Astronomie

Dans quelle mesure le diagramme de séquence de Hubble est-il précis et complet ?

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La séquence de Hubble trie et caractérise ou classe les galaxies selon leur forme. Il a été suggéré par Edwin Hubble en 1926.

Un inconvénient, ou une critique, de ce schéma est que Hubble disposait d'un ensemble de données limité de galaxies, par rapport aux données d'aujourd'hui. Il n'avait "que" quelques centaines de galaxies en lumière visible à partir desquelles il pouvait construire la séquence.

Donc, en ajoutant les connaissances actuelles sur beaucoup plus de galaxies imagées dans tous les types de spectres, dans quelle mesure le schéma de Hubble est-il correct ? Est-elle faussée en raison de cette sélection de données initialement limitée ? Y a-t-il d'autres formes manquantes dans la séquence ?


La seule façon dont la séquence de Hubble est vraiment incomplète est qu'elle suppose une telle classification appliquée à toutes les étapes de l'univers. Nous avons maintenant des télescopes qui peuvent voir beaucoup plus loin dans l'espace - et donc dans le temps - et donc nous pouvons voir beaucoup plus de galaxies à différentes périodes de l'univers. Les observations montrent que la séquence de Hubble est toujours valide avec une modification.

Comme l'explique cet article du télescope spatial Hubble, des galaxies particulières - ainsi nommées parce qu'elles présentent des caractéristiques étranges, notamment des tailles et des formes - semblent constituer plus de 50 % des galaxies lointaines observées par Hubble, alors qu'elles ne représentent qu'environ 10 % des galaxies locales. Les galaxies elliptiques et lenticulaires constituaient à peu près les mêmes fractions (3-4% et 13-15%) dans les deux périodes, tandis que les galaxies spirales représentent 72% des galaxies locales et seulement 31% des galaxies lointaines.

La classification des séquences de Hubble semble encore bien organiser les galaxies dans cette période antérieure, à l'exception flagrante des galaxies particulières. La conclusion que l'équipe a tirée est que de nombreuses galaxies particulières, d'une manière ou d'une autre, sont devenues des galaxies spirales à la suite de collisions ou d'autres processus.


Qu'est-ce qu'un diagramme de séquence ?

Les diagrammes de séquence UML sont des diagrammes d'interaction qui détaillent la manière dont les opérations sont effectuées. Ils capturent l'interaction entre les objets dans le cadre d'une collaboration. Les diagrammes de séquence sont axés sur le temps et ils montrent l'ordre de l'interaction visuellement en utilisant l'axe vertical du diagramme pour représenter le temps quels messages sont envoyés et quand.

Les diagrammes de séquence capturent :

  • l'interaction qui a lieu dans une collaboration qui réalise soit un cas d'utilisation, soit une opération (diagrammes d'instance ou diagrammes génériques)
  • interactions de haut niveau entre l'utilisateur du système et le système, entre le système et d'autres systèmes, ou entre les sous-systèmes (parfois appelés diagrammes de séquence du système)

Pratiques d'organisation des données

Charles D. Tupper , dans Architecture de données , 2011

Identification de l'utilisation du processus

L'identification de l'utilisation du processus est une autre action fondamentale qui se caractérise par la compilation ou l'intégration des événements identifiés notés à l'étape précédente. Dans ce cas, les événements sont intégrés afin d'éliminer la redondance et les processus résultants sont optimisés pour garantir que les exigences du domaine d'activité sont pleinement satisfaites. Afin de faciliter l'achèvement de l'identification de l'utilisation des processus, des travaux préalables doivent être effectués pour examiner les données et les processus impliqués.

Ce travail comprend des sous-activités telles que l'analyse de dépendance de processus et l'analyse de transition d'état d'entité. Simplement décrite, l'analyse de dépendance des processus est l'identification de la séquence dans laquelle plusieurs processus doivent être commandés. Un exemple simple de ceci serait qu'un steak congelé doit être décongelé avant d'être mis au four. Un exemple graphique est illustré ci-dessous.

C'est évidemment plus complexe que cela, mais vous avez l'idée. L'analyse de transition d'état d'entité est une manière graphique dans laquelle toutes les activités qui peuvent affecter une entité peuvent être visualisées en même temps. Bien qu'il s'agisse d'un niveau de détail, il contribue à l'ensemble des informations qui seront utilisées pour intégrer les utilisations du processus. Un exemple de ceci est également fourni ci-après.

Lorsque l'identification de l'utilisation des processus est terminée, tous les processus intégrés ont été définis et séquencés afin de garantir que toutes les activités sont optimisées pour une efficacité logique maximale.


Astronomie Edwin Hubble Research Paper THE

Les observatoires de la Carnegie Institution, Pasadena, Californie, États-Unis

(Reçu le 22 septembre 1989)

La fonction de Hubble. Ce douze mois marque le centenaire de la naissance d'Edwin Hubble. Il ne fait aucun doute que les futurs historiographes, qui composeront sur les progrès scientifiques de cette époque, décriront le vingtième siècle comme un changement d'époque en nous donnant la première position correcte sur la façon dont l'existence est organisée. Le principal travail cosmogonique de détection du contenu de la grande table graduée de l'existence a été résolu par observation entre 1920 et 1936.

Hubble a été une figure majeure de ce développement. La connaissance que les galaxies marquent l'infini et fournissent les agences pour le mesurer a été acquise par la première analyse convaincante de nouvelles informations sur la nature des nébuleuses - une cognition venue directement du ciel plutôt que par un traitement ou une divulgation dialectique.

Dans le clip de Hubble, le centre de travail expérimental sur la nouvelle astrophysique, et par la suite sur ce que nous appelons la cosmologie, était l'observatoire du mont Wilson. Les deux plus grands télescopes de l'univers étaient là et pouvaient être régulièrement utilisés pour ces travaux.

Avec son affectation au personnel de Mount Wilson en 1919, Hubble avait commencé à utiliser les réflecteurs Hooker de 60 pouces et de 100 pouces.

Il avait d'ailleurs une capacité des plus singulières à trancher jusqu'au noyau des travaux non résolus se référant à la nature des nébuleuses. Il continuerait constamment au noyau d'un travail sans s'arrêter aux nombreux points topographiques de repos qui accompagnent normalement la route vers des solutions, allant de l'uranologue prenant dans les années 1920 concerné aux travaux des nébuleuses. Dans les douze âges anciens de 1824 à 1936, il avait posé les bases sur lesquelles repose la cosmologie expérimentale. De sa fonction cardinale dans la solution d'un travail si vaste, Hubble est devenu une fable. Mais parce qu'une partie de sa vie est en outre devenue un mythe, c'est simplement à partir d'un examen de ses documents publiés que nous pouvons obtenir une appréhension sensible de son énorme influence sur le développement de la cosmologie.

Le nom de Hubble est attaché à beaucoup de choses de la vie astronomique mondaine. Il y a la zone de détournement de Hubble, le type de galaxie de Hubble, la séquence de Hubble, la jurisprudence de luminosité de Hubble pour les nébuleuses de contemplation, le profil de luminosité de Hubble pour les galaxies E, l'invariable de Hubble, le clip de Hubble, le diagramme de Hubble, le décalage vers le rouge de Hubble -relation de distance, le rayon de Hubble pour l'existence, et maintenant le télescope spatial Hubble. Il semble opportun en ce douze mois centenaire d'observer le souvenir d'un scientifique que certains ont qualifié de plus grand uranologue (en altérant les paradigmes) depuis l'époque de Galilée, Kepler et Newton. Qu'a-t-il fait, et comment l'a-t-il fait ?

Caractéristiques. Il sera difficile pour les historiographes de composer une vie personnelle précise de Hubble en utilisant certains des débuts des archives existantes. Les faits connus contredisent une partie des souvenirs énoncés dans les documents de l'agrégation Hubble à la bibliothèque Huntington de Saint-Marin, en Californie, ce qui rend difficile de savoir quelles autres parties sont exactes. Après son décès, Mme Hubble, qui lui a survécu de 26 ans, a organisé des archives, en plus de l'agrégation de Huntington, autour de commentaires sur son père, dont certains le glorifient de manière plus vraie que nature. Dans cette optique, l'important essai historique d'Osterbrock, Brashear et Gwinn (1990) sur les instructions et l'appel de Hubble vers 1922 devrait être consulté. Leur histoire est basée sur des débuts qui sont, dans la mesure du possible, indépendants des souvenirs personnels, principalement des lettres et des papiers des archives des observatoires Yerkes et Lick.

Mais si intéressantes que soient les facettes personnelles de la vie des grands scientifiques pour comprendre comment ils arrivent à des solutions, les solutions elles-mêmes doivent être indépendantes de la personnalité. Sinon, les conséquences n'ont pas de monde non subjectif. Pourtant, l'euphorie intérieure à trouver des solutions n'est jamais aussi froide au sein de la personnalité elle-même. Chaque scientifique vit dans un univers d'imagination. Plus le travail est grand, plus l'imagination doit être fantastique. Et Hubble vivait avec un travail indéfinissable – la découverte de la construction du Monde sur la plus grande table graduée. A partir de ce travail, par lui et par d'autres de ses contemporains, il est largement admis qu'un coup d'œil sur un « événement d'activité créatrice de l'existence » est devenu accessible à la science par une méthode non subjective, non, comme à d'autres époques, par la métaphysique ou la conjecture. .

Hubble devait comprendre plus clairement que quiconque ce qu'il couvrait et ce qu'il avait accompli. La prise de conscience qu'une appréhension avait finalement été atteinte de la manière dont l'existence est organisée, et surtout, la découverte de son élargissement, doit avoir influencé d'une certaine manière la façon dont Hubble a vécu avec les événements mondains. Sa distance évidente, fréquemment mentionnée par ses détracteurs, ne serait, on le soupçonne, pas si inhabituelle chez ceux qui eux-mêmes pouvaient avoir été parmi les premiers à avoir eu une telle vision.

Mais, en fait, nous connaissons peu l'univers intérieur de Hubble. Il était inhabituellement muet sur la signification de ce que lui et Humason avaient trouvé avec leur relation vitesse-distance. Ni dans ses conversations personnelles ni dans ses Hagiographas, il n'a parlé de ses déductions pour des réflexions sur le développement de l'existence à partir d'une province brute ou sur sa signification en référence à un « événement d'activité créatrice ». Le peu que nous pouvons arriver de ses idées sur ces affaires – si courantes dans la littérature moderne – doit être déduit de ses documents publiés.

Quatre réalisations cardinales. De 1922 à 1936, Hubble a résolu quatre des tâches cardinales de la cosmologie, dont chacune lui garantirait une place de premier rang dans l'histoire.

( une ) . De 1922 à 1926, Hubble a proposé un système de catégorisation des nébuleuses, à la fois galactiques ( diffuses ) et extragalactiques. Le système de catégorisation des galaxies est devenu la séquence morphologique des types de galaxies de Hubble.

(B). Avec sa découverte des Céphéides dans NGC 6822 en 1924, avec des travaux parallèles dans M33 et M31, Hubble a résolument résolu l'enquête sur la nature des galaxies, dont la bonne solution, pour être certaine, avait déjà été donnée en utilisant ce que beaucoup pensaient être peu concluant. déclarations, par Curtis, Lundmark, et? pik.

( degré Celsius ) . De 1926 à 1936, la distribution des galaxies, moyennée sur de nombreux angles solides, a été déterminée comme étant homogène en distance. L'essai a été fait en démontrant que le coefficient de la distribution du nombre de log N ( m ) avec la magnitude a une valeur d'environ 0,6 à des magnitudes lumineuses. Cela a prouvé que les galaxies marquent véritablement un infini qui est important pour l'univers lui-même. Les comptages de galaxies à la magnitude limite du télescope du mont Wilson de 100 pouces ont ainsi été utilisés pour essayer une mesure du rayon de courbure de l'infini en se produisant des divergences du coefficient par rapport à la valeur euclidienne des magnitudes d'évanouissement.

( Vitamine D ) . La relation vitesse-distance additive a été établie dans un article de découverte en 1929, suivi d'une série de documents avec Humason entre 1931 et 1936 qui ont vérifié et étendu la relation au grand (c'est-à-dire 60 000 km s [ -1 ] décalage vers le rouge. Cette découverte conduire à l'impression de l'existence étalée qui est la pièce maîtresse (étant le statut nécessaire) des récits théoriques cosmogoniques des vingt-quatre heures actuelles.

( a ) La séquence de catégorisation de Hubble.

Aucun système de catégorisation satisfaisant pour les galaxies n'existait avant 1926, date à laquelle deux systèmes similaires sont apparus dans la littérature, à la suite de traitements lors de la réunion de 1925 de l'Union astronomique internationale à Cambridge, en Angleterre. Avant ce clip, un système strictement descriptif mis en place par Wolf (1908) avait été utilisé, mais la catégorisation ne montrait aucune continuité entre les types de Wolf et était généralement considérée comme nécessitant une modification. Hubble (1920) dans son doctorat. publication avait remarqué que la catégorisation de Wolf « bien qu'elle soit vraiment formelle, offre une stratégie de premier ordre pour le classement temporaire jusqu'à ce qu'un système important soit construit » (accent ajouté ici), et par la suite dans la même publication « [le système Wolf] est entièrement empirique et probablement sans signification physique, mais offre le meilleur système disponible d'enregistrement des informations et sera par la suite en excellent service lorsqu'une commande importante sera établie » (une fois de plus l'accent est ajouté ici).

On ne peut s'empêcher d'observer que la construction de ces deux citations montre que Hubble possédait déjà l'assurance de mener à bien ce qui l'attendait lorsqu'il viendrait sur le terrain. Cette garantie de communication linguistique caractérisait une grande partie de ses Hagiographas ultérieures – une garantie qui avait tendance (et était destinée) à supprimer le domaine par une prose tout aussi bonne que par les conséquences compétentes. C'est la maîtrise de la communication linguistique de Hubble qui a donné à certains de ses documents une telle latéralité par rapport aux travaux antérieurs d'autres. Souvent, le travail avait en fait été résolu, mais sans la même élégance de manière, la même puissance de présentation et l'excellence de la peau de tambour que possédait Hubble lorsqu'il était à son meilleur. Clairement, la leçon pour les élèves est d'apprendre à composer dans le même clip que vous apprenez à faire une grande discipline scientifique.

La linéation la plus simple d'une nouvelle stratégie de catégorisation des galaxies avait été donnée par Hubble, à peu près en aparté, dans son article cardinal sur la nature des nébuleuses galactiques diffuses (Hubble 1922a). La stratégie a été élargie à quatre âges par la suite et illustrée par deux panneaux photographiques (Hubble 1926b). Des remarques de clarification ( Hubble 1927) qui ont répondu aux jugements défavorables de Reynolds ( 1927a, B ) , et un récit quelque peu développé présenté dans le chapitre V de The Realm of the Nebulae ( Hubble 1936d ) étaient la mesure dans laquelle Hubble a amplifié son traitement de 1926 du système de catégorisation des galaxies. Mais la séquence de catégorisation de Hubble est devenue si largement utilisée qu'il est étonnant d'observer que Hubble, dans sa réponse aux remarques de Reynolds, décrit sa proclamation principale du système de 1926 simplement comme « un avant-propos de certaines enquêtes statistiques générales. "

Hubble, cependant, a pris au sérieux sa « préface ». Il a gardé sa préséance dans un pied de page révélateur dans la partie I de son article de 1926. Il y fait des remarques sur un système de catégorisation proposé à peu près au même clip par Lundmark (1926, 1927). Certaines des maladies de Hubble, qu'il rendait rarement publiques, étaient sans fondement, démontrant une sensibilité qu'il gardait généralement cachée. Certains des accusateurs de Hubble sont abordés dans une réponse en partie astringente à juste titre de Lundmark (1927), ainsi que dans un pied de page, dans un article presque génial mais surtout ignoré de Lundmark.

Les descriptions assez maigres de sa puissante stratégie de catégorisation que Hubble a données dans la littérature étaient, néanmoins, suffisantes pour apprendre le système à la communauté à laquelle il était destiné, démontrant la simplicité du système, mais sa puissance. Enfin, notez que le célèbre diagramme de diapason qui résume le système en un coup d'œil n'a pas été consulté dans l'article de 1926 de Hubble dans The Astrophysical Journal, mais simplement dans son livre populaire The Realm of the Nebulae.

(B). La preuve convaincante que les galaxies sont des existences insulaires.

Ici, le récit est excessivement connu, ne nécessitant aucun élément dans son récit. Hubble

La découverte des Céphéides dans NGC 6822, M33 et M31 était « simplement » la présentation finale, bien que concluante, que les déclarations de Lundmark, Curtis et ? pik que les galaxies sont externes à la Voie lactée avaient raison. Mais la situation était non, de classe, si simple, étant donné les nouvelles vagues de mesure des gestes appropriés de Maanen.

Dans toute sonde, l'illustreté de toute synthèse d'informations tergiverse dans la connaissance des indices à ignorer. Tous ceux qui ont essayé de tous les temps savent qu'il y a toujours un plénum de faux indices dans n'importe quel travail. La capacité de Hubble à savoir quelles allusions jurer, lesquelles lancer et lesquelles utiliser pour relier les faits et faire une instance était supérieure. En faisant abstraction de la conséquence de la nouvelle vague Maanen, la présentation par Hubble de la présence des Céphéides avec leur relation période-luminosité était complète et concluante.

Seulement trois documents ont été écrits par Hubble sur le tas, mais même avec le premier sur NGC 6822 (Hubble 1925), il avait mis l'argument à un point d'arrêt. Les documents sur M33 ( Hubble 1926a ) et M31 ( Hubble 1929a ) ont montré la généralisation de la conséquence, mais personne n'a sérieusement critiqué la conséquence initiale de 1925.

( degré Celsius ) . Répartition des galaxies dans l'espace.

Avec les preuves convaincantes concluantes de Hubble que les galaxies sont au-delà de la Voie lactée, la tâche principale est devenue de savoir si elles ne sont que des marqueurs de l'existence, ou si elles ne sont qu'une partie d'une construction hiérarchique dans un tour suivant dans l'organisation de l'affaire. La solution reposait sur la manière dont les galaxies sont réparties en distance. S'ils augmentent en Nombres proportionnellement au volume étudié ( sans indice de frontière, comme pour les étoiles de notre galaxie ) , ils seraient donc clairement l'unité de base de la distribution.

L'essai évident pourrait être fait en utilisant le nombre de galaxies jusqu'à des limites de magnitude assorties. L'intention des comptes serait d'obtenir le taux d'addition dans la galaxie Numberss avec un volume croissant. D'après son travail sur la carte de luminosité des galaxies (une normalisation répétée dans de nombreux documents, californium. Hubble 1926b, 1934b, 1936a, 1936b, 1936d ) Hubble savait que les galaxies ont un étalement en magnitude absolue. Cependant, tant que la carte de luminosité ne diverge pas au niveau du terminal faible, les comptes à différentes limites de magnitude présenteront une distribution qui varie comme

quel que soit le signifiant de la carte de luminosité, à condition que les objets soient répartis de manière homogène en distance.

Avec cette connaissance, le premier objectif des travaux de Hubble sur les comptages était de trouver la valeur numérique du coefficient du terme de magnitude. Dans le premier traitement de son article singulier de 1926, Hubble montre que les informations ainsi connues étaient cohérentes avec la valeur requise de 0,6, en parlant d'homogénéité (son équation 10 du tableau dix-sept de Hubble 1926b). Il a utilisé des informations provenant des débuts standard des dénombrements ainsi disponibles, y compris le travail classique sur la distribution des galaxies de Seares (1925) - un traitement majeur largement négligé de ce qui est maintenant connu sous le nom de zone de détournement de Hubble.

Mais il était clair que les informations pouvaient être fondamentalement améliorées et portées à des magnitudes plus faibles en utilisant l'énorme puissance du réflecteur de 100 pouces. Fort de l'expérience de son doctorat. travail, Hubble a commencé un programme d'observation monolithique pour faire simplement cela. Les conséquences ont commencé à apparaître dans une série de documents qui devait culminer en 1936 dans l'effort de mesurer la courbure de l'infini.

Dans son premier article, Hubble (1931) ne donne aucune indication sur la façon dont le travail prendrait pour trouver la courbure lorsqu'il s'est associé à R.C. Tolman en 1935. La proclamation de 1931 n'était qu'un résumé des conséquences préliminaires de sa nouvelle étude des comptages de galaxies réalisée avec les télescopes du Mont Wilson.

L' article élaboré sur la distribution est apparu trois âges plus tard ( Hubble 1934a ) . Comme dans le travail de Céphéide dix âges auparavant, cet article était si exhaustif en conversion qu'il a amené le travail de la distribution moyenne des galaxies, qui avait ainsi plus de 100 âges anciens, à un point d'arrêt. Le journal est devenu une autorité. Sa puissance réside dans la grande somme de nouvelles informations présentées, et dans l'analyse directe et apparemment simple de Hubble - un trait caractéristique d'une grande partie du travail de Hubble. Après avoir montré les informations et les méthodes efficaces pour réduire les choses à des «conditions de base invariables», Hubble savoure (1) la distribution en latitude galactique en esquissant la «zone de détournement», en récupérant la conséquence antérieure de Seares (1925), ( 2 ) l'extinction dans les pôles ( la célèbre distribution cosécante des comptes qui a tellement dérouté les traitements modernes voir Noonan 1971 pour une revue ) , ( 3 ) l'inclination à mettre en grappe, basée sur la nature des restes de compte, champ à- champ, les restes étant gaussiens en log N ( m ) plutôt qu'en N ( m ) lui-même, ( 4 ) la densité infinie des galaxies, ( 5 ) la masse moyenne des galaxies,

et ( 6 ) la densité moyenne d' affaire à l' infini de l' ordre de 10 [ -30 ] g centimètre [ -3 ] . Curieusement, aucune référence à une courbure infinie n'a été faite dans cet article ni dans l'histoire de son discours de Halley (Hubble 1934b), bien que ce soit le sujet principal à partir de maintenant.

L'implication de Hubble dans ce que Gauss et Karl Schwarzschild ont appelé la géométrie expérimentale peut être attribuée à sa coopération avec Tolman qui doit commencer en 1934. Leur article conjoint ( Hubble et Tolman 1935 ) , explique comment le nombre de galaxies, conceptuellement, pourrait être utilisé pour arriver la courbure de l'infini par mesure directe. La règle est de trouver si le volume englobé dans des « distances » assorties, convenablement définies, s'additionne au rythme de R [ 3 ] , ou plus rapidement ou plus facilement que cette valeur euclidienne.

Le travail expérimental est compliqué par les corrections délicates nécessaires à l'information pour les effets des décalages rouges, etc. Mais la magnificence de la construction et le transport hors du programme provoquent toujours le lecteur moderne, malgré le fait que l'effort a échoué à cause de de grosses erreurs dans les tables graduées de magnitude et ce que nous savons maintenant être les effets accablants du développement des galaxies à l'époque rétrospective.

Les facettes efficaces des méthodes n'ont pas besoin d'être discutées ici ( californium. Sandage 1988 pour cela ) ni les jugements défavorables de celles-ci. Plus utile est une histoire de l'avancement de Hubble dans le programme de courbure suite à sa coopération initiale avec Tolman. Le travail reste toujours en tant que fin principale de la cosmologie expérimentale. Mais à cause des effets du développement des galaxies, les comptages de galaxies ne sont plus considérés comme le principal point de départ des informations avec lesquelles le calculer. Au contraire, nous essayons maintenant, d'une manière ou d'une autre, de mesurer le ralentissement de l'élargissement à partir duquel la densité spatiale peut être dérivée et donc la courbure des équations de la relativité d'Einstein.

L' article majeur de Hubble ( 1936c ) sur ses efforts contient deux points plus faibles sur la courbe de comptage N ( m ) déterminée au mont Wilson plus le point d' informations supplémentaires d' import N ( m ) du doctorat de Mayall ( 1934 ) . étude. Une partie principale de l'analyse se concentre sur les effets des déplacements rouges sur la distribution N ( m ) déterminée et les corrections requises en raison de la conséquence du décalage vers le rouge. Ces corrections ont été mentionnées dans le discours de Halley ( Hubble 1934b ) , mais n'étaient pas à cet endroit discutées en relation avec la mesure de la courbure infinie. Une partie de l'article de 1936 portait sur le travail du premier clip.

Hubble a conclu que sa distribution vérifiée du log N ( m ) montrait une grande différence par rapport à la géométrie euclidienne, à condition que la conséquence des décalages vers le rouge sur les magnitudes évidentes soit calculée comme si les décalages vers le rouge étaient dus à un élargissement existant. Une rectification différente s'impose si aucun geste n'existe, le décalage vers le rouge étant donc dû à une cause inconnue. Hubble pensait que ses informations de comptage donnaient une conséquence plus sensible en se référant à la courbure spatiale si la rectification par décalage vers le rouge était effectuée en supposant l'absence de récession. Au point vraiment terminal de ses Hagiographes, il maintint cette place, privilégiant (ou du moins maintenant détaché) le récit théorique où il n'existe pas de véritable agrandissement, et donc que le décalage rouge « représente une règle de nature jusqu'alors méconnue ». Ce point de vue est souligné (a) dans The Realm of the Nebulae, (B) dans sa réponse (Hubble 1937a) aux jugements défavorables des documents de 1936 par Eddington et par McVittie, et (degré Celsius) dans ses Rhodes Lectures de 1937. publié sous le titre The Observational Approach to Cosmology ( Hubble 1937b ) . Elle persiste d'ailleurs dans son dernier article scientifique publié qui est l'historique de sa Darwin Lecture (Hubble 1953).

Dès le début de sa vocation, Hubble était intrigué par la distribution des nébuleuses. Son travail sur le tas a commencé avec son doctorat. recherche (Hubble 1920), aussi simple que cela puisse paraître maintenant. Il est revenu au clip capable et une fois de plus avec une édification toujours croissante jusqu'à la fin de sa vocation. Il avait même commencé un nouveau programme de comptage majeur en 1949 en utilisant le télescope Schmidt de 48 pouces Palomar (sonde non publié) tout juste terminé dans une tentative d'utiliser les tables graduées de magnitude modernes ainsi configurées photoélectriquement. Le but était d'examiner une fois de plus à partir de frotter la mesure de courbure infinie.

Dans son article de 1926, Hubble avait utilisé son estimation de la densité moyenne infinie des galaxies pour chiffrer la courbure infinie de l'existence inactive d'Einstein. Ce fait est d'une implication plutôt sèche car c'est Hubble lui-même, plus que quiconque, qui, à trois âges, a par la suite posé les bases expérimentales des solutions non statiques des équations de gravitation d'Einstein. Son utilisation, ainsi, d'un compte théorique inactif pour chiffrer la courbure infinie montre que tout tardivement comme 1926, il avait cru aux comptes théoriques non expansifs, malgré les grandes vitesses qui avaient été observées par Slipher et les efforts de nombreux uranologues pour comprendre ces vitesses utilisant des comptes théoriques cosmogoniques particuliers. Rappelons que les solutions non statiques de Friedmann avaient été découvertes en 1922, évidemment inconnues au Mont Wilson au clip. Le développement expérimental majeur suivant fut la découverte de la relation décalage vers le rouge-distance en 1929.

Vitamine D ) . Les transactions redshift-distance.

Comme il est bien connu, les équations de gravitation d'Einstein n'admettent que trois solutions stationnaires (Tolman 1929 et 1934 subdivisions 133-145). Par stationnaire, on entend que le collecteur est en sortie non étalée. L'aspect mathématique de ce statut est que les coefficients de chacune des coordonnées spatiales dans l'équation de la métrique n'est pas une carte de clip.

Les deux solutions stationnaires d'importance historique sont celles d'Einstein (1917) et de de Sitter (1916a, B 1917), dont aucune ne s'est avérée par la suite représenter le véritable état des choses. Einstein ne l'a pas fait car il contenait de la matière mais pas de décalage vers le rouge (il était véritablement inactif à la fois dans l'infini et dans le clip). De Sitter ne l'a pas fait parce qu'il n'avait aucune affaire, mais curieusement, il a tenu des déplacements de spectre (à la fois rouge et bleuâtre) d'atomes d'essai placés dans l'infini qu'il décrivait. Cela était dû à un facteur dépendant de l'espace honteux dans le coefficient métrique de la dimension du clip, malgré la nature inactive des coordonnées infinies.

La « conséquence du déplacement spectral de de Sitter » avait été recherchée par de nombreux uranologues (voir l'histoire de Hubble dans son chapitre V du Royaume des nébuleuses) sans succès de conversion. Robertson (1928) avait prédit une relation additive et croyait avoir trouvé une conséquence implicative qui pourrait être interprétée de cette manière. Il avait corrélé les décalages vers le rouge de Slipher avec les distances qu'il avait estimées en utilisant des magnitudes évidentes. Robertson n'a donné aucune information privilégiée. Sa conséquence a été exposée dans un paragraphe individuel dans un article extrêmement théorique, mais il était clairement conscient de la possibilité du terme Kr dans le domaine de la vitesse et que l'existence pourrait, après tout, ne pas être inactive.

Comme pour le document Cepheid de Hubble 5 vieux âges avant, et son papier de distribution infinie à venir 5 vieux âges dans l'au-delà, le papier de découverte de Hubble (1929b) de l'agrandissement a été écrit de manière si convaincante qu'on l'a cru instantanément. Malgré son contenu étonnant et ses quelques points d'informations, Hubble doit être assez certain de la conséquence. Dans l'article immédiatement antérieur à celui de Hubble, Humason (1929) a signalé le très grand décalage vers le rouge (pour le clip) pour NGC7619 de 3779 kilomètres [-1], bien plus grand que tout autre décalage vers le rouge connu auparavant. De cette conséquence Hubble devait tenir pour certain qu'un phénomène important était à manus.

Toutes les tentatives ont été ainsi faites au mont Wilson pour corroborer et élargir l'étonnante possibilité que l'univers s'étende. En 1930, Humason (1931) avait obtenu des décalages vers le rouge de galaxies en grappes dont les « vitesses » atteignaient tout à fait 20 000 kilomètres [-1]. Dans peut-être la plupart des articles d'importation sur la série, Hubble et Humason (1931) ont montré au-delà de l'incertitude (a) l'être de la conséquence, (B) qu'il était additif avec la distance, et (degré Celsius) que les membres les plus brillants des grappes sont principalement des galaxies E ( une découverte majeure liée à la formation des galaxies et des amas ) .

Les travaux ont été étendus aux galaxies de champ peu de temps après (Hubble et Humason 1934), démontrant la généralisation du phénomène. En 1936, le travail était terminé dans la mesure du possible avec le réflecteur du mont Wilson, faisant des décalages vers le rouge de 40 000 kilomètres s [ -1 ] pour le groupe Ursa Major n ° 2 (Humason 1936, Hubble 1936 ) . Humason a recommencé le travail en 1949, en utilisant le réflecteur Palomar de 200 pouces, faisant 60 000 kilomètres [ -1 ] ( Humason, Mayall et Sandage 1956 ) pour le groupe Hydra, mais a été empêché de voyager plus loin par les techniques du clip en présence de la fraîcheur de l'air du ciel sombre. Hubble (1953) a finalement symbolisé le travail dans sa conférence Darwin.

Les anciennes subdivisions ont esquissé les quatre grands thèmes dans lesquels les conséquences de Hubble étaient dominantes dans les années 1930. Mais il a produit d'autres plantes d'influence tout à fait bonnes, dont les conséquences font d'ailleurs partie de la civilisation astronomique moderne.

( 1 ) . Il a résolu le travail du début de rayonnement et la nature des spectres des nébuleuses diffuses, reconnaissant la différence entre nébuleuses d'émanation et de contemplation ( Hubble 1922a, B ) , et s'avérant que le début de rayonnement des nébuleuses de contemplation est une étoile associée. Une compréhension élégante de l'œuvre est donnée par Greenstein (1951).

( 2 ) . Les profils de luminosité de surface des galaxies E ont été mesurés avec précision pour le premier clip (Hubble 1930), fournissant le compte théorique de base à partir duquel les modifications ultérieures et les extensions du profil Torah seraient dérivées par d'autres.

( 3 ) . Il a commencé l'étude approfondie du contenu principal des galaxies voisines. Besides the designation and measurings of Cepheids and really bright irregular variables in members of the Local Group, he made the unprecedented designation of ball-shaped bunchs in M31 ( Hubble 1932 ) , get downing an activity that occupies many contemporary uranologists.

( 4 ) . He discussed the sense of rotary motion of the coiling weaponries in single galaxies. The most of import documents, in which the solution of the job was set out by placing the close sides of galaxy images by the dust lane dissymmetries, are Hubble ( 1935, 1943 ) and a paper with Mayall ( Hubble and Mayall 1941 ) .

( 5 ) . In a most of import paper, Baade and Hubble ( 1939 ) found the nature of the Sculptor and Fornax dwarf E galaxies that had been announced by Shapley in 1938. Their find of RR Lyrae stars provided Baade with the important hint to his eventual population construct ( californium. Sandage 1986 for a reappraisal ) .

An Assessment. The chief surprises in rereading Hubble ’ s documents from the vantage point of 1989, after the finds of the Gamow, Alpher, Herman 3 K radiation, the development of wireless uranology, the find of how to age-date the stars, and the innovation of the new cosmology of expansive fusion, are ( 1 ) the nature of Hubble ’ s methods, and ( 2 ) those cardinal points that he barely discussed but which seem so much a portion of the cosmology that he pioneered.

( 1 ) . Hubble ’ s methods were mostly inductive – about pure Baconian. His usual process was to assemble monolithic informations sets from which he generalized to make decisions of broad range that had go oning applications in farther progresss. Occasionally he did use analytical methods such as in his analysis of the beginning of the visible radiation from diffuse nebulae ( Hubble 1922b ) , his analysis of the flattening distribution of E galaxies ( Hubble 1926b ) , his usage of the Emden gravitationally bound gas sphere in understanding the brightness of E galaxies ( Hubble 1930 ) , and his analysis of the galaxy counts for the infinite curvature ( Hubble 1936c utilizing the formalism of Tolman ) . But the method used in his most of import documents – those documents that convincingly changed a field – was that of about pure Baconian initiation. His success was singular, and his proportionate influence about unparalleled in modern uranology.

( 2 ) . The most funny feeling we are left with is his deficiency of remark on the significance of the red shift phenomenon, which is certainly one of the most of import finds in scientific discipline. In none of his Hagiographas did Hubble remark on the cardinal importance that the signifier of the redshift-distance jurisprudence is additive. This individual characteristic is most important for the standard theoretical account. Heckmann ( 1942 ) was possibly the first to stress the remarkable significance of the additive signifier.

A additive speed field has two cardinal belongingss ( a ) each perceiver sees the indistinguishable signifier and enlargement rate from any vantage point, and ( B ) it is the lone speed field that permits all points in the manifold to be “ together ” at some clip in the yesteryear. Discovery of the additive signifier is normally taken to be every bit of import as the find of the enlargement itself if the phenomenon has any relevancy to “ the creative activity of the existence ” . But barely any intimation of this appears in Hubble ’ s Hagiographas, despite his find of the one-dimensionality. There is besides a deficiency of treatment of how the enlargement relates to “ beginnings ” – a subject emphasized so strongly in modern cosmogonic Hagiographas. We merely do non cognize if Hubble was impressed with his find in these ways.

The 2nd puzzling skip is a deficiency of accent on the significance of the numerical value of the enlargement rate ( i.e. the Hubble invariable ) . In an spread outing theoretical account with a remarkable point, the reverse Hubble rate is related to the age of the theoretical account, the exact map depending on the slowing. Credence that we are covering in the red shift phenomenon with an facet of “ a creative activity event ” requires that the “ Hubble clip ” , obtained from the opposite “ Hubble constant ” , be the same as the “ age of the existence ” determined in other ways. We are so used to speaking in this manner that it is surprising to see none of this in Hubble ’ s Hagiographas.

Of class, it is true that the three types of cosmogonic clip graduated tables were non good known in Hubble ’ s clip. These are ( a ) the Hubble clip, ( B ) the age of our Galaxy via its oldest stars, and ( degree Celsius ) the age of the oldest chemical elements. The method to age-date the stars had to expect the apprehension of the Sch? nberg-Chandrasekhar ( 1942 ) bound as a going of germinating stars off the chief sequence of the Hertzsprung-Russell diagram, an apprehension that came merely by the developments in leading development in the early 1950s. The age of the chemical elements, although known in rule in about 1910 by Rutherford based on the first apprehensions of radiation, was non worked out in item until, besides, the decennary of the fiftiess. What we take for granted in the current work that is organized to prove the understanding of the three clip graduated tables to within state 20 per cent was non possible in Hubble ’ s clip. However, it remains a wonder that Hubble did non strongly stress the job publically, or, if at all, even in private to himself.

There was, of class, the embarrassment that the opposite of the Hubble enlargement rate ( i.e. the Hubble clip ) was merely two billion old ages on Hubble ’ s 1930 to 1953 distance graduated table whereas the Earth was believed to be a spot older than three billion old ages even in 1936. It was left to the discoverers of the steady province cosmology to stress this disagreement of clip graduated tables, indicating out that any of the Friedmann theoretical accounts ( sans cosmogonic invariable ) that were used to adopt a “ get downing ” could non be true.

The influence of Hubble was so great that mistakes in his 1930/1936 distance graduated table were considered to be out of the inquiry in his clip. The disagreements began to look merely when the 200-inch Palomar reflector was put into operation in late 1949 by the heroic and mostly unannounced biennial attempt by I. S. Bowen. Baade began obtaining informations which showed that Hubble ’ s graduated table must be modified. We now know that the graduated table must be stretched by a factor of a least 5, more likely by a factor a spot larger than 10. But it must be reasonably pointed out that some uranologists, non believing that the job of the distance graduated table has been solved by the consequences of the 200-inch programme from 1950 to 1980, have suggested that the value of the Hubble invariable can be determined to the satisfaction of the skeptics merely by the hereafter usage of the Hubble Space Telescope. For this one suspects that Hubble might hold been pleased


Synchronous Data Synchronization

But there is also another reality. For some applications, it is critical to have a specific set of data before allowing the user to interact with the application. These can be the most common datasets on which the application is based or data that must be accurate in real-time.

This synchronization mechanism is also depicted in the state diagram, which shows that after hitting a component that requires synchronization, the application enters a state in which the users must wait for the end of synchronization before interaction becomes available to them.

The advantages of this solution are no less obvious — such a state loop is easy to manage, but in a natural way, it degrades the user interaction with the application.

A good example of using synchronous synchronization would be applications with user access rights checking. Let’s say we have an application with a monthly subscription. Accordingly, it is advisable for us, before giving full access to the functionality of the application, to block it until the subscription activity is clarified.

Returning to our example with an online store — an example of such an action can be work with products and orders from the administrator’s side since accuracy is critical in this part of the application


Better Architecture Diagrams for Agile Teams: actionable tips and lessons.

Software engineers, testers or product managers use mental models to reason about the systems they work with.

These different roles use architecture diagrams to build their own mental models.

People will make assumptions based on their understanding. And how you craft these diagrams will have a tremendous impact on the correctness of the assumptions.

Architecture diagrams are like text documents. It’s easy to create one. But it’s hard to create a good one. I would argue that for technical documentation, diagrams are even more difficult.

Drawing boxes and arrows is easy.

Sketching out the boxes and arrows is the easy part to put down on paper. The arrangement of these notations and the contents they represent is much harder to convey to the reader.

How do you make sure the reader will understand it as you do?

To answer that question, we need to ask ourselves why we create architecture diagrams. This will drive us to list the various goals we want to achieve with these diagrams. We will identify the main constraints to keep in mind to reach these goals, true for any diagram and any audience.

Once you know the goals and constraints, it will be easier to remember the few common guiding principles we will present to help you achieve these goals.

Why are you creating an architecture diagram?

The most common use case, and the only one we cover here, is diagrams used to transfer knowledge between humans.

We could use them for many different purposes: document the component interactions, the data flow, how things are deployed, how things talk together, or where some planned changes will occur within an existing system. The diagram might be part of a collection. It might be created to help with decision making, or it’s used to finalize design decisions before turning it over to developers, or it’s a shared artifact between the development team to help with the documentation.

Ultimately, it’s only about transferring information to someone else in a compact way. The compact aspect is important: if the reader needs a lot of text to understand the diagram, or if you need to explain the diagram personally, these are strong signals that the diagram needs improvement.

Red flag: if the reader needs significant explanations, written or spoken, to understand the diagram, you need to improve or simplify it.

Building a shared mental model

You — and any other individual — build a mental model to reason about a system. It’s our raw material to think about something abstract.

As the complexity of a system increases, the accuracy of any agent’s model of that system decreases.

— Dr. David Woods

No matter how much effort you put in your documentation and diagrams, other people will build a mental model of the system which will be different from yours. Actually, your own mental model of the system is probably different from the one you had a few weeks or months ago. And it will be different in the future.

A mental model is a model: it’s imperfect by definition, but it’s a helpful tool to reason about the system.

Remember that your platform is a magical black box to your users. You can’t expect them to behave reasonably without feedback loops and a rich mental model. Help them out — esp your super-users. It will save you time if you can help them help themselves.

— Charity Majors 4th platform commandment. (src: Ten Platform Commandments)

Your goal is not to help people build a model which will be as close as possible to yours.

Your mission is to help them build a good mental model.

Here, we find two different ways to qualify what “good” means in this context.

One could help them build a mental model that allows them to get their job done, with a reliable too to think correctly about the system.

Another is to build some common ground between you and them.

Common ground: pertinent mutual knowledge, mutual beliefs, and mutual assumptions that support interdependent actions in some joint activity.

— Herbert Clark

These two objectives usually overlap, but sometimes you only target one of them, for instance, building a high-level diagram to let people understand the system. Still, they might never directly have to interact with it. This is very different than when you create a diagram to help operators troubleshoot the system.

People build their mental models based on the collection of information they would gather from your diagram in combination with their existing knowledge of the system. They collect these other pieces of knowledge through documentation and through their interactions with it over time.

In the end, each person will build their own model.

People work with different parts of the systems, and at different levels. So that’s perfectly fine, as long as it’s not wrong. It’s not perfect nor accurate, but it needs to not be wrong.

Richard Cook explained it beautifully in his “Working at the Center of the Cyclone” talk, slowly building the diagram below to illustrate how different roles build their own mental model, different from those created by other people, from their interactions with the system. Nobody knows exactly the internal state of the system. We all infer it from what we observe and learn from the system. The key thing here is that these models don’t need to be complete. They need to be correct and accurate enough for the task.

Mental models are unique. always incomplete, constantly tested and actively calibrated, from Dr. Richard Cook’s “Working at the Center of the Cyclone” talk. (src)

This implies that if these needs are so different, you may need different diagrams.

And although it sounds like it’s more work (and yes, it is), it’s actually helpful because it helps a lot in defining the scopes.

Multiple audiences, multiple purposes: know your audience.

This one is obvious but often overlooked. If the audience is the technical team already knowing a lot about the existing system, you can assume a lot. On the opposite side of the spectrum, people external to the project — or even to the domain — have much less prior knowledge.

One key idea is that diagrams you put in your internal documentation, onboarding documentation, or presenting your project to external partners/clients should be very different. If you find yourself re-using one diagram for a different audience, stop and think for a second if they have all the prior knowledge to understand this diagram. Sometimes it’s close enough to do the job. Sometimes there is a chasm between the two intended audiences, and you should either build a new one, or just skip it.

Key idea: Be explicit about the target audience. Think about their prior knowledge about the system and the domain. If you’re not sure something can be taken for granted, you need to document it.

Be explicit about the diagram’s goal

Even if you target a single profile, chances are this person has different goals about the system. And this becomes even more likely if you create this for multiple profiles.

Your main goal could be to share knowledge about the components’ dependencies. Or to share knowledge about the data flows and interactions between components. Or you may want to highlight the changes you need to make to fix some issues, which implies removing some stuff, and new stuff and change other parts.

The list goes on, but you got the idea. There’s one main intent. Well, there should be only one main intent. It could be on the application components, the integration flow, how it’s deployed, which components it interacts with …

If the diagram you’re working on is trying to communicate several goals at once, it’s an indicator you should probably split it into multiple diagrams.

Key idea: Define a single goal. If you want to document multiple goals, create multiple diagrams.

This goal will define the focus. You need to focus somewhere to help the reader understand where they should direct their attention and invest their brain cycles.

You could set the focus on a single component, or on a subset of components that share a common property you want to highlight, or on a flow.

Your focus could be to share the details of a specific flow composed of many steps and involving several components. You usually find yourself creating this when you annotate with step 1, step 2, … Sometimes, a “box and arrows” diagram makes something easier to grasp than with a traditional sequence diagram (or supportive of it). This is your focus.

Setting the focus on shared properties is great when creating a diagram to document some migration or update. Now your focus is on the evolving parts: which ones you will remove, which ones you will add, which ones you will have to change (and all the other ones are left unchanged).

Why is it important to understand and be clear about your focus? Because it then enables you to filter out anything that doesn’t support it. It’s the key filter you can use to remove clutter.

For any stuff in the diagram, you can — and should — ask yourself: if I remove this, does it change how people will understand the idea under focus? If the answer is no, remove it!

Remove things. Simplifying a diagram directly reduces the cognitive load of the reader. It has a direct impact on how much easier the diagram will be to understand.

Key idea: Set the focus on the main things which support your goal, and remove anything that doesn’t support this focus.

In the C4 world, this usually goes as follows: you start your diagram by drawing the pieces on which you set the focus. Then you need to document their connections or relationships, so that leads to their direct “neighbours.” And usually, you should stop adding stuff here. You refine the existing stuff, reviewing/adding the annotations, the legend, but if you build it this way, you’re more likely to not add clutter to your diagram.

The lifetime of your diagram is another critical part of the focus. You should make it explicit to the reader. Écris le.

The reader should know when in time the diagram they look at is accurate. We all know documentation drifts from reality. Are you documenting what it will look like, what it used to look like or what it’s like now?

If you’re only describing a transient state, for example, an update relative to some system evolution or migration, make it very obvious to the reader.

Key idea: Document the validity time frame of your diagram. When it is accurate, and until when it is supposed to still be accurate.

The constraint we should keep in mind as we work on a diagram.

I stated a diagram should focus on a single audience and a single goal.

But why is this mandatory? Why couldn’t we create a huge diagram with everything? It all comes down to the reader’s cognitive load. And that’s also why the audience’s prior knowledge is so important.

This post will not go in-depth about the cognitive load, but let’s review the main ideas we need.

Our working memory capacity is very limited. We can keep roughly just seven items in our working memory at a given time. Seven plus or minus two is the common range we see in the literature.

This is why you want to limit the amount of information to process to the most relevant ones, to make the most relevant thing easy to transfer.

Seven items in our working memory… but what is such an item?

That’s where the concept of chunk becomes helpful.

When you see 4 perpendicular lines, you don’t follow them carefully, you instantaneously see a rectangle. The same goes for the letters’ shape as you read this: you don’t have to analyze the letters’ shapes to recognize them. And the same goes for the words. If a letter is missing, your brain will automatically understand it and correct it. You realize how this chunking mechanism is efficient when you read a foreign language you’re not familiar with. Even more so when you read a foreign alphabet you’re not familiar with (for instance, Japanese or Chinese if you never learnt it).

This is interesting, but it’s also useful knowledge we can leverage to make our diagrams easier to read. The lesson here is to re-use common idioms and patterns the reader will be familiar with. Chunk they already learnt. This means reading and understanding the diagram will be much easier.

If your domain has a common set of shapes and icons, use them! You might believe they have flaws, they are not perfect, and it might indeed be the case. But if the reader understands your diagram much more easily because he already knows the meaning of these shapes and icons, that makes a significant difference! Not only your diagram becomes easier to understand, but because it puts less pressure on the reader’s cognitive load, it’s also less prone to errors.

Great examples of shared standards are data flow diagrams or flowcharts. They already have widespread idioms, like a diamond for question/choice in a flowchart. For data-flow diagrams, Yourdon and Coad, or Gane and Sarson, are the two standards you should consider. If your team/company already uses one, use it! If not, choose one. Don’t reinvent the wheel, and help your reader already familiar with these notations immediately understand your diagram.

Many people experienced how breaking things increases the cognitive load during the big AWS icon revamp from 2019.

Amazon Web Services did a complete overhaul of their AWS Architecture Icons. And it took months for people to switch to using them. We still see the old one used in new diagrams today. We were used to these old icons so much that the cognitive load required to understand a diagram with the new ones was significantly higher in the beginning. We had to re-learn the idioms and re-train our brains to memorize these chunks. In the meantime, we had to carefully read the small details of the icons. Exactly like you need to carefully read the letters of a word in a foreign language.

Key ideas: Minimize the cognitive load, re-use patterns, idioms, icons the audience is already familiar with.

Abstraction levels: you should not insert lower-level stuff…

As you draw your diagram, you will often be tempted to add some lower-level detail. Because this specific stuff is important. Please don’t.

A widespread mistake is to mix abstraction levels inside a diagram. This really increases the cognitive load.

If you need to document something at a lower level — and we usually do — create another diagram.

The C4 model describes this beautifully and is centred around specific abstraction levels. Even if you don’t want to follow this framework, look at it because it clearly describes this.

This is especially true when you want to add a lower-level item into a higher-level diagram.

…but higher-level abstraction additions might be useful for context

The opposite is still useful, though. For instance, if you describe some system with details, and you need to document some useful-but-less-critical interaction with a satellite system, you might choose to either drop this less-critical piece, or to document it with just a higher-level “box” for the satellite system. This way, the dependency or interaction is documented. In this case, it helps to keep the weight on the cognitive load reasonable. It saves the reader many details about that satellite system which is not the diagram’s focus.

Key-idea: don’t mix abstraction levels without reason. Avoid adding a lower-level piece of information into a diagram.

Transferring knowledge is hard, focus on the best effort/value ones

Creating good diagrams takes time and effort. And the systems they document evolve. They usually evolve quickly. You, and your readers, don’t want the diagram to be out of date. Usually, the higher-level the diagram, the slower it changes. Start with these! Especially since they provide useful context to build this common-ground between you and the readers. That will be required for lower-level diagrams anyways.

Key-idea: start with the higher level diagrams. They evolve less quickly and are very useful to build common ground.

A quick review of real examples

Before we wrap up with self-evaluation principles and checklists, let’s review what we covered against a few real examples.

The first example is from Magento’s official documentation: The following diagram illustrates the components and shows the “layers” or tiers in Magento.

Magento’s official architecture diagram of layers or tiers, from Magento DevDocs

On the plus side, they included a legend that describes what each colour means. At least, some of the colours. The reader is left wondering why some of the many arrows are in blue while others are in red. Does this imply anything on the protocol? On the authentication scheme? on the API versions? It’s impossible to tell.

The integrations box on the top left raises more questions than pieces of knowledge. If it doesn’t interact with the rest of the system, how does it work? And why does it need to be in the diagram?

When I read this, I really have so many questions, and it doesn’t help me figure out how Magento is supposed to work.

The next example comes from ConceptDraw examples gallery. I have high expectations for the showcase from a self-proclaimed “world-class business diagramming, idea management and project management platform”.

ConceptDraw’s AWS Architecture Diagrams examples: example 4 - AWS — Mobile Cloud Architecture (src)

There are good things here: we have more labels. They use standard icons (the older AWS icons). But why did they stop halfway? My assumption is that it’s a generic example, so it doesn’t describe a real system, so many details are just unknown.

We see many databases. Do you remember when we said that the connections between the dots are more important than the dots: in this case, it would have helped a lot if they put labels on the connections to explain the purpose of each database, and therefore answer the implicit question “why so many different ones?” The most obvious lack of label is the grouping of 3 instances on the top right.

The take-away here for a reader would be: some stuff moves and is processed before sending stuff to the proxies. Does this help to understand the system?

The goal is not to point fingers. It shows how easy it is to make diagrams, which could be very helpful if the authors took some extra time to review how the intended audience would read them and verify they can use the diagram to understand how the described system works. The people building Magento are smart. If smart people create average-looking diagrams in their documentation, many of us are very likely to not be better. And that’s why I believe in using a checklist, guidelines and some principles to help us.

It’s like a recipe. In the beginning, you rely a lot on it. As you manage to produce good results many times, you internalize it, play with the rules, and check them from time to time only. At some point, you no longer need the guidelines, but they help a lot to reach that point.

Common guiding principles to improve our diagrams.

If we sum up everything, it boils down to two main ideas:

Evaluation rule 1: A diagram should be easy to read

The reader should find answers and new knowledge.

If a reader asks us a question about the diagram (not about the system), it’s a sign: we have room for improvement to make it easier to understand!

Evaluation rule 2: A diagram should be easy to maintain

Things change quickly. We never have enough time/energy to keep it up to date, so we should build it to require as little maintenance effort as possible, as long as the 1st rule is satisfied.

Get it reviewed

Like many documents, you need external feedback to refine your diagrams, find the flaws, identify the parts which aren’t clear. In my experience, we invest little time reviewing the diagrams to improve them. We only create or consume them, most of the time.

Code review or design reviews already taught you the value of this feedback from your peers. We should be as diligent and have our diagrams reviewed before we consider them done.

Guiding principles

  • Be explicit about the accuracy in time of the diagram
  • Don’t reinvent the language. Use (or build) idioms.
  • Avoid ambiguities
  • Each connection should have a label.
  • Each shape should map to exactly one concept. And each concept should map to exactly one shape.
  • The user must be able to immediately understand what each colour means.
  • Be mindful of the reader’s cognitive load.
  • Don’t try to pack too much in the same diagrams.
  • Don’t mix abstraction levels. Higher is ok. Lower is not.

Outils

I stayed away from tooling, because these general principles apply to any tool.

That said, I have my favourite ones. There’s no silver bullet here, and which tool I prefer depends on the type of diagram, its lifecycle (is it a short-lived one for a small knowledgable audience, or is it a long-lived one which will need much more care)

As a rule of thumb, I try to only use a tool for which it’s easy to store the source in git, alongside some rendering if needed.

mermaid is awesome for sequence diagrams, simple flowcharts or state charts or entity-relationship diagrams. Directly supported in VSCode, Gitlab or MkDocs, it’s really something to have in your toolbox.

www.diagrams.net/ (fka draw.io) source is not as friendly (but still let us easily store it in git), but it is a really nice tool as soon as you need to invest more time in the styling, layout, i.e. when the diagram becomes bigger and when you need something more polished.

graphviz is worth being mentioned because it occupies a special place. First, it’s perfect for versioning. Then, I usually use it in the draft stage. The final rendering is usually not very polished (unless you invest a lot of effort), but it helps a lot with experimenting, exploring, and finding some layout. It’s not always useful, but you should not overlook it!

Checklist

This checklist is heavily inspired by the great C4 checklist, with some items removed or merged, and some other new items added.

General

  • Is the target reader identified? Is their prior knowledge known?
  • Does the diagram have a title?
  • Are the goal and focus of the diagram defined? They should be obvious in the title.
  • Is the time accuracy of the diagram obvious for the reader? (e.g. date, eta,…)
  • Does the diagram have a key/legend?
  • Is the abstraction level clear?
  • Does the diagram contain any item with a lower abstraction level? If so, are they really required?
  • Does the diagram contain any item with a higher abstraction level? If so, are they really only satellite items, and not part of the focus of the diagram?
  • Are all acronyms (or abbreviations) obvious to the intended reader?

Boxes and arrows

  • Does every element have a name?
  • Does every element which requires it have a short annotation to describe what it does?
  • Is it easy for the reader to understand what each box represents?
  • Are all the arrow directions following the same semantic? (i.e. do you mix x uses y, and x is used by y arrows. Try to be consistent!)
  • Does every relationship have a label describing the connection?

Styles

  • If such a common language exists, are all the shapes/colours/icons following the common domain language idioms?
  • Is it obvious to the reader what each colour represents?
  • Does each colour always represent the same idea?
  • Is it obvious to the reader what each shape represents?
  • Does each shape always represent the same idea?
  • Is it obvious to the reader what each line style (solid, dashes, …) represents?
  • Is it obvious to the reader what each icon represents?

Wrapping up

All these tips, flags and guidelines should sound like common sense.

Yet, if you look back at the diagrams you have been exposed to, it’s very likely most of them didn’t check all these conditions. And that’s the beauty of this approach.

You could learn a complex set of rules or yet another standard.

Or you could try to use this simple list of easy actionable tips, and start improving your diagrams.

Thanks to Kat Chuang and Wajdi Al-Hawari for their precious feedback on the early copy.


Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines

The effectiveness of model-based testing (MBT) is mainly due to its potential for automation. If the model is formal and machine-readable, test cases can be derived automatically. One of the most used formal modeling techniques is the interpretation of a system as an extended finite state machine (EFSM). However, formal models are not a common practice in the industry. The Unified Modeling Language (UML) has become the de facto standard for software modeling. Nevertheless, due to the lack of formal semantics, its diagrams can be given ambiguous interpretations and are not suitable for testing automation. This article introduces a systematic procedure for the generation of tests from UML models that uses concepts of model-driven engineering (MDE) for formalizing UML sequence diagrams into extended finite state machines and providing a precise semantics for them. It also applies ModelJUnit and JUnit libraries for an automatic generation of test cases. A case study was conducted in a real software towards the evaluation of its applicability.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Conclusion:

Time is money and so It is very important to design software in the given time period by every developer. Therefore, we need to make a UML diagram for this purpose to make sure that when and how we can design software for some client.

It is the most important course in the degree of Software engineering and Computer Science so all the students need to learn this course by using this article, which tells all of us how it is useful and how to make these diagrams.

As you may have found, and use a UML diagram to chart processes and structures can be very beneficial. The downside is that it may seem difficult to draw one at first.

Nonetheless, once you start talking about UML specifications, you can get a better understanding of the method or framework, which you are mapping.


Why do so many UK students go for our sequence diagram assignment help service?

You might be thinking what we have that most of the UK students ask us to do my sequence diagram assignment for me. Well, to show you the reasons behind this, we have made a list which is mentioned below that justifies why we are known as the best assignment help providers in the UK.

  • Plagiarism-free work: All the work done by us is totally free from any traces of plagiarism. Our writers know the consequences of plagiarised work and thus they never do copy-paste that lowers down the authenticity of your sequence diagram assignment.
  • Help by professionals: We have a team of highly knowledgeable and experienced computer science experts who provide the best assistance to the students with UML sequence diagram assignments. With their assistance, there is no chance of getting a low grade.
  • Instant assistance: We know that an emergency can arise at any time and hence to help you we are available all day and night to offer instant solutions to your assignments. You can contact us irrespective of the day and time for instant assistance.
  • Delivery on time: We never want that due to late submission of assignments you lose your grades. Thus, when you take help with sequence diagram assignment from us, you can be stress-free from meeting the assignment deadline. Our writer will deliver your complete assignment solution prior to the deadline.

There are just so many other features of our service such as safe and secure payment gateways, privacy, free academic services, affordable prices, and many more. Now, your search for the perfect sequence diagram homework help service ends here. So, just without thinking much, place your order with us and get to enjoy professional assistance from experts.


Activity

In this activity you will create stunning colour images of galaxies and add them to the Tuning Fork template to recreate the famous Hubble image.

Goals

Students work with real data files for a number of galaxies collected from the LCO data archive. They will use Photoshop software to make these files into colour images by combining different filters (B,V and R) for each galaxy. Finally, they will correctly classify each galaxy and arrange them into the classic Tuning Fork template to recreate the famous Hubble image!

  • Understand that the Universe is made up of a range of objects, including galaxies
  • Understand that a galaxy is a gravitationally bound collection of stars, cosmic gas and dust and other astronomical objects
  • Realise that there are several galaxy classes that are identified by their varying shapes and sizes and be able to identify galaxies of various class
  • Understand that the Hubble Tuning Fork diagram is a useful way to catalogue galaxies, but does not demonstrate the evolutionary track of galaxies
  • Demonstrate an ability to obtain and manipulate real data files using Photoshop software

Planification

Start by downloading the data files attached and making color images of the galaxies.

Each student requires a computer with Adobe Photoshop software installed.

Background

The Southern Pinwheel Galaxy, or M83, is a barred spiral galaxy.

Galaxies are huge collections of stars, gas and dust held together by gravity. They are fundamental building blocks of the Universe. Some are simple, while others are very complex in structure. Our Galaxy, the Milky Way, is known as a spiral galaxy as it has spiral arms that wind their way around the center of the galaxy (or bulge).

In 1926, astronomer Edwin Hubble realised that there are several types of galaxy and developed a classification scheme, known as the Hubble tuning fork diagram.

The diagram is roughly divided into two parts: elliptical galaxies (ellipticals) and spiral galaxies (spirals). Hubble gave the ellipticals numbers from zero to seven, which characterise the ellipticity of the galaxy, i.e "E0" is almost round and "E7" is very elliptical.

The spirals were assigned letters from "a" to "c," which characterize the compactness of their spiral arms. "Sa" spirals, for example, are tightly wound whereas "Sc" spirals are more loosely wound.

The spiral galaxies are sub-divided into two groups - normal spirals and barred spirals. The most important difference between these two groups is the bar of stars that runs through the central bulge in barred spirals. The spiral arms in barred spirals usually start at the end of the bar instead of from the bulge. Barred spirals have a "B" in their classification. An "SBc" is thus a loosely wound barred spiral galaxy.

"S0," or lenticular galaxies, are in the transition zones between ellipticals and spirals and bridge these two types.

Hubble found that some galaxies are difficult to put in the context of the tuning fork diagram. Those include irregular galaxies which have odd shapes, dwarf galaxies which are very small and giant elliptical galaxies which are very large elliptical galaxies residing in the centers of some clusters of galaxies.

For a time the Hubble tuning fork was thought to be an evolutionary sequence - that galaxies might evolve from one type to another progressing from left to right across the tuning-fork diagram. Hence "Sa" and "SBa" galaxies were called "early-type," while "Sc" and "SBc" were called "late-type."

Astronomers still use this nomenclature today, though the initial concept was later found to be an over-simplification. Galaxy evolution is a far more complex process than Hubble imagined, involving the conditions of the galaxy's initial collapse, collisions with other galaxies, and the ebb and flow of internal star birth.

Instructions

In this activity you will search the B, V and R FITS files for each of the galaxies listed below. These can either be procured on the LCO data archive, or by carrying out the observations yourself. Once you have downloaded these files, you will combine them to make colour images, using Photoshop. Finally, you will classify your galaxies and add them to the Tuning Fork template to recreate the famous Hubble image.

When you make astronomical observations you end up with FITS files. A grey scale FITS file is produced for each filter used in your observation. Colour images are a composite of observations taken with a red, a green and a blue filter. With Photoshop you can add the colour to the images and combine them with images from other filters to produce a full colour image.



Commentaires:

  1. Bay

    Je m'excuse, mais à mon avis, vous vous trompez. Je peux le prouver. Écrivez-moi dans PM, nous en discuterons.

  2. Jenci

    Oui merci

  3. Maccallum

    Rien d'étrange.

  4. Dene

    Désolé pour l'interférence ... Je comprends ce problème. Écrivez ici ou dans PM.

  5. Jayna

    Je suis désolé, cela a interféré ... Je comprends cette question. Écrivez ici ou dans PM.

  6. Fegrel

    Vous commettez une erreur. Discutons-en. Écrivez-moi dans PM, nous parlerons.

  7. Shakataur

    Je ne sais pas Je ne sais pas



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