1。分发笔记纸,并解释说,今天的课程将探索不同的经济思想流派,每个人都提供有关如何结构经济以及人们和政府如何做出经济决定的独特想法。2。首先要求学生想象自己开展业务 - 也许是一辆带独特菜单的食品卡车,运动鞋商店或缝店。他们必须弄清楚如何吸引客户并保持业务增长。问:“您需要考虑哪些因素?”让学生分享定价,质量,竞争以及可能的政府法规等想法。3。在董事会上写经济思想流派,并解释说,经济学家对经济的最佳方式有不同的想法,包括企业和政府应如何互动。这些想法属于“思想流派”,指导他们如何相信企业(就像他们想象的那样)。4。在标题下,创建四列标有古典,凯恩斯主义,货币主义者和奥地利人。用相关示例简要说明每所学校:
电致发光螺纹的进步(适合编织或编织)为开发发光纺织品开了开门,推动了市场增长的柔性和可穿戴状态。尽管这些纺织品具有自定义设计和图案的直接绣花可能会带来可观的好处,但机器刺绣的严格需求挑战了这些线程的完整性。在这里,我们提出了刺绣多色的螺纹 - 蓝色,绿色和黄色,与标准刺绣机兼容。这些线程可用于将装饰设计缝合到各种消费织物上,而不会损害其耐磨性或发光功能。演示包括阐明有关消费产品的特定消息或设计,并在头盔衬里上发出紧急警报,以实现身体危害。我们的研究提供了一个全面的工具包,用于将发光纺织品集成到时尚的,定制的工艺品中,该工艺品是根据各种灵活和可穿戴式展示的独特要求量身定制的。
学期 - I PH-101物理-I 1。Special Theory of Relativity: Frame of Reference, Galilean Transformation, Inertial and Non-inertial frames, Postulates of Special Theory of Relativity, Michelson-Morley Experiment, Lorentz transformation of space and time, Length contraction, Time dilation, Simultaneity in relativity theory, Addition of velocities, Relativistic dynamics, Variation of mass with velocity, Equivalence of mass and energy.2。热物理学:Maxwell-Boltzmann分子速度的分布定律,R.M.S.S.S的评估以及平均速度和最可能的速度,平均自由路径,运输现象。3。几何光学:组合薄镜头,同轴光学系统的主要点,厚镜头,基数的位置和特性,牛顿公式,图像的图形结构。眼部碎片,修复点。光学仪器光谱计(棱镜和光栅),六分。4。物理光学:观察干扰的干扰条件。条纹的连贯性和可见性。使用菲涅尔的二倍主义生产干涉条纹和波长的测定。米其逊干涉仪及其用途。由于薄膜引起的干扰。楔形胶片。牛顿的戒指。衍射-Frasnel的衍射,菲涅耳的半个周期区域,区域板,Fraunhofer的衍射,单缝,双缝。平面光栅理论。主最大值的宽度。瑞利的决议标准。解决棱镜和光栅的能力。通过反射极化。极化 - 非极化,极化和部分极化的灯光。单轴晶体,宝丽来,Huygen的双重折射理论的双重折射。半波和四分之一波板。生产和分析平面椭圆形和圆形偏振光。光学活动。菲涅尔的光旋转理论,特定旋转,比夸夸兹和劳伦斯半阴影。5。全息图:基本原理,全息及其应用。6。激光器:刺激和自发发射,爱因斯坦系数,刺激和自发排放的相对贡献,种群反演,激光发射,红宝石和He-ne激光器,激光光的特征。7。声学:超声波的生产和检测,液体中速度的测量,超声处理的应用。建筑物的典范。参考文献1。Mechanics-D.S.Mathur 2。optics-a.k.ghatak 3。热力和热力学-Brijlal&Subramanium 4。热物理b.k.agarwal 4。振荡和波的物理学 - r.b.singh 5。工程物理-A.S.S.Vasudeva
1.a 控制系统:飞机储备管理系统;飞行控制系统 (FCS),包括襟翼和缝翼控制计算机、机电控制杆(主动和被动)和油门(控制杆);电动执行系统。1.b 显示系统:平视显示器;头盔显示系统;夜视镜;用于平视显示器和头盔应用的机载摄像机;机组人员保护设备、任务和任务规划计算机,包括便携式数据存储器;显示生成器;地图生成器和显示器;低头显示器和机载摄像机。1.c 准备和维持 – 传统产品:空中数据系统和燃油管理系统。1.d 由 1.a 中列出的一个或多个系统的集成组件组成的系统。– 1.c 1.e 1.a 中列出的系统范围内的新技术演示器和实验设备。- 1.c f. 1.f 1.a 所列设备的测试和支持系统。- 1.e.1.g 更新能力、支持、维修(有设计元素时),包括 1.a - 1.c 和 1.f 所涵盖项目的后期设计服务。
摘要 金属磁记忆法是一种监测钢结构疲劳裂纹的新技术,可通过最大限度地减少检查来降低运营费用并提高安全性。可以通过测量由地球磁场和永久磁化引起的自磁漏通来识别裂纹的几何形状。有限元法可用于模拟裂纹周围的感应磁场,以帮助解释自磁漏通测量,但不清楚应使用哪种材料特性。本研究旨在确定结构钢的磁导率,以便通过有限元法准确模拟裂纹周围的感应磁场。从两块方形钢板上方的测量中提取感应磁场,一块没有缺陷,一块有直缝,并与相对磁导率的有限元结果进行比较。对于两个板,都可以发现均匀的相对磁导率,实验结果和数值结果非常吻合。对于无缺陷且相对磁导率为 350 的板,误差在 20% 以内,并且集中在板的边缘周围。对于有缝隙且相对磁导率为 225 的板,误差在 5% 以内。
摘要 - 自爱因斯坦(Einstein)在1905年提出了光子概念以来,光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型,教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子,并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动,并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验,从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然,这种精确定义的概念模型是合理,客观且易于接受的古典物理学家。
Richard Feynman [1]在他的演讲中,在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中,观察到,以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。 他指出,与自然进化相比,量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓,因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。 但是,Feynman并没有将这一事实视为障碍,而是将其视为机会。 他认为,如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么,那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。 的确,所有量子多部分干涉仪都是量子组合,并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。 这种方法导致了量子算法的统一图,并已由Cleve等人详细讨论。 [2]。 让我们从量子间间的教科书示例开始,即双缝实验,在更现代的版本中,它可以按照手机干涉法进行改写(见图,请参见图。 1)。Richard Feynman [1]在他的演讲中,在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中,观察到,以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。他指出,与自然进化相比,量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓,因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。但是,Feynman并没有将这一事实视为障碍,而是将其视为机会。他认为,如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么,那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。的确,所有量子多部分干涉仪都是量子组合,并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。这种方法导致了量子算法的统一图,并已由Cleve等人详细讨论。[2]。让我们从量子间间的教科书示例开始,即双缝实验,在更现代的版本中,它可以按照手机干涉法进行改写(见图1)。
YRF-4C 12200 经过进一步修改,成为 F-4E 项目的空气动力学原型机,1967 年 4 月 20 日,官方名称从 YRF-4C 更改为 YF-4E。从 1968 年开始,YF-4E 测试了由铍制成的方向舵,而不是标准铝制方向舵。空军飞行动力学实验室 (AFFDL) 的工程师建议使用铍来减轻重量,因为铍制方向舵比铝制方向舵轻 34.6%。YF-4E 62-12200 于 1968 年 5 月 14 日使用新方向舵进行了首次飞行,并在接下来的 39 个月内进行了 158 次试飞。在测试新方向舵时,空军对飞机进行了改装,以测试“敏捷鹰 IV”计划下的固定前缘机动缝翼,并在安装到 F-4E 机队之前测试了开槽水平尾翼。测试计划结束时,固定翼前缘缝翼被拆除。
我们报告了一项关于使用部分空间相干泵浦光束产生的下转换光子的空间相干特性的理论研究。我们研究了两种几何结构中的重合率和双光子可见性,其中双缝要么放置在泵浦光束的路径中,要么放置在信号场和闲置场的路径中。研究推断干涉条纹的可见性受泵浦参数的强烈影响;泵浦尺寸和泵浦空间相干长度。具体而言,干涉条纹的可见性随着泵浦空间相干性或泵浦横向尺寸在晶面的增加而增加。双光子可见性随传播距离的增加验证了这两种情况下的范西特-泽尼克定理。具有可控泵浦空间相干性的下转换光子,反过来又可以控制下转换光子的空间相干性和纠缠,可以在量子成像、量子通信和非线性干涉测量中找到潜在的应用。
准确推断空间物体的方向对于了解其运行状态和协调有效的空间交通管理至关重要。为了制定解决方向推断问题所需的框架,我们分析了几种标准的旋转数学表示,重点是连续性、唯一性和深度学习效率。在此基础上,我们自然而然地想到实现一种鲜为人知但表现良好的 6D 旋转表示。对于我们的推理模型的输入,我们采用了一种距离不变的观测技术,该技术长期以来一直用于在最小尺度上探索宇宙的最远处——光谱学。在深度卷积神经网络 (CNN) 的帮助下,我们研究了使用模拟的原始长缝光谱图像来推断未解析的大轨道半径范围内空间物体方向的可行性。我们介绍了在多个空间物体的光谱图像上训练 CNN 的方法和结果,目的是 i) 标准化旋转分析中使用的测量方法,ii) 建立基于光谱的性能的上限,以及 iii) 为未来将光谱应用于空间领域感知的工作扩展提供简单场景的基线。