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World File Search SystemBernoulli
流体力学（伯努利方程及其应用）
一根由直径为 15 厘米的管道组成的虹吸管用于从油箱 A 中排出煤油（RD = 0.80）。虹吸管在 1.00 米的高度处排入大气。油箱中的油面在 4.00 米的高度。虹吸管在其最高点 C 的中心线在 5.50 米的高度。估计 (i) 管道中的排放量，以及 (ii) 点 C 处的压力。管道中的损失可假设为从顶部到顶部 0.5 米，从顶部到出口 1.2 米。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所 格罗宁根大学科学与工程学院
1.5 系统、控制和优化 系统、控制和优化 (SCO) 研究项目致力于复杂动态系统的分析、控制和优化。重点是基础数学研究，由来自工程和自然科学领域的同事合作推动。数学系统和控制理论涉及随时间演变的开放和互连系统的建模和控制。不仅要分析动态行为，还要影响（控制）和优化动态行为；通过增加反馈回路、与其他动态系统的互连（控制器设计）或最佳参数选择。此外，通过将复杂系统视为更简单组件的网络，强调系统的观点。从优化的角度来看，我们研究迭代算法的收敛性和复杂性，以及它们的底层动态。
讲座5：无监督的学习
p（a | b;α）给定b的概率，由α参数化。注意：α是模型的参数，而不是随机变量x〜Bernoulli（p）x是带有参数p的Bernoulli随机变量。思考：x表示硬币折腾的结果，p（h）= p x〜多项式（φ）x是一个多项式随机变量，具有参数φ和n = 1-这是Bernoulli随机变量的概括。思考：x表示滚动骰子的结果，p（side-i）= p（i）; φ= {p（1），。。。，p（6）} z一个随机变量，以指示滚动k flace die的结果（k = 2：bernoulli;多项式;否则）p（z（j）= i）从高斯i绘制数据点的概率。这更多是一种信念或先验，并且独立于数据。思考：上帝将其设置为先验p（z（j）= i | x（j））X（j）点是从高斯 - i生成的概率，因为我们观察到x（j）。将其视为：我们观察到x（j），现在是从高斯i绘制的吗？p（x（j）| z（j）= i）观察x（j）的概率，因为我们正在从z（j）= i生成数据;在本讲座中，我们假设x（j）| z（j）= i〜n（µ（i），σ（i））θθ一组模型参数；如果k = 2，θ= {µ（1），µ（2），σ（1），σ（2），p}
图形摘要
我们的目的是将离散事件模拟作为晶粒生长的细胞自动机模型的有效和数值准确的计算方法。为此，我们为两个知名模型开发了两个简单但相关的模拟器。我们的第一个模拟器实现了Raabe [1，2]以离散事件形式引入的概率细胞自动机。此细胞自动机以过渡概率模拟生长速率，如果计算以固定步骤进行，则构成伯努利过程。由于步长趋于零，因此此伯努利过程趋向于泊松过程。在此示例中，我们展示了离散事件模拟如何以其极限（即作为泊松过程）实现该模型，从而消除了Bernoulli近似中的数值错误。同时，我们在时间步进模型中演示了一个加速度，该模型随着时间阶梯式模型的缩小而增加。我们的第二次模拟是晶粒生长的偏心平方模型的离散事件实现[3，4]。通常会通过离散的时间模拟实现此模型，为此，必须选择时间步。一个大的时间步骤以增加错误的成本来改善执行时间，这表现为同时捕获事件的形式，这些事件不会发生在物理
基于 fNIRS 和 ML 的消费者神经科学研究
自柏拉图及其学生亚里士多德以来，人类就被描述为理性动物（Keil and Kreft，2019）。这一假设对于人类自我认知方式至关重要，甚至成为整个法律和经济体系的基础（Blasi and Jost，2006）。18 世纪数学家丹尼尔·伯努利提出的圣彼得堡悖论等决策规范理论规定了决策的最佳方法（Bernoulli，1954）。伯努利的解释主要基于潜在货币收益的客观价值（即预期效用）和主观价值（即预期收益）之间的区别。由于缺乏与人类相关的材料，因此需要进行上述区分，以便充分合理地解释这种悖论。 20 世纪中叶，数学家约翰·冯·诺依曼和经济学家奥斯卡·摩根斯坦建立了预期效用理论（Von Neumann and Morgenstern，1944 年）的基本假设，并断言如果满足某些条件，个人的财务决策可以通过效用函数建模（Peasgood 等，2014 年）。然而，虽然这些理论框架很有价值，但它们在解释人类在假设和现实生活中如何做出决策方面却存在局限性。近两千年后，随着行为科学和认知科学的出现，人类理性的问题开始成为学者们争论的主题。随着前景理论（Kahneman and Tversky，1979 年）的普及，对完全理性行为的前提提出了挑战，通过列举框架、主观参照点、损失规避和孤立效应等人类偏见的例子，对阻碍人类理性行事的机制进行了研究。关于启发式、认知偏差和可能引发非理性行为的情况的实证研究也迅速增加（De Martino 等人，2006 年），科学界对金融决策过程的神经基础的兴趣也随之增加。
计算机应用程序主-MCAC404：.NET ...
让我们假设基准通过下点1。因此，点1点，z 1 = 0。作为点2位于0.3 m的垂直高度处的点1上方，我们在点2，z 2 = 0.3 m处有基准头。让点1和2的平均流量分别为V 1和V 2。由于管道的直径是恒定的，因此管道中心线上每个点的平均流速必须相同。即，点1处流量的平均速度，V 1 =点2，V 2处流量的平均流速。让点1和2的压力强度分别为p 1和p 2。在点1和2之间应用Bernoulli方程，我们有，
CSC 311：机器学习简介 - 讲座1
•线性代数：向量操作，矩阵乘法/裁定量/痕迹/特征值）•微积分：部分导数/梯度。•概率：共同分布（高斯，指数，伯努利，多变量正常）；贝叶斯规则。•统计：期望，方差，协方差，中位数；最大似然。•数值优化：最大化功能，最小化功能，最大值，最小值；最大似然。