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线性速度传感器
LVS-101和LVS-2011速度传感器已设计用于旋转机器的低频振动监测应用。更具体地说，传感器满足非常低速水电机的特殊低频要求。LVS传感器根据电动力原理运行，用于测量机器的轴承绝对振动。传感器的传感元件是围绕永久磁体移动的高精度弹簧支撑的线圈，该电压与振动速度成正比。通过设计，传感器具有出色的灵敏度和线性，降低到非常低的振动水平。内置电子设备允许传感器准确监视振动频率降低到0.5Hz。可以使用传感器的水平和垂直模型，有关全向传感器，请参见LVS-301。传感器提供了两个电压输出与振动速度成正比的电压输出：•与缓冲的非线性信号相对应的原始输出•低频补偿的动态振动速度信号，以监测到
液压密封 - 线性（度量）
本目录中的信息仅用于一般参考，而不是针对特定应用程序。压力，温度，速度和培养基的应用限制是在实验室条件下确定的最大值。在应用程序中，由于操作参数，最大值可能无法实现。客户必须满足自己对个人应用的适用性的满足。因此，对信息的任何依赖都是用户自身的风险。在任何情况下，Trelleborg密封解决方案均不对直接或间接产生或因使用本目录中提供的任何信息而产生的任何损失，损坏，索赔或费用责任。虽然尽一切努力确保包含的信息的准确性，但Trelleborg密封解决方案不能保证信息的准确性或完整性。
ch4：线性和非线性系统
为了进行控制系统的分析和设计，必须使用基本物理定律（例如，牛顿 - 欧拉（Newton-Euuler）的机械系统法律和柯尔乔夫（Kirchhoff）的电气系统定律，使用数学上的数学对动态系统（即机械，电气，热，经济，生物学等）进行数学建模。
扩展了圆形，线性，单个
校验和可用于验证和快速查找关联的符号。例如，seguid校验和用27个字符的字符串独特地识别蛋白质序列。目标：原始SEGUID虽然对蛋白质序列和单链DNA（ssDNA）有效，但由于拓扑差异而不适用于cir和双链DNA（DSDNA）。挑战包括如何唯一代表线性dsDNA，圆形ssDNA和圆形dsDNA。为了满足这些需求，我们提出了SEGUID V2，它扩展了原始SEGUID以处理其他类型的序列。结论：SEGUID V2产生链和旋转不变校验和单链，双链，可能交错，线性和圆形DNA和RNA序列的校验。可自定义的字母键允许其他类型的序列。与使用base64的原始SEGUID相反，Seguid V2使用base64url编码SHA-1哈希。这可以确保可以在文件名中使用SEGUID V2校验和，无论平台和URL中，都可以使用最小的摩擦。可用性：SEGUID V2很容易适用于MIT许可下的主要程序和语言。JavaScript包装seguid可在NPM上找到，Python包装pyguid和cran上的r seguid。关键字：校验和hash，dna，rNA，蛋白质，sha-1，base64url，seguid
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
量子求解线性微分方程
许多现实世界现象的数学描述都是用微分方程来表述的。它们是描述基于函数导数的函数的方程，用于模拟计算流体动力学、量子力学和电磁学等领域的各种物理现象，也用于金融、化学、生物和许多其他领域 [8]。例子包括物理学中的热方程、波动方程和薛定谔方程、金融中的布莱克-舒尔斯方程以及化学中的反应扩散方程。由于它们是一种广泛使用的工具，因此研究如何使用量子算法来求解微分方程以及它们是否能比传统方法提供更快的速度是很有意义的。我们将首先简要了解线性微分方程，特别是泊松方程，以及它们离散化为线性方程组，然后介绍量子线性系统求解器 (QLSS) 并将其与经典方法进行比较。