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AP 问题 磁场作用力 解决方案
𝑭= 𝒒𝒗𝑩𝐬𝐢𝐧𝜽 𝑭= 𝟏. 𝟔×𝟏𝟎 !𝟏𝟗 𝐂 𝟒×𝟏𝟎 𝟕 𝐦/𝐬 𝟏. 𝟐𝐓𝐬𝐢𝐧𝟔𝟎° = 𝟔. 𝟕×𝟏𝟎 !𝟏𝟐 𝐍 b. 参考右上图的坐标系，说明 t = 0 时质子所受力的方向。根据右手定则，力将朝向页面内部或负 z 方向。c.在 t = 0 到 t = 0.5 秒的时间间隔内，磁场对质子做了多少功？无。磁场不做功，因为力始终垂直于运动路径，不会引起动能的变化。d. 描述（但不计算）质子在场中的路径。垂直于磁场的速度分量引起 xz 平面的圆周运动。平行于磁场的速度分量引起 + y 方向的运动。这两者的结果是一个螺旋形或螺旋状的路径。
火星磁层的稳定状态及其对行星际磁场旋转的快速响应
人们认为，诱导磁层的磁场以叠加场为主。理论上，这种叠加场的方向应该与行星际磁场的 yz 方向一致。然而，观测表明，诱导磁层的磁场方向与行星际磁场方向相反。利用天问一号和 MAVEN 的联合观测，我们获得了火星诱导磁层在精确 MSE 坐标系下的平均磁场图，并计算了其标准差。标准差证实了平均磁场分布与稳态假设一致。磁场图显示，平均磁场在 yz 平面上顺时针旋转，发生在火星诱导磁层的白天和夜间。根据磁感应方程，当磁层内等离子体流速存在差异时，就会发生磁场的这种顺时针旋转。值得注意的是，其他非磁化行星的感应磁层表现出与火星相似的定性特性，表明它们具有可比的磁场特征。
论黑洞作为宏观量子物体
在史瓦西坐标系中，坍缩壳层的经典演化过程中，史瓦西相对流与固有时间的关系实际上迫使我们将黑洞的形成解释为一个高度非局部的量子过程，在这个过程中，壳层/反壳层对在初始视界内产生，从而恰好在视界处抵消原始坍缩壳层。通过研究黑洞背景中的量子场，我们发现了类似的非局部效应。除其他外，霍金对中即将离去的成员会很快与黑洞几何结构纠缠（而不是其伙伴），这与通常的假设相反，即根据视界附近的局部几何结构，霍金对最大程度地纠缠。此外，下落的波甚至在穿过视界之前就会影响黑洞几何结构。最后，我们发现粒子需要有限的时间才能穿过黑洞视界，从而避免在视界处发生的有限蓝移和红移。这些发现有力地支持了黑洞作为宏观量子物体的图景。
CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。
Readme Chelsa - 高分辨率的气候...
Readme Chelsa - 地球表面积高分辨率的气候。1.1版Chelsa（http://chelsa-climate.org/）是高分辨率（30弧sec，〜1 km）的气候数据集，用于地球地面面积。版本1.0是第一个版本。它包括1979 - 2013年期间的每月和年平均温度和降水模式。chelsa_v1基于ERA临时全球循环模型（http://www.ecmwf.int/en/research/climate/climate-reanalysis/era inersy/ERAS）的准机械统计降低缩减（http://www.ecmwf.int scalime ofera） （https://www.ncdc.noaa.gov/ghcnm/）偏置校正。规格：高分辨率（30 Arcsec，〜1 km）降水量和温度每月覆盖1979 - 2013年掺入topocclimate（例如，地形降雨和风场）。缩小的ERA-Interim模型。允许根据每月值（例如干燥期长度等）计算派生参数。Chelsa的所有产品均位于参考WGS 84水平基准的地理坐标系中，水平坐标为小数为小数。Chelsa层的扩展（最小和最大纬度和经度）是从1- arc-second gmted2010数据继承的坐标系的结果，该数据本身从1- arc-second srtm数据继承了网格范围。请注意，由于输入GMTED2010数据的像素中心引用，每个Chelsa网格的全部范围由像素的外部边缘定义与纬度或经度的整数值不同，而纬度或经度的整数值为0.00013888888度（OR 1/2 Arc-Second）。基于Legacy Gtopo30产品的产品用户应注意，Chelsa（和GMTED2010）和GTOPO30的坐标参考并不相同。在gtopo30中，纬度和经度的整数线直接落在30弧秒的像素的边缘上。因此，当用基于GTOPO30的产品覆盖Chelsa时，将在相应30- arc-second像素的边缘之间观察到1/2弧形 - 第二位。数据集为Geotiff格式。可以使用标准GIS软件（例如：saga gis - （免费）http：//www.saga-gis.org/ arcgis -https：//wwwww.arcgis.com/ qgis-qgis- qgis-（免费） GIS-（免费）https：//grass.osgeo.org/从现在的1.0网格范围变化，现在类似于GMTED2010分辨率（十进制程度）的一个：0.00833333333西范围西范围（最小x配合，x配置，最小值）：-180.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000138888 ymimuimum y mimum y -00 musitive y latitive 8.90 0.90：90.90：90.90。范围（最大X坐标，经度）：179.9998611111 NorthExtent（最大Y坐标，纬度）：83.9998611111行：20,800 Columsn：43,200 - 每月降水版本1.1现在具有GHCN偏置校正。
跟踪管理 - UNC 计算机科学
工业增强现实 (IAR) 技术可通过用虚拟信息增强物理场景来帮助提高某些工作流程的生产力。IAR 将传统上离线执行的纯虚拟数据任务（例如工业设计、几何布局或计量评估）与物理对象（例如原型、模型、设施或重复部件）领域的在线任务结合在一起。这允许广泛的新集成应用程序。需要实时跟踪物理对象的位置和方向，以便将这些对象注册到虚拟世界。它可以基于各种传感器来实现，这些传感器提供光学、惯性或声学基础上的空间测量。然而，由于工作环境的限制，例如电磁干扰、污垢/灰尘、噪音、不良照明条件、振动、遮挡和对现有工作流程的干扰，IAR 的跟踪通常难以实现。有时，需要快速设置和拆卸系统的灵活性。尽管如此，跟踪必须稳健，并满足预期应用所规定的精度要求。通常，这只能通过异构多传感器跟踪环境来实现，这一事实使跟踪系统、传感器、标记和显示设备的各种坐标系相互注册的任务变得复杂。
基于电流矢量定向反步控制的螺旋弹簧储能系统功率协调控制及参数分析
螺旋弹簧储能技术是一种极具潜力的新兴储能技术，利用永磁同步电机通过收紧或释放螺旋弹簧进行能量转换。针对螺旋弹簧在运行过程中扭矩与惯性同时变化的特点，采用传统的矢量控制方式，螺旋弹簧储能系统难以在调节电网输入/输出功率方面表现出良好的控制性能。提出一种基于电流矢量定向反步控制的网侧变流器(GSC)与机侧变流器(MSC)一体化的螺旋弹簧储能系统与电网功率协调控制方案。首先，建立电流矢量定向坐标系下GSC与PMSM的数学模型。其次，利用反步控制原理设计协调控制方案，并从理论上证明其稳定性。然后，通过考察期望控制性能确定控制方案中的最优控制参数。最后，仿真与实验结果表明，所提出的控制方案在选定的控制参数下，能够很好地协调GSC与MSC，准确、快速地跟踪功率信号，有效提高SSES系统的运行性能及其与电网的能量交换。
基于极距离的增强量子K近邻分类算法
摘要：K最近邻算法是应用最为广泛的分类算法之一，但其高时间复杂度限制了其在大数据时代的性能。量子K最近邻算法（QKNN）可以满意地处理上述问题，但直接应用传统的基于欧氏距离的相似性度量会牺牲其准确率。受极坐标系和量子特性的启发，本文提出一种新的相似性度量来取代欧氏距离，将其定义为极坐标距离。极坐标距离同时考虑角度和模数长度信息，引入一个根据具体应用数据调整的权重参数。为了验证极坐标距离的效率，我们使用几个典型数据集进行了各种实验。对于传统KNN算法，使用极坐标距离进行相似性度量时准确率性能相当，而对于QKNN算法，其分类准确率明显优于欧氏距离。此外，极坐标距离表现出优于欧氏距离的可扩展性和鲁棒性，为 QKNN 在实践中的大规模应用提供了机会。
白皮书
电气接口 I2C、CAN、总线电压 I2C、CAN、总线电压 5.2 6 DOF 推进模块 为了满足当前对更大、更强大的立方体卫星的需求，有时需要六自由度 (6 DOF) 推进能力，GomSpace 可以提供具有定制推力方向的推进系统，每个模块最多 6 个推进器。这种推进系统（通常每个卫星有两个模块，因此有 12 个推进器）旨在沿 3 个正交轴（即 x、y、z 航天器轴）中的每一个提供直接平移推力，并围绕 3 个正交轴中的每一个提供直接旋转推力。这可以实现一系列高度先进的立方体卫星任务，例如自主编队飞行、会合对接、近距离检查等。我们的 6-DOF 推进解决方案基于标准 3U 和 6U 模块，因此具有相似的技术规格。举例来说，下图 2 展示了 ESA 任务 RACE 的 6DOF 推进模块设计。其中两个推力矢量与坐标系中的 Z 轴对齐，而其他四个推力矢量与 X 轴形成 48 度角。
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。