| #!/usr/bin/env gnuplot -c |
| outputfile="../output/estacionari" |
| datafolder="../data/estacionari/" |
| |
| tamb=20 #Celsius |
| error_sist_b=1 |
| |
| # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PEL LATEX == |
| set terminal cairolatex size 11cm, 8cm |
| set output outputfile.'.tex' |
| |
| # == CONFIGURACIÓ DEL PLOT == |
| set xlabel '$x \, (\si{\centi\meter})$' |
| set ylabel '$\log((T - T_0) \, \si{\per\celsius})$' |
| |
| # Opcions per la llegenda: |
| set key above |
| set key spacing 1.5 |
| |
| # == FIT == |
| set fit quiet |
| |
| # Funció per obtenir els dígits significatius d'una expressió |
| f_sd(n, i) = (int(n) == 0 ? f_sd(n*10, i+1) : (int(n) == 1 ? i+1 : i)) |
| significant_digits(n) = f_sd(n - 10*int(n/10), 0) |
| |
| significant_digits_r(n) = (n == 1 ? 0 : significant_digits(1 - n)) |
| |
| f(x) = a*x + b |
| fit f(x) datafolder.'coure_fit.dat' u 1:(log(column(3) - tamb)) via a, b |
| stats datafolder.'coure_fit.dat' u 1:2 name "STATSC" nooutput |
| error_a = STATSC_slope_err |
| sd_error_a = significant_digits(error_a) |
| error_b = sqrt(STATSC_slope_err + error_sist_b) |
| sd_error_b = significant_digits(error_b) |
| rc = STATSC_correlation |
| sd_rc = significant_digits_r(rc) |
| title_f(a, b, rc) = sprintf('$\log (\Theta_C(x)) = %.'.sd_error_a.'f x + %.'.sd_error_b.'f$, $r = %.'.sd_rc.'f$', a, b, rc); |
| |
| g(x) = c*x + d |
| fit g(x) datafolder.'ferro_fit.dat' u 1:(log(column(3) - tamb)) via c, d |
| stats datafolder.'ferro_fit.dat' u 1:2 name "STATSF" nooutput |
| error_c = STATSF_slope_err |
| sd_error_c = significant_digits(error_c) |
| error_d = sqrt(STATSF_slope_err + error_sist_b) |
| sd_error_d = significant_digits(error_d) |
| rf = STATSF_correlation |
| sd_rf = significant_digits_r(rf) |
| title_g(c, d, rf) = sprintf('$\log (\Theta_F(x)) = %.'.sd_error_c.'f x + %.'.sd_error_d.'f$, $r = %.'.sd_rf.'f$', c, d, rf); |
| |
| print(sprintf('delta(a) = %.'.sd_error_a.'f, sd=%.0f', error_a, sd_error_a)) |
| print(sprintf('delta(b) = %.'.sd_error_b.'f, sd=%.0f', error_b, sd_error_b)) |
| print(sprintf('delta(c) = %.'.sd_error_c.'f, sd=%.0f', error_c, sd_error_c)) |
| print(sprintf('delta(d) = %.'.sd_error_d.'f, sd=%.0f', error_d, sd_error_d)) |
| print(sprintf('rc = %.'.sd_rc.'f, sd=%.0f', rc, sd_rc)) |
| print(sprintf('rf = %.'.sd_rf.'f, sd=%.0f', rf, sd_rf)) |
| |
| plot datafolder.'coure.dat' u 1:(log(column(3) - tamb)):(column(4)/(column(3) - tamb)) w yerr t 'Coure', \ |
| datafolder.'ferro.dat' u 1:(log(column(3) - tamb)):(column(4)/(column(3) - tamb)) w yerr t 'Ferro', \ |
| f(x) t title_f(a, b, rc), \ |
| g(x) t title_g(c, d, rf) |
| |
| # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PER SVG == |
| # Això ho uso per generar també una imatge de previsualització que puc carregar |
| # a l'ordinador per veure més o menys com a sortit el plot sense haver |
| # d'inserir-ho al LaTeX per veure-ho. |
| set terminal svg dashed size 600, 600 font "Computer Modern,Tinos,Helvetica,15" |
| set output outputfile.'.svg' |
| |
| replot |