diff --git a/module3/exo3/exercice.html b/module3/exo3/exercice.html
index 8ede9062ef0fd6939c6176ec5aea63bc682e04cc..2d793f0d54364dda1a2314f8d4d845439ebbf8ca 100644
--- a/module3/exo3/exercice.html
+++ b/module3/exo3/exercice.html
@@ -402,13 +402,13 @@ body {
font-family: "Raleway", "HelveticaNeue", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;
color: #222; }
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
- margin-top: 0;
- margin-bottom: 2rem;
+ margin-top: 2rem;
+ margin-bottom: 0;
font-weight: 300; }
h1 { font-size: 3.6rem; line-height: 1.2; letter-spacing: -.1rem;}
-h2 { font-size: 3.4rem; line-height: 1.25; letter-spacing: -.1rem; }
-h3 { font-size: 3.2rem; line-height: 1.3; letter-spacing: -.1rem; }
-h4 { font-size: 2.8rem; line-height: 1.35; letter-spacing: -.08rem; }
+h2 { font-size: 3.0rem; line-height: 1.25; letter-spacing: -.1rem; }
+h3 { font-size: 2.8rem; line-height: 1.3; letter-spacing: -.1rem; }
+h4 { font-size: 2.6rem; line-height: 1.35; letter-spacing: -.08rem; }
h5 { font-size: 2.4rem; line-height: 1.5; letter-spacing: -.05rem; }
h6 { font-size: 1.5rem; line-height: 1.6; letter-spacing: 0; }
@@ -645,6 +645,28 @@ h1.title {margin-top : 20px}
img {max-width : 100%}
div.title {text-align: center;}
+
+body {counter-reset: h1counter;}
+h1 {counter-reset: h2counter;}
+h2 {counter-reset: h3counter;}
+
+h1.title:before {
+ content: none;
+ counter-increment: none;
+}
+h1:before {
+ content: counter(h1counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h1counter;
+}
+h2:before {
+ content: counter(h1counter) "." counter(h2counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h2counter;
+}
+h3:before {
+ content: counter(h1counter) "." counter(h2counter) "." counter(h3counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h3counter;
+}
+
@@ -662,7 +684,7 @@ div.title {text-align: center;}
Gestion des dépendances
-Environnement
+Environnement
Nous utilisons Julia dans sa version 1.4.0, sur une architecture matérielle de type x86 (64 bits)
@@ -700,7 +722,7 @@ Environment:
-Chargement des dépendances
+Chargement des dépendances
Tant que nous y sommes, profitons en pour charger dès maintenant les paquets dont nous aurons besoin.
@@ -723,7 +745,7 @@ Environment:
Données d'entrée
Nos données d'entrée proviennent du programme Scripps CO2. Nous fondons l'analyse sur le jeu de données contenant des observations hebdomadaires.
-Téléchargement
+Téléchargement
Le jeu de données est téléchargé une seule fois ; c'est une copie locale qui sert à réaliser l'analyse. Ceci permet de garantir la reproductibilité des données utilisées pour l'analyse, qui seront stockées dans git aux côtés du présent document.
@@ -769,7 +791,7 @@ Using local data:
-Lecture
+Lecture
Les données d'entrée sont stockées au format CSV, et contiennent 44 lignes d'informations préliminaires que nous reproduisons ici, et qui seront sautées lors de la lecture des données.
@@ -855,10 +877,10 @@ Using local data:
3156 rows × 2 columns
- | date | val |
|---|
| Date | Float64 |
|---|
| 1 | 1958-03-29 | 316.190000 |
|---|
| 2 | 1958-04-05 | 317.310000 |
|---|
| 3 | 1958-04-12 | 317.690000 |
|---|
| ... |
| 3154 | 2020-01-11 | 413.390000 |
|---|
| 3155 | 2020-01-25 | 413.360000 |
|---|
| 3156 | 2020-02-01 | 413.990000 |
|---|
+ | date | val |
|---|
| Dates.Date | Float64 |
|---|
| 1 | 1958-03-29 | 316.190000 |
|---|
| 2 | 1958-04-05 | 317.310000 |
|---|
| 3 | 1958-04-12 | 317.690000 |
|---|
| ... |
| 3154 | 2020-01-11 | 413.390000 |
|---|
| 3155 | 2020-01-25 | 413.360000 |
|---|
| 3156 | 2020-02-01 | 413.990000 |
|---|
-Vérification des données manquantes
+Vérification des données manquantes
Les relevés étant hebdomadaires, l'écart entre deux dates successives du jeu de données devrait être de 7 jours. Un point manquant provoque un écart de 14 jours, ce qui devrait être rattrappable dans le reste de l'analyse ; au delà, il faudra se poser des questions sur le traitement à apporter.
@@ -893,7 +915,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
Il y a 12 périodes durant lesquelles les données sont manquantes, dont une en particulier ayant duré 19 semaines en 1964. Le traitement devra en tenir compte.
-Aperçu global des données
+Aperçu global des données
Une visualisation de l'ensemble des données semble montrer une augmentation tendancielle de la concentration en CO2, à laquelle se superpose une oscillation à plus haute fréquence.
@@ -917,7 +939,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
\theta(t) = C(t)-\phi(t).
\]
La périodicité des données (hebdomadaire) n'étant que peu adaptée à un découpage annuel, nous allons commencer par interpoler les données à une maille journalière. Ceci nous permettra de découper le jeu de données en années.
-Travaux sur les dates
+Travaux sur les dates
Il est plus simple d'interpoler entre deux nombres qu'entre deux dates. Dans la suite, nous adopterons une convention selon laquelle chaque date peut être représentée par le nombre de jours qui la sépare de la première mesure :
@@ -931,7 +953,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
Par exemple, pour les premières mesures :
- | date | date_num |
|---|
| Date | Int64 |
|---|
3 rows × 2 columns
| 1 | 1958-03-29 | 0 |
|---|
| 2 | 1958-04-05 | 7 |
|---|
| 3 | 1958-04-12 | 14 |
|---|
+ | date | date_num |
|---|
| Dates… | Int64 |
|---|
3 rows × 2 columns
| 1 | 1958-03-29 | 0 |
|---|
| 2 | 1958-04-05 | 7 |
|---|
| 3 | 1958-04-12 | 14 |
|---|
Afin de comparer des données année par année, nous allons aussi enrichir les données avec de nouvelles représentations de la date : une date peut être décomposée comme un couple (year, day) dans lequel
@@ -959,7 +981,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
Enfin, prévenons dès maintenant que tout le code de l'analyse fonctionne en présence d'années bissextiles, mais rien n'a été fait pour les traiter à part : l'impact, de l'ordre de 1/365 une année sur 4, a été jugé négligeable a priori.
-Interpolation à la maille journalière
+Interpolation à la maille journalière
On construit un interpolateur linéaire basé sur les mesures de CO2 en fonction de la "date numérique". C'est le paquet Julia DataInterpolations qui se charge d'effectuer le gros du travail.
@@ -1016,7 +1038,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
22132 rows × 5 columns
- | date_num | val | date | year | day |
|---|
| Int64 | Float64 | Date | Int64 | Int64 |
|---|
| 1 | 0 | 316.190000 | 1958-03-29 | 1958 | 87 |
|---|
| 2 | 1 | 316.350000 | 1958-03-30 | 1958 | 88 |
|---|
| 3 | 2 | 316.510000 | 1958-03-31 | 1958 | 89 |
|---|
| ... |
| 22130 | 22586 | 413.720000 | 2020-01-29 | 2020 | 28 |
|---|
| 22131 | 22587 | 413.810000 | 2020-01-30 | 2020 | 29 |
|---|
| 22132 | 22588 | 413.900000 | 2020-01-31 | 2020 | 30 |
|---|
+ | date_num | val | date | year | day |
|---|
| Int64 | Float64 | Dates.Date | Int64 | Int64 |
|---|
| 1 | 0 | 316.190000 | 1958-03-29 | 1958 | 87 |
|---|
| 2 | 1 | 316.350000 | 1958-03-30 | 1958 | 88 |
|---|
| 3 | 2 | 316.510000 | 1958-03-31 | 1958 | 89 |
|---|
| ... |
| 22130 | 22586 | 413.720000 | 2020-01-29 | 2020 | 28 |
|---|
| 22131 | 22587 | 413.810000 | 2020-01-30 | 2020 | 29 |
|---|
| 22132 | 22588 | 413.900000 | 2020-01-31 | 2020 | 30 |
|---|
En zoomant sur les données interpolées autour de l'une des périodes de données manquantes, on observe bien le résultat attendu : une interpolation linéaire journalière lorsque les données sont disponibles, mais aucune interpolation lorsque les données sont manquantes.
@@ -1037,14 +1059,14 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
20100 rows × 5 columns
- | date_num | val | date | year | day |
|---|
| Int64 | Float64 | Date | Int64 | Int64 |
|---|
| 1 | 278 | 315.231429 | 1959-01-01 | 1959 | 0 |
|---|
| 2 | 279 | 315.235714 | 1959-01-02 | 1959 | 1 |
|---|
| 3 | 280 | 315.240000 | 1959-01-03 | 1959 | 2 |
|---|
| ... |
| 20098 | 20729 | 399.270000 | 2014-12-29 | 2014 | 362 |
|---|
| 20099 | 20730 | 399.400000 | 2014-12-30 | 2014 | 363 |
|---|
| 20100 | 20731 | 399.530000 | 2014-12-31 | 2014 | 364 |
|---|
+ | date_num | val | date | year | day |
|---|
| Int64 | Float64 | Dates.Date | Int64 | Int64 |
|---|
| 1 | 278 | 315.231429 | 1959-01-01 | 1959 | 0 |
|---|
| 2 | 279 | 315.235714 | 1959-01-02 | 1959 | 1 |
|---|
| 3 | 280 | 315.240000 | 1959-01-03 | 1959 | 2 |
|---|
| ... |
| 20098 | 20729 | 399.270000 | 2014-12-29 | 2014 | 362 |
|---|
| 20099 | 20730 | 399.400000 | 2014-12-30 | 2014 | 363 |
|---|
| 20100 | 20731 | 399.530000 | 2014-12-31 | 2014 | 364 |
|---|
Sur ces années complètes, la composante day de la date devrait être équirépartie entre 0 et 365, ce qui est globalement le cas. Les données manquantes n'ont donc pas d'impact significatif de ce point de vue là.
-Analyse des variations annuelles
+Analyse des variations annuelles
Pour chaque année, on commence par tenter d'extraire la composante oscillante de la mesure. Si l'on note $C_a$ la concentration en CO2 durant l'année $a$ et $d$ un jour de cette année, on cherche à écrire :
@@ -1115,7 +1137,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
Comme on pouvait s'y attendre, il reste une forte variabilité d'année en année. Notons toutefois que l'écart-type, bien qu'important, reste un ordre de grandeur en dessous des valeurs extrêmes, ce qui permet d'espérer que ce profil moyen est suffisamment représentatif pour permettre d'extraire la composante tendancielle lisse des données.
-Analyse des variations tendancielles
+Analyse des variations tendancielles
Nous sommes maintenant prêts à extraire la composante tendancielle des mesures. Il suffit pour cela de retrancher aux données brutes la composante oscillante moyenne : d'après notre modèle, on a en effet
@@ -1149,7 +1171,7 @@ Missing data: 2012-09-29 - 2012-10-20 (21 days)
-StatsModels.TableRegressionModel{LinearModel{GLM.LmResp{Array{Float64,1}},GLM.DensePredChol{Float64,LinearAlgebra.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}
+StatsModels.TableRegressionModel{GLM.LinearModel{GLM.LmResp{Array{Float64,1}},GLM.DensePredChol{Float64,LinearAlgebra.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}
theta ~ 1 + date_num + :(date_num ^ 2)
@@ -1180,7 +1202,7 @@ date_num ^ 2 9.10059e-8 2.66606e-9 34.135 <1e-37 8.56585e-8
-Reconstruction du signal complet et prédiction
+Reconstruction du signal complet et prédiction
Nous avons maintenant tous les éléments nécessaires afin de reconstruire l'évolution de la concentration en CO2 selon notre modèle :
@@ -1200,7 +1222,7 @@ date_num ^ 2 9.10059e-8 2.66606e-9 34.135 <1e-37 8.56585e-8
412 rows × 3 columns
- | date_num | date | day |
|---|
| Int64 | Date | Int64 |
|---|
| 1 | 20367 | 2014-01-01 | 0 |
|---|
| 2 | 20377 | 2014-01-11 | 10 |
|---|
| 3 | 20387 | 2014-01-21 | 20 |
|---|
| ... |
| 410 | 24457 | 2025-03-14 | 72 |
|---|
| 411 | 24467 | 2025-03-24 | 82 |
|---|
| 412 | 24477 | 2025-04-03 | 92 |
|---|
+ | date_num | date | day |
|---|
| Int64 | Dates.Date | Int64 |
|---|
| 1 | 20367 | 2014-01-01 | 0 |
|---|
| 2 | 20377 | 2014-01-11 | 10 |
|---|
| 3 | 20387 | 2014-01-21 | 20 |
|---|
| ... |
| 410 | 24457 | 2025-03-14 | 72 |
|---|
| 411 | 24467 | 2025-03-24 | 82 |
|---|
| 412 | 24477 | 2025-04-03 | 92 |
|---|
Le modèle GLM précédemment calibré est utilisé pour calculer $\theta(t)$. On y ajoute la fonction de forme annuelle $\phi(t)$ par périodicité.
@@ -1216,14 +1238,14 @@ date_num ^ 2 9.10059e-8 2.66606e-9 34.135 <1e-37 8.56585e-8
412 rows × 7 columns
- | date_num | date | day | theta | phi_mean | phi_std | val |
|---|
| Int64 | Date | Int64 | Float64? | Float64 | Float64 | Float64 |
|---|
| 1 | 20367 | 2014-01-01 | 0 | 396.753169 | -0.102212 | 0.125698 | 396.650956 |
|---|
| 2 | 20377 | 2014-01-11 | 10 | 396.812412 | 0.198187 | 0.220453 | 397.010599 |
|---|
| 3 | 20387 | 2014-01-21 | 20 | 396.871673 | 0.403495 | 0.374229 | 397.275168 |
|---|
| ... |
| 410 | 24457 | 2025-03-14 | 72 | 422.502175 | 1.633506 | 0.561281 | 424.135681 |
|---|
| 411 | 24467 | 2025-03-24 | 82 | 422.568862 | 2.023296 | 0.459201 | 424.592158 |
|---|
| 412 | 24477 | 2025-04-03 | 92 | 422.635568 | 2.538372 | 0.467285 | 425.173939 |
|---|
+ | date_num | date | day | theta | phi_mean | phi_std | val |
|---|
| Int64 | Dates.Date | Int64 | Float64? | Float64 | Float64 | Float64 |
|---|
| 1 | 20367 | 2014-01-01 | 0 | 396.753169 | -0.102212 | 0.125698 | 396.650956 |
|---|
| 2 | 20377 | 2014-01-11 | 10 | 396.812412 | 0.198187 | 0.220453 | 397.010599 |
|---|
| 3 | 20387 | 2014-01-21 | 20 | 396.871673 | 0.403495 | 0.374229 | 397.275168 |
|---|
| ... |
| 410 | 24457 | 2025-03-14 | 72 | 422.502175 | 1.633506 | 0.561281 | 424.135681 |
|---|
| 411 | 24467 | 2025-03-24 | 82 | 422.568862 | 2.023296 | 0.459201 | 424.592158 |
|---|
| 412 | 24477 | 2025-04-03 | 92 | 422.635568 | 2.538372 | 0.467285 | 425.173939 |
|---|
On voit que la forme annuelle semble bien reproduite sur les 5 premières années, pour lesquelles il est possible de comparer les prédictions avec les mesures réelles. En revanche, la tendance ne colle que sur les deux premières années d'extrapolation ; on observe un décalage significatif et croissant ensuite.
-Pour aller plus loin
+Pour aller plus loin
En utilisant des modèles plus complexes, il est possible de mieux caractériser la tendance en temps longs :
@@ -1236,7 +1258,7 @@ date_num ^ 2 9.10059e-8 2.66606e-9 34.135 <1e-37 8.56585e-8
-StatsModels.TableRegressionModel{GeneralizedLinearModel{GLM.GlmResp{Array{Float64,1},InverseGaussian{Float64},InverseSquareLink},GLM.DensePredChol{Float64,LinearAlgebra.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}
+StatsModels.TableRegressionModel{GLM.GeneralizedLinearModel{GLM.GlmResp{Array{Float64,1},Distributions.InverseGaussian{Float64},GLM.InverseSquareLink},GLM.DensePredChol{Float64,LinearAlgebra.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}
theta ~ 1 + date_num + :(date_num ^ 2)
@@ -1265,6 +1287,9 @@ date_num ^ 2 -8.3699e-16 1.52956e-16 -5.47208 <1e-7 -1.13678e-15 -
+
+
+
diff --git a/module3/exo3/exercice.jmd b/module3/exo3/exercice.jmd
index 3baaee4f61c8cd18e9d081ee4bd944e3c9befe69..0058583766a8fbb016a7d870daf941f163e222d6 100644
--- a/module3/exo3/exercice.jmd
+++ b/module3/exo3/exercice.jmd
@@ -2,15 +2,17 @@
title : Analyse de la concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958
author : François Févotte
date: avril 2020
+options:
+ css: skeleton_css.css
---
# Gestion des dépendances
-### Environnement
+## Environnement
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Instantiating project"
+@info "* Instantiating project"
```
Nous utilisons Julia dans sa version 1.4.0, sur une architecture matérielle de
@@ -37,10 +39,10 @@ Pkg.instantiate()
```
-### Chargement des dépendances
+## Chargement des dépendances
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Loading dependencies"
+@info "* Loading dependencies"
```
Tant que nous y sommes, profitons en pour charger dès maintenant les paquets
@@ -68,10 +70,10 @@ CO2](https://scrippsco2.ucsd.edu/data/atmospheric_co2/primary_mlo_co2_record.htm
fondons l'analyse sur le jeu de données contenant des observations hebdomadaires.
-### Téléchargement
+## Téléchargement
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Retrieving data"
+@info "* Retrieving data"
```
Le jeu de données est téléchargé une seule fois ; c'est une copie locale qui
@@ -112,10 +114,10 @@ end
```
-### Lecture
+## Lecture
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Parsing data"
+@info "* Parsing data"
```
Les données d'entrée sont stockées au format CSV, et contiennent 44 lignes
@@ -144,10 +146,10 @@ info(data_raw)
```
-### Vérification des données manquantes
+## Vérification des données manquantes
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Checking for missing values"
+@info "* Checking for missing values"
```
Les relevés étant hebdomadaires, l'écart entre deux dates successives du jeu de
@@ -168,10 +170,10 @@ Il y a 12 périodes durant lesquelles les données sont manquantes, dont une en
particulier ayant duré 19 semaines en 1964. Le traitement devra en tenir compte.
-### Aperçu global des données
+## Aperçu global des données
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Plotting raw data"
+@info "* Plotting raw data"
```
Une visualisation de l'ensemble des données semble montrer une augmentation
@@ -225,7 +227,7 @@ annuel, nous allons commencer par interpoler les données à une maille
journalière. Ceci nous permettra de découper le jeu de données en années.
-### Travaux sur les dates
+## Travaux sur les dates
Il est plus simple d'interpoler entre deux nombres qu'entre deux dates. Dans la
suite, nous adopterons une convention selon laquelle chaque date peut être
@@ -263,10 +265,10 @@ présence d'années bissextiles, mais rien n'a été fait pour les traiter à pa
l'impact, de l'ordre de 1/365 une année sur 4, a été jugé négligeable a priori.
-### Interpolation à la maille journalière
+## Interpolation à la maille journalière
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Interpolating daily data"
+@info "* Interpolating daily data"
```
On construit un interpolateur linéaire basé sur les mesures de CO2 en fonction
@@ -358,10 +360,10 @@ plot(xlabel="Jour de l'année", ylabel="Nombre de valeurs")
histogram!(data.day, bins=0:31:365, label=nothing)
```
-### Analyse des variations annuelles
+## Analyse des variations annuelles
```julia; echo=false; results="hidden"
-@info "Fitting yearly oscillations"
+@info "* Fitting yearly oscillations"
```
Pour chaque année, on commence par tenter d'extraire la composante oscillante de
@@ -469,10 +471,10 @@ moyen est suffisamment représentatif pour permettre d'extraire la composante
tendancielle lisse des données.
-### Analyse des variations tendancielles
+## Analyse des variations tendancielles
```julia; echo=false; output="hidden"
-@info "Fitting underlying trend"
+@info "* Fitting underlying trend"
```
Nous sommes maintenant prêts à extraire la composante tendancielle des
@@ -543,10 +545,10 @@ plot!(data.date, α .+ β1 * data.date_num .+ γ*data.date_num.^2, linecolor="re
plot!(data.date, α .+ β2 * data.date_num .+ γ*data.date_num.^2, linecolor="red", label=nothing)
```
-### Reconstruction du signal complet et prédiction
+## Reconstruction du signal complet et prédiction
```julia; echo=false; output="hidden"
-@info "Reconstructing and predicting complete signal"
+@info "* Reconstructing and predicting complete signal"
```
Nous avons maintenant tous les éléments nécessaires afin de reconstruire
@@ -591,10 +593,10 @@ plot!(prediction.date, prediction.theta, label="tendance")
plot!(prediction.date, prediction.val, label="prédiction")
```
-### Pour aller plus loin
+## Pour aller plus loin
```julia; echo=false
-@info "Studying alternate model"
+@info "* Studying alternate model"
```
En utilisant des modèles plus complexes, il est possible de mieux caractériser
@@ -637,4 +639,5 @@ closeall()
+
diff --git a/module3/exo3/skeleton_css.css b/module3/exo3/skeleton_css.css
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ab9c8939ae4ad80f0d0a33ab461eab80181694f7
--- /dev/null
+++ b/module3/exo3/skeleton_css.css
@@ -0,0 +1,560 @@
+@font-face {
+ font-style: normal;
+ font-weight: 300;
+}
+@font-face {
+ font-style: normal;
+ font-weight: 400;
+}
+@font-face {
+ font-style: normal;
+ font-weight: 600;
+}
+html {
+ font-family: sans-serif; /* 1 */
+ -ms-text-size-adjust: 100%; /* 2 */
+ -webkit-text-size-adjust: 100%; /* 2 */
+}
+body {
+ margin: 0;
+}
+article,
+aside,
+details,
+figcaption,
+figure,
+footer,
+header,
+hgroup,
+main,
+menu,
+nav,
+section,
+summary {
+ display: block;
+}
+audio,
+canvas,
+progress,
+video {
+ display: inline-block; /* 1 */
+ vertical-align: baseline; /* 2 */
+}
+audio:not([controls]) {
+ display: none;
+ height: 0;
+}
+[hidden],
+template {
+ display: none;
+}
+a:active,
+a:hover {
+ outline: 0;
+}
+abbr[title] {
+ border-bottom: 1px dotted;
+}
+b,
+strong {
+ font-weight: bold;
+}
+dfn {
+ font-style: italic;
+}
+h1 {
+ font-size: 2em;
+ margin: 0.67em 0;
+}
+mark {
+ background: #ff0;
+ color: #000;
+}
+small {
+ font-size: 80%;
+}
+sub,
+sup {
+ font-size: 75%;
+ line-height: 0;
+ position: relative;
+ vertical-align: baseline;
+}
+sup {
+ top: -0.5em;
+}
+sub {
+ bottom: -0.25em;
+}
+img {
+ border: 0;
+}
+svg:not(:root) {
+ overflow: hidden;
+}
+figure {
+ margin: 1em 40px;
+}
+hr {
+ -moz-box-sizing: content-box;
+ box-sizing: content-box;
+ height: 0;
+}
+pre {
+ overflow: auto;
+}
+code,
+kbd,
+pre,
+samp {
+ font-family: monospace, monospace;
+ font-size: 1em;
+}
+button,
+input,
+optgroup,
+select,
+textarea {
+ color: inherit; /* 1 */
+ font: inherit; /* 2 */
+ margin: 0; /* 3 */
+}
+button {
+ overflow: visible;
+}
+button,
+select {
+ text-transform: none;
+}
+button,
+html input[type="button"], /* 1 */
+input[type="reset"],
+input[type="submit"] {
+ -webkit-appearance: button; /* 2 */
+ cursor: pointer; /* 3 */
+}
+button[disabled],
+html input[disabled] {
+ cursor: default;
+}
+button::-moz-focus-inner,
+input::-moz-focus-inner {
+ border: 0;
+ padding: 0;
+}
+input {
+ line-height: normal;
+}
+input[type="checkbox"],
+input[type="radio"] {
+ box-sizing: border-box; /* 1 */
+ padding: 0; /* 2 */
+}
+input[type="number"]::-webkit-inner-spin-button,
+input[type="number"]::-webkit-outer-spin-button {
+ height: auto;
+}
+input[type="search"] {
+ -webkit-appearance: textfield; /* 1 */
+ -moz-box-sizing: content-box;
+ -webkit-box-sizing: content-box; /* 2 */
+ box-sizing: content-box;
+}
+input[type="search"]::-webkit-search-cancel-button,
+input[type="search"]::-webkit-search-decoration {
+ -webkit-appearance: none;
+}
+fieldset {
+ border: 1px solid #c0c0c0;
+ margin: 0 2px;
+ padding: 0.35em 0.625em 0.75em;
+}
+legend {
+ border: 0; /* 1 */
+ padding: 0; /* 2 */
+}
+textarea {
+ overflow: auto;
+}
+optgroup {
+ font-weight: bold;
+}
+table {
+ font-family: monospace, monospace;
+ font-size : 0.8em;
+ border-collapse: collapse;
+ border-spacing: 0;
+}
+td,
+th {
+ padding: 0;
+}
+thead th {
+ border-bottom: 1px solid black;
+ background-color: white;
+}
+tr:nth-child(odd){
+ background-color: rgb(248,248,248);
+}
+
+
+/*
+* Skeleton V2.0.4
+* Copyright 2014, Dave Gamache
+* www.getskeleton.com
+* Free to use under the MIT license.
+* http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php
+* 12/29/2014
+*/
+.container {
+ position: relative;
+ width: 100%;
+ max-width: 960px;
+ margin: 0 auto;
+ padding: 0 20px;
+ box-sizing: border-box; }
+.column,
+.columns {
+ width: 100%;
+ float: left;
+ box-sizing: border-box; }
+@media (min-width: 400px) {
+ .container {
+ width: 85%;
+ padding: 0; }
+}
+@media (min-width: 550px) {
+ .container {
+ width: 80%; }
+ .column,
+ .columns {
+ margin-left: 4%; }
+ .column:first-child,
+ .columns:first-child {
+ margin-left: 0; }
+
+ .one.column,
+ .one.columns { width: 4.66666666667%; }
+ .two.columns { width: 13.3333333333%; }
+ .three.columns { width: 22%; }
+ .four.columns { width: 30.6666666667%; }
+ .five.columns { width: 39.3333333333%; }
+ .six.columns { width: 48%; }
+ .seven.columns { width: 56.6666666667%; }
+ .eight.columns { width: 65.3333333333%; }
+ .nine.columns { width: 74.0%; }
+ .ten.columns { width: 82.6666666667%; }
+ .eleven.columns { width: 91.3333333333%; }
+ .twelve.columns { width: 100%; margin-left: 0; }
+
+ .one-third.column { width: 30.6666666667%; }
+ .two-thirds.column { width: 65.3333333333%; }
+
+ .one-half.column { width: 48%; }
+
+ /* Offsets */
+ .offset-by-one.column,
+ .offset-by-one.columns { margin-left: 8.66666666667%; }
+ .offset-by-two.column,
+ .offset-by-two.columns { margin-left: 17.3333333333%; }
+ .offset-by-three.column,
+ .offset-by-three.columns { margin-left: 26%; }
+ .offset-by-four.column,
+ .offset-by-four.columns { margin-left: 34.6666666667%; }
+ .offset-by-five.column,
+ .offset-by-five.columns { margin-left: 43.3333333333%; }
+ .offset-by-six.column,
+ .offset-by-six.columns { margin-left: 52%; }
+ .offset-by-seven.column,
+ .offset-by-seven.columns { margin-left: 60.6666666667%; }
+ .offset-by-eight.column,
+ .offset-by-eight.columns { margin-left: 69.3333333333%; }
+ .offset-by-nine.column,
+ .offset-by-nine.columns { margin-left: 78.0%; }
+ .offset-by-ten.column,
+ .offset-by-ten.columns { margin-left: 86.6666666667%; }
+ .offset-by-eleven.column,
+ .offset-by-eleven.columns { margin-left: 95.3333333333%; }
+
+ .offset-by-one-third.column,
+ .offset-by-one-third.columns { margin-left: 34.6666666667%; }
+ .offset-by-two-thirds.column,
+ .offset-by-two-thirds.columns { margin-left: 69.3333333333%; }
+
+ .offset-by-one-half.column,
+ .offset-by-one-half.columns { margin-left: 52%; }
+
+}
+html {
+ font-size: 62.5%; }
+body {
+ font-size: 1.5em; /* currently ems cause chrome bug misinterpreting rems on body element */
+ line-height: 1.6;
+ font-weight: 400;
+ font-family: "Raleway", "HelveticaNeue", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;
+ color: #222; }
+h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
+ margin-top: 2rem;
+ margin-bottom: 0;
+ font-weight: 300; }
+h1 { font-size: 3.6rem; line-height: 1.2; letter-spacing: -.1rem;}
+h2 { font-size: 3.0rem; line-height: 1.25; letter-spacing: -.1rem; }
+h3 { font-size: 2.8rem; line-height: 1.3; letter-spacing: -.1rem; }
+h4 { font-size: 2.6rem; line-height: 1.35; letter-spacing: -.08rem; }
+h5 { font-size: 2.4rem; line-height: 1.5; letter-spacing: -.05rem; }
+h6 { font-size: 1.5rem; line-height: 1.6; letter-spacing: 0; }
+
+p {
+ margin-top: 0; }
+a {
+ color: #1EAEDB; }
+a:hover {
+ color: #0FA0CE; }
+.button,
+button,
+input[type="submit"],
+input[type="reset"],
+input[type="button"] {
+ display: inline-block;
+ height: 38px;
+ padding: 0 30px;
+ color: #555;
+ text-align: center;
+ font-size: 11px;
+ font-weight: 600;
+ line-height: 38px;
+ letter-spacing: .1rem;
+ text-transform: uppercase;
+ text-decoration: none;
+ white-space: nowrap;
+ background-color: transparent;
+ border-radius: 4px;
+ border: 1px solid #bbb;
+ cursor: pointer;
+ box-sizing: border-box; }
+.button:hover,
+button:hover,
+input[type="submit"]:hover,
+input[type="reset"]:hover,
+input[type="button"]:hover,
+.button:focus,
+button:focus,
+input[type="submit"]:focus,
+input[type="reset"]:focus,
+input[type="button"]:focus {
+ color: #333;
+ border-color: #888;
+ outline: 0; }
+.button.button-primary,
+button.button-primary,
+input[type="submit"].button-primary,
+input[type="reset"].button-primary,
+input[type="button"].button-primary {
+ color: #FFF;
+ background-color: #33C3F0;
+ border-color: #33C3F0; }
+.button.button-primary:hover,
+button.button-primary:hover,
+input[type="submit"].button-primary:hover,
+input[type="reset"].button-primary:hover,
+input[type="button"].button-primary:hover,
+.button.button-primary:focus,
+button.button-primary:focus,
+input[type="submit"].button-primary:focus,
+input[type="reset"].button-primary:focus,
+input[type="button"].button-primary:focus {
+ color: #FFF;
+ background-color: #1EAEDB;
+ border-color: #1EAEDB; }
+input[type="email"],
+input[type="number"],
+input[type="search"],
+input[type="text"],
+input[type="tel"],
+input[type="url"],
+input[type="password"],
+textarea,
+select {
+ height: 38px;
+ padding: 6px 10px; /* The 6px vertically centers text on FF, ignored by Webkit */
+ background-color: #fff;
+ border: 1px solid #D1D1D1;
+ border-radius: 4px;
+ box-shadow: none;
+ box-sizing: border-box; }
+/* Removes awkward default styles on some inputs for iOS */
+input[type="email"],
+input[type="number"],
+input[type="search"],
+input[type="text"],
+input[type="tel"],
+input[type="url"],
+input[type="password"],
+textarea {
+ -webkit-appearance: none;
+ -moz-appearance: none;
+ appearance: none; }
+textarea {
+ min-height: 65px;
+ padding-top: 6px;
+ padding-bottom: 6px; }
+input[type="email"]:focus,
+input[type="number"]:focus,
+input[type="search"]:focus,
+input[type="text"]:focus,
+input[type="tel"]:focus,
+input[type="url"]:focus,
+input[type="password"]:focus,
+textarea:focus,
+select:focus {
+ border: 1px solid #33C3F0;
+ outline: 0; }
+label,
+legend {
+ display: block;
+ margin-bottom: .5rem;
+ font-weight: 600; }
+fieldset {
+ padding: 0;
+ border-width: 0; }
+input[type="checkbox"],
+input[type="radio"] {
+ display: inline; }
+label > .label-body {
+ display: inline-block;
+ margin-left: .5rem;
+ font-weight: normal; }
+ul {
+ list-style: circle; }
+ol {
+ list-style: decimal; }
+ul ul,
+ul ol,
+ol ol,
+ol ul {
+ margin: 1.5rem 0 1.5rem 3rem;
+ font-size: 90%; }
+li > p {margin : 0;}
+th,
+td {
+ padding: 5px 15px;
+ text-align: left;
+ border-bottom: 1px solid #E1E1E1; }
+th:first-child,
+td:first-child {
+ padding-left: 0; }
+th:last-child,
+td:last-child {
+ padding-right: 0; }
+button,
+.button {
+ margin-bottom: 1rem; }
+input,
+textarea,
+select,
+fieldset {
+ margin-bottom: 1.5rem; }
+pre,
+blockquote,
+dl,
+figure,
+table,
+p,
+ul,
+ol,
+form {
+ margin-bottom: 1.0rem; }
+.u-full-width {
+ width: 100%;
+ box-sizing: border-box; }
+.u-max-full-width {
+ max-width: 100%;
+ box-sizing: border-box; }
+.u-pull-right {
+ float: right; }
+.u-pull-left {
+ float: left; }
+hr {
+ margin-top: 3rem;
+ margin-bottom: 3.5rem;
+ border-width: 0;
+ border-top: 1px solid #E1E1E1; }
+.container:after,
+.row:after,
+.u-cf {
+ content: "";
+ display: table;
+ clear: both; }
+
+pre {
+ display: block;
+ padding: 9.5px;
+ margin: 0 0 10px;
+ font-size: 13px;
+ line-height: 1.42857143;
+ word-break: break-all;
+ word-wrap: break-word;
+ border: 1px solid #ccc;
+ border-radius: 4px;
+}
+
+pre.hljl {
+ margin: 0 0 10px;
+ display: block;
+ background: #f5f5f5;
+ border-radius: 4px;
+ padding : 5px;
+}
+
+pre.output {
+ background: #ffffff;
+}
+
+pre.code {
+ background: #ffffff;
+}
+
+pre.julia-error {
+ color : red
+}
+
+code,
+kbd,
+pre,
+samp {
+ font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace;
+ font-size: 0.9em;
+}
+
+
+@media (min-width: 400px) {}
+@media (min-width: 550px) {}
+@media (min-width: 750px) {}
+@media (min-width: 1000px) {}
+@media (min-width: 1200px) {}
+
+h1.title {margin-top : 20px}
+img {max-width : 100%}
+div.title {text-align: center;}
+
+
+body {counter-reset: h1counter;}
+h1 {counter-reset: h2counter;}
+h2 {counter-reset: h3counter;}
+
+h1.title:before {
+ content: none;
+ counter-increment: none;
+}
+h1:before {
+ content: counter(h1counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h1counter;
+}
+h2:before {
+ content: counter(h1counter) "." counter(h2counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h2counter;
+}
+h3:before {
+ content: counter(h1counter) "." counter(h2counter) "." counter(h3counter) "\0000a0-\0000a0";
+ counter-increment: h3counter;
+}