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World File Search System毕达哥拉斯
希尔伯特（Hilbert）作为毕达哥拉斯算术的算术：算术作为先验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
一种用于研究适合所有教育水平学生的毕达哥拉斯的新方法
这样的三重（x，y，z）称为毕达哥拉斯三重。尤其是x，y和z是coprime，则将三重称为原始的毕达哥拉斯三重。毕达哥拉斯的三元组应归功于希腊数学家毕达哥拉斯（Pythagoras），他居住在公元前6世纪毕达哥拉斯是哲学学校的创始人，称为毕达哥拉斯主义，毕达哥拉斯的三元组通常与他的发现和教义有关。根据传说，毕达哥拉斯和他的追随者在研究数字和音乐比例的同时，对毕达哥拉斯的三人组感兴趣。据说，他们注意到音乐弦长的某些组合产生了谐波声音，而这些组合对应于毕达哥拉斯的三元组。但是，重要的是要注意，毕达哥拉斯本人并未发现或介绍毕达哥拉斯的三元。古代
appon哲学季刊
摘要毕达哥拉斯哲学中数字数字的形而上学探索长期以来一直着迷于学者的数学严谨和神秘的见解。毕达哥拉斯及其追随者认为，数字构成了基本现实，这是宇宙的结构和和谐的基础。这种毕达哥拉斯的哲学视觉超越了算术，以象征性和本体论意义巩固了数字。在当代时期，这些想法在人工智能（AI）中是一个引人注目的相似之处，其中数值计算的算法结构化序列控制机器学习和决策过程。本文研究了毕达哥拉斯思想中数字的形而上学的基础，并追溯了他们对AI算法发展的概念。通过分析毕达哥拉斯哲学固有的和谐，秩序和普遍性的原理，本文认为，这些思想已间接塑造了现代计算逻辑和方法论，从而促进了模式识别，神经网络和算法优化的进步。
BSc-Aviation-2021.pdf - 韦尔斯大学
课程成果： CO-1 了解三角学和毕达哥拉斯定理的应用。CO-2 了解基本转换。CO-3 对航空罗盘有基本了解。CO-4 了解飞行运行时间及其计算。CO-5 了解燃料的基本管理和时间计算。UNIT I 基础三角学 毕达哥拉斯定理 12 三角比及其应用
使用毕达哥拉斯模糊集对阿尔茨海默病 MRI 脑部进行分割
阿尔茨海默病 (AD) 是一种退行性且最终致命的脑部疾病，目前尚无治愈方法。这种神经系统疾病病因复杂，会导致痴呆和认知能力下降，由于脑部 MRI 图像存在差异，包括大小、形状和脑脊液流量的差异，因此很难识别。虽然 AD 没有治疗方法，但通过早期诊断可以减缓其进展。许多研究人员已经采用基于图像处理的技术，根据脑部图像区分正常患者和 AD 患者。然而，大脑的各个区域通常看起来非常相似，因此很难精确定位特定区域，而且在提取精确区域时总会存在一些不确定性。文献中提出了各种模糊 c 均值和直觉模糊 c 均值 (IFCM) 方法来处理这种模糊性和不确定性。相比之下，毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 提供了一种更精确的验证成员资格的方法，使其成为管理不确定性的有效工具。作者分析了 PFS，并应用模糊 c 均值提出了毕达哥拉斯模糊 c 均值 (PFCM)。此外，还使用了基于直方图的初始质心来避免许多聚类算法中常见的局部最小值问题。由于结合了初始质心和基于 PFS 的聚类，所提出的聚类算法表现出了更好的性能，在不到 1.5 秒的时间内完成执行。所提出的方法在检测脑组织时实现了高准确率：白质 (WM) 为 98.64%，灰质 (GM) 为 97.4%，脑脊液 (CSF) 为 98.14%。
在多准则群决策 (MCGDM) 方法中使用毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 进行工程材料选择应用
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我们的脚下有什么？
一个简单的事实，即诸如太阳和月亮之类的天体可能导致了许多人（例如，毕达哥拉斯）明显结论地球没有什么不同。望远镜的发明以查看相邻行星确认地球的圆形。eratosthenes在古埃及相距800公里的两点使用了太阳的阴影，在仲夏末日中午测得，首先结论地球是一个圆球，其次是约40,000公里的圆周，非常接近公认的价值。像费迪南德·麦哲伦（Ferdinand Magellan）和弗朗西斯·德雷克（Francis Drake）这样的探险家，他们绕着地球绕过地球，并没有争议地表明地球是一个地球。当然，从空间中对地球的最新观察证实了地球是圆形的。由于地球具有球形形状，因此意味着地球的其他层很可能会作为一系列同心层发生。
算术为超验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
基于数学史的冒险电子游戏的设计与评估
摘要。本文介绍了一款冒险类电子游戏的设计和评估，该游戏旨在涵盖小学数学课程。游戏的叙述基于数学史，为了获胜，玩家需要穿越时空，从古埃及开始，到现代世界结束。为了实现这一目标，玩家与现实生活中的人物互动，例如萨摩斯的毕达哥拉斯，了解他们对该领域的贡献，并利用这些知识来解决难题。本文提出的研究旨在了解游戏对学生数学成绩和数学焦虑水平的影响，数学焦虑是一种在数字操作过程中出现紧张感的临床症状。爱尔兰小学一二年级的学生（n = 88）对该游戏进行了测试。学生每周玩 45 分钟到 1 小时，持续 3 周。实验采用前后测试设计，学生回答改良简略数学焦虑量表 (mAMAS) 和基于游戏内容设计的数学测试。统计分析表明，这款游戏显著提高了学生的数学成绩。然而，它也增加了女学生的数学焦虑水平，这引发了一场讨论，即游戏设计的哪些方面会影响这一特定群体的数学焦虑水平。
能源报告 - | sinbad2
本研究的目的是研究低碳可再生能源项目的成本管理策略。本文通过评估不同的成本管理来增加可再生能源投资项目，做出了重要贡献。根据本研究的分析结果，可以提出减少碳排放问题的方法。此外，本研究的另一个重要贡献是生成一种基于毕达哥拉斯模糊 DEMATEL、TOPSIS 和 Shapley 值的新型混合模型，以找到改进这些项目的适当政策。此外，使用 VIKOR 方法测量了所提模型对每种合作成本管理策略的准确性。此外，还通过连续改变标准的加权结果，对 TOPSIS 和 VIKOR 方法的 5 个案例进行了敏感性分析。确定所提出的模型是连贯的，适用于进一步的研究。此外，敏感性分析的排序结果也与不同情况一致。结果表明，对于太阳能替代品，内部流程始终具有最低成本。此外，对于风能替代品，客户是成本最低的因素。因此，显然，提高员工的资质对于太阳能项目的改进至关重要。此外，通过为客户提供重要性，可以提高风能投资的有效性。此外，还得出结论，当合作水平提高时，投资效率会更高。另一个重要观点是，如果投资者倾向于制定弱或强合作成本管理策略，他们应该主要关注太阳能项目，因为与其他替代方案相比，它们的成本较低。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。