lij，lij应急灯得充电线和零线接反了有什么反应
来源：整理 编辑：律生活 2024-01-05 05:15:47
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1，lij应急灯得充电线和零线接反了有什么反应
充电线端子输出的一般都是12V/6V，零线不带电，接反不会有什么大问题，但如果接的是火线那就有可能烧电路板。搜一下：lij应急灯得充电线和零线接反了有什么反应
2，指环王的弗罗多是谁演的
伊利亚伍德
具体资料可以看下面的链接
http://baike.baidu.com/view/1224540.htmElijah Jordan Wood
昵称： Lij,Elwood, Monkey, The Funny, and Ewood
出生日 ：1981年1月28日
出生地： 美国爱荷华州
身高：5尺7吋 (168cm) ~听说他现在长高至 5尺8吋~
体重： 约163磅 (74公斤)
（偶觉得有夸张的嫌疑，LIJ看上去那么轻盈，怎么会那么重？！）
眼睛颜色： 蓝 （粉漂亮、粉纯净的天蓝哦，有时还变色呢~~~）
头发： 深咖啡色
宗教： 基督教徒
学历： 被Avant Studios模特儿学校取录(听说现进修于文学系）
居住地： 美国加洲洛杉矶/新西兰威灵顿
家庭成员： 父Warren Wood
母：Debrah Wood
兄：Zachariah (27岁)
妹：Hannah (19岁)
3，最下熵产生原理
Onsager倒易关系与最小熵产生原理?1 Onsager倒易关系 力与流之间的线性唯象关系恰当地关联了各种缓慢的不可逆过程，但非平衡系统中如果存在n种力，就需要确定n2个唯象系数，这仍然是一个极困难的问题。然而热力学第二定律，空间与时间对称性所强加的限制使这些唯象系数间必须满足一定的关系。这些关系中最为重要的就是Onsager倒易关系：线性唯象系数具有对称性。即当第i个不可逆过程的流Ji受到第j个不可逆过程的力Xj影响时(Lij)，第j个不可逆过程的流Jj也必定同样受到第i个不可逆过程力Xi的影响(Lji)表征这两种相互影响的耦合系数相等Lij=Lji。Onsager倒易关系得到大量实验事实的支持。有了Onsager倒易关系，就使需要确定的唯象系数个数减少。图22 最小熵产生原理 如果不考虑外场(如重力场)的作用将一个系统从环境中隔离出来，根据热力学第二定律，在隔离系统中无论系统开始处于什么状态不可逆过程总是沿着系统熵增加的方向进行。考虑如图2所示的二组分系统：当T1, T2均是绝热壁时，系统是隔离系统，根据热力学第二定律，无论系统开始处于什么状态，不可逆过程总是沿着系统熵增加的方向进行在充分长的时间后，系统达到具有最大熵值的平衡态，一切宏观的变化过程停止进行，熵是隔离系统演化的判据；当T1, T2是具有相同温度的巨大热源时，仍然会达到一个热力学平衡状态。系统的状态会沿着熵产生减小的方向变化，直到熵产生为零，这时一切不可逆过程都已停止，系统达到一个热力学平衡状态。当T1, T2是温度不同(T1＞ T2)的巨大热源时，由于环境强加给系统一个不均匀的限制条件，这时系统将如何变化?最终到达一个什么样的状态呢?由于温差会引起浓度差，因此系统中同时存在一个引起热传导的力X1和一个引起物质扩散的力X2，假定热传导和扩散过程的力X与流J满足线性关系：J1= L11 X1+L12X2?J2= L21 X1+L21X2根据Onsager倒易关系L21=L12则熵产生率?σ=J1X1+J2X2 =L11X12+L12X1X2+L22X22为研究热导力恒定而扩散力扩散流可以自由变化时，熵产生如果变化，即在X1恒定时将对X2求导，= 2J2 实际上当系统经过足够长的时间后系统会到达一个扩散流J2=0而热导流J1依然存在且不随时间变化的非平衡定态。在此非平衡定态下，由于 =0，所以σ=L11X12+L12X1X2+L22X22 取极值。又因 = 2L22>0,这个极值必然是极小值。Prigogine一般性地证明了这一结论：“线性非平衡系统的熵产生率P随时间的进行总是朝着熵产生率减小的方向进行，直到熵产生率处于极小值，达到非平衡的定态。这时熵产生率不再随时间变化，即 、“=”号对应定态情况“＜”号对应离开定态的情况：这就是最小熵产生原理。 非平衡系统在多个恒定“力”的作用下，最终将达到一个与这些恒定“力”不相对应的流消失，熵产生率极小的非平衡稳定态。同时，最小熵产生原理还保证了非平衡态线性区各点性质不随时间变化的定态是稳定的。根据最小熵产生原理，定态具有最小的熵产生率，任何在有限扰功下偏离定态的状态都具有比定态更大的熵产生，即P定态＜P扰动态，同时扰动态的熵产生率 保证了扰动态的熵产生会随时间的延续不断减小，直到恢复为该条件下的极小值P定态，系统自动恢复到定态。因此，非平衡线性区的定态是稳定的。所谓熵增加原理是指在绝热条件下趋向于平衡的过程使系统的熵增加它是由公式推导出来的，公式我想您也知道，我就不罗嗦了可以这样理解吧：熵可以作为混乱程度的量度，对于可逆过程，各时刻都是平衡状态，混乱程度不变，熵不变；对于不可逆过程，整个封闭体系一定自发向混乱程度增加的方向进行，熵也就一定增加。。。或者从公式出发来理解：热不是状态函数，它一定会比一个由初末状态计算出来的值要大，就好像两点之间线段最短一样；而温度只由状态决定，熵也是状态函数，所以热温商一定大于等于熵。。。
4，贝叶斯准则怎么解释
贝叶斯决策理论概述 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： ★已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 ★利用贝叶斯公式转换成后验概率 ★根据后验概率大小进行决策分类编辑本段贝叶斯公式 设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，如图编辑本段贝叶斯决策理论分析 （1）如果我们已知被分类类别概率分布的形式和已经标记类别的训练样本集合，那我们就需要从训练样本集合中来估计概率分布的参数。在现实世界中有时会出现这种情况。（如已知为正态分布了，根据标记好类别的样本来估计参数，常见的是极大似然率和贝叶斯参数估计方法） （2）如果我们不知道任何有关被分类类别概率分布的知识，已知已经标记类别的训练样本集合和判别式函数的形式，那我们就需要从训练样本集合中来估计判别式函数的参数。在现实世界中有时会出现这种情况。（如已知判别式函数为线性或二次的，那么就要根据训练样本来估计判别式的参数，常见的是线性判别式和神经网络） （3）如果我们既不知道任何有关被分类类别概率分布的知识，也不知道判别式函数的形式，只有已经标记类别的训练样本集合。那我们就需要从训练样本集合中来估计概率分布函数的参数。在现实世界中经常出现这种情况。（如首先要估计是什么分布，再估计参数。常见的是非参数估计） （4）只有没有标记类别的训练样本集合。这是经常发生的情形。我们需要对训练样本集合进行聚类，从而估计它们概率分布的参数。（这是无监督的学习） （5）如果我们已知被分类类别的概率分布，那么，我们不需要训练样本集合，利用贝叶斯决策理论就可以设计最优分类器。但是，在现实世界中从没有出现过这种情况。这里是贝叶斯决策理论常用的地方。 问题：假设我们将根据特征矢量x 提供的证据来分类某个物体，那么我们进行分类的标准是什么？decide wj， if（p(wj|x)>p(wi|x)）(i不等于j)应用贝叶斯展开后可以得到p(x|wj)p(wj)>p(x|wi)p(wi)即或然率p(x|wj)/p(x|wi)>p(wi)/p(wj)，决策规则就是似然率测试规则。 结论： 对于任何给定问题，可以通过似然率测试决策规则得到最小的错误概率。这个错误概率称为贝叶斯错误率，且是所有分类器中可以得到的最好结果。最小化错误概率的决策规则就是最大化后验概率判据。编辑本段贝叶斯决策判据 贝叶斯决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据既考虑了各类参考总体出现的概率大小，又考虑了因误判造成的损失大小，判别能力强。贝叶斯方法更适用于下列场合： (1) 样本(子样)的数量(容量)不充分大，因而大子样统计理论不适宜的场合。 (2) 试验具有继承性，反映在统计学上就是要具有在试验之前已有先验信息的场合。用这种方法进行分类时要求两点： 第一，要决策分类的参考总体的类别数是一定的。例如两类参考总体(正常状态Dl和异常状态D2)，或L类参考总体D1，D2，…，DL(如良好、满意、可以、不满意、不允许、……)。 第二，各类参考总体的概率分布是已知的，即每一类参考总体出现的先验概率P(Di)以及各类概率密度函数P(x／Di)是已知的。显然，0≤P(Di)≤1，(i=l，2，…，L)，∑P(Di)=1。 对于两类故障诊断问题，就相当于在识别前已知正常状态D1的概率户(D1)和异常状态0：的概率P(D2)，它们是由先验知识确定的状态先验概率。如果不做进一步的仔细观测，仅依靠先验概率去作决策，那么就应给出下列的决策规则：若P(D1)>P(D2)，则做出状态属于D1类的决策；反之，则做出状态属于D2类的决策。例如，某设备在365天中，有故障是少见的，无故障是经常的，有故障的概率远小于无故障的概率。因此，若无特B，j明显的异常状况，就应判断为无故障。显然，这样做对某一实际的待检状态根本达不到诊断的目的，这是由于只利用先验概率提供的分类信息太少了。为此，我们还要对系统状态进行状态检测，分析所观测到的信息。贝叶斯判决准则Bayes decision rule作者 ：赵履骏【本书体例】 【大 中 小】 贝叶斯判决准则又称贝叶斯判决规则，它是理论上的最佳准则。因为它是一种可使全部判决的平均风险为最小的准则。 设有M个可能发生的消息的先验概率已知，且为P(Hi)(j=0，1，…，M－1)，若实际存在的消息是j，但被判定为i，定义其判别代价(损失)为Lii，假定Lij(i=0，1，…，M－1；j=0，1，…，M－1)已经确定。贝叶斯准则是对于任何一组观测数据，选择假设Hj，其产生的平均风险最小。据平均风险之定义，有式(1)中，P(Hi|Hj)表示为Hj为真时，选择Hi的概率。 选择使平均风险为极小的假设，与选择使条件风险为极小的假设是等效的。条件风险的定义为式(2)即给定一组测量数r，判决假设Hj为真时的风险性。P(Hi|r)称为后验概率，即给定r，Hi为真的概率。
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