Дискретность определение: Дискретность — все статьи и новости

Автор: alexxlab · Опубликовано 26.10.1979 · Обновлено 24.10.2021

Содержание

Дискретность — Энциклопедия по машиностроению XXL

ДИСКРЕТНЫЙ СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРОВ [c.51]

Дискретный метод применим также для определения размеров поперечного сечения, обеспечивающих надежность по жесткости. [c.54]

Также легко применим дискретный метод для расчета из условий надежности по устойчивости. [c.56]

Перейдем теперь к одному из важнейших понятий теории вероятности — понятию случайной величины. Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, причем неизвестно заранее, какое именно [9]. Случайная величина, принимающая отделенные друг от друга значения, которые можно пронумеровать, называется дискретной (прерывной). Если возможные значения случайной величины непрерывно заполняют какой-то промежуток, то она называется непрерывной случайной величиной. [c.101]

Для дискретных случайных величин простейшей формой задания закона является ряд распределений в виде таблицы, в которой перечислены возможные значения случайной величины и соответствующие им вероятности [c.101]

Для непрерывных случайных величин ряд распределения построить невозможно, в зтом случае пользуются более универсальной характеристикой (применимой как для дискретных, так и для непрерывных случайных величин) — функцией распределения, которую иногда называют jih-тегральным законом распределения, выражающей вероятность того, что случайная величина X примет значение меньшее, чем х [c.101]

Для машин, выпускающих штучную (дискретную) продукцию, коэффициент размерности — шт. Его численное значение — это число единиц продукции в одной одновременно обрабатываемой партии или число единиц продукции, ставшей штучной в резуль-

[c.594]

Переменной х соответствует простое утвердительное высказывание (либо определенно истинное, либо определенно ложное) или устройство, характеризуемое двумя конечными (дискретными) значениями его состояний и называемое обычно реле. [c.596]

Необходимо указывать на чертежах допустимую огранку поверхностей. Огранка получается вследствие того, что перемещение исполнительных органов станка происходит не непрерывно, а дискретно. Например, непрерывная кривая, направленная по дуге окружности, заменяется вписанной ломаной линией, обычно составленной из отрезков прямых. Такая замена называется аппроксимацией. В ряде случаев при аппроксимации бывает допустима весьма значительная даже видимая невооруженным глазом огранка. Это и должно быть оговорено на чертеже для облегчения расчета программирования.

[c.34]

Для осуществления способа имеются две группы приборов автоматические Оптиметры (преобразование контура непрерывное) и дискретные Оптиметры (преобразование — по точкам). [c.296]

Простейшие и широкодоступные Оптиметры дискретного типа транспарантный — рис. 254 и экранный — рис. 255. [c.297]

Поверхности, к которым нельзя применить математические закономерности, обычно задают достаточно плотной сетью линий, принадлежащих этим поверхностям. Совокупность таких линий называют дискретной сетью, или дискретным каркасом поверхности. [c.165]

Дискретный — означает состоящий и отдельных -элементов. [c.165]

Современное научное представление о системах дает основание считать, что поступательные, вращательные и колебательные составляющие внутренней энергии квантуются в форме дискретных [c.69]

Логическое объяснение этих явно двойственных свойств может быть найдено при проведении экспериментов. В экспериментах по изучению фотоэлектрического эффекта наблюдалось действие индивидуальных фотонов, ударяющихся о твердую поверхность. В экспериментах по дифракции измерялся статистический эффект от большого числа фотонов и электронов. Таким образом, вещество и излучение можно считать состоящими из дискретных ча-

[c.71]

Это уравнение впервые было получено Шредингером. Наличие величины i в принятом решении указывает на то, что функция 1р не имеет реального физического смысла. Свойства этого уравнения таковы, что приемлемые решения получаются только в том случае, если энергия имеет определенные дискретные значения. Величины S, для которых уравнение имеет приемлемые значения, интерпретируются как допустимые значения энергии системы. [c.76]

Размер и удельная поверхность дискретного компонента зависят от степени дисперсности, по которой различают коллоидные и грубодисперсные системы. К первым относят системы с размером частиц менее 0,1 мк, а ко вторым — с размером частиц более 1 мк. В дальнейшем будут рассматриваться грубодисперсные системы со структурно свободными частицами. Их классификация [c.9]

Влияние множества дискретных частиц на собственную турбулентность жидкости. [c.100]

В данном разделе рассматривается первая задача — поперечные пульсации одиночной твердой частицы в турбулентном потоке (Л. 58]. Полученные результаты могут быть распространены и на нестесненные дисперсные потоки, которые определяются как системы, в которых отсутствует влияние стенок (D/dr 25- 30), соседних частиц друг на друга и всей массы дискретного компонента на несущий поток. Для газодисперсных потоков последние условия ограничиваются объемной концентрацией порядка 4-10 (гл. 2) (Л. 99]. Для

[c.100]

Очевидно, что полученные критериальные зависимости (4-31) —(4-34) справедливы для всех подобных процессов осредненного течения газовзвеси и что их конкретный, расчетный вид можно определить лишь на основе экспериментов. Заметим также, что уравнение (4-31) позволяет оценить потерю давления в потоках газовзвеси, а уравнения (4-32) — (4-34)—структуру дисперсной проточной системы. При отсутствии дискретного компонента (р—>-0, da—>-0) критериальные уравнения приобретают обычное для однородных сред выражение, а функции (4-33) и (4-34), естественно, вырождаются в нуль. При исследовании турбулентных течений (см. гл. 3) необходимо дополнительно оценивать степень или интенсивность турбулентности, определяемую как отношение среднеквадратичного отклонения скорости к средней скорости или как число Кармана (Ка)

[c.122]

Здесь G, G t — расход массы сплошного и дискретного компонентов потока в поперечном направлении,вызванный крупномасштабными турбулентными пульсациями f— поверхность нагрева txt, v , и.гт — температуры и скорости компонентов потока в районе турбулентного ядра s, s t — касательные напряжения, относящиеся к непрерывной и дискретной среде потока.

[c.188]

Основные недостатки рассматриваемой гипотезы кроются в механическом переносе условий распространения тепла в неподвижной среде на движущийся поток и в незакономерной замене дискретной среды сплошной. Принципиальная недопустимость такой замены рассматривалась в гл. 1. Главное следствие [c.330]

Ранее подчеркивалась ведущая роль концентрации дискретных частиц для процессов механики, аэродинамики и теплообмена (гл. 1-10). Покажем, что при анализе особенностей теплообменных аппаратов влияние концентрации проявляется не менее значительно, определяя принципиальные возможности, преимущества и недостатки рассматриваемой группы теплообменников.

[c.360]

Для однопознционных машин дискретного действия величина подсчитывается как сумма последовательности неперекрываемых опсраи,нй (или их частей), соответствующих выпуску одного объекта или партии одновременно, в одной позиции, обрабатываемых объектов. [c.594]

Этим теоретическое развитие стачистической термодинамики завершено. Уравнение (4-28) содержит все основные сведения, которые термодинамика может дать относительно свойств системы и обеспечить логическую основу для всех термодинамических анализов. Сумма состояний Z определяется энергетическими уровнями, абсолютной температурой и общим числом частиц, составляющих систему величина W определяется видом распределения энергии системы среди различных частиц, т. е. числом частиц на каждом дискретном энергетическом уровне.

[c.130]

Дисперсными будем считать гетерогенные системы, состоящие из псевдосплошной дисперсионной среды (компонентов, фаз) и дискретной дисперсной среды (компонентов, фаз), отделенных друг от друга развитой поверхностью раздела. Компоненты—химически индивидуальные вещества, а фазы — однородные части системы, находящиеся в различном агрегатном состоянии. Подчеркнем, что дисперсионная среда — псевдо-сплошная вследствие макроразрывов ее непрерывности дисперсными частицами, а дисперсная среда — макро-дискретная (dis retus — разделенный, прерывистый).

[c.9]

Молекулярно-кинетический подход к исследованию опирается на изучение молекулярного (микродискретно-го) строения газа и поэтому лучше соответствует реальным условиям. Однако использование дифференциальных уравнений в частных производных требует возврата к гипотезе о квазисплошности среды и квазинепрерывности полей ее характеристик. Возникающее противоречие снимается с помощью перехода к макроскопическому описанию свойств и процессов через микроскопические свойства отдельных молекул среды, структура и элементарные процессы в которой дискретны. Этот переход осуществляется с помощью функций распределения Максвелла или Больцмана. При этом свойства среды выступают как осредненные по всем молекулам и как непрерывные функции координат и времени. [c.26]

Предложенный выше двойственный подход к исследованию дисперсных потоков (для каждого компонента в пределах его дискретности — феноменологический, а для всей системы — статистический) должен, естественно, найти отражение в исходной модели процесса, закладываемой в его математическое описание. Очевидно, что в силу макродискретности для указанной цели не- [c.27]

Систему уравнений для вывода критериальных зависимостей исследуемого класса дисперсных теплоносителей получим, используя предложенную выше модель гетерогенной элементарной ячейки. Этот подход, по-види-мому, связан с минимальными физическими погрешностями, что существенно для теории подобия. Возникающая при этом математическая некорректность вывода соответствующих дифференциальных уравнений связана с тем, что к рассматриваемому молю гетерогенной системы в силу конечности его размеров и дискретности его 1компонентов неприменимы точные математические методы. Мож но полагать, что для дисперсных систем в принципе невозможно получить полностью корректную (одновременно с физической и формально-математической точек зрения) систему дифференциальных уравнений пока не будут предложены соответствующие функции распределения, аналогичные функциям Максвелла и Больцмана для газа. Поэтому в дальнейшем воспользуемся приближенным методом конечных разностей, дополнительно учитывая следующее [c.33]

ЭЛЕМЕНТЫ ГИДРОМЕХАНИКИ ДИСКРЕТНЫХ КОМПОНЕНТОВ ПОТОКА ГАЗОВЗВЕОИ [c.45]

Взаимодействие турбулентных потоков жидкого и дискретного компонентов в значительной мере предопределяет интенсивность различных процессов переноса для дисперсных систем. Очевидно, что раскрытие закономерностей этого взаимодействия и на этой основе разработка методов управления процессами транспорта, тепло- и массообмена и пр. требует развития теории турбулентности подобных макронеоднородных систем. Характерная особенность такой тео1рии в отличие от теории турбулентности однородной среды заключается в необходимости рассмотрения по крайней мере двух из многих случаев взаимосвязанных задач. [c.100]

В ламинарных течениях частицы могут выступать как своеобразные дискретные турбулизаторы. Последнее проявляется в определенной дестабилизации, нарушении устойчивости ламинарного течения взвешенными частицами. Это приводит к раннему качественному изменению режима движения. При этом турбулентный режим наступает при числе Рейнольдса зачастую в несколько раз меньшем [Л. 40], чем Некр для чистого потока. Ю. А. Буевич и В. М. Сафрай, объясняя подобный дестабилизирующий эффект в основном межкомпонентным скольжением, т. е. наличием относительной скорости частиц, указывают на существование критического значения отношения полного потока дисперсионной среды к потоку диспергированного компонента, зависящего и от других характеристик, при превышении которого наступает неустойчивость течения. Подобная критическая величина может быть достигнута при весьма малых числах Рейнольдса. Отметим, что критерий проточности Кп (гл. 1) может также достичь высоких (включая и характерных) значений при низких Re за счет увеличения концентрации, соотношения плотностей компонентов и др. Согласно (Л. 40] нарушению устойчивости способствует увеличение размеров частиц и отношения плотностей компонентов системы. Отсюда важный вывод о возможности ранней турбулизации практически всех потоков газовзвеси и об отсутствии этого эффекта для гидро-взвесей с мелкими частицами или с рт/р 1 (равноплотные суспензии). [c.109]

При выводе выражения (6-15) не были сделаны никакие отраничения относительно порядка v и величины критерия Прандтля. Поэтому решение, полученное в более общем виде, пригодно для анализа как газовых, так и жидкостных троточных дисперсных систем При турбулентном течении несущей среды и при небольших объемных концентрациях. Последнее ограничение связано с влиянием повышенной концентрации на структуру и свойства потока (усиление яеньютоновских свойств системы, уменьшение степени свободы поведения дискретных частиц потока, перераспределение термических сопротивлений характерных слоев потока и пр.). Указанные обстоятельства по существу определяют граничное, критическое значение концентрации, за пределами которого полученные выражения неверны. Для потока газо-взвеси эти значения концентрации одениваются нами как [c.189]

Л. 68]. Этим игнорируется дискретность сы пучей среды, особенно сильно проявляющаяся именно при поперечном обтекании тел. Уравнение энергии по существу записано в форме дифференциального уравнения Фурье — Кирхгофа для стационарного двухмерного поля. Для отличия движущегося слоя от неподвижного в [Л. 118] принимается, что коэффициент пропорциональности не равен коэффициенту эффективной теплопроводности неподвижного слоя и аналогичен коэффициенту теплопроводности при турбулентном теплообмене. Однако в критериальных уравнениях Ми сл и Ре сл выражены через эффективные характеристики неподвижного слоя. При этом коэффициенты наружного и внутреннего трения движущегося слоя использованы в качестве аргументов неправильно, так к к они зависят от условий [c.349]

Определение используемого графического процессора компьютера MacBook Pro

Узнайте, как проверить, использует ли компьютер MacBook Pro дискретный графический процессор (ГП) или встроенный ГП.

Многие ноутбуки MacBook Pro (15 дюймов) имеют два графических процессора (ГП) — дискретный ГП и встроенный ГП. Дискретный ГП обеспечивает существенную производительность графической подсистемы, но потребляет больше электроэнергии. Встроенный ГП оптимизирует время работы от аккумулятора, потребляя меньше электроэнергии.

Определение используемого графического процессора

Проверка программы на использование дискретного ГП

Чтобы узнать, использует ли программа более производительный дискретный ГП, откройте программу «Мониторинг системы» и перейдите на вкладку «Энергия». Если столбец «Требуется GPU выс. произв.» отсутствует, значит компьютер оснащен только одним графическим процессором.

В следующем примере программы iMovie и Final Cut Pro используют более производительный дискретный ГП:

Дополнительная информация

Информация о продуктах, произведенных не компанией Apple, или о независимых веб-сайтах, неподконтрольных и не тестируемых компанией Apple, не носит рекомендательного или одобрительного характера. Компания Apple не несет никакой ответственности за выбор, функциональность и использование веб-сайтов или продукции сторонних производителей. Компания Apple также не несет ответственности за точность или достоверность данных, размещенных на веб-сайтах сторонних производителей. Обратитесь к поставщику за дополнительной информацией.

Дата публикации: 04 апреля 2019 г.

(PDF) Определение физических величин перемещения органов станков с ЧПУ

Технология производства летательных аппаратов 111

Несоответствие характеру движения связано с

дискретностью представления данных в системе

ЧПУ и обусловлено «грубой» дискретностью датчи-

ка. Разброс параметров может объясняться как ха-

рактеристиками датчика, так и свойствами регист-

рирующей системы и системы обработки данных.

Например, равномерность длительности цикла

управления или предварительная обработка данных

могут влиять на величину разброса.

Простейшим способом достижения оптималь-

ных параметров является подбор датчика обратной

связи, обеспечивающего требуемую точность изме-

рений. Для этого необходимо определить величины

дискретности измеряемых параметров, при которых

будет достигнута необходимая точность.

3. Определение необходимой

дискретности и разрядности

величин скорости и ускорения

В современном оборудовании, предназначен-

ном для высокоскоростной обработки, применяются

системы ЧПУ с частотой цикла управления до

2500 Гц. [1]. Увеличение частоты цикла управления

приводит к значительному уменьшению тактовой

скорости. На рис. 3, а приведены зависимости так-

товой скорости, рассчитанные по формуле (3) для

различных частот управления. Достаточно большим

технологическим скоростям соответствуют неболь-

шие значения тактовой скорости. Так при частоте

контроллера в 1000 Гц и технологической скорости

20 000 мм/мин тактовая скорость составляет всего

333,3 d/такт.

Улучшение качества управления при модерни-

зации оборудования обеспечивает увеличение мак-

симальной технологической подачи до величины

равной скорости быстрого позиционирования. Так

на станке 16К20Ф3 получена максимальная техно-

логическая подача 9000 мм/мин.(тактовая скорость

150 d/такт.).

При измерении скорости движения рабочих ор-

ганов станка с точностью до дискреты позициони-

рования имеется возможность распознавать макси-

мум несколько сотен градаций скорости для совре-

менного высокоскоростного оборудования. При мо-

дернизации оборудования с максимальными скоро-

стями движения органов до 6000 мм/мин количество

градаций различаемых скоростей не превышает 100.

Глубина регулирования приводов подач на модер-

низируемом оборудовании составляет 10000, а на

современном оборудовании может достигать 30000.

Это означает, что привод обеспечивает движение

органа станка с соответствующим количеством гра-

даций скорости. Таким образом, при измерении с

точностью до дискреты позиционирования система

ЧПУ определяет скорость движения органов станка

от 100 до 300 раз грубее, чем в состоянии отрабаты-

вать привод. Для определения параметров скорости

необходимо обеспечить разрядность измерения по-

ложения порядка 1·10–5… 3·10–6 мм.

Максимальное значение ускорения рабочих ор-

ганов на современных станках с линейными двига-

телями достигает величин 1,5…2g [3]. Для системы

ЧПУ с частотой управления 1000…2500 Гц такая

перегрузка соответствует тактовому ускорению в

19…3,14 d/такт2. Максимальные ускорения для

модернизируемого оборудования значительно

меньше указанных величин. Так при ступенчатом

задании максимального перепада управляющего

напряжения продольное перемещение суппорта

станка 16К20Ф3 максимальное ускорение составля-

ет 2,1 d/такт2, что соответствует перегрузке 0,21g

(ограничение amax рис. 3, б). При этом S-образный

закон разгона-торможения, обеспечивающий при-

емлемые характеристики точности, достигает мак-

симального ускорения порядка 0,9 d/такт2 , что

соответствует перегрузке порядка 0,09g (ограниче-

ние aЭ, рис. 3, б). Начальное ускорение S-образного

закона может составлять 0,002…0,010 d/такт2. Та-

ким образом, физическая величина ускорения для

большинства типов оборудования должна опреде-

ляться с точностью от 0,001 до 0,01 доли дискреты.

При измерении с точностью до дискреты позицио-

нирования система ЧПУ определяет фактическое

ускорение рабочих органов станка от 100 до 1000

раз грубее ее фактической величины. Для определе-

ния параметров ускорения необходимо обеспечить

разрядность измерения положения порядка 1·10–5…

1·10–6 мм.

4. Ограничение дискретности

датчиков положения

В используемой нами системе ЧПУ для изме-

рения положения органов станка используются ин-

100

150

200

250

300

350

400

0 10000 20000

fц=100 0Гц

fц=200 0Гц

fц=250 0Гц

0,5

1,5

2,5

0 0,2 0,4

Зависимости параметров движения:

а – тактовая скорость от технологической подачи;

б – тактовое ускорение от перегрузки;

аmax – максимальное ускорение;

аЭ – эксплуатационное ускорение

F[мм/мин]

Vт[ тактd /]

ат[2

/тактd ]

Оборудование

№ п.п.	Наименование оборудования	Марка, год выпуска	Назначение и технические характеристики	Изображение
1	2	3	4	5
1.	Автоматический титратор	Mettler Toledo Easy Plus, 2015	Кислотно-основное потенциометрическое титрование до заданной точки или до точки эквивалентности. Диапазон рН – от 0 до 14. Дискретность дозирования титранта – 0,005 см³. Максимальный объем титранта – 150 см³. Пределы основной абсолютной погрешности при измерении рН ±0.05 ед. рН.
2.	Автоматический титратор	Metrohm 905 Titrando, 2019	Кислотно-основное и редоксиметрическое титрование в водных средах. 2 привода дозирования для титрования и добавления вспомогательных растворов, перемешивающее устройство. Более 100 встроенных методов. Типы титрования: до конечной точки, до точки эквивалентности, ручное титрование, манипулирование жидкостями. Измерительные входы: 2 разъема для измерительных электродов, 1 разъем для поляризованных электродов, 1 разъем для электродов сравнения, 1 разъем для термодатчика. В комплекте: блок титратора, бюретка 20 мл, верхнеприводная мешалка, рН-электрод i-Unitrode Pt1000 с чипом памяти и термодатчиком, электрод комбинированный для окислительно-восстановительного титрования Pt Ring. Диапазон температур (°C) — от 0 до100 (возможно использовать в кипящих смесях до 100°С). Точность подачи титранта 0,002 см³.
3.	Анализатор влажности термогравиметрический	ML-50 AND, 2015	Определение влагосодержания в твердых, жидких и парообразных материалах максимальным весом образца 51 гр. методом нагрева, что позволяет получить точный результат с помощью 5 автоматических программ измерения с погрешностью до 0.1% влажности. Подходит для использования в пищевой, фармацевтической, химической, строительной промышленностях (государственный реестр средств измерений № 24789-05). Дискретность взвешивания, г — 0.005 Погрешность содержания влаги, % — 0.01/1 Температура сушки, °С — 50-200 (шаг — 1°С) Программы измерения (режимы) — Стандартный режим/Быстрый режим/Режим автоматического завершения/Таймер/Ручной режим
4.	Анализатор размеров частиц и дзета-потенциалов	NICOMP-380ZLS, 2010	Измерение размера и дзета-потенциала частиц дисперсной фазы в коллоидных системах и суспензиях; определение среднего размера и распределения частиц по размерам в полидисперсных системах. Диапазон измерения размеров частиц – от 0,2 до 5000 нм.
5.	Анализатор удельной поверхности и пористости материалов	Quantochrome Autosorb IQ Nova 1200e, 2016	Определения пористости, удельной площади поверхности твердых веществ и материалов, среднего размера пор и распределения пор по размерам. Прибор производит полностью автоматический многоточечный БЭТ-анализ. Максимальное число регистрируемых точек анализа — до 200 (100 точек адсорбции и 100 точек десорбции). При анализе используется азот. Прибор имеет 1 измерительную станцию и 2 станции дегазации. Температура дегазации до 350°С. Диапазон измеряемых площадей удельной поверхности — 0,01…свыше 2000 м²/г; Предел обнаружения объёма пор — 0,0001 см³/г. Диапазон распределения пор по размерам (диаметр) — 0,35…400 нм; Максимальное время анализа — более 30 часов.
6.	Анализатор удельной поверхности	Сорбтометр-М, 2008	Измерение удельной поверхности дисперсных и пористых твердых материалов.
7.	Атомно-абсорбционный спектрометр	МГА 915-МД, 2015	Определение концентраций свинца, меди, марганца, кадмия, цинка, хрома, никеля, железа, алюминия, кобальта, молибдена, кремния в питьевых, природных и сточных водах. Спектральный диапазон — 190-600 нм Спектральное разрешение — 2 нм. Погрешность — 10 % Тип атомизатора — печь Источник света — лампы с полым катодом Подача образца — ручное дозирование Корректор неселективного поглощения — Зеемановская модуляция поляризации падающего излучения Защитный газ — аргон Диапазон измерения в режиме пропускания — (0-100)% Максимальная температура печи атомизатора: 2900 С Ширина щели — 0,05-2 мм.
8.	Вискозиметр ротационный	DV-II+PRO, Brookfield Engineering Laboratories, 2014	Измерение динамической вязкости жидкостей в условиях лаборатории. Выбор 54 скоростей вращения шпинделя обеспечивает наилучший диапазон измерений вязкости и скорости/напряжения сдвига. Встроенный температурный датчик для контроля температуры образца, как стандарт Загрузка пользовательских программ с помощью ПО «DV Loader» (стандартная комплектация). Диапазон измерений: 1 -6 млн. сПз (мПа*с) Точность: ±1,0 %. Воспроизводимость: ±0,2 %.
9.	ИК-Фурье спектрометр	Инфралюм ФТ-08, 2015	Регистрация спектров поглощения или пропускания жидких, твердых и газообразных веществ в инфракрасной области. Рабочий спектральный диапазон – 400 – 5000 см^-1. Прибор снабжен НПВО-приставкой (кристалл – селенид цинка)
10.	ИК-Фурье-спектрометр	JascoFT/IR 6700, 2019	Фиксация спектров поглощения и пропускания от ближнего ИК (15000 см-1) до дальнего ИК (50 см-1) диапазона. Для оптимизации характеристик прибора в требуемом спектральном диапазоне может быть использовано три различных источника и четыре различных детектора.
11.	ИК-микроскоп	JascoIRT-5200, 2019	Совмещен в единую систему с ИК-Фурье-спектрометром Jasco FT/IR 6700 и позволяет осуществлять микроанализ в ИК-области спектра
12.	Испытательная машина механических характеристик полимеров	Testometric M-350AT, DBBMTCL-500 kg, 2010	Предназначена для измерений прочностных характеристик образцов различных материалов на статическое и динамическое растяжение, сжатие, изгиб. Нагрузка – до 500 кг.
13.	Испытательный пресс	ИП-100М-авто, 2007	Испытания прочностных характеристик асфальтобетонных и металлических образцов. Пресс снабжен электрическим приводом и тензометрическим силоизмерителем. Электронный блок пресса обеспечивает ввод исходных данных (размер образца, скорость нагружения, номер серии), поддержание установленной скорости нагружения и вычисление прочности бетона по результатам нагружения. Получаемые в процессе испытаний результаты автоматически архивируются и маркируются датой и временем измерения и передаются на ПК с возможностью последующего документирования. Наибольшая номинальная нагрузка – 100 кН; максимальная высота рабочего пространства – 350 мм; ширина рабочего пространства – 180 мм; максимальный ход поршня рабочего цилиндра – 80 мм; размер опорных плит — 160х160 мм; цена единицы наименьшего разряда силоизмерителя – 0,001 кН; наибольшая скорость перемещения поршня рабочего цилиндра без нагрузки – 350 мм/мин.
14.	Климатическая испытательная камера	ESTON GDWS-1000C, 2019	Термоциклические испытания образцов материалов в интервале температур от -70 до +180⁰С, интервале влажности от 20 до 98%C
15.	Криотермостат жидкостный	LOIP FT-316-25, 2018	Поддержание температуры в термостатируемой камере в диапазоне от минус 80 до 100°С
16.	Лазерный анализатор частиц	«Микросайзер-201», 2008	Измерение размеров частиц и дисперсной фазы в суспензиях, эмульсиях и коллоидных системах. Диапазон размера частиц – от 0,2 до 100 мкм. Источник излучения – Нe-Neлазер. Детектор – фотодиодная матрица. Количество каналов регистрации – 38. Система подготовки образца – ультразвуковой диспергатор. Объем камеры для образца – 50 мл. Частота ультразвукового излучения – 50 кГц. Мощность ультразвукового излучения – до 200 Вт (регулируется).
17.	Мельница планетарная	FritschPulverisette-5, 2008	Сверхтонкое измельчение мягких и твёрдых экспериментальных материалов с возможностью измельчения в суспензиях.
18.	Металлографический микроскоп	Axiovert -40MAT CarlZeiss, 2009	Предназначен для научно-исследовательской работы со шлифами металлов, сплавов и других непрозрачных объектов в отраженном свете при прямом освещении в светлом и темном поле.
19.	Морозильная камера	КМ-0.13, 2009	Проведение испытаний на морозостойкость кирпича, растворных образцов — кубиков и других строительных материалов. Технические характеристики камеры соответствуют требованиям: ГОСТ 7025-91, ГОСТ 5802-86, ГОСТ 27180-86. Камера работоспособна при температуре окружающего воздуха от +12 °С до +35 °С и относительной влажности воздуха от 40% до 80%, и поддерживает в охлаждаемом объеме температуру от — 15 до — 20 °С. Общая масса образцов — до 20 кг. Полезный объем камеры – 0,13 м³.
20.	Прибор синхронного термического анализа	STA 449 F3 Jupiter (Netzsch), 2009	Синхронный термический анализ (СТА) сочетает методы дифференциальной сканирующей калориметрии и термогравиметрии в одном измерении. С помощью СТА проводятся измерения потоков теплоты и измерения массы при полностью идентичных условиях. Области применения STA 449 F1 Jupiter® – пластики, каучуки, резины, волокна, покрытия, масла, керамика, стекла, цемент, огнеупоры, металлы, топливо, лекарства, пищевые продукты и т.д. Температурный диапазон: от 30 … 2000°C. Диапазон взвешивания: 5000 мг. Скорости нагрева и охлаждения: 0.001 — 50 K/мин. Разрешение ТГ: 0.025 мкг. Разрешение ДСК: < 1 мкВт. Атмосферы: инертная, окисляющая, восстанавливающая, статическая, динамическая, вакуум. Высокий вакуум: до 10^-4 мбар (10^-2 Па).
21.	Квадрупольный масс-спектрометр	QMS 403D Aelos, 2016	Анализ качественного и химического состава продуктов термического разложения материалов. Прибор работает совместно с ТГ/ДСК-анализатором. Возможность работы всей газовой системы при температуре до 300°C. Система регулируемой подачи газа, совмещенная с низкореакционным кварцевым капилляром и ионным источником с ультразвуковым излучателем.
22.	Прибор четырехточечного зондового измерения электрического сопротивления	JandelRM3000, 2018	Измерение удельного электрического сопротивления (объемного, поверхностного) материалов и пленок четырехзондовым методом.
23.	Рамановский микроскоп	DXR Raman Microscope (Thermo Scientific), 2016	Фиксация спектров комбинационного рассеяния матреиалов с целью идентификации химических связей и функциональных групп. Рамановское 3D -картирование поверхности образцов. Входящий в состав системы конфокальный микроскоп обеспечивает сканирование пробы по глубине до 100 мкм с шагом 1 мкм, а предметный столик может поставляться с шагом 0,1 — 1 мкм. Доступны лазеры с длиной волны 532; 633 и 780 нм
24.	Ротационный испаритель	IKA RV-10, 2019	Быстрое удаление жидкости из дисперсных систем путем отгонки при пониженных температурах. Диапазон нагревания – до 180°С. Диапазон регулирования и измерения вакуума – 1050 – 1 mbar. Охлаждающая поверхность – 1500 см². Объем рабочей колбы – 1000 см³. Объем бани – 3 л.
25.	Рентгеновский дифрактометр	Дифрей 401, 2016	Качественное и количественное определение фазового состава порошковых проб, проволок, пластин, монокристаллов и др. Рентгенооптическая схема — Брэгга-Брентано, Дебая-Шеррера. Радиус гониометра – 114 мм. Полный диапазон измерений углов дифракции, 2q — 0…154. Тип детектора — изогнутый позиционно-чувствительный. Тип рентгеновской трубки — БСВ-33.
26.	Трехвалковая мельница	EXACT, 2008	Помол и дробление материалов, введение волокнистых и пластинчатых микро- и наноструктур структур в вязкие связующие. Рабочая температура – до 60°С. Регулируемый зазор между вальцами – от 5 до 140 мкм.
27.	Ультразвуковая установка	ИЛ-10, 2008	Ультразвуковая обработка жидких систем. Мощность генератора – 630 Вт. Тип преобразователя — магнитострикционный, первая ступень- стальная. Мощность генератора меняется ступенчато от минимально необходимой (не более 100 Вт) до максимальной тремя ступенями. В пределах каждой ступени имеется плавная регулировка мощности. Регулировка мощности начинается не с нуля. Механизм подачи инструмента — ручной.
28.	Установка лиофильной сушки	Scientz-10N, 2020	Перевод водных образцов в состояние предварительного замораживания с последующей сублимацией влаги в условиях вакуума. 5 рабочих режимов: — режим обычной сушки; — режим предварительной заморозки образцов во флаконах; — одновременная лифилизация нескольких образцов; — одновременная сушка нескольких образцов с уплотнением; — предварительное замораживание. Температура конденсатора: до -55°С. Предельное остаточное давление: до 10 Па (без нагрузки). Производительность: 3 кг / 24 часа.
29.	Аппаратно-программный комплекс на базе хроматографа с парофазной приставкой и масс-детектором	«Хроматэк-Кристалл-5000», 2019	Анализ сложных многокомпонентных смесей органических и неорганических соединений. Диапазон масс от 1 до 1200 а.е.м. СКО выходящего сигнала не более 2 %. Относительное отклонение действительной скорости изменения температуры от заданной до 35°С ±0,5 %, более 35°С ±2,5 %. Снабжен парофазным дозатором для автоматического отбора и ввода проб.
30.	Хроматограф газовый	Кристалл 2000 М, 2010	Газовый аналитический лабораторный хроматограф «Кристалл 2000М» предназначен для анализа жидких и газовых проб различных органических и некоторых неорганических соединений с температурами кипения до 400 °С. Область применения хроматографа – лабораторные исследования в медицинской, микробиологической, пищевой, химической и других отраслях промышленности, а также при аналитическом контроле производственных процессов с целью идентификации компонентов анализируемой смеси и определения их содержания.
31.	Центрифуга лабораторная	SartoriusSigma 3-30K, 2010	Высокоскоростная настольная лабораторная центрифуга с охлаждением с максимальным ускорением 60000xg. Скорость центрифугирования от 100 до 30000 об/мин с шагом в 1 об/мин. Центрифугирование при температуре -20…+40 °C.
32.	Энергодисперсионный рентгенофлуоресцентный спектрометр	ARLQuant ThermoScientific, 2019	Предназначен для определения элементного (химического) состава твердых, порошкообразных, жидких и газообразных веществ (от F до U). Чувствительность в диапазоне от <1 ppm до 100%. Время измерения одного элемента от 10 до 60 секунд. Регулируемый размер рентгеновского пучка от 1 до 10 мм. Эксклюзивный Si(Li) детектор с электрическим охлаждением

Дискретность, погрешность и класс точности лабораторных весов согласно ГОСТ

Несмотря на развитие современных технологий, определить абсолютную массу предмета не представляется возможным, даже с помощью самых чувствительных приборов. Поэтому специалисты ввели понятие точности измерения, которая напрямую зависит от погрешности и дискретности измерений.

Все весовое оборудование, используемое в лаборатории, делится на 3 класса точности в соответствии с ГОСТ OIML R 1 2011.

Основными характеристиками являются пределы взвешивания (наименьший и наибольший), точность измерений, дискретность и погрешность измерения веса. Они указываются в сопроводительной документации, спецификациях к оборудованию. По поводу последних 3 параметров у неопытных пользователей часто возникают вопросы.

В статье ниже мы рассмотрим основные государственные стандарты, классификацию весового оборудование, важнейшие технические характеристики весов и их отражение в стандартах.

Государственные стандарты для лабораторных весов

Следует отметить, что для лабораторных весов действуют стандарты для весов, предназначенных для статического (не динамического) измерения массы в лабораториях и на предприятиях. Эти стандарты не действуют для весов специального назначения, аптекарских, масс-компараторов, а также для весов, измеряющие массу косвенно (не непрямую).

Итак, одним из первых стандартов, закрепляющих требования к лабораторным весам, является устаревший ГОСТ 24104-88 «Весы лабораторные общего назначения и образцовые» от 1988 г.

Далее, уже в РФ, в 2001 г. был принят новый ГОСТ 24104-2001 «Весы лабораторные», в котором стандарты для лабораторных весов были существенно изменены, а разделение оборудования на весы общего назначения и т.н. образцовые было убрано в принципе. В связи с этим, существенные изменения претерпели классы точности весов:

Класс точности согласно ГОСТ 24104-2001	Класс точности согласно ГОСТ 24104-88
I «Специальный»	1 класс, 2 класс, 3 класс (практически все)
II «Высокий»	4 класс
III «Средний»	Многие приборы из из ГОСТ 29329-92 «Весы для статического взвешивания».

Также были внесены следующие изменения:

Введение новых характеристики (цена деления (дискретность) «d», наименьший предел взвешивания (НмПВ, Min), цена поверочного деления «e», число поверочных делений «n».
В качестве обязательной характеристики устанавливаются тесты (0,5-часовой и 4-часовой)
Реализована возможность эксплуатации многодиапазонных весов (приборов с несколькими НПВ). Конструктивно каждый диапазон рассматривается как отдельная модель весов с отдельными техническими характеристиками.

Срок действия данного ГОСТ закончился в 2010 г., и далее он был заменен на международный стандарт на весы ГОСТ OIML R 1 2011. Он не содержит существенных технических нововведений, был создан для соответствия мировым (международным) стандартам. Это стало важной вехой для производителей, поставляющих весовое оборудование на экспорт.

Пределы взвешивания

Эта характеристика, которая вызывает наименьшее количество вопросов у потребителя.

Верхний (наибольший) предел взвешивания (НПВ, Max) – это максимальное значение нагрузки (навески), которое может быть отображено на дисплее весов. Если масса образца больше этого значения, то результаты измерений не будут точными.

Нижний (наименьший) предел взвешивания (НмПВ, Min) – это величина массы, ниже которой погрешность измерений будет чрезмерной. Иными словами, дисплей весов не покажет никаких значений.

Нельзя путать НПВ с предельной нагрузкой (Lim). Если масса образца будет больше НПВ, то результат измерений не будет точным. А если масса больше Lim, то прибор сломается.

Дискретность (цена деления)

Дискретность – свойство измерений, обратное непрерывности. Это показатель, изменяющийся между 2 соседним делениями весоизмерительного оборудования (стабильными состояниями). Отсюда название – цена деления (обозначается «d»).

Цена деления – одна из ключевых характеристик стандартов для лабораторных весов. Чем она меньше, тем выше точность весоизмерения. К примеру, если на весы с дискретностью 5 г поставить гирю 3 кг, то на дисплее будет результат 3 кг. Если далее на платформу добавить груз 3.5г, то весы покажут результат взвешивания 3 кг и 5 г. Это вызвано дискретностью оборудования.

Цена поверочного деления (предельно допустимая погрешность)

Это расчетная величина, обозначаемая «e». Она не имеет физического воплощения в оборудовании, однако является важной, т.к. на ее основе определяется класс точности весов и проводится их поверка. Расчет цены поверочного деления производится следующим образом:

Для весов градуированных, без вспомогательного показывающего устройства	e = d, где d — это действительная цена деления шкалы;
Для весов градуированных, со вспомогательным показывающим устройством	e выбирается изготовителем;
Для весов неградуированных	e выбирается изготовителем.

Класс точности весов

Согласно действующему ГОСТ OIML R-1-2011, класс точности весов определяется исходя из значения поверочного интервала «e», числа поверочных интервалов «n», значения минимальной нагрузки «Min» (НмПВ).

Требования к лабораторным весам (весам для исследований) как правило, подразумевают под собой I «Специальный» или II «Высокий» класс точности. Также они широко применяются в медицинской, химической, фармацевтической отрасли.

Весы III класса (как правило, порционные, общего назначения) более востребованы в торговле, на предприятиях общественного питания и т.д.

Погрешность весов

Для расчета фактической погрешности весов следует использовать предельно допустимую погрешность весов, а также класс точности.

Даже у самых точных весов (I специального класса) есть погрешность, измеряемая в долях мг. Стандартизация погрешности позволяет преследовать следующие уели:

Введение общеиспользуемой системы сертификации весоизмерительного оборудования.
Разработка и внедрение единых технических требований к весам.
Возможность детального сравнения по классам точности от различных производителей.
Разработка и внедрение удобной для потребителя товарной номенклатуры.

Большой спектр оборудования является многодиапазонными весами, что позволяет увеличить точность (уменьшить погрешность) проводимых измерений. В этом случае характеристики каждого диапазона взвешивания рассматриваются отдельно.

Надеемся, данные материалы по стандартам для лабораторных весов помогут Вам сделать оптимальный выбор измерительного оборудования.

Дискретность и интерполяция в современных системах ЧПУ

Для работы ЧПУ необходим интерполятор – вычислительное устройство, которое передаёт информацию от PC, преобразуя в координаты. Есть два вида интерполяторов: линейные и линейно-круговые. Работают оба по принципу подачи импульса (интерполяции). Шаг, осуществляемый от одного импульса, называется дискретностью. Интерполяторы имеют важнейшее качество поддерживать заданную подачу между опорными точками неизменной.

Один из главных узлов контурных УЧПУ – это интерполятор (специальное вычислительное устройство). Интерполятор преобразует программа заданную от PC информацию непосредственно в управляющие действия на двигатели приводов подач для обеспечения требуемой траектории и скорости движения инструмента вдоль заданного контура.

Траектория перемещения инструмента относительно детали/заготовки в программе задается значениями координат отдельно взятых точек А, В, С…, так называемыми – опорными точками. Характер движения инструмента между этими опорными точками определяется естественно видом интерполяции, которую непосредственно и выполняет – интерполятор.

Сегодня в современных системах ЧПУ в основном применяются интерполяторы двух типов:

линейные (обеспечивают перемещение инструмента между соседствующими опорными точками по прямым линиям, которые расположены под любыми углами):
линейно-круговые (реализуют характер управления, то есть инструмент между соседствующими опорными точками способен перемещаться и по прямым линиям и по дугам окружностей).

Для осуществления кругового движения в программе помимо координат опорных точек обязательно должны быть заданы еще и координаты центров дуг окружностей. Как правило, в большинстве современных контурных системах ЧПУ, рабочие органы для перемещения получают команды дискретно, то есть в виде единичных кратковременных управляющих импульсов (управляющих воздействий).

Использование интерполятора в новейших системах ЧПУ

Интерполятор в свою очередь обеспечивает распределение поступающих импульсов между приводами подач, чтобы инструмент перемещался максимально близко к дуге окружности (в случае круговой интерполяции) или к заданной прямой (в случае линейной интерполяции) с обусловленными шагами движений. Меньше всего контролируется шаг в процессе управления в перемещении рабочего органа, который осуществляется от одного управляющего импульса и называется дискретностью отработки перемещений («разрешающая способность СЧПУ»). Между опорными точками схема движения инструмента выглядит так: А, В, С, Д, Е при линейной интерполяции (а) и опорными точками А, В, С при круговой интерполяции (б) при токарной обработке.

На один управляющий импульс, который выдается интерполятором, дискретность отработки перемещений формулируется в миллиметрах. В большинстве своем современные системы ЧПУ имеют дискретность отработки передвижений, равную 0,01 мм/имп. В свою очередь новые СЧПУ, осваиваемые сегодня, рассчитаны уже на дискретность в 0,001 мм/имп. Конструкция УЧПУ, двигатели подач и датчики обратной связи, обеспечивают четкое выполнение станком необходимых значений дискретности, сюда же относится передаточное отношения механизмов подач станков.

Аппроксимация контура

Во время разработки программ для станков непосредственно с линейными интерполяторами криволинейный контур, который заданный на чертеже, замещают ломаной линией. Данная замена называется «аппроксимацией контура». Во время аппроксимации, точки ломаной линии должны отклоняться от заданного контура – как можно меньше. Однако уменьшение таких отклонений приводит к неизбежному увеличению числа опорных точек, к увеличению числа кадров непосредственно в самой программе и соответственно к увеличению объема вычислений определяющих их координат.

На практике же число опорных точек принимается минимально допустимым, чтобы максимальное их отклонение от заданного контура ни в коем случае не превышало допуска δ непосредственно на аппроксимацию контура. Этот допуск принимается равным: δ= (0,1—0,3)Δ, где Δ, то есть – на размеры заданного контура чертежный допуск.

Поскольку в кадре программы записывается лишь только координаты конечных точек дуги исключительно каждого радиуса и соответственно координаты центров этих дуг (к примеру, такие точки как, В и С и O1 и O2), то программирование для станков, имеющих линейно-круговые интерполяторы – считается более простым.

Круговая интерполяция

Однако круговая интерполяция может быть использована, причем достаточно, просто, только в том случае, когда обрабатываемый контур задан участками исключительно дуг окружностей известных ей радиусов. Но если участок дугой окружности не является, то приходится использовать, либо линейную интерполяцию с аппроксимацией контура ломаной линией, либо выполнять аппроксимацию криволинейного контура (к примеру, параболы) участками дуг окружностей.

Наибольшие преимущества при токарных обработках дает круговая интерполяция, потому как контуры осевых сечений вращения тел в большинстве своем очерчиваются дугами окружностей. Если сравнивать с токарными обработками, обычно при которых программируется траектория движения вершины резца, как правило, при фрезеровании, программируется только траектория движения центра фрезы. Траектория движения центра фрезы непосредственно с радиусом Rф при создании контура ABC, который состоит из двух дуг окружностей с радиусом R1 и R2 (А1, В1, В1′, С1 — то есть, опорные точки траектории движения самой фрезы).

Чтобы обеспечить правильное формирование обрабатываемой поверхности, данная траектория по отношению исключительно к заданному контуру основывается в виде эквидистантной кривой. Эквидистантной называется кривая, у которой все точки удалены на одно расстояние от заданного контура. При фрезеровании таким расстоянием основным, конечно же, является радиус фрезы. Размеры и форма эквидистантной кривой существенно отличаются от контура детали, именно поэтому программирование для фрезерных станков зачастую связано с достаточно резким увеличением объема вычислений.

Преимущества интерполяции

Преимуществ от использования круговой интерполяции во время фрезерования меньше, чем во время токарной обработки, потому что многие детали, которые изготавливаются на фрезерных станках, обязательно очерчиваются контурами, которые в свою очередь составлены из более сложных кривых, нежели дуги окружностей. Кроме этого, современные линейно-круговые интерполяторы четко обеспечивают относительное движение инструмента исключительно по окружностям, расположенным следующим образом: в плоскости стола, а также в плоскости перпендикулярно направлению продольной подачи стола, а также в плоскости перпендикулярно направлению поперечной подачи стола.

Именно это действие не позволяет рационально аппроксимировать достаточно сложные фасонные поверхности дугами окружностей. Посему на фрезерных станках с (числовым программным управлением) наиболее широко применяется более простая и в тоже время универсальная линейная интерполяция, соответственно при ее воздействии инструмент перемещается по прямой линии из точки М, например, в точку N. При этом траектория перемещения концевой сферической фрезы непосредственно в опорную точку N из опорной точки М при линейной интерполяции осуществляется с одновременным управлением исключительно по трем координатам.

Технологические качества интерполяции

Абсолютно все интерполяторы обладают важнейшим технологическим качеством: при линейной интерполяции они отлично поддерживают заданную системой контурную скорость движения инструмента (т. е. подачу) в промежутке между соседствующими опорными точками неизменной (т. е. стабильной). Это обеспечивается благодаря постоянству частоты выдачи управляющих импульсов, формирующиеся интерполятором в соответствии с необходимой информацией о величине подачи, которая записана в кадре управляющей программы.

Если возникает необходимость, то в автоматическом режиме эта подача может быть изменена на другую абсолютно в любой опорной точке на наиболее рациональную. Если подачу нужно изменить в промежутке между главными опорными точками, то назначают промежуточные опорные точки. Также необходимо учесть, что при круговой интерполяции заданное постоянство частоты управляющих импульсов (их выдачи) приводит подачи вдоль дуги окружности к некоторой неравномерности.

Определение дискретности по Merriam-Webster

дискретный | \ di-ˈskrēt , ˈDis-ˌ \

формальный : отдельных и отличных друг от друга Процесс можно разбить на дискретных [= отдельных ] шагов.

1 : как отдельная организация : индивидуально отличная несколько дискретных секций 2а : , состоящий из отдельных или несвязанных элементов : прерывистый б : принимает или имеет конечное или счетно бесконечное число значений. дискретные вероятности дискретная случайная величина

определение дискретности по The Free Dictionary

Вместе с рядом передовых технологий, таких как усовершенствованная конформная технология, технология обработки нерегулярных сеток и ведущая дискретность модели, решающая программа быстро предоставит точные результаты моделирования.Влияние дискретности обмотки на массовые и габаритные параметры тороидального накопителя. Их дискретность все равно приветствуется; в разгар мониторинга социальных сетей они провели церемонию в Лагосе. Дискретность усталостной жизни некоторых скалистых образцов была относительно большой, но из результатов подгонки данных испытаний коэффициент корреляции [R.sup.2] был 0,85 выше .Некретность действий субъектов киберугроз напоминает нам о том, что для компаний крайне важно иметь в своем распоряжении все необходимые инструменты и решения, которые были бы достаточно интеллектуальными, чтобы защитить их от таких изощренных угроз.Бхасин сказал, что это осознанное решение и с целью сохранения дискретности, названия счетов или организаций заемщиков, а также названия банков не раскрываются в отчете. Первое является коллективным, но, как социальное пространство, слишком жестко конформистским. ; это «тот (или немногие), кто говорит со многими». Последний индивидуализирован, но ему не хватает социальной сплоченности; в музее «многие общаются со многими». Как таковая, она соответствует фундаментальным ценностям современного западного общества: «личность, объект, рынок, прогресс, плюрализм».«Сегодняшняя проблема, — утверждает она, — заключается в том, что эта идеология атомизации и дискретности (автономия произведений искусства, таксономии демонстрации, привилегия визуального и т. Д.) Не способствует долгосрочным социальным связям. показали, что нежирные сыры Чеддер, содержащие концентрированные эмульсии, имеют более крупные жировые шарики с большей дискретностью и большей однородностью по размеру и форме по сравнению с контрольными сырами. Этот квантовый механизм определяет дискретность набора явлений в них.Пунктуальность, разборчивость и дискретность вызывают симпатию Дженде к своему боссу, у которого есть некоторая неосмотрительность в работе и личной жизни. Наблюдалась очевидная дискретность результатов подбора, поскольку отбор проб фильтрата на полевом участке был неоднородным.

дискретность — определение и значение

(Объедините как единое целое.) 2) Предельная бумага Бекенштейна, позволяющая нам недвусмысленно понять дискретность пространства-времени и, возможно, предложить наши истинные «физические единицы».. ибо обязательно найдем представительство:

Величайшая статья по физике!

Что касается « дискретности », в Политике 1996 года говорится, что: «Сегмент популяции позвоночного вида может считаться дискретным, если [либо]: 1.

Политика в отношении особого сегмента населения (1996 г.) в соответствии с Законом о исчезающих видах, США

Позже, в тот же понедельник, после того, как оригинальное видео было опубликовано, канцлер Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Джин Блок подключился к делу и опубликовал официальное видео для Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, чтобы заявить, что он был потрясен видео студента, хотя он не назвал ее по имени, вероятно, из-за беспокойства по поводу дискретность и призвал к большей вежливости в дискурсе в университетском городке.

Эдвард Ли: UCLA и NYT слишком остро отреагировали на студенческое видео «Азиаты в библиотеке»?

Это ощущение малости и дискретности, , приспособления к гораздо большему миру и миру, который не пассивен, но вырисовывается и омрачает — именно это чувство вещей было достоянием людей с тех пор, как появились люди. задолго до того, как было что-то вроде религии.

В долине теней

Эдвард Ли: UCLA и NYT слишком остро отреагировали на студенческое видео «Азиаты в библиотеке»?

В долине теней

Эдвард Ли: UCLA и NYT слишком остро отреагировали на студенческое видео «Азиаты в библиотеке»?

В долине теней

Эдвард Ли: UCLA и NYT слишком остро отреагировали на студенческое видео «Азиаты в библиотеке»?

Примечание (c) к теме «Природа космоса: новый вид науки»

История дискретных [моделей] пространства

Идея о том, что материя может состоять из дискретных частиц, существовала в древности (см. Стр. 876), а иногда и Обсуждалась идея, что пространство также может быть дискретным — и что это может быть, например, способом избежать таких проблем, как парадокс Зенона.В 1644 году Рене Декарт предположил, что пространство может первоначально состоять из массива идентичных крошечных дискретных сфер, с движением, которое затем происходит через цепочки этих сфер, вращающихся в вихрях, хотя и с абразивными частями. Но с появлением исчисления в 1700-х годах все серьезные фундаментальные модели физики начали предполагать наличие непрерывного пространства. Обсуждая понятие искривленного пространства, Бернхард Риман заметил в 1854 году, что было бы легче дать общее математическое определение расстояния, если бы пространство было дискретным.Но поскольку физическим теориям, казалось, требовалось непрерывное пространство, была разработана и почти повсеместно использовалась необходимая новая математика — хотя, например, в 1887 году Уильям Томсон (Кельвин) действительно рассмотрел дискретную пеноподобную модель эфира (сравните стр. 988). Начиная с 1930 года, трудности с бесконечностями в квантовой теории поля снова привели к ряду предположений о том, что пространство-время может быть дискретным. И действительно, к концу 1930-х годов это понятие довольно широко обсуждалось как возможное неизбежное свойство квантовой механики.Но были проблемы с релятивистской инвариантностью, и после того, как в 1940-х годах были развиты идеи перенормировки, дискретное пространство казалось ненужным и с тех пор не пользуется популярностью. Некоторые нестандартные версии квантовой теории поля, включающие дискретное пространство, все же продолжали исследоваться в 1960-х годах, и к тому времени появилось несколько отдельных других инициатив, связанных с дискретным пространством. Идея о том, что пространство может быть определено какой-то причинной сетью дискретных элементарных квантовых событий, возникла в различных формах в работах Карла фон Вайцзеккера (ур-теория), Джона Уиллера (предгеометрия), Дэвида Финкельштейна (пространственно-временной код), Дэвида Бома ( топохронология) и Роджера Пенроуза (спиновые сети; см. стр. 1055).Общие аргументы в пользу дискретного пространства также иногда приводились — в частности, Эдвардом Фредкиным, Марвином Мински и в некоторой степени Ричардом Фейнманом — на основе аналогий с компьютерами и, в частности, идеи о том, что данная область пространства должна содержать только конечное количество информации. . В 1980-х годах стали популярными аппроксимационные схемы, такие как решеточная калибровочная теория и более позднее исчисление Редже (см. Стр. 1054), которые занимают место, чтобы быть дискретными, и время от времени предлагалось, чтобы их версии могли быть точными моделями.Было множество продолжающихся инициатив, связанных с дискретным пространством, с такими названиями, как комбинаторная физика, но большинство из них использовали по существу механистические модели (см. Стр. 1026), и ни одна из них не получила значительного признания в мейнстриме. Работа над квантовой гравитацией в конце 1980-х и 1990-х годах привела к возобновлению интереса к микроскопическим характеристикам пространства-времени (см. Стр. 1054). Были предложены модели, предполагающие дискретность — чаще всего основанные на спиновых сетях, — но обычно все еще присутствует некоторая форма непрерывного усреднения, приводящая, например, к предложениям, очень отличным от моих, что, возможно, это могло бы привести к традиционному описанию континуума через некоторый аналог волновой дуализм элементарной квантовой механики.Я сам заинтересовался идеей полностью дискретного пространства в середине 1970-х, но я не мог найти для этого правдоподобной основы, пока не начал думать о сетях в середине 1980-х.

Дискретность — обзор | Темы ScienceDirect

III. Пресемантическая временная интеграция в 3-секундной области: рабочее окно для первичного сознания

Как было указано выше, состояния системы с продолжительностью приблизительно 30 мсек обеспечивают временные окна, в которых могут быть реализованы связывающие пространственные операции; эти операции рассматриваются как обеспечивающие первичные события.Дискретность таких событий является необходимым, но не достаточным условием для привязки временных меток к таким сконструированным событиям. Чтобы прийти к последовательностям событий, необходимо предположить дополнительный нейронный механизм, который предоставляет временные метки. Эксперименты с порогом порядка (например, Hirsh and Sherrick, 1961) позволяют только вывести механизм, который кодирует отношения до и после двух событий. Однако такая двоичная информация о порядке может использоваться в качестве входных данных дополнительным механизмом для установки более длинных последовательностей.О таком нейронном механизме построения последовательностей в настоящее время можно только догадываться, хотя считается, что в эти процессы вовлечена левая лобная кора, потому что пациенты с поражениями в этих областях часто имеют проблемы с временными метками.

Временные метки последовательных событий теоретически могут использоваться для временной привязки, то есть для построения согласованности временных шаблонов, поскольку временные метки являются маркерами событий. Однако экспериментальные наблюдения предполагают, что временная привязка, по крайней мере в области до нескольких секунд, является пресемантической и, следовательно, независимой от конкретных событий.Совпадающие данные, основанные на большом количестве различных экспериментальных парадигм, приводят к выводу, что предел временной привязки составляет примерно 3 секунды. Из-за независимости того, что обрабатывается, термин «привязка» может вводить в заблуждение, поскольку подразумевает идею о том, что привязка вторична по отношению к восприятию события; таким образом, термин «пресемантическая временная интеграция» (PTI) будет предпочтительным.

Какая экспериментальная поддержка PTI во временной области 3 секунды? Исследования с использованием парадигмы воспроизведения интервалов (напр.g., Vierordt, 1868) предоставляют результаты, которые можно интерпретировать в отношении PTI (Pöppel, 1978). Если перед испытуемым стоит задача воспроизвести продолжительность интервалов, можно заметить, что такие интервалы до примерно 3 секунд воспроизводятся точно (часто с тенденцией к небольшому завышению), а более длинные интервалы воспроизводятся короче стандартных (Pöppel, 1971). ; Эльберт и др. , 1991). Переход от переоценки к недооценке («интервал безразличия») можно рассматривать как границу качественного изменения временной обработки.Информация может быть представлена точно до интервала безразличия; за пределами этого интервала временная утечка приводит к субъективному сжатию интервала в ретроспективе. Примерно до 3 секунд информацию можно рассматривать как единое целое; за пределами этого интервала качественно другой механизм должен иметь дело с избыточной информацией. Если временная способность интеграции ограничена, может возникнуть естественная тенденция к распаду последовательной информации на части, если необходимо обработать более длительные последовательности стимулов.Прямое доказательство этой гипотезы исходит из наблюдений за неоднозначными цифрами (Pöppel, 1988; Радилова и др. , 1990) или бинокулярного соперничества (неопубликованные наблюдения, Гомез и др. , 1994).

Одним из таких примеров является куб Неккера, который можно рассматривать с двух разных точек зрения. Если зритель может видеть две перспективы, невозможно, глядя на куб, постоянно видеть только одну перспективу. Через некоторое время автоматически происходит обратный переход к другой перспективе.Скорость спонтанного разворота куба Неккера и другие неоднозначные цифры показывают значения, близкие к 3 секундам для каждого дискретного восприятия. Однако условием для этой скорости обращения является то, что зритель мысленно представил куб. Подобные эксперименты со слуховыми неоднозначными «фигурами» дали аналогичные результаты для скорости реверсии (Радилова и др. , 1990). В качестве последовательностей стимулов использовались генерируемые компьютером звуки, такие как «CU» и «BA» или «SO» и «MA»; воспринимаемые вербальные или квазивербальные последовательности слогов были либо CUBA, либо BACU, либо SOMA и MASO.Автоматически примерно через 3 секунды слушатель переключается на альтернативную интерпретацию. Это как если бы мозг после трехсекундного исчерпывающего периода задает сенсорной системе вопрос, что может быть нового в окружающей среде. В случае неоднозначных цифр или звуковых последовательностей альтернативная интерпретация будет генерироваться автоматически.

Автоматическое изменение зрительного восприятия также было описано для бинокулярного соперничества (Gómez et al. , 1994). Без сознательного воздействия или усилия один или другой глаз берет на себя контроль над восприятием в течение примерно 3 секунд, если стимулы противоречат друг другу.Бинокулярное соперничество с гораздо более длительным периодом для любого монокулярного восприятия было описано у пациента с повреждением головного мозга, у которого возникло поражение затылочной доли (Pöppel et al. , 1978). Это наблюдение подтверждает мнение о том, что поражения нервной системы приводят к замедлению обработки.

Способность удерживать раздражители только приблизительно до 3 секунд демонстрируется также в экспериментах с кратковременной памятью (Peterson and Peterson, 1959). Если репетиция не разрешена после представления новой информации, точность того, что было представлено, резко теряется после 3-секундного интервала.

3-секундное окно нейронной обработки, продемонстрированное в экспериментах по временной интеграции, времени визуального и слухового обращения или кратковременной памяти, также может быть продемонстрировано в моторном времени. Если регулярная последовательность стимулов должна быть синхронизирована с моторными толчками, обычно наблюдается ожидание появления стимула на несколько десятков миллисекунд. Но это наблюдается только в том случае, если межстимульный интервал короче 3-секундного окна. Стимулы, превышающие 3 секунды, невозможно точно предвидеть, т.е.е., запуск двигательной программы можно продлить только до 3 секунд (Mates et al. , 1994).

Дальнейшее подтверждение доминирующего в моторном программировании временного окна в 3 секунды получено из исследований продолжительности намеренных действий (Schleidt et al. , 1987). Как было продемонстрировано в этих исследованиях, паттерны движения гомологов в разных культурах, в том числе в тех, которые все еще принадлежат к каменному веку (например, у индейцев яномами или бушменов Калахари), имеют продолжительность приблизительно 3 секунды.Таким образом, используя экспериментальные данные и данные наблюдений, можно сделать вывод о том, что не только восприятие и познание, но и контроль движений, в частности, в отношении намеренных движений, имеют сходные временные механизмы.

Электрофизиологические эксперименты также предоставили доказательства основных временных процессов трехсекундного окна нейронной интеграции. Медленные корковые потенциалы, измеренные в экспериментах по временному воспроизведению, показывают качественно разные результаты активности мозга для задач продолжительностью примерно до 3 секунд и более (Elbert et al., 1991). В экспериментах по отрицательности рассогласования с использованием поля магнитного рассогласования (Sams и др. , 1993) было показано, что наибольшее поле рассогласования получается при интерстимулах в 3 секунды. Эти эксперименты — первый намек на нейрофизиологические механизмы, лежащие в основе 3-секундного окна обработки. Следует отметить, что с точки зрения наблюдений такой временной предел всегда подчеркивался Фрейссом (например, 1984). Необходимо, чтобы нейронные механизмы, устанавливающие временные окна, были интегрированы в теоретические модели (например,g., Pöppel and Schill, 1994), которые, однако, в настоящее время все еще находятся на качественном уровне.

Аналитическое эссе 2 — Язык, разум и общество

Основные принципы языка Серла

Принципы Серла о решающей взаимосвязи между синтаксисом и семантикой включают дискретность, композиционность и генеративность (Searle, p. 176). Все эти три принципа необходимы для поддержания базовой структуры языка с точки зрения связи между синтаксисом и семантикой.Без любого из них язык в том виде, в каком мы его знаем, сломался бы, и, следовательно, все три принципа языка Сёрла в равной степени фундаментальны для поддержания организации языковой структуры и значения.

Согласно Сирлу, дискретность «является той особенностью, благодаря которой синтаксические элементы сохраняют свою идентичность при различных синтаксических операциях» (Searle, p. 176). По сути, дискретность помогает сохранить значение корневого слова, когда оно смещается, например, из-за добавления морфем или реконструкции предложения.Если бы дискретность не существовала как особенность языка, то добавление морфем к корневому слову коренным образом изменило бы его идентичность; когда, например, dog становится dog , эти два слова больше не будут разделять идентичность и вместо этого будут служить представлениями для совершенно разных референтов. Кроме того, реконструкция предложения, возможно, путем перестановки придаточных предложений, изменила бы значение всего предложения, тогда как в языке, который мы знаем, значение предложения остается тем же самым, когда предложения переставляются.Следовательно, без дискретности как особенности языка значения не оставались бы постоянными при изменении морфем и предложений, как сейчас, изменяя язык на фундаментальном структурном уровне.

Второй принцип, если его убрать, аналогичным образом изменит язык на фундаментальном структурном уровне. Композиционность, определяемая Серлом как «синтаксическое и семантическое свойство», относится к формированию предложений для передачи значения, а также к тому, как это значение может изменяться в зависимости от расположения того, что составляет предложение (Searle, p.176). С синтаксической точки зрения композиционность действует в соответствии с правилами формирования данного языка, поскольку предложение действует как составное, состоящее из более мелких элементов, таких как слова и морфемы. Значения таких композиций определяются синтаксической структурой в зависимости от порядка элементов, а также предложения в целом. Таким образом, значение предложения изменяется, если его элементы перемещаются; предложение «Салли ударила Пенни», например, имеет другое значение, чем предложение «Пенни ударил Салли», независимо от того, состоит ли оно из тех же элементов, потому что ключом к семантике является расположение этих элементов, а не только наличие сами элементы.Следовательно, без принципа композиционности формирование предложений коренным образом изменилось бы. Кроме того, предложения, содержащие одни и те же элементы, независимо от порядка слов, будут иметь одинаковое значение, нарушая общую семантику. Следовательно, без композиционности язык, каким мы его знаем, стал бы неузнаваемым.

Третий принцип Сирла — это то, что он называет генеративностью , который, подобно принципам дискретности и композиционности, изменит язык на фундаментальном, структурном уровне, если будет удален.Генеративность, по определению Серла, указывает на природу языка, позволяющую создавать бесконечное количество новых предложений (Searle, p. 176). Генеративность позволяет носителям языка постоянно формировать ранее неизвестные предложения на основе основных лингвистических правил их языка (языков). По сути, генеративность — вот что дает языку такую текучесть и креативность, поскольку не допускает верхнего предела количества предложений, которые можно сформировать. Без генеративности у нас не было бы возможности создавать оригинальные предложения, которые искоренили бы оригинальные рассказы и всю культуру, укорененную в рассказе, что значительно упростило бы жизнь человечества.Разговор также уходит корнями в историю, поэтому разговора не существовало бы без генерации. Следовательно, язык будет навсегда застойным без генерации, а не вечно развиваться, изменяя язык в том виде, в каком мы его знаем, на фундаментальном уровне.

Три принципа языка Серла; дискретность, композиционность и генеративность; все работают вместе, чтобы поддерживать связь между синтаксисом и семантикой; Каждый принцип имеет решающее значение для поддержания языка на фундаментальном, структурном уровне.Как свидетельствуют упомянутые в этом эссе примеры последствий удаления любого из трех принципов, даже если бы отсутствовал хотя бы один из этих принципов, язык полностью распался бы на что-то другое, становясь намного проще, а также застойным, в конечном итоге неспособным служить своих пользователей по мере необходимости и нарушая все взаимодействия человечества. Таким образом, дискретность, композиционность и порождаемость являются одинаково важными принципами в поддержании фундаментальной, лежащей в основе структуры языка, особенно в отношении отношения между синтаксисом и семантикой.

Сирл, Джон Р. Что такое язык? Некоторые предварительные замечания * Etica & Politica / Ethics & Politics, XI, 2009, 1, pp. 173-202.

753 слов

Машинное обучение и обслуживание дискретных теорий поля

Нарендра, К. С. и Партасарати, К. Идентификация и управление динамическими системами с помощью нейронных сетей. IEEE Trans. Neural Netw. 1 , 4–27 (1990).

CAS Статья Google ученый

Нарендра К. и Партасарати К. Нейронные сети и динамические системы. Внутр. J. Прибл. Причина. 6 , 109–131 (1992).

MATH Статья Google ученый

Рамахер, У. Гамильтонова динамика нейронных сетей. Neural Netw. 6 , 547–557 (1993).

Артикул Google ученый

Хауз, Дж.В., Абдалла, К. Т. и Хейлеман, Г. Л. Градиент и гамильтонова динамика применительно к обучению в нейронных сетях. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 8 , 274–280 (1995).

Google ученый

Уайлд П. Д. Класс гамильтоновых нейронных сетей. Phys. Ред. E 47 , 1392–1396 (1993).

ADS MathSciNet Статья Google ученый

Weinan, E. Предложение по машинному обучению с помощью динамических систем. Commun. Математика. Стат. 5 , 1–11 (2017).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

Чен, Т.К., Рубанова, Ю., Беттанкур, Дж. И Дювено, Д. Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 31 , 6572–6583 (2018).

Google ученый

Хабер, Э. и Рутотто, Л. Стабильные архитектуры для глубоких нейронных сетей. Обратная Пробл. 34 , 014004 (2018).

ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

Wroblewski, D., Jahns, G. & Leuer, J. Сигнализация нарушения токамака на основе нейросетевой модели верхнего предела бета. Nucl. Fusion 37 , 725–741 (1997).

ADS CAS Статья Google ученый

10.

Ваннуччи А., Оливейра К. и Таджима Т. Прогноз разрушения плазмы ТЕКСТ с использованием мягких рентгеновских лучей в качестве входного сигнала в нейронной сети. Nucl. Fusion 39 , 255–262 (1999).

ADS CAS Статья Google ученый

11.

Йошино, Р. Предиктор сбоев нейронной сети в JT-60u. Nucl. Fusion 43 , 1771–1786 (2003).

ADS CAS Статья Google ученый

12.

Кейтс-Харбек, Дж., Святковский, А. и Танг, В. Прогнозирование разрушительной нестабильности в управляемой термоядерной плазме с помощью глубокого обучения. Природа 568 , 526 (2019).

ADS CAS Статья Google ученый

13.

Ву, Ж.-Л., Сяо, Х. и Патерсон, Э. Физико-ориентированный подход машинного обучения для дополнения моделей турбулентности: комплексная структура. Phys. Ред. Жидкости 3 , 074602 (2018).

ADS Статья Google ученый

14.

Бар-Синай, Ю., Хойер, С., Хики, Дж. И Бреннер, М. П. Изучение управляемой данными дискретизации для уравнений в частных производных. Proc. Natl. Акад. Sci. 116 , 15344–15349 (2019).

MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

15.

Хан, Дж., Ма, К., Ма, З. и Вейнан, Э.Единообразно точные гидродинамические модели для кинетических уравнений на основе машинного обучения. Proc. Natl. Акад. Sci. 116 , 21983–21991 (2019).

MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

16.

Диссанаяке, М. В. М. и Фан-Тхиен, Н. Приближения на основе нейронных сетей для решения уравнений в частных производных. Commun. Нумер. Методы англ. 10 , 195–201 (1994).

MATH Статья Google ученый

17.

Мид, А. Дж. Младший, Фернандес, А. А. Численное решение линейных обыкновенных дифференциальных уравнений с помощью нейронных сетей с прямой связью. Math. Comput. Модель. 19 , 1–25 (1994).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

18.

Мид, А. Дж. Младший, Фернандес, А. А. Решение нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений с помощью нейронных сетей с прямой связью. Math. Comput. Модель. 20 , 19–44 (1994).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

19.

Лагарис, И. Э., Ликас, А. и Фотиадис, Д. И. Искусственные нейронные сети для решения обыкновенных уравнений и уравнений в частных производных. IEEE Trans. Neural Netw. 9 , 987–1000 (1998).

CAS Статья Google ученый

20.

Бейлер-Джонс, К. А. Л., Маккей, Д. Дж. К. и Уизерс, П. Дж. Рекуррентная нейронная сеть для моделирования динамических систем. Netw. Comput. Neural Syst. 9 , 531–547 (1998).

CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

21.

Лонг, З., Лу, Й. и Донг, Б. PDE-net 2.0: изучение PDE на основе данных с помощью числово-символьной гибридной глубокой сети. J. Comput. Phys. 399 , 108925 (2019).

MathSciNet Статья Google ученый

22.

Карлео Г. и Тройер М. Решение квантовой задачи многих тел с помощью искусственных нейронных сетей. Наука 355 , 602–606 (2017).

ADS MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

23.

Номура, Ю., Дармаван, А.С., Ямаджи, Ю. и Имада, М. Ограниченное машинное обучение Больцмана для решения сильно коррелированных квантовых систем. Phys. Ред. B 96 , 205152 (2017).

ADS Статья Google ученый

24.

Бонгард, Дж. И Липсон, Х. Автоматизированный обратный инжиниринг нелинейных динамических систем. Proc. Natl. Акад. Sci. 104 , 9943–9948 (2007).

ADS CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

25.

Schmidt, M. & Lipson, H.Выделение естественных законов свободной формы из экспериментальных данных. Science 324 , 81–85 (2009).

ADS CAS Статья Google ученый

26.

Брантон, С. Л., Проктор, Дж. Л. и Кутц, Дж. Н. Обнаружение определяющих уравнений на основе данных путем разреженной идентификации нелинейных динамических систем. Proc. Natl. Акад. Sci. 113 , 3932–3937 (2016).

ADS MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

27.

Руди, С. Х., Брантон, С. Л., Проктор, Дж. Л. и Кутц, Дж. Н. Открытие уравнений в частных производных на основе данных. Sci. Adv. 3 , e1602614 (2017).

ADS Статья Google ученый

28.

Шеффер, Х. Изучение уравнений в частных производных посредством обнаружения данных и разреженной оптимизации. Proc. R. Soc. Математика. Phys. Англ. Sci. 473 , 20160446 (2017).

ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

29.

Байдин, А.Г., Перлмуттер, Б.А., Радул, А.А., Сискинд, Дж. М. Автоматическая дифференциация в машинном обучении: обзор. J. Mach. Учиться. Res. 18 , 153: 1–153: 43 (2017).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

30.

Раисси, М. Модели глубокой скрытой физики: Глубокое обучение нелинейных уравнений в частных производных. J. Mach. Учиться. Res. 19 , 1–24 (2018).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

31.

Кранмер М. Д., Сюй Р., Батталья П. и Хо С. Изучение символьной физики с помощью графовых сетей. Препринт в arXiv: 1909.05862v2 (2019).

32.

Гельс, П., Клус, С., Эйсерт, Дж. И Шстте, К. Многомерное приближение нелинейных динамических систем. J. Comput. Нелинейный Дин. 14 , 061006 (2019).

Артикул Google ученый

33.

Raissi, M., Perdikaris, P. & Karniadakis, G.Физические нейронные сети: структура глубокого обучения для решения прямых и обратных задач, включающих нелинейные уравнения в частных производных. J. Comput. Phys. 378 , 686–707 (2019).

ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

34.

Wu, K., Qin, T. & Xiu, D. Метод с сохранением структуры для восстановления неизвестных гамильтоновых систем по данным траектории. Препринт в архиве arXiv: 1905 г.10396v1 (2019).

35.

Люттер, М., Риттер, С. и Петерс, Дж. Глубокие лагранжевые сети: использование физики в качестве априорной модели для глубокого обучения. Препринт в arXiv: 1907.04490v1 (2019).

36.

Берталан Т., Дитрих Ф., Мезич И. и Кеврекидис И. Г. Об изучении гамильтоновых систем на основе данных. Препринт в arXiv: 1907.12715v2 (2019).

37.

Грейданус, С., Дзамба, М. и Йосински, Дж. Гамильтоновы нейронные сети. Препринт в arXiv: 1906.01563v3 (2019).

38.

Чжун, Ю. Д., Дей, Б. и Чакраборти, А. Симплектическая ODE-сеть: изучение гамильтоновой динамики с контролем. Препринт в arXiv: 1909.12077v1 (2019).

39.

Санчес-Гонсалес, А., Бапст, В., Кранмер, К. и Батталья, П. Гамильтоновы графовые сети с интеграторами ОДУ. Препринт в arXiv: 1909.12790v1 (2019).

40.

Чен, З., Чжан, Дж., Арджовский, М., Боттоу, Л. Симплектические рекуррентные нейронные сети. Препринт в архиве arXiv: 1909.13334v1 (2019).

41.

Toth, P. et al. Гамильтоновы порождающие сети. Препринт в arXiv: 1909.13789v1 (2019).

42.

Шанахан П. Э., Трюарта Д. и Детмольд В. Параметры действия машинного обучения в решеточной квантовой хромодинамике. Phys. Ред. D 97 , 094506 (2018).

ADS CAS Статья Google ученый

43.

Ноэ, Ф., Олссон, С., Köhler, J. & Wu, H. Генераторы Больцмана: выборка состояний равновесия систем многих тел с глубоким обучением. Наука 365 , eaaw1147 (2019).

ADS Статья CAS Google ученый

44.

Халверсон, Дж., Нельсон, Б. и Рюле, Ф. Бранес с мозгами: исследование струнного вакуума с помощью глубокого обучения с подкреплением. J. Phys. 2019 , 3 (2019).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

45.

Кранмер К., Голкар С. и Паппадопуло Д. Вывод квантовой матрицы плотности с помощью машинного обучения. Препринт в arXiv: 1904.05903v1 (2019).

46.

Фенг К. О разностных схемах и симплетической геометрии. In Труды Пекинского симпозиума 1984 г. по дифференциальной геометрии и дифференциальным уравнениям (редактор Фэн К.), 42–58 (Science Press, 1985).

47.

Санс-Серна, Дж. М. и Кальво, М. П. Численные гамильтоновы задачи (Чепмен и Холл, Лондон, 1994).

MATH Книга Google ученый

48.

Марсден, Дж. Э., Патрик, Г. В. и Школлер, С. Мультисимплектическая геометрия, вариационные интеграторы и нелинейные уравнения. Commun. Математика. Phys. 199 , 351–395 (1998).

ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

49.

Марсден Дж. Э. и Вест М. Дискретная механика и вариационные интеграторы. Acta Numerica 10 , 357–514 (2001).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

50.

Хайрер, Э., Любич, К. и Ваннер, Г. Геометрическое численное интегрирование: сохраняющие структуру алгоритмы для обыкновенных дифференциальных уравнений Vol. 31 (Springer, Берлин, 2006 г.).

MATH Google ученый

51.

Цинь, Х.& Гуан, X. Вариационный симплектический интегратор для длительного моделирования движения ведущего центра заряженных частиц в общих магнитных полях. Phys. Rev. Lett. 100 , 035006 (2008).

ADS Статья CAS Google ученый

52.

Сквайр, Дж., Цинь, Х. и Тан, В. М. Геометрическое интегрирование системы Власова-Максвелла с вариационной схемой частиц в ячейках. Phys. Плазмы 19 , 084501 (2012).

ADS Статья CAS Google ученый

53.

Сяо, Дж., Лю, Дж., Цинь, Х. и Ю, З. Вариационный мультисимплектический алгоритм частиц в ячейках со сглаживающими функциями для системы Власова-Максвелла. Phys. Плазмы 20 , 102517 (2013).

ADS Статья CAS Google ученый

54.

Zhang, R. et al. Канонизация и симплектическое моделирование динамики гироцентра в магнитных полях, не зависящих от времени. Phys. Плазмы 21 , 032504 (2014).

ADS Статья CAS Google ученый

55.

Чжоу, Й., Цинь, Х., Бурби, Дж. У. и Бхаттачарджи, А. Вариационное интегрирование для идеальной магнитогидродинамики со встроенными уравнениями переноса. Phys. Плазма 21 , 102109 (2014).

ADS Статья CAS Google ученый

56.

He, Y. et al. Гамильтоновы временные интеграторы для уравнений Власова-Максвелла. Phys. Плазма 22 , 124503 (2015).

ADS Статья CAS Google ученый

57.

Сяо, Дж., Лю, Дж., Цинь, Х., Ю, З. и Сян, Н. Вариационное симплектическое моделирование с использованием элементарных частиц для нелинейного преобразования мод из необычных волн в волны Бернштейна. Phys. Плазма 22 , 092305 (2015).

Артикул CAS Google ученый

58.

Эллисон, К. Л., Финн, Дж. М., Цинь, Х. и Танг, В. М. Разработка алгоритмов вариационного ведущего центра для параллельных вычислений в экспериментальных магнитных равновесиях. Plasma Phys. Контроль. Fusion 57 , 054007 (2015).

ADS Статья Google ученый

59.

Qin, H. et al. Канонический симплектический метод частиц в ячейках для длительного крупномасштабного моделирования уравнений Власова-Максвелла. Nucl. Fusion 56 , 014001 (2016).

ADS Статья CAS Google ученый

60.

He, Y., Sun, Y., Qin, H. & Liu, J. Гамильтоновы методы частиц в ячейках для уравнений Власова-Максвелла. Phys. Плазма 23 , 092108 (2016).

ADS Статья CAS Google ученый

61.

Xiao, J. et al. Явные неканонические симплектические алгоритмы высокого порядка для идеальных двухжидкостных систем. Phys. Плазма 23 , 112107 (2016).

ADS Статья CAS Google ученый

62.

Zhang, R. et al. Явные симплектические алгоритмы, основанные на производящих функциях для динамики заряженных частиц. Phys. Ред. E 94 , 013205 (2016).

ADS Статья Google ученый

63.

Ван Й., Лю Дж. И Цинь Х. Ковариантные канонические симплектические алгоритмы Лоренца для динамики заряженных частиц. Phys. Плазма 23 , 122513 (2016).

ADS Статья CAS Google ученый

64.

Сяо, Дж., Цинь, Х., Лю, Дж. И Чжан, Р. Локальный закон сохранения энергии для пространственно-дискретной гамильтоновой системы Власова-Максвелла. Phys. Плазма 24 , 062112 (2017).

ADS Статья CAS Google ученый

65.

Берби Дж. У. Конечномерная бесстолкновительная кинетическая теория. Phys. Плазма 24 , 032101 (2017).

ADS Статья CAS Google ученый

66.

Chen, Q. et al. Каноническая симплектическая структура и геометрические алгоритмы, сохраняющие структуру для систем Шредингера-Максвелла. J. Comput. Phys. 349 , 441–452 (2017).

ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

67.

He, Y., Zhou, Z., Sun, Y., Liu, J. & Qin, H. Явные k -симплектические алгоритмы для динамики заряженных частиц. Phys. Lett. А 381 , 568–573 (2017).

ADS MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Статья Google ученый

68.

Burby, J. W. & Ellison, C. L. Тороидальная регуляризация лагранжиана ведущего центра. Phys. Плазмы 24 , 110703 (2017).

ADS Статья CAS Google ученый

69.

Краус, М., Корманн, К., Моррисон, П. Дж. И Зоннендрюкер, Э. GEMPIC: методы геометрических электромагнитных частиц в ячейках. J. Физика плазмы. 83 ,

0401 (2017).

Артикул Google ученый

70.

Сяо Дж., Цинь Х. и Лю Дж. Сохраняющие структуру геометрические методы «частицы в ячейках» для систем Власова-Максвелла. Plasma Sci. Technol. 20 , 110501 (2018).

ADS Статья Google ученый

71.

Ellison, C. L. et al. Вырожденные вариационные интеграторы для потока силовых линий магнитного поля и траекторий направляющих центров. Phys. Плазма 25 , 052502 (2018).

ADS Статья CAS Google ученый

72.

Сяо, Дж., Цинь, Х., Ши, Й., Лю, Дж. И Чжан, Р. Решетчатая система Максвелла с дискретной пространственно-временной симметрией и локальным сохранением энергии-импульса. Phys. Lett. А 383 , 808–812 (2019).

ADS MathSciNet CAS Статья Google ученый

73.

Сяо, Дж. И Цинь, Х.Теория поля и сохраняющий структуру алгоритм геометрических частиц в ячейках для неустойчивости и турбулентности дрейфовых волн. Nucl. Fusion 59 , 106044 (2019).

ADS CAS Статья Google ученый

74.

Сяо, Дж. И Цинь, Х. Явные калибровочно-независимые симплектические алгоритмы высокого порядка для релятивистской динамики заряженных частиц. Comput. Phys. Commun. 241 , 19–27 (2019).

ADS MathSciNet CAS Статья Google ученый

75.

Glasser, A. S. & Qin, H. Геометрическая теория сохранения заряда при моделировании частиц в ячейках. J. Физика плазмы. 86 , 835860303 (2020).

Артикул Google ученый

76.

de Maupertuis, P. Accord de différentes lois de la nature qui avaient jusqu’ici paru несовместимого. Mém. В качестве. Sc. Париж 417 (1744).

77.

de Maupertuis, P. Le lois de mouvement et du repos, déduites d’un principe de métaphysique. Mém. Ac. Берлин 267 (1746).

78.

Бостром, Н. Живем ли мы в компьютерной симуляции ?. Philos. Кварта. 53 , 243–255 (2003).

Артикул Google ученый

79.

Бин, С. Р., Давуди, З. и Сэвидж, М.J. Ограничения Вселенной как численное моделирование. Eur. Phys. Дж. А 50 , 148 (2014).

ADS Статья CAS Google ученый

80.

Глассер А.С. и Цинь Х. Подъем симметрии Пуанкаре пространства-времени. Препринт в arXiv: 1902.04395v1 (2019).

81.

Глассер А. С. и Цинь Х. Восстановление симметрии Пуанкаре решетки. Препринт в arXiv: 1902.04396v1 (2019).

82.

Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: метод стохастической оптимизации. Препринт в arXiv: 1412.6980v9 (2014).

83.

Давуди З. и Сэвидж М. Дж. Восстановление вращательной симметрии в континуальном пределе решеточных теорий поля. Phys. Ред. D 86 , 054505 (2012).

ADS Статья CAS Google ученый

84.

Newton, I. The Mathematical Papers of Isaac Newton , Volume IV, 1684–1691 (Cambridge University Press, Cambridge, 2008).

85.

Schawinski, K., Zhang, C., Zhang, H., Fowler, L. & Santhanam, G.K. Генеративные состязательные сети восстанавливают особенности астрофизических изображений галактик за пределами предела деконволюции. Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества: письма slx008 (2017).

86.

Cerri, O., Nguyen, T.Q., Pierini, M., Spiropulu, M. & Vlimant, J.-R. Вариационные автоэнкодеры для разработки новой физики на большом адронном коллайдере. J. Phys. 2019 , 36 (2019).

Артикул Google ученый

87.

Yang, Q. et al. Шумоподавление КТ-изображений с низкой дозой излучения с использованием генеративной враждебной сети с расстоянием Вассерштейна и потерей восприятия.

Дискретность определение: Дискретность — все статьи и новости

Дискретность — Энциклопедия по машиностроению XXL

Определение используемого графического процессора компьютера MacBook Pro

Определение используемого графического процессора

Проверка программы на использование дискретного ГП

Дополнительная информация

(PDF) Определение физических величин перемещения органов станков с ЧПУ

Оборудование

Дискретность, погрешность и класс точности лабораторных весов согласно ГОСТ

Государственные стандарты для лабораторных весов

Пределы взвешивания

Дискретность (цена деления)

Цена поверочного деления (предельно допустимая погрешность)

Класс точности весов

Погрешность весов

Дискретность и интерполяция в современных системах ЧПУ

Сегодня в современных системах ЧПУ в основном применяются интерполяторы двух типов:

Использование интерполятора в новейших системах ЧПУ

Аппроксимация контура

Круговая интерполяция

Преимущества интерполяции

Технологические качества интерполяции

Определение дискретности по Merriam-Webster

определение дискретности по The Free Dictionary

дискретность — определение и значение

Примечание (c) к теме «Природа космоса: новый вид науки»

Дискретность — обзор | Темы ScienceDirect

III. Пресемантическая временная интеграция в 3-секундной области: рабочее окно для первичного сознания

Аналитическое эссе 2 — Язык, разум и общество

Машинное обучение и обслуживание дискретных теорий поля

Читайте также:

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Дискретность определение: Дискретность — все статьи и новости

Дискретность — Энциклопедия по машиностроению XXL

Определение используемого графического процессора компьютера MacBook Pro

Определение используемого графического процессора

Проверка программы на использование дискретного ГП

Дополнительная информация

(PDF) Определение физических величин перемещения органов станков с ЧПУ

Оборудование

Дискретность, погрешность и класс точности лабораторных весов согласно ГОСТ

Государственные стандарты для лабораторных весов

Пределы взвешивания

Дискретность (цена деления)

Цена поверочного деления (предельно допустимая погрешность)

Класс точности весов

Погрешность весов

Дискретность и интерполяция в современных системах ЧПУ

Сегодня в современных системах ЧПУ в основном применяются интерполяторы двух типов:

Использование интерполятора в новейших системах ЧПУ

Аппроксимация контура

Круговая интерполяция

Преимущества интерполяции

Технологические качества интерполяции

Определение дискретности по Merriam-Webster

определение дискретности по The Free Dictionary

дискретность — определение и значение

Примечание (c) к теме «Природа космоса: новый вид науки»

Дискретность — обзор | Темы ScienceDirect

III. Пресемантическая временная интеграция в 3-секундной области: рабочее окно для первичного сознания

Аналитическое эссе 2 — Язык, разум и общество

Машинное обучение и обслуживание дискретных теорий поля

Читайте также:

Как мне плохо – , ?

Как развить грамотную речь у взрослого – 10 способов развить навыки устной речи — Учёба.ру

Что значит почерк – особенности, примеры, расшифровка и рекомендации

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики