This function computes the logarithm of quaternion time series as the time series of the quaternion logarithms.
Arguments
- x
An object of class qts or qts_sample.
- ...
Extra arguments to be passed on to next methods.
Value
An object of the same class as the input argument x in which
quaternions have been replaced by their logarithm.
Examples
log(vespa64$igp[[1]])
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07988 0.07001 0.01336
#> 2 1 0.00000 0.07470 0.06775 0.01315
#> 3 2 0.00000 0.06942 0.06467 0.01271
#> 4 3 0.00000 0.06406 0.06099 0.01186
#> 5 4 0.00000 0.05956 0.05749 0.01072
#> 6 5 0.00000 0.05578 0.05408 0.00933
#> 7 6 0.00000 0.05280 0.05084 0.00772
#> 8 7 0.00000 0.05061 0.04765 0.00584
#> 9 8 0.00000 0.04887 0.04434 0.00366
#> 10 9 0.00000 0.04733 0.04074 0.00126
#> # ℹ 91 more rows
log(vespa64$igp)
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07988 0.07001 0.01336
#> 2 1 0.00000 0.07470 0.06775 0.01315
#> 3 2 0.00000 0.06942 0.06467 0.01271
#> 4 3 0.00000 0.06406 0.06099 0.01186
#> 5 4 0.00000 0.05956 0.05749 0.01072
#> 6 5 0.00000 0.05578 0.05408 0.00933
#> 7 6 0.00000 0.05280 0.05084 0.00772
#> 8 7 0.00000 0.05061 0.04765 0.00584
#> 9 8 0.00000 0.04887 0.04434 0.00366
#> 10 9 0.00000 0.04733 0.04074 0.00126
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08299 0.07385 0.00996
#> 2 1 0.00000 0.07741 0.07133 0.01037
#> 3 2 0.00000 0.07183 0.06841 0.01061
#> 4 3 0.00000 0.06608 0.06499 0.01049
#> 5 4 0.00000 0.06040 0.06132 0.01007
#> 6 5 0.00000 0.05531 0.05762 0.00928
#> 7 6 0.00000 0.05147 0.05423 0.00811
#> 8 7 0.00000 0.04853 0.05084 0.00655
#> 9 8 0.00000 0.04625 0.04727 0.00461
#> 10 9 0.00000 0.04445 0.04347 0.00237
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09972 0.06286 -0.02978
#> 2 1 0.00000 0.09410 0.06362 -0.02948
#> 3 2 0.00000 0.08761 0.06348 -0.02837
#> 4 3 0.00000 0.08021 0.06266 -0.02701
#> 5 4 0.00000 0.07323 0.06145 -0.02555
#> 6 5 0.00000 0.06713 0.05986 -0.02426
#> 7 6 0.00000 0.06191 0.05789 -0.02308
#> 8 7 0.00000 0.05769 0.05550 -0.02201
#> 9 8 0.00000 0.05431 0.05262 -0.02106
#> 10 9 0.00000 0.05155 0.04920 -0.02022
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09692 0.06323 -0.03172
#> 2 1 0.00000 0.09120 0.06417 -0.03089
#> 3 2 0.00000 0.08503 0.06404 -0.02976
#> 4 3 0.00000 0.07835 0.06335 -0.02842
#> 5 4 0.00000 0.07172 0.06217 -0.02700
#> 6 5 0.00000 0.06579 0.06061 -0.02568
#> 7 6 0.00000 0.06083 0.05869 -0.02450
#> 8 7 0.00000 0.05699 0.05640 -0.02350
#> 9 8 0.00000 0.05407 0.05364 -0.02260
#> 10 9 0.00000 0.05192 0.05018 -0.02184
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08069 0.07040 0.01618
#> 2 1 0.00000 0.07571 0.06834 0.01538
#> 3 2 0.00000 0.07097 0.06577 0.01508
#> 4 3 0.00000 0.06638 0.06255 0.01463
#> 5 4 0.00000 0.06210 0.05907 0.01381
#> 6 5 0.00000 0.05816 0.05547 0.01260
#> 7 6 0.00000 0.05471 0.05189 0.01103
#> 8 7 0.00000 0.05200 0.04848 0.00913
#> 9 8 0.00000 0.04998 0.04511 0.00692
#> 10 9 0.00000 0.04840 0.04160 0.00449
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08824 0.07403 0.01486
#> 2 1 0.00000 0.08261 0.07383 0.01452
#> 3 2 0.00000 0.07708 0.07198 0.01453
#> 4 3 0.00000 0.07135 0.06891 0.01447
#> 5 4 0.00000 0.06577 0.06526 0.01414
#> 6 5 0.00000 0.06079 0.06160 0.01355
#> 7 6 0.00000 0.05655 0.05806 0.01260
#> 8 7 0.00000 0.05357 0.05481 0.01113
#> 9 8 0.00000 0.05154 0.05162 0.00923
#> 10 9 0.00000 0.05000 0.04819 0.00688
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07372 0.03620 -0.04877
#> 2 1 0.00000 0.07010 0.03840 -0.04850
#> 3 2 0.00000 0.06692 0.04071 -0.04786
#> 4 3 0.00000 0.06378 0.04269 -0.04669
#> 5 4 0.00000 0.06053 0.04415 -0.04522
#> 6 5 0.00000 0.05731 0.04508 -0.04350
#> 7 6 0.00000 0.05420 0.04562 -0.04144
#> 8 7 0.00000 0.05147 0.04531 -0.03935
#> 9 8 0.00000 0.04921 0.04417 -0.03731
#> 10 9 0.00000 0.04720 0.04248 -0.03533
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06920 0.04694 -0.05384
#> 2 1 0.00000 0.06673 0.04896 -0.05166
#> 3 2 0.00000 0.06365 0.05111 -0.04900
#> 4 3 0.00000 0.06035 0.05265 -0.04634
#> 5 4 0.00000 0.05701 0.05350 -0.04376
#> 6 5 0.00000 0.05382 0.05353 -0.04129
#> 7 6 0.00000 0.05109 0.05252 -0.03902
#> 8 7 0.00000 0.04882 0.05052 -0.03692
#> 9 8 0.00000 0.04705 0.04762 -0.03494
#> 10 9 0.00000 0.04561 0.04393 -0.03306
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08389 0.06404 0.02336
#> 2 1 0.00000 0.07736 0.06357 0.02452
#> 3 2 0.00000 0.06987 0.06182 0.02529
#> 4 3 0.00000 0.06153 0.05877 0.02565
#> 5 4 0.00000 0.05354 0.05500 0.02536
#> 6 5 0.00000 0.04650 0.05089 0.02436
#> 7 6 0.00000 0.04118 0.04683 0.02249
#> 8 7 0.00000 0.03773 0.04323 0.01982
#> 9 8 0.00000 0.03584 0.04023 0.01637
#> 10 9 0.00000 0.03489 0.03796 0.01247
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08175 0.06777 0.02297
#> 2 1 0.00000 0.07407 0.06805 0.02381
#> 3 2 0.00000 0.06619 0.06665 0.02476
#> 4 3 0.00000 0.05827 0.06381 0.02524
#> 5 4 0.00000 0.05046 0.06015 0.02513
#> 6 5 0.00000 0.04348 0.05616 0.02431
#> 7 6 0.00000 0.03787 0.05223 0.02267
#> 8 7 0.00000 0.03413 0.04876 0.02031
#> 9 8 0.00000 0.03206 0.04582 0.01738
#> 10 9 0.00000 0.03143 0.04350 0.01396
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09146 0.06222 0.01491
#> 2 1 0.00000 0.08400 0.06468 0.01548
#> 3 2 0.00000 0.07675 0.06619 0.01616
#> 4 3 0.00000 0.07020 0.06640 0.01669
#> 5 4 0.00000 0.06511 0.06537 0.01689
#> 6 5 0.00000 0.06124 0.06309 0.01669
#> 7 6 0.00000 0.05824 0.05937 0.01606
#> 8 7 0.00000 0.05539 0.05448 0.01510
#> 9 8 0.00000 0.05270 0.04903 0.01383
#> 10 9 0.00000 0.05027 0.04373 0.01222
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09118 0.06255 0.01473
#> 2 1 0.00000 0.08347 0.06589 0.01535
#> 3 2 0.00000 0.07602 0.06799 0.01638
#> 4 3 0.00000 0.06938 0.06849 0.01742
#> 5 4 0.00000 0.06373 0.06705 0.01833
#> 6 5 0.00000 0.05863 0.06386 0.01906
#> 7 6 0.00000 0.05413 0.05932 0.01935
#> 8 7 0.00000 0.05021 0.05402 0.01916
#> 9 8 0.00000 0.04720 0.04868 0.01833
#> 10 9 0.00000 0.04508 0.04433 0.01689
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.05089 0.07130 0.02994
#> 2 1 0.00000 0.04737 0.06860 0.03024
#> 3 2 0.00000 0.04351 0.06432 0.03062
#> 4 3 0.00000 0.04023 0.06055 0.03027
#> 5 4 0.00000 0.03772 0.05748 0.02921
#> 6 5 0.00000 0.03614 0.05524 0.02741
#> 7 6 0.00000 0.03524 0.05367 0.02509
#> 8 7 0.00000 0.03472 0.05253 0.02239
#> 9 8 0.00000 0.03415 0.05152 0.01938
#> 10 9 0.00000 0.03315 0.05044 0.01625
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.05739 0.07197 0.02943
#> 2 1 0.00000 0.05391 0.07004 0.03033
#> 3 2 0.00000 0.04984 0.06734 0.03080
#> 4 3 0.00000 0.04609 0.06406 0.03069
#> 5 4 0.00000 0.04299 0.06066 0.02994
#> 6 5 0.00000 0.04074 0.05746 0.02852
#> 7 6 0.00000 0.03938 0.05457 0.02650
#> 8 7 0.00000 0.03866 0.05195 0.02409
#> 9 8 0.00000 0.03813 0.04952 0.02145
#> 10 9 0.00000 0.03733 0.04715 0.01870
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.04770 0.07868 0.00968
#> 2 1 0.00000 0.04326 0.07672 0.01101
#> 3 2 0.00000 0.03921 0.07362 0.01214
#> 4 3 0.00000 0.03579 0.06971 0.01264
#> 5 4 0.00000 0.03315 0.06543 0.01246
#> 6 5 0.00000 0.03148 0.06120 0.01155
#> 7 6 0.00000 0.03070 0.05720 0.00996
#> 8 7 0.00000 0.03048 0.05355 0.00792
#> 9 8 0.00000 0.03049 0.05029 0.00565
#> 10 9 0.00000 0.03028 0.04745 0.00342
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.05960 0.07897 0.00835
#> 2 1 0.00000 0.05426 0.07807 0.01000
#> 3 2 0.00000 0.04965 0.07583 0.01140
#> 4 3 0.00000 0.04561 0.07265 0.01229
#> 5 4 0.00000 0.04235 0.06896 0.01264
#> 6 5 0.00000 0.04000 0.06508 0.01236
#> 7 6 0.00000 0.03861 0.06129 0.01145
#> 8 7 0.00000 0.03787 0.05763 0.00996
#> 9 8 0.00000 0.03743 0.05404 0.00803
#> 10 9 0.00000 0.03683 0.05042 0.00591
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[17]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06364 0.03547 0.04607
#> 2 1 0.00000 0.05928 0.03562 0.04491
#> 3 2 0.00000 0.05527 0.03521 0.04357
#> 4 3 0.00000 0.05125 0.03481 0.04195
#> 5 4 0.00000 0.04743 0.03446 0.04014
#> 6 5 0.00000 0.04386 0.03428 0.03800
#> 7 6 0.00000 0.04068 0.03425 0.03556
#> 8 7 0.00000 0.03782 0.03429 0.03284
#> 9 8 0.00000 0.03512 0.03438 0.02994
#> 10 9 0.00000 0.03248 0.03449 0.02694
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[18]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06305 0.03605 0.05031
#> 2 1 0.00000 0.05826 0.03515 0.04928
#> 3 2 0.00000 0.05382 0.03417 0.04799
#> 4 3 0.00000 0.04967 0.03345 0.04632
#> 5 4 0.00000 0.04595 0.03297 0.04438
#> 6 5 0.00000 0.04265 0.03262 0.04205
#> 7 6 0.00000 0.03986 0.03235 0.03937
#> 8 7 0.00000 0.03754 0.03221 0.03641
#> 9 8 0.00000 0.03525 0.03218 0.03316
#> 10 9 0.00000 0.03298 0.03213 0.02985
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[19]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08772 0.06125 0.00737
#> 2 1 0.00000 0.08397 0.06256 0.00784
#> 3 2 0.00000 0.08013 0.06268 0.00849
#> 4 3 0.00000 0.07579 0.06154 0.00927
#> 5 4 0.00000 0.07119 0.05959 0.00999
#> 6 5 0.00000 0.06649 0.05701 0.01056
#> 7 6 0.00000 0.06194 0.05400 0.01083
#> 8 7 0.00000 0.05754 0.05059 0.01065
#> 9 8 0.00000 0.05346 0.04680 0.00994
#> 10 9 0.00000 0.04979 0.04284 0.00882
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[20]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07986 0.07210 0.01189
#> 2 1 0.00000 0.07452 0.07054 0.01250
#> 3 2 0.00000 0.06942 0.06803 0.01332
#> 4 3 0.00000 0.06424 0.06491 0.01378
#> 5 4 0.00000 0.05947 0.06158 0.01373
#> 6 5 0.00000 0.05549 0.05822 0.01314
#> 7 6 0.00000 0.05217 0.05476 0.01210
#> 8 7 0.00000 0.04918 0.05097 0.01067
#> 9 8 0.00000 0.04644 0.04677 0.00886
#> 10 9 0.00000 0.04386 0.04236 0.00685
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[21]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07787 0.04217 0.04341
#> 2 1 0.00000 0.07228 0.04130 0.04290
#> 3 2 0.00000 0.06728 0.04026 0.04228
#> 4 3 0.00000 0.06243 0.03939 0.04126
#> 5 4 0.00000 0.05803 0.03873 0.03982
#> 6 5 0.00000 0.05396 0.03833 0.03786
#> 7 6 0.00000 0.05017 0.03811 0.03538
#> 8 7 0.00000 0.04655 0.03800 0.03256
#> 9 8 0.00000 0.04313 0.03797 0.02962
#> 10 9 0.00000 0.03968 0.03799 0.02658
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[22]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.07083 0.04544 0.04030
#> 2 1 0.00000 0.06599 0.04402 0.04003
#> 3 2 0.00000 0.06085 0.04249 0.03935
#> 4 3 0.00000 0.05582 0.04135 0.03822
#> 5 4 0.00000 0.05142 0.04075 0.03663
#> 6 5 0.00000 0.04764 0.04046 0.03461
#> 7 6 0.00000 0.04434 0.04022 0.03211
#> 8 7 0.00000 0.04157 0.04003 0.02937
#> 9 8 0.00000 0.03895 0.03986 0.02647
#> 10 9 0.00000 0.03606 0.03961 0.02343
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[23]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08735 0.06517 0.01473
#> 2 1 0.00000 0.08311 0.06594 0.01520
#> 3 2 0.00000 0.07912 0.06543 0.01619
#> 4 3 0.00000 0.07483 0.06383 0.01726
#> 5 4 0.00000 0.07024 0.06135 0.01816
#> 6 5 0.00000 0.06564 0.05831 0.01868
#> 7 6 0.00000 0.06114 0.05487 0.01856
#> 8 7 0.00000 0.05692 0.05125 0.01792
#> 9 8 0.00000 0.05296 0.04734 0.01674
#> 10 9 0.00000 0.04926 0.04312 0.01500
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[24]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08645 0.07239 0.01582
#> 2 1 0.00000 0.08182 0.07259 0.01576
#> 3 2 0.00000 0.07793 0.07215 0.01646
#> 4 3 0.00000 0.07385 0.07065 0.01719
#> 5 4 0.00000 0.06945 0.06819 0.01789
#> 6 5 0.00000 0.06492 0.06501 0.01835
#> 7 6 0.00000 0.06042 0.06129 0.01841
#> 8 7 0.00000 0.05625 0.05729 0.01791
#> 9 8 0.00000 0.05235 0.05297 0.01689
#> 10 9 0.00000 0.04872 0.04835 0.01537
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[25]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06293 0.04833 0.00875
#> 2 1 0.00000 0.06216 0.04591 0.00789
#> 3 2 0.00000 0.06000 0.04236 0.00712
#> 4 3 0.00000 0.05697 0.03839 0.00643
#> 5 4 0.00000 0.05314 0.03409 0.00576
#> 6 5 0.00000 0.04837 0.02947 0.00511
#> 7 6 0.00000 0.04247 0.02454 0.00458
#> 8 7 0.00000 0.03588 0.01970 0.00403
#> 9 8 0.00000 0.02881 0.01491 0.00350
#> 10 9 0.00000 0.02142 0.01022 0.00297
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[26]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06787 0.07127 0.01240
#> 2 1 0.00000 0.06462 0.06745 0.01333
#> 3 2 0.00000 0.06122 0.06364 0.01386
#> 4 3 0.00000 0.05778 0.06007 0.01414
#> 5 4 0.00000 0.05407 0.05674 0.01413
#> 6 5 0.00000 0.05096 0.05385 0.01388
#> 7 6 0.00000 0.04858 0.05138 0.01329
#> 8 7 0.00000 0.04655 0.04889 0.01244
#> 9 8 0.00000 0.04486 0.04619 0.01135
#> 10 9 0.00000 0.04327 0.04332 0.01008
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[27]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.02819 0.06437 -0.02135
#> 2 1 0.00000 0.02691 0.06132 -0.01879
#> 3 2 0.00000 0.02635 0.05773 -0.01655
#> 4 3 0.00000 0.02659 0.05423 -0.01503
#> 5 4 0.00000 0.02741 0.05072 -0.01394
#> 6 5 0.00000 0.02873 0.04737 -0.01333
#> 7 6 0.00000 0.03009 0.04432 -0.01323
#> 8 7 0.00000 0.03114 0.04129 -0.01345
#> 9 8 0.00000 0.03180 0.03809 -0.01382
#> 10 9 0.00000 0.03199 0.03463 -0.01418
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[28]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.04003 0.06910 -0.02854
#> 2 1 0.00000 0.03670 0.06745 -0.02650
#> 3 2 0.00000 0.03468 0.06535 -0.02423
#> 4 3 0.00000 0.03348 0.06296 -0.02205
#> 5 4 0.00000 0.03319 0.06063 -0.02018
#> 6 5 0.00000 0.03377 0.05836 -0.01884
#> 7 6 0.00000 0.03490 0.05591 -0.01793
#> 8 7 0.00000 0.03629 0.05329 -0.01755
#> 9 8 0.00000 0.03744 0.05033 -0.01768
#> 10 9 0.00000 0.03817 0.04699 -0.01811
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[29]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.03636 0.07536 -0.00826
#> 2 1 0.00000 0.03466 0.07239 -0.00561
#> 3 2 0.00000 0.03275 0.06886 -0.00297
#> 4 3 0.00000 0.03148 0.06550 -0.00080
#> 5 4 0.00000 0.03087 0.06273 0.00070
#> 6 5 0.00000 0.03092 0.06064 0.00141
#> 7 6 0.00000 0.03137 0.05877 0.00149
#> 8 7 0.00000 0.03197 0.05683 0.00109
#> 9 8 0.00000 0.03246 0.05449 0.00039
#> 10 9 0.00000 0.03264 0.05158 -0.00048
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[30]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.03340 0.07627 -0.00600
#> 2 1 0.00000 0.03333 0.07353 -0.00403
#> 3 2 0.00000 0.03194 0.07098 -0.00210
#> 4 3 0.00000 0.03107 0.06833 -0.00061
#> 5 4 0.00000 0.03084 0.06590 0.00031
#> 6 5 0.00000 0.03113 0.06355 0.00068
#> 7 6 0.00000 0.03179 0.06124 0.00052
#> 8 7 0.00000 0.03252 0.05870 0.00002
#> 9 8 0.00000 0.03307 0.05574 -0.00068
#> 10 9 0.00000 0.03326 0.05219 -0.00142
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[31]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.02606 0.06468 -0.03513
#> 2 1 0.00000 0.02466 0.06378 -0.03208
#> 3 2 0.00000 0.02392 0.06257 -0.02934
#> 4 3 0.00000 0.02363 0.06095 -0.02704
#> 5 4 0.00000 0.02392 0.05905 -0.02533
#> 6 5 0.00000 0.02466 0.05697 -0.02414
#> 7 6 0.00000 0.02555 0.05457 -0.02318
#> 8 7 0.00000 0.02643 0.05180 -0.02239
#> 9 8 0.00000 0.02704 0.04848 -0.02165
#> 10 9 0.00000 0.02731 0.04464 -0.02078
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[32]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.02191 0.06459 -0.03156
#> 2 1 0.00000 0.02054 0.06284 -0.02951
#> 3 2 0.00000 0.02024 0.06118 -0.02758
#> 4 3 0.00000 0.02045 0.05949 -0.02601
#> 5 4 0.00000 0.02125 0.05762 -0.02491
#> 6 5 0.00000 0.02245 0.05534 -0.02416
#> 7 6 0.00000 0.02385 0.05255 -0.02359
#> 8 7 0.00000 0.02527 0.04918 -0.02305
#> 9 8 0.00000 0.02652 0.04520 -0.02246
#> 10 9 0.00000 0.02733 0.04073 -0.02169
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[33]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.12479 0.00929 0.04877
#> 2 1 0.00000 0.11974 0.01259 0.04936
#> 3 2 0.00000 0.11487 0.01609 0.04976
#> 4 3 0.00000 0.11015 0.01933 0.04970
#> 5 4 0.00000 0.10586 0.02237 0.04924
#> 6 5 0.00000 0.10212 0.02531 0.04839
#> 7 6 0.00000 0.09882 0.02808 0.04704
#> 8 7 0.00000 0.09574 0.03061 0.04519
#> 9 8 0.00000 0.09267 0.03288 0.04283
#> 10 9 0.00000 0.08956 0.03487 0.04000
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[34]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11116 0.00763 0.04540
#> 2 1 0.00000 0.10863 0.01073 0.04583
#> 3 2 0.00000 0.10539 0.01365 0.04547
#> 4 3 0.00000 0.10239 0.01650 0.04455
#> 5 4 0.00000 0.09990 0.01910 0.04308
#> 6 5 0.00000 0.09756 0.02149 0.04110
#> 7 6 0.00000 0.09509 0.02370 0.03862
#> 8 7 0.00000 0.09236 0.02544 0.03568
#> 9 8 0.00000 0.08934 0.02672 0.03251
#> 10 9 0.00000 0.08609 0.02766 0.02913
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[35]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.12394 0.04408 0.04480
#> 2 1 0.00000 0.11938 0.04579 0.04376
#> 3 2 0.00000 0.11488 0.04694 0.04211
#> 4 3 0.00000 0.11065 0.04744 0.04021
#> 5 4 0.00000 0.10704 0.04741 0.03807
#> 6 5 0.00000 0.10427 0.04674 0.03572
#> 7 6 0.00000 0.10180 0.04543 0.03305
#> 8 7 0.00000 0.09965 0.04356 0.03027
#> 9 8 0.00000 0.09750 0.04097 0.02722
#> 10 9 0.00000 0.09516 0.03756 0.02384
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[36]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.12101 0.05276 0.04619
#> 2 1 0.00000 0.11609 0.05421 0.04425
#> 3 2 0.00000 0.11117 0.05518 0.04215
#> 4 3 0.00000 0.10675 0.05517 0.03994
#> 5 4 0.00000 0.10302 0.05425 0.03765
#> 6 5 0.00000 0.09982 0.05233 0.03514
#> 7 6 0.00000 0.09685 0.04949 0.03233
#> 8 7 0.00000 0.09411 0.04585 0.02920
#> 9 8 0.00000 0.09146 0.04165 0.02586
#> 10 9 0.00000 0.08883 0.03697 0.02241
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[37]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11911 0.00200 0.04189
#> 2 1 0.00000 0.11488 0.00593 0.04393
#> 3 2 0.00000 0.11024 0.00988 0.04580
#> 4 3 0.00000 0.10591 0.01389 0.04698
#> 5 4 0.00000 0.10252 0.01758 0.04744
#> 6 5 0.00000 0.09988 0.02118 0.04733
#> 7 6 0.00000 0.09762 0.02466 0.04664
#> 8 7 0.00000 0.09542 0.02800 0.04529
#> 9 8 0.00000 0.09299 0.03119 0.04328
#> 10 9 0.00000 0.09035 0.03405 0.04075
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[38]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11739 0.00974 0.03784
#> 2 1 0.00000 0.11299 0.01374 0.03900
#> 3 2 0.00000 0.10870 0.01723 0.03961
#> 4 3 0.00000 0.10463 0.02016 0.03957
#> 5 4 0.00000 0.10078 0.02297 0.03898
#> 6 5 0.00000 0.09693 0.02566 0.03781
#> 7 6 0.00000 0.09307 0.02810 0.03617
#> 8 7 0.00000 0.08938 0.03025 0.03412
#> 9 8 0.00000 0.08567 0.03214 0.03161
#> 10 9 0.00000 0.08179 0.03382 0.02862
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[39]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.12902 0.02490 0.05023
#> 2 1 0.00000 0.12673 0.02810 0.04908
#> 3 2 0.00000 0.12320 0.03037 0.04809
#> 4 3 0.00000 0.11955 0.03179 0.04668
#> 5 4 0.00000 0.11616 0.03232 0.04489
#> 6 5 0.00000 0.11309 0.03187 0.04266
#> 7 6 0.00000 0.11020 0.03078 0.04007
#> 8 7 0.00000 0.10726 0.02909 0.03708
#> 9 8 0.00000 0.10416 0.02684 0.03369
#> 10 9 0.00000 0.10106 0.02424 0.03020
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[40]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.13574 0.03507 0.04748
#> 2 1 0.00000 0.13031 0.03974 0.04645
#> 3 2 0.00000 0.12543 0.04281 0.04521
#> 4 3 0.00000 0.12129 0.04459 0.04373
#> 5 4 0.00000 0.11784 0.04519 0.04198
#> 6 5 0.00000 0.11493 0.04462 0.03987
#> 7 6 0.00000 0.11237 0.04289 0.03737
#> 8 7 0.00000 0.10999 0.04017 0.03450
#> 9 8 0.00000 0.10750 0.03654 0.03124
#> 10 9 0.00000 0.10485 0.03224 0.02773
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[41]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11075 0.04919 0.03535
#> 2 1 0.00000 0.10829 0.05013 0.03386
#> 3 2 0.00000 0.10544 0.05034 0.03212
#> 4 3 0.00000 0.10262 0.04956 0.03016
#> 5 4 0.00000 0.10002 0.04775 0.02788
#> 6 5 0.00000 0.09771 0.04502 0.02532
#> 7 6 0.00000 0.09552 0.04177 0.02246
#> 8 7 0.00000 0.09331 0.03822 0.01926
#> 9 8 0.00000 0.09097 0.03451 0.01592
#> 10 9 0.00000 0.08822 0.03063 0.01244
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[42]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11859 0.04730 0.02482
#> 2 1 0.00000 0.11319 0.04708 0.02348
#> 3 2 0.00000 0.10882 0.04603 0.02192
#> 4 3 0.00000 0.10539 0.04455 0.02012
#> 5 4 0.00000 0.10277 0.04280 0.01810
#> 6 5 0.00000 0.10066 0.04077 0.01587
#> 7 6 0.00000 0.09867 0.03846 0.01340
#> 8 7 0.00000 0.09672 0.03592 0.01082
#> 9 8 0.00000 0.09450 0.03302 0.00822
#> 10 9 0.00000 0.09161 0.02964 0.00547
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[43]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.13172 0.07200 0.01361
#> 2 1 0.00000 0.12448 0.07224 0.01167
#> 3 2 0.00000 0.11771 0.07196 0.00999
#> 4 3 0.00000 0.11176 0.07111 0.00858
#> 5 4 0.00000 0.10693 0.06976 0.00728
#> 6 5 0.00000 0.10303 0.06788 0.00603
#> 7 6 0.00000 0.09988 0.06556 0.00483
#> 8 7 0.00000 0.09735 0.06273 0.00367
#> 9 8 0.00000 0.09505 0.05918 0.00251
#> 10 9 0.00000 0.09270 0.05490 0.00138
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[44]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.12313 0.07343 0.01332
#> 2 1 0.00000 0.11600 0.07351 0.01114
#> 3 2 0.00000 0.11074 0.07316 0.00962
#> 4 3 0.00000 0.10685 0.07243 0.00835
#> 5 4 0.00000 0.10396 0.07115 0.00718
#> 6 5 0.00000 0.10146 0.06925 0.00605
#> 7 6 0.00000 0.09911 0.06655 0.00504
#> 8 7 0.00000 0.09678 0.06317 0.00418
#> 9 8 0.00000 0.09440 0.05918 0.00353
#> 10 9 0.00000 0.09189 0.05474 0.00309
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[45]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11302 0.04802 0.03102
#> 2 1 0.00000 0.10811 0.05019 0.02979
#> 3 2 0.00000 0.10315 0.05169 0.02836
#> 4 3 0.00000 0.09881 0.05249 0.02672
#> 5 4 0.00000 0.09521 0.05264 0.02486
#> 6 5 0.00000 0.09238 0.05228 0.02270
#> 7 6 0.00000 0.09012 0.05151 0.02032
#> 8 7 0.00000 0.08812 0.05039 0.01780
#> 9 8 0.00000 0.08632 0.04885 0.01520
#> 10 9 0.00000 0.08460 0.04691 0.01255
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[46]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11145 0.03932 0.02652
#> 2 1 0.00000 0.10709 0.04267 0.02476
#> 3 2 0.00000 0.10181 0.04557 0.02298
#> 4 3 0.00000 0.09696 0.04762 0.02129
#> 5 4 0.00000 0.09247 0.04875 0.01950
#> 6 5 0.00000 0.08869 0.04921 0.01757
#> 7 6 0.00000 0.08560 0.04931 0.01537
#> 8 7 0.00000 0.08331 0.04895 0.01284
#> 9 8 0.00000 0.08167 0.04820 0.01016
#> 10 9 0.00000 0.08029 0.04711 0.00718
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[47]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.11295 0.06035 0.02329
#> 2 1 0.00000 0.10708 0.06184 0.02191
#> 3 2 0.00000 0.10059 0.06314 0.02012
#> 4 3 0.00000 0.09529 0.06333 0.01826
#> 5 4 0.00000 0.09120 0.06281 0.01627
#> 6 5 0.00000 0.08823 0.06179 0.01417
#> 7 6 0.00000 0.08584 0.06030 0.01202
#> 8 7 0.00000 0.08376 0.05822 0.00982
#> 9 8 0.00000 0.08201 0.05551 0.00771
#> 10 9 0.00000 0.08042 0.05235 0.00576
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[48]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.10194 0.05078 0.02312
#> 2 1 0.00000 0.09713 0.05335 0.02085
#> 3 2 0.00000 0.09261 0.05573 0.01893
#> 4 3 0.00000 0.08879 0.05700 0.01719
#> 5 4 0.00000 0.08571 0.05727 0.01557
#> 6 5 0.00000 0.08332 0.05682 0.01407
#> 7 6 0.00000 0.08145 0.05581 0.01269
#> 8 7 0.00000 0.08027 0.05419 0.01135
#> 9 8 0.00000 0.07956 0.05215 0.01006
#> 10 9 0.00000 0.07898 0.04979 0.00878
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[49]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.14997 0.03639 0.03880
#> 2 1 0.00000 0.14263 0.03872 0.03789
#> 3 2 0.00000 0.13462 0.03995 0.03664
#> 4 3 0.00000 0.12791 0.03963 0.03516
#> 5 4 0.00000 0.12292 0.03833 0.03333
#> 6 5 0.00000 0.11914 0.03631 0.03096
#> 7 6 0.00000 0.11650 0.03363 0.02790
#> 8 7 0.00000 0.11451 0.03046 0.02425
#> 9 8 0.00000 0.11294 0.02707 0.02028
#> 10 9 0.00000 0.11175 0.02357 0.01629
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[50]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.14488 0.02988 0.04404
#> 2 1 0.00000 0.13815 0.03189 0.04273
#> 3 2 0.00000 0.13218 0.03263 0.04100
#> 4 3 0.00000 0.12635 0.03208 0.03880
#> 5 4 0.00000 0.12129 0.03072 0.03608
#> 6 5 0.00000 0.11758 0.02890 0.03313
#> 7 6 0.00000 0.11501 0.02669 0.03001
#> 8 7 0.00000 0.11287 0.02398 0.02653
#> 9 8 0.00000 0.11099 0.02057 0.02258
#> 10 9 0.00000 0.10925 0.01661 0.01848
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[51]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.15763 0.06424 0.00998
#> 2 1 0.00000 0.15085 0.06474 0.00803
#> 3 2 0.00000 0.14264 0.06511 0.00637
#> 4 3 0.00000 0.13452 0.06504 0.00501
#> 5 4 0.00000 0.12744 0.06448 0.00384
#> 6 5 0.00000 0.12158 0.06339 0.00273
#> 7 6 0.00000 0.11698 0.06169 0.00160
#> 8 7 0.00000 0.11354 0.05929 0.00049
#> 9 8 0.00000 0.11088 0.05594 -0.00067
#> 10 9 0.00000 0.10873 0.05195 -0.00185
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[52]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.15813 0.07688 0.01357
#> 2 1 0.00000 0.15081 0.07753 0.01166
#> 3 2 0.00000 0.14280 0.07785 0.00981
#> 4 3 0.00000 0.13466 0.07790 0.00832
#> 5 4 0.00000 0.12706 0.07737 0.00684
#> 6 5 0.00000 0.12074 0.07601 0.00519
#> 7 6 0.00000 0.11566 0.07384 0.00338
#> 8 7 0.00000 0.11181 0.07104 0.00163
#> 9 8 0.00000 0.10905 0.06781 0.00008
#> 10 9 0.00000 0.10671 0.06404 -0.00142
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[53]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.14799 0.03294 0.02931
#> 2 1 0.00000 0.14257 0.03668 0.02879
#> 3 2 0.00000 0.13630 0.03876 0.02780
#> 4 3 0.00000 0.13046 0.03919 0.02645
#> 5 4 0.00000 0.12564 0.03830 0.02462
#> 6 5 0.00000 0.12190 0.03655 0.02240
#> 7 6 0.00000 0.11881 0.03407 0.01975
#> 8 7 0.00000 0.11637 0.03093 0.01661
#> 9 8 0.00000 0.11444 0.02721 0.01301
#> 10 9 0.00000 0.11271 0.02324 0.00924
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[54]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.14999 0.03631 0.03794
#> 2 1 0.00000 0.14471 0.03904 0.03699
#> 3 2 0.00000 0.13838 0.04086 0.03583
#> 4 3 0.00000 0.13284 0.04101 0.03432
#> 5 4 0.00000 0.12769 0.03972 0.03228
#> 6 5 0.00000 0.12349 0.03763 0.02981
#> 7 6 0.00000 0.12045 0.03503 0.02697
#> 8 7 0.00000 0.11837 0.03196 0.02360
#> 9 8 0.00000 0.11673 0.02830 0.01964
#> 10 9 0.00000 0.11535 0.02427 0.01525
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[55]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.15765 0.05132 0.00548
#> 2 1 0.00000 0.15042 0.05434 0.00402
#> 3 2 0.00000 0.14263 0.05635 0.00327
#> 4 3 0.00000 0.13543 0.05781 0.00281
#> 5 4 0.00000 0.12916 0.05865 0.00239
#> 6 5 0.00000 0.12363 0.05864 0.00178
#> 7 6 0.00000 0.11913 0.05742 0.00084
#> 8 7 0.00000 0.11537 0.05507 -0.00049
#> 9 8 0.00000 0.11213 0.05173 -0.00204
#> 10 9 0.00000 0.10955 0.04785 -0.00342
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[56]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.15904 0.05959 0.00490
#> 2 1 0.00000 0.15237 0.06281 0.00295
#> 3 2 0.00000 0.14461 0.06458 0.00149
#> 4 3 0.00000 0.13682 0.06584 0.00054
#> 5 4 0.00000 0.12968 0.06655 -0.00025
#> 6 5 0.00000 0.12345 0.06654 -0.00110
#> 7 6 0.00000 0.11849 0.06544 -0.00211
#> 8 7 0.00000 0.11468 0.06308 -0.00323
#> 9 8 0.00000 0.11176 0.05979 -0.00435
#> 10 9 0.00000 0.10932 0.05567 -0.00552
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[57]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.06744 0.01866 -0.02188
#> 2 1 0.00000 0.06442 0.01996 -0.02325
#> 3 2 0.00000 0.06105 0.02122 -0.02483
#> 4 3 0.00000 0.05806 0.02229 -0.02625
#> 5 4 0.00000 0.05481 0.02352 -0.02771
#> 6 5 0.00000 0.05178 0.02458 -0.02932
#> 7 6 0.00000 0.04891 0.02531 -0.03103
#> 8 7 0.00000 0.04581 0.02604 -0.03280
#> 9 8 0.00000 0.04300 0.02664 -0.03468
#> 10 9 0.00000 0.03985 0.02732 -0.03651
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[58]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09275 0.01310 0.00710
#> 2 1 0.00000 0.08943 0.01561 0.00662
#> 3 2 0.00000 0.08603 0.01747 0.00592
#> 4 3 0.00000 0.08311 0.01884 0.00497
#> 5 4 0.00000 0.08091 0.01990 0.00377
#> 6 5 0.00000 0.07908 0.02064 0.00225
#> 7 6 0.00000 0.07737 0.02104 0.00036
#> 8 7 0.00000 0.07567 0.02114 -0.00186
#> 9 8 0.00000 0.07411 0.02085 -0.00432
#> 10 9 0.00000 0.07245 0.02030 -0.00699
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[59]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08764 0.06589 0.00953
#> 2 1 0.00000 0.08152 0.06628 0.00959
#> 3 2 0.00000 0.07626 0.06615 0.00955
#> 4 3 0.00000 0.07240 0.06504 0.00925
#> 5 4 0.00000 0.06990 0.06338 0.00857
#> 6 5 0.00000 0.06843 0.06113 0.00733
#> 7 6 0.00000 0.06743 0.05800 0.00566
#> 8 7 0.00000 0.06664 0.05412 0.00360
#> 9 8 0.00000 0.06601 0.04972 0.00128
#> 10 9 0.00000 0.06571 0.04516 -0.00103
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[60]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.08405 0.06611 0.00855
#> 2 1 0.00000 0.08121 0.06565 0.00754
#> 3 2 0.00000 0.07837 0.06490 0.00681
#> 4 3 0.00000 0.07638 0.06339 0.00574
#> 5 4 0.00000 0.07514 0.06135 0.00435
#> 6 5 0.00000 0.07435 0.05858 0.00268
#> 7 6 0.00000 0.07386 0.05539 0.00084
#> 8 7 0.00000 0.07353 0.05153 -0.00121
#> 9 8 0.00000 0.07316 0.04704 -0.00327
#> 10 9 0.00000 0.07273 0.04222 -0.00520
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[61]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09938 0.03381 0.01291
#> 2 1 0.00000 0.09651 0.03724 0.01211
#> 3 2 0.00000 0.09326 0.03940 0.01106
#> 4 3 0.00000 0.08995 0.04076 0.00957
#> 5 4 0.00000 0.08687 0.04171 0.00769
#> 6 5 0.00000 0.08404 0.04253 0.00547
#> 7 6 0.00000 0.08160 0.04332 0.00294
#> 8 7 0.00000 0.07928 0.04403 0.00006
#> 9 8 0.00000 0.07691 0.04460 -0.00306
#> 10 9 0.00000 0.07441 0.04507 -0.00644
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[62]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09821 0.03656 0.00845
#> 2 1 0.00000 0.09399 0.03997 0.00821
#> 3 2 0.00000 0.09021 0.04282 0.00742
#> 4 3 0.00000 0.08717 0.04479 0.00615
#> 5 4 0.00000 0.08462 0.04618 0.00436
#> 6 5 0.00000 0.08225 0.04705 0.00214
#> 7 6 0.00000 0.07987 0.04765 -0.00037
#> 8 7 0.00000 0.07737 0.04798 -0.00315
#> 9 8 0.00000 0.07472 0.04807 -0.00609
#> 10 9 0.00000 0.07184 0.04798 -0.00915
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[63]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.09465 0.06034 0.00781
#> 2 1 0.00000 0.08827 0.06032 0.00795
#> 3 2 0.00000 0.08330 0.05989 0.00747
#> 4 3 0.00000 0.07916 0.05838 0.00662
#> 5 4 0.00000 0.07589 0.05616 0.00539
#> 6 5 0.00000 0.07337 0.05349 0.00378
#> 7 6 0.00000 0.07135 0.05032 0.00181
#> 8 7 0.00000 0.06966 0.04685 -0.00032
#> 9 8 0.00000 0.06809 0.04302 -0.00255
#> 10 9 0.00000 0.06648 0.03886 -0.00483
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[64]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.00000 0.10308 0.06123 0.01024
#> 2 1 0.00000 0.09724 0.06230 0.01075
#> 3 2 0.00000 0.09210 0.06198 0.01044
#> 4 3 0.00000 0.08797 0.06034 0.00958
#> 5 4 0.00000 0.08484 0.05796 0.00817
#> 6 5 0.00000 0.08261 0.05517 0.00620
#> 7 6 0.00000 0.08085 0.05193 0.00375
#> 8 7 0.00000 0.07945 0.04830 0.00102
#> 9 8 0.00000 0.07836 0.04446 -0.00173
#> 10 9 0.00000 0.07748 0.04041 -0.00440
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "qts_sample" "list"