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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。
约瑟夫·斯蒂格利茨的《特朗普-马斯克经济的危险》
纽约 — 随着美国关键总统大选的临近，竞选活动已进入白热化阶段，唐纳德·特朗普及其亲信就如何运用权力做出越来越激进的承诺。但这些承诺，例如有关财政政策的承诺，必然会被打破。毕竟，从数学上讲，同时为企业和亿万富翁减税、维持国防和社会保障等基本项目并降低赤字是不可能的。特朗普竞选团队的一些更荒谬的承诺来自埃隆·马斯克，他声称知道如何从联邦预算中削减 2 万亿美元。对于一个公司严重依赖政府合同和救助的人来说，这真是太夸张了（如果没有奥巴马政府提供的 4.65 亿美元贷款，特斯拉很可能已经破产）。
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。
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。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
国防部标准枪械术语（小型武器）目录 NDS Y 0002B
1043 后座利用长后座型 这是一种枪管和枪栓一体化、后座距离超过弹药总长度的后坐利用型。 连接到枪管并位于后部的枪栓由位于后座末端位置的闩锁固定，并且只有枪管由于复位弹簧的作用而向前移动，从而将弹壳踢出。枪栓上的闩锁被释放，枪栓向前移动以加载并关闭枪膛。