a507ad6d-b4aa-4956-b763-a56cfa5dd817 7 15 12 decimal

&[DATE] &[TIME] - &[FILENAME]

X 3.393 3.393 3.393 3.393 3.393 3.393 3.393 00000000 3.393 - 3.393 - 3.393 - 3.393 - 3.393 - 3.393 - 3.393 - 221 mat :

Y 14.083 - 11.083 - 5.75 - 0 5.75 11.083 14.083 14.083 - 11.083 - 5.75 - 0 5.75 11.083 14.083 17.726 14.083 - 11.083 - 5.75 - 0 5.75 11.083 14.083 221 mat :

Z 107.4432 107.9779 108.9285 109.9533 110.9782 111.9288 112.4635 107.4432 107.9779 108.9285 109.9533 110.9782 111.9288 112.4635 113.1128 107.4432 107.9779 108.9285 109.9533 110.9782 111.9288 112.4635 221 mat :

x ρ uscale range x Max x Min - : middle x Max x Min + : 2 x * middle - 1 ρ / range * / 31 line :

X X : Y Y : ρ 1 : 31 line

data X ρ uscale Y ρ uscale augment :

mesh 51 : border ρ : 21 line

index a b scale 2 index 1 - (* a / 1 - (b * :

i 1 mesh 1 + (range : k i : n data rows : z k mesh border scale : ε 1015 -^: 51 line

t0 1 time :

Root Harmonic Mean Square Distance [RHMSD] calculated @ grid points rhmsd i 1 mesh range j 1 mesh range rhsmd i j el 1 n / data k 1 el z i el - (2^data k 2 el z j el - (2^+ ε + (1 -^k 1 n sum * (0.5 -^eval : for for rhsmd 21 line :

rhmsd rhmsd :

1 time t0 - min 1.8

rhmsd Min rhmsd Max 21 mat 0.0035 1.4344 21 mat ≡

A robust Scale function ... DO NOT eval(,) M Low High Scale min M Min : max M Max : maxmin max min - (1012 -^+ : HighLow High Low - (: i 1 M rows range j 1 M cols range N i j el M i j el min - maxmin / : for for HighLow N * Low + 61 line :

contour rhmsd 0255 Scale :

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 contour

wanted 26 :

col rhmsd 1 rhmsd rows range wanted wanted range el : row rhmsd wanted 1 rhmsd cols range el : 21 sys

j 1 rhmsd rows range :

plotcol j col augment : plotrow j row transpose augment : 21 sys

plotcol plotrow 2 1 sys

rhmsd 11 mat 0 0.18 0.29 0.28 0.14 0.03 0.21 0.35 0.45 0.49 0.47 0.38 0.24 0.07 0.12 0.28 0.42 0.5 0.53 0.5 0.41 0.27 0.11 0.08 0.25 0.39 0.48 0.52 0.51 0.43 0.31 0.14 0.04 0.21 0.36 0.45 0.49 0.46 0.37 0.24 0.06 0.12 0.26 0.3 0.2 0.03 0.15 0.32 0.46 0.59 0.7 0.18 0.24 0.32 0.31 0.22 0.18 0.27 0.38 0.46 0.5 0.48 0.4 0.29 0.19 0.21 0.33 0.44 0.51 0.53 0.51 0.43 0.32 0.21 0.19 0.3 0.41 0.5 0.53 0.52 0.45 0.34 0.23 0.18 0.27 0.39 0.47 0.5 0.47 0.39 0.28 0.19 0.21 0.3 0.32 0.26 0.18 0.23 0.36 0.48 0.6 0.71 0.33 0.35 0.38 0.38 0.34 0.33 0.37 0.44 0.5 0.53 0.51 0.46 0.39 0.34 0.35 0.41 0.49 0.54 0.56 0.54 0.48 0.41 0.35 0.34 0.4 0.47 0.53 0.56 0.54 0.5 0.43 0.36 0.34 0.38 0.45 0.5 0.52 0.51 0.45 0.38 0.33 0.33 0.37 0.38 0.36 0.33 0.36 0.44 0.54 0.64 0.73 0.46 0.45 0.46 0.46 0.45 0.45 0.47 0.51 0.55 0.57 0.56 0.53 0.49 0.47 0.47 0.51 0.55 0.58 0.59 0.58 0.55 0.5 0.47 0.47 0.5 0.54 0.58 0.59 0.58 0.55 0.51 0.47 0.46 0.48 0.52 0.55 0.56 0.55 0.52 0.48 0.45 0.44 0.45 0.46 0.45 0.45 0.48 0.53 0.61 0.69 0.77 0.56 0.55 0.54 0.54 0.53 0.54 0.56 0.58 0.6 0.61 0.61 0.59 0.57 0.56 0.57 0.58 0.61 0.63 0.64 0.63 0.61 0.58 0.57 0.57 0.58 0.6 0.62 0.63 0.63 0.61 0.59 0.57 0.56 0.57 0.59 0.6 0.61 0.6 0.58 0.56 0.54 0.53 0.53 0.54 0.54 0.55 0.58 0.62 0.68 0.74 0.81 0.64 0.63 0.62 0.61 0.61 0.62 0.63 0.64 0.65 0.66 0.66 0.65 0.64 0.64 0.64 0.65 0.66 0.67 0.68 0.67 0.66 0.65 0.64 0.64 0.65 0.66 0.67 0.68 0.67 0.66 0.65 0.64 0.63 0.64 0.65 0.65 0.66 0.65 0.64 0.62 0.61 0.61 0.61 0.61 0.62 0.63 0.66 0.69 0.74 0.79 0.85 0.72 0.7 0.69 0.68 0.68 0.68 0.69 0.69 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.69 0.7 0.7 0.71 0.71 0.72 0.71 0.71 0.7 0.7 0.7 0.7 0.71 0.71 0.72 0.71 0.71 0.7 0.69 0.69 0.69 0.7 0.7 0.7 0.69 0.69 0.68 0.67 0.67 0.67 0.68 0.69 0.7 0.72 0.76 0.79 0.84 0.88 0.78 0.76 0.75 0.74 0.73 0.73 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.74 0.74 0.74 0.74 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.73 0.73 0.73 0.72 0.72 0.73 0.73 0.74 0.76 0.78 0.81 0.84 0.87 0.91 0.83 0.81 0.8 0.79 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.77 0.78 0.79 0.8 0.82 0.85 0.87 0.9 0.94 0.87 0.85 0.84 0.83 0.82 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.8 0.8 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.81 0.81 0.82 0.84 0.85 0.87 0.9 0.93 0.95 0.9 0.88 0.87 0.85 0.85 0.84 0.84 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.83 0.84 0.85 0.86 0.88 0.89 0.92 0.94 0.96 0.91 0.9 0.88 0.87 0.87 0.86 0.85 0.85 0.85 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.83 0.84 0.84 0.85 0.86 0.87 0.89 0.9 0.92 0.94 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