función o introducir una matriz)

- Selector de datos para extracción de datos manual o (semi)automática desde imágenes importadas que contengan gráficos y curvas.

## Uso de &LabPlot;

### Resumen de la interfaz

&LabPlot; sigue la filosofía MDI (Interfaz de documentos múltiple) - todos los objetos creados por la aplicación se ubican en subventanas en la ventana de la aplicación Área principal. El Explorador de proyectossirve como la herramienta para crear y organizar esos objetos en una estructura tipo árbol. El Explorador de propiedades se usa para modificar las propiedades de los objetos actualmente seleccionados. Muchas funciones son accesibles vía el menú principal y vía barras de herramientas específicas para objetos y menús contextuales. La barra de estado muestra información adicional y notificaciones de aplicaciones.

La ventana predeterminada de &LabPlot;

### Explorador de proyectos

El explorador de proyectos es el componente principal de &LabPlot; diseñado para manejar estos objetos. Los objetos se organizan en una estructura tipo árbol que representa las relaciones padre-hijo entre los diferentes objetos. Las carpetas y subcarpetas pueden introducir agrupamientos adicionales para los distintos objetos.

El explorador de proyectos es una ventana empotrable y puede ubicarse en cualquier lugar arbitrario. El usuario puede determinar que columnas deben mostrarse seleccionado (deseleccionando las columnas de interés en el menú de contexto (pulsación con el &RMB; en cualquier lugar vacío de la vista de árbol o su encabezado). Más aún, la lista de objetos mostrados puede reducirse proporcionado un filtro en el área de texto Buscar/Filtrar.

### Área principal

Los objetos creados que disponen de una vista (como hoja de trabajo, hoja de cálculo, &etc;.) se ubican en el área principal de la aplicación. Dependiendo de las preferencias actuales para la interfaz de usuario, las ventanas se localizan, bien como subventanas independientes y movibles libremente (interfaz «Vista de subventana»), o bien como pestañas en una vista tabulada (interfaz «Vista tabulada»).

Cuando se usan subventanas, todas las ventanas de objetos que pertenecen a la carpeta actualmente seleccionada se muestran. Alternativamente, la visibilidad de las ventanas puede extenderse a la carpeta actualmente seleccionad y a sus subcarpetas o a todas las ventanas en el proyecto. Este comportamiento se controla vía el parámetro «Política de visibilidad de ventanas», accesible vía el menú de contexto o el explorador de proyectos.

### Explorador de propiedades

El explorador de propiedades permite al usuario modificar el objeto seleccionado actualmente en el explorador de proyectos. Pueden editarse una gran variedad de propiedades de los objetos en modo deshacible/rehacible. También es posible la edición de varios objetos al mismo tiempo.

El explorador de propiedades es una ventana empotrable y puede colocarse en cualquier lugar arbitrario.

### Hoja de cálculo

La hoja de cálculo es el componente principal de &LabPlot; cuando se trabaja con datos y está constituida por columnas. La columna es el conjunto de datos básico en &LabPlot;, usado para trazado y análisis de datos. Cada columna de la hoja de cálculo se especifica por su nombre y tipo - numérico, texto, nombres de mes, nombres de días y fecha y hora. También, cada tipo de formato de representación distinto puede asignarse como formato decimal o científico para columnas numéricas, &etc;

Usted puede enmascarar puntos de datos seleccionados en la hoja de cálculo (Selección Selección de máscara desde el menú de contexto de la celda de la hoja de cálculo). Los datos enmascarados no se trazan y también se excluyen de las funciones de análisis de datos, como ajuste, &etc;. Alternativamente, usted puede enmascarar o soltar valores en una columna (Enmascarar valores o Soltar valores desde el menú de contexto de la columna) especificando un intervalo. Cuando se especifica que valores enmascarados soltar, varios operadores (“igual a”, “mayor que”, “menor que”, &etc;) están disponibles. esas operaciones pueden ayudar a ocultar o eliminar algunos valores atípicos en el conjunto de datos previos a, ⪚, ejecutar un ajuste a este conjunto de datos.

Cualquier función de la hoja de cálculo puede alcanzarse vía el menú de contexto (pulsación con el &RMB;). Usted puede cortar, copiar y pegar entre hojas de cálculo, generar, normalizar y ordenar datos y, finalmente, trazar gráficos de sus datos.

Los nuevos datos pueden generarse, bien introduciéndolos manualmente en la hoja de cálculo, o bien generando los datos de acuerdo con ciertas reglas. &LabPlot; proporciona cinco métodos distintos para generar datos, accesibles vía el menú de contexto de la columna:

- Números de fila - los valores en la columna se establecen de acuerdo con su número de fila, esto proporciona un modo sencillo de crear un índice rápidamente.

- Valores constantes - los valores de la columna se establecen a un valor constante proporcionado por el usuario.

- Valores equidistantes (solo para columnas numéricas) - dados los valores máximo y mínimo, los valores equidistantes pueden generarse fijando el número total de valores en el intervalo o fijando el incremento (distancia).

- Valores aleatorios (solo para columnas numéricas) - los valores se generan al azar de acuerdo con la distribución seleccionad. Para generar valores aleatorios distribuidos uniformemente, seleccione la distribución «Plana».

  En los casos más sencillos, una distribución no uniforme se calcula analíticamente desde la distribución uniforme de un generador de números aleatorios, aplicando una trasformación adecuada. Las distribuciones más complicadas se crean por el método de aceptación/rechazo, que compara la distribución deseada contra una distribución que es similar y conocida analíticamente.

- Valores de funciones (solo para columnas numéricas) - los valores se generan de acuerdo con una función matemática proporcionada por el usuario, una columna (conjunto de datos) que contiene los argumentos que la función tiene que proporcionar. Es posible definir una función multivariante y proporcionar un conjunto de datos (una columna en una hoja de cálculo) para cada una de las variables. El diálogo correspondiente admite la creación de un número arbitrario de variables.

Los datos ya existentes pueden importarse en una hoja de cálculo desde archivos externos vía el diálogo «Importación de datos». Los datos importados se almacenarán en el archivo del proyecto. Los cambios en los datos realizados, bien en la hoja de cálculo, o bien en un archivo externos después de la importación, no se sincronizan.

Los resultados mostrados en la hoja de trabajo pueden exportarse a un archivo externo (consulte Diálogo exportar).

### Matriz

Matriz es otro contenedor para datos de tipo matriz. Este contenedor se presenta como una tabla o, alternativamente, como una imagen bidimensional en escala de grises. Los elementos de dicha tabla/matriz pueden verse como si fueran los valores-Z, Z=Z(X,Y), con los valores de X e Y siendo los números de fila y columna respectivamente. La transición desde los números de fila y columna a las coordenadas lógicas se hace vía un mapeado definido por el usuario en ambas representaciones.

Los datos de la matriz pueden bien ser introducidos manualmente o vía una importación desde un archivo externo. Parecido a la generación de datos desde una columna en una hoja de cálculo, la matriz puede rellenarse con valores constantes o vía una fórmula. La captura de pantalla de abajo muestra la vista de imagen de una matriz junto con la fórmula que se usó para generar los elementos de la matriz:

### Libro de trabajo

El libro de trabajo ayuda al usuario a organizarse mejor y a agrupar diferentes contenedores de datos (hojas de cálculo y matrices). Este objeto sirve como el contenedor padre para varias hojas de cálculo u objetos de matrices, y los junta en una vista con varias pestañas:

Con las carpetas también es posible proporcionar algo de estructura en elExplorador de proyectos y agrupar juntos varios objetos relacionados (hojas de cálculo con datos recién salidos de archivos de texto u orígenes parecidos, valores rojos, verdes y azules de una imagen importada en tres matrices distintas, &etc;.). Con el libros de trabajo, el usuario dispone de la posibilidad de otra agrupación adicional.

### Hoja de trabajo

La hoja de trabajo es, junto a los contenedores de datosHoja de cálculoy Matriz,otra parte central de la aplicación y proporciona un área para mostrar y agrupar juntos diferentes clases de objetos de hoja de trabajo - gráficos, etiquetas, &etc;

Las hojas de trabajo pueden tener un tamaño fijo (un tamaño definido por el usuario o uno de los predefinidos, como A4, legal, &etc;.) o pueden completar el área disponible para la ventana de la hoja de trabajo. Se pueden organizar varios gráficos en el área de trabajo en esquemas horizontal, vertical o rejilla.

Muchas propiedades de la hoja de trabajo como el tamaño, color de fondo y preferencias del esquema pueden cambiarse en el panel «Propiedades de la hoja de trabajo».

Distintas acciones de la hoja de trabajo relacionadas con la creación de objetos, cambio en el modo actual del ratón o ampliación, pueden accederse vía la barra de herramientas, menú principal o menú de contexto en la hoja de trabajo en el explorador de proyectos.

Los resultados mostrados en la hoja de trabajo pueden exportarse a diferentes formatos vía el diálogo exportar.

### Hoja de trabajo CAS

La hoja de trabajo CAS es, junto a la hoja de trabajo, la tercera parte central de la aplicación y proporciona un área para usar sus aplicaciones matemáticas favoritas dentro de una interfaz elegante de hoja de trabajo.

&LabPlot; le ofrece varias elecciones para los motores con los que usted lo quiera usar. La mejor elección depende de lo usted que quiera lograr.

Actualmente están disponibles los siguientes motores:

Sage:

- Sage es un sistema de software matemático de código abierto licenciado bajo la GPL. Combina la potencia de muchos paquetes de código abierto, con una interfaz común basada en Python. Consulte http://sagemath.org para más información.

Maxima:

- Maxima es un sistema para la manipulación de expresiones simbólicas y numéricas, incluyendo diferenciación, integración, series de Taylor, transformadas de Laplace, ecuaciones diferenciales ordinarias, sistemas de ecuaciones lineales, polinomios, conjuntos, listas, vectores, matrices y tensores. Maxima proporciona resultados numéricos de elevada precisión mediante el uso de fracciones exactas, enteros de precisión arbitraria y números de coma flotante de precisión variable. máxima puede trazar funciones y datos en dos y tres dimensiones. Consulte http://maxima.sourceforge.net para más información.

R:

- R es un lenguaje y un entorno para computación estadística y gráficos, parecido al lenguaje S y su entorno. Proporciona una amplia variedad de pruebas estadísticas (modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, agrupamiento, ...) y es altamente extensible. El lenguaje S es frecuentemente el vehículo de elección para investigación en metodología estadística y R proporciona un medio de código abierto para ello. Consulte http://www.r-project.org para más información.

&kalgebra;:

- &kalgebra; es una calculadora gráfica basada en MathML que se distribuye con el proyecto educativo de &kde;. Consulte http://edu.kde.org/kalgebra/ para más información.

Qalculate!:

- Qalculate! no solo es la réplica de su software habitual de la calculadora más barata. Qalculate! pretende hacer uso completo de la interfaz superior, poder y flexibilidad de los modernos equipos. El centro de atención en Qalculate! es la entrada de expresiones. En lugar de introducir cada número separadamente en una expresión matemática, usted puede escribir directamente la expresión completa y modificarla más tarde. La interpretación de expresiones es flexible y tolerante a fallosy usted nunca hará nada equivocado. Qalculate! se lo dirá. Ninguna expresión resoluble está, sin embargo, sin errores. Qalculate! la simplificará tanto como pueda y responderá con una expresión. Además de números y operadores aritméticos, una expresión puede contener cualquier combinación de variables, unidades y funciones. Consulte http://qalculate.sourceforge.net/ para más información.

Python2:

- Python es un poderoso lenguaje de programación dinámico que se usa en una amplia variedad de dominios de aplicación. Existen varios paquetes de Python para programación científica.

  Python se distribuye bajo la licencia Python Software Foundation (compatible con GPL). Consulte el sitio web oficial para más información.

  Este motor añade un elemento adicional al menú principal de Cantor Paquete. El único elemento de este menú es Paquete Importar paquete. Este elemento puede usarse para importar paquetes Python a la hoja de trabajo.

  Este motor implementa solo Python 2.

Scilab:

- Scilab es un paquete de computación numérica, multiplataforma, de software libre y un lenguaje de programación orientado numéricamente.

  Scilab se distribuye bajo la licencia CeCILL (compatible con GPL). Consulte http://www.scilab.org/ para más información.

  Usted necesita Scilab versión 5.5 o superior instalada en su sistema para hacer este motor utilizable.

Octave:

- &GNU; Octave es un lenguaje de alto nivel diseñado en principio para computaciones numéricas. Proporciona una interfaz de línea de órdenes adecuado para resolver problemas lineales y no lineales numéricamente y para ejecutar otros experimentos numéricos usando un lenguaje que es en gran medida compatible con MATLAB. Consulte http://www.gnu.org/software/octave/ para más información.

Lua:

- Lua es un lenguaje de guiones rápido y ligero, con una sintaxis procedural sencilla. Hay varias bibliotecas en Lua destinadas para matemáticas y ciencia.

  Consulte http://www.lua.org/ para más información.

  Este motor admite luajit 2.

### Fuente de archivo de datos

Una fuente de archivo de datos es muy parecida a una hoja de cálculo con datos importados desde un archivo externo. La diferencia es que los datos importados no pueden mostrarse y editarse en &LabPlot; después de la importación. Esto puede ser suficiente, ⪚, si usted solo quiere trazar el flujo de datos desde un cálculo en un programa externo (y exportado posteriormente a un archivo ASCII).

Dado que ninguna hoja de cálculo tiene que cumplimentarse con los datos importados, la importación en una fuente de archivo de datos es más rápida que en una hoja de cálculo que puede ser ventajosa cuando se trata con grandes archivos.

Es posible almacenar el enlace al archivo externo en el archivo de proyecto solo y no con su contenido. Cada vez que se abre el archivo de proyecto en &LabPlot;, el contenido se lee de nuevo desde el archivo externo. También, es posible dejar que &LabPlot; vigile los cambios en el archivo - el contenido de la fuente de datos de archivo se actualiza y el archivo externo se cambió.

Las opciones adicionales que determinan la importación de los datos son equivalentes a aquellas proporcionas en el Diálogo importar.

### Recogedor de datos

El capturador de datos es una herramienta que le permite extraer fácilmente datos desde archivos de imágenes. El proceso de extracción consiste principalmente en los siguientes pasos:

- Importar una imagen que contiene gráficos y curvas desde donde usted puede leer los puntos de datos.

- Seleccionar el tipo de gráfico (cartesiano, polar, &etc;.)

- Seleccionar puntos de referencia del árbol y proporcionar valores para ellos. Con la ayuda de esos puntos se determina el sistema lógico de coordenadas.

- Crear una nueva curva de captura de datos y establecer el tipo de las barras de error.

- Cambiar al modo de ratón «Establecer puntos de curva» e iniciar la selección de puntos en la imagen importada - las coordenadas de los puntos seleccionados se determinan y añaden a la hoja de cálculo «Datos».

Es posible añadir más de una curva de captura de datos. esto es útil en caso de que la imagen importada contenga varias curvas que necesiten ser digitalizadas. La curva de captura de datos que está actualmente seleccionad en el Explorador de proyectos es la «activa» - los puntos marcados en la imagen del capturador de datos se calcularán y añadirán a su hoja de cálculo de datos.

Los valores calculados se almacenan en diferentes columnas en hojas de cálculo de datos en el capturador de datos. Esas columnas se comportan exactamente igual que otras columnas en hojas de cálculo normales y pueden usarse directamente como columnas fuente para curvas en sus propios gráficos.

El capturador de datos admite el proceso de extracción de datos con varios asistentes. para ubicar los puntos más precisamente, está disponible una lupa de aumento con varios niveles de ampliación. También, el último punto seleccionado puede moverse con la ayuda de las teclas de navegación. Más aún, cuando se leen puntos de datos que contienen barras de error, el capturador de datos crea automáticamente barras que indican los puntos finales de las barras de errores. Esas barras pueden moverse con el ratón hasta que la longitud requerida (la distancia al punto de datos) se alcance.

El procedimiento para la extracción de datos de un gráfico importado como se describe arriba es factible cuando se trata un número limitado de puntos. En caso de que las curvas en la imagen importada se proporcionan como líneas sólidas, la herramienta de captura de datos en &LabPlot; permite leerlas (semi)automáticamente. Par esto, después de que una nueva curva de captura de datos e añada como se describe arriba, cambie al modo de ratón «Seleccionar segmentos de curva». Las curvas en el gráfico se reconocen y resaltan. Pulsando en una curva resaltada (o en uno de sus segmentos), los puntos a lo largo de la curva se crean. la longitud de un segmento y la densidad de puntos creados (separación entre dos puntos) son parámetros ajustables. En las capturas de pantalla de abajo, tras cambiar al modo de segmento, todas las líneas negras se resaltaron (color verde). En este caso específico, la curva se reconoció como un elemento sencillo y un clic de ratón sencillo en este segmento es suficiente para digitalizar esta curva y ubicar automáticamente puntos a lo largo de la curva.

En muchos casos el gráfico no es tan sencillo como arriba (curva negra sencilla sobre fondo blanco) y contiene líneas de rejilla, muchas curvas de distinto color y anchura y un fondo no blanco. En tales casos, la detección automática falla (demasiado o ningún objeto se resaltan). Para ayudar al capturador de datos a determinar la curva correctamente, el usuario tiene que limitar los intervalos permitidos en los espacios de color HSV (o HSI). Para restar el fondo no blanco es posible limitar el intervalo para el color de fondo también. Internamente, cada píxel de la imagen se convierte a blanco y negro donde solo los puntos que se ajustan en los intervalos definidos por el usuario para el brillo, saturación, intensidad y fondo se ponen a negro.

En las capturas de pantallas de abajo, las curvas azules en la imagen original se proyectaron reduciendo apropiadamente los intervalos permitidos en el espacio de color (observe el pico del azul en el histograma del color). El negro trasformado y la imagen blanca contiene solo las curvas en las que el usuario está interesado y ahora es una tarea fácil para el capturador de datos determinar las curvas y ubicar los puntos en ellas.

De forma parecida a Hoja de trabajo, el área actualmente visible en el capturador de datos puede exportarse. Los formatos de imagen reconocidos se describen en la sección Diálogo exportar.

### Diálogo de importación

En el diálogo de importación usted puede importar datos en una de las hojas de cálculo o matrices disponibles en &LabPlot;. Los formatos de datos admitidos son

- ASCII

- Binario

- Imagen

- NetCDF

- FITS

- HDF5

La vista previa de todos los archivos admitidos está disponible en el diálogo de importación. Para formatos de datos con estructuras internas complejas como NetCDF y HDF5, el contenido del archivo se presenta en una vista de árbol que permite una navegación cómoda por el archivo.

La importación de datos ascii o binarios comprimidos con gzip, bzip2 o xz puede hacerse directamente ya que la descompresión ocurre trasparentemente para el usuario.

El nombre del archivo que contiene los datos a importar tiene que proporcionarse. El botón Información de archivo abre un diálogo donde se muestra información sobre el archivo seleccionado. El tipo de los datos puede especificarse - actualmente, solo se admiten archivos ASCII que contengan varios conjuntos de datos (vectores) almacenados como columnas. El filtro - automático o personalizado - determina como tiene que analizarse el archivo. Al seleccionar el filtro «personalizado», pueden proporcionarse algunos parámetros como el carácter separador, &etc;, manualmente en este caso.

La fila de inicio y fin a leer puede personalizarse usando la pestaña Porción de datos a leer. Para leer todos los datos especifique `-1` como fila o columna final.

Importación de datos en &LabPlot; Importación de datos en &LabPlot;

### Diálogo de exportación

Una hoja de trabajo puede exportarse a varios formatos gráficos (vector y puntos). La exportación se hace vía el diálogo alcanzable vía Exportar en la barra de herramientas principal o Archivo Exportar en el menú principal.

Junto al formato gráfico, el usuario puede especificar que parte de la hoja de trabajo tiene que exportarse y si el fondo tiene que exportarse o no. También, para gráficos de puntos, puede proporcionarse la resolución de la imagen.

El contexto de una hoja de cálculo puede exportarse a un archivo externo de texto o FITS. En el diálogo de exportación para hojas de cálculo el usuario puede especificar los valores de caracteres de separación de diferentes columnas. Opcionalmente, el encabezado de la hoja de cálculo (nombres de las columnas en la hoja de cálculo) puede exportarse.

## Referencia de órdenes

### El menú Archivo

&Ctrl;N Archivo Nuevo

- Crea un nuevo archivo de proyecto de &LabPlot;.

  En un archivo de proyecto todas las preferencias y gráficos se almacenan en formato ASCII.

&Ctrl;O Archivo Abrir

- Abre un archivo de proyecto de &LabPlot;.

Archivo Abrir reciente

- Abre un archivo de proyecto de &LabPlot; reciente.

  Aquí se listan los 10 últimos proyectos usados.

&Ctrl;S Archivo Guardar

- Guarda el proyecto actual.

  Si usted no ha guardado el proyecto antes de que se guarde bajo un nombre de proyecto temporal.

Archivo Guardar como

- Guarda el proyecto actual con un nombre diferente.

&Ctrl;P Archivo Imprimir

- Imprime el gráfico activo.

  Aquí se abre un diálogo de impresión donde usted puede seleccionar la impresora, distintos tamaños de papel, &etc;

Archivo Vista previa

- Abre una ventana de vista previa. &LabPlot; le permite elegir las preferencias de impresión usando la barra de herramientas de esta ventana y ver los resultados inmediatamente.

&Ctrl;= Archivo Nuevo Hoja de cálculo

- Crea una nueva hoja de cálculo en la carpeta actual del proyecto de &LabPlot;.

&Alt;X Archivo Nuevo Hoja de trabajo

- Crea una nueva hoja de trabajo en la carpeta actual del proyecto de &LabPlot;.

Archivo Nuevo Carpeta

- Crea una nueva hoja de cálculo en la carpeta actual del proyecto de &LabPlot;.

Archivo Nuevo Archivo de fuente de datos

- Abre la ventana Importar datos a hoja de cálculo/matriz.

&Ctrl;&Shift;L Archivo Importar

- Importa datos en la hoja de cálculo activa

  Este elemento puede usarse para importar datos en &LabPlot;. Por favor, lea más en la sección diálogo importar.

Archivo Exportar

- Guarda el gráfico activo como formato especial.

  Actualmente se admiten Postscript encapsulado (EPS), Formato de documento portable (PDF), Gráficos vectoriales escalables (SVG) y gráficos portables de red (PNG).

&Ctrl;W Archivo Cerrar

- Cerrar el proyecto de &LabPlot; actualmente abierto.

&Ctrl;Q Archivo Salir

- Salir de &LabPlot;.

### El menú Editar

Editar Deshacer/Rehacer historial

- Abre la ventana de historial de acciones de &LabPlot;. Seleccione un elemento en la lista para navegar al paso correspondiente.

### El menú Hoja de trabajo

Este menú contiene todos los elementos que pueden encontrarse también en el menú de contexto (botón derecho del ratón) de una hoja de trabajo. El menú solo está disponible cuando un objeto de hoja de trabajo se selecciona en el panel Explorador de proyectos.

### El menú de hoja de cálculo

Este menú contiene todos los elementos que también pueden encontrarse en el menú de contexto (botón derecho del ratón) de una hoja de cálculo. Este menú solo está disponible cuando un objeto de hoja de cálculo se selecciona con el panel Explorador de proyectos.

### El menú Hoja de trabajo CAS

Este menú contiene todos los elementos que pueden encontrarse también en el menú de contexto (botón derecho del ratón) de una hoja de trabajo CAS. El menú solo está disponible cuando un objeto de hoja de trabajo se selecciona en el panel Explorador de proyectos.

### El menú de selección de datos

Este menú contiene todos los elementos que también pueden encontrase en el menú de contexto (botón derecho del ratón) de un selector de datos. Este menú solo está disponible cuando un objeto de selección de datos se elige en el panel Explorador de proyectos.

### El menú Preferencias

Este menú le proporciona la habilidad de cambiar las preferencias de usuario.

Aparte de las entradas comunes de preferencia de &kde; descritas en el capítulo Menú preferencias de los fundamentos de &kde;, &LabPlot; dispone de esta opción de menú específica:

&Ctrl;&Shift;F Preferencias Modo de pantalla completa

- Muestra el área de trabajo en modo de pantalla completa.

### El menú Ayuda

Adicionalmente, &LabPlot; dispone de las opciones de menú comunes de ayuda de &kde;. Para más información, consulte la sección sobre el Menú ayuda de los fundamentos de &kde;.

### Barra de herramientas

La barra de herramientas principal contiene los principales elementos que usted puede encontrar en los diferentes menús. Se pueden encontrar más detalles sobre esto en el Manual de fundamentos de &kde;.

## Trazado

### Gráficos

Los gráficos se pueden crear dentro de una hoja de trabajo vía «Añadir nuevo» en el menú de contexto o en el menú de aplicación vía «Hoja de cálculo» seleccionando «gráfico-xx» y el tipo de gráfico que le gustaría tener.

Dentro de este gráfico-xy, usted puede añadir una curva-xy que contenga los datos a mostrar (de nuevo vía el menú de contexto o el menú de aplicación).

Las preferencias de un gráfico se pueden cambiar en el correspondiente control empotrado. Hay preferencias generales, como geometría, pero también el intervalo-xy y el eje-xy (escalado incluido). El título del gráfico puede establecerse en la pestaña «título» del control empotrado. Los estilos de fondo y borde pueden cambiarse en la pestaña «Área de gráficos».

### Curvas

Las curvas contienen puntos de datos que pueden mostrarse en un gráfico. Hay tres métodos distintos de crear curvas: la curva estándar-xy, una curva-xy desde una expresión matemática y una curva-xy desde una función de análisis de datos.

La curva estándar-xy puede rellenarse con los valores de una hoja de cálculo seleccionando los datos-x y datos-y como columnas de la hoja de cálculo en el control empotrado de la curva-xy. Otro método de rellenar una curva es usar una expresión matemática. Aquí usted puede seleccionar cualquier función matemática y un intervalo para crear la curva. El tercer método para crear una curva es usar una función de análisis de datos. Los datos y la función de análisis pueden seleccionarse en el control empotrado de la función de análisis.

Para todos los tipos de curva, los estilos de línea y símbolos pueden cambiarse en el panel empotrado. También los valores comentados y las preferencias de barra de error se pueden cambiar aquí.

### Leyendas

Se puede añadir fácilmente una leyenda a un gráfico usando el menú de contexto de la aplicación. Contiene información sobre todas las curvas en un gráfico.

Las preferencias de una leyenda (formato y geometría) pueden cambiarse en el control empotrado de la leyenda. También pueden cambiarse las preferencias del fondo de la leyenda y el esquema en la pestaña correspondiente del control empotrado de la leyenda.

## Funciones de análisis

### Resumen

&LabPlot; admite una amplia variedad de funciones de análisis de datos:

- Reducción de datos

- Diferenciación

- Integración

- Interpolación

- Difuminado

- Ajuste de curva no lineal

- Filtro de Fourier

- Transformada de Fourier

Las funciones de análisis pueden accederse usando el menú análisis o una hoja de trabajo. Las curvas recién creadas pueden personalizarse (estilo de línea, estilo de símbolo, &etc;) como cualquier otra curva x-y.

### Reducción de datos

Para reducir el numero de puntos de datos sin perder las características del conjunto de datos, usted puede aplicar uno o varios algoritmos de simplificación de lineas:

- Douglas-Peucker

- Visvalingam-Whyatt

- Reumann-Witkam

- Simplificación de distancia perpendicular

- simplificación del punto n-ésimo

- Simplificación de distancia radial

- Interpolación (vecino mas cercano)

- Opheim

- Lang

La tolerancia deseada se calcula automáticamente desde los datos, pero también puede cambiarse en el control empotrado.

### Diferenciación

La diferenciación numérica de datos puede hacerse especificando:

- orden de derivación (primer a sexto orden)

- orden de precisión (hasta cuarto orden, dependiendo del orden de derivación)

### Integración

La integración numérica de datos puede hacerse especificando uno de los métodos

- regla de rectángulo (un punto)

- regla de trapezoide (dos puntos)

- regla de Simpson (tres puntos)

- regla de Simpson (cuatro puntos)

El método predeterminado (trapezoide) debería ser adecuado para la mayoría de los casos. El numero de puntos de datos resultantes se reduce para las dos reglas de Simpson debido a las propiedades de esos métodos.

### Interpolación

La interpolación de datos puede hacerse con diversos algoritmos:

- lineal

- polinomial (si el número de puntos de datos < 100)

- spline cúbica

- spline cúbica (periódica)

- spline de Akima

- spline de Akima (periódico)

- spline de Steffen (necesita GSL ≥ 2.0)

- coseno

- exponencial

- Hermite cúbica a trozos (diferencias finitas, Catmull-Rom, cardinal, Kochanek-Bartels)

- funciones racionales

La función de interpolación se calcula con el número n proporcionado de puntos de datos y se evalua como:

- función

- derivada

- segunda derivada

- integral (comenzando desde cero)

### Difuminado

Se admiten varios modos diferentes de difuminado:

- Movimiento medio (central)

- Movimiento medio (retrasado)

- Filtro de percentil

- Savitzky-Golay

Todos los métodos de difuminado admiten varios modos de relleno (constante, periódico, espejo, más cercano, etc.) para el principio y final del archivo de datos. Las medias móviles admiten varios funciones de peso (uniforme, triangular, binomial, parabólica, tricúbica, etc.) que pueden seleccionarse al peso de los puntos de datos seleccionados dependiendo de su distancia.

### Ajuste de curvas

El ajuste de datos de curvas lineales y no lineales puede hacerse con varios modelos de ajuste predefinidos (por ejemplo, polinomial, exponencial, gaussiano o personalizado) a datos que consisten en columnas x- e y- con una columna opcional de peso. Con un modelo personalizado cualquier función con un número ilimitado de parámetros puede usarse para el ajuste. Los resultados, incluyendo propiedades estadisticas se muestra en el texto de resultados.

Los valores de inicio del parametro pueden establecerse en el dialogo del parametro. Tambien es posible fijar cualquier parametro y establecer limites superior e inferior a los valores aqui. Tenga en cuenta que la reduccion del parametro espacio fijando el parmetro o especificando limites solo puede enlentecer la convergencia o evitar la obtencion de un buen resultado. Siempre es una buena idea eliminar cualquier limitacion de parametro cuando se encuentran buenos valores de inicio.

Las siguientes opciones pueden establecerse en el dialogo de opciones para optimizar el ajuste:

- Maximo de iteraciones: numero maximo de iteraciones

- Tolerancia: tolerancia deseada para el resultado

- Puntos evaluados: numero de puntos para evaluar la funcion de ajuste

- Evaluar intervalo completo: evaluar la funcion de ajuste para el intervalo de datos completo en lugar de evaluar solo pra el intervalo x proporcionado

- Usar resultados como nuevos valores de inicio: los resultados seran los nuevos valores de inicio del parametro

### Filtro de Fourier

Esta función puede usarse para aplicar un filtro de Fourier a cualquier dato que consista en columnas x- e y-. Los filtros implementados son:

- Paso bajo

- Paso alto

- Paso banda

- Rechazo de banda (bloqueo de banda)

donde cualquiera de ellos puede tener el formato

- Ideal

- Butterworth (orden 1 a 10)

- Chebyshev tipo I o II (orden 1 a 10)

- "L"egendre optimo (orden 1 to 10)

- Bessel-Thomson (cualquier orden)

Los valores de corte pueden especificarse en las unidades de frecuencia (Hercio), fracción (0.0 a 1.0) o índice de los puntos de datos.

### Transformada de Fourier

Para convertir una señal desde tiempo al dominio de frecuencia o para cambiar entre otras variables conjugadas, como posición y momento (espacio-k), puede aplicarse una transformada discreta de Fourier. Se pueden usar las siguientes opciones para ajustarse a las propias necesidades:

- función de ventana (Welch, Hann, Hamming, etc.) para evitar efectos de fuga

- Salida (magnitud, amplitud, fase, dB, etc.)

- Espectro de uno o dos lados con o sin desplazamiento

- Eje x escalado a frecuencia, índice o periodo

## Trazado de curvas

### Subir imagen

El selector de datos puede crearse dentro de un proyecto vía Añadir nuevo en el menú de contexto del proyecto/carpeta en la barra de herramientas principal. Después des esto se puede añadir una nueva imagen y puede cambiarse vía Trazar en el correspondiente control empotrado.

Después de cargar la imagen se pueden usar diferentes opciones de ampliación desde el menú de contexto/barra de herramientas de selección de datos para cambiar la anchura y altura de la imagen. La imagen también se puede rotar un ángulo usando Rotación en la sección «editar» del control empotrado. Después de esto, el usuario tiene que establecer los puntos del eje.

### Símbolos

Los símbolos son los puntos que pueden dibujarse sobre la imagen de un selector de datos. Los símbolos se pueden crear directamente pulsando con el botón derecho del ratón sobre la imagen. Los símbolos son principalmente de dos tipos, con o sin barra-de-errores, dependiendo del tipo de curva a la que pertenecen.

Cada curva de un selector de datos puede tener su propio estilo de símbolos que puede cambiarse en la sección Símbolos del control empotrado. El modo de ratón «Seleccionar-y-mover» puede usarse para seleccionar múltiples puntos/símbolos y puede moverse usando las teclas de navegación.

### Puntos de eje

Los puntos de eje son un conjunto de tres puntos de referencia sobre la imagen del selector de datos. Estos puntos pueden establecerse vía Establecer puntos de eje en el menú de contexto del selector de datos. Después de seleccionar los puntos sobre la imagen, el usuario tiene que actualizar su sistema de coordenadas vía Tipo de gráfico y las posiciones lógicas vía Puntos de referencia en el control incrustado.

### Curva del selector de datos

La curva de selección de datos puede crearse dentro de un selector de datos vía Nueva curva en el menú de contexto de un selector de datos. Una curva puede tener diferentes tipos de errores X e Y (sin-errores, simétrico, asimétrico). Esto depende del tipo de control incrustado de errores que el selector de datos tenga en el punto de creación.

Cada objeto de curva contiene todos los puntos de la curva (escondidos) y una hoja de cálculo que contiene las posiciones lógicas de todos sus puntos de curva y proporciona opciones para actualizar la hoja de cálculo y conmutar la visibilidad de sus puntos de curvas usando el menú de contexto. El modo Establecer puntos de curva en el menú de contexto del selector de datos debería seleccionarse para crear puntos de curva.

Se pueden crear varias curvas para el mismo selector de datos. Los puntos de curva creados siempre corresponden a la curva activa del selector de datos y pueden cambiarse vía la opción Curva activa en el menú de contexto y el control incrustado del selector de datos. Cada curva del selector de datos puede tener su propio estilo de símbolos que puede cambiarse en la sección Symbols del control incrustado.

### Segmentos de curva

Los segmentos de curva para el selector de datos pueden crearse sobre una imagen cambiando el modo a Seleccionar segmentos de curva en el menú de contexto de un selector de datos. Un segmento es un objeto seleccionable sobre una imagen que puede seleccionarse pulsando con el botón derecho del ratón sobre él.

Los segmentos se crean procesando la imagen sobre la base de atributos de intervalo de color para trazar curvas automáticamente. Para mejorar los resultados, ese intervalo y tipo de atributos de color pueden cambiarse en la sección «editar» del control incrustado. El control incrustado también proporciona opciones para cambiar entre la imagen procesada y la original y para establecer la longitud mínima posible de los segmentos.

Una vez que se selecciona un segmento, creará puntos de curva sobre él con una distancia mínima especificada entre ellos. La distancia mínima especificada entre los puntos puede cambiarse en el control incrustado del selector de datos. El usuario tendría que seleccionar los segmentos de nuevo para observar los cambios.

## Temas avanzados

Aquí usted encontrará algunas explicaciones sobre temas avanzados.

### Temas

#### Barras de error

Si usted quiere trazar datos con barras de error, solo importe sus datos con el diálogo de importación en su proyecto. A continuación, use la pestaña Barras de error de las propiedades de la curva para seleccionar Tipo de error, elija la columna error de la lista Datos, +-. El formato de la barra de errores puede definirse usando el panel Formato:.

#### Etiqueta TeX

Para usar la etiqueta TeX, usted solo tiene que activar el botón de conmutar TeX en la pestaña Title. Con eso cada texto que usted introduzca en el área de texto se representa por TeX y se traza de acuerdo con él. Dado que esta conversión tarda un rato, usted puede observar un cierto retraso cuando se redibuje el gráfico.

## Tutoriales breves

### Construcción de la gráfica del seno con &LabPlot;

En este capítulo usted encontrará explicaciones sobre como generar un sencillo gráfico para una curva en coordenadas cartesianas desde una ecuación matemática.

ventana de &LabPlot; después del primer inicio ventana de &LabPlot; después del primer inicio

1. Pulse sobre el botón Nuevo o pulse &Ctrl;Nen el teclado.

   Nuevo proyecto de &LabPlot; Nuevo proyecto de &LabPlot;

2. Pulse sobre la opción Proyecto en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo Hoja de cálculo o pulse &Alt;X en el teclado.

   Añadiendo nueva hoja de trabajo a &LabPlot; Añadiendo nueva hoja de trabajo a &LabPlot;

3. Pulse sobre el elemento Hoja de trabajo en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo gráfico-xy dos ejes, centrado.

   Añadiendo ejes al gráfico Añadiendo ejes al gráfico

4. Pulse sobre el elemento gráfico-xy en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo curva-xy desde una ecuación matemática.

   Añadiendo nueva curva Añadiendo nueva curva

5. Use el panel propiedades de la curva-ecuación-xy de la derecha para introducir `sin(x)` en el campo y=f(x) (para la lista de funciones disponibles, por favor consulte parser), `-6` en el campo x, min, `6` en el campo x, max y pulse el botón Recalcular para ver el resultado.

   El gráfico de curva predeterminado El gráfico de curva predeterminado

   &LabPlot; resalta la sintaxis desconocida en el campo y=f(x). Esto es útil para comprobar la corrección de la entrada.

   La lista de funciones conocidas puede encontrarse en la sección correspondiente de este manual.

6. Cambie a la pestaña Línea en el panel propiedades de la curva-ecuación-xy y elija spline cúbica (natural) desde el cuadro desplegable Tipo.

   Eligiendo el tipo de línea Añadiendo el tipo de línea

7. Cambie a la pestaña Símbolo en el panel propiedades de la curva-ecuación-xy y elija ninguno desde la lista desplegable Estilo.

   Eliminando símbolos del gráfico Eliminando símbolos del gráfico

8. Pulse sobre el elemento gráfico-xy en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo leyenda. Cambie a la pestaña Título en el panel propiedades de la leyenda del gráfico cartesiano e introduzca `Gráfico de seno` en el campo Texto.

   Cambiando el título de la leyenda Cambiando el título de la leyenda

9. Elija Archivo Exportar desde el menú principal. Elija el lugar y formato donde guardar el gráfico.

   Exportando el gráfico Exportando el gráfico

### Creando un gráfico desde datos de una hoja de cálculo con &LabPlot;

En este capítulo usted encontrará explicaciones sobre como generar un gráfico sencillo desde datos de una hoja de cálculo.

ventana de &LabPlot; después del primer inicio ventana de &LabPlot; después del primer inicio

1. Pulse sobre el botón Nuevo o pulse &Ctrl;Nen el teclado.

   Nuevo proyecto de &LabPlot; Nuevo proyecto de &LabPlot;

2. Pulse sobre el elemento Proyecto en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo Hoja de cálculo o pulse &Ctrl;= en el teclado.

   Añadiendo nueva hoja de cálculo a &LabPlot; Añadiendo nueva hoja de cálculo a &LabPlot;

3. Pulse en el encabezado de la primera columna de la hoja de cálculo con el &LMB;, a continuación pulse sobre cualquiera de sus celdas con el &RMB; y elija Selección Cumplimentar selección con Números de fila.

   Completando la primera columna de la hoja de cálculo Completando la primera columna de la hoja de cálculo

   Seleccione Automático (g) desde el cuadro desplegable Formato en las Propiedades de la columna a la derecha para mejorar la presentación de los datos de la primera columna.

4. Pulse sobre el encabezado de la segunda columna de la hoja de cálculo con el &RMB; y elija Generar datos valores aleatorios.

   Cumplimentando la segunda columna de la hoja de cálculo Cumplimentando la segunda columna de la hoja de cálculo

5. Pulse sobre la opción Proyecto en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo Hoja de cálculo o pulse &Alt;X en el teclado.

   Añadiendo nueva hoja de trabajo a &LabPlot; Añadiendo nueva hoja de trabajo a &LabPlot;

6. Pulse sobre el elemento Hoja de cálculo en el panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo gráfico-xy trazar caja, cuatro ejes.

   Añadiendo ejes al gráfico Añadiendo ejes al gráfico

7. Pulse sobre el elemento gráfico-xy del panel Explorador de proyectos con el &RMB; y elija Añadir nuevo curva-xy.

   Añadiendo nueva curva Añadiendo nueva curva

8. Use el panel propiedades de la curva-xy a la derecha para seleccionar Proyecto Hoja de cálculo 1 en el campo datos-x (solo pulse sobre el elemento y pulse &Enter;).Emplee el mismo procedimiento para seleccionar 2 para el campo datos-y-data. Los resultados se mostrarán en el espacio de trabajo inmediatamente.

   El gráfico de los datos desordenados El gráfico de los datos desordenados

9. Pulse sobre el elemento Hoja de cálculo en el panel Explorador de proyectos con el &LMB;, a continuación pulse sobre el encabezado de la segunda columna con el &RMB; y elija Ordenar Ascendente.

   Ordenando la segunda columna de la hoja de cálculo Ordenando la segunda columna de la hoja de cálculo

10. Pulse en la opción Hoja de trabajo del panel Explorador de proyectos con el &LMB; para ver los resultados.

    El gráfico de los datos ordenados El gráfico de los datos ordenados

## Ejemplos

### Trazado 2D

Próximamente...

### Tratamiento de señales

Filtro de Fourier

- Una señal de tiempo que contenga códigos Morse es trasformada mediante Fourier al espacio de frecuencias para ver el componente principal. Aplicando un filtro de paso estrecho la señal Morse se extrae y puede verse un bonito «SOS»:

### Computación

Maxima

- Sesión de Maxima que muestra la dinámica caótica del oscilador de Duffing. La ecuación diferencial del oscilador forzado se resuelve con Maxima. Las trazas de la trayectoria, el espacio de fases del oscilador y el correspondiente mapa de Poincaré están hechos con LabPlot:

Python

- Sesión Python que ilustra el efecto de ventana de Blackman en la trasformada de Fourier:

### Importar/Exportar

Próximamente...

### Herramientas

Próximamente...

## Analizador de funciones

El analizador de &LabPlot; le permite usar las siguientes funciones:

### Funciones estándares

Función | Descripción
cbrt(x) | Raíz cúbica
ceil(x) | Truncar al entero superior
fabs(x) | Valor absoluto
gamma(x) | Función gamma
ldexp(x,y) | x * 2y
ln(x) | Logaritmo en base e
log(x) | Logaritmo en base e
log1p(x) | log(1+x)
log10(x) | Logaritmo en base 10
logb(x) | Exponente de radical independiente
pow(x,n) | función potencia xn
powint(x,n) | función potencia entero xn
pow2(x) | función potencia x2
pow3(x) | función potencia x3
pow4(x) | función potencia x4
pow5(x) | función potencia x5
pow6(x) | función potencia x6
pow7(x) | función potencia x7
pow8(x) | función potencia x8
pow9(x) | función potencia x9
rint(x) | redondear al entero más cercano
round(x) | redondear al entero más cercano
sqrt(x) | Raíz cuadrada
tgamma(x) | Función gamma
trunc(x) | Devuelve el mayor entero menor o igual que x

### Funciones trigonométricas

Función | Descripción
sin(x) | Seno
cos(x) | Coseno
tan(x) | Tangente
asin(x) | Seno inverso
acos(x) | Coseno inverso
atan(x) | Tangente inversa
atan2(y,x) | Función tangente inversa de dos variables
sinh(x) | Seno hiperbólico
cosh(x) | Coseno hiperbólico
tanh(x) | Tangente hiperbólica
asinh(x) | Seno hiperbólico inverso
acosh(x) | Coseno hiperbólico inverso
atanh(x) | Tangente hiperbólica inversa
sec(x) | Secante
csc(x) | Cosecante
cot(x) | Cotangente
asec(x) | Secante inversa
acsc(x) | Cosecante inversa
acot(x) | Cotangente inversa
sech(x) | Secante hiperbólica
csch(x) | Cosecante hiperbólica
coth(x) | Cotangente hiperbólica
asech(x) | Secante hiperbólica inversa
acsch(x) | Cosecante hiperbólica inversa
acoth(x) | Cotangente hiperbólica inversa
sinc(x) | Función sinc seno(π x) / (π x)
logsinh(x) | log(sinh(x)) para x > 0
logcosh(x) | log(cosh(x))
hypot(x,y) | Función hipotenusa √{x2 + y2}
hypot3(x,y,z) | √{x2 + y2 + z2}
anglesymm(α) | fuerza al ángulo α a caer en el intervalo (-π,π]
anglepos(α) | fuerza al ángulo α a caer en el intervalo (0,2π]

### Funciones especiales

Para más información sobre las funciones, consulte la documentación de GSL.

Función | Descripción
Ai(x) | Función Airy Ai(x)
Bi(x) | Función Airy Bi(x)
Ais(x) | versión escalada de la función Airy SAi(x)
Bis(x) | versión escalada de la función Airy SBi(x)
Aid(x) | función derivada Airy Ai'(x)
Bid(x) | función derivada Airy Bi'(x)
Aids(x) | derivada de la función escalada Airy SAi(x)
Bids(x) | derivada de la función escalada Airy SBi(x)
Ai0(s) | el s-ésimo cero de la función Airy Ai(x)
Bi0(s) | el s-ésimo cero de la función Airy Bi(x)
Aid0(s) | el s-ésimo cero de la función derivada Airy Ai'(x)
Bid0(s) | el s-ésimo cero de la función derivada Ayry Bi'(x)
J0(x) | función cilíndrica regular de Bessel de orden cero, J0(x)
J1(x) | función cilíndrica regular de Bessel de primer orden, J1(x)
Jn(n,x) | función cilíndrica regular de Bessel de orden n, Jn(x)
Y0(x) | función irregular cilíndrica de Bessel de orden cero, Y0(x)
Y1(x) | función irregular cilíndrica de Bessel de primer orden, Y1(x)
Yn(n,x) | función irregular cilíndrica de Bessel de orden n, Yn(x)
I0(x) | función modificada regular cilíndrica de Bessel de orden cero, I0(x)
I1(x) | función modificada regular cilíndrica de Bessel de primer orden, I1(x)
In(n,x) | función modificada regular cilíndrica de Bessel de orden n, In(x)
I0s(x) | función Bessel cilíndrica modificada regular escalada de orden cero, exp (-|x|) I0(x)
I1s(x) | función Bessel cilíndrica modificada regular escalada de primer orden, exp (-|x|) I1(x)
Ins(n,x) | función Bessel cilíndrica modificada regular escalada de orden n, exp (-|x|) In(x)
K0(x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular de orden cero, K0(x)
K1(x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular de primer orden, K1(x)
Kn(n,x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular de orden n, Kn(x)
K0s(x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular escalada de orden cero, K0(x)
K1s(x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular escalada de primer orden, K1(x)
Kns(n,x) | función Bessel cilíndrica modificada irregular escalada de orden n, Kn(x)
j0(x) | función Bessel regular esférica de orden cero, j0(x)
j1(x) | función Bessel regular esférica de primer orden, j1(x)
j2(x) | función Bessel regular esférica de segundo orden, j2(x)
jl(l,x) | función Bessel regular esférica de orden I, jI(x)
y0(x) | función Bessel esférica irregular de orden cero, y0(x)
y1(x) | función Bessel esférica irregular de primer orden, y1(x)
y2(x) | función Bessel esférica irregular de segundo orden, y2(x)
yl(l,x) | función Bessel esférica irregular de orden I, yI(x)
i0s(x) | función esférica modificada regular de Bessel de orden cero, exp(-|x|) i0(x)
i1s(x) | función esférica modificada regular de Bessel de primer orden, exp(-|x|) i1(x)
i2s(x) | función esférica modificada regular de Bessel de segundo orden exp(-|x|) i2(x)
ils(l,x) | función esférica modificada regular de Bessel de orden I, exp(-|x|) iI(x)
k0s(x) | función esférica modificada irregular de Bessel de orden cero, exp(-|x|) i0(x)
k1s(x) | función esférica modificada irregular de Bessel de primer orden, exp(-|x|) i1(x)
k2s(x) | función esférica modificada irregular de Bessel de segundo, exp(-|x|) i2(x)
kls(l,x) | función esférica modificada irregular de Bessel de orden I, exp(-|x|) i0(x)
Jnu(ν,x) | función cilíndrica regular de Bessel de orden fraccional ν, Jν(x)
Ynu(ν,x) | función cilíndrica irregular de Bessel de orden fraccional ν, Yν(x)
Inu(ν,x) | función regular modificada de Bessel de orden fraccional ν, Iν(x)
Inus(ν,x) | función modificada regular escalada de Bessel de orden fraccional ν, exp(-|x|) Iν(x)
Knu(ν,x) | función modificada irregular escalada de Bessel de orden fraccional ν, Kν(x)
lnKnu(ν,x) | logaritmo de la función modificada irregular de Bessel de orden fraccional ν,ln(Kν(x))
Knus(ν,x) | función modificada irregular escalada de Bessel de orden fraccional ν, exp(|x|) Kν(x)
J0_0(s) | s-ésimo cero positivo de la función de Bessel J0(x)
J1_0(s) | s-ésimo cero positivo de la función de Bessel J1(x)
Jnu_0(nu,s) | s-ésimo cero positivo de la función de Bessel Jν(x)
clausen(x) | integral de Clausen Cl2(x)
hydrogenicR_1(Z,R) | función de onda normalizada radial del estado enlazado del hidrógeno de orden inferior R1 := 2Z √Z exp(-Z r)
hydrogenicR(n,l,Z,R) | enésima función de onda normalizada radial del estado enlazado del hidrógeno
dawson(x) | Integral de Dawson
D1(x) | función Debye de primer orden D1(x) = (1/x) ∫0 x(t/(et - 1)) dt
D2(x) | función Debye de segundo orden D2(x) = (2/x2) ∫0 x (t2/(et - 1)) dt
D3(x) | función Debye de tercer orden D3(x) = (3/x3) ∫0 x (t3/(et - 1)) dt
D4(x) | función Debye de cuarto orden D4(x) = (4/x4) ∫0 x (t4/(et - 1)) dt
D5(x) | función Debye de quinto orden D5(x) = (5/x5) ∫0 x (t5/(et - 1)) dt
D6(x) | función Debye de sexto orden D6(x) = (6/x6) ∫0 x (t6/(et - 1)) dt
Li2(x) | bilogarítmica
Kc(k) | integral elíptica completa K(k)
Ec(k) | integral elíptica completa E(k)
F(phi,k) | integral elíptica incompleta F(phi,k)
E(phi,k) | integral elíptica incompleta E(phi,k)
P(phi,k,n) | integral elíptica incompleta P(phi,k,n)
D(phi,k,n) | integral elíptica incompleta D(phi,k,n)
RC(x,y) | integral elíptica incompleta RC(x,y)
RD(x,y,z) | integral elíptica incompleta RD(x,y,z)
RF(x,y,z) | integral elíptica incompleta RF(x,y,z)
RJ(x,y,z) | integral elíptica incompleta RJ(x,y,z,p)
erf(x) | función de error erf(x) = 2/√π ∫0 x exp(-t2) dt
erfc(x) | función de error complementaria erfc(x) = 1 - erf(x) = 2/√π ∫x∞ exp(-t2) dt
log_erfc(x) | logaritmo de la función de error complementaria log(erfc(x))
erf_Z(x) | función de probabilidad gaussiana Z(x) = (1/(2π)) exp(-x2/2)
erf_Q(x) | cola superior de la función de probabilidad gaussiana Q(x) = (1/(2π)) ∫x∞ exp(-t2/2) dt
hazard(x) | función de azar de la distribución normal
exp(x) | Exponencial, base e
expm1(x) | exp(x)-1
exp_mult(x,y) | exponenciar x y multiplicar por el factor y para devolver el producto y exp(x)
exprel(x) | (exp(x)-1)/x usando un algoritmo preciso para pequeños x
exprel2(x) | 2(exp(x)-1-x)/x2 usando un algoritmo preciso para pequeños x
expreln(n,x) | exponencial n-relativa, que es la enésima generalización de las funciones `exprel'
E1(x) | integral exponencial E1(x), E1(x) := Re ∫1∞ exp(-xt)/t dt
E2(x) | integral exponencial de segundo orden E2(x), E2(x) := Re ∫1∞ exp(-xt)/t2 dt
En(x) | integral exponencial E_n(x de orden n, En(x) := Re ∫1∞ exp(-xt)/tn dt)
Ei(x) | integral exponencial E_i(x), Ei(x) := PV(∫-x∞ exp(-t)/t dt)
shi(x) | Shi(x) = ∫0 x sinh(t)/t dt
chi(x) | integral Chi(x) := Re[ γE + log(x) + ∫0 x (cosh[t]-1)/t dt ]
Ei3(x) | integral exponencial Ei3(x) = ∫0 x exp(-t3) dt para x >= 0
si(x) | integral seno Si(x) = ∫0 x sin(t)/t dt
ci(x) | integral coseno Ci(x) = -∫x∞ cos(t)/t dt para x > 0
atanint(x) | integral arcotangente AtanInt(x) = ∫0 x arctan(t)/t dt
Fm1(x) | integral completa de Fermi-Dirac con índice -1, F-1(x) = ex / (1 + ex)
F0(x) | integral completa de Fermi-Dirac con índice 0, F0(x) = ln(1 + ex)
F1(x) | integral completa de Fermi-Dirac con índice 1, F1(x) = ∫0∞ (t /(exp(t-x)+1)) dt
F2(x) | integral completa de Fermi-Dirac con índice 2, F2(x) = (1/2) ∫0∞ (t2 /(exp(t-x)+1)) dt
Fj(j,x) | integral completa de Fermi-Dirac con índice j, Fj(x) = (1/Γ(j+1)) ∫0∞ (tj /(exp(t-x)+1)) dt
Fmhalf(x) | integral completa de Fermi-Dirac F-1/2(x)
Fhalf(x) | integral completa de Fermi-Dirac F1/2(x)
F3half(x) | integral completa de Fermi-Dirac F3/2(x)
Finc0(x,b) | integral incompleta de Fermi-Dirac con índice cero, F0(x,b) = ln(1 + eb-x) - (b-x)
lngamma(x) | logaritmo de la función Gamma
gammastar(x) | función Gamma regulada Γ*(x) para x > 0
gammainv(x) | recíproco de la función gamma, 1/Γ(x) usando el método real de Lanczos.
fact(n) | factorial n!
doublefact(n) | doble factorial n!! = n(n-2)(n-4)...
lnfact(n) | logaritmo del factorial de n, log(n!)
lndoublefact(n) | logaritmo del doble factorial log(n!!)
choose(n,m) | factor combinatorio 'n elije m' = n!/(m!(n-m)!)
lnchoose(n,m) | logaritmo de 'n elije m'
taylor(n,x) | coeficiente de Taylor xn / n! para x >= 0, n >= 0
poch(a,x) | símbolo de Pochhammer (a)x := Γ(a + x)/Γ(x)
lnpoch(a,x) | logaritmo del símbolo de Pochhammer (a)x := Γ(a + x)/Γ(x)
pochrel(a,x) | símbolo relativo de Pochhammer ((a,x) - 1)/x donde (a,x) = (a)x := Γ(a + x)/Γ(a)
gammainc(a,x) | función gamma incompleta Γ(a,x) = ∫x∞ ta-1 exp(-t) dt para a > 0, x >= 0
gammaincQ(a,x) | función gamma incompleta normalizada P(a,x) = 1/Γ(a) ∫x∞ ta-1 exp(-t) dt para a > 0, x >= 0
gammaincP(a,x) | función gamma incompleta normalizada complementaria P(a,x) = 1/Γ(a) ∫0 x ta-1 exp(-t) dt para a > 0, x >= 0
beta(a,b) | función Beta, B(a,b) = Γ(a) Γ(b)/Γ(a+b) para a > 0, b > 0
lnbeta(a,b) | logaritmo de la función beta, log(B(a,b)) para a > 0, b > 0
betainc(a,b,x) | función beta incompleta normalizada B_x(a,b)/B(a,b) for a > 0, b > 0
C1(λ,x) | polinomio de Gegenbauer Cλ 1(x)
C2(λ,x) | polinomio de Gegenbauer Cλ 2(x)
C3(λ,x) | polinomio de Gegenbauer Cλ 3(x)
Cn(n,λ,x) | polinomio de Gegenbauer Cλ n(x)
hyperg_0F1(c,x) | función hipergeométrica 0F1(c,x)
hyperg_1F1i(m,n,x) | función hipergeométrica confluente 1F1(m,n,x) = M(m,n,x) para parámetros enteros m, n
hyperg_1F1(a,b,x) | función hipergeométrica confluente 1F1(a,b,x) = M(a,b,x) para parámetros generales a, b
hyperg_Ui(m,n,x) | función hipergeométrica confluente U(m,n,x) para parámetros enteros m, n
hyperg_U(a,b,x) | función hipergeométrica confluente U(a,b,x)
hyperg_2F1(a,b,c,x) | función hipergeométrica de Gauss 2F1(a,b,c,x)
hyperg_2F1c(aR,aI,c,x) | función hipergeométrica de Gauss 2F1(aR + i aI, aR - i aI, c, x) con parámetros completos
hyperg_2F1r(aR,aI,c,x) | función hipergeométrica renormalizada de Gauss 2F1(a,b,c,x) / Γ(c)
hyperg_2F1cr(aR,aI,c,x) | función hipergeométrica renormalizada de Gauss 2F1(aR + i aI, aR - i aI, c, x) / Γ(c)
hyperg_2F0(a,b,x) | función hipergeométrica 2F0(a,b,x)
L1(a,x) | polinomios generalizados de Laguerre La 1(x)
L2(a,x) | polinomios generalizados de Laguerre La 2(x)
L3(a,x) | polinomios generalizados de Laguerre La 3(x)
W0(x) | rama principal de la función W de Lambert, W0(x)
Wm1(x) | rama secundaria de valores reales de la función W de Lambert, W-1(x)
P1(x) | Polinomios de Legendre P1(x)
P2(x) | Polinomios de Legendre P2(x)
P3(x) | Polinomios de Legendre P3(x)
Pl(l,x) | Polinomios de Legendre PI(x)
Q0(x) | Polinomios de Legendre Q0(x)
Q1(x) | Polinomios de Legendre Q1(x)
Ql(l,x) | Polinomios de Legendre QI(x)
Plm(l,m,x) | polinomio asociado de Legendre Pl m(x)
Pslm(l,m,x) | polinomio asociado normalizado de Legendre √{(2l+1)/(4π)} √{(l-m)!/(l+m)!} Pl m(x) adecuado para uso en armonías esféricas
Phalf(λ,x) | función cónica esférica irregular P1/2-1/2 + i λ(x) para x > -1
Pmhalf(λ,x) | función cónica esférica regular P-1/2-1/2 + i λ(x) para x > -1
Pc0(λ,x) | función cónica P0-1/2 + i λ(x) para x > -1
Pc1(λ,x) | función cónica P1-1/2 + i λ(x) para x > -1
Psr(l,λ,x) | función cónica esférica regular P-1/2-l-1/2 + i λ(x) para x > -1, l >= -1
Pcr(l,λ,x) | función cónica cilíndrica regular P-m-1/2 + i λ(x) for x > -1, m >= -1
H3d0(λ,η) | cero-ésima función propia radial de la laplaciana en el espacio tridimensional hiperbólico, LH3d 0(λ,,η) := sin(λ η)/(λ sinh(η)) para η >= 0
H3d1(λ,η) | cero-ésima función propia radial de la laplaciana en el espacio tridimensional hiperbólico, LH3d 1(λ,η) := 1/√{λ2 + 1} sin(λ η)/(λ sinh(η)) (coth(η) - λ cot(λ η)) para η >= 0
H3d(l,λ,η) | L-ésima función propia radial de la laplaciana en el espacio tridimensional hiperbólico eta >= 0, l >= 0
logabs(x) | logaritmo de la magnitud de X, log(|x|)
logp(x) | log(1 + x) para x > -1 usando un algoritmo preciso para pequeños x
logm(x) | log(1 + x) - x para x > -1 usando un algoritmo preciso para pequeños x
psiint(n) | función bigamma ψ(n) para un entero positivo n
psi(x) | función bigamma ψ(n) para un x genérico
psi1piy(y) | parte real de la función bigamma en la línea 1+i y, Re[ψ(1 + i y)]
psi1int(n) | función trigamma ψ'(n) para un entero positivo n
psi1(n) | función trigamma ψ'(x) para un x genérico
psin(m,x) | función poligamma ψ(m)(x) para m >= 0, x > 0
synchrotron1(x) | función sincrotrón primera x ∫x∞ K5/3(t) dt para x >= 0
synchrotron2(x) | función sincrotrón segunda x K2/3(x) para x >= 0
J2(x) | función de transporte J(2,x)
J3(x) | función de transporte J(3,x)
J4(x) | función de transporte J(4,x)
J5(x) | función de transporte J(5,x)
zetaint(n) | función zeta de Riemann ζ(n) para n entero
zeta(s) | función zeta de Riemann ζ(s) para s arbitrario
zetam1int(n) | función ζ de Riemann menos 1 para n entero
zetam1(s) | función ζ de Riemann menos 1
zetaintm1(s) | función ζ de Riemann para n entero menos 1
hzeta(s,q) | función zeta de Hurwitz ζ(s,q) para s > 1, q > 0
etaint(n) | función eta η(n) para n entero
eta(s) | función eta η(s) para s arbitrario

### Distribuciones normales de números aleatorios

Para más información sobre las funciones, consulte la documentación de GSL.

Función | Descripción
gaussian(x,σ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución gaussiana con desviación estándar σ
ugaussian(x) | distribución gaussiana unitaria. Son equivalentes a las funciones anteriores con una desviación estándar de σ = 1
gaussianP(x,σ) | funciones de distribución acumulativa P(x) para la distribución gaussiana con desviación estándar σ
gaussianQ(x,σ) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para la distribución gaussiana con desviación estándar σ
gaussianPinv(P,σ) | funciones de distribución acumulativa inversa P(x) para la distribución gaussiana con desviación estándar σ
gaussianQinv(Q,σ) | funciones de distribución acumulativa inversa Q(x) para la distribución gaussiana con desviación estándar σ
ugaussianP(x) | función de distribución acumulativa P(x) para la distribución gaussiana
ugaussianQ(x) | función de distribución acumulativa Q(x) para la distribución gaussiana unitaria
ugaussianPinv(P) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para la distribución gaussiana unitaria
ugaussianQinv(Q) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para la distribución gaussiana unitaria
gaussiantail(x,a,σ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de cola gaussiana con desviación estándar σ y límite inferior a
ugaussiantail(x,a) | cola de una distribución gaussiana unitaria. Son equivalentes a las funciones anteriores con una desviación estándar de σ = 1
gaussianbi(x,y,σx,σy,ρ) | densidad de probabilidad p(x,y) para una distribución gaussiana bivariante con desviaciones estándar sigma;x, σy y coeficiente de correlación ρ
exponential(x,μ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución exponencial con media μ
exponentialP(x,μ) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución exponencial con media μ
exponentialQ(x,μ) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución exponencial con media μ
exponentialPinv(P,μ) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución exponencial con media μ
exponentialQinv(Q,μ) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución exponencial con media μ
laplace(x,a) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Laplace con ancho a
laplaceP(x,a) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Laplace con ancho a
laplaceQ(x,a) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Laplace con ancho a
laplacePinv(P,a) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución de Laplace con ancho a
laplaceQinv(Q,a) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución de Laplace con ancho a
exppow(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de potencia exponencial con parámetro de escala a y exponente b
exppowP(x,a,b) | densidad de probabilidad acumulativa p(x) para una distribución de potencia exponencial con parámetro de escala a y exponente b
exppowQ(x,a,b) | densidad de probabilidad acumulativa Q(x) para una distribución de potencia exponencial con parámetro de escala a y exponente b
cauchy(x,a) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Cauchy (Lorentz) con parámetro de escala a
cauchyP(x,a) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Cauchy con parámetro de escala a
cauchyQ(x,a) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Cauchy con parámetro de escala a
cauchyPinv(P,a) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución de Cauchy con parámetro de escala a
cauchyQinv(Q,a) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución de Cauchy con parámetro de escala a
rayleigh(x,σ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ
rayleighP(x,σ) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ
rayleighQ(x,σ) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ
rayleighPinv(P,σ) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ
rayleighQinv(Q,σ) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ
rayleigh_tail(x,a,σ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Rayleigh con parámetro de escala σ y límite inferior en
landau(x) | densidad de probabilidad p(x) para la distribución de Landau
gammapdf(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución gamma con parámetros a y b
gammaP(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución gamma con parámetros a y b
gammaQ(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución gamma con parámetros a y b
gammaPinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución gamma con parámetros a y b
gammaQinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución gamma con parámetros a y b
flat(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución uniforme desde a a b
flatP(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución uniforme desde a a b
flatQ(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución uniforme desde a a b
flatPinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución uniforme desde a a b
flatQinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución uniforme desde a a b
lognormal(x,ζ,σ) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución normal log con parámetros ζ y σ
lognormalP(x,ζ,σ) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución normal log con parámetros ζ y σ
lognormalQ(x,ζ,σ) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución normal log con parámetros ζ y σ
lognormalPinv(P,ζ,σ) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución normal log con parámetros ζ y σ
lognormalQinv(Q,ζ,σ) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución normal log con parámetros ζ y σ
chisq(x,ν) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución χ2 con ν grados de libertad
chisqP(x,ν) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución χ2 con ν grados de libertad
chisqQ(x,ν) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución χ2 con ν grados de libertad
chisqPinv(P,ν) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución χ2 con ν grados de libertad
chisqQinv(Q,ν) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución χ2 con ν grados de libertad
fdist(x,ν1,ν2) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución F con ν1 y ν2 grados de libertad
fdistP(x,ν1,ν2) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución F con ν1 y ν2 grados de libertad
fdistQ(x,ν1,ν2) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución F con ν1 y ν2 grados de libertad
fdistPinv(P,ν1,ν2) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución F con ν 1 y ν2 grados de libertad
fdistQinv(Q,ν1,ν2) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución F con ν 1 y ν2 grados de libertad
tdist(x,ν) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución t con ν grados de libertad
tdistP(x,ν) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución t con ν grados de libertad
tdistQ(x,ν) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución t con ν grados de libertad
tdistPinv(P,ν) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución t con ν grados de libertad
tdistQinv(Q,ν) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución t con ν grados de libertad
betapdf(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución beta con parámetros a y b
betaP(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución beta con parámetros a y b
betaQ(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución beta con parámetros a y b
betaPinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución beta con parámetros a y b
betaQinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución beta con parámetros a y b
logistic(x,a) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución logística con parámetro de escala a
logisticP(x,a) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución logística con parámetro de escala a
logisticQ(x,a) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución logística con parámetro de escala a
logisticPinv(P,a) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución logística con parámetro de escala a
logisticQinv(Q,a) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución logística con parámetro de escala a
pareto(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Pareto con exponente a y escala b
paretoP(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución Pareto con exponente a y escala b
paretoQ(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución Pareto con exponente a y escala b
paretoPinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución Pareto con exponente a y escala b
paretoQinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución Pareto con exponente a y escala b
weibull(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución de Weibull con parámetro de escala a y exponente b
weibullP(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Weibull con parámetro de escala a y exponente b
weibullQ(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Weibull con parámetro de escala a y exponente b
weibullPinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución de Weibull con parámetro de escala a y exponente b
weibullQinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución de Weibull con parámetro de escala a y exponente b
gumbel1(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) para una distribución Gumbel de tipo 1 con parámetros a y b
gumbel1P(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución Gumbel de tipo 1 con parámetros a y b
gumbel1Q(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución Gumbel de tipo 1 con parámetros a y b
gumbel1Pinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución Gumbel de tipo 1 con parámetros a y b
gumbel1Qinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución Gumbel de tipo 1 con parámetros a y b
gumbel2(x,a,b) | densidad de probabilidad p(x) en X para una distribución Gumbel de tipo 2 con parámetros A y B
gumbel2P(x,a,b) | función de distribución acumulativa P(x) para una distribución Gumbel de tipo 2 con parámetros a y b
gumbel2Q(x,a,b) | función de distribución acumulativa Q(x) para una distribución Gumbel de tipo 2 con parámetros a y b
gumbel2Pinv(P,a,b) | función de distribución acumulativa inversa P(x) para una distribución Gumbel de tipo 2 con parámetros a y b
gumbel2Qinv(Q,a,b) | función de distribución acumulativa inversa Q(x) para una distribución Gumbel de tipo 2 con parámetros a y b
poisson(k,μ) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución de Poisson con media μ
poissonP(k,μ) | funciones de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Poisson con media μ
poissonQ(k,μ) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Poisson con media μ
bernoulli(k,p) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución de Bernoulli con parámetro de probabilidad p
binomial(k,p,n) | probabilidad p(k) de obtener p desde una distribución binomial con parámetros p y n
binomialP(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa P(x) para una distribución binomial con parámetros p y n
binomialQ(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para una distribución binomial con parámetros p y n
nbinomial(k,p,n) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución binomial negativa con parámetros p y n
nbinomialP(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa P(x) para una distribución binomial negativa con parámetros p y n
nbinomialQ(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para una distribución binomial negativa con parámetros p y n
pascal(k,p,n) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución de Pascal con parámetros p y n
pascalP(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa P(x) para una distribución de Pascal con parámetros p y n
pascalQ(k,p,n) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para una distribución de Pascal con parámetros p y n
geometric(k,p) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución geométrica con parámetro de probabilidad p
geometricP(k,p) | funciones de distribución acumulativa P(x) para una distribución geométrica con parámetro p
geometricQ(k,p) | funciones de distribución acumulativa Q(x) para una distribución geométrica con parámetro p
hypergeometric(k,n1,n2,t) | probabilidad p(k) de obtener k desde una distribución hipergeométrica con parámetros n1, n2, t
hypergeometricP(k,n1,n2,t) | función de distribución acumulativa P(k) para una distribución hipergeométrica con parámetros n1, n2, t
hypergeometricQ(k,n1,n2,t) | función de distribución acumulativa Q(k) para una distribución hipergeométrica con parámetros n1, n2, t
logarithmic(k,p) | probabilidad p(k) de obtener K desde una distribución logarítmica con parámetro de probabilidad p

### Constantes

Constante | Descripción
e | La base de los logaritmos naturales
pi | π

### Constantes GSL

Para más información sobre estas constates, consulte la documentación de GSL.

Constante | Descripción
c | La velocidad de la luz en el vacío
mu0 | La permeabilidad del espacio libre
e0 | La permitividad del espacio libre
h | La constante de Planck h
hbar | La constante reducida de Planck ℏ
na | El número de Avogadro
f | La carga molar de un Faradio
k | La constante de Boltzmann
r0 | La constante molar de los gases
v0 | El volumen estándar de los gases
sigma | La constante de Stefan-Boltzmann
gauss | El campo magnético de un Gauss
au | La longitud de una unidad astronómica (que significa la distancia tierra-sol)
G | La constante gravitatoria
ly | La distancia de un año luz
pc | La distancia de 1 parsec
gg | La aceleración gravitatoria estándar en la Tierra
ms | La masa del sol
ee | La carga del electrón
eV | La energía de un electrón voltio
amu | La masa atómica unificada
me | La masa del electrón
mmu | La masa del muón
mp | La masa del protón
mn | La masa del neutrón
alpha | La constante de estructura fina electromagnética
ry | La constante de Rydberg
a0 | El radio de Bohr
a | La longitud de 1 angstrom
barn | El área de 1 barn
muB | El magnetón de Bohr
mun | El magnetón nuclear
mue | El momento magnético del electrón
mup | El momento magnético del protón
sigmaT | La sección cruzada de Thomson para un electrón
pD | El debye
min | El número de segundos que hay en 1 minuto
h | El número de segundos que hay en 1 hora
d | El número de segundos que hay en 1 día
semana | El número de segundos que hay en 1 semana
in | La longitud de 1 pulgada
ft | La longitud de 1 pie
yarda | La longitud de 1 yarda
mil | La longitud de 1 mil (1/1000th de una pulgada)
v_km_per_h | La velocidad de 1 kilómetro por hora
v_mile_per_h | La velocidad de 1 milla por hora
nmile | La longitud de 1 milla náutica
braza | La longitud de 1 braza
knot | La velocidad de 1 nudo
pt | La longitud de 1 punto de impresora (1/72 pulgadas)
texpt | La longitud de un punto TeX (1/72.27 pulgadas)
micrón | La longitud de un micrómetro
hectárea | El área de 1 hectárea
acre | El área de 1 acre
litro | El volumen de 1 litro
us_gallon | El volumen de 1 galón
can_gallon | El volumen de 1 galón canadiense
uk_gallon | El volumen de 1 galón de RU
cuarto | El volumen de 1 cuarto
pinta | El volumen de 1 pinta
libra | La masa de 1 libra
onza | La masa de 1 onza
ton | La masa de 1 tonelada
mton | La masa de 1 tonelada métrica (1000 kg)
uk_ton | La masa de 1 tonelada de RU
troy_ounce | La masa de 1 onza troy
carat | La masa de 1 quilate
gram_force | La fuerza del peso de 1 gramo
pound_force | La fuerza del peso de 1 libra
kilepound_force | La fuerza del peso de 1 kilopondio
poundal | La fuerza de 1 poundal
cal | La energía de 1 caloría
btu | La energía de una Unidad Termal Británica
termia | La energía de una termia
hp | La potencia de 1 caballo de vapor
bar | La presión de 1 bar
atm | La presión de 1 atmósfera estándar
torr | La presión de 1 torr
mhg | La presión de 1 metro de mercurio
inhg | La presión de 1 pulgada de mercurio
inh2o | La presión de 1 pulgada de agua
psi | La presión de 1 libra por pulgada cuadrada
poise | La viscosidad dinámica de 1 poise
stokes | La viscosidad cinemática de 1 stokes
stilb | La luminancia de 1 stilb
lumen | El flujo de luminosidad de un lumen
lux | La luminancia de un lux
phot | La luminancia de 1 phot
pie candela | La luminancia de 1 pie candela
lambert | La luminancia de 1 lambert
pie lambert | La luminancia de 1 pie lambert
curie | La actividad de 1 curie
roentgen | La exposición de 1 roentgen
rad | La dosis absorbida de 1 rad
N | La fuerza de 1 newton
dina | La fuerza de 1 dina
J | La energía de 1 julio
erg | La energía de 1 ergio

## Instalación

### Cómo obtener &LabPlot;

&LabPlot; puede encontrase en su página de inicio en sourceforge.net: http://labplot.sf.net. Hay un resumen de todos los paquetes disponibles en http://labplot.wiki.sourceforge.net/Download. Ahí también pueden encontrarse paquetes con fallos corregidos.

### Requisitos

Para usar satisfactoriamente &LabPlot;, usted necesita al menos una instalación estándar de &Qt; 5 e instalación KF5 de &kde;, la biblioteca científica de &GNU; (GSL) y la biblioteca libcantor.

### Compilación e instalación

&install.compile.documentation;

## Opciones de la línea de órdenes

### Especificar un archivo

Cuando se inicia &LabPlot; desde la línea de órdenes, usted puede proporcionar el nombre de un archivo de proyecto (que termine por .lml, .lml.gz, .lml.bz2 or .lml.xz):

    labplot2 archivo.lml

### Otras opciones de la línea de órdenes

Las siguientes opciones de ayuda de la línea de órdenes están disponibles

`labplot2 `--help``

- Esto lista las opciones más básicas disponibles en la línea de órdenes.

`labplot2 `--no-splash``

- No mostrar la pantalla de presentación

`labplot2 `--presenter``

- Iniciar en modo presentación

`labplot2 `--author``

- Lista el autor de &LabPlot; en la ventana de terminal

`labplot2 `--version``

- Lista información de versiones para &LabPlot;. También disponible mediante `labplot2 `-v``

## Preguntas y respuestas

¿Para qué plataformas está disponible &LabPlot;?

&LabPlot; se desarrolla para plataformas Unix y usa las herramientas &Qt; y &kde-frameworks;. Normalmente, usted puede esperar que &LabPlot; compile y ejecute en cada plataforma que admita &kde-frameworks;. Una lista reciente de plataformas admitidas y consejos para compilar y ejecutar &LabPlot; puede encontrarse en http://labplot.wiki.sourceforge.net/Download.

¿Cómo puedo exportar la hoja de trabajo activa como imagen?

El modo estándar es usar Archivo Exportar. Toados los formatos de imagen admitidos en &Qt; se permiten. Solo seleccione el formato deseado y se exportará la hoja de trabajo activa.

¿Cómo puedo usar letras griegas en títulos, etiquetas de ejes, &etc;?

Use el botón π para abrir la ventana del selector de caracteres o &tex; para generar letras griegas y otros símbolos usando &latex;.

Echo en falta una función importante. ¿Qué puedo hacer?

Por favor, eche un vistazo al archivo TODO en la documentación de &LabPlot;. Allí se listan todas las características planeadas más o menos ordenadas que yo implementaré en futuras versiones de &LabPlot;. Si a usted le gustaría disponer de características adiciones o tener lista una funcionalidad pronto, envíeme por correo sus deseos y, si es posible, envíeme datos de ejemplo o una descripción corta de lo que le gustaría hacer. No es probable que su funcionalidad aparezca en a siguiente versión estable de &LabPlot; :-)

Muchas funciones de análisis están desactivadas. ¿Qué puedo hacer?

Parece que su paquete de &LabPlot; se compiló sin implementación de GSL (Biblioteca científica de &GNU;). &LabPlot; se diseñó para trabajar incluso en sistemas que no dispongan de la mayor parte de las bibliotecas estándar. Michas distribuciones proporcionan paquetes de &LabPlot; sin esta característica adicional. En este caso, algunas funciones no están disponibles. Afortunadamente, algunos programas (como pstoedit o texvc) pueden añadirse sin recompilar &LabPlot;. Usted siempre puede comprobar su entorno del sistema en el menú ayuda de &LabPlot;.

Los paquetes proporcionados en la página oficial de descargas están siempre compilados con las bibliotecas estándar (GSL, &etc;). Usted debería usarlas para disponer de todas las funcionalidades.

Quiero ayudar. ¿Cómo puedo colaborar con &LabPlot;?

Sí, por supuesto. Hay un montón de cosas que hacer. Incluso si usted no sabe nada sobre programación, siempre necesitamos gente para encontrar fallos, probar cosas y hacer sugerencias. También la traducción y documentación necesitan siempre un montón de trabajo.

## Licencia

&LabPlot;

Derechos de autor del programa © 2007-2016 Stefan Gerlach stefan.gerlach@uni-konstanz.de Derechos de autor del programa © 2008-2016 Alexander Semke Alexander.Semke@web.de

&LabPlot; está todavía en desarrollo. Hay una gran lista de características perdidas que se implementarán en posteriores versiones de &LabPlot;.

Debido a que hay muchas cosas que hacer, los desarrolladores necesitan toda la ayuda que usted pueda proporcionar. Cualquier contribución, como deseos, correcciones, parches, informes de errores y capturas de pantallas es bienvenida.

Derechos de autor de la documentación © 2007-2016 Stefan Gerlach stefan.gerlach@uni-konstanz.de Copyright de la documentación © 2008-2015 Alexander Semke Alexander.Semke@web.de Copyright de la documentación © 2014 Yuri Chornoivan yurchor@ukr.net

Traducido por Eloy Cuadra ecuadra@eloihr.net y Javier Viñal fjvinal@gmail.com.

&underFDL; &underGPL;
&documentation.index;