how to create pdf viewer in c# : Copy text from pdf to word with formatting control software platform web page winforms .net web browser Excel12-part182

In columns A through C, starting in row 6, deposit the data. For example, the first data
set might read 60, 600, 0.949 in cells A6, B6 and C6 respectively, the next data set (in row
7) 120, 600, 0.900, and so on. Enter all 12 data sets.
In D6:D17 calculate values for the theoretical expression used by Srinivasan & Levi,
y=exp{-a t exp[-b (1/T -1/620)]}.
In column E compute the squares of the corresponding differences, e.g., in cell E6 use
=(C6 -D6)^2.
In cell E1 deposit the instruction=SUM(E6:E12). This sum of the squares of the differ-
ences between the actual data and the model will be the quantity you will want to be
minimal.
10 Now call in the troops, with T
ools Solv
er. In the Solver Parameter dialog box, enter E1
in the top window, push the radio button with Min
, and enter B1:B2 in the window
below it, so that you can read the box as ‘Se
t Target Cell E1 Equal to Min
B
y Changing
Cells B1:B2’. Then push the S
olve button.
11 You will see the numbers in B1 and B2 change, as well as the value of SRR in E1,
andthose in columns D and E. After a while the program will come to a halt, announce
that it has converged on a solution, and ask you whether it should keep that solution,
or put the starting guess values back in B1 and B2. You should find the result a=
0.00385, b=2.66×10
4
. The value of SRR is 0.00165, down from 1.34 when aand bwere
0.
12 You were lucky in your choice of initial guess values for a
0
and b
0
. Try again, with a
0
=1
and b
0
=0. Solver will again declare that it has converged on a solution, but it hasn’t:
the values of aand bhave not changed, and SRR is 6.84. If you look at the data in
columns C and D you will see why. For a
0
=1, b
0
=0, the values for y
calc
are quite low,
with all but two entries less than 10
–10
, and those two only 3×10
–7
. Even these two
entries have very little influence on the difference (y
exp
-y
calc
)2since the correspond-
ing values for y
exp
are at least 0.8, so that (0.8-3×10
–7
)
2
≈0.8
2
-4.8×10
–7
=
0.6399995, barely different from 0.8
2
=0.64. Apparently, when Solver varies either aor
b, it finds insufficient change in the sum of squares of the differences, SRR, and inter-
prets this as evidence for having found a minimum! The tricky part here is not so much
that Solver fails, but that it sometimes (as in this example) announces its incorrect
result with the same aplomb as when it has succeeded. Computers can lie without
blushing.
13 Try again, this time with a
0
=0.6 and b
0
=0. You might obtain a different result, such as
a=0.00467, b= 0.74, and SRR=0.448. Judging by the value of SRR, this is not a very
close solution. The disturbing aspect of this observation is that a
0
=0.7 or a
0
=0.8 with
b
0
=0 will yield the earlier results, with the much lower value 0.00165 for SRR.
14 There are many other possible pitfalls in using Solver. For example, in the Solver
Parameters dialog box you may have noticed the O
ptions button. Push it, and you get
3.6 Non-linear data fitting
107
Copy text from pdf to word with formatting - extract text content from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File
erase text from pdf; export text from pdf to word
Copy text from pdf to word with formatting - VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application
copying text from pdf to word; copy text from pdf with formatting
the Solver Options dialog box, which lets you select such parameters as P
recision and
Tole
rance, and also presents a number of choices. Change the Methods from N
ewton
to Co
njugate, and try Solver again with a
0
=0 and b
0
=0. You will get a=0.00469,
b=2.4×10
–9
, which is clearly an incorrect result judging from the corresponding
value of SRR, 0.45. And by selecting Q
uadratic Estimate, C
entral Derivative, and
Co
njugate Method, you will find a=0.00428, b= 2.24×10
4
, and SRR=0.0098, close
but no cigar.
Wenowstep back, andtakeasecondlookat theaboveproblem. It should
not have been treated this way, by just unleashing a non-linear least-
squaresroutineasif weknewnothingabout a andb. Theexperimentaldata
are most numerous for 620K, at which temperature the expression y=
exp{-a t exp[-b (1/T- 1/620)]} reducesto y=exp(-at). The dataat 620K
can therefore befitted witha weighted linear least squares to get the value
of a. (Even b might be found, e.g., from the observations at 60 minutes,
although that is more tenuous because there are so few data.) Only then,
with a good first estimate for a (and perhaps also for b), should we have
usedSolver to refine theentiredataset. In thisway weminimize therisk of
incorrect answers. In theend we will stilluseSolver, sinceit willallow us to
include all experimental data in the analysis. In such an approach, non-
linearleast-squaresfittingsarenotseenso muchasprimarytoolsforbrute-
forcefitting,but moreasaidsinrefiningouranswers. Tryit outontheabove
dataset.
15 Copy the data in C8:C13 to F8:F13, and the label from C4 to F6.
16 In G8:G13 compute ln(y
exp
), and in H8:H13 the corresponding weights (y
exp
)
2
. Label
these columns appropriately.
17 Copy the data in A8:A13 to I8:I13, and the label from A4 to I6. You now have all data at
620K in the proper format for determining a.
18 Highlight block G8:I13, and call T
ools D
ata Analysis Regression Constant is
Z
ero or, better yet, T
ools M
acro M
acros WLS0, which will yield a=0.0039 ±
0.0001.
19 You can now determine bas outlined above, or (since that is a very small data set,
which might therefore not yield very reliable information anyway) return to Solver,
either by fixing a at 0.00386 or, preferably, by using the value found for aas its initial
estimate. (You can fix a by setting B1 equal to=-I15, and by deleting B1 from the list of
cells to be changed in the Solver Parameter window B
y Changing Cells, which should
now contain B2 only.) Either way you will find a=0.0039 ±0.0001, b= 2.7×10
–4
, and
SRR=0.0017.
108
More on least squares
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
file formats using Visual C# code, such as, PDF to HTML converter assembly, PDF to Word converter assembly C#.NET DLLs: Use PDF to Text Converter Control in
acrobat remove text from pdf; extract text from pdf file using java
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
application. In addition, texts, pictures and font formatting of source PDF file are accurately retained in converted Word document file.
copy text from protected pdf; extract text from pdf with formatting
Since we are working in Excel, we should useits graphical facilities, and
plot the data. Ideally we would want to use a three-dimensional plot for
thesedata, but hereExcelisnot cooperative. AlthoughExceladvertisesthat
it has3-D plots, noneof thesearetrue XYZplots. Instead, at least oneofthe
two independent axes is used to display categories rather than values. For
example, if you assign the x-axis the values 0, 0.1, -0.3, 9 and 5, the plot
will show them as such, properly labeled, but in the above order, at equi-
distant intervals! This is just what you may want when plottingprofits asa
function of the month, or of the geographic region, without having to
assign a rank number to each month or region, but for scientific applica-
tions it makes no sense. (But then, if it were not for its business appeal,
Excel wouldnot be as powerful, asuser-friendly, andasinexpensiveasit is
now.) Still, you can use them as long as you have equidistant data.
Back to the question: how do we graph the data? Below is a possible solu-
tion.
20 Click on the number 8 in the left-most column of your spreadsheet, to the left of
column A. This will highlight the entire row 8. Right-click to get to the Properties, select
I
nsert, and left-click, to insert a new, blank row.
21 Do the same in row 15. You have now separated the data into three separate sets, one
for each temperature.
22 Now plot y
exp
and y
calc
versus time t. Display the experimental data as points, and the
least-squares fit as a line. Note: make it a smoothline by clicking on that line, and in the
resulting Fo
rmat Data Series pick Patterns, then click on Sm
oothed Line.
23 In order to label the various data sets, click on the Formula Bar, and type T=600 K.
Pressing the Enter key will now produce a box with this text in the graph. Use the
mouse to move it to the position you want for it. Make it bold, colored, change its letter
type, whatever. Then copy and paste it to get a duplicate, modify it to read T=620 K,
move it in position, etc. Your finished product might look like Fig. 3.6-1.
24 Save the spreadsheet as Isomerization.
3.6b
A double exponential
As  our  second  example  we  will  use  the  function  y= a
1
exp(- k
1
t)+a
2
exp(- k
2
t) to see more clearly, on a noise-free data set, some other limita-
tions of non-linear fitting.
3.6 Non-linear data fitting
109
C# Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in C#.
A convenient C#.NET control able to turn all Word text and image content into high quality PDF without losing formatting. Convert
export highlighted text from pdf; copy text from pdf online
VB.NET Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in
Insert Image to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Export all Word text and image content into high quality PDF without losing
delete text from pdf preview; delete text from pdf with acrobat
Instructions for exercise 3.6-2
Open an Excel spreadsheet.
Make a small parameter table, with the horizontal labels y(data) and y(fit), and the ver-
tical labels a1, k1, a2, and k2.
Use some numbers in the y(data) column (in Figs. 3.6-2 through 3.6-4 we have used a
1
=9, k
1
=2, a
2
=0.02, and k
2
=0.5, but feel free to use other values), and copy those
same numbers into the y(fit) column.
Below this parameter table make space for the label SRR, and for a place to put the
associated number.
Below this, start the actual data table with four columns, labeled t, y(data), y(fit), and
RR respectively.
In column t place the numbers 0 (0.1) 10, i.e., 0, 0.1, 0.2, 0.3, … , 10.
In the second column calculate y=a
1
exp(-k
1
t)+a
2
exp(- k
2
t), using the constants
deposited in the table under y(data).
In the next column make the very same calculation, but this time based on constants
from the next column in the table, labeled y(fit). (Since you have entered identical con-
stants in both columns of the table, you should also see identical numbers being calcu-
lated for the function.)
On the sheet, plot y(data) and y(fit) versus t. Since exponential functions are involved,
select the semi-logarithmic plot in the ChartWizard.
110
More on least squares
Fig.3.6-1:The unreacted fraction fof bicyclo[2.1.1]hexane during its thermal isomeriza-
tion, as a function of reaction time tand temperature T. Experimental data (solid circles)
selected from R. Srinivasan & A. A. Levi, J.Am.Chem.Soc.85 (1963) 3363. The curves
(colored lines) show the relation y=exp{-atexp[-b(1/T-1/620)]} with a=0.0038
6
s
–1
and b=2.6
7
×10
4
K as determined by least squares. 
VB.NET Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF
pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C# NET rotate PDF pages, C#.NET search text in PDF all Excel spreadsheet into high quality PDF without losing
extract formatted text from pdf; copy pdf text to word document
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
file. Besides, the converted HTML webpage will have original formatting and interrelation of text and graphical elements of the PDF.
extract all text from pdf; copy text from scanned pdf
10 For the time being set the four constants in the y(fit) column of the parameter table to
zero, which will make the corresponding data in the data table become zero as well.
11 Compute in the column labeled RR the square of the differences between correspond-
ing values in the second and third columns.
12 IntheplacereservedforthevalueofSRRcalculatethesumofthedataintheRRcolumn.
Thiswillbeyourleast-squaresfittingcriterion,tobeusedinSolv
er’sTargetCell.
13 Now call the Solv
er. Se
t Target Cell to the value of SRR, Equal to Min
, and direct B
y
Changing Cells to the four values in column y(fit) of the parameter table. Under
O
ptions again select Show Iteration R
esults.
14 See whether you can get a solution. Chances are you will get one, which will fit the
beginning of the curve, but notits tail end, see Fig. 3.6-2. In that case, the constants
found for both a’s and for both k’s may be identical, with a
1
=a
2
equal to half the a-
value set for the dominant transient in your table.
Solver obviously found coefficients that fit the initial part of the curve, but
has problems with its tail end. Now look at the graph, and keep in mind that
its semi-logarithmic representation makes the tail end look much more
important than it is. In the region Solver fails to fit, the signal is so much
smaller than at the beginning of the curve that Solver is insensitive to the
resulting differences in RR.
Data such as those used here may originate, e.g., from a radiochemical
experiment involving two radioactive species, of which one decays with a
much shorter half-life than the other. In that case the characteristic decay
rate constant of the longer-lived species is often easier to find, by measuring
at longer times, when the faster process has died out.
3.6 Non-linear data fitting
111
Fig.3.6-2:A first attempt to fit a double exponential may fail to find the parameters of
the second exponential when the amplitude of the latter is much smaller than that of the
former. The colored parameters to the left of the graph are those adjusted by Solver.
C# Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF in C#
C#.NET PDF SDK- Create PDF from Word in Visual C#. Turn all Excel spreadsheet into high quality PDF without losing formatting.
copy and paste pdf text; c# extract pdf text
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
Excellent .NET control for turning all PowerPoint presentation into high quality PDF without losing formatting in C#.NET Class. Convert
copy and paste text from pdf; copy text from pdf
15 Since the data suggest that the second exponential is dominant at t 6, change the
instruction for the computation of SRR to restrict the sum of the squares of the residu-
als to the range 6t10.
16 Try Solv
er again, with all four parameters (a1, k1, a2, and k2) in y(fit) set to zero, but
with Solver only adjusting a2 and k2.
17 You will now obtain a single exponential (a straight line in the semilog plot) which
yields a good fit to the tail end of the curve, while ignoring the initial part of that curve,
as illustrated in Fig. 3.6-3.
18 Now you may be ready to fit the entire curve, as follows. First, change the computation
of SRR back to encompass the entire curve, from t=0 to t =10. Then use Solver to fit a1
and k1, but let it notadjust a2 and k2, which should stay as you had found them under
point 16. This makes it impossible for Solv
er to ignore the tail end, even though the
larger (initial) data make by far the larger contribution to SRR.
19 Chances are that you will now see a good fit develop for the entire curve. Figure 3.6-4
illustrates some intermediate stages you may encounter with Show Iteration R
esults.
20 Once you have obtained a reasonably good fit to both ends of the curve, use Solver one
more time, but only now let it adjust all four parameters simultaneously. Since it will
start with close estimates, it should now produce a good answer. You may have to
repeat Solver several times to get a value like that shown in Fig. 3.6-5.
21 The above clearly demonstrates that, in using Solver, starting with close initial esti-
mates can make all the difference.
22 Save as DoubleExponential.
112
More on least squares
Fig.3.6-3:Fitting the data in the restricted range 6t10 yields a good fit to the tail end
of the curve, while ignoring the initial part.
VB.NET Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to
Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut PDF, VB.NET convert PDF to text, VB.NET all PowerPoint presentation into high quality PDF without losing
extract text from pdf using c#; get text from pdf c#
VB.NET Word: Extract Text from Microsoft Word Document in VB.NET
time and effort compared with traditional copy and paste VB.NET. Apart from extracting text from Word powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
copy text from pdf reader; copy and paste text from pdf to word
3.6 Non-linear data fitting
113
Fig.3.6-4:Three stages in the fitting procedure for the double exponential. The colored
data in the parameter table are those computed by Solver. The values of a
2
and k
2
were
fixed at the values found in Fig. 3.6-3, and the adjustable initial values were a
1
=k
1
=0.
It may be useful to keep in mind that this is a rather unusual example,
because very few other analytical measurements would have noise levels
such that they would allow the determination of a second component with
an amplitude of less than 0.5% of that of the major signal. In that respect,
radiochemical measurements are rather unique, because quanta released in
radioactive decay have such high energies that individual disintegrations
can be counted, in counts that are often virtually free of electronic noise.
Apart  from the  inherent randomness of radioactive disintegrations (see
section 2.10), the only ‘noise’ in such measurements is background radia-
tion, which usually can be kept extremely low by careful shielding.
The above examples clearly illustrate both the strengths and some of the
inherent  limitations  of  a  non-linear  search  routine like  Solver.  First  its
strengths: it can often find a least-squares fit in situations where no linear
least-squares  algorithm  will  apply.  And  it  may  even  do  so  for  multi-
parameter fits. Its main limitations are the following:
1 Solverneedsreasonablycloseinitialestimatesoftheparametervalues,
otherwise it can easily produce non-optimal results. If at all possible,
subject a subset of the data to a linear least squares analysis to get an idea of
at least some of the parameter values. And wherever possible, use a graph to
see how close your initial estimate is, and follow the progress of the itera-
tions visually, even though that slows down Solver. Where this is not fea-
sible, as in multi-parameter fits, at least inspect the orders of magnitude of
the values in the two columns Solver compares: y
exp
and y
calc
.
2 Even if Solver finds the dominant features of a curve without much trouble,
some of its minor features may not make enough of a difference in the
fitting criterion (here: SRR) to matter, in which case they may be fitted
114
More on least squares
Fig.3.6-5:The final fit of all data and all adjustable parameters. The resulting, extremely
small value of SRR reflects the absence of noise in this simulation.
poorly if at all. Noise (which was mercifully absent in the second example,
to better illustrate this point) would only make matters worse: any noise in
the initial data might easily be larger than the magnitude of the signal in the
tail end of the curve in Fig. 3.4. In such a case you must provide Solver with
separate, independent information, such as the value of k
2
in the last
example.
Note that these limitations make eminent sense once you understand
what Solver does, and are no different from those encountered when we
extract information from ordinary experiments, without computer. It is just
that we often come to expect too much of programs or of machines. Have
you ever seen a horse win a race without a jockey? Solver is like that: a very
competent program, that could be a champ – but only when you tell it where
to go, and how to get there.
3.6c
False minima
Solver travels down a multidimensional surface in search of a minimum
value of SRR, just as water runs down a mountain under the influence of
gravity. Often, the water finds its way to the ocean, but sometimes it collects
in a lake without an outlet, and stays there. (Here, of course, the analogy
stops, because the water can get back into the cycle by evaporation. And, of
course, there are also lakes below sea-level.) The point is that a non-linear
least-squares method can find a false minimum, and get stuck there, in
which case you must help it to get out of that minimum. In fact, we already
encountered an example of such a situation in Fig. 3.6-2, and we will now
take a closer look at that case.
When we delete one of the four adjustable parameters from Solver, and
instead give it a fixed value, we can observe how SRR changes. Say that we fix
a
1
at a value that is slightly different from the one found, say at 5 instead of
4.5. If you apply Solver, not much will change, since a
2
can (and will) take up
the slack by assuming a value close to 4. In that case, neither k
1
, k
2
, nor
SRR changes. And when you fix the value of k
1
at, say, 2.5, the other three
parameters will all change, and SRR will increase. That is the characteristic
of a false minimum: in its immediate neighborhood, it yields the lowest
value of SRR. In order to find the good fit of Fig. 3.6-5 it was necessary to
force one of the parameters quite a ways off, as we did in Fig. 3.6-4.
The possibility of ending up in a false minimum should put you on notice:
don’t just accept the answer of Solver as holy writ, and try whether other rea-
sonable initial conditions yield the same answer. And, always, compare the
y
calc
data computed from the parameters found by Solver with the experi-
mental data (directly or, better yet, by plotting the residuals) to see whether
the parameters found make sense.
3.6 Non-linear data fitting
115
3.6d
Enzyme kinetics revisited
In the context of the analysis of enzyme kinetics it is sometimes stated that
one should always use a non-linear least-squares method for such data,
because the usual, unweighted least-squares fits depend on the particular
analysis method  (Lineweaver–Burk,  Hanes,  etc.)  used. We  have  seen  in
section 3.5 that the latter part of this statement is correct. But how about the
former?
Instructions for exercise 3.6-3
Return to the spreadsheet shown in Fig. 3.5.
In the empty space below it copy (in columns A and B) the values of Sand v, and relabel
them S(exp) and v(exp).
Add columns C through F with the following column headings: v(calc), RR, S(calc), and
RR.
Somewhere enter initial guess values for v
m
and K, with their labels. In view of the data
listed just before Fig. 3.5, enter guess values of 0.5 for both; those values should be
close enough.
In column C compute v
calc
from (3.5-1).
In column D calculate the square of the residuals, i.e., (v
exp
– v
calc
)
2
.
Find a place to calculate the sum of the squares of the residuals, SRR.
Unleash Solver, using SRR as its target, to be minimized, by changing the guess values
for v
m
and S. Note the result you obtain.
So far, so good. Now we rewrite (3.5-1) as S= vK/(v
m
-v). Same thing, isn’t
it? Mathematically fully equivalent.
In column E compute S
calc
from v
exp
and the initial guess values for v
m
and S, which you
should of course set back to 0.5.
10 In column F calculate RR=(S
exp
– S
calc
)
2
, and then compute SRR.
11 Again use Solver to find the best values for v
m
and Sby minimizing SRR. Note down
your result. Is it the same as obtained under (8)? Not quite.
So herewe are: withan unweightednon-linearleast-squaresprogramwe
encounter precisely the same problems as with unweighted linear least
squares. The problem lies in defining which experimental parameter
carries the dominant uncertainty, and selecting that parameter as the
dependentone.Intheunweightedleast-squaresanalysisweusedS/vinthe
116
More on least squares
Documents you may be interested
Documents you may be interested