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수치적분 예제

이산 및 연속 데이터의 다른 예는 다음과 같습니다. 범주형 변수와 숫자 변수의 예를 들어 주었습니다. 또한 이산 데이터와 연속 데이터의 차이점을 설명했습니다. 다시 한번, 당신은 당신이 그들을 더 잘 이해할 수 있도록 예제로 넘쳐났습니다. 몇 가지 숫자 예제를 살펴보겠습니다. 하나는 이온의 에너지 (양성자 전하 및 반경 R = 1.5 Å와 동일한 전하 q와 전도 구로 모델링)가 q2/ [2θ1R]  1.4 kcal mol− 1 이온의 에너지가 허용도가 있는 물에 있을 때 80 및 q2/[1+1+2]를 가지고 있을 때 1 허용율로 단백질에 반침을 하면 2 □ 3 (문제 6.5 참조). 따라서, 반 침지 유발 에너지의 증가는 □ 1.3 kcal mol− 1이다. 그러나 동일한 전하가 두 단백질 사이에 배치될 때 (또는 단백질에 깊이 침지됨), 그 에너지는 q2/[2®2®]  36.9 kcal mol− 1이다. 따라서, 전체 침지 유발 에너지의 증가는 35.5 kcal mol− 1이며, 이는 반 침지의 거의 30배 에너지이다.

이것은 불균일한 매체에 있는 정전기 상호 작용의 강한 비첨가성을 보여줍니다. R. Abgrall, S. Mishra, 수치 분석 핸드북, 2017 수치 표현의 몇 가지 예는 다음과 같습니다: 우리는 로컬 필드와 효과적인 전도도가 매트릭스 – 투 – 섬유에 의해 영향을받는 방법과 정도를 보여주는 몇 가지 수치 예를 제공합니다 인터페이스 디본드. 표 10.1에서, 부분적으로 탈결합된 섬유의 제곱 어레이를 가진 주기적인 복합체의 유효 전도성 λ11θ 및 λ22θ는 섬유 부피 함량 c 및 균열 반길이의 기능으로서 주어진다(θd(1). 특히 θd(1)=0(완벽한 결합)의 경우 당사가 계산한 값은 [170]에 의해 보고된 값과 일치합니다. 동등하게 배향된 균열은 복합 이방성물질을 만들어 내고, x2 방향에서 더 큰 전도도의 감소를 일으켰다. θd(1)>π/3,λ222θ는 매트릭스 재료의 전도도 이하로 떨어지고 c가 증가하면 이방성 정도가 급격히 증가합니다. 이 섹션에서는 인공 FA 모델을 사용하는 두 가지 수치 예제가 제공됩니다. 첫 번째 예제는 관찰 가능한 6개의 변수에 대한 단위 모수 분산이 있는 다음 2단계 모델을 기반으로 합니다. 문제 (45)-(46),업윈드 (왼쪽), 락스 프리드리히 (중앙) 및 세미 라그랑기안 (오른쪽) 계획, 50 노드를 통해 얻은 수치 결과.

모든 수학 단어 문제는 먼저 숫자 식으로 변환하여 해결됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 반면에 숫자 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 숫자를 나타냅니다. 그것은 더 두 개의 하위 집합으로 나뉩니다: 이산 및 연속. 표 4.1. 수치 솔루션의 수렴: 정규성과 비정상성 하에서 유한 샘플에서 점근값의 정확도를 확인하기 위해 두 개의 매크로 캐비티(σ와=0) 시뮬레이션을 수행했습니다.