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来自拉格朗日的科里奥利力
在这个表达式中，A = dU/dt 是两个框架之间的相对加速度。最终的推论是，如果 A = 0，牛顿运动方程对于两个框架都是相同的（伽利略相对论）。但是，如果 (X, Y, Z) 是一个加速框架，就会出现一个虚拟的惯性力，它似乎会将物体“拉”向左（如果 A > 0）。这在我们日常生活中很常见，比如火车车厢、汽车、飞机等加速时，我们会感到被拉向后方。这种惯性力之所以得到“虚拟”的名称，是因为它们不是“真实”的力：它们不代表物理相互作用。然而，它们非常真实，因为非惯性框架中的物体可以感受到它们。惯性力的一个明显特征是它总是与运动物体的质量成正比。一种不是惯性的但恰好与质量成正比的力就是引力。这促使爱因斯坦研究引力是否实际上是某种惯性力。我们在他的广义相对论中证明了这一点。
拉格朗日通信高级实时空分...
考虑到正在进行的国家科学院太阳和空间物理十年调查旨在探索 2050 年前的各种可能性，提高我们的深空通信能力对于未来任务的成功至关重要。包括在每个 L2-L5 航天器上安装一个深空指向通信天线，整个系统可以用作一组固定的深空通信信标，以增强现有的 NASA 深空网络，并可以提供更自主和几乎连续的深空任务监控水平，因为人类开始进一步进入太阳系——无论是通过探索性航天器（如星际探测器）还是通过殖民火星和小行星带。该系统未来的增强功能可以包括利用其他行星的其他拉格朗日点来部署地球第一个行星间通信网络。
ALPS II – 自主拉格朗日平台和传感器
便携式设备是 2003 年第一次自主和拉格朗日平台和传感器 (ALPS) 会议的推动因素。这次会议是在 21 世纪初期举行的，当时有几种关于如何观察海洋的相互竞争的想法。当时的观测资源相对丰富，而且在千禧年左右进行了许多规划演习。21 世纪初期已经取得了许多成功，全球漂流者计划和 Argo 剖面浮标阵列正在进行中。水下滑翔机刚刚开始用于科学而不是工程测试。螺旋桨驱动的自主水下航行器 (AUV) 开始得到广泛使用。小型化趋势导致传感器可用于广泛的物理和生物地球化学变量。无论是有意还是无意，ALPS 会议预示着自主观测的快速增长，这从根本上改变了观测海洋学。
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
基于 OpenFOAM 的 3D 欧拉/拉格朗日飞机结冰模拟求解器的开发
摘要：在开源 CFD 工具箱 OpenFOAM 中开发了 3D 结冰模拟代码。采用混合笛卡尔/贴体网格划分方法来生成复杂冰形周围的高质量网格。求解稳态 3D 雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 方程以提供绕翼的集合平均流动。考虑到液滴尺寸分布的多尺度特性，更重要的是为了表示过冷大液滴 (SLD) 不太均匀的特性，实现了两种液滴跟踪方法：为了提高效率，采用欧拉方法跟踪小尺寸液滴（50 µ m 以下）；采用随机采样的拉格朗日方法跟踪大液滴（50 µ m 以上）；在虚拟表面网格上求解表面溢流的传热；通过 Myers 模型估计冰积聚；最后，通过时间推进预测最终的冰形。由于实验数据有限，分别使用欧拉法和拉格朗日法对二维几何的三维模拟进行验证。事实证明，该代码在预测冰形方面是可行的，并且足够准确。最后，给出了 M6 机翼的结冰模拟结果，以说明完整的三维功能。
直接的雅各布总数拉格朗日显式动力学有限元算法 -
𝑡2）𝐠̂ 𝐠̂𝑡𝑡𝑡𝐠̂（34）注意1：𝐼̅1=𝐽 -2/3𝐼1，𝐼2=𝐽 -4/3𝐼2，𝐼 -2，𝐼4= 4 =𝐽 -2/3--𝐽 -2/3 - 4，3𝐼4，𝐼5= 5 = 5 = 5 = 5 =𝐽 -4/3--4/3 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 𝐽-4/3𝐼7。注2：𝐦1，𝐦4和𝐦6是恒定的时间不变的向量，𝐌2，𝐌5和𝐌7是恒定的时间不变矩阵（请参阅附录C）。可以预先计算它们。
Dreamplace 4.0：基于动量的净重和基于拉格朗日的精炼的时序驱动的位置
I. i ntroduction c ircuit放置是一个重要的VLSI设计阶段。放置的目的是在给定的芯片布局上找到电路组件的最佳位置[2]。的放置通常被放置为数学优化问题，其功能可将电路组件之间互连成本的成本降至最低。在大多数以前的位置框架中，互连成本是由所有网的总线索建模的，所有网的总线长度是由半渗透线（HPWL）估算的或其他近似值。除了仅是一个大约涉及的情况外，总的线长对所有网络都同样关注，而不是专注于关键的临界网和路径。这与定时驱动的放置相反，该位置特定针对电线关键路径，通常会产生立即的电路性能受益。的放置可以分为全局位置阶段和详细的位置阶段，并且可以将正时优化应用于两个阶段。按时驱动的全球位置的目标是实现大致不错的负面懈怠
中文 - 作为竞争的空间：坦格朗的两个印尼帕拉纳卡博物馆
pureplemoon08@gmail.com摘要本文讨论了两个博物馆，这些博物馆故意采用“ Peranakan”作为其身份的一部分，即Pustaka Peranakan Tionghoa博物馆，或Peranakan中国文学博物馆（2012年）和博物馆Benteng Heritage（2011年11月11日）。两者都位于坦格朗（South Tangerang）（距雅加达（Jakarta）10公里）。“ Peranakan”一词表示印尼和中国人的身份混乱。对印度尼西亚中国人的仔细检查表明，在新的秩序制度中，印度尼西亚帕拉纳卡中国人接受了“镇压”，采用了各种政治政策和法律的形式，限制了他们的公共角色，甚至对中国的身份也带来了负面的污名。这些博物馆可以填补州博物馆中的空白空间，这将证明努力发展一个更公平的国家概念。本文无意为建立博物馆建立的目前问题提供任何解决方案。相反，它是为了解释当种族的身份被质疑和政治化时发生的过程。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。