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转捩点的计算约有三种方法:
1. 通过湍流模型计算。湍流模型中还不是完全的理论公式,而是经验公式。
2. 直接求解N-S方程。
3. 求解基于小扰动理论的线性稳定性方程和求解抛物线形稳定性方程。
自然转捩也叫横流转捩。对于高空飞行的飞行器而言,其边界层转捩由小扰动引起,称为自然转捩 。
Natural Transition
自然转捩各阶段具体如下:
1:前缘之后的稳定层流;
2:具有二维Tollmien-Schlichting波的不稳定层流;
3:不稳定的三维扰动波开始发展并形成涡旋;展向涡量。
4:在局部涡量很高的地方湍流促发;三维涡破碎。
5:在湍流脉动速度大的地方形成湍斑;
6:湍斑聚结成充分发展的湍流边界层。
Separation-induced transition
Bypass transition,此名称是按照Morkovin(1969)的提法而延续下来的。旁路转捩是由外部气流(自由流湍流)的强干扰引起的,并且完全绕过了Tollmien-Schlichting描述的不稳定状态,这是在叶轮机械中常见的转捩形式。
cad图,无法转换,是转成什么?做什么用的?图形算量?
不管是哪个行业,都需要基础知识。单纯转是没有问题的。我的理解:施工当然必须是注册建造师;造价,最基础的知识不说,注册也得造价师吧。再不济也得有造价员证。
20mm玻璃球床流动转捩的微距PIV实验研究 (2)
内蒙古科技大学硕士学位论文 - 1 - 目 录 摘要 ............................................................................................................................................ I ABSTRACT ............................................................................................................................. II 引言 ........................................................................................
20mm玻璃球床流动转捩的微距PIV实验研究
内蒙古科技大学硕士学位论文 - 1 - 目 录 摘要 ............................................................................................................................................ I ABSTRACT ............................................................................................................................. II 引言 ........................................................................................
随着物理学中超弦理论和M理论的不断发展,镜像对称成为近20年来最热门的前沿课题之一。本项目将主要研究开Calabi-Yau三维流形的所有亏格的镜像对称。.众所周知,对于紧致三流形,高亏格不变量的计算多年来举步维艰,高亏格镜像对称的数学理论也一直未能建立。相对来说,开三流形在近十年来有了较大进展:对于A模型即Gromov-Witten不变量,已经建立起系统的理论;对于B模型,也发展出多个高亏格的物理模型。然而,这些模型大多缺乏严格的数学理论,也容易陷入极其复杂的递归或者组合计算,无法直接读取出各种不变量的闭公式。此外,各种模型之间的对偶性,大多也并不清楚。.本项目的主要目标,是通过对几个例子的深入分析,结合本人已有的一些成果,建立起一套新的场论及相关的计算工具。作为一个重要应用,希望得到一种数学上清晰且能够直接计算的局部B模型场理论,并最终建立起相应的所有亏格的局部镜像对称。
经典的镜像对称,描述了一个CY三维流形的Kahler结构的模空间和其镜像流形的复结构的模空间之间的对应。但是这种对应,实际上是一种局部的对应,他们存在于大Kahler结构极限点的邻域和大复结构极限点的邻域之间。由Witten的思想启发,范辉军-Jarvis-阮勇斌近些年通过量子奇点理论构造了一种新的计数不变量,目前被称之为Fan-Jarvis-Ruan-Witten不变量。这些不变量给出了模空间上另一个极限点——orbifold点附近的理论。在这些极限点,物理学家猜想也存在对应的LG镜像定理。更进一步,物理学家提出如下的Landau-Ginzburg/Calabi-Yau对应猜想。它声称对于五次超曲面的GW理论,其信息可以完全由相应的奇点理论(FJRW理论)来重构。和GW理论中计数不变量是数靶空间上的曲线条数不同,FJRW理论某种意义上是数Witten方程的解得个数(包含自同构的信息)。因此他们之间的联系是相当非平凡的。 2016年,本人和Dustin Ross合作,完成了亏格1的LG镜像定理的证明,该结果(arXiv:1611.08876)已被欧洲数学会的新代数几何杂志Algebraic Geometry接收。这个工作也是后面我们用MSP理论来解决BCOV猜想的一个起点之一。 2017年,通过进一步对量子化公式的结构进行分析,结合Zinger的镜像定理,本人完成了亏格1的LG/CY猜想的证明(arXiv:1703.06955),这是自Chiodo-阮勇斌2010年Inventiones文章证明亏格0的LG/CY猜想之后的第一个高亏格的进展,也是第一个实现了非半单上同调场论的高亏格LG/CY对应的例子。 最后,一个值得提及的其他成果是,2017年,候选人和張懷良-李卫平-周杰合作,通过MSP理论给了Zinger的亏格1的镜像定理的一个新的证明(arXiv:1711.10118),作为MSP理论有效性的一个检验,该结果已被IMRN接收。 2100433B
翻看科技发展史,当某些跨时代的技术转捩点来临之时,两种状况似乎同时出现:大众观念里的鸡同鸭讲,以及,从业者对于概念追逐的狂热。近几年一个好例子即是:大数据。
公众一端:哪怕到了2015年,当马云数次宣称阿里正从一家IT企业转型为DT企业,舆论普遍关切的依旧是最新出炉的商业鸡汤。从农业社会,工业社会,到信息社会,中国两三步并作一步的路径,让数据概念几乎远离大众语境。
产业一端:大概三年多前,创业公司十之八九说自己能做大数据,与之相关的产业链也被粗暴切分为采集,处理,分析,可视化四个节点,一时间暗潮汹涌——泡沫也随之而来,从2014年进入2015年,行业开始小步洗牌,大数据从一个纯技术名词,或者说一个虚妄的概念,转变为应用范畴,以更为务实的姿态蔓延到一个又一个行当。时至今日,对大数据概念的热炒已有些无力,各种峰会与论坛所谈话题几乎都是如何让大数据“落地”的声音更为掷地有声。
当然,让数据落地并非新鲜论调,真正令人着迷的是落地的“程度”——数据即权力,这是我真正想说的,大数据a。
早在几年前关于大数据的哲学意涵呼之欲出的时候,数据是一种“宗教”就被不少学者大肆探讨。最近,我看到关于数据未来最具象的描述,来自《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利(我觉得他最有希望代替凯文·凯利在中国互联网界的地位),他为我们勾勒了一个“数据主义”的未来时代。
在他看来,那些极端的持数据主义世界观的“信徒”将整个世界视作一个数据流,任何事物的价值判断都由它对数据处理的贡献决定。“正如自由市场资本主义者相信市场无形的手,数据主义者相信数据流无形的手,当全球数据处理体系变得全知全能,接入这个系统就成为了一切意义的来源。”
从几年前从业者对大数据概念的热炒便知,大数据是个无远弗届的概念。赫拉利就曾写道:“数据主义允诺了人类在过去几个世纪里求而不得的科学‘圣杯’:一项将从音乐学,经济学一直到生物学的科学学科统一起来的无所不包的理论。根据数据主义,贝多芬第五交响曲,交易泡沫和流感病毒不过是三种数据流形式,能用相同基本概念和工具进行分析。”
嗯,数据主义的未来对数据从业者而言非常诱人——倘若数据是这个世界的主体,侍奉它的人无疑将收益颇丰。
将视角拉至现实。
搁置在上述宏大叙事框架中,如果你忘了未来由现实铺就,以下数字似乎顿时显得渺小。
我看到的数字,2016年上半年,共有18家大数据相关创业公司获得上千万融资;新三板与大数据相关企业有50家左右。
在寒冬中,资本市场对大数据项目怀有巨大热情。其中一个原因是,越来越多投资者厌倦甚至惶恐于B2C疯狂烧钱的迷途,开始转向那些由技术驱动,商业模式清晰健康的领域,大数据就非常符合他们的胃口,何况在包括赫拉利在内的一众预言家眼中,它看起来就是未来本身。
现在看来,无论数据采集,传输,建模存储,统计分析挖掘还是可视化,都存在创业者的短兵相接。但从他们的服务对象一端分析,必须承认,诸多企业在试图驾驭数据的过程中,都面临着如何快速有效地处理海量数据,以及密集的多源异构数据的现实境遇,对数据关键节点有效整合的方案缺失,也让决策者丧失了对自身业务的最终判断。
而站在数据运营商的立场,将项目充分产品化,脱离难以复制且交付难度相对较大的项目制,无疑是将生命周期延绵下去的最佳商业模式——在大数据行业,这并非易事,困扰大数据产品化至少有三个痛点:1,数据量太大,这对软硬件系统都会带来巨大冲击;2,作为决策依据,数据处理的效率必须非常之高。3,多样性,行业和业务场景的不同,会对数据的呈现方式有不同要求。
所以买卖双方因素相加,做数据的生意,理想之举无疑是提供一整套完善的解决方案——用户的需求加快了大数据行业从软件到硬件到一站式应用的产品化进程。毕竟,面对行业的多元化需求,人们对过去单一的数据分析产品似乎愈加不满,在理解数据的方式上,他们希望最好能有从数据发现,存储,到可视分析,再到交互模式的一站式产品。
举例来说,最近被投资人颇为看好的海云数据就发布了通用性综合解决方案“图易大数据决策产品生态平台”,提供一站式整体解决方案,协助企业,园区,城市,政府,重新通过数据认知自己的业务。举这个例子是因为,在面对任何项目和节点里,他们80%的工作都已经完全实现标准化和模块化,另20%则可根据不同行业属性和应用节点定制。
总之,说到底,这个时代,驾驭数据的能力是所有决策者“技能清单”里最重要的一章,因为任何行业,无论竞争,合作,还是管理,其本质都将趋向于“信息战”。而技术变迁史又同时告诉我们,无论哪个行业,谁能率先在行业中拾起新工具是多么重要。
譬如对于数据的掌握,谁都知道数据可视分析能最大化做到价值变现,但当不少决策者还将思维停留在用饼状图和百分比了解业务,或者用守旧的IT系统装备自己时,他们已经落伍了,而那些对诸如图易这种“正在发生”的新工具敏感的决策者,无疑拥有了赢得信息战的利器。
因为,历史早已证明,当一项跨时代的技术转捩点来临之时,除了开篇所言的“大众观念里的鸡同鸭讲”以及“从业者对于概念追逐的狂热”,还有另一件更重要的事同时发生:新技术的诞生本身即是一个人群分野过程,它将人群划分为“会用它的”和“不会用它的”——率先拿起新工具的人总会走在竞争者前面。
越是在科技发展深处,这种分野的力量将越加强大。