물질의 양을 알고 싶을 때 어떤 방법을 쓰는가? 재료의 부피를 재어 무게를 재는 방법이 있다. 바로 아보가드로 상수를 이용하는 것이다. 물질을 구성하는 원자와 분자의 수도 셀 수 있다. 몰인 si는 재료의 양을 측정하는 척도다. 어금니는 입자의 수가 매우 작은 입자로 구성된 물질의 양을 표현하기 위해 사용되는 단위다. 두더지는 원자의 수와 같은 0.012KG의 탄소를 함유한 물질 계통의 양으로, 그 상징은 몰이다. 쇼핑몰을 이용할 때는 그 성분을 명시해야 하는데, 원자, 분자, 이온, 전자 또는 다른 입자일 수도 있고 특정 전달체 집적체일 수도 있다(1971년 제14차 국제체중계회의)는 탄소 12가 하단에 정지되어 결합하지 않은 원자(30개의 난자)이며, 12개의 연필(12개의 연필)은 단순히 30 eg..
쿨백 라이블러 발산(fULLBACK) 은 두 확률 분포의 차이를 계산하는 데 사용되는 함수로, 한 이상적인 분포에 근접한 다른 분포를 사용하여 표본을 수행할 경우 발생할 수 있는 정보 엔트로피 차이를 계산한다. 상대 엔트로피, 정보 이득, 정보 다양성이라고도 한다. 정보이론에서는 상대 엔트로피가 주로 사용되며, 기계 러닝의 의사결정 트리에서는 정보 획득량이 주로 사용된다.쿨백 라이블러 틈은 비대칭이며, 함숫값은 두 값이 위치하면 변한다. 따라서 이 함수가 반드시 거리 함수는 아니다.이전의 동전 던지기 사건을 다시 생각해 보자. 동전의 특정 면이 나타날 확률을 안다고 가정해 보자.(앞뒤의 확률과 같을 필요는 없다.) 코인 던지기 수행 시 결과 값 엔트로피는 짝 코인일 때 가장 높다. 불확실성을 극대화하고 ..
기댓값 최대화 알고리즘은 기계 러닝과 컴퓨터 비전 데이터 클러스터링에 자주 사용된다. 자연어 처리 분야에서 bAUD-wELSH 알고리즘과 내부 외부 알고리즘은 확률론적 맥락 없는 문법의 자율적 유도를 위한 두 가지 중요한 알고리즘의 예들이다.심리측정학에서 기댓값 최대화 알고리즘은 질문 항목의 반응 이론 모델에서 항목 매개 변수와 잠재력을 추정하기 위해 거의 필요하다.기댓값 최대화 알고리즘은 유출된 데이터를 처리하고 미확인 변수를 관찰할 수 있으며, 포트폴리오 위험의 가격 결정 및 관리에 효과적인 도구다.기대 최대화 알고리즘은 특히 양전자 방출 단층 촬영과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영은 의료 영상 복원에도 널리 사용된다.기댓값 최대화 알고리즘의 필터링 및 다듬이질, kARLAN 필터는 일반적으로 온라..
맥스웰-볼츠만 분포는 가스 압력, 확산 등의 기본적 특성을 설명하는 가스 운동 이론의 기초를 형성한다. 분포는 속도, 운동량, 분자운동량 등 확률분포함수가 다르지만 모두 관련 물리량 범위가 넓다.mAXWELL-bOLTZMANN 분포는 통계 역학을 사용하여 유도될 수 있다. 많은 비 상호작용 입자로 구성된 양자 효과가 무시되는 시스템에서, 이 분포는 모든 속도 분포의 가능성과 일치한다. 기체 상태에서 분자 간의 내부 반응은 일반적으로 매우 작으며, 따라서 맥스웰-볼츠만 분포는 기체 상태 조건에서 매우 좋은 접근방식을 나타낸다.그러나 탄성 충돌 조건이나 재조합 및 공간 플라스마가 적용되지 않는 예도 있다. 여기에 맥스웰의 분포와 그와 관련된 가정이 적용되었다면 그것은 실수였고 물리적 의미를 파악할 수 없었다..
마이크로로봇은 피 속에서 헤엄치고 안구 속을 돌아다닌다. 1밀리미터 정도의 크기의 인공 가리비 로봇은 사람의 체액에서 헤엄칠 수 있다. 스펙트럼에 따르면 독일 슈투트가르트에 있는 막스 플랑크 지능적 시스템 연구소의 과학자들은 가리비 모양의 마이크로로봇을 개발하고 있다. 초소형 로봇은 단순함에 중점을 두고 설계돼 몸 주위를 걸을 수 있다. 따라서 초소형 가리비 로봇은 복잡한 모터와 작동 시스템을 가진 공간을 가지고 있지 않다. 그리고 물론, 배터리는 전기 전자와 관련된 어떤 것도 넣을 수 있는 공간이 없다. 초소형 로봇이 혈류를 타고 안구를 뛰어다닐 수 있는 조건이다. 왜냐하면, 로봇은 자기장에 의해 움직이기 때문이다. 자기장은 어떤 자기 물체를 끌어당길 수 있다. 바로 그 원리가 마이크로 로봇들을 통제하..
며칠이 걸릴 수 있는 움직임입니다. 그래서 그 문제는 쉽게 해결되어야 합니다. 전산 유체역학의 시뮬레이션은 실제로 매우 어려우며, 전체적인 현실을 이끌어내기는 어렵습니다.부분적인 조건은 흐름을 모형화하고 문제를 단순화할 수 있습니다. 특히 따뜻한 전류를 시뮬레이션하려면 산술의 양을 줄이고 계산하기 위해 이 전류를 모형화 해야 합니다. 이러한 모델링 문제는 다른 결과를 초래할 수 있기 때문에 일반적으로 충돌 테스트와 실제 비행 테스트 또는 알려진 결과를 사용하여 시뮬레이션이 올바른지 확인해야 합니다. 그러한 실수 때문에, 그들은 CFA를 완전 천연색 디자인이라고 불렀습니다. 일기예보는 미래 날씨를 예측하기 위해 이 컴퓨터화된 유압 장치를 사용하지만, 과거의 일기예보를 한다고 하기에는 너무 오랜 시간이 걸리..
나비에 스트로크 방석인은 유체 역학과 큰 관련성이 있다. 이전의 설명은 뉴턴 이외의 유체가 어떻게 다른지에 대해 의문을 제기했지만, 더 중요한 것은 주로 압축할 수 없거나 압축할 수 없는 유체에 대한 설명이 제시되었다는 것입니다. 그러나 이탈리아 연구에 관심이 있다면 다양한 책과 재현 가능한 실험을 고려하고 직접 진행하십시오. 이를 분석하기 위해서는 물체의 변형이 3차원이고 물체에 힘이 가해지는 방향이 같아서 텐서 대수, 텐서 계산에 대해 알아야 한다. 게임을 많이 했다면 아마 많은 어려움이 있었을 텐데, 특히 게임 속 공간의 움직임과 기상 현상을 설명하는 3D 게임이나 사람들이 실제로 하는 일을 보면, 유목민 다수를 바탕으로 한 적절한 우위 방정식과 경계 조건이 정확하고 단위 차원에서 분석이 이뤄졌기 ..
유변학은 물체의 흐름과 그 변형의 관계와 물체의 반응인 응력 사이의 관계를 연구합니다. 그것은 일반적으로 화학 공학 분야로 여겨집니다. 고전물리학은 액체와 기체의 흐름만을 다루고 있습니다. 하지만 현대 물리학에서는 고체를 포함한 모든 물체가 흐르거나 변형될 수 있다고 여겨집니다. 유리는 이를 확인하는 가장 쉬운 방법의 예입니다. 시간이 지날수록 유리창 아랫부분이 두꺼워지는 현상이 나타나지만, 유리창 내부 구조 때문에 입자가 중력에 의해 아래로 흐릅니다. 중합체 공학도 마찬가지이다. 금속 온도가 용해점의 95%에 근접할 때 작용은 중합체의 유리 전환 온도(TG)와 용해 온도 사이의 결정 부분과 수정 부분과 용해 온도 사이의 위상격리 그래프의 흐름 현상과 유사합니다.on이 나누어져 있습니다. 승적 분야에서는..