lij，lij應(yīng)急燈得充電線和零線接反了有什么反應(yīng)

來源：整理時間：2024-01-05 05:15:47 編輯：律生活手機(jī)版

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1，lij應(yīng)急燈得充電線和零線接反了有什么反應(yīng)
2，指環(huán)王的弗羅多是誰演的
3，最下熵產(chǎn)生原理
4，貝葉斯準(zhǔn)則怎么解釋

1，lij應(yīng)急燈得充電線和零線接反了有什么反應(yīng)

充電線端子輸出的一般都是12V/6V，零線不帶電，接反不會有什么大問題，但如果接的是火線那就有可能燒電路板。

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2，指環(huán)王的弗羅多是誰演的

他叫“伊利亞·伍德”

伊利亞伍德具體資料可以看下面的鏈接 http://baike.baidu.com/view/1224540.htm

Elijah Jordan Wood 昵稱： Lij,Elwood, Monkey, The Funny, and Ewood 出生日：1981年1月28日出生地：美國愛荷華州身高：5尺7吋 (168cm) ~聽說他現(xiàn)在長高至 5尺8吋~ 體重：約163磅 (74公斤) （偶覺得有夸張的嫌疑，LIJ看上去那么輕盈，怎么會那么重？?。? 眼睛顏色：藍(lán) （粉漂亮、粉純凈的天藍(lán)哦，有時還變色呢~~~）頭發(fā)：深咖啡色宗教：基督教徒學(xué)歷：被Avant Studios模特兒學(xué)校取錄(聽說現(xiàn)進(jìn)修于文學(xué)系）居住地：美國加洲洛杉磯/新西蘭威靈頓家庭成員：父Warren Wood 母：Debrah Wood 兄：Zachariah (27歲) 妹：Hannah (19歲)

指環(huán)王的弗羅多是誰演的

3，最下熵產(chǎn)生原理

Onsager倒易關(guān)系與最小熵產(chǎn)生原理?1 Onsager倒易關(guān)系力與流之間的線性唯象關(guān)系恰當(dāng)?shù)仃P(guān)聯(lián)了各種緩慢的不可逆過程，但非平衡系統(tǒng)中如果存在n種力，就需要確定n2個唯象系數(shù)，這仍然是一個極困難的問題。然而熱力學(xué)第二定律，空間與時間對稱性所強(qiáng)加的限制使這些唯象系數(shù)間必須滿足一定的關(guān)系。這些關(guān)系中最為重要的就是Onsager倒易關(guān)系：線性唯象系數(shù)具有對稱性。即當(dāng)?shù)趇個不可逆過程的流Ji受到第j個不可逆過程的力Xj影響時(Lij)，第j個不可逆過程的流Jj也必定同樣受到第i個不可逆過程力Xi的影響(Lji)表征這兩種相互影響的耦合系數(shù)相等Lij=Lji。Onsager倒易關(guān)系得到大量實(shí)驗(yàn)事實(shí)的支持。有了Onsager倒易關(guān)系，就使需要確定的唯象系數(shù)個數(shù)減少。圖22 最小熵產(chǎn)生原理如果不考慮外場(如重力場)的作用將一個系統(tǒng)從環(huán)境中隔離出來，根據(jù)熱力學(xué)第二定律，在隔離系統(tǒng)中無論系統(tǒng)開始處于什么狀態(tài)不可逆過程總是沿著系統(tǒng)熵增加的方向進(jìn)行?？紤]如圖2所示的二組分系統(tǒng)：當(dāng)T1, T2均是絕熱壁時，系統(tǒng)是隔離系統(tǒng)，根據(jù)熱力學(xué)第二定律，無論系統(tǒng)開始處于什么狀態(tài)，不可逆過程總是沿著系統(tǒng)熵增加的方向進(jìn)行在充分長的時間后，系統(tǒng)達(dá)到具有最大熵值的平衡態(tài)，一切宏觀的變化過程停止進(jìn)行，熵是隔離系統(tǒng)演化的判據(jù)；當(dāng)T1, T2是具有相同溫度的巨大熱源時，仍然會達(dá)到一個熱力學(xué)平衡狀態(tài)。系統(tǒng)的狀態(tài)會沿著熵產(chǎn)生減小的方向變化，直到熵產(chǎn)生為零，這時一切不可逆過程都已停止，系統(tǒng)達(dá)到一個熱力學(xué)平衡狀態(tài)。當(dāng)T1, T2是溫度不同(T1＞ T2)的巨大熱源時，由于環(huán)境強(qiáng)加給系統(tǒng)一個不均勻的限制條件，這時系統(tǒng)將如何變化?最終到達(dá)一個什么樣的狀態(tài)呢?由于溫差會引起濃度差，因此系統(tǒng)中同時存在一個引起熱傳導(dǎo)的力X1和一個引起物質(zhì)擴(kuò)散的力X2，假定熱傳導(dǎo)和擴(kuò)散過程的力X與流J滿足線性關(guān)系：J1= L11 X1+L12X2?J2= L21 X1+L21X2根據(jù)Onsager倒易關(guān)系L21=L12則熵產(chǎn)生率?σ=J1X1+J2X2 =L11X12+L12X1X2+L22X22為研究熱導(dǎo)力恒定而擴(kuò)散力擴(kuò)散流可以自由變化時，熵產(chǎn)生如果變化，即在X1恒定時將對X2求導(dǎo)，= 2J2 實(shí)際上當(dāng)系統(tǒng)經(jīng)過足夠長的時間后系統(tǒng)會到達(dá)一個擴(kuò)散流J2=0而熱導(dǎo)流J1依然存在且不隨時間變化的非平衡定態(tài)。在此非平衡定態(tài)下，由于 =0，所以σ=L11X12+L12X1X2+L22X22 取極值。又因 = 2L22>0,這個極值必然是極小值。Prigogine一般性地證明了這一結(jié)論：“線性非平衡系統(tǒng)的熵產(chǎn)生率P隨時間的進(jìn)行總是朝著熵產(chǎn)生率減小的方向進(jìn)行，直到熵產(chǎn)生率處于極小值，達(dá)到非平衡的定態(tài)。這時熵產(chǎn)生率不再隨時間變化，即、“=”號對應(yīng)定態(tài)情況“＜”號對應(yīng)離開定態(tài)的情況：這就是最小熵產(chǎn)生原理。非平衡系統(tǒng)在多個恒定“力”的作用下，最終將達(dá)到一個與這些恒定“力”不相對應(yīng)的流消失，熵產(chǎn)生率極小的非平衡穩(wěn)定態(tài)。同時，最小熵產(chǎn)生原理還保證了非平衡態(tài)線性區(qū)各點(diǎn)性質(zhì)不隨時間變化的定態(tài)是穩(wěn)定的。根據(jù)最小熵產(chǎn)生原理，定態(tài)具有最小的熵產(chǎn)生率，任何在有限擾功下偏離定態(tài)的狀態(tài)都具有比定態(tài)更大的熵產(chǎn)生，即P定態(tài)＜P擾動態(tài)，同時擾動態(tài)的熵產(chǎn)生率保證了擾動態(tài)的熵產(chǎn)生會隨時間的延續(xù)不斷減小，直到恢復(fù)為該條件下的極小值P定態(tài)，系統(tǒng)自動恢復(fù)到定態(tài)。因此，非平衡線性區(qū)的定態(tài)是穩(wěn)定的。

所謂熵增加原理是指在絕熱條件下趨向于平衡的過程使系統(tǒng)的熵增加它是由公式推導(dǎo)出來的，公式我想您也知道，我就不羅嗦了可以這樣理解吧：熵可以作為混亂程度的量度，對于可逆過程，各時刻都是平衡狀態(tài)，混亂程度不變，熵不變；對于不可逆過程，整個封閉體系一定自發(fā)向混亂程度增加的方向進(jìn)行，熵也就一定增加。。?；蛘邚墓匠霭l(fā)來理解：熱不是狀態(tài)函數(shù)，它一定會比一個由初末狀態(tài)計(jì)算出來的值要大，就好像兩點(diǎn)之間線段最短一樣；而溫度只由狀態(tài)決定，熵也是狀態(tài)函數(shù)，所以熱溫商一定大于等于熵。。。

最下熵產(chǎn)生原理

4，貝葉斯準(zhǔn)則怎么解釋

貝葉斯決策理論概述貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。貝葉斯決策就是在不完全情報(bào)下，對部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計(jì)，然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進(jìn)行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計(jì)模型決策中的一個基本方法，其基本思想是： ★已知類條件概率密度參數(shù)表達(dá)式和先驗(yàn)概率 ★利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換成后驗(yàn)概率 ★根據(jù)后驗(yàn)概率大小進(jìn)行決策分類編輯本段貝葉斯公式設(shè)D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發(fā)生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。對于任一事件x，P(x)>0，如圖編輯本段貝葉斯決策理論分析（1）如果我們已知被分類類別概率分布的形式和已經(jīng)標(biāo)記類別的訓(xùn)練樣本集合，那我們就需要從訓(xùn)練樣本集合中來估計(jì)概率分布的參數(shù)。在現(xiàn)實(shí)世界中有時會出現(xiàn)這種情況。（如已知為正態(tài)分布了，根據(jù)標(biāo)記好類別的樣本來估計(jì)參數(shù)，常見的是極大似然率和貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法）（2）如果我們不知道任何有關(guān)被分類類別概率分布的知識，已知已經(jīng)標(biāo)記類別的訓(xùn)練樣本集合和判別式函數(shù)的形式，那我們就需要從訓(xùn)練樣本集合中來估計(jì)判別式函數(shù)的參數(shù)。在現(xiàn)實(shí)世界中有時會出現(xiàn)這種情況。（如已知判別式函數(shù)為線性或二次的，那么就要根據(jù)訓(xùn)練樣本來估計(jì)判別式的參數(shù)，常見的是線性判別式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）（3）如果我們既不知道任何有關(guān)被分類類別概率分布的知識，也不知道判別式函數(shù)的形式，只有已經(jīng)標(biāo)記類別的訓(xùn)練樣本集合。那我們就需要從訓(xùn)練樣本集合中來估計(jì)概率分布函數(shù)的參數(shù)。在現(xiàn)實(shí)世界中經(jīng)常出現(xiàn)這種情況。（如首先要估計(jì)是什么分布，再估計(jì)參數(shù)。常見的是非參數(shù)估計(jì)）（4）只有沒有標(biāo)記類別的訓(xùn)練樣本集合。這是經(jīng)常發(fā)生的情形。我們需要對訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行聚類，從而估計(jì)它們概率分布的參數(shù)。（這是無監(jiān)督的學(xué)習(xí)）（5）如果我們已知被分類類別的概率分布，那么，我們不需要訓(xùn)練樣本集合，利用貝葉斯決策理論就可以設(shè)計(jì)最優(yōu)分類器。但是，在現(xiàn)實(shí)世界中從沒有出現(xiàn)過這種情況。這里是貝葉斯決策理論常用的地方。問題：假設(shè)我們將根據(jù)特征矢量x 提供的證據(jù)來分類某個物體，那么我們進(jìn)行分類的標(biāo)準(zhǔn)是什么？decide wj， if（p(wj|x)>p(wi|x)）(i不等于j)應(yīng)用貝葉斯展開后可以得到p(x|wj)p(wj)>p(x|wi)p(wi)即或然率p(x|wj)/p(x|wi)>p(wi)/p(wj)，決策規(guī)則就是似然率測試規(guī)則。結(jié)論：對于任何給定問題，可以通過似然率測試決策規(guī)則得到最小的錯誤概率。這個錯誤概率稱為貝葉斯錯誤率，且是所有分類器中可以得到的最好結(jié)果。最小化錯誤概率的決策規(guī)則就是最大化后驗(yàn)概率判據(jù)。編輯本段貝葉斯決策判據(jù) 貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計(jì)模式識別中的一個基本方法。貝葉斯決策判據(jù)既考慮了各類參考總體出現(xiàn)的概率大小，又考慮了因誤判造成的損失大小，判別能力強(qiáng)。貝葉斯方法更適用于下列場合： (1) 樣本(子樣)的數(shù)量(容量)不充分大，因而大子樣統(tǒng)計(jì)理論不適宜的場合。 (2) 試驗(yàn)具有繼承性，反映在統(tǒng)計(jì)學(xué)上就是要具有在試驗(yàn)之前已有先驗(yàn)信息的場合。用這種方法進(jìn)行分類時要求兩點(diǎn)：第一，要決策分類的參考總體的類別數(shù)是一定的。例如兩類參考總體(正常狀態(tài)Dl和異常狀態(tài)D2)，或L類參考總體D1，D2，…，DL(如良好、滿意、可以、不滿意、不允許、……)。第二，各類參考總體的概率分布是已知的，即每一類參考總體出現(xiàn)的先驗(yàn)概率P(Di)以及各類概率密度函數(shù)P(x／Di)是已知的。顯然，0≤P(Di)≤1，(i=l，2，…，L)，∑P(Di)=1。對于兩類故障診斷問題，就相當(dāng)于在識別前已知正常狀態(tài)D1的概率戶(D1)和異常狀態(tài)0：的概率P(D2)，它們是由先驗(yàn)知識確定的狀態(tài)先驗(yàn)概率。如果不做進(jìn)一步的仔細(xì)觀測，僅依靠先驗(yàn)概率去作決策，那么就應(yīng)給出下列的決策規(guī)則：若P(D1)>P(D2)，則做出狀態(tài)屬于D1類的決策；反之，則做出狀態(tài)屬于D2類的決策。例如，某設(shè)備在365天中，有故障是少見的，無故障是經(jīng)常的，有故障的概率遠(yuǎn)小于無故障的概率。因此，若無特B，j明顯的異常狀況，就應(yīng)判斷為無故障。顯然，這樣做對某一實(shí)際的待檢狀態(tài)根本達(dá)不到診斷的目的，這是由于只利用先驗(yàn)概率提供的分類信息太少了。為此，我們還要對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)檢測，分析所觀測到的信息。

貝葉斯判決準(zhǔn)則Bayes decision rule作者：趙履駿【本書體例】【大中小】貝葉斯判決準(zhǔn)則又稱貝葉斯判決規(guī)則，它是理論上的最佳準(zhǔn)則。因?yàn)樗且环N可使全部判決的平均風(fēng)險(xiǎn)為最小的準(zhǔn)則。設(shè)有M個可能發(fā)生的消息的先驗(yàn)概率已知，且為P(Hi)(j=0，1，…，M－1)，若實(shí)際存在的消息是j，但被判定為i，定義其判別代價(jià)(損失)為Lii，假定Lij(i=0，1，…，M－1；j=0，1，…，M－1)已經(jīng)確定。貝葉斯準(zhǔn)則是對于任何一組觀測數(shù)據(jù)，選擇假設(shè)Hj，其產(chǎn)生的平均風(fēng)險(xiǎn)最小。據(jù)平均風(fēng)險(xiǎn)之定義，有式(1)中，P(Hi|Hj)表示為Hj為真時，選擇Hi的概率。選擇使平均風(fēng)險(xiǎn)為極小的假設(shè)，與選擇使條件風(fēng)險(xiǎn)為極小的假設(shè)是等效的。條件風(fēng)險(xiǎn)的定義為式(2)即給定一組測量數(shù)r，判決假設(shè)Hj為真時的風(fēng)險(xiǎn)性。P(Hi|r)稱為后驗(yàn)概率，即給定r，Hi為真的概率。