blob_id
stringlengths 40
40
| directory_id
stringlengths 40
40
| path
stringlengths 6
214
| content_id
stringlengths 40
40
| detected_licenses
sequencelengths 0
50
| license_type
stringclasses 2
values | repo_name
stringlengths 6
87
| snapshot_id
stringlengths 40
40
| revision_id
stringlengths 40
40
| branch_name
stringclasses 15
values | visit_date
timestamp[us]date 2016-08-04 09:00:04
2023-09-05 17:18:33
| revision_date
timestamp[us]date 1998-12-11 00:15:10
2023-09-02 05:42:40
| committer_date
timestamp[us]date 2005-04-26 09:58:02
2023-09-02 05:42:40
| github_id
int64 436k
586M
⌀ | star_events_count
int64 0
12.3k
| fork_events_count
int64 0
6.3k
| gha_license_id
stringclasses 7
values | gha_event_created_at
timestamp[us]date 2012-11-16 11:45:07
2023-09-14 20:45:37
⌀ | gha_created_at
timestamp[us]date 2010-03-22 23:34:58
2023-01-07 03:47:44
⌀ | gha_language
stringclasses 36
values | src_encoding
stringclasses 17
values | language
stringclasses 1
value | is_vendor
bool 1
class | is_generated
bool 1
class | length_bytes
int64 5
10.4M
| extension
stringclasses 15
values | filename
stringlengths 2
96
| content
stringlengths 5
10.4M
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
26cce0609c45ac0430c937cf16eb8e25eb599b29 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1736/CH1/EX1.25/Ch01Ex25.sce | 3411f22c1d16c877fe9b4c6209095d52e2c44914 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,153 | sce | Ch01Ex25.sce | // Scilab Code Ex 1.25 Page-35 (2006)
clc; clear;
a_Cu = 3.61; // Lattice constant of Cu, angstrom
a_Pd = 3.89; // Lattice constant of Pd, angstrom
// For x = 20% of Pd
x = 0.20; // Percentage of Pd in Cu-Pd alloy
a_Cu_Pd = ((1-x)*a_Cu + x*a_Pd);
printf("\nFor %2d percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = %4.2f angstrom", x*100, a_Cu_Pd);
// For x = 40% of Pd
x = 0.40; // Percentage of Pd in Cu-Pd alloy
a_Cu_Pd = ((1-x)*a_Cu + x*a_Pd);
printf("\nFor %2d percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = %5.3f angstrom", x*100, a_Cu_Pd);
// For x = 60% of Pd
x = 0.60; // Percentage of Pd in Cu-Pd alloy
a_Cu_Pd = ((1-x)*a_Cu + x*a_Pd);
printf("\nFor %2d percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = %5.3f angstrom", x*100, a_Cu_Pd);
// For x = 80% of Pd
x = 0.80; // Percentage of Pd in Cu-Pd alloy
a_Cu_Pd = ((1-x)*a_Cu + x*a_Pd);
printf("\nFor %2d percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = %5.3f angstrom", x*100, a_Cu_Pd);
// Result
// For 20 percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = 3.67 angstrom
// For 40 percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = 3.722 angstrom
// For 60 percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = 3.778 angstrom
// For 80 percent of Pd in Cu-Pd alloy, a = 3.834 angstrom
|
af2df1eeb4c3bfccbda343dbdc61e66ef0b65153 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2702/CH4/EX4.16/Ex_4_16.sce | e81df5fca4c0ebb1eb201510a188fab478e6348e | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 484 | sce | Ex_4_16.sce | // Exa 4.16
clc;
clear;
close;
// Given data
I=1;// in mA
I=I*10^-3;// in A
i_C=1;// in mA
i_C=i_C*10^-3;// in A
V_CC= 5;// in V
V_CM= -2;// in V
V_BE= 0.7;// in V
R_C= 3;// in kΩ
R_C= R_C*10^3;// in Ω
Alpha=1;
Bita=100;
V_B= 1;// in V
i_C1= Alpha*I;// in A
i_C2=0;
v_E= V_B-V_BE;// in V
disp(v_E,"Emitters voltage in volts is : ")
v_C1= V_CC-i_C1*R_C;// in V
v_C2= V_CC-i_C2*R_C;// in V
disp("Output voltage is "+string(v_C1)+" V and "+string(v_C2)+" V")
|
c99870740bd691d880f4c1e5158b842d2184a8ae | b5a6d0e4c3d84d1a446434b60e55627f017991d7 | /convertidor_IEEE.sce | acb0e2d1d789e736af307bf34b1b6ab1f43c7155 | [] | no_license | mayra-diaz/Scilab-Funciones-Matrices | 249cdec506befa4e5e88da9aaf8f6752e401153f | dc89d7dccc7fd22851e6a31867f986cb543b4c50 | refs/heads/master | 2022-12-10T12:50:48.449166 | 2020-09-14T01:10:43 | 2020-09-14T01:10:43 | 259,477,803 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 563 | sce | convertidor_IEEE.sce | function R= CONVERTORBI(x)
x = round(x)
signo = 0
exponente = 0
mantisa = 0
//Hallar signo
if x< 0
signo = 1
else
signo = 0
end
//Hallar exponente
xbinario = dec2bin(x)
str=string(xbinario)
tamaño= length(str)
precision=tamaño+126
exponente=dec2bin(precision)
//Hallar mantisa
strm = string(xbinario)
mantisa = part(strm,2:tamaño)
R =struct("signo",signo, "exponente", exponente,"mantisa",mantisa)
endfunction
R=CONVERTORBI(123456)
disp(R)
|
10a130412393f5e088dbe9c9a9d0eac135d9f8a8 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2495/CH8/EX8.14.1/Ex8_14_1.sce | 8e30fb5c12f89ab1ca14f9ab920b6e9328c76bbf | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 259 | sce | Ex8_14_1.sce | clear
clc
E3=0.54;//in V
E4=0.45;//in V
n3=4;//
n4=1;//
n1=5;//
E1=((-n3*(E3))-(n4*(E4)))/(-n1);// in V
printf('E1=%.2f V',E1)
n2=6;//
n5=1;//
E5=1.07;//in V
E2=((-n3*(E3))-(n4*(E4))-(n5*E5))/(-n2);// in V
printf('\nE2=%.2f V',E2)
//page 468
|
77115bd8f727321d6346afe26831bec3af7b3ccb | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1544/CH5/EX5.17/Ch05Ex17.sce | 2495c390d95c20a12ef18a3120bcf4bdeaaeede0 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,748 | sce | Ch05Ex17.sce | // Scilab code Ex5.17: Pg 168-169 (2008)
clc; clear;
R_in = 200; // Internal resistance of meter, kilo-ohms
V = 10; // Supply voltage, volts
R_1 = 10; // Resistance, kilo-ohms
R_2 = 47; // Resistance, kilo-ohms
V_1 = R_1/(R_1+R_2)*V // P.d across resistance R_1, V
V_2 = R_2/(R_1+R_2)*V // P.d across resistance R_2, V
// Part (a)
R_AB = (R_1 * R_in)/(R_1 + R_in); // Resistance, kilo-ohms
V_AB = (R_AB / ( R_AB + R_2 ))*V // True value of p.d across by voltmetre, V
R_BC = (R_2 * R_in)/(R_2 + R_in); // Resistance, kilo-ohms
V_BC = (R_BC / ( R_BC + R_1 ))*V // Indicated value of p.d across by voltmetre, V
// Part (b)
// Error for V_1 measurement
error_AB = (V_AB - V_1)/V_1*100 // Percentage error in the reading
//Error for V_2 measurement
error_BC = (V_BC-V_2)/V_2*100 // Percentage error in the reading
printf("\nThe p.d. indicated by the meter across first resistor = %4.2f V", V_AB);
printf("\nThe p.d. indicated by the meter across second resistor = %4.2f V", V_BC);
printf("\nPercentage error for V_1 measurement = %4.2f percent", error_AB);
printf("\nPercentage error for V_2 measurement = %4.2f percent", error_BC);
// Result
// The p.d. indicated by the meter across first resistor = 1.68 V
// The p.d. indicated by the meter across second resistor = 7.92 V
// Percentage error for V_1 measurement = -3.96 percent
// Percentage error for V_2 measurement = -3.96 percent
|
2b8e460d49aa606fcd866c14651d453a80d75db7 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /564/CH16/EX16.13/16_13.sce | b104a3162884968c75ccfedf9ad87b110c4abacf | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 275 | sce | 16_13.sce | pathname=get_absolute_file_path('16_13.sce')
filename=pathname+filesep()+'16_13data.sci'
exec(filename)
dw=d- 2*tf;
Ixx=2*(((b*tf^3)/12)+ b*tf*((dw+tf)/2)^2) + (tw*dw^3)/12;
Iyy=(2*tf*b^3)/12 + (dw*dw^3)/12;
printf("\n Ixx= %f mm^4",Ixx);
printf("\n Iyy= %f mm^4",Iyy) |
77071ee5464cd599d69814d36f19e97878c51335 | 8217f7986187902617ad1bf89cb789618a90dd0a | /browsable_source/2.3/Unix-Windows/scilab-2.3/macros/scicos_blocks/DLRADAPT_f.sci | 7a6abcc582dc71801ef06463d6d7595d9c4bba95 | [
"LicenseRef-scancode-warranty-disclaimer",
"LicenseRef-scancode-public-domain",
"MIT"
] | permissive | clg55/Scilab-Workbench | 4ebc01d2daea5026ad07fbfc53e16d4b29179502 | 9f8fd29c7f2a98100fa9aed8b58f6768d24a1875 | refs/heads/master | 2023-05-31T04:06:22.931111 | 2022-09-13T14:41:51 | 2022-09-13T14:41:51 | 258,270,193 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,920 | sci | DLRADAPT_f.sci | function [x,y,typ]=DLRADAPT_f(job,arg1,arg2)
x=[];y=[];typ=[];
select job
case 'plot' then
standard_draw(arg1)
case 'getinputs' then
[x,y,typ]=standard_inputs(arg1)
case 'getoutputs' then
[x,y,typ]=standard_outputs(arg1)
case 'getorigin' then
[x,y]=standard_origin(arg1)
case 'set' then
x=arg1;
graphics=arg1(2);label=graphics(4)
model=arg1(3);
while %t do
[ok,p,rn,rd,g,last_u,last_y,label]=getvalue('Set block parameters',..
['Vector of p mesh points';
'Numerator roots (one line for each mesh)';
'Denominator roots (one line for each mesh)';
'Vector of gain at mesh points' ;
'past inputs (Num degree values)';
'past outputs (Den degree values)'],..
list('vec',-1,'mat',[-1,-1],'mat',..
['size(x1,''*'')','-1'],'vec','size(x1,''*'')',..
'vec','size(x2,2)','vec','size(x3,2)'),label)
if ~ok then break,end
m=size(rn,2)
[npt,n]=size(rd)
if m>=n then
message('Transfer must be strictly proper'),
elseif size(rn,1)<>0&size(rn,1)<>size(p,'*') then
message('Numerator roots matrix row size''s is incorrect')
else
rpar=[p(:);real(rn(:));imag(rn(:));real(rd(:));imag(rd(:));g(:)]
ipar=[m;n;npt]
model(7)=[last_u(:);last_y(:)]
model(8)=rpar
model(9)=ipar
graphics(4)=label
x(2)=graphics;x(3)=model
break;
end
end
x(3)(11)=[] //compatibility
case 'define' then
p=[0;1]
rn=[]
rd=[0.2+0.8*%i,0.2-0.8*%i;0.3+0.7*%i,0.3-0.7*%i]
g=[1;1]
rpar=[p(:);real(rn(:));imag(rn(:));real(rd(:));imag(rd(:));g(:)]
ipar=[0;2;2]
last_u=[]
last_y=[0;0]
model=list('dlradp',[1;1],1,1,[],[],[last_u;last_y],rpar,ipar,'d',[],[%t %f],' ',list())
label=[sci2exp(p);
sci2exp(rn);
sci2exp(rd);
sci2exp(g);
sci2exp(last_u);
sci2exp(last_y)]
gr_i=['txt=[''N(z,p)'';''-----'';''D(z,p)''];';
'xstringb(orig(1),orig(2),txt,sz(1),sz(2),''fill'');']
x=standard_define([2 2],model,label,gr_i)
end
|
9437e0d9f3d924455224e7a8fe5c999b14ca466c | 99b4e2e61348ee847a78faf6eee6d345fde36028 | /Toolbox Test/poly2rc/poly2rc3.sce | b36d27013a7cc3a26dbc00588b74e488c96484d1 | [] | no_license | deecube/fosseetesting | ce66f691121021fa2f3474497397cded9d57658c | e353f1c03b0c0ef43abf44873e5e477b6adb6c7e | refs/heads/master | 2021-01-20T11:34:43.535019 | 2016-09-27T05:12:48 | 2016-09-27T05:12:48 | 59,456,386 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 335 | sce | poly2rc3.sce | //check o/p for i/p vector containing imaginary values
a = [2.3 %i 0.6149 0.9899 0.340000 0.0031 -0.0082];
k = poly2rc(a);
disp(k);
//output
//// - 0.2181381 - 0.4123737i
// 0.2668596 + 0.2678285i
// 0.4411879 + 0.0669325i
// 0.1494550 + 0.0005854i
// 0.0013478 - 0.0015501i
// - 0.0035652
//
|
a6839aa8f301799050a28ddcc65060f78217169e | fc5f1b90d24aeee218dc9186a13da29b38f42e78 | /tests/parser_3.tst | 55e7d601ae90359c105caaed3d6e5e3561bd16fd | [] | no_license | breckinloggins/cbnf | e742c1fe07f374b32185cc4bfd7ec0cf28d5fefc | a6507ea4f5f7710a2591d3a1936d2bbf241eee1c | refs/heads/master | 2021-01-22T19:36:04.952416 | 2011-07-08T23:56:45 | 2011-07-08T23:56:45 | 2,020,610 | 3 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 175 | tst | parser_3.tst | grammar OPTIONS;
rule1: no "options" ;
rule2: this+ that* theother? ;
rule3: "one"? two "three"<,> ; // HACK: Have to put spaces between symbols because the scanner sucks
|
d54537b40b86c7bdf925e96b93326cb7c0545307 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1529/CH10/EX10.20/10_20.sce | 2d6ba7e95b742ad7072256dfe5d61eb8af00aa66 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 314 | sce | 10_20.sce | //Chapter 10, Problem 20, figure 10.35
clc;
//resistance of coil
R1=400;
R2=400;
R3=5000;
//value of capacitance
C=7.5e-6;
//calculating the value of inductance
L=R1*R2*C;
//calculating the value unknown resistance
r=(R1*R2)/R3;
printf("Inductance = %f H\n\n\n",L);
printf("Resistance = %d ohm",r);
|
fd3141a50462196f0ea24bba40a35746fbf90e7c | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /389/CH1/EX1.1/Example1_1.sce | d81e81492e53973349f95015f27ced62788454a8 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 501 | sce | Example1_1.sce | clear;
clc;
// Illustration 1.1
// Page: 17
printf('Illustration 1.1 - Page: 17\n\n');
// solution
// Taking conversion factor from table 1.5 (Pg 15)
// viscosity: [(lb/ft.h)]*4.134*10^(-4) [kg/m.s] (Pg 15)
// time: [h] = 3600 [s]
// Density: [lb/cubic feet]*16.09 = [kg/cubic m] (Pg 15)
// Length: [ft]*0.3048 = [m]
N = (2.778*10^(-4))*(30600/(1/(0.3048^(3/2))))*((1/(4.134*(10^(-4))*16.019))^0.111)*(((1/16.019)/(1/16.019))^0.26);
printf('The coeffecient for S.I. Unit is %f',N); |
bebb5fccde912debed45d6b38ba90ae68f3450e7 | 8217f7986187902617ad1bf89cb789618a90dd0a | /browsable_source/2.1/Unix/scilab-2.1/macros/auto/freson.sci | a9918c7028d8eff5041a130d360c20cf426d95ce | [
"MIT",
"LicenseRef-scancode-public-domain",
"LicenseRef-scancode-warranty-disclaimer"
] | permissive | clg55/Scilab-Workbench | 4ebc01d2daea5026ad07fbfc53e16d4b29179502 | 9f8fd29c7f2a98100fa9aed8b58f6768d24a1875 | refs/heads/master | 2023-05-31T04:06:22.931111 | 2022-09-13T14:41:51 | 2022-09-13T14:41:51 | 258,270,193 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 895 | sci | freson.sci | function [fr,g]=freson(h,selec)
[lhs,rhs]=argn(0)
[n,d]=h(2:3);
if type(n)=1 then n=poly(n,varn(d),'c'),end
d0=coeff(d,0)
if d0=0 then
error('infinite gain at zero frequency'),
end;
ar0=abs(coeff(n,0)/d0)^2
//look for omega such that derivative of magn. is zero
niw=horner(n,%i*poly(0,'w'));
diw=horner(d,%i*poly(0,'w'))
niw=real(niw*conj(niw));diw=real(diw*conj(diw));
modul_d=derivat(niw/diw);w=roots(modul_d(2));
//roots >0
eps=1.e-7
fr=[];g=[];for i=w',
if abs(imag(i))<eps then
if real(i)>0 then
mod2=abs(freq(niw,diw,real(i)))
if mod2>ar0 then
fr=[fr;real(i)],g=[g;mod2],
end;
end;
end,
end;
if fr=[] then return,end
fr=fr/(2*%pi);
if rhs=1 then
g=sqrt(g/ar0)
else
if part(selec(1),1)='f' then g=sqrt(g/ar0)
else g=10*log(g)/log(10)
end;
end;
|
89fe26757ce1e034e1d6aaaefbb9feb552f19378 | 7e1e4a48669269c24f7f72b2fd417244582adada | /testData/4-10-3-IRIS/100-50/tt.tst | 472b7aeacca6db15e32fbfd0a610cda17d487914 | [] | no_license | leonfg/epiphanyANN | c57f9bbaba7a6a735c67155176fae7c001611036 | 3655952491b5bc7ee63f902135c7d967ac6433c4 | refs/heads/master | 2016-09-14T22:47:59.263536 | 2016-04-05T12:00:37 | 2016-04-05T12:00:37 | 55,205,571 | 2 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 3,127 | tst | tt.tst | networkTopology(3;4,10,3)
inputOutputVector(5.900000,3.200000,4.800000,1.800000;0,1,0)
inputOutputVector(4.300000,3.000000,1.100000,0.100000;1,0,0)
inputOutputVector(5.200000,3.400000,1.400000,0.200000;1,0,0)
inputOutputVector(5.800000,4.000000,1.200000,0.200000;1,0,0)
inputOutputVector(6.000000,2.900000,4.500000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(6.500000,2.800000,4.600000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(5.400000,3.700000,1.500000,0.200000;1,0,0)
inputOutputVector(5.700000,2.900000,4.200000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(6.100000,2.900000,4.700000,1.400000;0,1,0)
inputOutputVector(6.300000,2.500000,4.900000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(5.100000,3.300000,1.700000,0.500000;1,0,0)
inputOutputVector(6.700000,3.000000,5.000000,1.700000;0,1,0)
inputOutputVector(6.300000,3.300000,6.000000,2.500000;0,0,1)
inputOutputVector(4.600000,3.400000,1.400000,0.300000;1,0,0)
inputOutputVector(5.700000,2.500000,5.000000,2.000000;0,0,1)
inputOutputVector(5.700000,3.000000,4.200000,1.200000;0,1,0)
inputOutputVector(6.600000,2.900000,4.600000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(7.000000,3.200000,4.700000,1.400000;0,1,0)
inputOutputVector(5.600000,2.900000,3.600000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(6.800000,2.800000,4.800000,1.400000;0,1,0)
inputOutputVector(7.100000,3.000000,5.900000,2.100000;0,0,1)
inputOutputVector(5.100000,3.500000,1.400000,0.300000;1,0,0)
inputOutputVector(5.500000,2.600000,4.400000,1.200000;0,1,0)
inputOutputVector(5.400000,3.900000,1.300000,0.400000;1,0,0)
inputOutputVector(6.500000,3.000000,5.800000,2.200000;0,0,1)
inputOutputVector(5.700000,2.800000,4.100000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(6.700000,3.000000,5.200000,2.300000;0,0,1)
inputOutputVector(5.100000,3.700000,1.500000,0.400000;1,0,0)
inputOutputVector(4.700000,3.200000,1.300000,0.200000;1,0,0)
inputOutputVector(5.800000,2.700000,5.100000,1.900000;0,0,1)
inputOutputVector(7.200000,3.200000,6.000000,1.800000;0,0,1)
inputOutputVector(6.500000,3.000000,5.200000,2.000000;0,0,1)
inputOutputVector(5.900000,3.000000,4.200000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(6.100000,3.000000,4.600000,1.400000;0,1,0)
inputOutputVector(6.700000,2.500000,5.800000,1.800000;0,0,1)
inputOutputVector(6.400000,2.700000,5.300000,1.900000;0,0,1)
inputOutputVector(6.900000,3.100000,4.900000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(6.700000,3.100000,4.700000,1.500000;0,1,0)
inputOutputVector(4.800000,3.000000,1.400000,0.300000;1,0,0)
inputOutputVector(6.700000,3.300000,5.700000,2.500000;0,0,1)
inputOutputVector(5.700000,2.600000,3.500000,1.000000;0,1,0)
inputOutputVector(5.500000,2.300000,4.000000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(6.000000,3.000000,4.800000,1.800000;0,0,1)
inputOutputVector(7.300000,2.900000,6.300000,1.800000;0,0,1)
inputOutputVector(7.200000,3.600000,6.100000,2.500000;0,0,1)
inputOutputVector(5.100000,3.800000,1.600000,0.200000;1,0,0)
inputOutputVector(6.300000,2.700000,4.900000,1.800000;0,0,1)
inputOutputVector(5.700000,2.800000,4.500000,1.300000;0,1,0)
inputOutputVector(7.900000,3.800000,6.400000,2.000000;0,0,1)
inputOutputVector(6.400000,2.800000,5.600000,2.200000;0,0,1)
|
4f4303e00e6eee8486d74b55fb1c99f4e17b79a8 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1271/CH1/EX1.27/example1_27.sce | fbce12b009dc8cfa30db375f0535881d63b8a0da | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 626 | sce | example1_27.sce | clc
// Given That
lambda1 = 6.1e-7 // max. wavelength of light in meter
lambda2 = 6e-7 // min. wavelength of light in meter
Mu = 4 / 3 // refractive index of film
i = asin(4 / 5) // incidence angle in radian
// Sample Problem 27 on page no. 1.49
printf("\n # PROBLEM 27 # \n")
r = asin(sin(i) / Mu) // calculation for angle of refraction
n = lambda2 / (lambda1 - lambda2) // calculation for order of fringe
t = (n * lambda1) / (2 * Mu * cos(r)) // calculation for thickness of film
printf("\n Standard formula used \n mu = sin(i)/sin(r),\n 2*mu*t*cos(r) = n*lambda. \n")
printf("\n Thickness of the film = %e mm. ",t*1000)
|
c169edaaf524fea45a190359c9311a3495efe7e0 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /42/CH12/EX12.5/sadiku_12_5.sce | 9d487e2a11e11badc96d575611bae0ba263d33f6 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 173 | sce | sadiku_12_5.sce | clear;
clc;
f=10*10^9,a=4*10^-2,b=2*10^-2,u=3*10^8,Pavg=2*10^-3;
fc=u/(2*a);
n=377/sqrt(1-(fc/f)^2);
E=sqrt(4*n*Pavg/(a*b));
disp(E,'Peak value of Electric field = '); |
ef76a38ee9ac3ab5a4c1c7dc1afa859f00b65a04 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2780/CH1/EX1.21/Ex1_21.sce | 51cd592df8e8569cf1af3515802dfae269192d67 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 354 | sce | Ex1_21.sce | clc
//to calculate work to be done
E=0.5*10^6 //rest energy of electron (MeV) E=m0*c^2
v1=0.6*3*10^8 //speed of electron in (m/s)
v2=0.8*3*10^8
c=3*10^8 //speed of light in (m/s)
K1=E*((1/sqrt(1-v1^2/c^2))-1) //kinetic energy in (eV)
K2=E*((1/sqrt(1-v2^2/c^2))-1)
w=(K2-K1)*1.6*10^-19
disp("amount of work to be done is w="+string(w)+"J")
|
ec9cfd2b5ad1f0e7f276973ea6064f677a14dc61 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /43/CH7/EX7.2/ex7_2.sce | aa4e8c61a7c0232d374655b03982728536f2486d | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 92 | sce | ex7_2.sce | clc;
close
clear;
s=%s;
tf=syslin('c',((s+3)/((s+2)^2*(s+1))));
ss=tf2ss(tf);
disp(ss) |
3f756e90ab1d0a18e9550a501e74791038fbcca0 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2243/CH8/EX8.9/Ex8_9.sce | dcc543ae3d6ea257e49353e5a90cbead42d095f3 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 778 | sce | Ex8_9.sce | clc();
clear;
//Given :
Na = 6.023*10^23 ; // Avogadro constant in atoms/mole
LE = 200 ; // liberated energy in MeV
mm = 235; // molar mass of U 235 in gm/mole
// 1 eV = 1.6*10^-19 J , 1 MeV = 1.0*10^6 eV
RE = (Na*LE*1.6*10^-19*10^6)/mm ; //released energy in J
// 1 cal = 4.187 J
EC = RE/4.187 ; // energy in cal
//Burning 1 kg of coal releases 7000 K cal of energy
Q1 = EC/(7000*10^3); // Quantity of Coal in Kg
//Exploding 1 kg of TNT releases 1000 cal of energy
Q2 = EC/1000; // Quantity of TNT in kg
printf("Energy released : %.0f x 10^10 cal \n",EC*10^-10);
printf(" %.1f tonnes of Coal\n",Q1*10^-3);
printf(" %.0f tonnes of TNT\n",Q2*10^-3);
// Results obtained differ from those in textbook , because approximate values were considered in textbook.
|
db7b3a2bbb139472d0f0a048d4117e4acb134385 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3768/CH10/EX10.8/Ex10_8.sce | 6c49ca1995a018d8e5e24ddc8e74c9f2a72f0937 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 268 | sce | Ex10_8.sce | //Example number 10.8, Page number 226
clc;clear;
close;
//Variable declaration
e=1.6*10**-19; //charge(c)
h=6.626*10**-36; //plank constant
V=8.5*10**-6; //voltage(V)
//Calculation
new=2*e*V/h; //frequency(Hz)
//Result
printf("frequency is %.3e Hz",new)
|
bc5a431b25d78d6bb1a74d68fdc755078e778610 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /32/CH1/EX1.08/1_08.sce | 191ec21b14d0c100427ca296353d6c229ac77f1f | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 479 | sce | 1_08.sce | //pathname=get_absolute_file_path('1.08.sce')
//filename=pathname+filesep()+'1.08-data.sci'
//exec(filename)
//Diameter of cylinder(in m):
dia=15*10^-2
//Manometer difference in Hg column(in m):
h=12*10^-2
//Density of mercury(in kg/m^3):
d=13.6*10^3
//Acceleration due to gravity(in m/s^2):
g=9.81
//Weight of piston(in N): pressure*area
w=h*d*g*%pi*dia^2/4
//Mass of the piston(in kg):
m=w/g
printf("\n\n RESULT \n\n")
printf("\n\n Mass of the piston= %f kg",m) |
9b5fa8f62087b48f455b4ab5fef742d0d08e32f3 | 1bb72df9a084fe4f8c0ec39f778282eb52750801 | /test/LR4.prev.tst | 5ab15da2cf75b560c1fd73976b5ab8d21537242a | [
"Apache-2.0",
"LicenseRef-scancode-unknown-license-reference"
] | permissive | gfis/ramath | 498adfc7a6d353d4775b33020fdf992628e3fbff | b09b48639ddd4709ffb1c729e33f6a4b9ef676b5 | refs/heads/master | 2023-08-17T00:10:37.092379 | 2023-08-04T07:48:00 | 2023-08-04T07:48:00 | 30,116,803 | 2 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 505 | tst | LR4.prev.tst | before x, phead=0, pbody=1, ptail= - 476*y - 448*y^2 - 112, mlead= + x^2, flead=4, root2=2, widev=4
after x, phead=15*x^2, pbody=1, ptail= - 476*y - 448*y^2 - 127, vmapt={x=>1+2*x,y=>y}
before y, phead=15360*x^2, pbody=68, ptail= - 130048, mlead= + 16*y^2, flead=16384, root2=128, widev=1024
after y, phead=15360*x^2 - 28*y^2, pbody=68, ptail= - 576, vmapt={x=>1+2*x,y=>68+128*y}
("15*x + 15*x^2 - 119*y - 112*y^2 - 28").getReductionMap(1) = {=>15*x^2 - 7*y^2 - 144,x=>32*x + 16,y=>128*y + 68}
|
66374b1672b00cd7afff4ed2a3e1764a71de8651 | 676ffceabdfe022b6381807def2ea401302430ac | /library/Demos/StdRegions/Tests/StdProject_Diff3D_Tet_Mod_P6_Q7.tst | a5c64b906e226c1aca1d8a1538b4f965ff5c4191 | [
"MIT"
] | permissive | mathLab/ITHACA-SEM | 3adf7a49567040398d758f4ee258276fee80065e | 065a269e3f18f2fc9d9f4abd9d47abba14d0933b | refs/heads/master | 2022-07-06T23:42:51.869689 | 2022-06-21T13:27:18 | 2022-06-21T13:27:18 | 136,485,665 | 10 | 5 | MIT | 2019-05-15T08:31:40 | 2018-06-07T14:01:54 | Makefile | UTF-8 | Scilab | false | false | 529 | tst | StdProject_Diff3D_Tet_Mod_P6_Q7.tst | <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<test>
<description>StdProject_Diff3D Tetrahedron Modified basis P=6 Q=7</description>
<executable>StdProject</executable>
<parameters>-s tetrahedron -b Modified_A Modified_B Modified_C -o 6 6 6 -p 7 7 7 -d</parameters>
<metrics>
<metric type="L2" id="1">
<value tolerance="1e-11">2.1782e-12</value>
</metric>
<metric type="Linf" id="2">
<value tolerance="1e-11">5.08749e-12</value>
</metric>
</metrics>
</test>
|
27c1866b4b19ed6dea88c536520a647adf1aab7c | 13d93c2922005af35056d015f1ae3ebebe05ee31 | /scilab/math/equa_diff/ode1.sce | d6c6346f4fc54b00b141e2df4ba0626679ad37ff | [] | no_license | scls19fr/openphysic | 647cc2cdadbdafd050d178e02bc3873bd2b07445 | 67bdb548574f4feecb99b60995238f12f4ef26da | refs/heads/master | 2021-04-30T23:16:26.197961 | 2020-11-16T20:21:17 | 2020-11-16T20:21:17 | 32,207,155 | 1 | 1 | null | null | null | null | ISO-8859-1 | Scilab | false | false | 444 | sce | ode1.sce | // Résolution numérique d'une équation différentielle
// y' + b y = c
// on cherche la solution y(x)
// méthode utilisée : la fonction ode de Scilab
// plus d'info en tapant help ode dans Scilab
// S. Celles
// 09/02/2007
clear
b = 1; // MODIFIABLE
c = 1; // MODIFIABLE
// on réécrit l'équa diff sous la forme
// y' = c - b y
function ydot=f(t,y)
ydot= c - b*y;
endfunction
y0=0;
t0=0;
t=0:0.1:10;
y=ode(y0,t0,t,f);
plot(t,y);
|
18dcc68be3f525bfb9e7b8ee1b6bcd3e43ebb247 | a62e0da056102916ac0fe63d8475e3c4114f86b1 | /set9/s_Engineering_Mechancis-schaum_Series_Mclean_3137.zip/Engineering_Mechancis-schaum_Series_Mclean_3137/CH12/EX12.27/Ex12_27.sce | a127d3cb6c97044dffbcec8a66082ff74d5242cc | [] | no_license | hohiroki/Scilab_TBC | cb11e171e47a6cf15dad6594726c14443b23d512 | 98e421ab71b2e8be0c70d67cca3ecb53eeef1df6 | refs/heads/master | 2021-01-18T02:07:29.200029 | 2016-04-29T07:01:39 | 2016-04-29T07:01:39 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 274 | sce | Ex12_27.sce | errcatch(-1,"stop");mode(2);//Initilization of variables
w0=0 //rad/s
w=209 //rad/s
t=20 //s
//Calculations
theta=0.5*(w+w0)*t //rad
theta_rev=round(theta/(2*%pi)) //revolutions rounding off
//Result
printf('The flywheel makes %i revolutions',theta_rev)
exit();
|
a4b6082d0402ed8a567e683158dc10d69ec32feb | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /165/CH14/EX14.2/ex14_2.sce | 77ca1801840ebbb1f7b948cd0098901b912aed9e | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 277 | sce | ex14_2.sce | //Example 14.2
clc;
//Given values of applied potential in V
Va=2;
Vb=1;
Vc=3;
//Given resistence values in ohm
Ra=3000;
Rb=3000;
Rc=3000;
Rf=1000;
//Output of the given summer
Vo=-Rf*(Va/Ra+Vb/Rb+Vc/Rc);
printf('\nOutput Voltage of the op-amp is %.2f ohm\n',Vo) |
ac978006186426800eae45dd627c4ca264952856 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3869/CH4/EX4.1/Ex4_1.sce | bc9539cc032366c03a99c82e023c0f802d54d0db | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 493 | sce | Ex4_1.sce | clear
//
//
//
//Variable declaration
c=3*10**8 //velocity of light(m/sec)
lamda=6943*10**-10 //wavelength(m)
h=6.626*10**-34 //planck's constant(Jsec)
Kb=1.38*10**-23 //boltzmann constant
T=300 //temperature(K)
//Calculation
new=c/lamda //frequency(Hz)
a=h*new/(Kb*T)
N1byN2=exp(a) //relative population
//Result
printf("\n relative population is %0.3f *10**30",N1byN2/10**30)
printf("\n answer given in the book is wrong")
|
2ed48c2ec465aaf7a0115836ffb24135b225a196 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2885/CH7/EX7.9/ex7_9.sce | 89475659a35d32caba72bfe671e318580e13c22a | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 429 | sce | ex7_9.sce | //Find the output signal voltage of the amplifier
clear;
clc;
//soltion
//given
Rd=12*10^3;//ohm
Rg=1*10^6;//ohm
Rs=1*10^3;//ohm
Cs=25*10^-6;//F
u=80; //amplification factor
rd=200*10^3;//ohm
Vi=0.1;//V
f=1*10^3;//Hz //input frequency
Xcs=1/(2*%pi*f*Cs);
//This is much smaller than Rs therefore it is bypassed
gm=u/rd;
Av=gm*(rd*Rd/(rd+Rd));
Vo=Av*Vi;
printf("The output voltage is %.3f V",Vo);
|
caa1d9b6042dba99aa010f245fac7de59551485a | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2063/CH1/EX1.10/1_10.sce | 6777a1cc20664d31bf15e7872276f7dcc87e8878 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 482 | sce | 1_10.sce | clc
clear
//Input data
T3=1500;//Upper temperature limit of a otto cycle in K
T1=300;//Lower temperature limit in K
a=0.4;//Rate of flow of air through the cycle in kg/min
Cv=0.718;//
//Calculations
T2=(T1*T3)^(1/2);//Temperature at point 2 in K
T4=T2;//Temperature at point 4 in K
W=Cv*((T3-T2)-(T4-T1));//Work done per cycle in kJ/kg
P=W*(a/60);//Maximum power developed by the engine in kW
//Output
printf('Maximum power developed by the engine is %3.3f kW',P)
|
ff52e7559a3372c21d16a8f0d184855eea707bd0 | 0e52518c6fe37e683dc04d785f174ce30408f8e7 | /otimizacao/rosembrock.sci | e540c9ba2de2f88244bed59103e5b1d8899b8978 | [] | no_license | thiago-franco/metodos-numericos | c3a7a10d00376c9b238825e9ff049635cc153a92 | 95ed4e0b1e05b10c7d0ef9cbc23f9c98d2cf8a65 | refs/heads/master | 2021-07-06T00:19:31.512668 | 2017-09-30T01:25:29 | 2017-09-30T01:25:29 | 104,950,926 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,839 | sci | rosembrock.sci | clear
clc
//function y = f(x)
//y = (x(1)-2)^4 + (x(1)-2*x(2))^2;
// y = -12*x(2) + 4 *x(1)^2 +4*x(2)^2 - 4*x(1)*x(2);
//y = (1-x(1))^2 + 5*(x(2)-x(1)^2)^2
//endfunction
function linha = derivada1(x,yj,dj)
h = 1e-5;
linha = (func_teta(x + h,yj,dj)- func_teta(x - h,yj,dj))/ (2*h);
endfunction
function duas_linha = derivada2 (x,yj,dj)
h = 1e-5;
duas_linha = (func_teta(x + h,yj,dj) - (2*func_teta(x,yj,dj)) + func_teta(x - h,yj,dj))/h.^2;
endfunction
function valor_teta=func_teta(x,yj,dj)
valor_teta=f(yj+x*dj);
endfunction
function lambda = newton (lambda,yj,dj)
//lambda = 10;
tolerance = 10^-3;
erro = 10;
while (erro > tolerance)
lambda_novo = lambda - (derivada1(lambda,yj,dj)/derivada2(lambda,yj,dj));
erro = abs (lambda_novo - lambda);
lambda = lambda_novo;
end
lambda = lambda_novo;
//disp('',lambda)
endfunction
function otimo = rosembrock(xk)
tol = 1e-4;
yj = xk;
k = 1;
n = length (xk);
d = eye (n,n);
erro = 1;
vetlambda = []
while erro > tol
j = 1;
while j <= n
dj = d(:,j);
lambdaj = newton (0.1,yj,dj);
vetlambda (j) = lambdaj;
yj = yj + lambdaj*dj
j = j+1;
end
x_novo = yj;
erro = norm (x_novo - xk);
for i = 1:n
soma = 0;
for j = i:n
soma = soma + vetlambda(j)*d(:,j);
end
aj = soma;
if (i < 2) then
bj = aj;
else
soma2 = 0;
for j = 1:(i-1)
soma2 = soma2 + (aj'*d(:,j))*d(:,j);
end
bj = aj - soma2;
end
d(:,i) = bj/norm(bj);
end
xk = x_novo;
k = k + 1;
end
otimo = xk
endfunction
|
a5cdcb752cad2b6b66bf521814004d84d97887da | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2096/CH1/EX1.27/ex_1_27.sce | 611965388c66aa6de47b96204a19a35343f3ad11 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 397 | sce | ex_1_27.sce | //Example 1.27 // maximum time constant
clc;
clear;
close;
//given data :
f1=90;//cycles per seconds
f=120; // frequency response in cylcle per second
w=2*%pi*f; // rad/sec
I=0.96
a=(1/I)^2;
b=sqrt(a)
t=(b-1)/w;
tl=atan(2*(%pi)*f1*t);//
tla=(1/(2*%pi*f1))*tl;// time lag in seconds
disp(t,"maximum time constant,t(sec) = ")
disp(tla,"time lag at 90 cycles per seconds in seconds")
|
57a3ec58b30c043057d4551d9309c9995029ab65 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2126/CH2/EX2.10/10.sce | 04b1756beb91db0ea59f3c58a412fccb5efe6672 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,512 | sce | 10.sce | clc
clear
//Input data
Po=1000 //Stagnation pressure in kPa
To=800 //Stagnation temperature in K
k=1.4 //Adiabatic Constant
M2=2 //Exit mach number
At=20 //Throat area in cm^2
R=287 //Specific gas constant in J/kg-K
//Calculation
t1=0.834 //Ratio of critical temperature to Stagnation temperature from isentropic gas tables @M=1,k=1.4
Tt=To*t1 //critical temperature in K
at=sqrt(k*R*Tt) //Velocity of sound at critical state in m/s
Ct=at //Velocity of air at critical state in m/s, Since M=1
p1=0.528 //Ratio of critical pressure to Stagnation pressure from isentropic gas tables @M=1,k=1.4
Pt=Po*p1 //Critical pressure in bar
dt=(Pt*10^3)/(R*Tt) //Density at critical state in kg/m^3, Pt in Pa
m=dt*At*10^-4*Ct //Mass flow rate in kg/s, At in m^2
p2=0.128 //Ratio of exit pressure to Stagnation pressure from isentropic gas tables @M2,k=1.4
P2=Po*p2 //exit pressure in kPa
t2=0.555 //Ratio of exit temperature to Stagnation temperature from isentropic gas tables @M2,k=1.4
T2=To*t2 //exit temperature in K
a2=1.687 //Ratio of exit area to critical area from isentropic gas tables @M2,k=1.4
A2=At*a2 //Exit area in cm^2
C2=sqrt(k*R*T2)*M2 //Exit velocity in m/s
d2=P2*10^3/(R*T2) //Density at exit in kg/m^3, P2 in Pa
//Output
printf('(A)At throat:\n Temperature is %3.1f K\n Velocity is %3.2f m/s\n Pressure is %3i kPa\n (B)At Exit:\n Temperature is %3i K\n Pressure is %3i kPa\n Area is %3.2f m^2\n Mass flow rate is %3.4f kg/s',Tt,Ct,Pt,T2,P2,A2,m)
|
db72b20d04b789766a8972ca9a0fddba05983bf8 | 4af7d26a4959553d9a2cee1a78878ee960599382 | /test_cases/test17.tst | 19ac4d6c62e4eb55775f9dd82016df85a66db4db | [] | no_license | CJ8664/chord_protocol | f61168ceea224e47785e56a3263eda89da7dc3df | 30b57463cfd190e9dd5f057629b69ffbb6edb7b2 | refs/heads/master | 2020-04-11T06:07:46.875416 | 2018-11-02T03:06:34 | 2018-11-02T03:06:34 | 161,571,340 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 746 | tst | test17.tst | # Just adding and joining nodes and explicit stab fix cycles
# Now all predecessor, successor and finger table are valid
# Now drop all nodes
add 0
add 1
add 2
add 3
join 1 0
join 2 0
join 3 0
list
show 0
show 1
show 2
show 3
# First cycle of stab fix
stab 0
stab 1
stab 2
stab 3
fix 0
fix 1
fix 2
fix 3
# Second cycle of stab fix
stab 0
stab 1
stab 2
stab 3
fix 0
fix 1
fix 2
fix 3
# Third cycle of stab fix
stab 0
stab 1
stab 2
stab 3
fix 0
fix 1
fix 2
fix 3
# Fourth cycle of stab fix
stab 0
stab 1
stab 2
stab 3
fix 0
fix 1
fix 2
fix 3
show 0
show 1
show 2
show 3
drop 0
list
show 0
show 1
show 2
show 3
drop 1
list
show 0
show 1
show 2
show 3
drop 2
list
show 0
show 1
show 2
show 3
drop 3
list
show 0
show 1
show 2
show 3
end
|
b1fe730aa15d77a4d9cf8147cd3c49ab2294bbc3 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /405/CH8/EX8.21/8_21.sce | 47994474b1515dc8991fc75dd06b95eb831b1716 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,462 | sce | 8_21.sce | clear;
clc;
printf("\t\t\tExample Number 8.21\n\n\n");
// influence of convection on solar equilibrium temperature
// Example 8.21 (page no.-455)
// solution
T_surr = 25+273;// [K] surrounding temperature
sigma = 5.669*10^(-8);// [W/square meter K^(4)]
h = 10;// [W/square meter] heat transfer coefficient
// in this case the solar energy absorbed must equal the sum of the radiation and convection transfers to the surroundings
// (q_by_A_sun)*alpha_sun = alpha_low_temp*sigma*(T^4-T_surr^4)+h*(T-T_surr) (a)
q_by_A_sun = 700;// [W/m^(2)] solar flux
// for the white paint, using the same surface properties as in example 8-20 gives
alpha_sun = 0.12;
alpha_low_temp = 0.9;
// so that equation (a) becomes
deff('[y] = f(T)','y = (q_by_A_sun)*alpha_sun-alpha_low_temp*sigma*(T^4-T_surr^4)-h*(T-T_surr)');
T = fsolve(1,f);
printf("the radiation-convection equillibrium temperatures for case (a) is %f degree celsius",T-273);
//for flat black lacquer we obtain
alpha_sun = 0.96;
alpha_low_temp = 0.95;
// so that equation (a) becomes
deff('[y] = f2(T1)','y = (q_by_A_sun)*alpha_sun - alpha_low_temp*sigma*(T1^4-T_surr^4)-h*(T1-T_surr)');
T1 = fsolve(1,f2);
printf("\n\n the radiation-convection equillibrium temperatures for case (b) is %f degree celsius",T1-273);
printf("\n\n where case (a) surface is coated with white paint");
printf("\n\n case (b) surface is coated with flat black lacquer");
|
ce41a88daadb17151e8b12175dc50b88db5c49f4 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /52/CH3/EX3.27.b/Example3_27_b.sce | 4008964e1ff039aa483c64482be852a36317fc0a | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 337 | sce | Example3_27_b.sce | //Example 3.27 (b)
//Program to Compute the Convolution of the following Sequences
//x1[n]=[1,1,-1,-1,0]
//x2[n]=[1,0,-1,0,1]
clear;
clc ;
close ;
x1=[1,1,-1,-1,0];
x2=[1,0,-1,0,1];
//Convolution Computation
X1=fft (x1,-1);
X2=fft (x2,-1);
Y=X1.*X2;
y= fft (Y,1);
//Display Sequence y[n] in command window
disp(y,"y[n]="); |
aeb94303373ba99030e592182989bc86347b2a40 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2159/CH2/EX2.13/213.sce | 935f042a4875e4f7ad6780add00a358c5c5db3f4 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 204 | sce | 213.sce | // problem 2.13
s=2
w=340
v=0.5*s*s*s
z=9810
w1=z*4
gb=s/4-s/8
i=s*s*s*s/(12)
v=4
bm=i/v
gm=bm+gb
p=w/(w1*gm)
theta=atand(p)
disp(theta*60,"angle through which cube will tilt in minutes")
|
68122ea7676d5a2707cca5961636fd0ad7441bcf | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3756/CH1/EX1.20/Ex1_20.sce | ac1652b77cca610be19f083f91317ee5d764508a | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 446 | sce | Ex1_20.sce | clc
//
//
//
//Variable declaration
mu=1.33 //refractive index
n1=0
n2=1
n3=2
t=5*10**-7 //thickness
//Calculations
lambda1=(4*mu*t*10**10)/(2*n1+1)
lambda2=(4*mu*t*10**10)/(2*n2+1)
lambda3=(4*mu*t*10**10)/(2*n3+1)
//Result
printf("\n For n=0 Lambda is %0.3f ",lambda1)
printf("\n For n=1 Lambda is %i ",lambda2)
printf("\n For n=2 Lambda is %0.3f ",lambda3)
printf("\n Out of these only %0.3f lies in the visible range for n=2",lambda3)
|
6fd239c2a25bee12d9e8c449bafabdafd37b81a0 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /28/CH9/EX9.8.b/ex9_8_2.sce | 17aff3aaaf198c1a51ac47277eacf0d8efb2de64 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 215 | sce | ex9_8_2.sce | // from the nyquist plot
N=0; // one clockwise and one anticlockwise encirclement
P=0; // given
Z=N-P
printf("Since Z=0 no root of the characterisic equation lies in the right half hence the system is stable") |
915971cfd514caf85966192fd9d8245b2c97aa43 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /991/CH16/EX16.5/Example16_5.sce | df4b066cc30ef84863b8ce3ff8b0f185756cdf80 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,063 | sce | Example16_5.sce | //Example 16.5.
//let input wave be V_in=V_p_in*sin(2*%pi*f*t)
f=1; //Frequency is 1Hz
T=1/f;
V_p_in=10; //Peak input voltage
V_th=0.7; //knee voltage of diode
clf();
//let n be double the number of cycles of output shown in graph
for n=0:1:1
t=T.*n/2:0.0005:T.*(n+1)/2 //time for each half cycle
V_in=V_p_in*sin(2*%pi*f.*t);
Vout=V_in;
if modulo(n,2)==0 then //positive half,D1 conducts till V_in=5V
a=bool2s(Vout<5);
b=bool2s(Vout>5);
y=a.*Vout+5*b; //output follows input till 5V then is constant at 5V
else //negative half, D2 conducts till V_in=-3V
a=bool2s(Vout<-3);
b=bool2s(Vout>-3);
y=-3*a+b.*Vout; //output follows input till -3V then stays constant at -3V
end
plot(t,y,'r')
plot(t,V_in,'-.')
end
hl=legend(['output','input']);
xtitle('Positive and Negative diode limiter','t','Vo')
disp('max output voltage is 5V')
disp('min output voltage is -3V') |
c961c9d35388cad58fc2899666b9b8d18da9c051 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2192/CH4/EX4.15/4_15.sce | b8f4d29a2020838e567f790f54a630fa72e4942d | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 810 | sce | 4_15.sce | clc,clear
printf('Example 4.15\n\n')
P=30*1000/3 //power per phase
V_ph=400/sqrt(3) //phase voltage
R=(V_ph)^2/P //resistance of strip
t=0.025*10^-2 //thickness of strip
S=1.03*10^-6 //specific resistance of nichrome alloy
l_by_w = R*t/S //because R=specific_resistance*l/(w*t) (i)
k=0.6;e=0.9; //radiating efficiency and emissivity
T1=1100+273; T2=700+273; //temperatures of wire and charge
H=5.72*k*e*(T1^4-T2^4)/100^4 //heat dissipated from surface
//surface_area = 2*w*l
//Since, heat dissipated = Power input ; surface_area = P/H
surface_area = P / H
wl=surface_area /2 //product of w and l (ii)
//dividing expression(ii) by expression(i)
w=sqrt(wl/l_by_w)
printf('Width of strip = %.2f mm',w*1000)
|
9a429c0d10428c672042f91a7ffe9ac6043d94a6 | 351fe6e47b1edc4fa8b9333340ba914299fa1b64 | /rd7/as/release.tst | 1ec5004f872b90879c7f73f352deb25bdb765173 | [
"MIT"
] | permissive | ssavitzky/Silvermine-Resources | 80ebba26f94a746da700e99320d06f7c629f7611 | 703375ba302929ad94ebe8326e0afecd6c06d633 | refs/heads/master | 2020-03-19T13:08:45.067855 | 2018-06-08T04:17:05 | 2018-06-08T04:17:05 | 136,563,434 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 25 | tst | release.tst | Mon Dec 05 22:22:36 1988
|
d3c14af93a01cde0473ebbdb3cc5be16504a1b7d | e8bcf3f9ffdfb367940fb9ed498b1c598ce92e65 | /surf.sce | 68e0eb88d8295fcea186a53f00b621f9a33007c1 | [] | no_license | yoddha24/Intro-to-Scilab | 1fe25aee3ebd319bc2c9e2cf7c25d7050b09890e | 4c458c1bea6880839ebae07adfd39dea0eac4e2c | refs/heads/master | 2021-01-20T18:24:05.191473 | 2016-08-08T13:45:16 | 2016-08-08T13:45:16 | 65,207,356 | 1 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 466 | sce | surf.sce | //Program to plot 3D graph using surf
subplot(2,2,1)
z = rand(10,10);
surf(z)
title('surf')
subplot(2,2,2)
surf(z,'facecol','red','edgecol','blu')
title('surf function with face and edge color')
subplot(2,2,3)
surf(z,'facecol','interp')
title('surf function interpolated')
subplot(2,2,4)
x=rand(10,10);
y=rand(10,10);
z=rand(10,10);
surf(z,'facecol','red','edgecol','blu')
title('surf function with each coordinated defined seperately')
|
6c86526cd083d63d608c6874ee6ecec7d7f325d1 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3754/CH36/EX36.2/36_2.sce | b6f3d6c7bf1563b142815bff323c05c4364dc5dd | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 509 | sce | 36_2.sce | clear//
//Variables
R1 = 1.0 * 10**3 //Resistance (in ohm)
Rf = 51.0 * 10**3 //Resistance (in ohm)
Cf = 0.01 * 10**-6 //Capacitance (in Farad)
//Calculation
f = 1.0/(2*%pi*Rf*Cf) //Frequency (in Hertz)
fmin = 10* f //Minimum frequency required (in Hertz)
//Result
printf("\n The cut-off frequency of an integrator circuit is %0.0f Hz.",f)
printf("\n Minimum non-linear operating frequency is %0.0f Hz.",fmin)
|
10185d827283841f4620ac74b2958d166a6b6847 | 01ecab2f6eeeff384acae2c4861aa9ad1b3f6861 | /sci2blif/rasp_design_added_blocks/macrocab_gnd.sce | ae91239c67cff2104d5f78cbd5c905776b70de4c | [] | no_license | jhasler/rasp30 | 9a7c2431d56c879a18b50c2d43e487d413ceccb0 | 3612de44eaa10babd7298d2e0a7cddf4a4b761f6 | refs/heads/master | 2023-05-25T08:21:31.003675 | 2023-05-11T16:19:59 | 2023-05-11T16:19:59 | 62,917,238 | 3 | 3 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 153 | sce | macrocab_gnd.sce | style.fontSize=12;
style.displayedLabel="<table> <tr> <td align=center>GND</td> </tr> </table>";
pal11 = xcosPalAddBlock(pal11,"macrocab_gnd",[],style);
|
d23425f66bcd1fb506f61e878496bedc9c1f2ddf | 127061b879bebda7ce03f6910c80d0702ad1a713 | /Property/PIL_Z2_cal.sci | fbe34b81f48eb6d0f424afd52e87f6916ebcf09a | [] | no_license | pipidog/PiLib-Scilab | 961df791bb59b9a16b3a32288f54316c6954f128 | 125ffa71b0752bfdcef922a0b898263e726db533 | refs/heads/master | 2021-01-18T20:30:43.364412 | 2017-08-17T00:58:50 | 2017-08-17T00:58:50 | 100,546,695 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 10,918 | sci | PIL_Z2_cal.sci | // **** Purpose ****
// This code calculates the Z2 invariant of a 2D plane of a 3D object
// For 2D object, just input appropriate parameters.
// This code can calculate both Z2 or Floquet Z2
// **** Variables ****
// [lat],[hop],[scc],[flq]: structues
// <= the output of lat, hop, scc, flq in PiLab
// if Z2, let [flq]=[], if FZ2, let [hop]=[] & [scc]=[]
// [b_fix]: 1x2, int
// <= Only read when 3D, i.e lat.Primitive is 3x3
// b_fix(1): The fixed axis
// b_fix(2): The fixed value, 0 for 0 , 1 for %pi
// [b_mesh]: 1x2, int
// <= mesh of the half BZ. eg.[5,5] means you mesh the whole BZ from
// [-%pi,%pi] into 11x11. (always odd to include TRIM)
// [occ_band}: 1x1, int
// <= how many occupied bands below Ef
// [Z2_val]: 1x1, int
// => The Z2 invariant, can be 0 or 1
// [n_field]: tot_mesh points x 3
// => The n_field, [j1,j2,n_field]
// n_field=F_field+A1_diff-A2_diff, must be 0 or 1
// **** Version ****
// 04/30/2014 first version
// 06/06/2015 combine PIL_Z2_cal & PIL_Z2_flq
// **** Comment ****
// 1. These formulas can be found in JPSJ 76 053702. Note that all of their
// formulas are based on full-periodic Bloch functions (FPBFs) rather
// than cell-periodic Bloch functions (CPBFs). In Comp Phys Comm 183
// 1849, they uses CPBFs, so periodic gauge has to be properly handled.
// 2. This function determins Z2 or FZ2 by checking whether hop, scc, flq
// are empty objects.
function [Z2_val,n_field]=PIL_Z2_cal(lat,hop,scc,flq,b_fix,b_mesh,occ_band)
// check task type =================================================
if flq==[] & hop~=[] & scc~=[] then // hop
task=1
elseif flq~=[] & hop==[] & scc==[] // flq
task=2
else
disp('Error: PIL_Z2_cal, task cannot be specified!');
end
// check dimension =================================================
lat_size=size(lat.Primitive);
if lat_size(1)==2 then
lat.recip_vec=PIL_vec_3d(lat.recip_vec);
lat.recip_vec(3,:)=[0,0,0];
b_fix=[3,0];
end
// define & check paremeters ========================================
// reorder lat.recip_vec
if b_fix(2)~=0 & b_fix(2)~=1 then
disp('Error:PIL_Z2_cal, b_fix(2) must be 0 or 1');
abort
end
b_vec=lat.recip_vec(find([1:3]~=b_fix(1)),:);
// tot_state & TR_pair
tot_k=prod(2*b_mesh+1);
select task
case 1
tot_state=length(hop.state_info(:,1));
TR_pair=PIL_TR_pair(hop.state_info);
case 2
if prod(flq.Phase==[0,0])~=1 & prod(flq.Phase==[0,0,0])~=1
disp('Error:PIL_Z2_cal, flq.Phase must be all zero!');
abort;
end
tot_state=length(flq.state_info(:,1));
TR_pair=PIL_TR_pair(flq.state_info);
end
// classify k-points ===============================================
// [kx,ky,kz,j1,j2,zone,k_TR, k+1, k+2]
// zone: -1 (lower), 0 (TRIM), +1 (upper)
k_point=zeros(tot_k,9);
count=0
for n1=1:2*b_mesh(1)+1
for n2=1:2*b_mesh(2)+1
count=count+1;
j1=((n1-1)/(2*b_mesh(1)))-(1/2);
j2=((n2-1)/(2*b_mesh(2)))-(1/2);
k_point(count,1:3)=j1*b_vec(1,:)+j2*b_vec(2,:)...
+b_fix(2)*lat.recip_vec(b_fix(1),:)/2;
k_point(count,4:5)=[j1,j2];
// zone classification
if j2==-1/2 then // -%pi boundary
if j1 == -1/2 | j1 == 0 | j1 == +1/2
k_point(count,6)=0;
elseif j1 < 0
k_point(count,6)=+1;
elseif j1 > 0
k_point(count,6)=-1;
end
elseif j2==0 // 0 boundary
if j1 == -1/2 | j1 == 0 | j1 == +1/2
k_point(count,6)=0;
elseif j1 < 0
k_point(count,6)=-1;
elseif j1 > 0
k_point(count,6)=+1;
end
elseif j2==1/2 // +%pi boundary
if j1 == -1/2 | j1 == 0 | j1 == +1/2
k_point(count,6)=0;
elseif j1 < 0
k_point(count,6)=+1;
elseif j1 > 0
k_point(count,6)=-1;
end
elseif j2 < 0 // lower plane
k_point(count,6)=-1;
elseif j2 > 0 // upper plane
k_point(count,6)=+1;
end
// TR dual
k_point(count,7)=tot_k-count+1;
// generate k+1 & k+2
if k_point(count,4)~=1/2
k_point(count,8)=count+2*b_mesh(1)+1;
end
if k_point(count,5)~=1/2
k_point(count,9)=count+1;
end
end
end
// impose gauge ====================================================
// generate eigenstates of B- and B+ -------------------------------
//disp('PIL_Z2_cal: computing wave functions and guage fixing ...');
k_band=zeros(tot_state,tot_k);
k_vec=zeros(tot_state,tot_state,tot_k);
// B- & B+ not on edge
B_zone=find(k_point(:,6)==-1 ...
& (k_point(:,4)~=1/2 & k_point(:,5)~=1/2));
for n=1:length(B_zone)
k_ind=B_zone(n);
k_TR=k_point(k_ind,7);
select task
case 1
Hk=PIL_Hk_gen(k_point(k_ind,1:3),lat.surr_site,hop.state_info...
,scc.H_onsite,hop.hop_mat,'full');
case 2
Hk=PIL_Hk_flq(k_point(k_ind,1:3),lat,flq,'full');
end
[V,D]=spec(Hk);
// B- area
k_band(:,k_ind)=diag(D);
k_vec(:,:,k_ind)=V;
// check other degeneracy
// if (min(abs(k_band(1:2:$,k_ind)-k_band(2:2:$,k_ind)))<=1e-7)...
// | (min(abs(k_band(3:2:$-1,k_ind)-k_band(2:2:$-1,k_ind)))<=1e-7) then
// disp('Warning: PIL_Z2_cal, degeneracy beyond TR found at '...
// +'k_coff=['+string(k_point(k_ind,4))+','+string(k_point(k_ind,5))+']');
// end
// B+ area
k_band(:,k_TR)=k_band(:,k_ind);
k_vec(:,:,k_TR)=PIL_TR_op(V,TR_pair);
end
// B- on edge
B_zone=find(k_point(:,6)==-1 ...
& (k_point(:,4)==1/2 | k_point(:,5)==1/2));
for n=1:length(B_zone)
k_ind=B_zone(n);
k_TR=k_point(k_ind,7);
k_pbc=0;
if k_point(k_ind,4)==1/2 then
k_pbc=PIL_row_find(k_point(:,4:5),[-1/2,k_point(k_ind,5)]);
elseif k_point(k_ind,5)==1/2
k_pbc=PIL_row_find(k_point(:,4:5),[k_point(k_ind,4),-1/2]);
end
// B- area
k_band(:,k_ind)=k_band(:,k_pbc);
k_vec(:,:,k_ind)=k_vec(:,:,k_pbc);
//B+ area
k_band(:,k_TR)=k_band(:,k_ind);
k_vec(:,:,k_TR)=PIL_TR_op(k_vec(:,:,k_ind),TR_pair);
end
// B0 not on edge
B_zone=find(k_point(:,6)==0 ...
& (k_point(:,4)~=1/2 & k_point(:,5)~=1/2));
odd_state=[1:2:tot_state];
even_state=[2:2:tot_state];
for n=1:length(B_zone)
k_ind=B_zone(n);
select task
case 1
Hk=PIL_Hk_gen(k_point(k_ind,1:3),lat.surr_site,hop.state_info...
,scc.H_onsite,hop.hop_mat,'full');
case 2
Hk=PIL_Hk_flq(k_point(k_ind,1:3),lat,flq,'full');
end
[V,D]=spec(Hk);
k_band(:,k_ind)=diag(D);
// check degeneracy
// if min(abs(k_band(1:2:$-2,k_ind)-k_band(3:2:$,k_ind)))<=1e-7 then
// disp('Warning: PIL_Z2_cal, degeneray beyond TR found at '...
// +'k_coff=['+string(k_point(k_ind,4))+','+string(k_point(k_ind,5))+']');
// end
// odd state
k_vec(:,odd_state,k_ind)=V(:,odd_state);
// even state
V=PIL_TR_op(V,TR_pair);
k_vec(:,even_state,k_ind)=V(:,odd_state);
end
// B0 on edge
B_zone=find(k_point(:,6)==0 ...
& (k_point(:,4)==1/2 | k_point(:,5)==1/2));
for n=1:length(B_zone)
k_ind=B_zone(n);
if k_point(k_ind,4)~=0 & k_point(k_ind,5)~=0
k_pbc=PIL_row_find(k_point(:,4:5),[-1/2,-1/2]);
elseif k_point(k_ind,4)==0
k_pbc=PIL_row_find(k_point(:,4:5),[0,-k_point(k_ind,5)]);
elseif k_point(k_ind,5)==0
k_pbc=PIL_row_find(k_point(:,4:5),[-k_point(k_ind,4),0]);
else
disp('Error: PIL_Z2_cal, B0 k_pbc not found!');
abort
end
k_band(:,k_ind)=k_band(:,k_pbc);
k_vec(:,:,k_ind)=k_vec(:,:,k_pbc);
end
// check empty k_vec
for n=1:tot_k
if PIL_equal(sum((abs(k_vec(:,:,k_ind))).^2),tot_state)~=%t then
disp('Error: PIL_Z2_cal, k_vec is not conserved!');
abort
end
end
// define Berry phases functions ===================================
function U_val=U_link(basis_ind,k_ind)
U_val=det(k_vec(:,1:occ_band,k_ind)'...
*k_vec(:,1:occ_band,k_point(k_ind,7+basis_ind)));
U_val=inv(abs(U_val))*U_val;
endfunction
function F_val=F_field(k_ind)
k1_ind=k_point(k_ind,8);
k2_ind=k_point(k_ind,9);
F_val=log(U_link(1,k_ind)*U_link(2,k1_ind)...
*inv(U_link(1,k2_ind))*inv(U_link(2,k_ind)));
if abs(real(F_val)) >= 1e-5 then
disp('Error: PIL_Z2_cal, F_val is not pure imaginary!');
abort;
else
F_val=imag(F_val)
// move to main branch
F_val=F_val-(2*%pi)*round(F_val/(2*%pi));
if abs(F_val+%pi) < 1e-6 then
F_val=%pi;
end
end
endfunction
function A_val=A_field(basis_ind,k_ind)
A_val=log(U_link(basis_ind,k_ind));
if abs(real(A_val)) >= 1e-5 then
disp('Error: PIL_Z2_cal, A_val is not pure imaginary!');
abort;
else
A_val=imag(A_val)
// move to main branch
A_val=A_val-(2*%pi)*round(A_val/(2*%pi));
if abs(A_val+%pi) < 1e-6 then
A_val=%pi;
end
end
endfunction
function A_fd_val=A_fd(basis_fd,basis_ind,k_ind)
k_fd_ind=k_point(k_ind,7+basis_fd);
A_fd_val=A_field(basis_ind,k_fd_ind)-A_field(basis_ind,k_ind);
endfunction
// calculate n-field ===============================================
//disp('PIL_Z2_cal: computing n-field ...');
BZ_zone=find(k_point(:,4)<1/2 & k_point(:,5)<1/2);
tot_BZ=length(BZ_zone);
n_field=zeros(tot_BZ,3);
for n=1:tot_BZ
k_ind=BZ_zone(n);
n_field(n,1:2)=k_point(k_ind,4:5);
n_field(n,3)=(F_field(k_ind)-A_fd(1,2,k_ind)+A_fd(2,1,k_ind))/(2*%pi);
end
if PIL_equal(n_field(:,3),round(n_field(:,3))) then
n_field(:,3)=round(n_field(:,3));
else
disp('Error:PIL_Z2_cal, n_field are not integers!');
abort;
end
if abs(sum(n_field(:,3))) >= 1e-5 then
disp('Error:PIL_Z2_cal, sum over all n_field is not zero!');
abort;
end
Z2_val=pmodulo(sum(n_field(find(n_field(:,2)<0),3)),2);
endfunction
|
b23034f852721037d7ff8580a8ecc014378177d6 | 2e676e3b1cebfbb9d20f9b935ceacd507c57d36a | /Octave/octave-4.2.1/share/octave/4.2.1/etc/tests/fixed/sparse.tst | e764f5ac373e8835db1e84f475bf7b2b953b2db2 | [] | no_license | vohrahul/ML-ang-coursera | 239469e763b290aa178b7aa8a86eda08e4e7f4be | 4c24fd2ecfb9f3de7df15e3a9f75627f782f9915 | refs/heads/master | 2022-12-28T03:45:54.810173 | 2020-10-16T12:33:25 | 2020-10-16T12:33:25 | 304,620,441 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 93,745 | tst | sparse.tst | ## !!! DO NOT EDIT !!!
## THIS IS AN AUTOMATICALLY GENERATED FILE
## modify build-sparse-tests.sh to generate the tests you need.
##
## test_sparse
##
## run preset sparse tests. All should pass.
function [passes, tests] = test_sparse
disp ("writing test output to sptest.log");
test ("sparse.tst", "normal", "sptest.log");
endfunction
# ==============================================================
# ==============================================================
%!test # segfault test from [email protected]
%! n = 510;
%! sparse (kron ((1:n)', ones (n,1)), kron (ones (n,1), (1:n)'), ones (n));
%% segfault tests from [email protected]
%% Note that the last four do not fail, but rather give a warning
%% of a singular matrix, which is consistent with the full matrix
%% behavior. They are therefore disabled.
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (inv (sparse ([1,1;1,1+i])), sparse ([1-1i,1i;1i,-1i]), 10*eps);
%#!error inv ( sparse ([1,1;1,1] ) );
%#!error inv ( sparse ([0,0;0,1] ) );
%#!error inv ( sparse ([0,0;0,1+i]) );
%#!error inv ( sparse ([0,0;0,0] ) );
%% error handling in constructor
%!error sparse (1,[2,3],[1,2,3])
%!error sparse ([1,1],[1,1],[1,2],3,3,"invalid")
%!error sparse ([1,3],[1,-4],[3,5],2,2)
%!error sparse ([1,3],[1,-4],[3,5i],2,2)
%!error sparse (-1,-1,1)
# ==============================================================
%!shared bf
%!test bf=realmin;
%% Make sure newly introduced zeros get eaten
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,1]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1,bf,bf]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,bf]).^realmax), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;1]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1;bf;bf]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([0.5;bf;bf]).^realmax), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,1])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1,bf,bf])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,bf])*realmin), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;1])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1;bf;bf])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;bf])*realmin), 0)
%!test bf=realmin+realmin*1i;
%% Make sure newly introduced zeros get eaten
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,1]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1,bf,bf]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,bf]).^realmax), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;1]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1;bf;bf]).^realmax), 1)
%!assert (nnz (sparse ([0.5;bf;bf]).^realmax), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,1])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1,bf,bf])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf,bf,bf])*realmin), 0)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;1])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([1;bf;bf])*realmin), 1)
%!assert (nnz (sparse ([bf;bf;bf])*realmin), 0)
%!assert (nnz (sparse ([-1,realmin,realmin]).^1.5), 1)
%!assert (nnz (sparse ([-1,realmin,realmin,1]).^1.5), 2)
## Make sure scalar v==0 doesn't confuse matters
%!assert (nnz (sparse (1,1,0)), 0)
%!assert (nnz (sparse (eye (3))*0), 0)
%!assert (nnz (sparse (eye (3))-sparse (eye (3))), 0)
%!test
%! wdbz = warning ("query", "Octave:divide-by-zero");
%! warning ("off", "Octave:divide-by-zero");
%! assert (full (sparse (eye (3))/0), full (eye (3)/0));
%! warning (wdbz.state, "Octave:divide-by-zero");
# ==============================================================
%!shared as,af,bs,bf
%!test af=[1+1i,2-1i,0,0;0,0,0,3+2i;0,0,0,4];
%!test bf=3;
%!test as = sparse (af);
%!test bs = bf;
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%% real values can be ordered (uses as,af)
%!assert (as<=bf, sparse (af<=bf))
%!assert (bf<=as, sparse (bf<=af))
%!assert (as>=bf, sparse (af>=bf))
%!assert (bf>=as, sparse (bf>=af))
%!assert (as<bf, sparse (af<bf))
%!assert (bf<as, sparse (bf<af))
%!assert (as>bf, sparse (af>bf))
%!assert (bf>as, sparse (bf>af))
%!test bf = bf+1i;
%!test bs = bf;
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
# ==============================================================
%!test af=[1+1i,2-1i,0,0;0,0,0,3+2i;0,0,0,4];
%!test bf=[0,1-1i,0,0;2+1i,0,0,0;3-1i,2+3i,0,0];
%!test as = sparse(af);
%!test bs = sparse(bf);
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (abs(as), sparse (abs(af)))
%!assert (acos(as), sparse (acos(af)))
%!assert (acosh(as), sparse (acosh(af)))
%!assert (angle(as), sparse (angle(af)))
%!assert (arg(as), sparse (arg(af)))
%!assert (asin(as), sparse (asin(af)))
%!assert (asinh(as), sparse (asinh(af)))
%!assert (atan(as), sparse (atan(af)))
%!assert (atanh(as), sparse (atanh(af)))
%!assert (ceil(as), sparse (ceil(af)))
%!assert (conj(as), sparse (conj(af)))
%!assert (cos(as), sparse (cos(af)))
%!assert (cosh(as), sparse (cosh(af)))
%!assert (exp(as), sparse (exp(af)))
%!assert (isfinite(as), sparse (isfinite(af)))
%!assert (fix(as), sparse (fix(af)))
%!assert (floor(as), sparse (floor(af)))
%!assert (imag(as), sparse (imag(af)))
%!assert (isinf(as), sparse (isinf(af)))
%!assert (isna(as), sparse (isna(af)))
%!assert (isnan(as), sparse (isnan(af)))
%!assert (log(as), sparse (log(af)))
%!assert (real(as), sparse (real(af)))
%!assert (round(as), sparse (round(af)))
%!assert (sign(as), sparse (sign(af)))
%!assert (sin(as), sparse (sin(af)))
%!assert (sinh(as), sparse (sinh(af)))
%!assert (sqrt(as), sparse (sqrt(af)))
%!assert (tan(as), sparse (tan(af)))
%!assert (tanh(as), sparse (tanh(af)))
%!assert (issparse (abs (as)) && isreal (abs (as)))
%!assert (issparse (real (as)) && isreal (real (as)))
%!assert (issparse (imag (as)) && isreal (imag (as)))
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erf(as), sparse (erf(af)));
%! else
%! assert (erf(as), erf(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erfc(as), sparse (erfc(af)));
%! else
%! assert (erfc(as), erfc(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalnum(as), sparse (isalnum(af)));
%! else
%! assert (isalnum(as), isalnum(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalpha(as), sparse (isalpha(af)));
%! else
%! assert (isalpha(as), isalpha(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isascii(as), sparse (isascii(af)));
%! else
%! assert (isascii(as), isascii(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (iscntrl(as), sparse (iscntrl(af)));
%! else
%! assert (iscntrl(as), iscntrl(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isdigit(as), sparse (isdigit(af)));
%! else
%! assert (isdigit(as), isdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isgraph(as), sparse (isgraph(af)));
%! else
%! assert (isgraph(as), isgraph(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (islower(as), sparse (islower(af)));
%! else
%! assert (islower(as), islower(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isprint(as), sparse (isprint(af)));
%! else
%! assert (isprint(as), isprint(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (ispunct(as), sparse (ispunct(af)));
%! else
%! assert (ispunct(as), ispunct(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isspace(as), sparse (isspace(af)));
%! else
%! assert (isspace(as), isspace(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isupper(as), sparse (isupper(af)));
%! else
%! assert (isupper(as), isupper(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isxdigit(as), sparse (isxdigit(af)));
%! else
%! assert (isxdigit(as), isxdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! assert (toascii (as), toascii (af));
%! assert (tolower (as), as);
%! assert (toupper (as), as);
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (issparse (as))
%!assert (!issparse (af))
%!assert (! (issparse (af) && iscomplex (af)))
%!assert (! (issparse (af) && isreal (af)))
%!assert (sum (as), sparse (sum (af)))
%!assert (sum (as,1), sparse (sum (af,1)))
%!assert (sum (as,2), sparse (sum (af,2)))
%!assert (cumsum (as), sparse (cumsum (af)))
%!assert (cumsum (as,1), sparse (cumsum (af,1)))
%!assert (cumsum (as,2), sparse (cumsum (af,2)))
%!assert (sumsq (as), sparse (sumsq (af)))
%!assert (sumsq (as,1), sparse (sumsq (af,1)))
%!assert (sumsq (as,2), sparse (sumsq (af,2)))
%!assert (prod (as), sparse (prod (af)))
%!assert (prod (as,1), sparse (prod (af,1)))
%!assert (prod (as,2), sparse (prod (af,2)))
%!assert (cumprod (as), sparse (cumprod (af)))
%!assert (cumprod (as,1), sparse (cumprod (af,1)))
%!assert (cumprod (as,2), sparse (cumprod (af,2)))
%!assert (min (as), sparse (min (af)))
%!assert (full (min (as(:))), min (af(:)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,[],2), sparse (min (af,[],2)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,0), sparse (min (af,0)))
%!assert (min (as,bs), sparse (min (af,bf)))
%!assert (max (as), sparse (max (af)))
%!assert (full (max (as(:))), max (af(:)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,[],2), sparse (max (af,[],2)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,0), sparse (max (af,0)))
%!assert (max (as,bs), sparse (max (af,bf)))
%!assert (as==as)
%!assert (as==af)
%!assert (af==as)
%!test
%! [ii,jj,vv,nr,nc] = find (as);
%! assert (af, full (sparse (ii,jj,vv,nr,nc)));
%!assert (nnz (as), sum (af(:)!=0))
%!assert (nnz (as), nnz (af))
%!assert (issparse (as.'))
%!assert (issparse (as'))
%!assert (issparse (-as))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!assert (as.', sparse (af.'))
%!assert (as', sparse (af'))
%!assert (-as, sparse (-af))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!error [i,j] = size (af);as(i-1,j+1);
%!error [i,j] = size (af);as(i+1,j-1);
%!test
%! [Is,Js,Vs] = find (as);
%! [If,Jf,Vf] = find (af);
%! assert (Is, If);
%! assert (Js, Jf);
%! assert (Vs, Vf);
%!error as(0,1)
%!error as(1,0)
%!assert (find (as), find (af))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! [m,n] = size (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!test
%! [i,j,v,m,n] = find (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!assert (issparse (horzcat (as,as)))
%!assert (issparse (vertcat (as,as)))
%!assert (issparse (cat (1,as,as)))
%!assert (issparse (cat (2,as,as)))
%!assert (issparse ([as,as]))
%!assert (issparse ([as;as]))
%!assert (horzcat (as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (vertcat (as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (horzcat (as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (vertcat (as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert ([as,as], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;as], sparse ([af;af]))
%!assert ([as,as,as], sparse ([af,af,af]))
%!assert ([as;as;as], sparse ([af;af;af]))
%!assert (cat (2,as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (cat (1,as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (cat (2,as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (cat (1,as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert (issparse ([as,af]))
%!assert (issparse ([af,as]))
%!assert ([as,af], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;af], sparse ([af;af]))
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (as!=bs, sparse (af!=bf))
%!assert (as+bs, sparse (af+bf))
%!assert (as-bs, sparse (af-bf))
%!assert (as.*bs, sparse (af.*bf))
%!xtest assert (as./bs, sparse (af./bf), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bs;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert(sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as*bf', af*bf')
%!assert (af*bs', af*bf')
%!assert (as*bs', sparse (af*bf'))
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (diag (as), sparse (diag (af)))
%!assert (diag (bs), sparse (diag (bf)))
%!assert (diag (as,1), sparse (diag (af,1)))
%!assert (diag (bs,1), sparse (diag (bf,1)))
%!assert (diag (as,-1), sparse (diag (af,-1)))
%!assert (diag (bs,-1), sparse (diag (bf,-1)))
%!assert (diag (as(:)), sparse (diag (af(:))))
%!assert (diag (as(:),1), sparse (diag (af(:),1)))
%!assert (diag (as(:),-1), sparse (diag (af(:),-1)))
%!assert (diag (as(:)'), sparse (diag (af(:)')))
%!assert (diag (as(:)',1), sparse (diag (af(:)',1)))
%!assert (diag (as(:)',-1), sparse (diag (af(:)',-1)))
%!assert (spdiags (as,[0,1]), [diag(af,0), diag(af,1)])
%!test
%! [tb,tc] = spdiags (as);
%! assert (spdiags (tb,tc,sparse (zeros (size (as)))), as);
%! assert (spdiags (tb,tc,size (as,1),size (as,2)), as);
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (reshape (as,1,prod(size(as))), sparse (reshape (af,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (as,prod(size(as)),1), sparse (reshape (af,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (as,fliplr(size(as))), sparse (reshape (af,fliplr(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,1,prod(size(as))), sparse (reshape (bf,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,prod(size(as)),1), sparse (reshape (bf,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (bs,fliplr(size(as))), sparse (reshape (bf,fliplr(size(af)))))
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L (P,:)*U (:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
# ==============================================================
%!test # save ascii
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-text", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
%!test # save binary
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-binary", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
%!testif HAVE_HDF5 # save hdf5
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-hdf5", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
## FIXME: We should skip (or mark as a known bug) the test for
## saving sparse matrices to MAT files when using 64-bit indexing since
## that is not implemented yet.
%!test # save matlab
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-mat", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
# ==============================================================
%!test bf = real (bf);
%!test as = sparse(af);
%!test bs = sparse(bf);
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (abs(as), sparse (abs(af)))
%!assert (acos(as), sparse (acos(af)))
%!assert (acosh(as), sparse (acosh(af)))
%!assert (angle(as), sparse (angle(af)))
%!assert (arg(as), sparse (arg(af)))
%!assert (asin(as), sparse (asin(af)))
%!assert (asinh(as), sparse (asinh(af)))
%!assert (atan(as), sparse (atan(af)))
%!assert (atanh(as), sparse (atanh(af)))
%!assert (ceil(as), sparse (ceil(af)))
%!assert (conj(as), sparse (conj(af)))
%!assert (cos(as), sparse (cos(af)))
%!assert (cosh(as), sparse (cosh(af)))
%!assert (exp(as), sparse (exp(af)))
%!assert (isfinite(as), sparse (isfinite(af)))
%!assert (fix(as), sparse (fix(af)))
%!assert (floor(as), sparse (floor(af)))
%!assert (imag(as), sparse (imag(af)))
%!assert (isinf(as), sparse (isinf(af)))
%!assert (isna(as), sparse (isna(af)))
%!assert (isnan(as), sparse (isnan(af)))
%!assert (log(as), sparse (log(af)))
%!assert (real(as), sparse (real(af)))
%!assert (round(as), sparse (round(af)))
%!assert (sign(as), sparse (sign(af)))
%!assert (sin(as), sparse (sin(af)))
%!assert (sinh(as), sparse (sinh(af)))
%!assert (sqrt(as), sparse (sqrt(af)))
%!assert (tan(as), sparse (tan(af)))
%!assert (tanh(as), sparse (tanh(af)))
%!assert (issparse (abs (as)) && isreal (abs (as)))
%!assert (issparse (real (as)) && isreal (real (as)))
%!assert (issparse (imag (as)) && isreal (imag (as)))
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erf(as), sparse (erf(af)));
%! else
%! assert (erf(as), erf(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erfc(as), sparse (erfc(af)));
%! else
%! assert (erfc(as), erfc(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalnum(as), sparse (isalnum(af)));
%! else
%! assert (isalnum(as), isalnum(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalpha(as), sparse (isalpha(af)));
%! else
%! assert (isalpha(as), isalpha(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isascii(as), sparse (isascii(af)));
%! else
%! assert (isascii(as), isascii(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (iscntrl(as), sparse (iscntrl(af)));
%! else
%! assert (iscntrl(as), iscntrl(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isdigit(as), sparse (isdigit(af)));
%! else
%! assert (isdigit(as), isdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isgraph(as), sparse (isgraph(af)));
%! else
%! assert (isgraph(as), isgraph(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (islower(as), sparse (islower(af)));
%! else
%! assert (islower(as), islower(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isprint(as), sparse (isprint(af)));
%! else
%! assert (isprint(as), isprint(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (ispunct(as), sparse (ispunct(af)));
%! else
%! assert (ispunct(as), ispunct(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isspace(as), sparse (isspace(af)));
%! else
%! assert (isspace(as), isspace(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isupper(as), sparse (isupper(af)));
%! else
%! assert (isupper(as), isupper(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isxdigit(as), sparse (isxdigit(af)));
%! else
%! assert (isxdigit(as), isxdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! assert (toascii (as), toascii (af));
%! assert (tolower (as), as);
%! assert (toupper (as), as);
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (issparse (as))
%!assert (!issparse (af))
%!assert (! (issparse (af) && iscomplex (af)))
%!assert (! (issparse (af) && isreal (af)))
%!assert (sum (as), sparse (sum (af)))
%!assert (sum (as,1), sparse (sum (af,1)))
%!assert (sum (as,2), sparse (sum (af,2)))
%!assert (cumsum (as), sparse (cumsum (af)))
%!assert (cumsum (as,1), sparse (cumsum (af,1)))
%!assert (cumsum (as,2), sparse (cumsum (af,2)))
%!assert (sumsq (as), sparse (sumsq (af)))
%!assert (sumsq (as,1), sparse (sumsq (af,1)))
%!assert (sumsq (as,2), sparse (sumsq (af,2)))
%!assert (prod (as), sparse (prod (af)))
%!assert (prod (as,1), sparse (prod (af,1)))
%!assert (prod (as,2), sparse (prod (af,2)))
%!assert (cumprod (as), sparse (cumprod (af)))
%!assert (cumprod (as,1), sparse (cumprod (af,1)))
%!assert (cumprod (as,2), sparse (cumprod (af,2)))
%!assert (min (as), sparse (min (af)))
%!assert (full (min (as(:))), min (af(:)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,[],2), sparse (min (af,[],2)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,0), sparse (min (af,0)))
%!assert (min (as,bs), sparse (min (af,bf)))
%!assert (max (as), sparse (max (af)))
%!assert (full (max (as(:))), max (af(:)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,[],2), sparse (max (af,[],2)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,0), sparse (max (af,0)))
%!assert (max (as,bs), sparse (max (af,bf)))
%!assert (as==as)
%!assert (as==af)
%!assert (af==as)
%!test
%! [ii,jj,vv,nr,nc] = find (as);
%! assert (af, full (sparse (ii,jj,vv,nr,nc)));
%!assert (nnz (as), sum (af(:)!=0))
%!assert (nnz (as), nnz (af))
%!assert (issparse (as.'))
%!assert (issparse (as'))
%!assert (issparse (-as))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!assert (as.', sparse (af.'))
%!assert (as', sparse (af'))
%!assert (-as, sparse (-af))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!error [i,j] = size (af);as(i-1,j+1);
%!error [i,j] = size (af);as(i+1,j-1);
%!test
%! [Is,Js,Vs] = find (as);
%! [If,Jf,Vf] = find (af);
%! assert (Is, If);
%! assert (Js, Jf);
%! assert (Vs, Vf);
%!error as(0,1)
%!error as(1,0)
%!assert (find (as), find (af))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! [m,n] = size (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!test
%! [i,j,v,m,n] = find (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!assert (issparse (horzcat (as,as)))
%!assert (issparse (vertcat (as,as)))
%!assert (issparse (cat (1,as,as)))
%!assert (issparse (cat (2,as,as)))
%!assert (issparse ([as,as]))
%!assert (issparse ([as;as]))
%!assert (horzcat (as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (vertcat (as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (horzcat (as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (vertcat (as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert ([as,as], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;as], sparse ([af;af]))
%!assert ([as,as,as], sparse ([af,af,af]))
%!assert ([as;as;as], sparse ([af;af;af]))
%!assert (cat (2,as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (cat (1,as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (cat (2,as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (cat (1,as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert (issparse ([as,af]))
%!assert (issparse ([af,as]))
%!assert ([as,af], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;af], sparse ([af;af]))
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (as!=bs, sparse (af!=bf))
%!assert (as+bs, sparse (af+bf))
%!assert (as-bs, sparse (af-bf))
%!assert (as.*bs, sparse (af.*bf))
%!xtest assert (as./bs, sparse (af./bf), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bs;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert(sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as*bf', af*bf')
%!assert (af*bs', af*bf')
%!assert (as*bs', sparse (af*bf'))
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (diag (as), sparse (diag (af)))
%!assert (diag (bs), sparse (diag (bf)))
%!assert (diag (as,1), sparse (diag (af,1)))
%!assert (diag (bs,1), sparse (diag (bf,1)))
%!assert (diag (as,-1), sparse (diag (af,-1)))
%!assert (diag (bs,-1), sparse (diag (bf,-1)))
%!assert (diag (as(:)), sparse (diag (af(:))))
%!assert (diag (as(:),1), sparse (diag (af(:),1)))
%!assert (diag (as(:),-1), sparse (diag (af(:),-1)))
%!assert (diag (as(:)'), sparse (diag (af(:)')))
%!assert (diag (as(:)',1), sparse (diag (af(:)',1)))
%!assert (diag (as(:)',-1), sparse (diag (af(:)',-1)))
%!assert (spdiags (as,[0,1]), [diag(af,0), diag(af,1)])
%!test
%! [tb,tc] = spdiags (as);
%! assert (spdiags (tb,tc,sparse (zeros (size (as)))), as);
%! assert (spdiags (tb,tc,size (as,1),size (as,2)), as);
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (reshape (as,1,prod(size(as))), sparse (reshape (af,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (as,prod(size(as)),1), sparse (reshape (af,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (as,fliplr(size(as))), sparse (reshape (af,fliplr(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,1,prod(size(as))), sparse (reshape (bf,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,prod(size(as)),1), sparse (reshape (bf,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (bs,fliplr(size(as))), sparse (reshape (bf,fliplr(size(af)))))
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L (P,:)*U (:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
# ==============================================================
%!assert (as<=bs, sparse (af<=bf))
%!assert (as>=bs, sparse (af>=bf))
%!assert (as<bs, sparse (af<bf))
%!assert (as>bs, sparse (af>bf))
# ==============================================================
%!test af = real (af);
%!test as = sparse(af);
%!test bs = sparse(bf);
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (abs(as), sparse (abs(af)))
%!assert (acos(as), sparse (acos(af)))
%!assert (acosh(as), sparse (acosh(af)))
%!assert (angle(as), sparse (angle(af)))
%!assert (arg(as), sparse (arg(af)))
%!assert (asin(as), sparse (asin(af)))
%!assert (asinh(as), sparse (asinh(af)))
%!assert (atan(as), sparse (atan(af)))
%!assert (atanh(as), sparse (atanh(af)))
%!assert (ceil(as), sparse (ceil(af)))
%!assert (conj(as), sparse (conj(af)))
%!assert (cos(as), sparse (cos(af)))
%!assert (cosh(as), sparse (cosh(af)))
%!assert (exp(as), sparse (exp(af)))
%!assert (isfinite(as), sparse (isfinite(af)))
%!assert (fix(as), sparse (fix(af)))
%!assert (floor(as), sparse (floor(af)))
%!assert (imag(as), sparse (imag(af)))
%!assert (isinf(as), sparse (isinf(af)))
%!assert (isna(as), sparse (isna(af)))
%!assert (isnan(as), sparse (isnan(af)))
%!assert (log(as), sparse (log(af)))
%!assert (real(as), sparse (real(af)))
%!assert (round(as), sparse (round(af)))
%!assert (sign(as), sparse (sign(af)))
%!assert (sin(as), sparse (sin(af)))
%!assert (sinh(as), sparse (sinh(af)))
%!assert (sqrt(as), sparse (sqrt(af)))
%!assert (tan(as), sparse (tan(af)))
%!assert (tanh(as), sparse (tanh(af)))
%!assert (issparse (abs (as)) && isreal (abs (as)))
%!assert (issparse (real (as)) && isreal (real (as)))
%!assert (issparse (imag (as)) && isreal (imag (as)))
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erf(as), sparse (erf(af)));
%! else
%! assert (erf(as), erf(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erfc(as), sparse (erfc(af)));
%! else
%! assert (erfc(as), erfc(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalnum(as), sparse (isalnum(af)));
%! else
%! assert (isalnum(as), isalnum(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalpha(as), sparse (isalpha(af)));
%! else
%! assert (isalpha(as), isalpha(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isascii(as), sparse (isascii(af)));
%! else
%! assert (isascii(as), isascii(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (iscntrl(as), sparse (iscntrl(af)));
%! else
%! assert (iscntrl(as), iscntrl(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isdigit(as), sparse (isdigit(af)));
%! else
%! assert (isdigit(as), isdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isgraph(as), sparse (isgraph(af)));
%! else
%! assert (isgraph(as), isgraph(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (islower(as), sparse (islower(af)));
%! else
%! assert (islower(as), islower(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isprint(as), sparse (isprint(af)));
%! else
%! assert (isprint(as), isprint(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (ispunct(as), sparse (ispunct(af)));
%! else
%! assert (ispunct(as), ispunct(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isspace(as), sparse (isspace(af)));
%! else
%! assert (isspace(as), isspace(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isupper(as), sparse (isupper(af)));
%! else
%! assert (isupper(as), isupper(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isxdigit(as), sparse (isxdigit(af)));
%! else
%! assert (isxdigit(as), isxdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! assert (toascii (as), toascii (af));
%! assert (tolower (as), as);
%! assert (toupper (as), as);
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (issparse (as))
%!assert (!issparse (af))
%!assert (! (issparse (af) && iscomplex (af)))
%!assert (! (issparse (af) && isreal (af)))
%!assert (sum (as), sparse (sum (af)))
%!assert (sum (as,1), sparse (sum (af,1)))
%!assert (sum (as,2), sparse (sum (af,2)))
%!assert (cumsum (as), sparse (cumsum (af)))
%!assert (cumsum (as,1), sparse (cumsum (af,1)))
%!assert (cumsum (as,2), sparse (cumsum (af,2)))
%!assert (sumsq (as), sparse (sumsq (af)))
%!assert (sumsq (as,1), sparse (sumsq (af,1)))
%!assert (sumsq (as,2), sparse (sumsq (af,2)))
%!assert (prod (as), sparse (prod (af)))
%!assert (prod (as,1), sparse (prod (af,1)))
%!assert (prod (as,2), sparse (prod (af,2)))
%!assert (cumprod (as), sparse (cumprod (af)))
%!assert (cumprod (as,1), sparse (cumprod (af,1)))
%!assert (cumprod (as,2), sparse (cumprod (af,2)))
%!assert (min (as), sparse (min (af)))
%!assert (full (min (as(:))), min (af(:)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,[],2), sparse (min (af,[],2)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,0), sparse (min (af,0)))
%!assert (min (as,bs), sparse (min (af,bf)))
%!assert (max (as), sparse (max (af)))
%!assert (full (max (as(:))), max (af(:)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,[],2), sparse (max (af,[],2)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,0), sparse (max (af,0)))
%!assert (max (as,bs), sparse (max (af,bf)))
%!assert (as==as)
%!assert (as==af)
%!assert (af==as)
%!test
%! [ii,jj,vv,nr,nc] = find (as);
%! assert (af, full (sparse (ii,jj,vv,nr,nc)));
%!assert (nnz (as), sum (af(:)!=0))
%!assert (nnz (as), nnz (af))
%!assert (issparse (as.'))
%!assert (issparse (as'))
%!assert (issparse (-as))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!assert (as.', sparse (af.'))
%!assert (as', sparse (af'))
%!assert (-as, sparse (-af))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!error [i,j] = size (af);as(i-1,j+1);
%!error [i,j] = size (af);as(i+1,j-1);
%!test
%! [Is,Js,Vs] = find (as);
%! [If,Jf,Vf] = find (af);
%! assert (Is, If);
%! assert (Js, Jf);
%! assert (Vs, Vf);
%!error as(0,1)
%!error as(1,0)
%!assert (find (as), find (af))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! [m,n] = size (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!test
%! [i,j,v,m,n] = find (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!assert (issparse (horzcat (as,as)))
%!assert (issparse (vertcat (as,as)))
%!assert (issparse (cat (1,as,as)))
%!assert (issparse (cat (2,as,as)))
%!assert (issparse ([as,as]))
%!assert (issparse ([as;as]))
%!assert (horzcat (as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (vertcat (as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (horzcat (as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (vertcat (as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert ([as,as], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;as], sparse ([af;af]))
%!assert ([as,as,as], sparse ([af,af,af]))
%!assert ([as;as;as], sparse ([af;af;af]))
%!assert (cat (2,as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (cat (1,as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (cat (2,as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (cat (1,as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert (issparse ([as,af]))
%!assert (issparse ([af,as]))
%!assert ([as,af], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;af], sparse ([af;af]))
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (as!=bs, sparse (af!=bf))
%!assert (as+bs, sparse (af+bf))
%!assert (as-bs, sparse (af-bf))
%!assert (as.*bs, sparse (af.*bf))
%!xtest assert (as./bs, sparse (af./bf), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bs;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert(sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as*bf', af*bf')
%!assert (af*bs', af*bf')
%!assert (as*bs', sparse (af*bf'))
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (diag (as), sparse (diag (af)))
%!assert (diag (bs), sparse (diag (bf)))
%!assert (diag (as,1), sparse (diag (af,1)))
%!assert (diag (bs,1), sparse (diag (bf,1)))
%!assert (diag (as,-1), sparse (diag (af,-1)))
%!assert (diag (bs,-1), sparse (diag (bf,-1)))
%!assert (diag (as(:)), sparse (diag (af(:))))
%!assert (diag (as(:),1), sparse (diag (af(:),1)))
%!assert (diag (as(:),-1), sparse (diag (af(:),-1)))
%!assert (diag (as(:)'), sparse (diag (af(:)')))
%!assert (diag (as(:)',1), sparse (diag (af(:)',1)))
%!assert (diag (as(:)',-1), sparse (diag (af(:)',-1)))
%!assert (spdiags (as,[0,1]), [diag(af,0), diag(af,1)])
%!test
%! [tb,tc] = spdiags (as);
%! assert (spdiags (tb,tc,sparse (zeros (size (as)))), as);
%! assert (spdiags (tb,tc,size (as,1),size (as,2)), as);
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (reshape (as,1,prod(size(as))), sparse (reshape (af,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (as,prod(size(as)),1), sparse (reshape (af,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (as,fliplr(size(as))), sparse (reshape (af,fliplr(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,1,prod(size(as))), sparse (reshape (bf,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,prod(size(as)),1), sparse (reshape (bf,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (bs,fliplr(size(as))), sparse (reshape (bf,fliplr(size(af)))))
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L (P,:)*U (:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
# ==============================================================
%!test # save ascii
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-text", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
%!test # save binary
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-binary", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
%!testif HAVE_HDF5 # save hdf5
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-hdf5", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
## FIXME: We should skip (or mark as a known bug) the test for
## saving sparse matrices to MAT files when using 64-bit indexing since
## that is not implemented yet.
%!test # save matlab
%! savefile = tempname ();
%! as_save = as;
%! save ("-mat", savefile, "bf", "as_save", "af");
%! clear as_save;
%! load (savefile, "as_save");
%! unlink (savefile);
%! assert (as_save, sparse (af));
# ==============================================================
%!test bf = bf+1i*(bf!=0);
%!test as = sparse(af);
%!test bs = sparse(bf);
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (abs(as), sparse (abs(af)))
%!assert (acos(as), sparse (acos(af)))
%!assert (acosh(as), sparse (acosh(af)))
%!assert (angle(as), sparse (angle(af)))
%!assert (arg(as), sparse (arg(af)))
%!assert (asin(as), sparse (asin(af)))
%!assert (asinh(as), sparse (asinh(af)))
%!assert (atan(as), sparse (atan(af)))
%!assert (atanh(as), sparse (atanh(af)))
%!assert (ceil(as), sparse (ceil(af)))
%!assert (conj(as), sparse (conj(af)))
%!assert (cos(as), sparse (cos(af)))
%!assert (cosh(as), sparse (cosh(af)))
%!assert (exp(as), sparse (exp(af)))
%!assert (isfinite(as), sparse (isfinite(af)))
%!assert (fix(as), sparse (fix(af)))
%!assert (floor(as), sparse (floor(af)))
%!assert (imag(as), sparse (imag(af)))
%!assert (isinf(as), sparse (isinf(af)))
%!assert (isna(as), sparse (isna(af)))
%!assert (isnan(as), sparse (isnan(af)))
%!assert (log(as), sparse (log(af)))
%!assert (real(as), sparse (real(af)))
%!assert (round(as), sparse (round(af)))
%!assert (sign(as), sparse (sign(af)))
%!assert (sin(as), sparse (sin(af)))
%!assert (sinh(as), sparse (sinh(af)))
%!assert (sqrt(as), sparse (sqrt(af)))
%!assert (tan(as), sparse (tan(af)))
%!assert (tanh(as), sparse (tanh(af)))
%!assert (issparse (abs (as)) && isreal (abs (as)))
%!assert (issparse (real (as)) && isreal (real (as)))
%!assert (issparse (imag (as)) && isreal (imag (as)))
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erf(as), sparse (erf(af)));
%! else
%! assert (erf(as), erf(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (1)
%! assert (erfc(as), sparse (erfc(af)));
%! else
%! assert (erfc(as), erfc(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalnum(as), sparse (isalnum(af)));
%! else
%! assert (isalnum(as), isalnum(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isalpha(as), sparse (isalpha(af)));
%! else
%! assert (isalpha(as), isalpha(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isascii(as), sparse (isascii(af)));
%! else
%! assert (isascii(as), isascii(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (iscntrl(as), sparse (iscntrl(af)));
%! else
%! assert (iscntrl(as), iscntrl(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isdigit(as), sparse (isdigit(af)));
%! else
%! assert (isdigit(as), isdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isgraph(as), sparse (isgraph(af)));
%! else
%! assert (isgraph(as), isgraph(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (islower(as), sparse (islower(af)));
%! else
%! assert (islower(as), islower(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isprint(as), sparse (isprint(af)));
%! else
%! assert (isprint(as), isprint(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (ispunct(as), sparse (ispunct(af)));
%! else
%! assert (ispunct(as), ispunct(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isspace(as), sparse (isspace(af)));
%! else
%! assert (isspace(as), isspace(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isupper(as), sparse (isupper(af)));
%! else
%! assert (isupper(as), isupper(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! if (0)
%! assert (isxdigit(as), sparse (isxdigit(af)));
%! else
%! assert (isxdigit(as), isxdigit(af));
%! endif
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%!test
%! wn2s = warning ("query", "Octave:num-to-str");
%! warning ("off", "Octave:num-to-str");
%! if (isreal (af))
%! assert (toascii (as), toascii (af));
%! assert (tolower (as), as);
%! assert (toupper (as), as);
%! endif
%! warning (wn2s.state, "Octave:num-to-str");
%% Unary matrix tests (uses af,as)
%!assert (issparse (as))
%!assert (!issparse (af))
%!assert (! (issparse (af) && iscomplex (af)))
%!assert (! (issparse (af) && isreal (af)))
%!assert (sum (as), sparse (sum (af)))
%!assert (sum (as,1), sparse (sum (af,1)))
%!assert (sum (as,2), sparse (sum (af,2)))
%!assert (cumsum (as), sparse (cumsum (af)))
%!assert (cumsum (as,1), sparse (cumsum (af,1)))
%!assert (cumsum (as,2), sparse (cumsum (af,2)))
%!assert (sumsq (as), sparse (sumsq (af)))
%!assert (sumsq (as,1), sparse (sumsq (af,1)))
%!assert (sumsq (as,2), sparse (sumsq (af,2)))
%!assert (prod (as), sparse (prod (af)))
%!assert (prod (as,1), sparse (prod (af,1)))
%!assert (prod (as,2), sparse (prod (af,2)))
%!assert (cumprod (as), sparse (cumprod (af)))
%!assert (cumprod (as,1), sparse (cumprod (af,1)))
%!assert (cumprod (as,2), sparse (cumprod (af,2)))
%!assert (min (as), sparse (min (af)))
%!assert (full (min (as(:))), min (af(:)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,[],2), sparse (min (af,[],2)))
%!assert (min (as,[],1), sparse (min (af,[],1)))
%!assert (min (as,0), sparse (min (af,0)))
%!assert (min (as,bs), sparse (min (af,bf)))
%!assert (max (as), sparse (max (af)))
%!assert (full (max (as(:))), max (af(:)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,[],2), sparse (max (af,[],2)))
%!assert (max (as,[],1), sparse (max (af,[],1)))
%!assert (max (as,0), sparse (max (af,0)))
%!assert (max (as,bs), sparse (max (af,bf)))
%!assert (as==as)
%!assert (as==af)
%!assert (af==as)
%!test
%! [ii,jj,vv,nr,nc] = find (as);
%! assert (af, full (sparse (ii,jj,vv,nr,nc)));
%!assert (nnz (as), sum (af(:)!=0))
%!assert (nnz (as), nnz (af))
%!assert (issparse (as.'))
%!assert (issparse (as'))
%!assert (issparse (-as))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!assert (as.', sparse (af.'))
%!assert (as', sparse (af'))
%!assert (-as, sparse (-af))
%!assert (!as, sparse (!af))
%!error [i,j] = size (af);as(i-1,j+1);
%!error [i,j] = size (af);as(i+1,j-1);
%!test
%! [Is,Js,Vs] = find (as);
%! [If,Jf,Vf] = find (af);
%! assert (Is, If);
%! assert (Js, Jf);
%! assert (Vs, Vf);
%!error as(0,1)
%!error as(1,0)
%!assert (find (as), find (af))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! [m,n] = size (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!test
%! [i,j,v,m,n] = find (as);
%! x = sparse (i,j,v,m,n);
%! assert (x, as);
%!assert (issparse (horzcat (as,as)))
%!assert (issparse (vertcat (as,as)))
%!assert (issparse (cat (1,as,as)))
%!assert (issparse (cat (2,as,as)))
%!assert (issparse ([as,as]))
%!assert (issparse ([as;as]))
%!assert (horzcat (as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (vertcat (as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (horzcat (as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (vertcat (as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert ([as,as], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;as], sparse ([af;af]))
%!assert ([as,as,as], sparse ([af,af,af]))
%!assert ([as;as;as], sparse ([af;af;af]))
%!assert (cat (2,as,as), sparse ([af,af]))
%!assert (cat (1,as,as), sparse ([af;af]))
%!assert (cat (2,as,as,as), sparse ([af,af,af]))
%!assert (cat (1,as,as,as), sparse ([af;af;af]))
%!assert (issparse ([as,af]))
%!assert (issparse ([af,as]))
%!assert ([as,af], sparse ([af,af]))
%!assert ([as;af], sparse ([af;af]))
%% Elementwise binary tests (uses as,af,bs,bf,scalar)
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (bf==as, sparse (bf==af))
%!assert (as!=bf, sparse (af!=bf))
%!assert (bf!=as, sparse (bf!=af))
%!assert (as+bf, af+bf)
%!assert (bf+as, bf+af)
%!assert (as-bf, af-bf)
%!assert (bf-as, bf-af)
%!assert (as.*bf, sparse (af.*bf))
%!assert (bf.*as, sparse (bf.*af))
%!assert (as./bf, sparse (af./bf), 100*eps)
%!assert (bf.\as, sparse (bf.\af), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bf;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert (sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%!assert (as==bs, sparse (af==bf))
%!assert (as!=bs, sparse (af!=bf))
%!assert (as+bs, sparse (af+bf))
%!assert (as-bs, sparse (af-bf))
%!assert (as.*bs, sparse (af.*bf))
%!xtest assert (as./bs, sparse (af./bf), 100*eps)
%!test
%! sv = as.^bs;
%! fv = af.^bf;
%! idx = find (af!=0);
%! assert(sv(:)(idx), sparse (fv(:)(idx)), 100*eps);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as*bf', af*bf')
%!assert (af*bs', af*bf')
%!assert (as*bs', sparse (af*bf'))
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (diag (as), sparse (diag (af)))
%!assert (diag (bs), sparse (diag (bf)))
%!assert (diag (as,1), sparse (diag (af,1)))
%!assert (diag (bs,1), sparse (diag (bf,1)))
%!assert (diag (as,-1), sparse (diag (af,-1)))
%!assert (diag (bs,-1), sparse (diag (bf,-1)))
%!assert (diag (as(:)), sparse (diag (af(:))))
%!assert (diag (as(:),1), sparse (diag (af(:),1)))
%!assert (diag (as(:),-1), sparse (diag (af(:),-1)))
%!assert (diag (as(:)'), sparse (diag (af(:)')))
%!assert (diag (as(:)',1), sparse (diag (af(:)',1)))
%!assert (diag (as(:)',-1), sparse (diag (af(:)',-1)))
%!assert (spdiags (as,[0,1]), [diag(af,0), diag(af,1)])
%!test
%! [tb,tc] = spdiags (as);
%! assert (spdiags (tb,tc,sparse (zeros (size (as)))), as);
%! assert (spdiags (tb,tc,size (as,1),size (as,2)), as);
%% Matrix diagonal tests (uses af,as,bf,bs)
%!assert (reshape (as,1,prod(size(as))), sparse (reshape (af,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (as,prod(size(as)),1), sparse (reshape (af,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (as,fliplr(size(as))), sparse (reshape (af,fliplr(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,1,prod(size(as))), sparse (reshape (bf,1,prod(size(af)))))
%!assert (reshape (bs,prod(size(as)),1), sparse (reshape (bf,prod(size(af)),1)))
%!assert (reshape (bs,fliplr(size(as))), sparse (reshape (bf,fliplr(size(af)))))
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L (P,:)*U (:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
# ==============================================================
%!test af = [1+1i,2-1i,0,0;0,0,0,3+2i;0,0,0,4];
%! as = sparse (af);
%!test bf = [0,1-1i,0,0;2+1i,0,0,0;3-1i,2+3i,0,0];
%!test ;# invertible matrix
%! bf = af'*bf+max (abs ([af(:);bf(:)]))*sparse (eye (columns (as)));
%! bs = sparse (bf);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as/bf, af/bf, 100*eps)
%!assert (af/bs, af/bf, 100*eps)
%!assert (as/bs, sparse (af/bf), 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert(det(bs+speye(size(bs))), det(bf+eye(size(bf))), 100*eps*abs(det(bf+eye(size(bf)))));
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1]));
%! assert (l*u, [1,1;1,1], 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1+i]));
%! assert (l, sparse ([1,2,2],[1,1,2],1), 10*eps);
%! assert (u, sparse ([1,1,2],[1,2,2],[1,1,1i]), 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L(P,:)*U(:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # inverse
%! assert (inv (bs)*bs, sparse (eye (rows (bs))), 1e-10);
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
# ==============================================================
%!test bf = real (bf);
%! bs = sparse (bf);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as/bf, af/bf, 100*eps)
%!assert (af/bs, af/bf, 100*eps)
%!assert (as/bs, sparse (af/bf), 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert(det(bs+speye(size(bs))), det(bf+eye(size(bf))), 100*eps*abs(det(bf+eye(size(bf)))));
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1]));
%! assert (l*u, [1,1;1,1], 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1+i]));
%! assert (l, sparse ([1,2,2],[1,1,2],1), 10*eps);
%! assert (u, sparse ([1,1,2],[1,2,2],[1,1,1i]), 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L(P,:)*U(:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # inverse
%! assert (inv (bs)*bs, sparse (eye (rows (bs))), 1e-10);
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
# ==============================================================
%!test af = real (af);
%! as = sparse (af);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as/bf, af/bf, 100*eps)
%!assert (af/bs, af/bf, 100*eps)
%!assert (as/bs, sparse (af/bf), 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert(det(bs+speye(size(bs))), det(bf+eye(size(bf))), 100*eps*abs(det(bf+eye(size(bf)))));
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1]));
%! assert (l*u, [1,1;1,1], 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1+i]));
%! assert (l, sparse ([1,2,2],[1,1,2],1), 10*eps);
%! assert (u, sparse ([1,1,2],[1,2,2],[1,1,1i]), 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L(P,:)*U(:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # inverse
%! assert (inv (bs)*bs, sparse (eye (rows (bs))), 1e-10);
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
# ==============================================================
%!test bf = bf+1i*(bf!=0);
%! bs = sparse (bf);
%% Matrix-matrix operators (uses af,as,bs,bf)
%!assert (as/bf, af/bf, 100*eps)
%!assert (af/bs, af/bf, 100*eps)
%!assert (as/bs, sparse (af/bf), 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert(det(bs+speye(size(bs))), det(bf+eye(size(bf))), 100*eps*abs(det(bf+eye(size(bf)))));
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1]));
%! assert (l*u, [1,1;1,1], 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [l,u] = lu (sparse ([1,1;1,1+i]));
%! assert (l, sparse ([1,2,2],[1,1,2],1), 10*eps);
%! assert (u, sparse ([1,1,2],[1,2,2],[1,1,1i]), 10*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK # permuted LU
%! [L,U] = lu (bs);
%! assert (L*U, bs, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row permutations
%! [L,U,P] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U, bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # simple LU + row/col permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs);
%! assert (P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with vector permutations
%! [L,U,P,Q] = lu (bs,'vector');
%! assert (L(P,:)*U(:,Q), bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # LU with scaling
%! [L,U,P,Q,R] = lu (bs);
%! assert (R*P'*L*U*Q', bs, 1e-10);
%! ## triangularity
%! [i,j,v] = find (L);
%! assert (i-j>=0);
%! [i,j,v] = find (U);
%! assert (j-i>=0);
%!testif HAVE_UMFPACK # inverse
%! assert (inv (bs)*bs, sparse (eye (rows (bs))), 1e-10);
%!assert (bf\as', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\af', bf\af', 100*eps)
%!assert (bs\as', sparse (bf\af'), 100*eps)
# ==============================================================
%!test bf = [5,0,1+1i,0;0,5,0,1-2i;1-1i,0,5,0;0,1+2i,0,5];
%! bs = sparse (bf);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs)'*chol (bs), bs, 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs,'lower')*chol (bs,'lower')', bs, 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs,'lower'), chol (bs)', 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD # Return Partial Cholesky factorization
%! [RS,PS] = chol (bs);
%! assert (RS'*RS, bs, 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%! [LS,PS] = chol (bs,'lower');
%! assert (LS*LS', bs, 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%!testif HAVE_CHOLMOD # Permuted Cholesky factorization
%! [RS,PS,QS] = chol (bs);
%! assert (RS'*RS, QS*bs*QS', 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%! [LS,PS,QS] = chol (bs,'lower');
%! assert (LS*LS', QS*bs*QS', 1e-10);
%! assert (PS, 0);
# ==============================================================
%!test bf = real (bf);
%! bs = sparse (bf);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs)'*chol (bs), bs, 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs,'lower')*chol (bs,'lower')', bs, 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD
%! assert (chol (bs,'lower'), chol (bs)', 1e-10);
%!testif HAVE_CHOLMOD # Return Partial Cholesky factorization
%! [RS,PS] = chol (bs);
%! assert (RS'*RS, bs, 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%! [LS,PS] = chol (bs,'lower');
%! assert (LS*LS', bs, 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%!testif HAVE_CHOLMOD # Permuted Cholesky factorization
%! [RS,PS,QS] = chol (bs);
%! assert (RS'*RS, QS*bs*QS', 1e-10);
%! assert (PS, 0);
%! [LS,PS,QS] = chol (bs,'lower');
%! assert (LS*LS', QS*bs*QS', 1e-10);
%! assert (PS, 0);
# ==============================================================
%!shared r,c,m,n,fsum,funiq
%!test
%! r = [1,1,2,1,2,3];
%! c = [2,1,1,1,2,1];
%! m = n = 0;
%%Assembly tests
%!test
%! m = max ([m;r(:)]);
%! n = max ([n;c(:)]);
%! funiq = fsum = zeros (m,n);
%! funiq(r(:) + m*(c(:)-1) ) = ones (size (r(:)));
%! funiq = sparse (funiq);
%! for k=1:length (r)
%! fsum(r(k),c(k)) += 1;
%! endfor
%! fsum = sparse (fsum);
%!assert (sparse (r,c,1), sparse (fsum(1:max(r), 1:max(c))))
%!assert (sparse (r,c,1,"sum"), sparse (fsum(1:max (r),1:max (c))))
%!assert (sparse (r,c,1,"unique"), sparse (funiq(1:max (r),1:max (c))))
%!assert (sparse (r,c,1,m,n), sparse (fsum))
%!assert (sparse (r,c,1,m,n,"sum"), sparse (fsum))
%!assert (sparse (r,c,1,m,n,"unique"), sparse (funiq))
%!assert (sparse (r,c,1i), sparse (fsum(1:max (r),1:max (c))*1i))
%!assert (sparse (r,c,1i,"sum"), sparse (fsum(1:max (r),1:max (c))*1i))
%!assert (sparse (r,c,1i,"unique"), sparse (funiq(1:max (r),1:max (c))*1i))
%!assert (sparse (r,c,1i,m,n), sparse (fsum*1i))
%!assert (sparse (r,c,1i,m,n,"sum"), sparse (fsum*1i))
%!assert (sparse (r,c,1i,m,n,"unique"), sparse (funiq*1i))
%!test
%! if (issparse (funiq))
%! assert (sparse (full (1i*funiq)), sparse (1i*funiq));
%! endif
%!assert (sparse (full (funiq)), funiq)
# ==============================================================
%!shared ridx,cidx,idx,as,af
%!test
%! af = [1+1i,2-1i,0,0;0,0,0,3+2i;0,0,0,4];
%! ridx = [1,3];
%! cidx = [2,3];
%!assert (sparse (42)([1,1]), sparse ([42,42]))
%!assert (sparse (42*1i)([1,1]), sparse ([42,42].*1i))
%!test as = sparse (af);
%% Point tests
%!test idx = ridx(:) + rows (as) * (cidx (:)-1);
%!assert (sparse (as(idx)), sparse (af(idx)))
%!assert (as(idx), sparse (af(idx)))
%!assert (as(idx'), sparse (af(idx')))
%!assert (as(flipud (idx(:))), sparse (af(flipud (idx(:)))))
%!assert (as([idx,idx]), sparse (af([idx,idx])))
%!assert (as(reshape ([idx;idx], [1,length(idx),2])), sparse(af(reshape ([idx;idx], [1,length(idx),2]))))
%% Slice tests
%!assert (as(ridx,cidx), sparse (af(ridx,cidx)))
%!assert (as(ridx,:), sparse (af(ridx,:)))
%!assert (as(:,cidx), sparse (af(:,cidx)))
%!assert (as(:,:), sparse (af(:,:)))
%!assert (as((size (as,1):-1:1),:), sparse (af((size (af,1):-1:1),:)))
%!assert (as(:,(size (as,2):-1:1)), sparse (af(:, (size (af,2):-1:1))))
%% Indexing tests
%!assert (full (as([1,1],:)), af([1,1],:))
%!assert (full (as(:,[1,1])), af(:,[1,1]))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! assert (as(i(1),j(1))([1,1]), sparse ([v(1), v(1)]));
%% Assignment test
%!test
%! ts = as; ts(:,:) = ts(fliplr (1:size (as,1)),:);
%! tf = af; tf(:,:) = tf(fliplr (1:size (af,1)),:);
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(fliplr (1:size (as,1)),:) = ts;
%! tf = af; tf(fliplr (1:size (af,1)),:) = tf;
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(:,fliplr (1:size (as,2))) = ts;
%! tf = af; tf(:,fliplr (1:size (af,2))) = tf;
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts(fliplr (1:size (as,1))) = as(:,1);
%! tf(fliplr (1:size (af,1))) = af(:,1);
%! assert (ts, sparse (tf));
%% Deletion tests
%!test
%! ts = as; ts(1,:) = []; tf = af; tf(1,:) = [];
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(:,1) = []; tf = af; tf(:,1) = [];
%! assert (ts, sparse (tf));
%% Test "end" keyword
%!assert (full (as(end)), af(end))
%!assert (full (as(1,end)), af(1,end))
%!assert (full (as(end,1)), af(end,1))
%!assert (full (as(end,end)), af(end,end))
%!assert (as(2:end,2:end), sparse (af(2:end,2:end)))
%!assert (as(1:end-1,1:end-1), sparse (af(1:end-1,1:end-1)))
%!test af = real (af);
%!test as = sparse (af);
%% Point tests
%!test idx = ridx(:) + rows (as) * (cidx (:)-1);
%!assert (sparse (as(idx)), sparse (af(idx)))
%!assert (as(idx), sparse (af(idx)))
%!assert (as(idx'), sparse (af(idx')))
%!assert (as(flipud (idx(:))), sparse (af(flipud (idx(:)))))
%!assert (as([idx,idx]), sparse (af([idx,idx])))
%!assert (as(reshape ([idx;idx], [1,length(idx),2])), sparse(af(reshape ([idx;idx], [1,length(idx),2]))))
%% Slice tests
%!assert (as(ridx,cidx), sparse (af(ridx,cidx)))
%!assert (as(ridx,:), sparse (af(ridx,:)))
%!assert (as(:,cidx), sparse (af(:,cidx)))
%!assert (as(:,:), sparse (af(:,:)))
%!assert (as((size (as,1):-1:1),:), sparse (af((size (af,1):-1:1),:)))
%!assert (as(:,(size (as,2):-1:1)), sparse (af(:, (size (af,2):-1:1))))
%% Indexing tests
%!assert (full (as([1,1],:)), af([1,1],:))
%!assert (full (as(:,[1,1])), af(:,[1,1]))
%!test
%! [i,j,v] = find (as);
%! assert (as(i(1),j(1))([1,1]), sparse ([v(1), v(1)]));
%% Assignment test
%!test
%! ts = as; ts(:,:) = ts(fliplr (1:size (as,1)),:);
%! tf = af; tf(:,:) = tf(fliplr (1:size (af,1)),:);
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(fliplr (1:size (as,1)),:) = ts;
%! tf = af; tf(fliplr (1:size (af,1)),:) = tf;
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(:,fliplr (1:size (as,2))) = ts;
%! tf = af; tf(:,fliplr (1:size (af,2))) = tf;
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts(fliplr (1:size (as,1))) = as(:,1);
%! tf(fliplr (1:size (af,1))) = af(:,1);
%! assert (ts, sparse (tf));
%% Deletion tests
%!test
%! ts = as; ts(1,:) = []; tf = af; tf(1,:) = [];
%! assert (ts, sparse (tf));
%!test
%! ts = as; ts(:,1) = []; tf = af; tf(:,1) = [];
%! assert (ts, sparse (tf));
%% Test "end" keyword
%!assert (full (as(end)), af(end))
%!assert (full (as(1,end)), af(1,end))
%!assert (full (as(end,1)), af(end,1))
%!assert (full (as(end,end)), af(end,end))
%!assert (as(2:end,2:end), sparse (af(2:end,2:end)))
%!assert (as(1:end-1,1:end-1), sparse (af(1:end-1,1:end-1)))
# ==============================================================
%!shared alpha,beta,df,pdf,lf,plf,uf,puf,bf,cf,bcf,tf,tcf,xf,ds,pds,ls,pls,us,pus,bs,cs,bcs,ts,tcs,xs
%!test alpha=1; beta=1;
%! n=8;
%! lf=diag (1:n); lf(n-1,1)=0.5*alpha; lf(n,2)=0.25*alpha; ls=sparse (lf);
%! uf=diag (1:n); uf(1,n-1)=2*alpha; uf(2,n)=alpha; us=sparse (uf);
%! ts=spdiags (ones (n,3),-1:1,n,n) + diag (1:n); tf = full (ts);
%! df = diag (1:n).* alpha; ds = sparse (df);
%! pdf = df(randperm (n), randperm (n));
%! pds = sparse (pdf);
%! plf = lf(randperm (n), randperm (n));
%! pls = sparse (plf);
%! puf = uf(randperm (n), randperm (n));
%! pus = sparse (puf);
%! bs = spdiags (repmat ([1:n]',1,4),-2:1,n,n).*alpha;
%! bf = full (bs);
%! cf = lf + lf'; cs = sparse (cf);
%! bcf = bf + bf'; bcs = sparse (bcf);
%! tcf = tf + tf'; tcs = sparse (tcf);
%! xf = diag (1:n) + fliplr (diag (1:n)).*beta;
%! xs = sparse (xf);
%!assert (ds\xf, df\xf, 1e-10)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xf), 1e-10)
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 1e-10)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xf), 1e-10)
%!assert (ls\xf, lf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ls\xs), sparse (lf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pls\xf, plf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pls\xs), sparse (plf\xf), 1e-10);
%!assert (us\xf, uf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (us\xs), sparse (uf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus\xf, puf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pus\xs), sparse (puf\xf), 1e-10);
%!assert (bs\xf, bf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (bs\xs), sparse (bf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (cs\xf, cf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (cs\xs), sparse (cf\xf), 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (bcs\xf, bcf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (bcs\xs), sparse (bcf\xf), 1e-10);
%!assert (ts\xf, tf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ts\xs), sparse (tf\xf), 1e-10)
%!assert (tcs\xf, tcf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (tcs\xs), sparse (tcf\xf), 1e-10)
%% QR solver tests
%!function f (a, sz, feps)
%! b = randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = randn (sz) + 1i*randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2) + 1i*sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%!endfunction
%!testif HAVE_UMFPACK
%! a = alpha*sprandn (10,11,0.2) + speye (10,11);
%! f (a,[10,2],1e-10);
%! ## Test this by forcing matrix_type, as can't get a certain
%! ## result for over-determined systems.
%! a = alpha*sprandn (10,10,0.2) + speye (10,10);
%! matrix_type (a, "Singular");
%! f (a,[10,2],1e-10);
%% Rectanguar solver tests that don't use QR
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,10,11);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:10],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,11,10);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (11,2);
%! xs = speye (11,11);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:11],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! us = alpha*[[speye(10,10);sparse(1,10)],[[1,1];sparse(9,2);[1,1]]];
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[2,1,3:12]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! us = alpha*[speye(11,9),[1;sparse(8,1);1;0]];
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! [c,r] = qr (us, xf);
%! assert (us\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (us, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (us\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! ls = alpha*[speye(9,11);[1, sparse(1,8),1,0]];
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ls*(ls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (ls*(ls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! pls = ls([1:8,10,9],:);
%!assert (pls*(pls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (pls*(pls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! ls = alpha*[speye(10,10), sparse(10,1);[1;1], sparse(2,9),[1;1]];
%! xf = beta * ones (12,2);
%! xs = speye (12,12);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xf);
%! assert (ls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (ls\xs, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! pls = ls(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xs, r\c, 100*eps);
%!test alpha=1; beta=1i;
%! n=8;
%! lf=diag (1:n); lf(n-1,1)=0.5*alpha; lf(n,2)=0.25*alpha; ls=sparse (lf);
%! uf=diag (1:n); uf(1,n-1)=2*alpha; uf(2,n)=alpha; us=sparse (uf);
%! ts=spdiags (ones (n,3),-1:1,n,n) + diag (1:n); tf = full (ts);
%! df = diag (1:n).* alpha; ds = sparse (df);
%! pdf = df(randperm (n), randperm (n));
%! pds = sparse (pdf);
%! plf = lf(randperm (n), randperm (n));
%! pls = sparse (plf);
%! puf = uf(randperm (n), randperm (n));
%! pus = sparse (puf);
%! bs = spdiags (repmat ([1:n]',1,4),-2:1,n,n).*alpha;
%! bf = full (bs);
%! cf = lf + lf'; cs = sparse (cf);
%! bcf = bf + bf'; bcs = sparse (bcf);
%! tcf = tf + tf'; tcs = sparse (tcf);
%! xf = diag (1:n) + fliplr (diag (1:n)).*beta;
%! xs = sparse (xf);
%!assert (ds\xf, df\xf, 1e-10)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xf), 1e-10)
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 1e-10)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xf), 1e-10)
%!assert (ls\xf, lf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ls\xs), sparse (lf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pls\xf, plf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pls\xs), sparse (plf\xf), 1e-10);
%!assert (us\xf, uf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (us\xs), sparse (uf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus\xf, puf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pus\xs), sparse (puf\xf), 1e-10);
%!assert (bs\xf, bf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (bs\xs), sparse (bf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (cs\xf, cf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (cs\xs), sparse (cf\xf), 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (bcs\xf, bcf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (bcs\xs), sparse (bcf\xf), 1e-10);
%!assert (ts\xf, tf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ts\xs), sparse (tf\xf), 1e-10)
%!assert (tcs\xf, tcf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (tcs\xs), sparse (tcf\xf), 1e-10)
%% QR solver tests
%!function f (a, sz, feps)
%! b = randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = randn (sz) + 1i*randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2) + 1i*sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%!endfunction
%!testif HAVE_UMFPACK
%! a = alpha*sprandn (10,11,0.2) + speye (10,11);
%! f (a,[10,2],1e-10);
%! ## Test this by forcing matrix_type, as can't get a certain
%! ## result for over-determined systems.
%! a = alpha*sprandn (10,10,0.2) + speye (10,10);
%! matrix_type (a, "Singular");
%! f (a,[10,2],1e-10);
%% Rectanguar solver tests that don't use QR
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,10,11);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:10],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,11,10);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (11,2);
%! xs = speye (11,11);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:11],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! us = alpha*[[speye(10,10);sparse(1,10)],[[1,1];sparse(9,2);[1,1]]];
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[2,1,3:12]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! us = alpha*[speye(11,9),[1;sparse(8,1);1;0]];
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! [c,r] = qr (us, xf);
%! assert (us\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (us, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (us\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! ls = alpha*[speye(9,11);[1, sparse(1,8),1,0]];
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ls*(ls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (ls*(ls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! pls = ls([1:8,10,9],:);
%!assert (pls*(pls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (pls*(pls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! ls = alpha*[speye(10,10), sparse(10,1);[1;1], sparse(2,9),[1;1]];
%! xf = beta * ones (12,2);
%! xs = speye (12,12);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xf);
%! assert (ls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (ls\xs, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! pls = ls(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xs, r\c, 100*eps);
%!test alpha=1i; beta=1;
%! n=8;
%! lf=diag (1:n); lf(n-1,1)=0.5*alpha; lf(n,2)=0.25*alpha; ls=sparse (lf);
%! uf=diag (1:n); uf(1,n-1)=2*alpha; uf(2,n)=alpha; us=sparse (uf);
%! ts=spdiags (ones (n,3),-1:1,n,n) + diag (1:n); tf = full (ts);
%! df = diag (1:n).* alpha; ds = sparse (df);
%! pdf = df(randperm (n), randperm (n));
%! pds = sparse (pdf);
%! plf = lf(randperm (n), randperm (n));
%! pls = sparse (plf);
%! puf = uf(randperm (n), randperm (n));
%! pus = sparse (puf);
%! bs = spdiags (repmat ([1:n]',1,4),-2:1,n,n).*alpha;
%! bf = full (bs);
%! cf = lf + lf'; cs = sparse (cf);
%! bcf = bf + bf'; bcs = sparse (bcf);
%! tcf = tf + tf'; tcs = sparse (tcf);
%! xf = diag (1:n) + fliplr (diag (1:n)).*beta;
%! xs = sparse (xf);
%!assert (ds\xf, df\xf, 1e-10)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xf), 1e-10)
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 1e-10)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xf), 1e-10)
%!assert (ls\xf, lf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ls\xs), sparse (lf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pls\xf, plf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pls\xs), sparse (plf\xf), 1e-10);
%!assert (us\xf, uf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (us\xs), sparse (uf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus\xf, puf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pus\xs), sparse (puf\xf), 1e-10);
%!assert (bs\xf, bf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (bs\xs), sparse (bf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (cs\xf, cf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (cs\xs), sparse (cf\xf), 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (bcs\xf, bcf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (bcs\xs), sparse (bcf\xf), 1e-10);
%!assert (ts\xf, tf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ts\xs), sparse (tf\xf), 1e-10)
%!assert (tcs\xf, tcf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (tcs\xs), sparse (tcf\xf), 1e-10)
%% QR solver tests
%!function f (a, sz, feps)
%! b = randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = randn (sz) + 1i*randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2) + 1i*sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%!endfunction
%!testif HAVE_UMFPACK
%! a = alpha*sprandn (10,11,0.2) + speye (10,11);
%! f (a,[10,2],1e-10);
%! ## Test this by forcing matrix_type, as can't get a certain
%! ## result for over-determined systems.
%! a = alpha*sprandn (10,10,0.2) + speye (10,10);
%! matrix_type (a, "Singular");
%! f (a,[10,2],1e-10);
%% Rectanguar solver tests that don't use QR
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,10,11);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:10],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,11,10);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (11,2);
%! xs = speye (11,11);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:11],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! us = alpha*[[speye(10,10);sparse(1,10)],[[1,1];sparse(9,2);[1,1]]];
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[2,1,3:12]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! us = alpha*[speye(11,9),[1;sparse(8,1);1;0]];
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! [c,r] = qr (us, xf);
%! assert (us\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (us, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (us\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! ls = alpha*[speye(9,11);[1, sparse(1,8),1,0]];
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ls*(ls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (ls*(ls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! pls = ls([1:8,10,9],:);
%!assert (pls*(pls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (pls*(pls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! ls = alpha*[speye(10,10), sparse(10,1);[1;1], sparse(2,9),[1;1]];
%! xf = beta * ones (12,2);
%! xs = speye (12,12);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xf);
%! assert (ls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (ls\xs, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! pls = ls(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xs, r\c, 100*eps);
%!test alpha=1i; beta=1i;
%! n=8;
%! lf=diag (1:n); lf(n-1,1)=0.5*alpha; lf(n,2)=0.25*alpha; ls=sparse (lf);
%! uf=diag (1:n); uf(1,n-1)=2*alpha; uf(2,n)=alpha; us=sparse (uf);
%! ts=spdiags (ones (n,3),-1:1,n,n) + diag (1:n); tf = full (ts);
%! df = diag (1:n).* alpha; ds = sparse (df);
%! pdf = df(randperm (n), randperm (n));
%! pds = sparse (pdf);
%! plf = lf(randperm (n), randperm (n));
%! pls = sparse (plf);
%! puf = uf(randperm (n), randperm (n));
%! pus = sparse (puf);
%! bs = spdiags (repmat ([1:n]',1,4),-2:1,n,n).*alpha;
%! bf = full (bs);
%! cf = lf + lf'; cs = sparse (cf);
%! bcf = bf + bf'; bcs = sparse (bcf);
%! tcf = tf + tf'; tcs = sparse (tcf);
%! xf = diag (1:n) + fliplr (diag (1:n)).*beta;
%! xs = sparse (xf);
%!assert (ds\xf, df\xf, 1e-10)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xf), 1e-10)
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 1e-10)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xf), 1e-10)
%!assert (ls\xf, lf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ls\xs), sparse (lf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pls\xf, plf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pls\xs), sparse (plf\xf), 1e-10);
%!assert (us\xf, uf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (us\xs), sparse (uf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus\xf, puf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (pus\xs), sparse (puf\xf), 1e-10);
%!assert (bs\xf, bf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (bs\xs), sparse (bf\xf), 1e-10)
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (cs\xf, cf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (cs\xs), sparse (cf\xf), 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (bcs\xf, bcf\xf, 1e-10);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (sparse (bcs\xs), sparse (bcf\xf), 1e-10);
%!assert (ts\xf, tf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (ts\xs), sparse (tf\xf), 1e-10)
%!assert (tcs\xf, tcf\xf, 1e-10)
%!assert (sparse (tcs\xs), sparse (tcf\xf), 1e-10)
%% QR solver tests
%!function f (a, sz, feps)
%! b = randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = randn (sz) + 1i*randn (sz);
%! x = a \ b;
%! assert (a * x, b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%! b = sprandn (sz(1),sz(2),0.2) + 1i*sprandn (sz(1),sz(2),0.2);
%! x = a \ b;
%! assert (sparse (a * x), b, feps);
%!endfunction
%!testif HAVE_UMFPACK
%! a = alpha*sprandn (10,11,0.2) + speye (10,11);
%! f (a,[10,2],1e-10);
%! ## Test this by forcing matrix_type, as can't get a certain
%! ## result for over-determined systems.
%! a = alpha*sprandn (10,10,0.2) + speye (10,10);
%! matrix_type (a, "Singular");
%! f (a,[10,2],1e-10);
%% Rectanguar solver tests that don't use QR
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,10,11);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:10],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! ds = alpha * spdiags ([1:11]',0,11,10);
%! df = full (ds);
%! xf = beta * ones (11,2);
%! xs = speye (11,11);
%!assert (ds\xf, df\xf, 100*eps)
%!assert (ds\xs, sparse (df\xs), 100*eps)
%!test
%! pds = ds([2,1,3:11],:);
%! pdf = full (pds);
%!assert (pds\xf, pdf\xf, 100*eps)
%!assert (pds\xs, sparse (pdf\xs), 100*eps)
%!test
%! us = alpha*[[speye(10,10);sparse(1,10)],[[1,1];sparse(9,2);[1,1]]];
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (us*(us\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[2,1,3:12]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xf), xf, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! assert (pus*(pus\xs), xs, 100*eps);
%!test
%! us = alpha*[speye(11,9),[1;sparse(8,1);1;0]];
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! [c,r] = qr (us, xf);
%! assert (us\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (us, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (us\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! pus = us(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pus, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pus\xs, r\c, 100*eps);
%!test
%! ls = alpha*[speye(9,11);[1, sparse(1,8),1,0]];
%! xf = beta * ones (10,2);
%! xs = speye (10,10);
%!assert (ls*(ls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (ls*(ls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! pls = ls([1:8,10,9],:);
%!assert (pls*(pls\xf), xf, 100*eps)
%!assert (pls*(pls\xs), xs, 100*eps)
%!test
%! ls = alpha*[speye(10,10), sparse(10,1);[1;1], sparse(2,9),[1;1]];
%! xf = beta * ones (12,2);
%! xs = speye (12,12);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xf);
%! assert (ls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (ls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (ls\xs, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_CXSPARSE
%! pls = ls(:,[1:8,10,9]);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xf);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xf, r\c, 100*eps);
%!testif HAVE_UMFPACK
%! [c,r] = qr (pls, xs);
%! r = matrix_type (r, "Singular"); ## Force Matrix Type
%! assert (pls\xs, r\c, 100*eps);
# ==============================================================
|
f308dce4461ca1f89c55694c8edb18ad6fd2da86 | 3cbee2296fd6b54f80587eead83813d4c878e06a | /sci2blif/rasp_design_added_blocks/vdd_o.sce | 946a75bacb85ec5ac5ab8a9adb634596fe0cd5ed | [] | no_license | nikhil-soraba/rasp30 | 872afa4ad0820b8ca3ea4f232c4168193acbd854 | 936c6438de595f9ac30d5619a887419c5bae2b0f | refs/heads/master | 2021-01-12T15:19:09.899590 | 2016-10-31T03:23:48 | 2016-10-31T03:23:48 | 71,756,442 | 0 | 0 | null | 2016-10-24T05:58:57 | 2016-10-24T05:58:56 | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 141 | sce | vdd_o.sce | style.fontSize=12;
style.displayedLabel="VDD";
pal4 = xcosPalAddBlock(pal4,"vdd_o",[],style);
pal8 = xcosPalAddBlock(pal8,"vdd_o",[],style);
|
baf5fc16980ae116be4d2cb0503c134f2fcbd269 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /911/CH14/EX14.1.a/ex_14_1_a.sce | e0184a12a84609567a482eab93550c9db98e69c9 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 182 | sce | ex_14_1_a.sce | //example 14.1.a//
clc
//clears the screen//
clear
//clears all existing variables//
r=16*1024;
//given rom capacity//
row=sqrt(r)
disp(row,' no of registers in each row = ') |
56fe254f403330e70a954989c14624d51fa67f2b | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1586/CH17/EX17.4/EX17_4.sce | d8953a372102624253a57fd6721ff96128f34f85 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,458 | sce | EX17_4.sce | clc;funcprot(0);//EXAMPLE 17.4
// Initialisation of Variables
rho1=0.95;...........//Density of polyethylene in g/cm^3
rho2=2.4;...........//Density of clay in g/cm^3
f1=0.65;...............//Volume fraction of Polyethylene
f2=0.35;...............//Volume fraction of Clay
f3=1.67;.............//Volume fraction of polyethylene after sacrifice
f4=1.06;.............//Volume fraction of Clay after sacrifice
pa1=650;............// No. of parts of polyethylene in 1000cm^3 composite in cm^3
pa2=350;............// No. of parts of clay in 1000cm^3 composite in cm^3
//Calculations
pa3=(pa1*rho1)/454;.........//No. of parts of Polyethylene in 1000cm^3 composite in lb
pa4=(pa2*rho2)/454;.........//No. of parts of clay in 1000cm^3 composite in lb
co1=pa3* 0.05;................//Cost of material Polyethylenein Dollars
co2=pa4* 0.05;................//Cost of materials clay in Dollars
c0=co1+co2;...................//Cost of materials in Dollars
rho3=(f1*rho1)+(f2*rho2);.........//Composite density in g/cm^3
co3=f3* 0.05;................//Cost of material polyethylene after savings in Dollars
co4=f4* 0.05;................//Cost of material clay after savings in Dollars
c1=co3+co4;.................//Cost of materials after savings in Dollars
rho4=(0.8*rho1)+(0.2*rho2);..............//Density of composite after saving in g/cm^3
disp(rho3,"Composite density in g/cm^3:")
disp(rho4,"Composite densityafter saving in g/cm^3:")
|
de10cb3a71b25a059ff3dc32d273e0d1ea0167fb | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /22/CH6/EX6.3/ch6ex4.sce | fcd5a74cb9e50c6dfd780868ec8415a84fd2bb52 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 683 | sce | ch6ex4.sce | n=0:10;
for n=0:10
//if(n%2==0)
// a_n=0;
//else
if (n==4*n-3)
a_n=2/(%pi.*n);
else if (n==4*n-1)
a_n=-2/(%pi.*n);
end end end
b_n=zeros(1,length(n));
size(n)
size(a_n)
size(b_n)
disp(b_n(1))
C_n=sqrt(a_n.^2+(b_n).^2);
theta_n(1)=0; theta_n=atan(-b_n,a_n);
//n=[0,n];
clf;
size(n)
subplot(2,2,1); plot2d3(n,a_n);xtitle('a_n','n');plot(n,a_n,'ro');
subplot(2,2,2); plot2d3(n,b_n);xtitle('b_n','n');plot(n,b_n,'r.');
subplot(2,2,3); plot2d3(n,C_n);xtitle('C_n','n');plot(n,C_n,'ro');
subplot(2,2,4); plot2d3(n,theta_n,);xtitle('theta_n','n');plot(n,theta_n,'r.');
|
9a838db5abb5fef96f5b33cdd055d413ae42b2f9 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /22/CH10/EX10.13/ch10ex13.sce | e90eab3dd19fd1dfb9b00b07db68987a8a418952 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 393 | sce | ch10ex13.sce | //LTi Systems characterized by Linear Constant
//Inverse Z Transform
//z = %z;
syms n z;
H1 = (-2*z)/(z-(1/3));
H2 = (3*z)/(z-0.5);
H3 = (24*z)/(z-1);
F1 = H1*z^(n-1)*(z-(1/3));
F2 = H2*z^(n-1)*(z-0.5);
F3 = H3*z^(n-1)*(z-1);
h1 = limit(F1,z,(1/3));
disp(h1,'h1[n]=')
h2 = limit(F2,z,0.5);
disp(h2,'h2[n]=')
h3 = limit(F3,z,1);
disp(h3,'h3[n]=')
h = h1+h2+h3;
disp(h,'h[n]=') |
be84e1a20442a398b54e6b655f6045eaa879ecce | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3428/CH15/EX9.15.22/Ex9_15_22.sce | 3689f6cff2f0266a072f4ec3227271a761f4b6ec | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 285 | sce | Ex9_15_22.sce | //Section-9,Example-1,Page no.-E.47
//To calculate the time required to deposit 2 gm copper from the solution of copper sulphate
clc;
Q=(96500/32)*2 //charge deposited by 2 gm copper.
I=5
t=Q/I //time in seconds
disp(t,'Time required for deposition')
|
847052a9d08751e5ae52d7fa426f939faa6433a6 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /858/CH9/EX9.5/example_5.sce | e525db72dfc8b52f5a9db872eafc89449301708b | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 136 | sce | example_5.sce | clc
clear
printf("example 9.5 page number 392\n\n")
printf("this is a theoretical question, book shall be referred for solution")
|
954b5e36e9583ea7178f09ef968f1f6845cb53d8 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1217/CH6/EX6.10/Exa6_10.sce | bfc579213e47201331d6f4c30de59b38dd5c3106 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 586 | sce | Exa6_10.sce | // Exa 6.10
clc;
clear;
close;
// given data
fc=2;//in KHz
disp("As the type of the filter is not given, here we design a sallen key equal component filter with Butterworth response.");
alfa=1.414;//unitless
Klp=1;//unitless
//assume C=0.01 uF
C=0.01;//in uF
R=Klp/(2*%pi*fc*1000*C*10^-6);//in ohm
AF=3-alfa;//unitless
R1=2*R/0.369;//in ohm
RF=0.586*R1;//in ohm
disp("Design components values are :");
disp(R1/1000,"Value of R1 in Kohm is :")
disp(RF/1000,"Value of RF in Kohm is :")
disp(R/1000,"Value of R2=R3=R in Kohm is :")
disp(C,"Value of C2=C3=C in uF is :") |
92dba472d97744db158dbe6b6f5f3f32bdc32473 | f988bf09b360159439560b4d77ab931f4fc44fa3 | /lab1/hw1-de.sce | bffae041a2f2363f026effbe2e92264f38285da2 | [
"MIT"
] | permissive | kamilkoduo/s20-dsp | 04799f65d66cf3d2861821cf579d6a77aa26b71a | 680eae6102417468e88591faa2b89049e5ff4bf1 | refs/heads/master | 2021-01-16T03:35:09.121398 | 2020-04-30T22:43:42 | 2020-04-30T22:43:42 | 242,963,732 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 4,863 | sce | hw1-de.sce | /*
IVP:
y' = -y + 4x*x + 12*x + 98
Initial condition: y(0) = 1
Interval of interest: [0; 4]
Exact solution:
y = 4x*x+4x+94-93exp(-x)
*/
function ydot=F(x, y)
ydot=-y+4*x^2+12*x+98
endfunction
function y = solve_exact(y0,x)
C = (y0-(4*x(1)^2+4*x(1)+94))*exp(x(1))
y = 4*x^2+4*x+94+C*exp(-x)
endfunction
function y=solve_built_in(y0,x,f)
y = ode(y0, x(1),x, f)
endfunction
function y=solve_euler(y0,x,h,f)
y = zeros(x) // (1xN)
d = zeros(size(x)(2)-1)
y(1) = y0
for i = 1:(size(x)(2)-1)
d(i) = h * f(x(i), y(i))
y(i+1) = y(i) + d(i)
end
endfunction
function y=solve_euler_improved(y0,x,h,f)
y = zeros(x) // (1xN)
y(1) = y0
for i = 1:(size(x)(2)-1)
m1 = f(x(i), y(i))
m2 = f(x(i + 1), y(i) + h * m1)
y(i + 1) = (y(i) + h * (m1 + m2) / 2)
end
endfunction
function y=solve_runge_kutta(y0,x,h,f)
y = zeros(x)
y(1) = y0
for i = 1:(size(x)(2)-1)
k1 = f(x(i), y(i))
k2 = f(x(i) + h / 2, y(i) + h / 2 * k1)
k3 = f(x(i) + h / 2, y(i) + h / 2 * k2)
k4 = f(x(i) + h, y(i) + h * k3)
y(i + 1) = (y(i) + h / 6 * (k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4))
end
endfunction
function err = loc_err(exact, numerical)
err = zeros(exact)
for i = 1:size(err)(2)
err(i) = abs(exact(i)-numerical(i))
end
endfunction
function er = glob_err(loc_err)
er = max(loc_err)
endfunction
/*
Plots
*/
function plot_sol(x, values,labels,styles,wind)
show_window(wind)
title('Solutions of the IVP: y = -y + 4x*x + 12*x + 98', "fontsize", 2)
legends(labels, styles, opt="lr")
xlabel('X in Interval', "fontsize", 1)
ylabel('Y', "fontsize", 1)
plot2d(x, values, styles)
endfunction
function plot_loc_err_log(x, values,labels,styles,wind)
show_window(wind)
title('Local Error Plots: ', "fontsize", 2)
legends(labels, styles, opt="lr")
xlabel('X in Interval', "fontsize", 1)
ylabel('Local Error log10', "fontsize", 1)
plot2d(x, log10(values), styles)
endfunction
function plot_glob_err_log(x, values,labels,styles,wind)
show_window(wind)
title("Global Error Plots: ", "fontsize", 2)
legends(labels, styles, opt="lr")
xlabel('N - number of steps', "fontsize", 1)
ylabel('Global Error log10', "fontsize", 1)
plot2d(x, log10(values), styles)
endfunction
/*
Solver
*/
function run_sols()
// configurations
I = [0,4]
N = 50
h = (I(2) - I(1)) / N
x = I(1):h:I(2)
y0=0
// solutions
disp("N:",N)
exact = solve_exact(y0,x)
standard = solve_built_in(y0,x,F)
standard_e = loc_err(exact, standard)
standard_g = glob_err(standard_e')
disp("Standard ODE global error:")
disp(standard_g)
euler = solve_euler(y0,x, h, F)
euler_e = loc_err(exact, euler)
euler_g = glob_err(euler_e')
disp("Euler global error:")
disp(euler_g)
euler_improved = solve_euler_improved(y0,x, h, F)
euler_improved_e = loc_err(exact, euler_improved)
euler_improved_g = glob_err(euler_improved_e')
disp("Euler Improved global error:")
disp(euler_improved_g)
runge_kutta = solve_runge_kutta(y0,x, h, F)
runge_kutta_e = loc_err(exact, runge_kutta)
runge_kutta_g = glob_err(runge_kutta_e')
disp("Runge Kutta global error:")
disp(runge_kutta_g)
// plottings
sols = [exact',standard',euler',euler_improved',runge_kutta']
loc_errs = [standard_e',euler_e',euler_improved_e',runge_kutta_e']
labels = ['exact'; 'standard';'euler';'euler improved';'runge kutta']
labels_e = ['standard error';'euler error';'euler improved error'; ..
'runge kutta error']
styles = [1,2,3,4,5]
plot_sol(x,sols,labels,styles,1)
plot_loc_err_log(x,loc_errs,labels_e,styles,2)
endfunction
function run_errs()
// configurations
I = [0,4]
N = 50
y0=0
euler_errs = zeros(1,N)
euler_improved_errs = zeros(1,N)
runge_kutta_errs = zeros(1,N)
for i= 1:N
h = (I(2) - I(1)) / i
x = I(1):h:I(2)
exact = solve_exact(y0,x)
sol = solve_euler(y0,x,h,F)
sol_e = loc_err(exact, sol)
sol_g = glob_err(sol_e')
euler_errs(i) = sol_g
sol = solve_euler_improved(y0,x,h,F)
sol_e = loc_err(exact, sol)
sol_g = glob_err(sol_e')
euler_improved_errs(i) = sol_g
sol = solve_runge_kutta(y0,x,h,F)
sol_e = loc_err(exact, sol)
sol_g = glob_err(sol_e')
runge_kutta_errs(i) = sol_g
end
glob_errs = [euler_errs',euler_improved_errs',runge_kutta_errs']
labels_e = ['euler error';'euler improved error';'runge kutta error']
styles = [1,2,3]
plot_glob_err_log(1:N,glob_errs,labels_e,styles,3)
endfunction
run_sols()
run_errs()
|
b2ba78a6a0a8a5f0692c3634d3030c6beddf2014 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1583/CH2/EX2.6/SSA_Ex_2_6.sce | 4b3a2a3d0f950a80a6aeac4cfde048444688629b | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 812 | sce | SSA_Ex_2_6.sce | clc
//Chapter 2:Small Signal Amplifiers
//example 2.6 page no 36
//given
RL=50//load resistance
gm=0.2//tranceconductance
B=100//current gain
rpi=B/gm//transistor input resistance
disp(rpi,'the transistor input resistance is ')
disp('The load resistance seen bythe first stage will be the 2k ohm resistor in parallel with Rb2 and the input impedance of the second stage That is R_L=1.05*10^3')
R_L=1.05*10^3
Rs=500//source resistance
IC1=2*10^-3//collector bias current
gm1=40*IC1//tranceconductance
disp(gm1,'the tranceconductance is in ohm ')
rpi1=B/gm1//transistor input resistance
disp(rpi1,'the transistor input resistance is in ohm ')
Av1=-gm1*R_L*(rpi1/(rpi1+Rs))//the voltage gain of first
disp(Av1,'the voltage gain of second stage is closed to unity the voltage gain of first is ')
|
92abc2f05b54ee789d2988dec806b82c2053b3d1 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1286/CH6/EX6.8/6_8.sce | 3ceb16a501ff0c0b23d29f72c643ce72ea582c17 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 146 | sce | 6_8.sce | clc
//initialisations
e=4*10^-3//erg
p=1*13.6*981
//calculations
kt=2*e/3//erg
n=p/kt
//results
printf(' number of molecules = % 1f',kt)
|
58d1192558c58b17362188900ed3a4b7a83b9364 | e0124ace5e8cdd9581e74c4e29f58b56f7f97611 | /3913/CH12/EX12.5/Ex12_5.sce | e2520ebf470eeb8000130c379b3cd6b2dc1fd501 | [] | no_license | psinalkar1988/Scilab-TBC-Uploads-1 | 159b750ddf97aad1119598b124c8ea6508966e40 | ae4c2ff8cbc3acc5033a9904425bc362472e09a3 | refs/heads/master | 2021-09-25T22:44:08.781062 | 2018-10-26T06:57:45 | 2018-10-26T06:57:45 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 203 | sce | Ex12_5.sce | //Chapter 12 : Solutions to the Exercises
//Scilab 6.0.1
//Windows 10
clear;
clc;
//Solution for 1.11
//X=A + 2B
A=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];
B=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];
X=A+2*B
disp(X,'X = A + 2B')
|
ba64ef7a01e7f1903b7a454756695789a80fd639 | 8217f7986187902617ad1bf89cb789618a90dd0a | /browsable_source/2.5/Unix-Windows/scilab-2.5/macros/elem/speye.sci | 87284ed256563f43575744f54cfbc0035af44bc1 | [
"LicenseRef-scancode-public-domain",
"LicenseRef-scancode-warranty-disclaimer"
] | permissive | clg55/Scilab-Workbench | 4ebc01d2daea5026ad07fbfc53e16d4b29179502 | 9f8fd29c7f2a98100fa9aed8b58f6768d24a1875 | refs/heads/master | 2023-05-31T04:06:22.931111 | 2022-09-13T14:41:51 | 2022-09-13T14:41:51 | 258,270,193 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 156 | sci | speye.sci | function [sp]=speye(m,n)
// Copyright INRIA
[lhs,rhs]=argn(0)
if rhs==1 then [m,n]=size(m),end
mn=mini(m,n)
sp=sparse([(1:mn)' (1:mn)'],ones(mn,1),[m,n])
|
f7c94b11ed00b083e3b67a2cd08a7f3e26f204c4 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2510/CH23/EX23.7/Ex23_7.sce | cf3dec1b30be790f751f42f737cfe7023311d8aa | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 500 | sce | Ex23_7.sce | //Variable declaration:
ADL1 = 2 //Average daily load (MW)
R = 25/100 //Reduction in electrical load (%)
//Calculation:
L = 1-R //New load fraction
ADL2 = ADL1*L //New average daily load (MW)
AR = ADL1-ADL2 //Average reduction in electrical load (MW)
//Result:
printf("The new Average daily load for the plant is : %f MW.",ADL2)
printf("The average reduction in electrical load is : %f MW.",AR)
|
fb7c8b1cffcd8d06c472ac22edfde8bf8fe03e55 | 3a85e8e0ce4c98f27bb1a46a6b84b3d0f7f13851 | /test2.tst | b0ea599f515cba58e6f8194cd72ab24ccf88cbbb | [] | no_license | farjana-asrafi/FirstRepo | 5f779d99625cda72d3279648c84eaf99038e36ea | 032eb59c201de04c6651bb153613056ad8d03634 | refs/heads/master | 2022-12-10T21:42:31.896292 | 2020-09-14T02:55:36 | 2020-09-14T02:55:36 | 295,287,086 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 22 | tst | test2.tst | I create another file
|
ec6a66f56b05604a5dc96958152cca136b6def8b | f542bc49c4d04b47d19c88e7c89d5db60922e34e | /PresentationFiles_Subjects/CONT/GF38CPK/ATWM1_Working_Memory_MEG_GF38CPK_Session1/ATWM1_Working_Memory_MEG_Salient_Uncued_Run1.sce | fc0fa5b3a2ad434559bbc67f165b95c70e93022e | [] | no_license | atwm1/Presentation | 65c674180f731f050aad33beefffb9ba0caa6688 | 9732a004ca091b184b670c56c55f538ff6600c08 | refs/heads/master | 2020-04-15T14:04:41.900640 | 2020-02-14T16:10:11 | 2020-02-14T16:10:11 | 56,771,016 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 48,405 | sce | ATWM1_Working_Memory_MEG_Salient_Uncued_Run1.sce | # ATWM1 MEG Experiment
scenario = "ATWM1_Working_Memory_MEG_salient_uncued_run1";
#scenario_type = fMRI; # Fuer Scanner
#scenario_type = fMRI_emulation; # Zum Testen
scenario_type = trials; # for MEG
#scan_period = 2000; # TR
#pulses_per_scan = 1;
#pulse_code = 1;
pulse_width=6;
default_monitor_sounds = false;
active_buttons = 2;
response_matching = simple_matching;
button_codes = 10, 20;
default_font_size = 36;
default_font = "Arial";
default_background_color = 0 ,0 ,0 ;
write_codes=true; # for MEG only
begin;
#Picture definitions
box { height = 382; width = 382; color = 0, 0, 0;} frame1;
box { height = 369; width = 369; color = 255, 255, 255;} frame2;
box { height = 30; width = 4; color = 0, 0, 0;} fix1;
box { height = 4; width = 30; color = 0, 0, 0;} fix2;
box { height = 30; width = 4; color = 255, 0, 0;} fix3;
box { height = 4; width = 30; color = 255, 0, 0;} fix4;
box { height = 369; width = 369; color = 42, 42, 42;} background;
TEMPLATE "StimuliDeclaration.tem" {};
trial {
sound sound_incorrect;
time = 0;
duration = 1;
} wrong;
trial {
sound sound_correct;
time = 0;
duration = 1;
} right;
trial {
sound sound_no_response;
time = 0;
duration = 1;
} miss;
# Start of experiment (MEG only) - sync with CTF software
trial {
picture {
box frame1; x=0; y=0;
box frame2; x=0; y=0;
box background; x=0; y=0;
bitmap fixation_cross_black; x=0; y=0;
} expStart;
time = 0;
duration = 1000;
code = "ExpStart";
port_code = 80;
};
# baselinePre (at the beginning of the session)
trial {
picture {
box frame1; x=0; y=0;
box frame2; x=0; y=0;
box background; x=0; y=0;
bitmap fixation_cross_black; x=0; y=0;
}default;
time = 0;
duration = 10000;
#mri_pulse = 1;
code = "BaselinePre";
port_code = 91;
};
TEMPLATE "ATWM1_Working_Memory_MEG.tem" {
trigger_encoding trigger_retrieval cue_time preparation_time encoding_time single_stimulus_presentation_time delay_time retrieval_time intertrial_interval alerting_cross stim_enc1 stim_enc2 stim_enc3 stim_enc4 stim_enc_alt1 stim_enc_alt2 stim_enc_alt3 stim_enc_alt4 trial_code stim_retr1 stim_retr2 stim_retr3 stim_retr4 stim_cue1 stim_cue2 stim_cue3 stim_cue4 fixationcross_cued retr_code the_target_button posX1 posY1 posX2 posY2 posX3 posY3 posX4 posY4;
42 62 292 292 399 125 1892 2992 1892 fixation_cross gabor_018 gabor_035 gabor_058 gabor_102 gabor_018 gabor_035_alt gabor_058_alt gabor_102 "1_1_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_1900_gabor_patch_orientation_018_035_058_102_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_035_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_1_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_035_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2192 2992 2292 fixation_cross gabor_175 gabor_019 gabor_109 gabor_129 gabor_175_alt gabor_019 gabor_109_alt gabor_129 "1_2_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2200_3000_2300_gabor_patch_orientation_175_019_109_129_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_109_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_2_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_109_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1742 2992 2492 fixation_cross gabor_075 gabor_117 gabor_003 gabor_051 gabor_075 gabor_117_alt gabor_003 gabor_051_alt "1_3_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2500_gabor_patch_orientation_075_117_003_051_target_position_2_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_117_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_3_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_117_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2092 2992 2292 fixation_cross gabor_174 gabor_134 gabor_007 gabor_048 gabor_174_alt gabor_134_alt gabor_007 gabor_048 "1_4_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2100_3000_2300_gabor_patch_orientation_174_134_007_048_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_085_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_4_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_085_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1992 2992 2192 fixation_cross gabor_090 gabor_049 gabor_113 gabor_004 gabor_090_alt gabor_049 gabor_113_alt gabor_004 "1_5_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2000_3000_2200_gabor_patch_orientation_090_049_113_004_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_139_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_5_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_139_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2242 2992 2392 fixation_cross gabor_027 gabor_115 gabor_002 gabor_092 gabor_027 gabor_115_alt gabor_002_alt gabor_092 "1_6_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2400_gabor_patch_orientation_027_115_002_092_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_115_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_6_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_115_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1892 2992 1892 fixation_cross gabor_073 gabor_111 gabor_041 gabor_096 gabor_073 gabor_111_alt gabor_041_alt gabor_096 "1_7_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_1900_gabor_patch_orientation_073_111_041_096_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_157_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_7_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_157_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 2092 2992 2142 fixation_cross gabor_109 gabor_151 gabor_071 gabor_040 gabor_109 gabor_151_alt gabor_071_alt gabor_040 "1_8_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2100_3000_2150_gabor_patch_orientation_109_151_071_040_target_position_2_3_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_090_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_8_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_090_retrieval_position_4" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2042 2992 2142 fixation_cross gabor_078 gabor_155 gabor_099 gabor_042 gabor_078 gabor_155_alt gabor_099_alt gabor_042 "1_9_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2050_3000_2150_gabor_patch_orientation_078_155_099_042_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_020_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_9_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_020_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1792 2992 2242 fixation_cross gabor_022 gabor_167 gabor_096 gabor_079 gabor_022 gabor_167 gabor_096_alt gabor_079_alt "1_10_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_2250_gabor_patch_orientation_022_167_096_079_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_096_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_10_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_096_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 1942 2992 1942 fixation_cross gabor_041 gabor_056 gabor_179 gabor_026 gabor_041_alt gabor_056 gabor_179 gabor_026_alt "1_11_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1950_3000_1950_gabor_patch_orientation_041_056_179_026_target_position_1_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_056_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_11_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_056_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2142 2992 2042 fixation_cross gabor_133 gabor_164 gabor_009 gabor_027 gabor_133 gabor_164 gabor_009_alt gabor_027_alt "1_12_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2150_3000_2050_gabor_patch_orientation_133_164_009_027_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_055_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_12_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_055_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1842 2992 2542 fixation_cross gabor_168 gabor_062 gabor_027 gabor_046 gabor_168_alt gabor_062_alt gabor_027 gabor_046 "1_13_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_2550_gabor_patch_orientation_168_062_027_046_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_062_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_13_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_062_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1892 2992 1992 fixation_cross gabor_128 gabor_162 gabor_084 gabor_056 gabor_128 gabor_162_alt gabor_084 gabor_056_alt "1_14_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_2000_gabor_patch_orientation_128_162_084_056_target_position_2_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_022_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_14_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_022_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1942 2992 2092 fixation_cross gabor_089 gabor_006 gabor_170 gabor_040 gabor_089 gabor_006_alt gabor_170_alt gabor_040 "1_15_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1950_3000_2100_gabor_patch_orientation_089_006_170_040_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_146_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_15_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_146_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1992 2992 2142 fixation_cross gabor_097 gabor_072 gabor_126 gabor_054 gabor_097 gabor_072 gabor_126_alt gabor_054_alt "1_16_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2000_3000_2150_gabor_patch_orientation_097_072_126_054_target_position_3_4_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_054_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_16_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_054_retrieval_position_4" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2042 2992 2192 fixation_cross gabor_007 gabor_049 gabor_087 gabor_164 gabor_007 gabor_049 gabor_087_alt gabor_164_alt "1_17_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2050_3000_2200_gabor_patch_orientation_007_049_087_164_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_087_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_17_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_087_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 2142 2992 2142 fixation_cross gabor_005 gabor_021 gabor_131 gabor_047 gabor_005_alt gabor_021_alt gabor_131 gabor_047 "1_18_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2150_3000_2150_gabor_patch_orientation_005_021_131_047_target_position_1_2_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_131_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_18_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_131_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1942 2992 1892 fixation_cross gabor_134 gabor_047 gabor_021 gabor_154 gabor_134_alt gabor_047 gabor_021_alt gabor_154 "1_19_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1950_3000_1900_gabor_patch_orientation_134_047_021_154_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_134_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_19_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_134_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2142 2992 2592 fixation_cross gabor_002 gabor_122 gabor_180 gabor_057 gabor_002_alt gabor_122_alt gabor_180 gabor_057 "1_20_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2150_3000_2600_gabor_patch_orientation_002_122_180_057_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_074_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_20_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_074_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1892 2992 2042 fixation_cross gabor_095 gabor_172 gabor_156 gabor_035 gabor_095_alt gabor_172 gabor_156_alt gabor_035 "1_21_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_2050_gabor_patch_orientation_095_172_156_035_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_156_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_21_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_156_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1842 2992 1892 fixation_cross gabor_025 gabor_047 gabor_171 gabor_111 gabor_025 gabor_047_alt gabor_171_alt gabor_111 "1_22_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_1900_gabor_patch_orientation_025_047_171_111_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_001_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_22_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_001_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 1842 2992 1992 fixation_cross gabor_140 gabor_064 gabor_025 gabor_092 gabor_140 gabor_064 gabor_025_alt gabor_092_alt "1_23_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1850_3000_2000_gabor_patch_orientation_140_064_025_092_target_position_3_4_retrieval_position_1" gabor_005_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_23_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_005_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2042 2992 2342 fixation_cross gabor_039 gabor_161 gabor_178 gabor_023 gabor_039 gabor_161 gabor_178_alt gabor_023_alt "1_24_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2050_3000_2350_gabor_patch_orientation_039_161_178_023_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_129_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_24_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_129_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1992 2992 2192 fixation_cross gabor_054 gabor_023 gabor_087 gabor_038 gabor_054 gabor_023_alt gabor_087 gabor_038_alt "1_25_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2000_3000_2200_gabor_patch_orientation_054_023_087_038_target_position_2_4_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_038_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_25_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_038_retrieval_position_4" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1742 2992 2092 fixation_cross gabor_054 gabor_006 gabor_113 gabor_035 gabor_054 gabor_006_alt gabor_113_alt gabor_035 "1_26_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2100_gabor_patch_orientation_054_006_113_035_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_144_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_26_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_144_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 2192 2992 1992 fixation_cross gabor_030 gabor_088 gabor_172 gabor_066 gabor_030_alt gabor_088 gabor_172_alt gabor_066 "1_27_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2200_3000_2000_gabor_patch_orientation_030_088_172_066_target_position_1_3_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_115_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_27_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_115_retrieval_position_4" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1792 2992 2392 fixation_cross gabor_083 gabor_063 gabor_100 gabor_023 gabor_083 gabor_063 gabor_100_alt gabor_023_alt "1_28_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_2400_gabor_patch_orientation_083_063_100_023_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_145_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_28_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_145_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1792 2992 2492 fixation_cross gabor_095 gabor_154 gabor_122 gabor_074 gabor_095_alt gabor_154_alt gabor_122 gabor_074 "1_29_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_2500_gabor_patch_orientation_095_154_122_074_target_position_1_2_retrieval_position_1" gabor_047_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_29_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_047_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2042 2992 1892 fixation_cross gabor_032 gabor_138 gabor_108 gabor_051 gabor_032 gabor_138 gabor_108_alt gabor_051_alt "1_30_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2050_3000_1900_gabor_patch_orientation_032_138_108_051_target_position_3_4_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_002_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_30_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_002_retrieval_position_4" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1842 2992 2242 fixation_cross gabor_175 gabor_039 gabor_012 gabor_102 gabor_175_alt gabor_039 gabor_012_alt gabor_102 "1_31_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_2250_gabor_patch_orientation_175_039_012_102_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_057_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_31_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_057_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1992 2992 2542 fixation_cross gabor_061 gabor_011 gabor_045 gabor_119 gabor_061_alt gabor_011 gabor_045_alt gabor_119 "1_32_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2000_3000_2550_gabor_patch_orientation_061_011_045_119_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_045_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_32_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_045_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 1942 2992 2492 fixation_cross gabor_094 gabor_158 gabor_077 gabor_010 gabor_094 gabor_158_alt gabor_077 gabor_010_alt "1_33_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1950_3000_2500_gabor_patch_orientation_094_158_077_010_target_position_2_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_077_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_33_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_077_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2142 2992 2342 fixation_cross gabor_152 gabor_002 gabor_071 gabor_130 gabor_152_alt gabor_002 gabor_071_alt gabor_130 "1_34_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2150_3000_2350_gabor_patch_orientation_152_002_071_130_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_071_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_34_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_071_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1842 2992 2042 fixation_cross gabor_019 gabor_105 gabor_146 gabor_039 gabor_019_alt gabor_105 gabor_146_alt gabor_039 "1_35_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_2050_gabor_patch_orientation_019_105_146_039_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_019_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_35_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_019_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 1992 2992 2092 fixation_cross gabor_002 gabor_088 gabor_128 gabor_055 gabor_002 gabor_088_alt gabor_128 gabor_055_alt "1_36_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2000_3000_2100_gabor_patch_orientation_002_088_128_055_target_position_2_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_177_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_36_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_177_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1742 2992 1992 fixation_cross gabor_177 gabor_131 gabor_072 gabor_003 gabor_177 gabor_131 gabor_072_alt gabor_003_alt "1_37_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2000_gabor_patch_orientation_177_131_072_003_target_position_3_4_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_003_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_37_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_003_retrieval_position_4" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2192 2992 2542 fixation_cross gabor_113 gabor_180 gabor_005 gabor_146 gabor_113 gabor_180_alt gabor_005_alt gabor_146 "1_38_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2200_3000_2550_gabor_patch_orientation_113_180_005_146_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_040_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_38_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_040_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 1792 2992 1942 fixation_cross gabor_178 gabor_091 gabor_065 gabor_127 gabor_178 gabor_091_alt gabor_065 gabor_127_alt "1_39_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1800_3000_1950_gabor_patch_orientation_178_091_065_127_target_position_2_4_retrieval_position_1" gabor_038_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_39_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_038_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1842 2992 2592 fixation_cross gabor_167 gabor_013 gabor_142 gabor_054 gabor_167_alt gabor_013 gabor_142_alt gabor_054 "1_40_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_2600_gabor_patch_orientation_167_013_142_054_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_167_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_40_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_167_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2142 2992 2092 fixation_cross gabor_005 gabor_072 gabor_110 gabor_090 gabor_005_alt gabor_072 gabor_110 gabor_090_alt "1_41_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2150_3000_2100_gabor_patch_orientation_005_072_110_090_target_position_1_4_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_139_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_41_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_139_retrieval_position_4" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1892 2992 2242 fixation_cross gabor_139 gabor_058 gabor_168 gabor_014 gabor_139 gabor_058 gabor_168_alt gabor_014_alt "1_42_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_2250_gabor_patch_orientation_139_058_168_014_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_032_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_42_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_032_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1742 2992 2592 fixation_cross gabor_141 gabor_122 gabor_173 gabor_061 gabor_141_alt gabor_122 gabor_173_alt gabor_061 "1_43_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2600_gabor_patch_orientation_141_122_173_061_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_173_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_43_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_173_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2092 2992 2292 fixation_cross gabor_065 gabor_047 gabor_031 gabor_112 gabor_065 gabor_047_alt gabor_031_alt gabor_112 "1_44_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2100_3000_2300_gabor_patch_orientation_065_047_031_112_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_047_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_44_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_047_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 1742 2992 2192 fixation_cross gabor_106 gabor_054 gabor_023 gabor_071 gabor_106_alt gabor_054_alt gabor_023 gabor_071 "1_45_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1750_3000_2200_gabor_patch_orientation_106_054_023_071_target_position_1_2_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_023_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_45_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_023_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2242 2992 2192 fixation_cross gabor_168 gabor_079 gabor_113 gabor_098 gabor_168_alt gabor_079 gabor_113 gabor_098_alt "1_46_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2200_gabor_patch_orientation_168_079_113_098_target_position_1_4_retrieval_position_1" gabor_168_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_46_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_168_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1842 2992 2242 fixation_cross gabor_015 gabor_105 gabor_175 gabor_133 gabor_015_alt gabor_105_alt gabor_175 gabor_133 "1_47_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1850_3000_2250_gabor_patch_orientation_015_105_175_133_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_055_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_47_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_055_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2242 2992 2092 fixation_cross gabor_019 gabor_046 gabor_133 gabor_165 gabor_019 gabor_046_alt gabor_133 gabor_165_alt "1_48_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2100_gabor_patch_orientation_019_046_133_165_target_position_2_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_093_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_48_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_093_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2092 2992 2242 fixation_cross gabor_004 gabor_082 gabor_136 gabor_160 gabor_004_alt gabor_082 gabor_136_alt gabor_160 "1_49_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2100_3000_2250_gabor_patch_orientation_004_082_136_160_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_004_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_49_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_004_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 2042 2992 1942 fixation_cross gabor_138 gabor_176 gabor_157 gabor_091 gabor_138_alt gabor_176 gabor_157 gabor_091_alt "1_50_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2050_3000_1950_gabor_patch_orientation_138_176_157_091_target_position_1_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_157_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_50_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_157_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2192 2992 2292 fixation_cross gabor_003 gabor_161 gabor_071 gabor_049 gabor_003_alt gabor_161_alt gabor_071 gabor_049 "1_51_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2200_3000_2300_gabor_patch_orientation_003_161_071_049_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_161_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_51_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_161_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2092 2992 1942 fixation_cross gabor_169 gabor_003 gabor_116 gabor_031 gabor_169_alt gabor_003_alt gabor_116 gabor_031 "1_52_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2100_3000_1950_gabor_patch_orientation_169_003_116_031_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_003_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_52_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_003_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1992 2992 2342 fixation_cross gabor_066 gabor_138 gabor_101 gabor_154 gabor_066_alt gabor_138 gabor_101_alt gabor_154 "1_53_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2000_3000_2350_gabor_patch_orientation_066_138_101_154_target_position_1_3_retrieval_position_1" gabor_018_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_53_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_018_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2242 2992 2542 fixation_cross gabor_132 gabor_024 gabor_042 gabor_069 gabor_132 gabor_024 gabor_042_alt gabor_069_alt "1_54_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2550_gabor_patch_orientation_132_024_042_069_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_042_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_54_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_042_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2192 2992 2442 fixation_cross gabor_038 gabor_083 gabor_018 gabor_098 gabor_038_alt gabor_083_alt gabor_018 gabor_098 "1_55_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2200_3000_2450_gabor_patch_orientation_038_083_018_098_target_position_1_2_retrieval_position_1" gabor_173_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_55_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_173_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 1942 2992 2042 fixation_cross gabor_130 gabor_157 gabor_016 gabor_101 gabor_130_alt gabor_157 gabor_016_alt gabor_101 "1_56_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1950_3000_2050_gabor_patch_orientation_130_157_016_101_target_position_1_3_retrieval_position_4" gabor_circ gabor_circ gabor_circ gabor_051_framed blank blank blank blank fixation_cross_white "1_56_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_051_retrieval_position_4" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1742 2992 2442 fixation_cross gabor_107 gabor_089 gabor_024 gabor_147 gabor_107_alt gabor_089 gabor_024 gabor_147_alt "1_57_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2450_gabor_patch_orientation_107_089_024_147_target_position_1_4_retrieval_position_1" gabor_061_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_57_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_061_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1892 2992 2442 fixation_cross gabor_133 gabor_111 gabor_178 gabor_026 gabor_133_alt gabor_111_alt gabor_178 gabor_026 "1_58_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1900_3000_2450_gabor_patch_orientation_133_111_178_026_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_064_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_58_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_064_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 1942 2992 2292 fixation_cross gabor_177 gabor_115 gabor_137 gabor_008 gabor_177 gabor_115 gabor_137_alt gabor_008_alt "1_59_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1950_3000_2300_gabor_patch_orientation_177_115_137_008_target_position_3_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_115_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_59_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_115_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2092 2992 2592 fixation_cross gabor_080 gabor_143 gabor_122 gabor_057 gabor_080 gabor_143 gabor_122_alt gabor_057_alt "1_60_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2100_3000_2600_gabor_patch_orientation_080_143_122_057_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_122_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_60_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_122_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2142 2992 2392 fixation_cross gabor_076 gabor_024 gabor_107 gabor_056 gabor_076_alt gabor_024_alt gabor_107 gabor_056 "1_61_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2150_3000_2400_gabor_patch_orientation_076_024_107_056_target_position_1_2_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_163_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_61_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_163_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2242 2992 2342 fixation_cross gabor_022 gabor_039 gabor_162 gabor_110 gabor_022 gabor_039_alt gabor_162 gabor_110_alt "1_62_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2350_gabor_patch_orientation_022_039_162_110_target_position_2_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_039_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_62_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_039_retrieval_position_2" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1792 2992 1942 fixation_cross gabor_031 gabor_005 gabor_090 gabor_071 gabor_031_alt gabor_005 gabor_090_alt gabor_071 "1_63_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_1950_gabor_patch_orientation_031_005_090_071_target_position_1_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_090_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_63_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_090_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1742 2992 2342 fixation_cross gabor_147 gabor_103 gabor_020 gabor_129 gabor_147 gabor_103_alt gabor_020_alt gabor_129 "1_64_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1750_3000_2350_gabor_patch_orientation_147_103_020_129_target_position_2_3_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_057_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_64_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_057_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 1792 2992 1992 fixation_cross gabor_013 gabor_045 gabor_153 gabor_133 gabor_013 gabor_045_alt gabor_153_alt gabor_133 "1_65_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_2000_gabor_patch_orientation_013_045_153_133_target_position_2_3_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_103_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_65_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_103_retrieval_position_3" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 2192 2992 2392 fixation_cross gabor_171 gabor_127 gabor_083 gabor_143 gabor_171 gabor_127 gabor_083_alt gabor_143_alt "1_66_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2200_3000_2400_gabor_patch_orientation_171_127_083_143_target_position_3_4_retrieval_position_3" gabor_circ gabor_circ gabor_083_framed gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_66_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_083_retrieval_position_3" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 64 292 292 399 125 2042 2992 2042 fixation_cross gabor_048 gabor_090 gabor_112 gabor_170 gabor_048 gabor_090 gabor_112_alt gabor_170_alt "1_67_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_300_300_399_2050_3000_2050_gabor_patch_orientation_048_090_112_170_target_position_3_4_retrieval_position_1" gabor_048_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_67_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_048_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 62 292 292 399 125 1792 2992 2142 fixation_cross gabor_162 gabor_004 gabor_036 gabor_090 gabor_162_alt gabor_004 gabor_036 gabor_090_alt "1_68_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_300_300_399_1800_3000_2150_gabor_patch_orientation_162_004_036_090_target_position_1_4_retrieval_position_1" gabor_162_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_68_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_NoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_162_retrieval_position_1" 2 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 63 292 292 399 125 1892 2992 2442 fixation_cross gabor_029 gabor_115 gabor_084 gabor_140 gabor_029 gabor_115 gabor_084_alt gabor_140_alt "1_69_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_300_300_399_1900_3000_2450_gabor_patch_orientation_029_115_084_140_target_position_3_4_retrieval_position_2" gabor_circ gabor_165_framed gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_69_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_UncuedRetriev_retrieval_patch_orientation_165_retrieval_position_2" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
42 61 292 292 399 125 2242 2992 2492 fixation_cross gabor_171 gabor_015 gabor_053 gabor_034 gabor_171_alt gabor_015 gabor_053 gabor_034_alt "1_70_Encoding_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_300_300_399_2250_3000_2500_gabor_patch_orientation_171_015_053_034_target_position_1_4_retrieval_position_1" gabor_123_framed gabor_circ gabor_circ gabor_circ blank blank blank blank fixation_cross_white "1_70_Retrieval_Working_Memory_MEG_P4_RL_Salient_DoChange_CuedRetrieval_retrieval_patch_orientation_123_retrieval_position_1" 1 58.69 58.69 -58.69 58.69 -58.69 -58.69 58.69 -58.69;
};
# baselinePost (at the end of the session)
trial {
picture {
box frame1; x=0; y=0;
box frame2; x=0; y=0;
box background; x=0; y=0;
bitmap fixation_cross_black; x=0; y=0;
};
time = 0;
duration = 5000;
code = "BaselinePost";
port_code = 92;
}; |
85123d9824a480e885457f264a93e006dedb79cc | 63c8bbe209f7a437f8bcc25dc1b7b1e9a100defa | /test/0064.tst | bdee872ad643ddd48a9617702130dd5b2dcdf3f1 | [] | no_license | fmeci/nfql-testing | e9e7edb03a7222cd4c5f17b9b4d2a8dd58ea547c | 6b7d465b32fa50468e3694f63c803e3630c5187d | refs/heads/master | 2021-01-11T04:09:48.579127 | 2013-05-02T13:30:17 | 2013-05-02T13:30:17 | 71,239,280 | 0 | 0 | null | 2016-10-18T11:01:57 | 2016-10-18T11:01:55 | Python | UTF-8 | Scilab | false | false | 217 | tst | 0064.tst | sPlITtER obuxI {}
fiLteR YBdYQ { }
FILtER a {NOt Lo Not MX }
j -> YS
gRouPer V {AGGREgate JBFX }
UngRoupeR y { }
GRouPfiltEr aA {NOT ::
/5 Not iN ::fF:226.34.255.7 oR NOt 9 < 4e6 }
mERgEr GO { ExPORt K } |
d4d4b7274ba07710bc2372f7e868abf24ac31d28 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3760/CH1/EX1.78/Ex1_78.sce | 2790b26cbc537fe5c502bd5c4126bb82b6c6a82d | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 722 | sce | Ex1_78.sce | clc;
P=100000; // rated VA of transformer
n=0.98; // maximum possible efficiency
l=80000; // rated KVA of load
vrm=0.04; // maximum possible voltage regulation is equal to ze2 in p u
pf=0.8; // power factor at which efficiency anf voltage regulation has to be determined
pl=((1/n)-1)*l; // total losses in transformer
pc=pl/2; // core losses; at maximum efficiency ohmic losses = core losses
po=(1/pf)^2*pc; // ohmic losses at given power factor
N=(P*pf*100)/(l+po+pc);
printf('Efficiency at %f lagging power factor is %f percent\n',pf,N);
re2=po/P; // resistance in p u
xe2=sqrt(vrm^2-re2^2);
vr=(re2*pf+xe2*sqrt(1-pf^2))*100;
printf('Voltage regulation at %f lagging power factor is %f percent',pf,vr);
|
da46681ad9550e668331130c0786d44d8193ba96 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1055/CH6/EX6.5/ch6_5.sce | 3e06f2dcaace1339d428cab743ff25bfb03f8aa7 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 821 | sce | ch6_5.sce | //To determine the corona characterstics
clear
clc;
D=1.036;// conductor diameter(cm)
d=2.44;//delta spacing(m)
r=D/2;//radius(cm)
Ratio=d*100/r;
j=r/(d*100);
Rat2=sqrt(j);
t=26.67;//temperature
b=73.15;// barometric pressure
mv=.72;
V=63.5;
f=50;//frequency
do=3.92*b/(273+t);//do=dell
vd=21.1*.85*do*r*log(Ratio);
mprintf("critical disruptive voltage=%.2f kV\n",vd);
Vv=21.1*mv*do*r*(1+ (.3/sqrt(r*do)))*log(Ratio);
Pl=241*(10^-5)*(f+25)*Rat2*((V-vd)^2)/do;//power loss
Vd=.8*vd;
Pl2=241*(10^-5)*(f+25)*Rat2*((V-Vd)^2)*160/do;//loss per phase /km
Total= 3*Pl2;
mprintf("visual critical voltage=%.0f kV\n",Vv);
mprintf("Power loss=%.3f kW/phase/km\n",Pl);
mprintf("under foul weather condition ,\n");
mprintf("critical disruptive voltage=%.2f kV\n",Vd);
mprintf("Total loss=%.0f kW\n",Total);
|
7e7e2f7b3ced6998fee5834dc03890d632df0d4b | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /226/CH19/EX19.8/example8_sce.sce | 78baf37d8972f7460fb2e7949feb93e866d5a1ec | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 135 | sce | example8_sce.sce | //chapter 19
//example 19.8
//page 832
printf("\n")
printf("given")
f=50;hib=2;Rl=50;
Ce=1/(2*3.14*f*hib)
Co=1/(2*3.14*50*.1*Rl) |
2f78427631093193b37ce64ea3587f1815eaf641 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /416/CH4/EX4.7/exp4_7c.sce | 59164ed53f02607fc940183e39a721a5285dc662 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,764 | sce | exp4_7c.sce | clc
clear
disp('example 4 7')
pl1=20;pf1=0.8;t1=2000//load in MVA //power factor //duration
pl2=10;pf2=0.8;t2=1000//load in MVA //power factor //duration
pl3=2;pf3=0.8;t3=500//load in MVA //power factor //duration
pt=20 ///transformar power rating
fte=0.985;ste=0.99 ///full load efficiency for first and second transformer
ftl=120;stl=90 //core loss inKW for first and second transformer
cst=200000;//cost of second transformer with compared with first transformer
aid=0.15;//annual interest and depreciation
ce=0.8 //cost of energy
tfl=pt*(1-fte)*1000//total full load
fle=tfl-ftl //full load copper loss
elc=fle*t1+(fle*t2/(pt/pl2)^2)+(fle*t3/(pt/pl3)^2) //energy loss due to copper loss
eli=ftl*(t1+t2+t3)//energy loss due to iron loss
celo=(elc+eli)*ce //cost of energy loss
disp(" first transformer")
printf(" total full load losses %dkW \n full load copper losses %dkW \n energy loss due to copper losses %dkWh/year\n energy loss due to iron losses %dkWh/year \n cost of energy losses Rs%dper year",tfl,fle,elc,eli,celo)
stfl=pt*(1-ste)*1000//total full load
sle=stfl-stl//full load copper loss
selc=sle*t1+(sle*t2/(pt/pl2)^2)+(sle*t3/(pt/pl3)^2)//energy loss due to copper loss
seli=stl*(t1+t2+t3)//energy loss due to iron loss
scelo=(selc+seli)*ce//cost of energy loss
disp(" second transformer")
printf(" total full load losses %dkW \n full load copper losses %dkW \n energy loss due to copper losses %dkWh/year\n energy loss due to iron losses %dkWh/year \n cost of energy losses Rs%dper year",stfl,sle,selc,seli,scelo)
aidc=stfl*aid*1000
tybc=aidc+scelo
printf("additional interest and depreciation due to higher cost of second transformer Rs%d \n total yearly charges for second transformer Rs%d per year",aidc,tybc) |
592f3ed0a36e7fb2fecc0efb776aa9b43c40166f | 8217f7986187902617ad1bf89cb789618a90dd0a | /source/2.5/macros/scicos/do_export.sci | 31edf2660ad5e01e062a7893c636aa305ba24585 | [
"LicenseRef-scancode-public-domain",
"LicenseRef-scancode-warranty-disclaimer"
] | permissive | clg55/Scilab-Workbench | 4ebc01d2daea5026ad07fbfc53e16d4b29179502 | 9f8fd29c7f2a98100fa9aed8b58f6768d24a1875 | refs/heads/master | 2023-05-31T04:06:22.931111 | 2022-09-13T14:41:51 | 2022-09-13T14:41:51 | 258,270,193 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,968 | sci | do_export.sci | function do_export(scs_m,fname)
[lhs,rhs]=argn(0)
driv='Pos';num=1
dr=driver()
wpar=scs_m(1)(1)
winc=xget('window');
if rhs==1 then
num=x_choose(['Postscript file';..
'Graphics window'],'How do you want to export?')
if num==0 then return;end
if num<>2 then fname= xgetfile('*');end
end
// remove blanks and apostrophe
if num<>2 then
ff=str2code(fname);ff(find(ff==40|ff==53))=[];fname=code2str(ff)
if fname==emptystr() then return;end
end
//
disablemenus()
if num==2 then
xset('window',max(winsid())+1)
driv='Rec'
end
driver(driv)
if num<>2 then xinit(fname);end
options=scs_m(1)(7)
set_background()
xset('wdim',600,400);
rect=dig_bound(scs_m)
wa=(rect(3)-rect(1))
ha=(rect(4)-rect(2))
aa=wa/ha
rr=600/400
if aa<rr then
wa2=wa*rr/aa;rect(1)=rect(1)-(wa2-wa)/2;rect(3)=rect(1)+wa2
else
ha2=ha*aa/rr;rect(2)=rect(2)-(ha2-ha)/2;rect(4)=rect(2)+ha2
end
if num==1 then
xsetech([0 0 1 1],rect)
if options('Background')<>[] then
ll=6
wp=rect(3)-rect(1);hp=rect(4)-rect(2);
rr=[rect(1)-wp/ll;rect(4)+wp/ll;wp+2*wp/ll;hp+2*hp/ll];
xrects(rr,options('Background')(1));
end
else
dxx=(rect(3)-rect(1))/20;
dyy=(rect(4)-rect(2))/20;
rect(1)=rect(1)-dxx;rect(3)=rect(3)+dxx;
rect(2)=rect(2)-dyy;rect(4)=rect(4)+dyy;
xsetech([-1 -1 8 8]/6,rect)
end
pat=xget('pattern')
xset('pattern',default_color(0));
width=(rect(3)-rect(1))/3;
height=(rect(4)-rect(2))/12;
alu=xget('alufunction')
xset('alufunction',3)
xstringb(rect(1)+width,rect(4),scs_m(1)(2)(1),width,height,'fill')
xset('pattern',pat)
scs_m(1)(2)(1)='Scilab Graphics of '+scs_m(1)(2)(1)
drawobjs(scs_m),
if pixmap then xset('wshow'),end
if num<>2 then xend();end
xset('alufunction',alu)
driver(dr)
xset('window',winc)
if num==1 then
if MSDOS then
rep=unix_g(''"'+SCI+'/bin/BEpsf'" -landscape '+fname)
else
rep=unix_g(SCI+'/bin/BEpsf -landscape '+fname)
end
if rep<>[] then x_message(['Problem generating ps file.';..
'perhaps directory not writable'] );end
end
enablemenus()
|
bc9cae2260a0e8f6e942fe797025b9cfaf0dc75d | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /964/CH26/EX26.2/26_2.sce | dd56f99ff2e57d28d0240209e6fe99f7afcf164e | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 544 | sce | 26_2.sce | //clc()
disp("f(x,y) = 4*exp(0.8*x) - 0.5*y")
//f'(x,y) = 4*exp(0.8*x) - 0.5*y
h = 1;
x=0:h:4;
y(1) = 2;
x1 = -1;
y1 = -0.3929953;
y10 = y1 + (4*exp(0.8*x(1)) - 0.5*y(1))*2;
y11 = y(1) + (4*exp(0.8*x(1)) - 0.5*y(1) + 4*exp(0.8*x(2)) - 0.5*y10)*h/2;
y12 = y(1) + (3 + 4*exp(0.8*x(2)) - 0.5*y11)*h/2;
t = 6.360865;
y20 = y(1) + (4*exp(0.8*x(2)) - 0.5*t) *2;
y21 = t + (4*exp(0.8*x(2)) - 0.5*t + 4*exp(0.8*x(3)) - 0.5*y20)*h/2;
disp(y21,"the first corrector yields y = ")
t = 14.84392
e = (t - y21)*100/t;
disp("%",e,"error = ")
|
bc108f392b8e8de825c779652fb761aa11db0878 | 3c47dba28e5d43bda9b77dca3b741855c25d4802 | /microdaq/macros/microdaq_macros/mdaqAIRead.sci | 059cb6cde277d66262022c1bf08bb39243bf751b | [
"BSD-3-Clause"
] | permissive | microdaq/Scilab | 78dd3b4a891e39ec20ebc4e9b77572fd12c90947 | ce0baa6e6a1b56347c2fda5583fb1ccdb120afaf | refs/heads/master | 2021-09-29T11:55:21.963637 | 2019-10-18T09:47:29 | 2019-10-18T09:47:29 | 35,049,912 | 6 | 3 | BSD-3-Clause | 2019-10-18T09:47:30 | 2015-05-04T17:48:48 | Scilab | UTF-8 | Scilab | false | false | 3,716 | sci | mdaqAIRead.sci | function data = mdaqAIRead(arg1, arg2, arg3, arg4)
data = [];
link_id = -1;
if argn(2) == 3 then
channels = arg1;
aiRange = arg2;
aiMode = arg3;
end
if argn(2) == 4 then
link_id = arg1;
channels = arg2;
aiRange = arg3;
aiMode = arg4;
if link_id < 0 then
error("Invalid connection id!")
end
end
global %microdaq;
if %microdaq.private.mdaq_hwid <> [] then
adc_info = %microdaq.private.adc_info;
if argn(2) > 4 | argn(2) < 3 then
mprintf("Description:\n");
mprintf("\tReads analog inputs\n");
mprintf("Usage:\n");
mprintf("\tdata = mdaqAIRead(linkId, channels, range, isDifferential)\n")
mprintf("\tlinkId - connection id returned by mdaqOpen() (OPTIONAL)\n");
mprintf("\tchannels - scalar or vector with channel numbers\n");
mprintf("\trange - analog input range\n");
mprintf("\t [-10,10] - single range argument applied for all used channels\n");
mprintf("\t [-10,10; -5,5] - multi-range argument for two channels\n");
mprintf("\tisDifferential - scalar or vector defining measurement type (%s - differential, %s - single-ended)\n", "%T", "%F");
return;
end
else
error('Unable to detect MicroDAQ confituration - run mdaqHWInfo and try again!');
return;
end
if size(channels, 'r') > 1 then
error("Single row AI channel vector expected!")
return;
end
if size(aiRange, 'c') <> 2 then
error("Vector range [low,high;low,high;...] expected!")
return;
end
if size(aiMode, 'r') > 1 then
error("Single row AI measurement mode vector expected!")
return;
end
adc_ch_count = strtod(adc_info.channel);
if aiMode then
adc_ch_count = adc_ch_count / 2;
end
ch_count = size(channels, 'c');
if ch_count < 1 | ch_count > adc_ch_count then
error("Wrong AI channel selected!")
return;
end
if max(channels) > adc_ch_count | min(channels) < 1 then
error("Wrong AI channel selected!")
return;
end
aiRangeSize = size(aiRange, 'r');
if aiRangeSize <> 1 & aiRangeSize <> ch_count then
error("Range vector should match selected AI channels!")
return;
end
aiModeSize = size(aiMode, 'c');
if aiModeSize <> 1 & aiModeSize <> ch_count then
error("Mode (isDifferential parameter) vector should match selected AI channels!")
return;
end
if aiRangeSize == 1 then
range_tmp = aiRange;
aiRange = ones(ch_count,2);
aiRange(:,1) = range_tmp(1);
aiRange(:,2) = range_tmp(2);
end
aiRange = matrix(aiRange', 1, ch_count*2);
aiMode(find(aiMode==%T))=1;
if aiModeSize == 1 then
aiMode = ones(1, ch_count) * aiMode;
end
if argn(2) == 3 then
link_id = mdaqOpen();
if link_id < 0 then
error("Unable to connect to MicroDAQ device!");
end
end
result = [];
[data result] = call("sci_mlink_ai_read",..
link_id, 1, "i",..
channels, 2, "i",..
ch_count, 3, "i",..
aiRange, 4, "d",..
aiMode, 5, "i",..
"out",..
[1, ch_count], 6, "d",..
[1, 1], 7, "i");
if argn(2) == 3 then
mdaqClose(link_id);
end
if result < 0 then
error(mdaq_error2(result), 10000+(-result));
end
endfunction
|
96885e2777cdb9a341cb24e85b67527a7df4ccdb | c5a5b51d0d9d4bb57cc4508c2ffc453ccf47aeba | /iqcoef2imbal/test_iqcoef2imbal.sce | f5d9b976e54f168d82b268e89ae7419372ce43c5 | [] | no_license | PolaPriyanka/ScilabCommunication | 2adca45f772b2ca6a602e10e4801576eeb0da33d | 5b5c704e591f20be6944800a1b4b25cf06f56592 | refs/heads/master | 2021-01-01T18:22:48.761766 | 2015-12-16T07:26:29 | 2015-12-16T07:26:29 | 42,721,104 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 184 | sce | test_iqcoef2imbal.sce | [a_imb_db,ph_imb_deq] = iqcoef2imbal([4 2 complex(-0.1145,0.1297) complex(-0.0013,0.0029)])
disp(a_imb_db,'amplitude imbalance in dB =')
disp(ph_imb_deq,'phase imbalance in degrees=')
|
60433cab882d7bbc0089860db6aeec7b7a574aab | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /125/CH4/EX4.10/Example4_10.sce | 8f9565b26bf5111f250e29c72ccc7bd1e21931f6 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 452 | sce | Example4_10.sce | //Caption: Program to compute discrete cosine tranform
//Example4.10
//page 198
clc;
N =4; //DCT matrix of order four
X = dct_mtx(N);
disp(X,'DCT matrix of order four')
//Result
//DCT matrix of order four
//
// 0.5 0.5 0.5 0.5
// 0.6532815 0.2705981 - 0.2705981 - 0.6532815
// 0.5 - 0.5 - 0.5 0.5
// 0.2705981 - 0.6532815 0.6532815 - 0.2705981 |
a3d3fbb7606762219be32360c10e046f8bfca0a9 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1730/CH2/EX2.20/Exa2_20.sce | c1298f663379a7870729154a3d332be724d2e957 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 469 | sce | Exa2_20.sce | //Exa2.20
clc;
clear;
close;
//given data
alpha20=1/254.5;// in ohm/ohm/degree C
t2=60;//degree C
t1=20;//degree C
rho0=1.6*10^-6;
alpha60=1/(1/alpha20+(t2-t1));
disp("Temperature coefficient of resistance at 60 degree C is : "+string(alpha60)+" ohm/ohm/degree C");
//from alpha20=1/(1/alpha0+20)
alpha0=1/(1/alpha20-20);
//Formula rho60=rho0*(1+alpha0*t)
rho60=rho0*(1+alpha0*t2);
disp("Specific resistance at 60 degree C is : "+string(rho60)+" ohm-cm") |
040a15ec453beed11bd9177831c896f1e91993fb | 089894a36ef33cb3d0f697541716c9b6cd8dcc43 | /NLP_Project/test/blog/ngram/5.13_7.tst | 40623493d327937adc4f790207c4886e24a6a509 | [] | no_license | mandar15/NLP_Project | 3142cda82d49ba0ea30b580c46bdd0e0348fe3ec | 1dcb70a199a0f7ab8c72825bfd5b8146e75b7ec2 | refs/heads/master | 2020-05-20T13:36:05.842840 | 2013-07-31T06:53:59 | 2013-07-31T06:53:59 | 6,534,406 | 0 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 258,194 | tst | 5.13_7.tst | 13 27:1 782:1 1289:1 1415:1 1748:1 1813:1 2169:1 2424:1 2480:1 2502:1 2817:1 3476:1 4006:1 4940:1 6126:40 6245:1 6335:1 7012:1 7059:1 7206:1 7648:1 8568:1 8843:1 9064:1 9280:1 10053:1 10424:1 11522:1 11690:1 11800:1 12082:1 12365:1 12589:1 12603:1 12888:1 13141:1 13331:1 14236:1 14606:1 16575:1 18293:1 19633:1 19705:1 19764:1 20023:1 21031:1 21096:1 21924:1 22159:1 22332:1 22762:1 22831:1 23059:1
13 27:1 258:1 782:1 1289:1 1415:1 1748:1 1813:1 2169:1 2424:1 2480:1 2502:1 2817:1 3476:1 3645:1 4006:1 4442:1 4545:1 4940:1 5039:1 6112:1 6126:54 6210:1 6245:1 6306:1 6335:1 6668:1 6773:1 6783:1 7012:1 7059:1 7206:1 7453:1 7456:1 7648:1 7701:1 8550:1 8568:1 8843:1 8857:1 9064:1 9093:1 9280:1 9330:1 10053:1 10424:1 10622:1 10846:1 11042:1 11361:1 11522:1 11690:1 11800:1 11975:1 12082:1 12188:1 12365:1 12465:1 12589:1 12603:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13331:1 13573:1 13984:1 14063:1 14236:1 14606:1 15007:1 15050:1 15314:1 15337:1 15502:1 16575:1 16681:1 16786:1 16859:1 17654:1 17706:1 17945:1 18205:1 18293:1 18606:1 18858:1 19633:1 19705:1 19764:1 19791:1 20023:1 20641:1 21031:1 21096:1 21354:1 21924:1 22159:1 22332:1 22488:1 22762:1 22831:1 23059:1 23081:1
13 27:1 258:1 304:1 345:1 417:1 782:1 1181:1 1289:1 1415:1 1628:1 1748:1 1764:1 1813:1 2169:1 2424:1 2480:1 2493:1 2502:1 2652:1 2817:1 3078:1 3464:1 3476:1 3645:1 4006:1 4442:1 4545:1 4578:1 4940:1 5039:1 5754:1 5915:1 5938:1 5990:1 6112:1 6126:100 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6306:1 6322:1 6335:1 6614:2 6668:1 6691:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 7012:1 7021:1 7059:1 7206:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:1 7648:1 7658:1 7701:1 7976:1 8105:1 8528:1 8550:1 8568:1 8843:1 8857:1 8893:1 9064:1 9093:1 9280:1 9330:1 10053:1 10076:1 10110:1 10424:1 10622:1 10846:1 11025:1 11042:1 11361:1 11503:2 11522:1 11690:1 11800:1 11975:1 12082:1 12188:3 12365:1 12465:1 12589:1 12603:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13269:1 13331:1 13573:1 13941:1 13984:1 14063:1 14236:1 14535:1 14606:1 15007:1 15018:1 15050:1 15314:1 15337:1 15502:1 15507:1 16431:1 16575:1 16681:1 16786:1 16789:1 16859:1 17199:1 17310:1 17363:1 17654:1 17706:1 17767:1 17945:1 17989:2 18126:1 18205:1 18293:1 18606:1 18687:1 18774:2 18858:1 19085:1 19216:1 19565:1 19633:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:1 20023:1 20641:1 20989:1 21031:1 21096:1 21354:1 21676:1 21924:1 21948:1 22159:1 22332:1 22398:1 22488:1 22762:1 22781:1 22831:1 22920:1 22986:1 23059:1 23081:1
13 14:1 27:1 258:1 304:1 345:1 417:2 782:1 1181:1 1289:1 1415:1 1628:1 1748:1 1764:1 1813:1 2169:1 2424:1 2480:1 2493:1 2502:1 2652:2 2817:1 3078:1 3464:1 3476:1 3484:1 3645:1 4006:1 4442:1 4545:1 4578:2 4744:1 4940:1 5039:1 5157:1 5743:1 5754:1 5915:1 5938:1 5990:1 6112:1 6126:118 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6306:1 6322:1 6335:1 6614:3 6668:1 6691:1 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6977:1 7012:1 7021:1 7059:1 7175:1 7206:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:1 7648:1 7658:2 7701:1 7954:1 7976:1 8105:1 8528:1 8550:1 8568:1 8843:1 8857:1 8893:1 9064:1 9093:1 9280:1 9330:1 10053:1 10076:1 10110:1 10424:1 10622:1 10846:1 11025:2 11042:1 11361:1 11503:3 11522:1 11621:1 11690:1 11800:1 11975:1 11977:1 12082:1 12188:3 12249:1 12365:1 12465:1 12589:1 12603:1 12697:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13540:1 13573:1 13941:1 13984:1 13987:1 14063:1 14236:1 14535:1 14606:1 14666:1 15007:1 15018:1 15050:1 15314:1 15337:1 15502:1 15507:1 16431:1 16575:1 16681:1 16786:1 16789:2 16859:1 17066:1 17199:1 17310:1 17363:1 17612:1 17654:1 17706:1 17767:1 17945:1 17989:3 18126:1 18205:1 18293:1 18606:1 18687:1 18774:3 18858:1 18909:1 18910:1 19085:1 19216:2 19565:1 19633:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:1 19909:1 20023:1 20641:1 20925:1 20989:1 21031:1 21096:1 21354:1 21676:1 21921:1 21924:1 21948:1 22159:1 22332:1 22398:1 22488:1 22762:1 22781:1 22831:1 22920:1 22961:1 22986:1 23059:1 23081:1 23312:1
13 14:1 27:1 60:1 258:1 304:2 345:1 417:2 537:1 782:1 938:1 1015:1 1179:1 1181:2 1289:1 1415:1 1539:1 1628:1 1748:1 1764:2 1813:1 2169:1 2424:1 2474:1 2480:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2817:1 2925:1 3078:1 3254:1 3331:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3645:1 3754:1 3923:1 4006:1 4442:1 4545:1 4578:2 4695:1 4744:1 4940:1 5039:1 5157:1 5332:1 5477:1 5594:1 5743:1 5754:2 5915:1 5938:2 5990:1 6069:1 6112:1 6126:160 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6614:3 6668:1 6691:2 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6977:1 7012:2 7017:1 7021:1 7059:1 7175:1 7206:1 7219:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:2 7648:1 7658:2 7669:1 7701:1 7954:1 7976:1 8092:1 8105:1 8223:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8843:1 8857:1 8893:1 9037:1 9064:1 9093:1 9127:1 9280:1 9330:1 9663:2 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10424:1 10622:1 10687:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11127:1 11361:1 11503:3 11522:1 11621:1 11690:1 11800:1 11975:1 11977:1 12032:1 12082:1 12188:3 12249:1 12365:2 12465:1 12589:2 12603:1 12697:1 12721:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13484:1 13540:1 13573:1 13590:1 13941:1 13984:1 13987:1 14063:1 14160:1 14236:1 14535:1 14606:1 14666:1 14992:1 15007:1 15018:1 15050:1 15215:1 15314:1 15337:1 15368:1 15502:1 15507:1 16164:1 16250:1 16408:1 16431:1 16575:1 16633:1 16681:1 16786:1 16789:2 16859:1 17066:1 17174:1 17199:1 17310:1 17356:1 17363:1 17421:1 17612:1 17654:1 17706:1 17767:1 17854:1 17945:1 17989:3 18126:1 18205:1 18282:1 18293:1 18312:1 18606:1 18687:1 18690:1 18774:3 18858:1 18909:1 18910:1 18934:1 19057:1 19085:1 19216:2 19565:1 19620:1 19633:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:2 19909:1 20023:1 20093:1 20157:1 20211:1 20641:1 20770:1 20925:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:1 21354:1 21676:1 21921:1 21924:1 21947:1 21948:1 22032:1 22063:1 22068:1 22159:1 22332:1 22398:1 22488:1 22762:1 22781:1 22788:1 22817:1 22831:1 22920:2 22961:1 22986:1 23059:1 23081:1 23226:1 23312:1
13 14:1 27:1 60:1 258:1 304:2 345:1 417:2 537:1 782:1 809:1 938:1 1015:1 1179:1 1181:2 1289:1 1415:1 1539:1 1628:1 1748:1 1764:2 1813:1 1934:1 2051:1 2169:1 2424:1 2474:1 2480:1 2487:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2817:1 2925:1 3078:1 3254:1 3268:1 3331:1 3419:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3645:1 3754:1 3852:1 3890:1 3923:1 3972:1 4006:1 4237:1 4442:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4940:1 5039:1 5157:1 5332:1 5477:2 5594:1 5654:1 5743:1 5754:2 5786:1 5915:1 5938:2 5990:1 6069:1 6112:1 6126:177 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6614:3 6668:1 6691:2 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6977:1 7012:2 7017:1 7021:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:1 7219:1 7248:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:2 7648:1 7658:2 7669:1 7701:1 7954:1 7976:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:2 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8843:1 8857:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9127:1 9280:1 9330:1 9663:2 9761:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10424:1 10580:1 10622:1 10687:2 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11127:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:1 11621:1 11690:1 11800:1 11833:1 11975:1 11977:1 12032:2 12082:2 12188:3 12249:1 12365:3 12465:1 12589:2 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13471:1 13484:1 13540:2 13573:1 13590:1 13941:1 13984:1 13987:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14535:1 14606:1 14652:1 14666:1 14992:1 15007:1 15018:1 15050:1 15215:1 15314:1 15337:1 15346:1 15368:1 15502:1 15507:1 15867:1 16005:1 16164:1 16250:1 16408:1 16425:1 16431:1 16575:1 16633:1 16672:1 16681:1 16786:1 16789:2 16859:1 17066:1 17174:2 17199:1 17310:1 17356:2 17363:1 17421:1 17612:2 17654:1 17706:1 17767:1 17853:1 17854:2 17945:1 17989:3 18126:1 18176:1 18205:1 18282:1 18293:1 18312:1 18606:1 18687:1 18690:1 18760:1 18774:3 18858:1 18909:1 18910:1 18919:1 18934:1 19057:1 19085:1 19216:2 19565:1 19620:2 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:2 19909:1 19977:1 20023:1 20093:2 20157:1 20211:2 20641:1 20762:1 20770:1 20925:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:2 21354:1 21676:1 21921:1 21924:1 21947:2 21948:1 22032:2 22063:1 22068:2 22159:1 22332:1 22398:1 22488:1 22574:1 22762:1 22781:1 22788:1 22817:2 22831:1 22920:2 22961:1 22986:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:2 23312:1
13 14:1 27:2 60:2 258:1 304:2 345:1 417:2 537:2 782:1 809:1 938:1 982:1 1015:1 1179:1 1181:2 1289:1 1415:1 1493:1 1539:1 1628:1 1664:2 1748:2 1764:2 1776:1 1813:1 1934:1 1964:1 2051:1 2124:1 2169:1 2424:1 2474:1 2480:1 2487:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3215:1 3254:1 3268:1 3331:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3645:1 3754:1 3852:1 3890:1 3923:2 3972:1 4006:1 4237:1 4442:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4940:1 5039:1 5109:1 5153:1 5157:1 5332:1 5477:3 5594:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:2 5786:1 5915:1 5938:2 5965:1 5990:1 6021:1 6069:1 6112:1 6126:245 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6425:1 6614:3 6668:1 6691:2 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6873:1 6977:1 7012:3 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:2 7219:1 7248:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:2 7648:1 7658:2 7669:1 7701:1 7954:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:3 8289:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8837:1 8843:1 8857:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9127:1 9280:1 9330:1 9663:2 9761:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10330:1 10424:1 10453:1 10574:1 10580:1 10606:1 10622:1 10687:3 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11127:1 11131:1 11153:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:2 11621:1 11690:1 11800:2 11833:1 11975:1 11977:1 12032:3 12082:3 12188:3 12249:1 12365:5 12465:1 12589:3 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13405:1 13471:1 13484:1 13540:2 13573:1 13590:1 13941:1 13984:1 13987:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14535:1 14571:1 14606:1 14652:1 14666:1 14894:1 14992:2 15007:1 15018:1 15050:2 15080:1 15173:2 15215:1 15314:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:1 15502:1 15507:1 15543:2 15623:1 15867:1 16005:1 16164:1 16250:1 16408:1 16425:1 16431:1 16575:1 16633:1 16672:1 16681:1 16786:1 16789:2 16859:1 17066:1 17174:3 17199:1 17247:1 17310:1 17356:3 17363:1 17421:1 17505:1 17612:2 17654:1 17706:1 17767:1 17853:1 17854:3 17945:1 17989:3 18126:1 18176:1 18205:1 18282:1 18293:1 18312:1 18606:1 18687:1 18690:2 18760:1 18774:3 18858:1 18909:1 18910:1 18919:1 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19167:1 19216:2 19371:1 19565:1 19620:3 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:2 19909:1 19977:1 20023:1 20093:3 20157:1 20211:3 20441:1 20641:1 20762:1 20770:1 20910:1 20925:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:3 21354:1 21676:1 21741:1 21921:1 21924:1 21947:3 21948:1 22032:3 22063:1 22068:3 22159:2 22332:1 22398:1 22483:1 22488:1 22574:1 22762:1 22781:1 22788:2 22817:3 22831:1 22920:2 22961:1 22986:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:3 23312:1
13 14:1 27:2 60:2 258:1 304:2 345:1 417:2 537:2 782:1 809:1 823:1 938:1 982:1 1015:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1289:1 1360:1 1415:1 1457:1 1493:1 1539:1 1628:1 1664:2 1748:2 1764:2 1776:1 1813:1 1934:1 1964:1 2051:1 2124:1 2169:1 2424:1 2474:1 2480:1 2487:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3215:2 3254:1 3268:1 3331:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3645:1 3754:1 3852:1 3881:1 3890:1 3923:2 3972:1 4006:1 4237:1 4353:1 4442:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5153:1 5157:1 5332:1 5377:1 5477:4 5594:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:2 5786:1 5833:1 5915:1 5938:2 5965:1 5990:1 6021:1 6069:1 6112:1 6126:270 6210:1 6223:1 6245:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:1 6425:1 6614:3 6668:1 6691:2 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6873:1 6977:1 7012:3 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:2 7219:1 7248:1 7376:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7522:2 7527:1 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7701:1 7954:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:4 8253:1 8289:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8789:1 8837:1 8843:1 8857:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9105:1 9127:1 9280:1 9330:1 9663:2 9761:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10330:1 10424:1 10453:1 10574:1 10580:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:4 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11127:1 11131:1 11153:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:3 11620:1 11621:1 11690:1 11800:2 11833:1 11975:2 11977:1 12032:4 12082:3 12188:3 12249:1 12365:6 12403:1 12465:2 12589:3 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12957:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13471:1 13484:1 13540:2 13573:1 13590:1 13708:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14535:1 14571:1 14606:1 14630:1 14652:1 14666:1 14894:1 14992:2 15007:1 15018:1 15041:1 15050:2 15080:1 15173:2 15215:1 15314:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:1 15502:1 15507:1 15543:2 15623:1 15638:1 15867:1 16005:1 16164:1 16250:1 16408:1 16425:1 16431:2 16575:1 16633:1 16672:1 16681:1 16776:1 16786:1 16789:2 16859:1 16955:1 17066:1 17174:4 17199:1 17247:1 17310:1 17356:4 17363:1 17421:1 17505:1 17612:2 17654:1 17706:1 17767:1 17853:1 17854:4 17906:1 17945:1 17989:3 18126:1 18176:1 18188:1 18205:2 18282:1 18293:1 18312:1 18606:1 18687:1 18690:2 18760:1 18774:3 18858:2 18909:1 18910:1 18919:1 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19167:1 19216:2 19371:1 19565:1 19590:1 19620:4 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:2 19906:1 19909:1 19916:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:4 20157:1 20211:4 20441:1 20641:2 20762:1 20770:1 20910:1 20925:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:4 21295:1 21354:2 21676:1 21741:1 21921:1 21924:1 21947:4 21948:1 22032:4 22063:1 22068:4 22159:2 22332:1 22398:1 22411:1 22483:1 22488:1 22574:1 22762:1 22781:1 22788:2 22817:4 22831:1 22861:1 22920:2 22961:1 22986:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:4 23312:1
13 14:1 27:2 60:3 193:1 234:1 258:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 537:3 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1415:1 1457:1 1481:1 1493:1 1539:1 1568:1 1612:1 1628:1 1664:3 1748:2 1764:2 1776:1 1813:1 1934:1 1964:1 2051:1 2124:1 2169:1 2424:1 2474:1 2480:1 2487:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3505:2 3554:1 3645:1 3754:1 3852:1 3881:1 3890:1 3923:3 3972:1 4006:1 4237:1 4309:1 4353:1 4442:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4663:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5153:1 5157:1 5332:2 5377:1 5477:4 5594:1 5600:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:1 5833:1 5915:1 5938:2 5965:1 5990:1 6021:1 6069:1 6112:1 6126:394 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:1 6425:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6738:1 6773:1 6783:1 6845:1 6848:1 6873:1 6971:1 6977:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:2 7219:1 7248:1 7376:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:1 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:4 8253:1 8278:1 8289:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8789:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9105:1 9127:1 9280:1 9330:1 9441:1 9663:2 9761:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10574:1 10580:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:4 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11127:1 11131:1 11153:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:3 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11800:2 11833:1 11975:3 11977:2 12004:1 12032:4 12051:1 12082:3 12188:3 12249:1 12354:1 12365:6 12403:1 12465:2 12589:3 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13053:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13471:1 13484:1 13540:2 13573:1 13590:1 13607:1 13708:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14036:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14510:1 14535:1 14571:1 14606:1 14630:1 14652:1 14666:1 14894:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:2 15080:1 15173:3 15215:1 15263:1 15314:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:1 15502:1 15507:1 15543:3 15623:1 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:1 16164:1 16250:1 16408:1 16425:1 16431:2 16575:1 16633:1 16672:1 16681:1 16776:1 16786:1 16789:2 16844:1 16859:1 16955:1 17066:1 17174:4 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:4 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17767:2 17853:1 17854:4 17906:1 17945:1 17989:3 18126:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18282:1 18293:1 18312:1 18444:2 18606:1 18687:1 18690:3 18760:1 18774:3 18858:2 18909:1 18910:1 18919:1 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19167:1 19216:2 19371:1 19565:1 19590:1 19620:4 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:1 19909:1 19916:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:4 20157:1 20211:4 20441:1 20606:1 20641:2 20644:1 20673:1 20762:1 20770:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:4 21295:1 21316:1 21354:3 21367:1 21408:1 21676:1 21741:1 21921:1 21923:1 21924:1 21947:4 21948:1 22032:4 22063:1 22068:4 22159:2 22192:1 22332:1 22398:1 22411:1 22483:1 22488:1 22574:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22781:1 22788:3 22817:4 22831:1 22861:1 22920:3 22961:1 22986:2 23005:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:4 23312:1
13 14:1 27:2 60:3 193:1 234:1 258:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 537:3 650:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1457:1 1481:1 1493:1 1539:1 1568:1 1612:1 1628:1 1664:3 1748:2 1764:2 1776:1 1813:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2424:1 2474:2 2480:2 2487:1 2493:1 2502:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:1 3324:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3505:2 3554:1 3645:1 3754:1 3852:1 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3972:1 4006:1 4033:1 4237:1 4309:1 4353:1 4442:1 4495:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4663:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5477:4 5594:1 5600:1 5644:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:1 5833:1 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5990:1 6021:2 6069:1 6112:1 6126:433 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:2 7219:1 7248:1 7376:1 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:1 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:4 8253:1 8278:1 8289:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8715:1 8789:1 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:1 9127:1 9280:1 9330:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9761:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10574:2 10580:1 10604:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:4 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:3 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11800:2 11833:1 11975:3 11977:2 12004:1 12032:4 12051:1 12082:3 12109:1 12188:3 12249:1 12354:1 12365:6 12403:1 12465:2 12589:3 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13471:1 13484:1 13540:2 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13803:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14036:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:2 14630:1 14652:1 14666:1 14894:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:2 15080:1 15173:3 15215:1 15241:1 15263:1 15314:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15623:2 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:1 16164:1 16250:1 16349:1 16408:1 16425:1 16431:2 16575:1 16633:1 16672:1 16681:2 16776:1 16786:1 16789:2 16844:1 16859:1 16955:1 17066:1 17174:4 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:4 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17767:3 17853:1 17854:4 17906:1 17945:1 17989:3 18126:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18444:2 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18858:2 18909:1 18910:2 18919:1 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19167:1 19216:2 19371:2 19565:1 19590:1 19620:4 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:1 19909:1 19916:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:4 20157:1 20211:4 20220:1 20320:1 20441:2 20567:1 20606:1 20641:2 20644:1 20673:1 20762:1 20770:1 20831:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:4 21295:1 21316:1 21354:3 21367:1 21408:1 21676:1 21741:1 21921:1 21923:1 21924:1 21947:4 21948:1 22032:4 22063:1 22068:4 22159:2 22192:1 22332:1 22398:1 22411:1 22483:1 22488:1 22574:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22781:1 22788:3 22817:4 22831:1 22861:1 22863:1 22920:3 22961:1 22986:2 23005:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:4 23312:2
13 14:1 27:2 60:3 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 537:3 650:1 751:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1457:2 1467:1 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1612:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:2 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2424:1 2474:2 2480:2 2487:1 2493:1 2502:1 2582:1 2608:1 2609:1 2652:2 2748:1 2750:1 2779:4 2784:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:1 3324:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3505:2 3554:1 3645:1 3731:1 3754:1 3852:1 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3972:1 3989:1 4006:1 4033:1 4237:1 4309:1 4353:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4663:1 4695:1 4732:1 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5477:4 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:1 5833:1 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:1 5990:1 6021:2 6060:1 6069:1 6112:1 6126:488 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:1 7164:1 7175:1 7206:2 7219:1 7248:1 7376:1 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8202:1 8223:4 8253:1 8278:1 8289:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8715:1 8789:1 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:2 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:1 9127:1 9210:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 10053:1 10076:1 10110:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10574:2 10580:1 10604:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:4 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11503:3 11522:1 11574:3 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:4 12051:1 12082:3 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:6 12403:1 12465:3 12589:3 12603:1 12697:1 12721:1 12728:1 12763:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13471:1 13484:1 13540:2 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14034:1 14036:1 14043:1 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:2 14630:1 14652:1 14666:1 14731:1 14843:5 14894:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15173:3 15215:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15623:2 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:1 16164:1 16193:1 16250:1 16349:1 16408:1 16425:1 16431:3 16575:1 16633:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16844:1 16859:1 16877:1 16955:1 17066:1 17097:1 17142:1 17174:4 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:4 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17767:3 17853:1 17854:4 17906:1 17945:1 17989:3 18126:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18858:3 18909:1 18910:2 18919:1 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19216:2 19371:2 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19620:4 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:4 20157:1 20211:4 20220:1 20320:1 20441:2 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:3 20644:1 20673:1 20762:1 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21237:4 21295:1 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21676:1 21741:1 21921:1 21923:1 21924:1 21947:4 21948:1 21960:1 22032:4 22063:1 22068:4 22159:2 22192:1 22250:1 22332:1 22398:1 22411:1 22483:1 22488:1 22574:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22781:1 22788:3 22817:4 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22961:1 22986:2 23005:1 23059:1 23061:1 23081:1 23226:4 23312:2
13 14:1 27:3 60:3 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 537:3 587:1 650:1 751:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1457:2 1467:1 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:3 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:1 2424:1 2474:2 2480:2 2487:1 2493:1 2502:1 2582:1 2608:1 2609:1 2652:3 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3731:1 3754:1 3852:2 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3972:1 3989:1 4006:1 4033:1 4237:2 4285:1 4309:1 4353:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4732:2 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5477:4 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:1 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:1 5990:1 6021:2 6060:1 6067:1 6069:1 6112:1 6126:531 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:2 7164:1 7175:1 7206:3 7219:1 7248:1 7376:1 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:1 8105:1 8108:1 8202:1 8223:4 8253:1 8278:1 8289:1 8331:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8715:1 8789:1 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:1 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 9816:1 9858:1 9980:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10574:2 10580:1 10604:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:4 10767:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11503:3 11514:1 11522:1 11574:3 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11720:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:4 12051:1 12082:4 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:7 12403:1 12465:3 12589:3 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13471:2 13484:1 13540:2 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14843:5 14894:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15173:3 15215:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15568:1 15623:2 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16164:1 16193:1 16226:1 16250:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:1 16431:3 16575:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16844:1 16859:1 16877:1 16955:1 17066:1 17097:1 17142:1 17174:4 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:4 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17767:3 17853:1 17854:4 17906:1 17934:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19216:2 19371:2 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19620:4 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:4 20157:1 20211:4 20220:1 20320:1 20441:2 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:3 20644:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21237:4 21278:1 21295:1 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21676:1 21741:1 21847:1 21921:2 21923:1 21924:1 21947:4 21948:1 21960:1 22032:4 22063:1 22068:4 22159:3 22163:1 22192:1 22250:1 22332:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:4 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23226:4 23312:2
13 14:1 27:3 60:3 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 537:3 587:1 650:1 692:1 751:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1457:2 1467:1 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:3 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:1 2424:1 2474:2 2480:2 2487:1 2493:1 2502:1 2582:1 2608:1 2609:1 2652:3 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3731:1 3754:1 3852:2 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3972:1 3989:1 4006:1 4033:1 4237:2 4285:1 4309:1 4353:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4732:2 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5477:5 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:1 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:1 5990:1 6021:2 6060:1 6067:1 6069:1 6112:1 6126:545 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:2 7164:1 7175:1 7206:3 7219:1 7248:1 7376:1 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:2 8105:1 8108:1 8202:1 8223:5 8253:1 8278:1 8289:1 8331:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8715:1 8789:1 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:1 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 9816:1 9858:1 9980:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10574:2 10580:1 10604:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:5 10767:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11503:3 11514:2 11522:1 11574:4 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11720:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:5 12051:1 12082:4 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:8 12403:1 12465:3 12589:4 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13471:2 13484:1 13540:2 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13984:1 13987:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14843:5 14894:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:1 15173:3 15215:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15568:1 15623:2 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16164:1 16193:1 16226:1 16250:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:1 16431:3 16575:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16815:1 16844:1 16859:1 16877:1 16955:1 17066:1 17080:1 17097:1 17142:1 17174:5 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:5 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17767:3 17853:1 17854:5 17906:1 17934:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19216:2 19371:2 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19620:5 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:5 20157:1 20211:5 20220:1 20320:1 20441:2 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:3 20644:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21237:5 21278:1 21295:1 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21676:1 21741:1 21847:1 21921:2 21923:1 21924:1 21947:5 21948:1 21960:1 22032:5 22063:1 22068:5 22159:3 22163:1 22192:1 22250:1 22299:1 22332:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:5 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23226:5 23312:2
13 14:1 27:4 60:3 132:1 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 504:1 537:3 587:1 650:1 692:1 751:1 763:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1457:2 1467:1 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:3 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:1 2424:1 2474:2 2480:2 2487:1 2493:1 2502:1 2582:1 2605:1 2608:1 2609:1 2652:3 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:2 2895:1 2925:1 2938:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3731:1 3754:1 3852:2 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3972:1 3989:1 4006:1 4033:1 4237:2 4285:1 4309:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4732:2 4734:1 4744:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:6 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:1 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:1 5990:1 6021:2 6060:1 6067:1 6069:1 6112:1 6126:574 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:3 7219:1 7248:1 7376:1 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:3 8105:1 8108:1 8202:1 8223:6 8253:1 8278:1 8289:1 8331:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8715:1 8789:1 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:1 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 9816:1 9858:1 9980:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:2 10580:1 10604:1 10606:2 10622:1 10652:1 10687:6 10767:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11503:3 11514:2 11522:1 11574:5 11618:1 11620:1 11621:1 11690:1 11720:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:6 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:10 12403:1 12465:3 12572:1 12589:5 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13471:2 13484:1 13540:2 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13981:1 13984:1 13987:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14370:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14843:5 14894:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:1 15173:3 15215:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15568:1 15623:2 15638:1 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16164:1 16193:1 16226:1 16250:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:2 16431:3 16575:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16815:1 16844:1 16859:1 16877:1 16955:1 17066:1 17080:1 17097:1 17142:1 17174:6 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:6 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17853:1 17854:6 17906:1 17934:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:1 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19216:2 19371:2 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19620:6 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:6 20157:1 20211:6 20220:1 20320:1 20441:2 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:3 20644:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21237:6 21278:1 21295:1 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21536:1 21676:1 21741:1 21847:1 21921:2 21923:1 21924:1 21947:6 21948:1 21960:1 21984:1 22032:6 22063:1 22068:6 22159:3 22163:1 22192:1 22250:1 22299:1 22332:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:6 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23226:6 23312:2
13 14:1 27:4 60:3 132:1 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 504:1 506:1 537:3 553:1 587:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 938:1 982:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1415:1 1453:1 1457:2 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:3 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1861:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:2 2424:1 2474:2 2480:3 2487:1 2493:1 2502:1 2553:1 2582:1 2605:1 2608:1 2609:1 2652:5 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:2 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3726:1 3731:1 3754:1 3852:2 3867:1 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3967:1 3972:1 3989:1 4006:1 4033:1 4080:1 4237:2 4285:1 4309:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4732:2 4734:1 4744:1 4790:1 4838:2 4900:1 4940:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:7 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:2 5990:1 6021:2 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6126:655 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:3 7219:1 7248:1 7252:1 7337:1 7376:2 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:4 8105:1 8108:1 8202:1 8223:7 8253:1 8278:1 8289:1 8331:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8830:1 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8893:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 9816:1 9858:1 9980:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:2 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:1 10687:7 10767:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11503:3 11514:2 11522:1 11574:6 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11720:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:7 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:11 12403:1 12465:3 12572:1 12589:6 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13790:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13981:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14370:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:3 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14843:5 14856:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:2 15173:3 15215:1 15225:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15568:1 15623:2 15638:2 15674:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16045:1 16164:1 16193:1 16226:1 16250:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:2 16431:3 16509:1 16575:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16815:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16955:1 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17142:2 17174:7 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:7 17363:1 17421:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17853:1 17854:7 17906:1 17934:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18341:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19055:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19216:2 19371:2 19423:1 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19620:7 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:7 20157:1 20211:7 20220:1 20320:1 20381:1 20407:1 20441:2 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:3 20644:1 20671:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:7 21278:1 21295:2 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21444:1 21536:1 21565:1 21676:1 21741:1 21800:1 21847:1 21852:1 21921:4 21923:1 21924:1 21947:7 21948:1 21960:1 21984:1 22032:7 22063:1 22068:7 22159:3 22163:1 22192:1 22240:1 22250:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:7 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23226:7 23312:2
13 14:1 27:4 60:3 70:1 132:1 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 436:1 473:1 504:1 506:1 537:3 553:1 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1289:1 1360:1 1373:1 1378:1 1415:1 1453:1 1457:2 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:3 1748:3 1764:2 1776:1 1813:1 1815:1 1861:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:2 2424:1 2474:3 2480:3 2487:1 2493:1 2502:1 2553:1 2582:1 2605:1 2608:1 2609:1 2652:5 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:2 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3419:1 3445:1 3464:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3726:1 3731:1 3754:1 3852:2 3867:2 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4080:1 4237:2 4285:1 4309:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4732:2 4734:1 4744:1 4790:1 4838:2 4900:1 4940:1 4954:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:8 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6021:2 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6126:703 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7054:1 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:3 7219:1 7248:1 7252:1 7337:1 7376:2 7391:1 7434:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8032:1 8092:5 8105:1 8108:1 8202:1 8223:8 8253:1 8278:1 8289:1 8331:1 8360:1 8386:1 8397:1 8528:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8886:1 8893:1 8935:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:1 9816:1 9858:1 9980:1 10014:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:2 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:1 10687:8 10767:1 10846:1 10854:1 11025:2 11042:1 11051:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11503:3 11514:2 11522:1 11574:7 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11720:1 11800:2 11833:1 11841:1 11975:4 11977:2 12004:1 12032:8 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:12 12403:1 12465:4 12572:1 12589:7 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13790:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:1 14236:1 14299:1 14303:1 14370:1 14427:1 14479:1 14510:1 14535:1 14571:2 14606:3 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14843:5 14856:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:2 15173:3 15215:1 15225:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:3 15568:1 15615:1 15623:2 15638:2 15674:1 15762:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16045:1 16164:1 16193:1 16226:1 16250:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:2 16431:3 16438:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16815:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16955:1 16974:1 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17125:1 17142:2 17174:8 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17356:8 17363:1 17421:1 17427:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17853:1 17854:8 17906:1 17934:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18188:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18312:1 18325:1 18341:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19055:1 19057:1 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:1 19610:1 19620:8 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:8 20157:1 20211:8 20220:1 20320:1 20381:1 20407:1 20441:3 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:4 20644:1 20671:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:8 21278:1 21295:2 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21444:2 21536:2 21565:1 21676:1 21741:1 21800:1 21820:1 21847:1 21852:1 21921:4 21923:1 21924:1 21947:8 21948:1 21960:1 21984:1 22032:8 22063:1 22068:8 22159:3 22163:1 22192:1 22240:2 22250:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:8 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23226:8 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 433:1 436:1 473:1 504:1 506:1 537:3 553:2 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1237:1 1289:1 1360:1 1373:1 1377:1 1378:1 1415:1 1453:1 1457:2 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:2 2424:1 2474:3 2480:3 2487:1 2493:1 2502:1 2553:1 2582:1 2605:1 2608:1 2609:1 2652:5 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3419:1 3445:1 3464:1 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3726:2 3731:1 3754:1 3852:2 3867:2 3881:1 3890:1 3906:1 3923:3 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4080:1 4222:1 4237:2 4285:1 4309:1 4324:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:1 4736:1 4744:1 4790:2 4838:2 4876:1 4900:1 4940:1 4954:1 5039:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:8 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6021:2 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6126:788 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7054:1 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:1 7434:2 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7679:1 7701:1 7718:2 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8092:5 8105:1 8108:1 8202:1 8223:8 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8935:1 8945:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:1 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9980:1 9981:1 10014:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:2 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:1 10687:8 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 11024:1 11025:2 11042:1 11051:1 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11503:3 11514:2 11522:1 11574:7 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11975:4 11977:3 12004:1 12032:8 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12354:1 12365:14 12403:1 12465:4 12572:1 12589:8 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13790:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14299:1 14303:1 14370:1 14427:1 14479:1 14510:1 14513:1 14535:1 14571:2 14606:3 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:2 15173:4 15215:1 15225:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:2 15638:2 15646:1 15669:1 15674:1 15762:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16045:1 16117:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16408:1 16425:2 16431:3 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16955:1 16966:2 16974:1 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17125:1 17142:2 17174:8 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17346:1 17356:8 17363:1 17421:2 17427:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17848:1 17853:1 17854:8 17906:1 17934:1 17939:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18299:1 18312:1 18325:1 18341:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19513:1 19565:1 19590:1 19607:1 19610:1 19620:8 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19921:1 19948:1 19977:1 20023:1 20076:1 20093:8 20157:2 20211:8 20220:1 20320:1 20381:1 20407:1 20441:4 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:4 20644:1 20671:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:8 21265:1 21278:1 21295:2 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21444:2 21536:2 21565:1 21676:1 21741:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:4 21923:1 21924:1 21936:1 21947:8 21948:1 21960:1 21984:1 22032:8 22063:1 22068:8 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:8 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23226:8 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 417:2 433:1 436:1 473:1 504:1 506:1 537:3 553:2 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1237:1 1289:1 1360:1 1373:1 1377:1 1378:1 1415:1 1453:1 1457:2 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:2 2051:1 2124:1 2169:1 2202:2 2424:1 2474:3 2480:3 2487:2 2493:1 2502:1 2553:1 2582:1 2605:1 2608:1 2609:1 2652:5 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:1 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3726:2 3731:1 3754:1 3852:2 3867:2 3881:1 3890:2 3906:1 3923:3 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4222:1 4237:2 4238:1 4285:1 4309:1 4324:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:2 4736:1 4744:1 4790:2 4838:2 4876:1 4900:1 4940:1 4954:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:2 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:9 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6021:2 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6126:810 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:2 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7054:1 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:1 7434:3 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:2 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7679:1 7701:1 7718:2 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8092:6 8105:1 8108:1 8202:1 8223:9 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8935:1 8945:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:1 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9408:1 9441:1 9442:1 9477:2 9663:2 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9980:1 9981:1 10014:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:2 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:1 10687:9 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 11024:1 11025:2 11042:1 11051:1 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11574:8 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11975:4 11977:3 12004:1 12032:9 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:15 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:9 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:1 13891:1 13941:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14292:1 14299:2 14303:1 14370:1 14427:1 14479:1 14510:1 14513:1 14535:1 14571:2 14606:3 14623:1 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:2 15173:4 15215:1 15225:1 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:2 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:2 15638:2 15646:1 15669:1 15674:1 15762:1 15831:1 15867:1 15916:1 16005:2 16045:1 16117:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16408:1 16425:2 16431:3 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16633:1 16661:1 16672:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17125:1 17142:2 17174:9 17199:1 17247:1 17254:1 17310:1 17327:1 17346:1 17356:9 17363:1 17421:2 17427:1 17505:1 17513:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17848:1 17853:2 17854:9 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:1 18282:1 18293:1 18299:1 18312:1 18325:1 18341:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:1 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19513:1 19565:1 19590:1 19607:1 19610:1 19620:9 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:2 19909:1 19916:1 19921:1 19948:1 19977:2 20023:1 20076:1 20093:9 20157:2 20211:9 20220:1 20320:1 20381:1 20407:1 20441:4 20476:1 20546:1 20567:1 20606:1 20641:4 20644:1 20671:1 20673:1 20762:2 20770:1 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:9 21265:1 21278:1 21295:2 21316:1 21354:4 21367:1 21408:1 21444:2 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21741:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:4 21923:1 21924:1 21936:1 21947:9 21948:1 21960:1 21984:1 22032:9 22063:1 22068:9 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22574:2 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:9 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23226:9 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:1 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1237:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:2 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2124:1 2169:1 2202:2 2269:1 2424:1 2474:4 2480:3 2487:2 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:5 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3754:1 3852:2 3863:1 3867:2 3881:1 3890:2 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4222:1 4237:2 4238:1 4285:1 4297:1 4309:1 4324:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4495:1 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:2 4736:1 4744:1 4790:2 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:10 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6126:841 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:3 6971:1 6977:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:1 7035:1 7054:2 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:4 7529:1 7648:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:1 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8092:6 8105:1 8108:1 8202:1 8223:10 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9663:3 9689:1 9711:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:1 10687:10 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11051:1 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:9 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:1 12032:10 12051:1 12082:5 12109:1 12161:1 12188:3 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:16 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:10 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13873:1 13891:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14292:1 14299:2 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14571:3 14606:3 14623:1 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 15007:1 15018:1 15030:1 15041:1 15050:3 15080:1 15106:1 15149:2 15173:4 15215:1 15225:2 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:3 15638:2 15646:1 15669:1 15674:1 15762:1 15779:1 15831:1 15867:1 15916:1 15944:1 16005:2 16045:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16306:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16431:3 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17174:10 17199:1 17247:1 17254:1 17310:2 17327:1 17346:1 17356:10 17363:1 17421:2 17427:1 17505:1 17513:1 17536:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17706:1 17712:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:10 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:1 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:1 19610:1 19620:10 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:3 19908:1 19909:1 19916:1 19921:1 19948:1 19977:2 20023:1 20076:1 20093:10 20157:2 20211:10 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:4 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:1 20671:1 20673:1 20762:2 20770:2 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:10 21265:1 21278:1 21295:2 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:4 21923:1 21924:1 21936:1 21947:10 21948:1 21960:1 21984:1 22032:10 22063:1 22068:10 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:10 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23226:10 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1498:1 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:3 2487:2 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3791:1 3852:2 3863:1 3867:2 3881:1 3890:2 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:1 4285:1 4297:1 4309:1 4324:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4485:1 4495:2 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:2 4736:1 4744:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:11 5594:1 5600:1 5613:1 5644:1 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6020:1 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:911 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:3 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:2 7035:1 7054:2 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:4 7529:1 7573:1 7648:1 7649:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8092:7 8105:1 8108:1 8202:1 8223:11 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8561:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:1 9625:1 9663:3 9689:1 9711:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:1 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:2 10687:11 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:1 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:10 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:2 12032:11 12051:1 12082:5 12109:2 12161:1 12188:4 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:17 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:11 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13873:1 13891:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:1 14292:1 14295:1 14299:2 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14571:3 14606:3 14623:1 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15080:1 15081:1 15106:1 15149:2 15173:4 15215:2 15225:2 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:3 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15867:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16306:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:4 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:2 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17174:11 17199:1 17247:1 17254:1 17310:2 17327:1 17346:1 17356:11 17363:1 17421:2 17427:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:11 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:11 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:1 19977:2 20023:1 20076:1 20093:11 20157:2 20211:11 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:4 20444:1 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20671:1 20673:1 20762:2 20770:2 20831:1 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:11 21265:1 21278:1 21295:2 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:11 21948:1 21960:1 21984:1 22032:11 22063:2 22068:11 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:11 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23212:1 23226:11 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 587:1 615:1 650:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1498:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:4 2487:2 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:1 3867:2 3881:1 3890:2 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:1 4285:1 4297:1 4309:1 4324:1 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:2 4736:1 4744:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:12 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6020:1 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:940 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6845:1 6848:1 6873:3 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:1 7054:2 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:4 7529:1 7542:1 7573:1 7648:1 7649:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8092:7 8105:1 8108:1 8202:1 8223:12 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8561:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:1 9625:1 9663:3 9689:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:2 10687:12 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:10 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:2 12032:12 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:4 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:18 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:11 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12763:2 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:1 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:1 14292:1 14295:1 14299:2 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14571:3 14606:4 14623:1 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:1 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:3 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15867:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:4 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:3 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17174:12 17199:1 17247:1 17254:1 17310:2 17327:1 17346:1 17356:11 17363:1 17421:2 17427:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:12 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:12 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:1 19977:2 20023:1 20076:1 20093:11 20157:2 20211:12 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:5 20444:1 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20831:2 20862:1 20910:1 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:12 21265:1 21278:1 21295:2 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:12 21948:1 21960:1 21984:1 22032:12 22063:3 22068:12 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:12 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23212:1 23226:12 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:1 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:1 1664:4 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3554:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:2 3867:2 3881:1 3890:2 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:1 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:2 4353:1 4383:1 4431:1 4442:1 4445:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:12 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:1 5949:1 5955:1 5965:1 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:995 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:1 7054:2 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:1 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7573:1 7648:1 7649:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7893:1 7954:1 7961:1 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:7 8105:1 8108:1 8202:1 8223:13 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8561:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:2 9625:1 9663:3 9689:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10595:1 10604:2 10606:2 10622:1 10652:2 10687:13 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:11 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:2 12032:13 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:4 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:18 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:11 12603:1 12678:1 12697:1 12721:1 12728:2 12741:1 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:1 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14571:3 14606:4 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15543:4 15568:1 15615:1 15623:3 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15867:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:4 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:3 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:13 17199:1 17247:1 17254:1 17310:2 17327:1 17346:1 17356:12 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:1 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:13 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:1 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:12 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:12 20157:2 20211:12 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:5 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20831:2 20862:1 20910:2 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:12 21265:1 21278:1 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:12 21948:1 21960:1 21984:1 22032:13 22063:3 22068:13 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:1 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:12 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23108:1 23212:1 23226:13 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1664:4 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:2 3867:2 3881:1 3890:3 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:3 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:3 4353:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5086:1 5109:1 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:13 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:1 5949:1 5955:1 5965:1 5977:1 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1023 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:1 7054:2 7059:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:2 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:8 8105:1 8108:1 8202:1 8223:14 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8561:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:2 9625:1 9663:3 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10595:1 10604:2 10606:2 10622:2 10652:2 10687:14 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:11 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:2 12032:14 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:5 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:19 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:12 12603:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:1 12745:1 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:1 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:1 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:1 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:5 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:3 16776:1 16779:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:14 17199:1 17247:1 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:13 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:2 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:14 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:2 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:13 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:13 20157:2 20211:13 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:5 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20831:2 20862:1 20910:2 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:13 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:13 21948:1 21960:1 21984:1 22032:14 22063:3 22068:14 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:13 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23108:1 23212:1 23226:14 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 679:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:1 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:1 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:3 3867:2 3881:1 3890:3 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:3 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:3 4353:1 4365:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:14 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:1 5949:1 5955:1 5965:1 5977:1 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1048 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:2 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7854:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:8 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:15 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:1 8561:1 8568:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:2 9625:1 9663:3 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10595:1 10604:2 10606:2 10622:2 10652:2 10687:15 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:12 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 12004:2 12032:15 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:6 12249:1 12267:1 12344:1 12354:1 12365:20 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:12 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:1 12745:1 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:2 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:1 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:2 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:1 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:5 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:4 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:15 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:14 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:2 17654:2 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:15 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:3 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:14 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:14 20157:2 20211:14 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:14 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21461:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:14 21948:1 21960:1 21984:1 22032:15 22063:3 22068:15 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:14 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23108:1 23212:1 23226:15 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:1 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 679:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:1 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:2 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:6 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:2 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:3 3867:2 3881:1 3890:4 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:3 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:3 4353:1 4365:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5472:1 5477:15 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:1 5949:1 5955:1 5965:1 5977:2 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1063 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:3 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:9 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:16 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:2 8561:1 8568:1 8597:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:2 9625:1 9663:3 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10595:1 10604:2 10606:2 10622:3 10652:2 10687:16 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:12 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:1 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 11996:1 12004:2 12032:16 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:7 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12365:21 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:13 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:1 12745:1 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:2 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:2 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:2 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:5 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16661:1 16672:1 16674:1 16681:5 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:16 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:15 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:3 17654:3 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:16 17859:1 17906:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18126:1 18134:3 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:2 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:15 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:15 20157:2 20211:15 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:15 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21461:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:5 21923:1 21924:1 21936:1 21947:15 21948:1 21960:1 21984:1 22032:16 22063:3 22068:16 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:15 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23108:1 23212:1 23226:16 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 679:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:2 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1890:1 1911:1 1934:2 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:1 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2468:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:7 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3227:1 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:2 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:3 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:1 3983:3 3989:1 4006:1 4033:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:4 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5472:1 5477:16 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:2 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1091 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7151:1 7164:1 7175:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7545:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:17 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9549:2 9625:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:3 10652:2 10687:17 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:12 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:1 11690:1 11703:2 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 11996:1 12004:2 12032:17 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:8 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12365:22 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:14 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:2 12745:1 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:2 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:2 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:1 16431:5 16438:1 16447:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:6 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16795:1 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:17 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:16 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:3 17654:4 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:17 17859:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:2 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:2 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:16 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:16 20157:2 20203:1 20211:16 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21194:1 21237:16 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21461:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:6 21923:1 21924:1 21936:1 21947:16 21948:1 21960:1 21984:1 22032:17 22063:3 22068:17 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:16 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:17 23234:1 23312:2
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:1 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 679:1 692:1 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:2 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:1 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:2 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1890:2 1911:1 1934:2 1964:3 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2424:1 2468:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:7 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:3 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 2984:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3143:1 3191:1 3215:2 3227:1 3252:1 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3484:2 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3983:3 3989:1 4006:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:4 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5138:1 5153:3 5157:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5472:1 5477:17 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1134 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:1 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7545:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7772:1 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:1 8022:1 8032:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:1 9549:2 9625:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10313:1 10330:1 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10574:3 10580:1 10594:1 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:3 10652:2 10687:18 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:2 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:2 11690:1 11703:2 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11841:1 11967:1 11975:5 11977:3 11996:1 12004:2 12012:1 12032:18 12051:1 12082:5 12109:3 12161:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12365:23 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12501:1 12572:1 12589:14 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 13018:1 13053:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14610:1 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14843:5 14856:1 14890:1 14894:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15159:1 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:3 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16493:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:6 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16795:2 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:3 17654:4 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:1 18858:3 18870:1 18909:1 18910:3 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:17 19621:1 19633:1 19637:1 19705:1 19709:1 19710:1 19764:1 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:17 20157:2 20203:1 20211:17 20220:1 20320:2 20381:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:1 21194:1 21237:17 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:5 21367:1 21408:1 21444:2 21454:1 21461:1 21536:2 21565:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21921:6 21923:1 21924:1 21936:1 21947:17 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22159:4 22163:1 22184:2 22192:1 22212:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:1 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:17 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:3
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 650:1 667:1 679:1 692:2 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:3 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:1 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:2 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1890:2 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2293:1 2424:1 2468:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:7 2748:2 2750:2 2779:4 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2938:1 2984:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3143:1 3191:1 3215:2 3227:1 3252:1 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:1 3484:2 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:4 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:3 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5138:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5472:1 5477:18 5525:1 5575:1 5594:1 5600:1 5613:1 5644:2 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1210 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6424:2 6425:1 6431:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7545:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7772:1 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:2 8022:1 8032:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:1 9549:2 9625:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9902:1 9903:1 9933:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10313:1 10330:2 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10523:1 10574:3 10580:1 10594:1 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:3 10652:2 10687:18 10767:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:2 11690:1 11703:2 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11834:1 11841:1 11967:1 11975:6 11977:3 11996:1 12004:2 12012:1 12032:18 12051:1 12082:6 12109:3 12161:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12365:24 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12589:16 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:2 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14610:1 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:5 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15149:2 15159:1 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:3 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:6 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16795:2 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:1 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17125:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17612:3 17654:4 17662:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17796:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:3 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:1 19462:2 19499:1 19513:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:1 19968:2 19977:3 20023:1 20076:1 20093:17 20143:1 20157:2 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:1 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21316:1 21354:6 21367:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21536:2 21565:1 21602:1 21613:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21892:1 21921:6 21923:1 21924:1 21936:1 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22159:4 22163:5 22184:2 22192:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:18 22831:1 22861:1 22862:1 22863:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:3
13 14:1 27:6 60:3 70:1 132:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 650:1 667:1 679:1 692:2 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1433:1 1453:1 1454:1 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:2 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2293:1 2424:1 2465:1 2468:1 2474:4 2480:4 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:7 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2984:1 3043:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:1 3227:1 3252:1 3254:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:1 3484:2 3488:1 3500:1 3505:2 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3662:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4222:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:4 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5575:1 5585:1 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1283 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6424:2 6425:2 6431:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7542:1 7545:1 7573:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 8014:2 8022:1 8032:1 8049:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:1 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9933:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:2 10053:1 10072:1 10076:1 10096:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10313:1 10330:2 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10523:1 10574:3 10580:1 10594:1 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:4 10624:1 10652:2 10687:18 10767:1 10779:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:1 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:2 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11834:1 11841:1 11967:1 11975:7 11977:3 11996:1 12004:2 12012:2 12032:18 12051:1 12082:7 12109:4 12161:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:24 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12589:16 12595:1 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:1 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13962:1 13966:1 13981:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14236:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:4 14610:1 14623:2 14630:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15054:1 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:1 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:3 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:1 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:1 16501:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 17004:1 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17114:1 17125:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:4 17662:1 17669:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17796:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17989:3 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18228:1 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:4 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:1 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19791:1 19812:3 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19948:2 19968:2 19977:3 19999:1 20023:1 20076:1 20093:17 20143:1 20157:2 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:1 20673:1 20726:1 20762:2 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21354:7 21367:1 21403:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21536:2 21565:1 21602:1 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21771:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21892:1 21921:6 21923:1 21924:1 21936:1 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22159:4 22163:5 22184:2 22192:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22670:1 22697:1 22723:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:18 22831:1 22834:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:4
13 14:1 27:7 60:3 70:1 132:1 152:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:2 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 650:1 667:1 679:1 692:2 750:1 751:1 763:1 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1058:1 1151:1 1163:1 1179:1 1181:2 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1417:1 1433:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:2 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 1990:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2217:1 2269:1 2293:1 2424:1 2465:1 2468:1 2474:4 2480:5 2487:3 2493:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:7 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2949:1 2984:1 3043:1 3048:1 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:1 3227:1 3252:1 3254:1 3256:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:1 3484:2 3488:1 3500:1 3505:2 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4222:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:2 4285:1 4297:1 4309:1 4324:5 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5575:1 5585:1 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5901:1 5915:1 5938:2 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1362 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6424:2 6425:2 6431:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7376:2 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:2 7527:5 7529:1 7531:1 7542:1 7545:1 7573:1 7615:1 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:1 8032:1 8049:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9933:1 9937:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10313:1 10330:2 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10574:3 10580:1 10587:1 10594:2 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:5 10624:1 10652:2 10687:18 10767:1 10779:1 10792:2 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11834:1 11841:1 11967:1 11975:7 11977:3 11996:1 12004:2 12012:2 12032:18 12051:1 12082:8 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:25 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12589:16 12595:1 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13708:1 13717:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13962:2 13966:1 13981:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14163:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14370:1 14378:1 14397:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14554:1 14571:3 14606:5 14610:2 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:5 15054:1 15057:1 15080:2 15081:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:1 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:1 15669:1 15674:3 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17114:1 17125:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:4 17662:1 17669:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17796:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18228:1 18235:1 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:4 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19812:3 19847:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19968:2 19977:3 19999:1 20023:1 20076:1 20093:17 20101:1 20143:1 20157:2 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:2 20673:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21354:7 21367:1 21403:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21536:2 21565:1 21602:1 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21771:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21892:1 21921:6 21923:1 21924:1 21936:1 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22817:18 22831:1 22834:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:4
13 14:1 27:8 60:3 70:1 132:1 152:1 193:1 198:1 234:1 258:1 298:1 304:4 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1058:1 1151:1 1159:1 1163:1 1179:1 1181:4 1184:1 1187:1 1196:1 1219:2 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1415:1 1417:1 1433:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1740:1 1748:4 1764:3 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 1990:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:1 2269:1 2293:1 2424:1 2465:1 2468:1 2474:4 2480:5 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2758:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2949:1 2984:1 3043:1 3048:2 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:1 3227:1 3252:1 3254:1 3256:1 3268:2 3321:1 3324:1 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:1 3484:2 3488:1 3500:1 3505:2 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4222:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:2 4876:1 4900:1 4940:2 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5433:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5575:1 5585:1 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:4 5943:2 5949:1 5955:1 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1397 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6250:1 6254:2 6280:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:1 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:1 6977:1 6983:1 6990:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7112:2 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7376:2 7382:1 7391:2 7434:3 7444:1 7453:4 7455:1 7456:1 7479:1 7522:3 7527:5 7529:1 7531:1 7542:1 7545:1 7573:1 7615:1 7621:2 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7701:1 7718:2 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:2 8032:1 8049:1 8072:1 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:2 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9933:1 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10296:1 10313:1 10330:2 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10574:3 10580:1 10587:1 10594:2 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:5 10624:1 10652:2 10687:18 10767:1 10773:1 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11101:1 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:1 11789:1 11800:3 11833:1 11834:1 11841:1 11967:1 11975:7 11977:3 11996:1 12004:2 12012:2 12032:18 12051:1 12082:8 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:26 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12589:16 12595:1 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14163:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14554:1 14571:3 14576:1 14606:5 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:6 15054:1 15057:1 15080:2 15081:3 15106:1 15108:1 15149:2 15159:1 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15314:1 15323:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:2 15669:2 15674:3 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16575:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17114:1 17125:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:4 17662:1 17669:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:3 17796:1 17836:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18098:1 18126:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:2 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:4 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:1 19812:3 19847:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20023:1 20076:1 20093:17 20101:1 20143:1 20157:2 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20441:6 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:2 20673:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:2 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21354:7 21367:1 21403:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:1 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21771:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:1 21921:7 21923:1 21924:1 21936:2 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:1 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22449:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:18 22831:1 22834:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:4
13 14:1 27:8 60:3 70:1 132:1 152:1 193:1 198:1 224:1 234:1 258:1 298:1 304:4 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 1015:2 1058:1 1101:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:1 1181:4 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:1 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1733:1 1740:1 1748:4 1764:3 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2424:1 2446:1 2465:1 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2758:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:2 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:2 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:1 3484:2 3488:1 3496:2 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4336:1 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4833:1 4838:3 4876:1 4900:1 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5433:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5575:1 5585:1 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:4 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1483 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:2 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7112:2 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7376:2 7382:1 7391:2 7434:3 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:3 7527:6 7529:1 7531:1 7542:1 7545:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7648:1 7649:1 7657:1 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:2 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:1 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:3 10580:1 10587:1 10594:2 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:1 10652:2 10687:18 10767:1 10773:1 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11101:2 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11160:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:1 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11967:1 11975:7 11977:3 11996:1 12004:2 12012:2 12032:18 12051:1 12082:10 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:26 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:16 12595:1 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14163:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14554:1 14571:3 14576:1 14605:1 14606:6 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15076:1 15080:2 15081:3 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15475:3 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:2 15669:2 15674:3 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15851:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:1 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17114:1 17125:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17767:4 17796:1 17836:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18176:3 18186:1 18188:1 18191:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:5 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:1 19812:3 19847:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20023:1 20041:1 20076:1 20093:17 20101:1 20143:1 20157:2 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20437:1 20441:7 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:2 20673:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21354:7 21367:1 21403:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:1 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:2 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22098:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:1 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22449:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:18 22831:1 22834:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 258:1 298:1 304:4 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 998:1 1015:2 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:1 1181:4 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:1 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1733:1 1740:1 1748:4 1764:3 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2758:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:2 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:1 3496:2 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3852:2 3863:4 3867:2 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4336:1 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5376:1 5377:1 5413:1 5433:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:1 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:4 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1504 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6668:1 6680:2 6691:3 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7112:2 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7434:3 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:3 7527:6 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9810:1 9816:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:1 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:3 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:2 10687:18 10767:1 10773:1 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:1 10884:1 10885:1 11008:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:1 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11903:1 11967:1 11975:8 11977:3 11996:1 12004:2 12012:2 12032:18 12051:1 12082:11 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:27 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:16 12595:1 12603:1 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14160:2 14163:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14554:1 14571:3 14576:1 14605:1 14606:6 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15030:1 15039:1 15041:1 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15076:1 15080:2 15081:3 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15475:3 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:2 15669:3 15674:3 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:1 17114:1 17125:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:1 17767:4 17796:1 17836:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18176:4 18186:1 18188:1 18191:1 18199:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18909:1 18910:5 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:1 19812:3 19847:1 19905:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20023:1 20041:1 20076:1 20093:17 20101:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:18 20220:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20437:1 20441:7 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20641:4 20643:1 20644:2 20656:1 20671:2 20673:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:1 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21340:1 21354:8 21367:1 21403:1 21408:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:1 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22098:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:1 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:2 22242:1 22250:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22449:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:18 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 258:1 298:1 304:4 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 773:1 782:1 809:1 823:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 998:1 1015:2 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:1 1181:4 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1748:4 1764:3 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:3 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2081:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2758:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2925:1 2927:1 2938:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:2 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:1 3496:2 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4336:1 4353:1 4365:1 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:1 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:1 5039:1 5061:1 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:3 5157:1 5164:2 5279:1 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5433:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:4 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6020:2 6021:4 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1551 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:3 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7112:2 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7434:4 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:3 7527:6 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8662:1 8673:1 8681:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9321:1 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:2 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:3 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:2 10687:18 10767:1 10773:1 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:1 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:1 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:1 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11903:1 11967:1 11975:8 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:1 12051:1 12072:1 12082:11 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:27 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:4 12478:1 12501:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:16 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13207:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14079:1 14138:1 14160:2 14163:1 14178:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:1 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14540:1 14554:1 14571:3 14576:1 14605:1 14606:6 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14731:1 14739:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15038:1 15039:1 15041:1 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:1 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:1 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15454:1 15475:4 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:4 15638:2 15646:2 15669:3 15674:3 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15916:1 15944:1 15991:1 16005:2 16045:1 16046:1 16080:1 16117:1 16127:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:2 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:2 17114:1 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17395:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:1 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:1 17767:5 17796:1 17836:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17894:1 17906:1 17913:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:1 18191:1 18199:1 18204:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18606:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:3 18870:1 18898:1 18909:1 18910:5 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:1 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:1 19812:3 19847:1 19905:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20023:1 20041:1 20076:1 20093:17 20101:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:18 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20437:1 20441:7 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20618:1 20641:4 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20887:1 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21340:1 21354:8 21367:1 21403:1 21408:1 21430:1 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:2 21613:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:1 22254:1 22256:1 22258:1 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:1 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:18 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 258:1 279:1 298:1 304:4 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 892:1 906:2 918:1 930:1 938:1 982:1 995:1 998:1 1015:2 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:1 1181:4 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1360:1 1373:4 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1748:4 1764:3 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:4 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2076:1 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:2 2750:2 2758:1 2764:1 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:2 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3745:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:2 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:2 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:2 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:4 5157:1 5164:2 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5433:1 5472:1 5477:18 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:2 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:4 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1613 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:1 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:4 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:2 7110:1 7112:2 7125:1 7151:1 7164:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:2 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7407:1 7434:4 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:3 7527:6 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:1 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8650:1 8662:1 8673:1 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:4 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:2 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:3 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:4 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:3 10687:18 10767:1 10773:1 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:1 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11854:1 11903:1 11967:1 11975:8 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12072:1 12082:14 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:27 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:5 12478:1 12501:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:16 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:2 12741:2 12745:2 12751:1 12763:2 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13207:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:2 13484:1 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:2 14063:1 14079:1 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:2 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:1 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14605:1 14606:6 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15038:2 15039:1 15041:2 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15432:1 15454:1 15475:5 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:5 15638:2 15646:2 15669:3 15674:5 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:2 16005:2 16045:1 16046:1 16078:1 16080:1 16117:1 16127:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:4 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:1 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:3 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:2 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:5 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17865:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:1 18191:1 18199:1 18204:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18516:1 18606:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:4 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:2 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:2 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:18 19621:1 19633:1 19637:1 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20023:1 20041:1 20076:1 20091:1 20093:17 20101:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:18 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:9 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20618:1 20641:5 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20701:1 20726:1 20762:2 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20881:1 20887:2 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:2 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:18 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21340:1 21354:8 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:3 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:18 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:2 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:1 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:2 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:2 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:18 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23059:1 23061:2 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 258:1 279:1 298:1 304:5 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 869:1 892:1 906:2 918:1 930:1 938:2 982:1 995:1 998:1 1015:2 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:2 1181:5 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1339:1 1360:1 1373:5 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1748:4 1764:4 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:5 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2076:1 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2169:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:3 2750:3 2758:1 2764:1 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:3 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3745:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:3 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:2 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:3 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4780:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:2 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:5 5157:1 5164:2 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5423:1 5433:1 5472:1 5477:19 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:3 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:5 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1630 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:2 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:5 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:3 7110:1 7112:2 7125:1 7151:1 7164:2 7173:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:3 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7407:1 7434:4 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:4 7527:6 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:2 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8650:2 8662:1 8673:1 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:6 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:3 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:4 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:5 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:3 10687:18 10767:1 10773:2 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:2 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11854:1 11903:1 11967:1 11975:8 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12072:1 12082:14 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:28 12395:1 12399:1 12403:1 12428:1 12465:5 12478:1 12501:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:17 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:3 12741:2 12745:2 12751:1 12763:3 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13207:1 13222:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:3 13484:2 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:3 14063:1 14079:1 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14214:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:2 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:2 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14535:2 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14605:1 14606:6 14609:1 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15038:2 15039:1 15041:2 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15432:1 15454:1 15475:6 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:6 15638:2 15646:2 15669:3 15674:5 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15902:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:2 16005:3 16045:1 16046:1 16078:2 16080:1 16117:1 16127:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:4 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:2 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:1 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:4 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:3 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:5 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17865:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:1 18191:1 18199:1 18204:1 18205:2 18228:1 18235:2 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18516:1 18606:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:4 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:3 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:3 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:19 19621:1 19633:1 19637:2 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20023:1 20041:1 20076:1 20091:1 20093:17 20101:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:19 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:9 20444:2 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20618:1 20641:5 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20701:1 20726:1 20762:3 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20881:1 20887:3 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:3 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:19 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21340:1 21354:8 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21496:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:4 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:19 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:2 22090:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:1 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:2 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:3 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:1 22817:19 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23059:1 23061:3 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 252:1 258:1 279:1 298:1 304:5 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:1 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 869:1 892:1 906:2 918:1 930:1 938:2 982:1 995:1 998:1 1015:3 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:2 1181:5 1184:1 1187:1 1196:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1339:1 1360:1 1373:5 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:3 1467:2 1472:1 1481:1 1486:1 1493:2 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:1 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1745:1 1748:4 1764:4 1776:1 1803:3 1813:1 1815:1 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:5 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2076:2 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2169:1 2183:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:1 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:3 2750:3 2758:1 2764:2 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:3 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3423:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3719:1 3721:1 3726:2 3731:1 3744:1 3745:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3927:1 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:3 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:3 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:1 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:3 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4780:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:3 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:5 5157:1 5164:2 5170:1 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5423:1 5433:1 5472:1 5477:19 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:3 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:5 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:3 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1676 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:2 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:5 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:3 7110:1 7112:2 7125:1 7151:1 7164:2 7173:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:3 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7407:1 7434:5 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:4 7527:6 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:2 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:2 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7798:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:2 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8650:3 8662:1 8673:1 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:6 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:1 9799:3 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:4 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:1 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:5 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:4 10687:18 10767:1 10773:2 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:2 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:1 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11662:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:1 11854:2 11903:1 11967:1 11975:8 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12068:1 12072:1 12082:14 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:1 12344:1 12354:1 12357:1 12365:28 12395:1 12399:1 12403:2 12428:1 12465:6 12478:1 12501:2 12572:1 12584:1 12588:1 12589:17 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:3 12741:2 12745:2 12751:1 12763:3 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:1 13207:1 13222:1 13249:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:3 13484:2 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:1 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:3 14063:1 14079:1 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14214:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:3 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:2 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14533:1 14535:2 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14595:1 14605:1 14606:6 14609:1 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14761:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15038:2 15039:1 15041:3 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:1 15248:2 15263:1 15278:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15430:1 15432:1 15454:1 15475:6 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:6 15638:2 15646:2 15669:3 15674:5 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15902:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:3 16005:3 16045:1 16046:1 16078:2 16080:1 16117:1 16127:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:2 16201:2 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:4 16429:2 16431:5 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:2 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:1 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:2 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:2 17109:4 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:2 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:3 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17519:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:5 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17865:1 17867:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:2 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:2 18191:1 18199:2 18204:1 18205:2 18228:1 18235:3 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:1 18516:2 18606:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:1 18832:5 18858:5 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:3 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:3 19064:1 19085:1 19133:1 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:2 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:19 19621:1 19633:1 19637:2 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:4 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20023:1 20041:1 20076:1 20077:1 20091:1 20093:17 20101:1 20113:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:19 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:10 20444:2 20446:1 20476:1 20546:1 20567:2 20606:1 20618:1 20641:6 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20701:1 20726:1 20762:3 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20881:1 20887:3 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:1 21031:1 21043:3 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:19 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:1 21340:1 21354:8 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21496:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:4 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21691:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:2 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:19 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:3 22090:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:1 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:3 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:3 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:2 22817:19 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23059:1 23061:3 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 252:1 258:1 279:1 298:2 304:5 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:2 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 869:1 892:1 906:2 918:1 930:1 938:2 982:1 995:1 998:1 1015:3 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:2 1181:5 1184:1 1187:1 1196:1 1213:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1339:1 1360:1 1373:5 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:4 1467:3 1472:1 1481:1 1486:2 1493:3 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:2 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1745:1 1748:4 1764:4 1776:1 1803:3 1813:1 1815:2 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1877:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1964:5 1969:1 1990:1 2033:1 2051:1 2076:2 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2169:1 2183:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:2 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:3 2750:3 2758:2 2764:2 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2894:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:2 3256:1 3268:3 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3416:1 3419:1 3423:1 3445:1 3464:2 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:1 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3719:1 3721:1 3726:2 3731:2 3744:1 3745:1 3754:1 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3927:1 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:1 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:3 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:3 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4397:1 4407:1 4431:2 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4651:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:3 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4780:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:3 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:5 5157:1 5164:2 5170:1 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5423:1 5433:1 5437:1 5472:1 5477:19 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:3 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:5 5943:2 5949:1 5955:2 5965:1 5977:3 5982:4 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1712 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:2 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:2 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:5 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:3 7110:1 7112:3 7125:1 7151:1 7164:2 7173:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:3 7248:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:1 7391:2 7407:1 7434:5 7444:1 7453:5 7455:1 7456:1 7479:1 7522:4 7527:7 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:3 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:3 7682:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7798:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:2 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:1 8650:3 8662:1 8666:1 8673:2 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:6 9014:1 9035:1 9037:1 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9127:1 9210:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:2 9799:3 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:4 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:2 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:5 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:6 10624:2 10652:4 10687:18 10767:1 10773:2 10779:1 10792:2 10796:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:2 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:2 11245:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:13 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11662:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:2 11854:2 11903:1 11967:1 11975:9 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12068:1 12072:1 12082:14 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:2 12344:1 12354:1 12357:1 12365:28 12395:1 12399:1 12403:2 12428:1 12465:7 12478:1 12501:2 12572:1 12584:1 12588:1 12589:17 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:3 12741:2 12745:2 12751:1 12763:3 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:2 13207:1 13222:1 13249:1 13253:1 13269:1 13276:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13458:1 13471:3 13484:2 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:2 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:3 14063:1 14079:1 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14214:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:3 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:2 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14533:1 14535:2 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14595:1 14605:1 14606:6 14609:1 14610:2 14620:1 14623:2 14630:1 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14761:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14896:1 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15038:2 15039:1 15041:3 15050:6 15051:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15159:2 15173:4 15215:3 15225:2 15241:1 15244:2 15248:3 15263:1 15278:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15430:1 15432:1 15454:1 15475:6 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:6 15638:2 15646:2 15669:3 15674:5 15681:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15902:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:3 16005:3 16045:1 16046:1 16078:2 16080:1 16117:1 16127:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:3 16201:3 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:1 16425:4 16429:2 16431:6 16438:1 16447:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:2 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:2 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:2 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:3 17109:4 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:3 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:2 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:3 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17519:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:5 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:2 17854:18 17859:1 17865:1 17867:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17989:3 18006:3 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:2 18191:1 18199:2 18204:1 18205:2 18228:1 18235:3 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18439:1 18444:3 18445:2 18516:2 18606:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:2 18832:5 18858:6 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:3 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:3 19064:1 19085:1 19133:2 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:3 19499:1 19513:2 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:19 19621:1 19633:1 19637:2 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:5 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20023:1 20041:1 20076:1 20077:1 20091:1 20093:17 20101:1 20113:1 20137:1 20143:1 20157:2 20192:1 20203:1 20211:19 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:10 20444:2 20446:1 20476:1 20546:2 20567:2 20606:1 20618:1 20641:7 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20701:1 20726:1 20762:3 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20881:1 20887:3 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:2 21031:1 21043:3 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:19 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:2 21340:1 21354:9 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21496:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:4 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21691:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:3 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:19 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:3 22090:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:2 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:3 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22495:1 22516:1 22574:3 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:2 22817:19 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23059:1 23061:3 23081:1 23091:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23257:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 252:1 258:1 279:1 298:2 304:6 345:1 346:1 417:2 433:2 436:1 466:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:2 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 869:1 892:1 906:2 918:1 930:2 938:2 982:1 995:1 998:1 1015:3 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:2 1181:6 1184:1 1187:1 1196:1 1213:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1339:1 1360:1 1373:5 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:4 1467:3 1472:1 1481:1 1486:2 1493:3 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:2 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1745:1 1748:4 1764:5 1776:1 1803:3 1813:1 1815:2 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1877:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1957:1 1964:5 1969:1 1990:1 2026:1 2033:1 2051:1 2076:2 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2157:1 2169:1 2183:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:6 2487:3 2493:1 2498:1 2502:1 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:2 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:3 2750:3 2758:2 2764:2 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2894:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:1 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:3 3256:1 3268:3 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3411:1 3416:1 3419:1 3423:1 3445:1 3464:3 3472:1 3476:1 3478:1 3481:2 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:1 3530:1 3550:2 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3719:1 3721:1 3726:2 3731:2 3744:1 3745:1 3754:2 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3927:1 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:2 4075:1 4080:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:3 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:3 4310:1 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4395:1 4397:1 4407:1 4431:2 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:1 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4651:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:3 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4780:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:3 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:5 5157:1 5164:3 5170:1 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5423:1 5433:1 5437:1 5472:1 5477:19 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:3 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:6 5943:2 5949:1 5955:3 5965:1 5977:3 5982:4 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1768 6162:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:2 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:3 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:5 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:3 7110:1 7112:3 7125:1 7151:1 7164:2 7173:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:3 7248:1 7251:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7375:1 7376:2 7382:2 7391:2 7407:1 7434:5 7444:1 7453:6 7455:1 7456:1 7479:1 7522:5 7527:7 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:3 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:4 7682:1 7692:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7798:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8202:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:2 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:2 8650:3 8662:1 8666:1 8673:2 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:6 9014:1 9035:1 9037:2 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9123:1 9127:1 9210:1 9218:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9541:2 9549:2 9585:1 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:2 9799:3 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:4 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:2 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:5 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:7 10624:2 10652:4 10687:18 10767:1 10773:2 10779:1 10792:2 10796:1 10797:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:2 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:2 11245:1 11348:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:14 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11662:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:2 11854:2 11903:1 11967:1 11975:10 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12068:1 12072:1 12082:14 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12186:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:2 12344:1 12354:1 12357:1 12365:28 12395:1 12399:1 12403:2 12428:1 12465:7 12478:1 12501:2 12538:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:17 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:3 12741:2 12745:2 12751:1 12763:3 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:2 13207:1 13222:1 13249:1 13253:1 13269:1 13276:1 13283:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13456:1 13458:1 13471:3 13484:2 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13725:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:2 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:3 14063:1 14079:1 14121:1 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14214:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:3 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:2 14427:2 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14523:1 14533:1 14535:3 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14595:1 14605:1 14606:6 14609:1 14610:2 14620:1 14623:2 14630:2 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14761:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14896:1 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14953:1 14986:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15031:1 15038:2 15039:1 15041:3 15050:6 15051:1 15053:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15150:1 15159:2 15173:4 15215:3 15219:1 15225:2 15241:1 15244:2 15248:3 15263:1 15278:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15430:1 15432:1 15454:1 15475:6 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:6 15638:2 15646:2 15669:3 15674:5 15681:1 15708:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15902:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:3 16005:3 16045:1 16046:1 16078:2 16080:1 16117:1 16127:1 16142:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:3 16201:3 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:2 16425:4 16429:2 16431:6 16438:1 16447:1 16451:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:1 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:2 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16776:1 16779:2 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16839:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:2 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:3 17109:4 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:3 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:3 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:3 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17519:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:6 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:3 17854:18 17859:1 17865:1 17867:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17985:1 17989:3 18006:3 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:2 18191:1 18199:2 18204:1 18205:2 18228:1 18235:3 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18436:1 18439:1 18444:3 18445:2 18516:2 18606:1 18643:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:2 18832:5 18858:6 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:3 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:3 19064:1 19085:1 19129:1 19133:2 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:3 19499:1 19513:2 19527:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:19 19621:1 19633:1 19637:2 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:5 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20020:1 20023:1 20041:1 20076:1 20077:1 20091:1 20093:17 20101:1 20113:1 20137:1 20143:1 20157:2 20161:1 20192:1 20203:1 20211:19 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20368:1 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:10 20444:2 20446:1 20476:1 20546:2 20567:2 20606:1 20618:1 20641:7 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20697:1 20701:1 20726:1 20762:3 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20862:1 20881:1 20887:3 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:2 21031:1 21043:3 21087:1 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:19 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:2 21340:1 21354:10 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21496:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:4 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21691:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:3 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:19 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:3 22090:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22180:1 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:2 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:3 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22492:1 22495:1 22516:1 22574:3 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:2 22814:1 22817:19 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23059:1 23061:3 23081:1 23091:1 23093:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23257:1 23312:5
13 14:1 27:9 60:3 70:1 114:1 132:1 152:1 193:1 198:1 216:1 224:1 234:1 252:1 258:1 279:1 298:2 304:6 345:1 346:1 377:1 417:2 433:2 436:1 466:1 468:2 473:2 487:1 504:1 506:1 537:3 553:2 582:1 587:1 615:1 618:1 620:1 647:1 650:1 667:1 679:1 692:2 745:1 750:1 751:2 763:2 770:1 773:2 782:1 785:1 809:1 823:1 866:1 869:1 892:1 906:2 918:1 930:2 938:2 982:1 995:1 998:1 1015:3 1058:1 1101:1 1127:1 1142:1 1150:1 1151:1 1159:1 1163:2 1179:2 1181:6 1184:1 1187:1 1196:1 1213:1 1219:3 1225:1 1232:1 1237:1 1248:1 1261:1 1269:1 1288:1 1289:1 1330:2 1339:1 1360:1 1373:5 1377:1 1378:2 1380:1 1405:1 1415:1 1417:1 1433:1 1450:1 1453:1 1454:2 1457:4 1467:3 1472:1 1481:1 1486:2 1493:3 1496:1 1498:2 1539:2 1544:1 1568:1 1586:2 1612:1 1624:1 1625:2 1628:2 1640:1 1653:1 1664:4 1676:2 1686:1 1729:1 1732:1 1733:1 1740:1 1745:1 1748:4 1764:5 1772:1 1776:1 1803:3 1813:1 1815:2 1835:1 1861:1 1873:1 1874:1 1877:1 1890:3 1893:1 1911:1 1934:2 1957:1 1964:5 1969:1 1990:1 2026:1 2033:1 2051:1 2076:2 2081:1 2102:1 2124:1 2150:2 2157:1 2169:1 2183:1 2202:2 2212:1 2217:1 2236:2 2269:1 2293:1 2333:1 2414:1 2424:1 2446:1 2465:2 2468:1 2474:4 2480:7 2487:3 2493:1 2498:1 2502:2 2551:1 2553:1 2563:1 2582:1 2595:1 2605:1 2607:1 2608:2 2609:1 2652:8 2654:1 2671:1 2748:3 2750:3 2758:2 2764:2 2777:1 2779:5 2784:1 2817:4 2866:1 2872:1 2894:1 2895:1 2921:1 2925:1 2927:1 2938:1 2940:1 2949:1 2984:1 2995:1 3043:1 3048:3 3056:1 3060:1 3074:1 3078:1 3087:1 3100:2 3143:1 3191:1 3215:2 3226:2 3227:1 3252:1 3254:3 3256:1 3268:3 3311:1 3321:1 3324:2 3331:1 3343:1 3380:1 3395:1 3411:1 3416:1 3419:1 3423:1 3445:1 3464:3 3472:1 3476:1 3478:1 3481:3 3484:2 3488:2 3489:1 3496:3 3500:1 3505:3 3508:1 3517:2 3530:1 3550:2 3554:1 3644:1 3645:1 3649:1 3662:1 3678:1 3690:1 3693:1 3719:1 3721:1 3726:2 3731:2 3744:1 3745:1 3754:2 3763:1 3777:1 3791:1 3807:1 3850:1 3852:2 3863:4 3867:3 3881:1 3890:5 3906:1 3923:3 3927:1 3939:1 3941:1 3947:1 3967:1 3972:2 3981:1 3983:3 3989:1 4006:1 4009:1 4033:1 4064:2 4075:1 4080:1 4145:1 4207:1 4211:1 4218:1 4221:1 4222:1 4225:1 4229:1 4235:1 4237:3 4238:1 4278:3 4285:1 4297:1 4309:3 4310:1 4324:5 4336:1 4353:1 4365:2 4380:1 4383:1 4389:1 4395:1 4397:1 4407:1 4431:2 4442:1 4445:1 4446:1 4456:1 4463:1 4485:1 4490:1 4495:4 4496:1 4504:1 4510:1 4512:2 4545:2 4578:2 4588:1 4597:1 4619:1 4631:1 4638:1 4651:1 4652:1 4663:1 4684:1 4695:1 4706:1 4732:3 4734:3 4736:1 4744:2 4747:1 4780:1 4790:2 4831:1 4833:1 4838:3 4876:1 4900:2 4940:2 4952:1 4954:1 4990:1 5003:1 5007:3 5039:1 5061:2 5066:1 5082:1 5086:1 5109:2 5117:1 5138:1 5145:1 5148:1 5153:5 5157:1 5164:3 5170:1 5279:2 5332:2 5334:1 5376:1 5377:1 5413:1 5423:1 5433:1 5437:1 5472:1 5477:19 5525:1 5548:1 5563:1 5575:1 5585:2 5594:1 5600:1 5613:1 5644:3 5654:3 5681:2 5700:1 5706:1 5731:1 5743:1 5754:3 5786:3 5833:2 5872:1 5901:1 5915:1 5938:6 5943:2 5949:1 5955:3 5965:1 5977:3 5982:4 5990:1 5993:1 6001:1 6020:2 6021:5 6031:1 6060:1 6067:2 6069:1 6112:1 6119:1 6126:1816 6162:1 6194:1 6195:1 6210:1 6223:1 6225:1 6245:1 6250:1 6254:2 6272:2 6280:1 6282:1 6291:1 6301:2 6306:1 6322:1 6329:1 6335:1 6364:1 6411:1 6424:2 6425:2 6431:1 6472:1 6481:1 6522:3 6574:1 6614:3 6636:1 6659:1 6668:1 6680:2 6691:3 6719:1 6723:1 6738:1 6754:1 6773:1 6783:1 6830:3 6831:1 6836:1 6845:1 6848:1 6873:5 6884:1 6894:1 6971:2 6977:1 6983:1 6990:1 6994:1 7003:1 7012:4 7017:1 7021:3 7035:2 7054:2 7059:1 7100:1 7103:3 7110:1 7112:3 7125:1 7151:1 7164:2 7173:1 7175:1 7205:1 7206:4 7209:1 7219:3 7248:1 7251:1 7252:1 7253:1 7337:2 7344:1 7353:1 7375:1 7376:2 7382:2 7391:2 7407:1 7434:5 7444:1 7453:6 7455:1 7456:1 7479:1 7522:5 7527:7 7529:1 7531:1 7542:2 7545:1 7548:1 7557:1 7573:1 7615:1 7621:3 7625:1 7648:1 7649:1 7657:2 7658:2 7665:1 7669:1 7674:1 7678:1 7679:4 7682:1 7692:1 7701:1 7718:3 7772:2 7787:1 7798:1 7825:1 7854:1 7856:1 7893:1 7954:1 7961:2 7976:1 7981:1 8014:2 8022:3 8032:1 8049:1 8072:2 8092:10 8105:1 8108:1 8117:1 8132:1 8144:1 8166:1 8202:1 8215:1 8223:18 8233:1 8253:1 8278:1 8289:1 8294:1 8307:1 8320:1 8331:1 8354:1 8360:1 8380:1 8386:1 8397:1 8528:1 8537:1 8545:2 8550:3 8561:1 8568:1 8597:1 8601:1 8626:2 8650:3 8662:1 8666:1 8673:2 8681:1 8705:1 8715:2 8778:1 8781:1 8782:1 8789:2 8816:1 8830:3 8837:1 8843:1 8855:2 8857:1 8865:1 8868:1 8886:1 8893:1 8907:1 8935:1 8945:1 8971:1 9012:6 9014:1 9035:1 9037:2 9064:1 9093:1 9100:2 9105:2 9123:1 9127:1 9210:1 9218:1 9264:1 9280:1 9321:2 9330:1 9372:1 9408:1 9441:1 9442:2 9477:2 9529:1 9541:2 9549:2 9585:1 9589:1 9625:1 9628:1 9663:4 9678:1 9689:1 9694:1 9711:1 9720:1 9760:1 9761:1 9788:2 9799:3 9803:1 9810:1 9816:1 9847:1 9858:1 9860:1 9902:1 9903:1 9931:1 9933:4 9937:1 9943:1 9980:1 9981:1 10014:1 10029:1 10036:3 10049:1 10053:2 10054:1 10063:1 10072:1 10076:1 10095:1 10096:1 10099:1 10108:1 10110:1 10141:1 10153:1 10154:1 10202:1 10256:1 10296:2 10313:2 10314:1 10330:2 10418:1 10420:1 10424:1 10453:1 10466:1 10510:1 10523:1 10529:1 10574:5 10580:1 10587:1 10588:1 10594:2 10595:1 10599:1 10604:3 10606:2 10620:1 10622:7 10624:2 10652:4 10687:18 10767:1 10773:2 10779:1 10792:2 10796:1 10797:1 10804:1 10846:1 10854:1 10861:1 10875:2 10884:1 10885:1 10945:1 11008:1 11013:1 11024:2 11025:2 11039:1 11042:1 11045:1 11051:2 11061:1 11101:2 11107:1 11127:2 11131:2 11153:1 11160:1 11224:1 11233:2 11245:1 11348:1 11361:1 11375:1 11390:1 11410:1 11424:1 11425:1 11445:1 11495:1 11503:3 11508:1 11514:3 11522:1 11528:1 11532:1 11574:14 11585:1 11618:1 11620:1 11621:1 11662:1 11684:3 11688:1 11690:1 11703:3 11720:2 11789:2 11800:3 11831:1 11833:1 11834:1 11841:2 11854:2 11903:1 11967:1 11975:10 11977:3 11994:1 11996:1 12004:2 12012:2 12015:1 12032:18 12040:2 12051:1 12068:1 12072:1 12082:16 12107:1 12109:4 12110:1 12161:1 12173:1 12186:1 12188:9 12204:1 12249:2 12267:2 12344:1 12354:1 12357:1 12365:28 12395:1 12399:1 12403:2 12428:1 12465:7 12478:1 12501:2 12538:1 12572:1 12584:1 12588:1 12589:17 12595:1 12603:2 12660:1 12678:1 12697:1 12708:2 12721:1 12728:3 12741:2 12745:2 12751:1 12763:3 12827:1 12833:1 12888:1 12909:1 12937:1 12945:1 12957:1 12986:1 12991:1 13018:1 13053:1 13058:1 13083:1 13113:1 13133:2 13136:1 13141:1 13163:2 13207:1 13222:2 13249:1 13253:1 13269:1 13276:1 13283:1 13331:1 13347:1 13395:1 13403:1 13405:1 13406:1 13411:1 13413:1 13442:1 13444:1 13451:1 13456:1 13458:1 13471:3 13484:2 13540:3 13544:1 13553:1 13572:1 13573:1 13590:1 13607:1 13625:1 13626:3 13666:1 13694:1 13696:1 13708:1 13717:1 13725:1 13727:1 13738:1 13790:1 13795:1 13803:2 13804:1 13821:1 13853:1 13873:1 13891:2 13926:1 13941:1 13950:1 13960:1 13962:2 13966:1 13981:1 13982:1 13983:1 13984:3 13987:1 14006:1 14034:1 14036:1 14043:3 14063:1 14079:1 14121:2 14138:2 14154:1 14160:2 14163:1 14178:1 14214:1 14236:1 14263:1 14270:3 14292:1 14295:3 14299:3 14303:2 14308:1 14356:1 14370:1 14378:1 14397:1 14423:2 14427:2 14460:1 14479:1 14482:1 14496:1 14506:1 14510:1 14513:1 14518:1 14523:1 14533:1 14535:3 14540:1 14554:1 14571:4 14576:1 14595:1 14605:1 14606:6 14609:1 14610:2 14620:1 14623:2 14630:2 14646:1 14652:1 14655:1 14666:1 14698:1 14731:1 14739:1 14761:1 14797:1 14803:1 14816:1 14818:2 14843:7 14856:1 14890:1 14894:2 14896:1 14904:1 14908:1 14920:1 14930:1 14953:1 14986:1 14992:3 14993:1 15007:1 15012:1 15018:1 15022:1 15030:1 15031:1 15038:2 15039:1 15041:3 15050:6 15051:1 15053:1 15054:1 15057:1 15059:1 15076:1 15080:2 15081:3 15101:2 15106:1 15108:1 15149:2 15150:1 15159:2 15173:4 15215:3 15219:1 15225:2 15241:1 15244:2 15248:3 15263:1 15278:1 15292:1 15314:1 15323:1 15327:1 15328:1 15336:1 15337:2 15346:1 15368:1 15384:1 15412:1 15429:1 15430:1 15432:1 15454:1 15475:6 15497:1 15502:1 15507:1 15540:3 15543:4 15552:1 15568:1 15572:1 15589:1 15591:1 15615:1 15623:6 15638:2 15646:2 15669:3 15674:6 15681:1 15708:1 15714:1 15762:1 15779:1 15831:1 15840:1 15850:1 15851:1 15866:1 15867:1 15901:1 15902:1 15908:1 15916:1 15944:1 15977:1 15991:3 16005:3 16045:1 16046:1 16078:2 16080:1 16117:1 16127:1 16142:1 16144:1 16151:1 16159:2 16163:1 16164:1 16193:3 16201:3 16226:1 16230:1 16250:1 16271:1 16306:1 16310:1 16316:1 16330:1 16349:1 16378:1 16391:1 16397:1 16399:1 16408:2 16425:5 16429:2 16431:6 16438:1 16447:1 16451:1 16458:1 16493:2 16501:1 16509:1 16510:1 16563:1 16575:2 16584:1 16590:1 16609:1 16620:1 16629:1 16633:2 16660:1 16661:1 16672:2 16674:1 16679:1 16681:7 16686:1 16710:1 16776:1 16779:2 16780:1 16786:2 16789:2 16791:1 16795:3 16796:1 16815:1 16816:1 16830:1 16839:1 16844:1 16859:1 16877:2 16885:1 16890:1 16906:1 16909:1 16922:1 16930:1 16955:2 16966:2 16969:1 16974:2 16999:1 17004:2 17066:1 17080:1 17097:3 17109:4 17114:2 17119:1 17121:1 17125:1 17127:1 17129:1 17142:3 17155:1 17174:18 17199:1 17247:2 17254:2 17310:3 17327:1 17346:1 17350:1 17356:17 17363:1 17373:1 17395:1 17421:3 17427:1 17473:1 17477:1 17490:1 17505:1 17513:1 17518:1 17519:1 17536:1 17537:1 17540:1 17541:2 17573:1 17612:3 17654:5 17662:1 17669:1 17670:1 17674:1 17704:1 17705:1 17706:1 17712:1 17749:1 17750:2 17767:6 17796:1 17836:1 17843:1 17848:2 17853:3 17854:18 17859:1 17865:1 17867:1 17894:1 17906:1 17913:1 17920:1 17934:1 17939:1 17942:1 17945:1 17983:1 17985:1 17989:3 18006:3 18077:1 18098:1 18126:1 18132:1 18134:3 18140:2 18174:1 18176:4 18186:1 18188:2 18191:1 18199:2 18204:1 18205:2 18228:1 18235:3 18265:2 18282:1 18293:2 18299:1 18312:1 18325:2 18341:1 18350:1 18386:1 18388:1 18412:1 18413:1 18430:2 18436:1 18439:1 18444:3 18445:2 18516:2 18606:1 18643:1 18647:1 18687:1 18690:3 18745:1 18756:2 18760:1 18762:1 18774:3 18824:2 18832:5 18858:6 18870:1 18898:2 18906:1 18909:1 18910:5 18919:3 18934:1 18941:1 18958:1 19022:1 19055:1 19057:3 19064:1 19085:1 19129:1 19133:2 19142:1 19167:1 19187:1 19212:1 19216:2 19230:1 19231:1 19281:2 19293:1 19371:3 19423:2 19462:3 19499:1 19513:2 19527:1 19565:1 19590:1 19607:2 19610:1 19620:19 19621:1 19633:1 19637:2 19657:1 19659:1 19662:1 19705:2 19709:1 19710:1 19747:1 19764:2 19769:1 19791:1 19795:2 19812:3 19847:1 19878:1 19905:1 19906:5 19908:1 19909:1 19910:1 19915:1 19916:1 19921:1 19925:1 19948:2 19958:1 19968:2 19977:3 19999:1 20009:1 20020:1 20023:1 20041:1 20076:1 20077:1 20091:1 20093:17 20101:1 20113:1 20137:1 20143:1 20157:2 20161:1 20192:1 20203:1 20211:19 20220:1 20221:1 20223:1 20320:3 20368:1 20381:1 20400:1 20407:1 20419:1 20437:1 20441:10 20444:2 20446:1 20476:1 20546:2 20567:2 20606:1 20618:1 20641:7 20643:1 20644:2 20649:1 20656:1 20671:2 20673:1 20688:1 20697:1 20701:1 20726:1 20762:3 20765:1 20770:2 20787:1 20831:3 20832:1 20862:1 20881:1 20887:3 20904:1 20910:2 20913:1 20925:1 20930:1 20960:1 20967:2 20972:1 20987:1 20989:1 21014:2 21031:1 21043:3 21087:1 21096:1 21121:1 21122:1 21138:1 21179:1 21184:2 21194:1 21237:19 21265:1 21278:2 21295:3 21302:1 21316:2 21340:1 21354:10 21367:1 21403:1 21408:1 21430:2 21438:2 21444:2 21454:1 21461:1 21475:1 21496:1 21516:1 21528:1 21536:3 21565:1 21602:4 21613:1 21650:1 21651:1 21676:1 21691:1 21706:1 21741:1 21759:1 21770:1 21771:2 21795:1 21800:2 21801:1 21820:1 21847:1 21852:2 21854:1 21868:3 21892:2 21921:7 21923:1 21924:1 21936:3 21947:19 21948:1 21960:1 21984:1 22032:18 22063:3 22068:18 22069:3 22090:1 22098:1 22115:1 22157:1 22159:5 22163:5 22173:1 22180:1 22184:2 22192:2 22202:1 22212:1 22221:1 22228:1 22240:3 22242:1 22250:2 22254:2 22256:1 22258:2 22299:2 22332:1 22340:1 22398:1 22411:3 22433:1 22449:1 22479:1 22483:1 22488:1 22492:1 22495:1 22516:1 22574:3 22621:2 22634:1 22646:1 22661:1 22670:1 22678:1 22697:1 22723:1 22730:1 22749:1 22762:2 22768:1 22777:1 22781:1 22788:3 22791:2 22814:2 22817:19 22831:1 22834:1 22849:1 22861:1 22862:1 22863:1 22886:1 22895:1 22908:1 22920:3 22929:1 22961:1 22986:2 23004:1 23005:1 23007:1 23032:1 23049:1 23059:1 23061:3 23081:1 23091:1 23093:1 23095:1 23096:1 23102:1 23108:1 23168:1 23184:1 23212:1 23226:18 23234:1 23247:10 23257:1 23312:5
|
7c6123e6d682aee034f5213c096e75bada24490b | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2873/CH2/EX2.3/Ex2_3.sce | 58113497ebdc4bdd442bfd9c3933b990799099ad | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,232 | sce | Ex2_3.sce | // Display mode
mode(0);
// Display warning for floating point exception
ieee(1);
clear;
clc;
disp("Engineering Thermodynamics by Onkar Singh,Chapter 2,Example 3")
disp("emf equation")
disp("E=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2))+(0.5*10^-3)")
disp("using emf equation at ice point,E_0 in volts")
t=0;//ice point temperature in degree celcius
disp("E_0=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2)+(0.5*10^-3)")
E_0=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2)+(0.5*10^-3)
disp("using emf equation at steam point,E_100 in volts")
t=100;//steam point temperature in degree celcius
disp("E_100=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2)+(0.5*10^-3)")
E_100=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2)+(0.5*10^-3)
disp("now emf at 30 degree celcius using emf equation(E_30)in volts")
t=30;//temperature of substance in degree celcius
E_30=(0.003*t)-((5*10^-7)*t^2)+(0.5*10^-3)
disp("now the temperature(T) shown by this thermometer")
disp("T=((E_30-E_0)/(E_100-E_0))*(T_100-T_0) in degree celcius")
T_100=100;//steam point temperature in degree celcius
T_0=0;//ice point temperature in degree celcius
T=((E_30-E_0)/(E_100-E_0))*(T_100-T_0)
disp("NOTE=>In this question,values of emf at 100 and 30 degree celcius is calculated wrong in book so it is corrected above so the answers may vary.")
|
69697596686d8fed49fc4858b42c2fe8dc12014a | a62e0da056102916ac0fe63d8475e3c4114f86b1 | /set14/s_Material_Science_V._Rajendran_1826.zip/Material_Science_V._Rajendran_1826/CH2/EX2.15/ex2_15.sce | 4360e9bd4142f0d75d92ca8d48f9600d06848e28 | [] | no_license | hohiroki/Scilab_TBC | cb11e171e47a6cf15dad6594726c14443b23d512 | 98e421ab71b2e8be0c70d67cca3ecb53eeef1df6 | refs/heads/master | 2021-01-18T02:07:29.200029 | 2016-04-29T07:01:39 | 2016-04-29T07:01:39 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 198 | sce | ex2_15.sce | errcatch(-1,"stop");mode(2);// Example 2.15, page no-38
h=2
k=2
l=0
a=4.938*10^-10
d=a/sqrt(h^2+k^2+l^2)
printf("\nThe lattice spacing for (220) plane is %.3f*10^-10 m",d*10^10)
exit();
|
947a2888e7dba0fe3b33562bff917f543d5ee1f0 | abd7728083df51a785c94e61999237380b32c4f8 | /examples/Presentation Packs/ERP CORE (Version 0.9)/Active Visual Oddball P3/Scenarios/Active Visual Oddball P3.sce | 33c15804124e6c8aaece66db428712fd08f3ed76 | [] | no_license | LCTO-TLCO/UAVpresentation | 93b0c0e0eb123b550218bbae4e0bb1db8c30cb5e | 83e0f22cfdc2b7172bf0b90a9a14ddf77e6ccf2a | refs/heads/master | 2023-07-25T14:03:39.874916 | 2021-09-07T07:19:38 | 2021-09-07T07:19:38 | 301,918,691 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 15,944 | sce | Active Visual Oddball P3.sce | # -------------------------- Header Parameters --------------------------
scenario = "Active Visual Oddball P3";
write_codes = EXPARAM( "Send Port Codes" );
screen_width_distance = EXPARAM( "Display Width" );
screen_height_distance = EXPARAM( "Display Height" );
screen_distance = EXPARAM( "Viewing Distance" );
default_background_color = EXPARAM( "Background Color" );
default_font = EXPARAM( "Non-Stimulus Font" );
default_font_size = EXPARAM( "Non-Stimulus Font Size" );
default_text_color = EXPARAM( "Non-Stimulus Font Color" );
active_buttons = 2;
response_matching = simple_matching;
target_button_codes = 1,2;
response_logging = EXPARAM( "Response Logging" );
stimulus_properties =
event_name, string,
block_name, string,
block_number, number,
trial_number, number,
stim_type, string,
block_tgt, number,
stim_number, number,
tgt_type, string,
p_code, number,
ISI_dur, number;
event_code_delimiter = ";";
# ------------------------------- SDL Part ------------------------------
begin;
text {
caption = "Your target is";
preload = false;
} reminder_top_text;
text {
caption = "Reminder";
preload = false;
} reminder_bot_text;
text {
caption = "This target";
preload = false;
} target_id_text;
trial{
trial_type = first_response;
trial_duration = forever;
stimulus_event {
picture{
text {
caption = "Instructions";
preload = false;
} instruct_text;
x = 0;
y = 0;
} instruct_pic;
code = "Instructions";
response_active = true;
};
} instruct_trial;
trial {
stimulus_event {
picture {} ISI_pic;
code = "ISI";
} ISI_event;
} ISI_trial;
trial {
clear_active_stimuli = false;
stimulus_event {
picture {
ellipse_graphic {
ellipse_height = EXPARAM( "Fixation Point Size" );
ellipse_width = EXPARAM( "Fixation Point Size" );
color = EXPARAM( "Fixation Point Color" );
} fix_circ;
x = 0;
y = 0;
text {
caption = "Target";
font_size = EXPARAM( "Stimulus Font Size" );
font_color = EXPARAM( "Stimulus Color" );
font = EXPARAM( "Stimulus Font" );
preload = false;
} tgt_text;
x = 0;
y = 0;
} tgt_pic;
response_active = true;
} tgt_event;
} tgt_trial;
trial {
trial_duration = forever;
trial_type = specific_response;
terminator_button = 1,2;
stimulus_event {
picture {
text {
caption = "Rest";
preload = false;
} rest_text;
x = 0;
y = 0;
};
code = "Rest";
} rest_event;
} rest_trial;
trial {
stimulus_event {
picture {
text {
caption = "Ready";
preload = false;
} ready_text;
x = 0;
y = 0;
};
code = "Ready";
} ready_event;
} ready_trial;
# ----------------------------- PCL Program -----------------------------
begin_pcl;
include_once "../../Library/lib_visual_utilities.pcl";
include_once "../../Library/lib_utilities.pcl";
# --- CONSTANTS --- #
string TARGET_EVENT_CODE = "Target";
string TARGET_BUTTON_LABEL = "[TARGET_BUTTON]";
string NONTARGET_BUTTON_LABEL = "[NONTARGET_BUTTON]";
string STIM_STRINGS = "Strings";
string STIM_TGT = "Target";
string STIM_NON = "Distractor";
string PRACTICE_TYPE_PRACTICE = "Practice";
string PRACTICE_TYPE_MAIN = "Main";
string LOG_ACTIVE = "log_active";
int TGT_VAL = 1;
int NONTGT_VAL = 2;
int INSTRUCS_PART = 1;
int TGT_PART = 2;
int CORR_BUTTON = 201;
int INCORR_BUTTON = 202;
int GENERIC_TGT_CODE = 101;
int MAX_STIM = 100;
string CHARACTER_WRAP = "Character";
# --- Set up fixed stimulus parameters ---
string language = parameter_manager.get_string( "Language" );
language_file lang = load_language_file( scenario_directory + language + ".xml" );
bool char_wrap = ( get_lang_item( lang, "Word Wrap Mode" ).lower() == CHARACTER_WRAP.lower() );
double font_size = parameter_manager.get_double( "Non-Stimulus Font Size" );
# Set some durations
trial_refresh_fix( tgt_trial, parameter_manager.get_int( "Stimulus Duration" ) );
# Adjust whether the fixation is on during the isi
if ( parameter_manager.get_bool( "Show Fixation Point During ISI" ) ) then
ISI_pic.add_part( fix_circ, 0, 0 );
end;
# Set a transparent color on the text if necessary
if ( parameter_manager.get_bool( "Show Fixation Point During Stimulus" ) ) then
tgt_text.set_transparent_color( parameter_manager.get_color( "Background Color" ) );
end;
# Set the button codes
begin
array<int> temp_codes[2];
temp_codes.fill( 1, 0, INCORR_BUTTON, 0 );
response_manager.set_button_codes( temp_codes );
temp_codes.fill( 1, 0, CORR_BUTTON, 0 );
response_manager.set_target_button_codes( temp_codes );
end;
# Change response logging
if ( parameter_manager.get_string( "Response Logging" ) == LOG_ACTIVE ) then
ISI_trial.set_all_responses( false );
tgt_trial.set_all_responses( false );
end;
# --- Stimulus setup --- #
# Now grab all the stimuli
string stim_type = STIM_STRINGS;
array<string> let_stimuli[0];
parameter_manager.get_strings( "Stimuli", let_stimuli );
# Figure out the number of stimuli & exit if there are too many
int num_stim = let_stimuli.count();
if ( num_stim > MAX_STIM ) then
exit( "Error: You must specify fewer than " + string( MAX_STIM ) + " stimuli in your stimulus array." );
end;
# --- Subroutines --- #
# --- sub present_instructions
sub
present_instructions( string instruct_string )
begin
full_size_word_wrap( instruct_string, font_size, char_wrap, instruct_text );
instruct_trial.present();
default.present();
end;
# --- sub show_rest
# Initialize some values
int within_rest_dur = parameter_manager.get_int( "Within-Block Rest Duration" );
int between_rest_dur = parameter_manager.get_int( "Between-Block Rest Duration" );
string timed_rest_caption = get_lang_item( lang, "Timed Rest Caption" );
string untimed_rest_caption = get_lang_item( lang, "Untimed Rest Caption" );
sub
show_rest( bool within_block )
begin
# Get the duration
int temp_dur = within_rest_dur;
if ( !within_block ) then
temp_dur = between_rest_dur;
end;
# Update the trial type and duration
if ( temp_dur == 0 ) then
full_size_word_wrap( untimed_rest_caption, font_size, char_wrap, rest_text );
rest_trial.set_duration( rest_trial.FOREVER );
rest_trial.set_type( rest_trial.FIRST_RESPONSE );
else
full_size_word_wrap( timed_rest_caption, font_size, char_wrap, rest_text );
rest_trial.set_duration( temp_dur );
rest_trial.set_type( rest_trial.FIXED );
end;
# Show the trial
rest_trial.present();
end;
# --- sub get_port_code
# If more than 10 stim, use generic port codes
bool generic_p_codes = ( num_stim >= 10 );
sub
int get_port_code( int stim_id, int tgt_id )
begin
# Standard port code adds tgt id to stim id (e.g., 11,22,33 for targets)
int p_code = int( string( tgt_id ) + string( stim_id ) );
# Generic port code sends the stim id or a generic target code
if ( generic_p_codes ) then
if ( stim_id == tgt_id ) then
p_code = GENERIC_TGT_CODE;
else
p_code = stim_id;
end;
end;
return p_code
end;
# --- sub ready_set_go ---
int ready_dur = parameter_manager.get_int( "Ready-Set-Go Duration" );
trial_refresh_fix( ready_trial, ready_dur );
array<string> ready_caps[3];
ready_caps[1] = get_lang_item( lang, "Ready Caption" );
ready_caps[2] = get_lang_item( lang, "Set Caption" );
ready_caps[3] = get_lang_item( lang, "Go Caption" );
sub
ready_set_go
begin
if ( ready_dur > 0 ) then
loop
int i = 1
until
i > ready_caps.count()
begin
full_size_word_wrap( ready_caps[i], font_size, char_wrap, ready_text );
ready_trial.present();
i = i + 1;
end;
end;
end;
# --- sub show_main_instructions
array<string> button_names[2];
button_names[1] = parameter_manager.get_string( "Response Button 1 Name" );
button_names[2] = parameter_manager.get_string( "Response Button 2 Name" );
int target_button = parameter_manager.get_int( "Response Button Mapping" );
int n_target_button = ( target_button % 2 ) + 1;
string instructions = get_lang_item( lang, "Instructions" );
instructions = instructions.replace( TARGET_BUTTON_LABEL, button_names[target_button] );
instructions = instructions.replace( NONTARGET_BUTTON_LABEL, button_names[n_target_button] );
sub
show_main_instructions
begin
present_instructions( instructions );
end;
# --- sub show_block_instructions
string reminder_cap = get_lang_item( lang, "Target Reminder Bottom Caption" );
reminder_cap = reminder_cap.replace( TARGET_BUTTON_LABEL, button_names[target_button] );
reminder_cap = reminder_cap.replace( NONTARGET_BUTTON_LABEL, button_names[n_target_button] );
string top_reminder = get_lang_item( lang, "Target Reminder Top Caption" );
top_reminder = top_reminder.replace( TARGET_BUTTON_LABEL, button_names[target_button] );
reminder_top_text.set_max_text_width( display_device.custom_width() * 0.9 );
reminder_bot_text.set_max_text_width( display_device.custom_width() * 0.9 );
reminder_top_text.set_caption( top_reminder + "\n", true );
reminder_bot_text.set_caption( "\n" + reminder_cap, true );
string prac_caption = get_lang_item( lang, "Practice Caption" );
sub
show_block_instructions( int tgt_number, bool is_practice )
begin
if ( is_practice ) then
reminder_bot_text.set_caption( "\n" + reminder_cap + " " + prac_caption, true );
else
reminder_bot_text.set_caption( "\n" + reminder_cap, true );
end;
target_id_text.set_caption( let_stimuli[tgt_number], true );
double max_reminder_height = display_device.custom_height() * 0.9 - target_id_text.height();
double curr_reminder_height = reminder_top_text.height() + reminder_bot_text.height();
loop
double new_font_size = font_size;
until
curr_reminder_height < max_reminder_height
begin
new_font_size = new_font_size * 0.9;
reminder_top_text.set_font_size( new_font_size );
reminder_bot_text.set_font_size( new_font_size );
reminder_top_text.redraw();
reminder_bot_text.redraw();
curr_reminder_height = reminder_top_text.height() + reminder_bot_text.height();
end;
picture temp_pic = new picture();
double y_adj = ( reminder_bot_text.height() - reminder_top_text.height() ) / 2.0;
double top_y = 0.0;
double bot_y = 0.0;
target_id_text.set_caption( let_stimuli[tgt_number], true );
temp_pic.add_part( target_id_text, 0.0, y_adj );
top_y = y_adj + target_id_text.height()/2.0;
bot_y = y_adj - target_id_text.height()/2.0;
temp_pic.add_part( reminder_top_text, 0, 0 );
temp_pic.add_part( reminder_bot_text, 0, 0 );
temp_pic.set_part_y( 2, top_y, temp_pic.BOTTOM_COORDINATE );
temp_pic.set_part_y( 3, bot_y, temp_pic.TOP_COORDINATE );
temp_pic.present();
loop
int resp_ct = response_manager.total_response_count()
until
response_manager.total_response_count() > resp_ct
begin
end;
default.present();
end;
# --- sub build_trial_order
bool random_ntar = parameter_manager.get_bool( "Randomize Non-Target Stimuli" );
array<int> trial_order[0];
sub
build_trial_order( int target_number, int max_stim, int tgt_trials, int ntgt_trials )
begin
# Start by clearing the array
trial_order.resize( 0 );
# Now we'll add the trials to it
loop
int temp_val = 0;
int current_stim = 0;
until
trial_order.count() >= ntgt_trials + tgt_trials
begin
# This is the stimulus number we're on (used to ensure a rect. distribution)
int stim_ctr = ( current_stim % max_stim ) + 1;
# Add a target trial if we didn't add them all yet
if ( trial_order.count() < tgt_trials ) then
temp_val = target_number;
else
# Add a random nontarget if they don't want a rectangular distribution
# or the next stim
if ( random_ntar ) then
temp_val = random_exclude( 1, max_stim, target_number );
elseif ( stim_ctr != target_number ) then
temp_val = stim_ctr
end;
end;
# Add this trial to the list and increment
trial_order.add( temp_val );
current_stim = current_stim + 1;
end;
trial_order.shuffle();
end;
# --- sub show_block
int tar_trials = parameter_manager.get_int( "Target Trials per Block" );
int ntar_trials = parameter_manager.get_int( "Non-Target Trials per Block" );
int trials_per_rest = parameter_manager.get_int( "Trials Between Rest Breaks" );
array<int> ISI_range[0];
parameter_manager.get_ints( "ISI Range", ISI_range );
if ( ISI_range.count() != 2 ) then
exit( "Error: 'Interstimulus Interval Range' must contain exactly two values." );
end;
sub
show_block( string practice_check, int block_number, int this_tgt )
begin
# Randomize the trial order
trial_order.shuffle();
# Now show an ISI to get started
trial_refresh_fix( ISI_trial, random( ISI_range[1], ISI_range[2] ) );
ISI_trial.present();
# Now present the sequence
loop
int i = 1
until
i > trial_order.count()
begin
# Get some info about this trial
int this_stim = trial_order[i];
string tgt_type = STIM_TGT;
if ( this_stim != this_tgt ) then
tgt_type = STIM_NON;
end;
# Set the ISI
trial_refresh_fix( ISI_trial, random( ISI_range[1], ISI_range[2] ) );
# Setup the stimulus
tgt_text.set_caption( let_stimuli[this_stim], true );
# Set the port/button codes
int p_code = get_port_code( this_stim, this_tgt );
tgt_event.set_port_code( p_code );
# Set the event code
tgt_event.set_event_code(
TARGET_EVENT_CODE + ";" +
practice_check + ";" +
string( block_number ) + ";" +
string( i ) + ";" +
stim_type + ";" +
string( this_tgt ) + ";" +
string( this_stim ) + ";" +
tgt_type + ";" +
string( p_code ) + ";" +
string( ISI_trial.duration() )
);
# Set the target button
if ( this_stim == this_tgt ) then
tgt_event.set_target_button( target_button );
else
tgt_event.set_target_button( n_target_button );
end;
# Trial sequence
tgt_trial.present();
ISI_trial.present();
# Rest Trial
if ( trials_per_rest > 0 ) && ( practice_check != PRACTICE_TYPE_PRACTICE ) then
if ( i % trials_per_rest == 0 ) && ( i < trial_order.count() ) then
show_rest( true );
show_block_instructions( this_tgt, false );
ready_set_go();
ISI_trial.present();
end;
end;
i = i + 1;
end;
end;
# --- Conditions and block order --- #
array<int> block_order[0];
parameter_manager.get_ints( "Target Block Order", block_order );
if ( block_order.count() == 0 ) then
exit( "Error: No blocks specified. Check the 'Target Block Order' parameter." );
elseif ( parameter_manager.get_bool( "Randomize Block Order" ) ) then
block_order.shuffle();
end;
if ( int_array_max( block_order ) > num_stim ) then
exit( "Error: not enough stimuli for all the targets specified in 'Target Block Order'" );
end;
# --- Main Sequence --- #
# Set some captions
full_size_word_wrap( get_lang_item( lang, "Rest Screen Caption" ), font_size, char_wrap, rest_text );
string complete_caption = get_lang_item( lang, "Completion Screen Caption" );
# Show the practice stuff if requested
int prac_trials = parameter_manager.get_int( "Practice Trials" );
if ( prac_trials > 0 ) then
# Get some info about the practice trials
double tgt_pct = double( tar_trials ) / double( ntar_trials );
int prac_tgts = int( tgt_pct * double( prac_trials ) );
int prac_ntgts = prac_trials - prac_tgts;
# Get a random target
int prac_tgt = block_order[ random( 1, block_order.count() ) ];
# Build the practice trial sequence
build_trial_order( prac_tgt, num_stim, prac_tgts, prac_ntgts );
# Show block instructions
show_main_instructions();
show_block_instructions( prac_tgt, true );
ready_set_go();
# Show the practice trial sequence
show_block( PRACTICE_TYPE_PRACTICE, 0, prac_tgt );
present_instructions( get_lang_item( lang, "Practice Complete Caption" ) );
else
show_main_instructions();
end;
# Now show the trial blocks
loop
int i = 1
until
i > block_order.count()
begin
int this_tgt = block_order[i];
build_trial_order( this_tgt, num_stim, tar_trials, ntar_trials );
show_block_instructions( this_tgt, false );
ready_set_go();
show_block( PRACTICE_TYPE_MAIN, i, this_tgt );
if ( i < block_order.count() ) then
show_rest( false );
end;
i = i + 1;
end;
present_instructions( complete_caption ); |
943c8b84f8fccc593c9262295ed4a62d9d820671 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1427/CH1/EX1.12/1_12.sce | 0fef3bc4adea5844e18aa8a6fb9ca17ca2cbb8ae | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 944 | sce | 1_12.sce | //ques-1.12
//Calculating amount of lime and soda required for softening hard water
clc
V=2000;//volume of water given (in L)
//Raw water
A=160;//content of Ca cation (in mg/L)
B=72;//content of Mg cation (in mg/L)
C=732;//content of Hydrogen carbonate anion (in mg/L)
D=30;//content of CO2 (in mg/L)
a1=(A/40)*100;//CaCO3 equivalent of A (in ppm)
a2=(B/24)*100;//CaCO3 equivalent of B (in ppm)
a3=(C/122)*100;//CaCO3 equivalent of C (in ppm)
a4=(D/44)*100;//CaCO3 equivalent of D (in ppm)
//Treated water
E=30;//content of Carbonate anion (in mg/L)
F=17;//content of Hydroxide anion (in mg/L)
a5=(E/60)*100;//CaCO3 equivalent of E (in ppm)
a6=(F/34)*100;//CaCO3 equivalent of F (in ppm)
lime=(a2+a3+a4+a6)*(74/100)*V;//lime required (in mg)
soda=(a1+a2-a3+a5)*(106/100)*V;//soda required (in mg)
printf("Lime required for softening of hard water is %.4f kg and Soda required is %.3f kg.",lime/1000000,soda/1000000);
|
d3d3411da28e54a8a7977be3d5830e3ed2e99f1f | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1586/CH3/EX3.14/EXP3_14.sce | c3a652dd652a993ce78de5f0fa883ea9e7a0d848 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 687 | sce | EXP3_14.sce | clc;funcprot(0);//EXAMPLE 3.14
// Initialisation of Variables
wL=1.54;........//Wave length of Copper K-alpha in Angstorms
t1=19.5;......//Half the angle between the difracted beam and the original beam direction
t2=39;......// The angle between the difracted beam and the original beam direction
//CALCULATIONS
D1=wL/(sin(t1*%pi/180));......//Interplanar spacing between the planes in Angstroms
D2=wL/(sin(t2*%pi/180));......//Interplanar spacing between the planes in Angstroms
a0=D2*(sqrt(3));.......//Lattice constant for cubic form of BaTiO3
disp(D1,"Interplanar spacing between the planes in Angstroms:")
disp(a0,"Lattice constant for cubic form of BaTiO3:")
|
d80c0255b86acfab551a20682eeadd7ea072eb51 | 8b2aadfe2dd241d882213436738542d3f65f4e17 | /ModuleTonalitéSynthèse/Module Synthèse/Scilab/trompette.sci | f0c2bb2092d0d32b01679f9f32f92669e5664151 | [] | no_license | ahmed-bensaad/FMTM | c764c3162ac6f24f7caa2d0fd99725d4c458efc6 | 66fd7a477e3addb5a0c3a4d7489daa09fb9c5042 | refs/heads/master | 2021-09-02T11:04:05.660173 | 2017-02-06T21:54:09 | 2017-02-06T21:54:09 | 115,977,485 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 876 | sci | trompette.sci | function [s]= trompette(fp,fm,Fe,d,m0) // fp -> hauteur, d-> durée, m0-> amplitude du sinus modulant
Te=1/Fe; // temps echantillonage
x=[0:Te:d]; //axe temps
m=[0:Te:d]; // amplitude constante au cours du temps
n=length(m);
for i=1:n
m(i)= m0;
end
f=[0:Te:d]; // frequence de l'oscillateur FM constante au cours du temps
for i=1:n
f(i)= fm;
end
x1 = oscFM(f,m,Fe,d);
for i=1:n
x1(i)= x1(i)+fp;
end
m2=[0:Te:d]; // amplitude constante au cours du temps de s
n=length(m2);
for i=1:n
m2(i)= 1;
end
s=oscFM(x1,m2,Fe,d);
for i=1:n
s(i)=s(i)*enveloppe_ADSR(x(i));
end
B=0;
//s=cuivrage(s,B,1/Fe);
//plot(s);
//sound(s,Fe);
// amelioration possible => Jitter, cuivrage, shéma plus complexe de l'instrument à vent
endfunction
|
14cb88c9b930457c2c439e097c3662ce9e3a5ec3 | 686c6780efada0e19458c60522827d17366b9cc1 | /Project2/P2Codes/Add4.tst | 11001ce3f1ed5a4b4df252dc85feb621f6f59ffa | [] | no_license | OnlyOneByte/CSCE312-Fall2019 | 98b4f46c643ac7a5bda8dc6a279dbb901ee6c921 | 7bf877ddec8eb3bd9ea32ae1b9b16626c354465c | refs/heads/master | 2020-07-25T14:52:35.308731 | 2020-01-30T02:05:24 | 2020-01-30T02:05:24 | 208,329,625 | 4 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 580 | tst | Add4.tst | // This file is part of www.nand2tetris.org
// and the book "The Elements of Computing Systems"
// by Nisan and Schocken, MIT Press.
// File name: projects/02/Add16.tst
load Add4.hdl,
output-file Add4.out,
compare-to Add4.cmp,
output-list a%B1.4.1 b%B1.4.1 out%B1.4.1 carry%B3.1.3;
set a %B0000,
set b %B0000,
eval,
output;
set a %B0000,
set b %B1111,
eval,
output;
set a %B1111,
set b %B1111,
eval,
output;
set a %B1010,
set b %B0101,
eval,
output;
set a %B0011,
set b %B1100,
eval,
output;
set a %B0100,
set b %B0110,
eval,
output;
|
d78b2f4ee8b6899374eb0ddf6f63cab066126e1a | ff9d40a1c13ce6f1ba57b12f1cc2173d4d512cda | /ControlingAlba.sce | 978b1cab4f404702510321eb3fdc715a56fc4469 | [] | no_license | 000adrenaline000/proyecto_guiado_de_vehiculo_marino_sujeto_a_disturbios | e835ceb07cb31e3152ef6fd095289850f34b9314 | 68ce357caf8aa67ed94c1334f52296d426c52976 | refs/heads/master | 2022-12-01T10:09:55.553555 | 2020-08-21T06:40:24 | 2020-08-21T06:40:24 | 287,846,394 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 5,083 | sce | ControlingAlba.sce | // load the data
load("albaLTInomoto.sod","sys")
Ap=sys.A;
Bp=sys.B;
Cp=sys.C;
Dp=sys.D;
//checking controllability and observability
[i,j] = size(Ap);
// e=[B, AB, A^2 B,..., A^(n-1) B]
e = cont_mat(sys.A,sys.B);
rankC=rank(e);
if i == rankC then
disp('Continuous System is Controllable');
end
// o=[C; CA; CA^2;...; CA^(n-1) ]
o = obsv_mat(sys.A, sys.C);
rankO=rank(o);
if j == rankO then
disp('Continuous System is Observable');
end
//tranM=ss2tf(sys); // Matriz de transferencia
//disp('Matriz de Transferencia',tranM);
//tfc11 = tranM(1,1);
//tfc22 = tranM(2,2);
/* Plot singular values of LTI the model */
tr = trzeros(sys)
w = logspace(-3,3);
sv = svplot(sys,w);
scf(1);
plot2d("ln", w, 20*log(sv')/log(10))
xgrid(12)
xtitle("Singular values plot","Frequency (rad/s)", "Amplitude (dB)");
//Obtenciion de los polors zeros del modelo de software
scf(2);
plzr(sys);
///////////////////////////////////---------------------------
//Augment Plant with Integrators at Plant Input
[ns,nc]=size(Bp); //ns= number of inputs; nc=number of controls
Ai=[Ap Bp;
0*ones(nc,ns) 0*ones(nc,nc)];
Bi=[0*ones(ns,nc); eye(nc)];
Ci=[Cp 0*ones(nc,nc)];
Di=0*ones(nc,nc);
sysi=syslin('c',Ai,Bi,Ci,Di);
I=eye(nc);
/* Plot singular values */
tri = trzeros(sysi)
w = logspace(-3,3);
svi = svplot(sysi,w);
scf(3);
plot2d("ln", w, 20*log(svi')/log(10))
xgrid(12)
xtitle("Design Plant Singular Values","Frequency (rad/s)", "Amplitude (dB)");
//Obtenciion de los polors zeros del modelo de software
scf(4);
plzr(sysi);
//lqr controller calculation
//We use the ricatti equation for calculate de gain of the lqr controller
//for this we have A'*X+X*A-X*B*X+C=0 for function X=riccati(A,B,C,'c','eigen')
C=0.7*Ci'*Ci; //State Weighting Matrix
rho=1e-1; //Cheap control recovery parameter
//The smaller the parameter, the better the recovery.
R = rho*eye(nc);//Control Weigthing Matrix
//now we calculate B
B=Bi*inv(R)*Bi';
A=Ai;
//Solv the ricatti equation
X=riccati(A,B,C,'c','eigen');
//the value of the gain G
G=inv(R)*Bi'*X; //<--this value is important mtfk
//[G1, X1]=lqr(sysi,C,R);
//Design of Target Loop Singular Values Using Kalman Filter
ll= inv(Cp*inv(-Ap)*Bp+Dp); //Choose ll and lh to match singular values at all frequencies
lh = -inv(Ap)*Bp*ll;
Lp=[lh,
ll]; //ll, lh - for low and high frequency loop shaping
pnint = eye(nc,nc) // Process Noise Intensity Matrix
mu = 0.1; // Measurement Noise Intesity; Used to adjust Kalman Filter Bandwidth
//Small mu - expensive sensor - large bandwidth
//Large mu - inexpensive sensor - small bandwidth
THETA = mu*eye(nc,nc) // Measurement Noise Intensity Matrix
//computing H
//We use the ricatti equation for calculate de gain H
//for this we have Ah'*Xh+Xh*Ah-Xh*Bh*Xh+Ch=0 for function X=riccati(Ah,Bh,Ch,'c','eigen')
Ch=Lp*Lp';
Ah=Ai';
//calculating Bh
Bh=Ci'*inv(THETA)*Ci;
//Calculate de solution
Xh=riccati(Ah,Bh,Ch,'c','eigen');
//The gain H
H=(inv(THETA)*Ci*Xh)';
sysh = syslin('c',Ai,H,Ci,Di);
/* Plot singular values*/
trh = trzeros(sysh)
w = logspace(-3,3);
svh = svplot(sysh,w);
scf(5);
plot2d("ln", w, 20*log(svh')/log(10))
xgrid(12)
xtitle("Target Loop (G_{KF}) Singular Values", "Amplitude (dB)");
//--------------------------------------
//Compensator Analysis
Ak = [ Ai-Bi*G-H*Ci 0*ones(ns+nc,nc)
G 0*ones(nc,nc) ]
Bk = [ H
0*ones(nc,nc) ]
Ck = [0*ones(nc, ns+nc) eye(nc,nc) ]
Dk = 0*ones(nc,nc);
sysk=syslin('c',Ak,Bk,Ck,Dk);
/* Plot singular values */
trk = trzeros(sysk)
w = logspace(-3,3);
svk = svplot(sysk,w);
scf(6);
plot2d("ln", w, 20*log(svk')/log(10))
xgrid(12)
xtitle("Compensator Singular Values","Frequency (rad/s)", "Amplitude (dB)");
//----------------------------------------
//Analysis in open loop
Aol = [ Ap Bp*Ck
0*ones(ns+nc+nc,ns) Ak ]
Bol = [ 0*ones(ns,nc)
Bk ]
Col = [ Cp 0*ones(nc,ns+nc+nc) ]
Dol = 0*ones(nc,nc);
sysol = syslin('c',Aol,Bol,Col,Dol);
/* Plot singular values of LTI the model */
trol = trzeros(sysol)
w = logspace(-3,3);
svol = svplot(sysol,w);
scf(7);
plot2d("ln", w, 20*log(svol')/log(10))
plot2d("ln", w, 20*log(svh')/log(10))
xgrid(12)
xtitle("Singular values open loop","Frequency (rad/s)", "Amplitude (dB)");
//Obtenciion de los polors zeros del modelo de software
scf(8);
plzr(sysol);
//----------------------------------------
//Response in closed loop
syscl = syslin('c',Aol-Bol*Col, Bol, Col, 0*eye(nc,nc));
//Obtenciion de los polors zeros del modelo de software
scf(9);
plzr(syscl);
//----------Response to step
t=[0:0.1:30];
//input defined by a time function
deff('u=timefun(t)','u=1') //*%pi/180
scf(10);
plot2d(t',(csim(timefun,t,syscl))')
xtitle("Response of the model","Amplitud", "t(s)");
|
195b1d519e766bad50f4401fb144273155954500 | 45c7d9d2836acbb24e1448b0e4248091a5f4a361 | /RO04_P2_Exercice_1.sci | 62502cb8df1f80ed636c42f1fd93576d4c416af9 | [] | no_license | JingyiHU/Linear_Programming_Non_Linear_Programming_school_project | 2fd582b0aefb3bee067ac444b32e5f9149615c97 | 971eeb3614268dfc704751b1b48b31d0f9925a69 | refs/heads/master | 2023-03-08T00:42:30.607241 | 2021-02-22T19:09:11 | 2021-02-22T19:09:11 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 4,285 | sci | RO04_P2_Exercice_1.sci |
// Exercice 1.1 r -> V(r) *************************************************
r = 0.8:0.03:3;
plot(r, r.^(-12)-2*r.^(-6),'-')
// Exeercice 1.2 **********************************************************
// fonction de calcul de J
function J = lennardjones(x)
N = length(x)/3;
X = matrix(x,3,N);
J = 0;
r = 0;
for i = 1:N
for j = i+1:N
r = norm(X(:,j)-X(:,i));
V = r.^(-12)-2*r.^(-6);
J = J + V;
end
end
endfunction
// Exemple de Test de fonction "lennardjones"
// N = 2
test2 = [1;0;0;0;0;0];
J_test2 = lennardjones(test2);
// Résultat = -1 ( = Jopt | N = 2)
// N = 3
test3 = [1;0;0;0;1;0;0;0;1];
J_test3 = lennardjones(test3);
// Résultat = - 0.703125
// Exercice 1.3 **********************************************************
//focntion d'optimisation "CostLennardjones"
function [f,g,ind] = CostLennardjones(x, ind)
f = lennardjones(x);
g = numderivative(lennardjones,x)
endfunction
// Test de la fonction "CostLennardjones" de N = 3
x = [1;0;0;0;1;0;0;0;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,x,"qn")
//xopt =
// 0.8047358
// 0.0976273
// 0.0976273
// 0.0975944
// 0.8046994
// 0.0975926
// 0.0975944
// 0.0975926
// 0.8046994
// fopt = - 3.
// Exercice 1.4 help optim **********************************************
// Exercice 1.5 **********************************************************
// N = 4
x = [0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,x,"qn")
// xopt =
// - 0.1039383
// - 0.1042170
// - 0.1025922
// 0.8391068
// 0.1309040
// 0.1327461
// 0.1330052
// 0.8390099
// 0.1301751
// 0.1317074
// 0.1341823
// 0.8395525
// fopt = - 6.
// Exercice 1.7 **********************************************************
// N = 8
x = [0;0;0;1;0;0;1;1;0;0;1;0;0;0;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,x,"qn")
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,xopt,"qn")
// Mêmes résultats pour ces deux tentatives :
// xopt =
// - 0.1842307
// - 0.0676354
// 0.0104576
// 0.7873812
// 0.0951828
// 0.1396228
// 1.0698784
// 0.9943452
// - 0.1749013
// 0.1424512
// 0.8594965
// 0.1551252
// 0.1532971
// 0.1990052
// 0.9061141
// 1.0878121
// - 0.0977627
// 1.0668426
// 0.9117640
// 0.8412758
// 0.7940118
// 0.0214335
// 1.1660131
// 1.0924753
// fopt = - 18.976056
// Exercice 1.8 **********************************************************
//[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,xopt,"qn")
// Même résultat => peut étre un min global, soit la fonction coinsée dans un min local => re éssayer pls points initicaux
x = [0;0.5;0;1;0;0;1;1;0;0;1;0;0;0;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjones,x,"qn");
// Loop lourd !!!!!!!!
// Exercice 1.9 **********************************************************
//Fonction d'optimisation avec pénalisation
function J = lennardjonesPenalise(x)
N = length(x)/3;
X = matrix(x,3,N);
J = 0;
r = 0;
lambda = 10; // On fixe lambda ici dans au sein de la fonction
for i = 1:N
for j = i+1:N
r = norm(X(:,j)-X(:,i));
V = r.^(-12)-2*r.^(-6);
J = J + V;
end
end
J = J + lambda*(norm(X(:,1)-[0;0;0]))^2
endfunction
function [f,g,ind] = CostLennardjonesPenalise(x, ind)
f = lennardjonesPenalise(x);
g = numderivative(lennardjonesPenalise,x)
endfunction
// Exercice 1.5 **********************************************************
// Refait de la Question 5 : N = 4
x = [0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjonesPenalise,x,"qn")
// Résultat : xopt[1] assez proche de 0, J reste identique = - 6
// N = 3 (X1 de départ != 0)
x = [1;0;0;0;1;0;0;0;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjonesPenalise,x,"qn")
// Résultat : xopt[1] assez proche de 0, J reste identique = - 3
// N = 8
x = [0;0;0;1;0;0;1;1;0;0;1;0;0;0;1;1;0;1;1;1;1;0;1;1];
[fopt, xopt]=optim(CostLennardjonesPenalise,x,"qn")
|
643cfc1b21245ae26c8a8065dd10f10f592f19ac | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3682/CH2/EX2.16/Ex2_16.sce | 4abeea01c6325fa6f9efe82c09f6e253f883ecd1 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 642 | sce | Ex2_16.sce | // Exa 2.16
clc;
clear;
// Given data
// A level shifter as shown in fig. 2.31
// Assuming Ideal silicon transistors
Vbe = 0.7; // Volts
// B(current gain) has very large values
Vcc = 15; // Volts
Rc = 10*10^3; // Ω
Re = 5000; // Ω
// Solution
printf(' From fig. 2.31 we get that, transistors Q1 and Q2 form a current mirror.\n');
printf(' so Ic1 = Ic2 = I and that can be found by Ohm‘s law as ');
I = (Vcc - Vbe)/Rc; // Ω
printf(' I = Ic2 = %.2f mA. \n', I*1000 );
printf(' Now, the difference V1-V2 can be found using KVL as ');
dV = Vbe + I * Re; // KVL between end points
printf(' %.2f V. \n',dV);
|
6e49563fa923fe118011eb89cd2fa4d1a41bf27a | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /416/CH14/EX14.19/example14_19pp.sce | 3da9821a8b78dbef134f35c92aac3552f9d6a17a | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,288 | sce | example14_19pp.sce | clc
clear
disp('example 14.19')
zaa=3;zbb=9 //impedence given between line
pas=1 //power at two units are equal to 1p.u
par=1
pbs=1.05 //power at sending end is 1.05 and power at receiving end is 1p.u
pbr=1
i=1 //assume current is 1p.u
los=i*complex(zaa/100,zbb/100)
csd=((abs(los)^2)-pas^2-par^2)/(2*pas*par) //load angle between two stations
csa=(pas^2+abs(los)^2-par^2)/(2*pas*abs(los)) //angle between source and loss
ta=180-atand(zbb/zaa)-acosd(csa) //transfering power factor angle
printf("load angle is %.2f\n",cosd(csd))
if sind(ta)<0 then
printf("real power is %.3fp.u \nreactive power %.3fp.u lagging",cosd(ta),abs(sind(ta)))
else
printf("real power is %.3fp.u \nreactive power %.3fp.u leading",cosd(ta),sind(ta))
end
csd2=(abs(los)^2-pbs^2-pbr^2)/(2*pbs*pbr) //load angle between two stations
csa2=(pbr^2-pbs^2+abs(los)^2)/(2*pbr*abs(los)) //angle between source and loss
f=180-atand(zbb/zaa)-acosd(csa2) //transfering power factor angle
disp('(b)')
printf("load angle is %.2f\n",cosd(csd2))
if sind(f)<0 then
printf("real power is %.3fp.u \nreactive power %.3fp.u lagging",cosd(f),abs(sind(f)))
else
printf("real power is %.3fp.u \nreactive power %.3fp.u leading",cosd(f),sind(f))
end
|
ad648397af812cd14879c71873bbba67ffc81333 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2084/CH18/EX18.4/18_4.sce | 6750126a16a91b68eb7bd28c466725a00b446e9b | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 437 | sce | 18_4.sce | //developed in windows XP operating system 32bit
//platform Scilab 5.4.1
clc;clear;
//example 18.4
//calculation of refractive index of material from known critical angle
//given data
thetac=48.2; //critical angle for water(in degree)
//calculation
//snell's law with respect to total internal reflection
mu=1/sind(thetac); //sind represents that the argument is in degree
disp(mu,'refractive index of material is ');
|
cfaaee334d59133060aa99b91daca3750618e8f7 | 0c7d100cb0cf4ca584a252d56aef57d8692e87bd | /Automatique/TP2/Exo1-2.sce | 8fe075e5abf715d9381c0072794e73deb7461800 | [] | no_license | MacBootglass/insa | 1957913df94ce0742e19ec400e258fec032a3619 | 612acee69e8195f3202aede45fede79fabf47d01 | refs/heads/master | 2021-01-10T22:36:39.551539 | 2017-04-26T09:23:02 | 2017-04-26T09:23:02 | 54,901,623 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,520 | sce | Exo1-2.sce | //TP3
//Théologien Thibault Groupe 1
//ASI 3.2
//Exercice 1
A = 1;
Km = 10;
Tm = 75 * 10^-3;
kVis = 1.33 * 10^-2;
p = %s;
kCapteur = 2;
t = (0:5E-2:20);
num = A * Km * kVis;
dem = p + Tm * p^2;
HBO = num/dem;
sys1 = syslin('c', HBO);
y1 = csim('step', t, sys1);
//Exercice 2
HBF = (HBO * kCapteur) / (1 + HBO * kCapteur);
sys2 = syslin('c', HBF);
y2 = csim('step', t, sys2);
vRapidite1 = find(y2 >=0.99);
rapidite1 = vRapidite1(1) * 5E-2;
//Exercice 3
A = 5;
k = A * Km * kVis * kCapteur;
HBF2 = (1 + (Tm/k)*p^2 + p/k)^-1;
sys3 = syslin('c', HBF2);
y3 = csim('step', t, sys3);
vRapidite2 = find(y3 >=0.99);
rapidite2 = vRapidite2(1) * 5E-2;
A = 15;
k = A * Km * kVis * kCapteur;
HBF3 = (1 + (Tm/k)*p^2 + p/k)^-1;
sys4 = syslin('c', HBF3);
y4 = csim('step', t, sys4);
vRapidite3 = find(y4 >=0.99);
rapidite3 = vRapidite3(1) * 5E-2;
A = 30;
k = A * Km * kVis * kCapteur;
HBF4 = (1 + (Tm/k)*p^2 + p/k)^-1;
sys5 = syslin('c', HBF4);
y5 = csim('step', t, sys5);
vRapidite4 = find(y5 >=0.99);
rapidite4 = vRapidite4(1) * 5E-2;
//Tracés
figure(1);
plot2d(t,y1');
figure(2)
plot2d(t,y2');
figure(3)
subplot(221);
plot2d(t,y3');
title("A = 5");
subplot(222);
plot2d(t,y4');
title("A = 10");
subplot(223);
plot2d(t,y5');
title("A = 30");
figure(4);
subplot(221);
bode(sys3, 10E-4, 10E4, 'rad');
title("A = 5");
subplot(222);
bode(sys4, 10E-4, 10E4, 'rad');
title("A = 10");
subplot(223);
bode(sys5, 10E-4, 10E4, 'rad');
title("A = 30");
disp(rapidite1);
disp(rapidite2);
disp(rapidite3);
disp(rapidite4);
|
9a209f53d45d777565297cc1558b84d1d19a426b | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1991/CH5/EX5.1/1.sce | 568ffbb9f98a76288866af123078bf7156f53350 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 285 | sce | 1.sce | clc
clear
//INPUT DATA
np=1.39 //refractive index of prism
nl=1.29 //refractive index of liquid
a=62 //refracting angle of prism
//calculation
x=np*sind(62/2)/nl//snells law
y=asind(x)
d=(y*2)-a//minimum deviation
//output
printf("the minimum deviation is %3.3f degree",d)
|
fbc0242c31ec327e2d775723c01e36f36c4612f5 | 7d080f5a520b49242d8d5d362be8378358f324b5 | /matmul.sce | 7562e3a3f54c1eff8bbce420a7457a4dc02543d0 | [] | no_license | pradyumnaym/LA_Algos | 1d4cc539b531ffaea88ceb475ca3c4b59318270a | 561df9e8b2d706927c735f2b2e30db9ff1a45ade | refs/heads/master | 2020-12-29T16:50:23.235497 | 2020-02-06T11:41:10 | 2020-02-06T11:41:10 | 238,675,439 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 675 | sce | matmul.sce | n = int(input("Enter n : "));
p = int(input("Enter p : "));
m = int(input("Enter m :"));
A = zeros(n,p);
B = zeros(p,m);
disp("Enter elements of A :\n")
for i=1:n
for j=1:p
A(i,j) = int(input("enter element "+string(i)+","+string(j)+" : "));
end
end
disp("Enter elements of B :\n")
for i=1:p
for j=1:m
B(i,j) = int(input("enter element "+string(i)+","+string(j)+" : "));
end
end
C=zeros(n,m);
for i=1:n
for j=1:m
//C(i,j)=0;
for k=1:p
C(i,j) = C(i,j)+A(i,k)*B(k,j)
end
end
end
disp(A,"A = ")
disp(B,"B = ")
disp(C,"A*B = ")
disp(A*B,"Actual : ")
disp("Name :- Pruthvish \nSrn :- PES1201701629")
|
f6eb228eb515da4931c7e016aede3ac6883203b0 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1325/CH15/EX15.8/15_8.sce | a7b64e5a3a3f4d07c538bf18d4dbed53372ee0b5 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 524 | sce | 15_8.sce | //To find the frequency of the natural torsional oscillations of the system
clc
//given
l1=11//in
l2=10//in
l3=15//in
l4=4//in
l5=10//in
d1=3//in
d2=5//in
d3=3.5//in
d4=7//in
d5=5//in
I1=1500//lb ft^2
I2=1000//lb ft^2
leq=3//in from 15.49
g=32.2//ft/s^2
C=12*10^6
J=%pi*leq^4/32
l=l1+l2*(leq/d2)^4+l3*(leq/d3)^4+l4*(leq/d4)^4+l5*(leq/d5)^4
la=I2*l/(I1+I2)
qa=C*J/la
n=(1/(2*%pi))*(qa*g*12/(I1*12^2))^(1/2)
printf("\nThe frequency of the natural torsional oscillation of the system = %.1f per sec",n)
|
c114c9562e768c4aa18055c5792e3da318def599 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2561/CH8/EX8.1/Ex8_1.sce | 83ff5a99c68812bc3efcf960249a7cfdec5e7e9d | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 1,087 | sce | Ex8_1.sce | //Ex8_1
clc
Amin=8000
disp("Amin="+string(Amin)) // Minimum gain of OP-AMP
Amax=64000
disp("Amax="+string(Amax)) // Maximum gain
disp("part (i)")
delta_Af=0.01
disp("delta_Af="+string(delta_Af)) // Change in overall feedBack gain
delta_A=(Amax-Amin)/Amin
disp("delta_A= (Amax-Amin)/Amin = "+string(delta_A)) // Change in open loop gain
Sg = delta_Af/delta_A
B = (1/Sg - 1)/Amax
disp("Sg = delta_Af/delta_A = "+string(Sg))//desensitivity factor
disp(" B = (1/Sg - 1)/Amax = "+string(B))//feedBack factor
disp(" part (ii)")
Af_min = Amin/(1+B*Amin)//minimum change in overall feedBack gain
Af_max = Amax/(1+B*Amax)///maximum change in overall feedBack gain
disp("Af_min = Amin/(1+B*Amin) = "+string(Af_min))
disp("Af_max = Amax/(1+B*Amax) = "+string(Af_max))
disp("variation in Af = "+string(Af_max/Af_min))//variation in Af with feedBack factor 'B'
// for above problem author has divided question in two parts but during solution has written 3 parts.
// part (i) and part (ii) combinedly equivlent to part (i)
// part (iii) is equivalent to part (ii)
|
87d9cdce4939a5a80df24585570d968b43836349 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3718/CH3/EX3.9/Ex3_9.sce | 10b2d2fff15a3b5091bb5e61d35e7c8da4a47dab | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 277 | sce | Ex3_9.sce | //Chapter 3: Thermodynamic and Chemical Equilibrium
//Problem: 9
clc;
//Declaration of Variables
wt = 10 //in g
heat_a = 4.5 //in K
// Solution
m = 10 / 100.0 // mol
d_h = heat_a / m
mprintf("The heat of the reaction is:%d K cal / mol", d_h)
|
f18c75f3bc882adb2d09c58bc8de489fdd1d2a22 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3745/CH1/EX1.65/Ex1_65.sce | f20c460f89e701e17e8ca2e357d89282d919fbf8 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 520 | sce | Ex1_65.sce | // Ex 65 Page 406
clc;clear;close;
// Given
C=6*10**-6;//F
L=2.5;//H
R=300;//ohm
a=R/2/L
omega = sqrt(1/L/C-R^2/4/L^2);//rad/s
//i=Im*%e**(-a*t)*sin(omega*t+fi)
//at t=0 sec
i0=0;//A
vc=10;//V
fi=asin(i0);//degree
//L*di/dt=vc at t=0
Im=poly([0],'Im')
function i=current(t)
i=Im*expm(-a*t)*sin(omega*t+fi)
endfunction
//i=Im*expm(-a*t)*sin(omega*t+fi)
LdiBYdt=L*numderivative(current,0)
temp = coeff(LdiBYdt)
Im=vc/temp(2)
Rn=2*sqrt(L/C);//ohm
Rad=Rn-R;//ohm
printf("Additional resistance required = %d ohm",Rad)
|
b0fb9300323bff6d42f7343d702ab608e424a36f | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /249/CH2/EX2.1/2_01.sce | fdcfcc0a37586b8874aad36480ffe785362601ee | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 70 | sce | 2_01.sce | clear
clc
//Theorotical Questions
printf("Its a theorotical Question") |
24783ba16004547fbd1ac20158b6b7efb9c779e1 | d4cea11f373b595960b7a7f445f8453dd705be78 | /University Projects/Project 4/mult/Mult.tst | 2aca50145cd51d1b672ee2e105a56b3d498dfab6 | [] | no_license | Xcompanygames/Assembler | 758c4b9a23856591e23a8ccf2239927e400567c2 | cbbe55e30345ce9e02afcd39a54ab7fd03d9a887 | refs/heads/main | 2022-12-31T10:10:26.143445 | 2020-10-09T12:37:36 | 2020-10-09T12:37:36 | 302,636,923 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 546 | tst | Mult.tst |
load Mult.hack,
output-file Mult.out,
compare-to Mult.cmp,
output-list RAM[0]%D2.6.2 RAM[1]%D2.6.2 RAM[2]%D2.6.2;
set RAM[0] 0,
set RAM[1] 0;
repeat 20 {
ticktock;
}
output;
set PC 0,
set RAM[0] 1,
set RAM[1] 0;
repeat 50 {
ticktock;
}
output;
set PC 0,
set RAM[0] 0,
set RAM[1] 2;
repeat 80 {
ticktock;
}
output;
set PC 0,
set RAM[0] 3,
set RAM[1] 1;
repeat 120 {
ticktock;
}
output;
set PC 0,
set RAM[0] 2,
set RAM[1] 4;
repeat 150 {
ticktock;
}
output;
set PC 0,
set RAM[0] 6,
set RAM[1] 7;
repeat 210 {
ticktock;
}
output;
|
e37fe1cc21ae58842ae35ec24c576a4ad8f7da50 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /3647/CH3/EX3.7/Ex3_7.sce | 2b0ff18614080451791270c97672ac6adc3a198b | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 496 | sce | Ex3_7.sce | //Solutions to Problems In applied mechanics
//A N Gobby
clear all;
clc
//initialisation of variables
h=5//ft
h1=3//ft
r=200//ft
f=0.5//ft
v=60//ft/s
w=62.0//ft/s
q=1.5//ft/s
g=32.2//ft
//CALCULATIONS
V=sqrt(q)/(w/(g*r))/2//ft/s
F=sqrt(f*g*r)//ft/s
T=(v)^2/(g*r)//degree
//RESULTS
printf('The value of the speed=% f ft/s',V)
printf('The block is on the point of overturning =% f ft/s',F)
printf('the centrifugal force must just be equal to the frictional force=% f degree',T)
|
32ef42620acf28bbf8b391bde22b45e950208bfe | d01bf962afff16bc1ce292c49da5923ebbe59775 | /Maths/neuralNet2.sce | 9e0799a628df1c1d79880e39f408765a2f2d8faf | [] | no_license | fredkerdraon/Reference-research | 71d0af22f84605ed0c53907acd6b248400c47388 | 1f48fdfebbe766bbd268b4f1853ab98162f57425 | refs/heads/master | 2023-05-05T12:18:18.655367 | 2020-02-08T22:08:15 | 2020-02-08T22:08:15 | 71,020,179 | 0 | 0 | null | 2023-04-19T18:37:49 | 2016-10-15T23:49:14 | POV-Ray SDL | UTF-8 | Scilab | false | false | 16,865 | sce | neuralNet2.sce | ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Activation function
function y=activate(x)
y = 1*(tanh(x) + 1)/2;
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Derivative activation function
function y=activate_derivative(x)
y = 1*(1 - tanh(x).^2)/2;
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK -
function classes=classes_from_outputs(outputs)
[values, classes] = max(outputs, 'c');
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//function classes=classes_from_outputs(outputs)
//disp("Outputs");
//disp(outputs);
//[values, classes] = max(outputs, [], 2);
//[values, classes] = max(outputs, 'c');
//endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Evaluation of the network
function [regression_error, classification_error] = eval_network(data_set, weights)
[outputs, net] = feedforward(data_set.inputs, weights, data_set.bias);
//disp([outputs, net ]);
[rows, output_count] = size(weights);
//disp([rows, output_count]);
//disp(data_set.outputs);
//disp(outputs);
//disp("Soustraction");
regression_error = sum(sum((outputs - data_set.outputs) .^2)) / (data_set.count * output_count);
//disp("regression_error");
//disp(regression_error);
classes = classes_from_outputs(outputs);
//disp("Classes");
//disp(classes);
//disp("Outputs");
//disp(outputs);
//disp(classes);
//disp(data_set.classes);
data_set_classes = data_set.classes;
classification_error = sum(classes' ~= data_set_classes) / data_set.count;
//disp("class error");
//disp(classification_error);
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Feed forward of our network
function [outputs, net] = feedforward(inputs, weights, bias)
//disp("Inputs");
//disp(inputs);
//disp("Bias");
//disp(bias);
//disp(size(bias));
net = [inputs, bias] * weights;
outputs = activate(net);
//disp("Feed forward Outputs");
//disp(outputs);
//disp("Feedforward Net");
//disp(net);
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Initialise the weights
function weights=initialise_weights(max_weight, row_count, col_count)
weights = (2*rand(row_count, col_count)-1) * max_weight;
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Load datafile
function data_sets = load_data(data_file_name)
//disp(data_file_name);
//data_sets = load(data_file_name,'training','val','test','input_count','output_count','train_count','val_count','test_count');
//data_sets = load('iris3','training','val','test','input_count','output_count','train_count','val_count','test_count');
data_sets = load("iris1","training","val","test","input_count","output_count","train_count","val_count","test_count");
//load("iris3","data_sets.training","data_sets.val","data_sets.test","data_sets.input_count","data_sets.output_count","data_sets.train_count","data_sets.val_count","data_sets.test_count");
//data_sets = load('iris3',training,val,test,input_count,output_count,train_count,val_count,test_count);
//data_sets = load('iris3');
//listvarinfile("iris3");
//disp(train_count);
//disp(val);
//disp("toto");
data_sets.training = training;
data_sets.val = val;
data_sets.test = test;
data_sets.input_count = input_count;
data_sets.output_count = output_count;
data_sets.train_count = train_count;
data_sets.val_count = val_count;
data_sets.test_count = test_count;
data_sets.training.bias = ones(data_sets.train_count, 1);
data_sets.val.bias = ones(data_sets.val_count, 1);
data_sets.test.bias = ones(data_sets.test_count, 1);
//data_sets.training.bias = ones(1,data_sets.train_countx:1);
//data_sets.val.bias = ones(data_sets.val_count:1);
//data_sets.test.bias = ones(data_sets.test_count:1);
data_sets.training.count = data_sets.train_count;
data_sets.val.count = data_sets.val_count;
data_sets.test.count = data_sets.test_count;
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - Generate output from classes
function outputs = outputs_from_classe(classes)
//sample_count = length(classes);
sample_count = 75;
//sample_count = size(classes(:,1));
//FK - Here we check the classes and the sample count
//disp("Classes...");
//disp(classes);
//disp("Sample count...");
//disp(sample_count);
//disp("Max classes...");
//disp(max(classes));
//disp("Length classes...");
//disp(length(classes));
outputs = zeros(sample_count, max(classes));
//disp("Zeroed outputs...");
//disp(outputs);
//disp(length(zeros));
for k = 1:sample_count
//disp(k);
//outputs(k, classes(k)) = 1;
outputs = sum(classes*[1; 2; 3],'c');
//outputs(k, max(classes)) = 1;
//outputs(1,1) = 1;
//disp(outputs(k,classes(k)));
//disp("Classes index k...");
//disp(classes(k));
end
//disp("Outputs...");
//disp(outputs);
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function preprocess_iris()
//printf('\tPreprocessing iris...\n');
//sample_count = 150;
sample_count = 75;
//sample_count = 60;
input_count = 4;
output_count = 3;
//train_count = round(sample_count / 2);
//test_count = round(sample_count / 4);
//val_count = sample_count - test_count - train_count;
train_count = sample_count;
test_count = ceil(sample_count / 2);
val_count = sample_count - test_count;
//disp(train_count);
//disp(test_count);
//disp(val_count);
for data_set_index = 1:3
//FK - Here we change the name of the file to match the one provided
//fid = mopen('iris.data','r');
//fid = mopen('iris_training.dat','r');
//iris_data = fscanf(fid,'%g,%g,%g,%g,%g', [5, sample_count]);
iris_data = fscanfMat('iris_training.dat');
//status = fclose(fid);
//FK - Here we check that we could read the matrix properly
//disp(iris_data);
//iris_data = iris_data'; //%transpose for visual convenience
//disp(iris_data);
inputs = iris_data(:, 1:4);
//FK - Here we have a problem..........
//classes = iris_data(:, 5);
classes = iris_data(:, 5:7);
//FK - We check the inputs and the classes
//disp("Inputs...");
//disp(inputs);
//disp(classes);
inputs = standardise_data(inputs);
//disp("Standardized Inputs...");
//disp(inputs);
//outputs = outputs_from_classe(classes);i
outputs = classes;
//FK - Function randperm is unknown from scilab
//class_perm = randperm(sample_count);
//disp("We reach the random sample...");
//class_perm = rand(sample_count);
//class_perm = rand(sample_count,1);
class_perm = grand(1,'prm',(1:sample_count)');
//disp(class_perm);
//disp("Now we start building the training dataset ...");
for k = 1:sample_count
p = class_perm(k);
//disp(k,p);
shuffled_inputs(k,:) = inputs(p,:);
//disp("Shuffled inputs");
//disp(shuffled_inputs(k,:));
//disp("Shuffled outputs");
//disp(shuffled_inputs(k,:));
//disp(p);
shuffled_outputs(k,:) = outputs(p,:);
//disp(shuffled_outputs(k,:));
shuffled_classes(k) = classes(p);
end
//disp("Shuffled outputs");
//disp(shuffled_outputs);
//disp("Done with the suffle...");
training.inputs = shuffled_inputs(1:train_count,:);
//disp("Toto...");
training.outputs = shuffled_outputs(1:train_count,:);
//disp("Toto...");
training.classes = shuffled_classes(1:train_count)';
//disp("Toto...");
val_start = 38 + 1;
//disp(val_start);
val_end = val_start + val_count - 1;
//disp(val_end);
val.inputs = shuffled_inputs(val_start:val_end,:);
val.outputs = shuffled_outputs(val_start:val_end,:);
val.classes = shuffled_classes(val_start:val_end)';
test_start = 1;
//FK - We need to define the test end............
test_end = 38;
//disp("Test end...");
//disp(test_end);
test.inputs = shuffled_inputs(test_start:test_end,:);
test.outputs = shuffled_outputs(test_start:test_end,:);
test.classes = shuffled_classes(test_start:test_end)';
//disp("Done with the test inputs");
data_set_name = sprintf('iris%d', data_set_index);
//disp(data_set_name);
//save(data_set_name, 'training','val','test','input_count','output_count','train_count','val_count','test_count')
fd=mopen(data_set_name,'wb');
//save(data_set_name, 'training','val','test','input_count','output_count','train_count','val_count','test_count')
save(data_set_name,"training","val","test","input_count","output_count","train_count","val_count","test_count");
//save(fd,training,val,test,input_count,output_count,train_count,val_count,test_count);
mclose(fd);
end
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK - This is already implemented in scilab I guess... Check later
function y=randint(m, n, range)
y=floor(rand(m, n)*range);
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//FK -
function new_inputs = standardise_data(inputs)
[sample_count, cols] = size(inputs);
mean_data = mean(inputs);
new_inputs = zeros(sample_count, cols);
for k=1:sample_count
new_inputs(k, :) = inputs(k, :) - mean_data;
end
min_data = min(new_inputs);
max_data = max(new_inputs);
divisors = max(abs(min_data), abs(max_data));
for k=1:sample_count
new_inputs(k, :) = new_inputs(k, :) ./ divisors * .475 + 0.5;
end
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function [weights, errors, epoch_count] = train(data_sets)
//FK - Here we provide the dataset after the preprocess_iris
//[lhs, rhs] = argn()
//disp(lhs) // <<<<<<<<<<<
//disp("On commence le training");
//if argn(1)
//clear;
// disp("Pas de parametre...");
// data_sets = load_data('iris1');
// max_data = -1;
// if max_data > 0
// data_sets.training.inputs = data_sets.training.inputs(1:max_data,:);
// data_sets.training.outputs = data_sets.training.outputs(1:max_data,:);
// data_sets.training.classes = data_sets.training.classes(1:max_data);
// data_sets.training.bias = data_sets.training.bias(1:max_data);
// data_sets.training.count = max_data;
// end
// train(data_sets);
// return;
//end
funcprot(0);
data_sets = load_data('iris1');
plot_data = %t;
max_weight = 1/2;
max_iterations = 1500000;
eta = .1;
val_stop_threshold = .1;
disp("Initialisation des poids");
weights = initialise_weights(max_weight, data_sets.input_count + 1, data_sets.output_count);
epoch_count = 1;
//disp(weights);
while %t
weights = update_backpropagation(data_sets.training.inputs,weights,data_sets.training.bias,eta,data_sets.training.outputs);
//disp("Training eval network");
[train_regression_error(epoch_count),train_class_error(epoch_count)] = eval_network(data_sets.training,weights);
//disp("Validation eval network");
[val_regression_error(epoch_count),val_class_error(epoch_count)] = eval_network(data_sets.val,weights);
//disp("Test eval network");
[test_regression_error(epoch_count),test_class_error(epoch_count)] = eval_network(data_sets.test,weights);
if modulo(epoch_count, 1000) == 0
printf('\tEpochs: %g', epoch_count);
printf('\tTraining: %g (%g)\n', train_regression_error(epoch_count), train_class_error(epoch_count));
printf('\tValidation: %g (%g)\n', val_regression_error(epoch_count), val_class_error(epoch_count));
printf('\tTest: %g (%g)\n', test_regression_error(epoch_count), test_class_error(epoch_count));
printf('\n');
end
//loop maintenance
if (val_regression_error(epoch_count)) < val_stop_threshold | (epoch_count >= max_iterations)
break;
end
epoch_count = epoch_count + 1;
end
[errors.training.regression,errors.training.classification] = eval_network(data_sets.training, weights);
[errors.val.regression,errors.val.classification] = eval_network(data_sets.val,weights);
[errors.test.regression,errors.test.classification] = eval_network(data_sets.test,weights);
printf('Training: %g (%g)\n', errors.training.regression, errors.training.classification);
printf('Validation: %g (%g)\n',errors.val.regression, errors.val.classification);
printf('Test: %g (%g)\n', errors.test.regression, errors.test.classification);
if plot_data
//Create figure
//figure1 = figure('PaperPosition',[0.6345 6.345 20.3 15.23],'PaperSize',[20.98 29.68]);
//Create axes
//plot1 = plot([train_regression_error;val_regression_error;test_regression_error;train_class_error;val_class_error;test_class_error;]');
//plot([train_regression_error;val_regression_error;test_regression_error;train_class_error;val_class_error;test_class_error;]');
subplot(211)
plot(train_regression_error',"r");
plot(val_regression_error',"b");
plot(test_regression_error',"g");
title('Regression Error vs. Learning Time');
xlabel('Epochs');
ylabel('Average Error');
subplot(212)
plot(train_class_error',"m");
plot(val_class_error',"k");
plot(test_class_error',"c");
title('Classification Error vs. Learning Time');
xlabel('Epochs');
ylabel('Average Error');
//set(plot1(1),'Color',[1 0 0], 'LineStyle','-');
//set(plot1(2),'Color',[0 .7 .7], 'LineStyle','-');
//set(plot1(3),'Color',[.8 .9 0], 'LineStyle','-');
//set(plot1(4),'Color',[1 0 0], 'LineStyle',':');
//set(plot1(5),'Color',[0 .7 .7], 'LineStyle',':');
//set(plot1(6),'Color',[.8 .9 0], 'LineStyle',':');
//legend1 = legend({'Training', 'Training Classification','Validation', 'Validation Classification', 'Test', 'Test Classification'});
end
endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//function training_app_main()
//clc;
//data_sets = load_data('mushroom1');
//experiment_count = 30;
//for k=1:experiment_count
// fprintf('-------------------------\n');
// fprintf('Experiment %d\n', k);
// [weights, errors, training_time(k)] = train(data_sets);
// regression_error(k) = errors.test.regression;
// classification_error(k) = errors.test.classification;
//end
//fprintf('-------------------------\n');
//fprintf('Training Time\n');
//fprintf('\t %g (mean)\n', mean(training_time));
//fprintf('\t %g (std)\n', std(training_time));
//fprintf('\t %g (max)\n', max(training_time));
//fprintf('Regression Error\n');
//fprintf('\t %g (mean)\n', mean(regression_error));
//fprintf('\t %g (std)\n', std(regression_error));
//fprintf('\t %g (max)\n', max(regression_error));
//fprintf('Classification Error\n');
//fprintf('\t %g (mean)\n', mean(classification_error));
//fprintf('\t %g (std)\n', std(classification_error));
//fprintf('\t %g (max)\n', max(classification_error));
//fprintf('-------------------------\n');
//fprintf('\t %g\t%g\t%g\n', mean(training_time), std(training_time), max(training_time));
//fprintf('\t %g\t%g\t%g\n', mean(regression_error), std(regression_error), max(regression_error));
//fprintf('\t %g\t%g\t%g\n', mean(classification_error), std(classification_error), max(classification_error));
//endfunction
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function weights=update_backpropagation(inputs, weights, bias, eta, target_outputs)
//[sample_count cols] = size(inputs);
size_inputs = size(inputs);
//disp(size_inputs);
//sample_index = randint(1, 1, sample_count) + 1;
sample_index = randint(1, 1, size_inputs(1)) + 1;
//sample_index = randint(1, 1, 75) + 1;
//disp("Sample_index");
//disp(sample_index);
//disp(inputs);
//disp("Bias");
//disp(bias);
//disp("Weights");
//disp(weights);
[output, net] = feedforward(inputs(sample_index,:), weights, bias(sample_index));
//[output, net] = feedforward(inputs(sample_index,:), weights, bias);
//disp("Input choosen");
//disp(inputs(sample_index,:));
error_test = target_outputs(sample_index,:) - output;
delta = error_test .* activate_derivative(net);
weights_delta = eta*kron([inputs(sample_index,:), bias(sample_index)]', delta);
//weights_delta = eta*kron([inputs(sample_index,:), bias]', delta);
//disp("weights_delta");
//disp(weights_delta);
weights = weights + weights_delta;
//disp("weights");
//disp(weights);
endfunction
|
46ce86376f027597ff3d03a4e4621f16763c602c | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /2150/CH2/EX2.4/ex2_4.sce | 0522abadc14e4d79d84bb70f4c0af455d6b8469c | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 372 | sce | ex2_4.sce | // Exa 2.4
clc;
clear;
close;
// Given data
V_in = 10;// in V
R1 = 2000;// in ohm
R2 = 2000;// in ohm
V_o = V_in * (R1/(R1+R2) );// in V
// Vdc= 5/(T/2)*integrate('sin(omega*t)','t',0,T/2) and omega*T= 2*%pi, So
Vdc= -5/%pi*(cos(%pi)-cos(0));// in V
disp(Vdc,"The value of Vdc in volts is : ");
PIV= V_in/2;// in V
disp(PIV,"The PIV value in volts is : ")
|
ff877a992e46c3ec40b52f276190acd91cb54e08 | 6813325b126713766d9778d7665c10b5ba67227b | /Chapter6/Ch_6_Eg_6.12.sce | 0507e1397a806b48b82bc5caf45625efdbfd0f84 | [] | no_license | arvindrachna/Introduction_to_Scilab | 955b2063b3faa33a855d18ac41ed7e0e3ab6bd1f | 9ca5d6be99e0536ba1c08a7a1bf4ba64620ec140 | refs/heads/master | 2020-03-15T19:26:52.964755 | 2018-05-31T04:49:57 | 2018-05-31T04:49:57 | 132,308,878 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 453 | sce | Ch_6_Eg_6.12.sce | //An example to print the number of iterations required to find the first occurrence of 5 by the rand function.
i=0;
while %t do //infinite loop
i=i+1;
n=round (10*rand (1,1))
if(n==5)
printf ("5 is found after %d iterations", i)
break;
end
end
//An example to display odd integers
s="Odd Numbers: "
for x=1:10
if(pmodulo(x,2)==0)
continue;
end
s=s+" " +string(x);
end
disp(s);
|
1e4add7aa9248ff7bcb80218ad84977f0041b975 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1202/CH21/EX21.4/21_4.sce | 63991232142722ec24b1fe26632f1754cd2d4672 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 365 | sce | 21_4.sce |
clear
clc
//Example 21.4
disp('Example 21.4')
xbar=199.5;//Note that this is the correct value and not 199
sbar=8.83;
USL=235;//Note that this is diff from UCL
LSL=185;
c4=0.8862;
n=3;
sigma=5.75;
sigma_x=sbar/c4/sqrt(n);
mprintf('\nValue of sigma_x=%f',sigma_x);
Cp=(USL-LSL)/6/sigma;
Cpk=min(xbar-LSL,USL-xbar)/3/sigma;
mprintf('\nCp=%f and Cpk=%f',Cp,Cpk)
|
f73bc94fbf8096ed6ce8f01f0c12f2209080d633 | 449d555969bfd7befe906877abab098c6e63a0e8 | /1595/CH1/EX1.12/ex1_12.sce | 1949d954e8230d67bdac40148bcf8c976c661fc4 | [] | no_license | FOSSEE/Scilab-TBC-Uploads | 948e5d1126d46bdd2f89a44c54ba62b0f0a1f5e1 | 7bc77cb1ed33745c720952c92b3b2747c5cbf2df | refs/heads/master | 2020-04-09T02:43:26.499817 | 2018-02-03T05:31:52 | 2018-02-03T05:31:52 | 37,975,407 | 3 | 12 | null | null | null | null | UTF-8 | Scilab | false | false | 714 | sce | ex1_12.sce | //Introductory Topics :example 1-12 : (pg no. 38 & 39)
R1=20;
R2=1;
L=1*10^-3;
C=0.4*10^-6;
ein=50*10^-3;
f=12*10^3;
x=sqrt(L*C);
y=(1/(2*%pi*x));
eo= ein*(R2/(R2+R1));
XL=(2*%pi*f*L);
XC=(1/(2*%pi*f*C));
a=(R1+R2)^2;
b=(XL-XC)^2;
z=sqrt(a+b);
zo=sqrt((R2^2)+b);
m=(ein*(zo/z));
printf("\nfr = 1/2.pi.sqrt(LC) = %.f Hz",y);//resonant frequency
printf("\neout = ein *(R2/R1+R2) = %.5f V",eo);//o/p voltage at resonance
// at f=12 kHz
printf("\nXL = 2.pi.f.L = %.1f Ohm",XL);
printf("\nXC = 1/2.pi.f.C = %.1f Ohm",XC);
printf("\nZtotal = sqrt((R1+R2)^2 +(XL-XC)^2) = %.1f Ohm",z);
printf("\nZout = sqrt(R2^2)+(XL-XC)^2 = %.1f Ohm",zo);
printf("\neout = %.4f V",m);//o/p voltage at 12kHz
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.