ch3幂律齐普夫,帕累托模型
prandtl幂定律

prandtl幂定律(最新版)目录1.Prandtl 幂定律的定义与含义2.Prandtl 幂定律的公式表示3.Prandtl 幂定律的应用领域4.Prandtl 幂定律的实际应用案例5.Prandtl 幂定律的发展历史与相关研究正文【1.Prandtl 幂定律的定义与含义】Prandtl 幂定律,又称普朗特幂定律,是由德国物理学家 Ludwig Prandtl 于 1904 年提出的一种描述流体流动的规律。
Prandtl 幂定律主要描述了流体在管道内流动时,流速与压力的变化关系。
这一定律在流体力学领域具有重要的理论意义和实用价值,被广泛应用于各种流体动力学问题的解决。
【2.Prandtl 幂定律的公式表示】Prandtl 幂定律的数学表达式为:f(x) = γ * (1 + (x^2))^(γ-1),其中,f(x) 表示流速,γ表示比热容比,x 表示管道的特征长度,(x^2) 表示管道长度的平方。
通过这个公式,我们可以计算出流体在管道内任意一点的流速。
【3.Prandtl 幂定律的应用领域】Prandtl 幂定律在流体力学领域有着广泛的应用,尤其在化工、石油、航空航天等产业中具有重要意义。
在实际应用中,Prandtl 幂定律可以用于计算流体在管道内的流速,以及流体在弯头、阀门等复杂几何形状处的速度分布,从而为流体动力学问题的解决提供理论依据。
【4.Prandtl 幂定律的实际应用案例】在实际工程中,Prandtl 幂定律的应用案例比比皆是。
例如,在设计输油管道时,需要根据 Prandtl 幂定律计算流体的流速,以保证输油管道的流量和压力满足设计要求。
此外,在飞机翼型设计中,也可以利用Prandtl 幂定律研究流体在翼型上的流动特性,从而优化翼型设计,提高飞行性能。
【5.Prandtl 幂定律的发展历史与相关研究】自 Prandtl 提出幂定律以来,许多学者对其进行了深入研究,发现了许多与幂定律相关的规律。
思维模型——幂律

思维模型——幂律敏思乐行简书作者2019-01-16 14:55幂律(power layer)是统计学中的概念。
在统计学中,幂律是两个量之间的函数关系,其中一个量的相对变化导致另一个量的相对变化。
与这些量的初始大小无关:一个量随另一个量的变化而变化。
image本文仅仅列举幂律分布中两个重要且常见的形式。
1、帕累托分布(二八原则)帕累托分布是一种幂律概率分布,以意大利土木工程师,经济学家和社会学家Vilfredo Pareto命名,用来描述社会、科学、地球物理、精算和许多其他类型的可观察现象。
最初,帕累托分布用于描述社会中财富的分配,社会上80%的财富掌握在20%的人口持手中,帕累托分布又被称为帕累托原则或“80-20规则“,也是我们常常看到的二八原则。
经观察,80-20广泛适用大自然和人类活动。
在时间管理上,找到每天最重要的两个小时,专注这个高效产出的时间段;在安排任务指标上,找到其中最关键的任务,少部分任务决定了最终的绩效成果;人际关系上,经营有质量的人际关系,回避大多数的无用社交。
2、边际效应递减边际收益递减是指其他投入固定不变时,连续地增加某一种投入,所新增的产出或收益反而会逐渐减少。
比如公司增加人手,收益递增,可到达一个临界点,投入继续增加,而收益下降直至不再增加,这个时候的投入将是负回报。
我们个人也是如此,投入时间工作会有一个明显的收入增长,可是当继续投入时间,同类的工作收入无法有更多的收获,这个时候就需要调整工作,我们在选择的时候也尽量不要选择容易边际效益递减的工作。
除来工作,我们在娱乐活动的选择,也同样存在边际效应递减,回归到那些给我们带来长久快乐的事情。
知识的学习是为了结合工作生活运用,二八原则和边际效应递减都是很常见且重要的思维模型,要掌握也不是一件简单的事情,且行且努力。
《帕累托最优交换》课件

政策支持
政府对帕累托最优交换的支持将进一步增强。政府可以通过制定相关政策和标准,推动帕累托最优交换的发展,提高社会的福利水平。
市场机制不断完善
随着市场机制的不断完善,帕累托最优交换将更加普遍和高效。市场机制的完善将有助于降低信息不对称和交易成本,提高交换的公平性和效率。
社会认知提升
随着社会对帕累托最优交换的认知提升,人们将更加重视交换的公平性和效率。这将推动帕累托最优交换的发展,实现更广泛的社会福利提升。
帕累托最优交换的实现方法
数学建模
通过建立数学模型,将帕累托最优交换问题转化为一个优化问题,利用数学工具进行求解。
非线性规划
当交换问题涉及非线性约束或目标函数时,可以使用非线性规划方法进行求解。非线性规划方法能够处理更复杂的交换问题,但求解难度也相应增加。
动态规划
动态规划是一种解决优化问题的算法设计技术,通过将问题分解为子问题并逐个求解,最终找到最优解。在帕累托最优交换中,动态规划可以用于解决具有时序约束的交换问题。
帕累托最优交换的案例分析
通过市场交易实现资源的最优配置
总结词
在市场经济中,个体通过自由交易来实现资源的优化配置。例如,在股票市场中,投资者通过买卖股票实现资本的最优配置。
详细描述
总结词
公平与效率的平衡
详细描述
在社会福利分配中,如何在公平和效率之间寻求平衡。例如,在医疗保险中,如何在保障公民健康的同时,避免浪费和过度使用医疗资源。
帕累托最优交换强调的是整体福利的最大化,而不是个体福利的最大化。它要求在交换过程中,所有参与者都能获得与其需求相匹配的物品,且没有浪费和损失。
帕累托最优交换的原理
介绍如何使用数学模型来描述帕累托最优交换,包括集合论、函数等数学工具的使用。
04-帕累托图制作讲义20130828-张自利

157 135 112 90 67 45 22 0 毛刺 缺边 磕碰 0% 50 31.8% 40 30 20 57.3% 76.4%
95.5% 89.2%
98.7%
100.0% 100% 80% 60% 40% 20%
10 起皱 开裂
5 划伤
2 0% 其他
这时,折线的最低点已经交叉于X轴了,接下来就时把它调整到0点
自动生成帕累托图制作演示
第六步:用鼠标右键单击分类(X)轴,选择坐标轴格式,将“刻度”选项中的” 数值(Y)轴置于分类之间“前的勾勾去掉;
分类(X)轴
看到没,到0了
自动生成帕累托图制作演示
第七步:剩下的就时简单工作了,去除分类(X)轴、系列图示、绘图区底色变 白、柱图变宽、显示折线和柱图的值、Y轴最大刻度设置为数据表的最大值 (157)、Y轴主要刻度单位为157(最大值)除以7(项目数)、次Y轴最大刻 度调整至100%……,大功告成;
应用帕累托行质量分析的项目。 (2)选择用于质量分析的度量单位,如出现的次数(频数)、 成本、金额或其他度量单位。 (3)选择进行质量分析的数据的时间间隔。 (4)画横坐标。按度量单位量值递减的顺序自左至右在横坐标 上列出项目,将量值最小的一个或几个项目归并成“其他”项, 把它放在最右端。 (5)画纵坐标。在横坐标的两端画两个纵坐标,左边的纵坐标 按度量单位规定,其高度必须与所有项目的量值和相等,右边的 纵坐标应与左边纵坐标等高,并从0~100%进行标定。 (6)在每个项目上画长方形,其高度表示该项目度量单位的量 值,长方形显示出每个项目的作用大小。
帕累托图制作演示
自动生成帕累托图制作演示
第四步:数据区域选择完成后,生成图表,在图表空白区域点鼠标右键,选择 “图表选项”,在出现的对话框中,选择“坐标轴”,点击“分类(X)轴” 前的复选框,并确定;
幂律流体流动规律课件

流动特性曲线
01 流动特性曲线
描述了幂律流体的流动特性,即应力与速率之间 的关系。
02 剪切稀化/增稠现象
在流动特性曲线上,幂律流体表现出剪切稀化和 增稠现象,即随着应力的增加,速率先增加后减 小或先减小后增加。
03 临界点
在流动特性曲线上,存在一个临界点,该点对应 于应力和速率的临界值,超过该点,幂律流体的 流动性质会发生显著变化。
流程概述
介绍数值模拟的流程,包括前处理、计算求解和后处理三个阶段, 并简要介绍相关软件及其应用。
数值模拟结果与分析
结果展示
展示幂律流体流动的数值模拟结果,包括速度场 、压力场、湍流统计性质等。
结果分析
对模拟结果进行深入分析,探讨幂律流体流动规 律及其与雷诺数、流型等因素的关系。
结果对比
将数值模拟结果与实验结果进行对比,验证数值 模型的准确性和可靠性。
幂律流体流动规律课 件
目录
• 幂律流体概述 • 幂律流体流动规律 • 幂律流体动力学模型 • 幂律流体流动实验研究 • 幂律流体流动数值模拟 • 幂律流体流动规律在工程中的应用
01
幂律流体概述
幂律流体的定义
幂律流体是指流体的流动行为可以通过幂律方程来描述 的流体。
幂律方程是一种非线性方程,可以用来描述流体在高压 或低流速下的流动行为。
牛顿流体动力学模型
01
02
03
定义
牛顿流体是指在流场中其 应力与应变率成正比的流 体。
方程
牛顿流体动力学模型基于 牛顿第二定律建立,即应 力等于动量变化率。
应用
适用于大多数常见流体, 如空气和水。
非牛顿流体动力学模型
定义
非牛顿流体是指在流场中 其应力与应变率不成正比 的流体。
幂律分布——精选推荐

幂律分布⼏⼗年前,埃尔德什和莱利将复杂⽹络放到“随机”灌⽊丛中。
是幂律将复杂⽹络从中拉了出来,并将其放到⾊彩斑斓、内涵丰富的“⾃组织”舞台上。
1、啥?幂律是什么所谓幂律,是说节点具有的连线数和这样的节点数⽬乘积是⼀个定值,也就是⼏何平均是定值,⽐如有10000个连线的⼤节点有10个,有1000个连线的中节点有100个,100个连线的⼩节点有1000个……,在对数坐标上画出来会得到⼀条斜向下的直线。
所谓幂律分布,是指⾃然界与社会⽣活中存在各种各样性质迥异的幂律分布现象,因⽽对它们的研究具有⼴泛⽽深远的意义。
借助于有效的物理和数学⼯具以及强⼤的计算机运算能⼒,科学家们对幂律分布的本质有了进⼀步深层次的理解。
数学模型y=cx^-r。
如图:哦,这个不是数学课和物理课。
这么说吧,幂律分布是⼀条没有峰,且不断递减的曲线,它最突出的特征是⼤量微⼩事件和少数⾮常重⼤的事件并存。
也就是说,⽹络中⼤多数节点只有很少⼏个链接,它们通过少数⼏个⾼度连接的枢纽节点连接在⼀起。
2、幂律、钟型曲线、帕累托定律如果你不是物理学家或数学家,你可能从没有听说过“幂律”。
这是因为,⾃然界中⼤多数的量都遵循钟形曲线,⽽钟形曲线对应的分布和刻画随机⽹络的单峰分布⾮常相似。
但是在过去⼏⼗年⾥,科学家发现,⾃然界有时会产⽣⼀些遵循幂律分布的量,它们不再遵循钟形曲线。
幂律最突出的特征不是有很多⼩事件,⽽是⼤量微⼩事件和少数⾮常重⼤的事件并存。
⽽与之相对,这些⾮常重⼤的事件绝对不可能出现在钟形曲线中。
在物理学家和数学家⼤谈幂律时,80/20定律风⾏于⼤众媒体和商业刊物中。
只要80/20定律适⽤,你就可以确定,其背后⼀定有幂律存在。
80/20定律即帕累托定律,源⾃⼀位⾮常有影响⼒的意⼤利经济学家维弗雷多·帕累托。
在学术之外,帕累托凭借⼀个经验观察⽽享有盛名。
作为⼀个勤劳的园丁,他注意到,80%的豌⾖是20%的⾖荚结出的。
作为经济不平等现象的细⼼观察者,他发现意⼤利80%的⼟地被20%的⼈⼝占有。
复杂网络与人类动力学中的常见分布律及数据拟合、参数估计

复杂网络与人类动力学中的常见分布律及数据拟合、参数估计基本术语连续分布的概率密度函数PDF:probability density function离散分布的概率分布函数PMF:probability mass function连续分布的累积分布函数CDF:cumulative distribution function,F(a)=P(x<a)连续分布的互补累积分布函数CCDF:complementary cumulative distribution function,F(a)=P(x>a)方差:variance 标准差:standard deviation 均值:mean 期望:expectation横坐标:abscissa 纵坐标:ordinate 坐标系:coordinate system最小二乘回归:Ordinary least-square (OLS) regression 极大似然估计:Maximum likelihood estimation (MLE) K-S检验:Kolmogorov-Smirnov test 拟合优度:Goodness-of-fit 显著性水平:Significance level常见的分布律●正态/高斯分布Normal distribution / Gaussian distribution连续型正态分布是一种最重要最广泛的分布形式,和其它类型的分布(如泊松分布、二项分布等)有着密切关系。
The normal (or Gaussian) distribution is a continuous probability distribution that has a bell-shaped probability density function, known as the Gaussian function or informally the bell curve.PDF:其中为均值,为标准差。
城市经济第五讲 城市规模分布

S11 1.19 0.48 1.30 0.74 0.92 0.93 0.87 2.28 0.88 0.95 0.45 1.10 1.01 0.55 0.60
省区 湖北 湖南 广东 广西 海南 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆
S2 7.22 2.31 5.26 1.18 2.67 1.33 2.73 5.20 5.00 5.60 4.91 9.56 1.36 3.44
城市体系中的城市人口在最大城市的集中程度。 首位度S2=P1/P2 =2
(2)四城市指数 S4 = P1/(P2+P2+P3) =1 (3)十一城市指数 S11=2P1/(P2+P3+…+P11) =1
省区 京津冀 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 沪苏 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南
0.970
城市 数 19 15
13
1.180 0.886 14 0.994 0.973 44
0.948 0.958 23
1.083 0.943 29
1994
K值
a值
113.16 115.46 78.88
0.819 0.765 0.839
负相关 系数 0.989 0.960
S4 2.69 0.84 2.26 0.61 --0.90 1.30 2.14 --2.02 2.07 --0.94 1.55
S11 2.36 0.79 1.81 0.76 --1.08 --2.30 --2.26 1.99 ----1.27
二、城市金字塔
含义:城市数量随着规模等级而变动,城市等级越高,城市的数量 越少;而规模等级越低,城市数量越多,从而形成城市等级规模金 字塔。
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帕累托分布(图)
/wiki/%E5%B8%95%E7%B4%AF%E6%89%98%E5%88%86%E5%B8%83
帕累托分布(1)
帕累托分布可以归纳为一个非常简洁的表述:通过 市场交易,20%的人将占有80%的社会财富,如 果交易可以不断进行下去,那么,“在因和果、 努力和收获之间,普遍存在着不平衡关系,典型 的情况是:80%的收获来自20%的努力;其他 80%的力气只带来20%的结果”。
大致是帕累托分布的例子
• 在现代工业资本主义创造了大量中产阶级前后, 财富在个人之间的分布。
• 人类居住区的规模 • 接近绝对零度时,爱因斯坦凝聚的团簇 • 在互联网流量中文件规模的分布 • 油田的石油储备数量 • 龙卷风带来的灾难的数量
幂律分布特征: 双对数坐标下,一条斜率为负数k的直线
y=c*x^(-k),
Zipf 模型 续: 20%城里居住着80%的人口吗?
%计算排名前20%的城里居住的人口(某国)gm20和 %排名前20%的城里居住的人口占总人口的百分比,即相对规模, xdgm20 zgm=sum(gm) %总规模 pm20=npm/5 gm20=0; for i=1:pm20
gm20=gm20+gm(i); endfor gm20 xdgm20=gm20/zgm %百分相对规模
不人在他有这个上们来到时
/link?url=SQyragilOETE2Ofcid4lPySETscZildBRh-gcmasz_kFg_PaHdnEfvIyfmt3dC7WDCTA5UJNGwpkyu9j3BhuuonZMVus-NQ0iRkTqtcsNGm
帕累托分布(续)
丹尼尔·贝尔在《帕累托分布与收入最大化》中进 一步叙述到:“如果待分配的财富总量是100万 元,人数为100人,那么我们会有这样一组对应 的分配比例:排在前面的20个人,分得80万元; 同理,这20人中的4个人,分得64万元;4个人中 的1个人,分得50万元。”
帕累托分布从经济学角度论证出,社会分配的“ 绝对的失衡”必然导致“绝对的贫困”,甚至导 致“宗教末日审判”的来临,除非我们可以通过 政治手段,人为地阻止财富向高端不断聚集,否 则,贫富双方的利益冲突是不可避免的。
对上式两边取对数,
log(y) = C-k*log(x)
可知
logy与logx满足线性关系,
即在双对数坐标下,幂律分布表 现为一条斜率为幂指数的负数 的直线,这一线性关系是判断 给定的实例中随机变量是否满 足幂律的依据。
图2 双对数坐标下一个幂律分布
幂律分布是自组织临界系统
幂律分布是自组织临界系统在混沌边缘,即 从稳态过渡到混沌态的一个标志,利用它 可以预测这类系统的相位及相变。
bar([1:npm],rkzb,"r") hold on plot(rkljzb, "-og") xlabel("pm") ylabel("city size %/ cumulative size") hold off
else
bar([1:100],rkzbp,"r") hold on plot(rkljzbp, "-og") xlabel("pm %") ylabel("city size %/ cumulative size %") hold off
乎是一个常数(constant,简称C)。就是
r×f=C
Or
f = C/r^1
Zipf定律是文献计量学的重要定律之一,它和洛特卡定律、布 拉德福定律一起被并称为文献计量学的三大定律。
汉字使用频率统计
1. 使用频率排名前5个汉字(使用频率之和为10% ):
的一是了我
2. 使用频率排名第(6~17)个汉字(使用频率之 和为10%):
figure 1 loglog([1:npm],rk,"or") %bar([1:npm],rkzb,"r") %hold on %plot(rkljzb, "-og")
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %城市人口(按排名百分数) xscale= npm/100 rkp(1) = sum(rk(1:1*xscale)); rkzbp(1) = rkp(1)/zrk; for j = 2:100
它认为,由大量相互作用的成分组成的系统 会自然地向自组织临界态发展;当系统达 到这种状态时,即使是很小的干扰事件也 可能引起系统发生一系列灾变。著名的“沙 堆模型”形象地说明了自组织临界态的形成 和特点(如图):
沙崩~金融市场中泡沫崩溃
设想在一平台上缓缓地添加沙粒,一个沙堆逐渐形成。开始时,由于沙堆 平矮,新添加的沙粒落下后不会滑得很远。但是,随着沙堆高度的增加 ,其坡度也不断增加,沙崩的规模也相应增大,但这些沙崩仍然是局部 性的。到一定时候,沙堆的坡度会达到一个临界值,这时,新添加一粒 沙子(代表来自外界的微小干扰)就可能引起小到一粒或数粒沙子,大 到涉及整个沙堆表面所有沙粒的沙崩。
幂律分布
幂律分布的示意图如右图所示,其通式可写成
y=c*x^(-k),
其中x,y是正的随机变量,c,k均为大于零的常数。 这种分布的共性是绝大多数事件的规模很小,而只 有少数事件的规模相当大。
洛特卡定律
洛特卡定律
是由美国学者A.J.洛特卡在20世纪20年代率先提出的描述科 学生产率的经验规律,又称“倒数平方定律”
Zipf 模型 模型模拟3000个城市的人口数据
clc; clear all %用Zipf 模型模拟3000个城市的人口数据,放入gm变量中 npm=3000 gm1= 30000000 pwr= 1
for i = 1:npm gm(i) = gm1/i^pwr;
endfor
plot(gm,"ok") figure %建立新图画面 loglog([1:npm],gm,“-or”) %画双对数点线图
rkp(j) = sum(rk((j-1)*xscale+1:j*xscale)); rkzbp(j) = rkp(j)/zrk; endfor
%人口累计占比(按排名百分数) for j=1:100
rkljzbp(j) = sum(rkzbp(1:j)); endfor
figure 2 if xscale < 1
幂律
齐普夫定律 Zipf's Law
Zipf定律是美国学者G.K.齐普夫提出的。可以表述为:在自然 语言的语料库里,一个单词出现的次数与它在频率表里的 排名成反比。
上个世纪30年代,Zipf对此作出了研究,并给出了量化的表达 ——齐普夫定律(Zipf's Law):一个词在一个有相当长度的语
篇中的等级序号(该词在按出现次数排列的词表中的位置,他称之为 rank,简称r)与该词的出现次数(他称为frequency,简称f)的乘积几
从US人口局下载到的资料有 2000至2008年10年间的普查资料
宁夏回族自治区2010年第六次全国人口普查主要数据公报 区统计局 2011年5月10日
/link?url=FEIb_yYlwNjgA6IR1xnZyJwe-TxbCHzA5h5q7M2gmrAOxfp_MnYC4V4-vUfYmXpjIcc7QIBy-4SxwBk31AfKIa
endif
百分累积占比线
详细: 19%城市聚集了80%的人口
Zipf应用: 20/80原则
你一定听过这样的说法: 80%的财富集中在20%的人手中…… 80%的用户只使用20%的功能…… 20%的用户贡献了80%的访问量…… ………… “二八原则”或“20/80原则” 如果把所有的单词(字)放在一起看呢?会不会20%的词(
这时的沙堆系统处于“自组织临界态”,有趣的是,临界态时沙崩的大小与其 出现的频率呈幂律关系。这里所谓的“自组织”是指该状态的形成主要是 由系统内部各组成部分间的相互作用产生,而不是由任何外界因素控制 或主导所致,这是一个减熵有序化的过程;“临界态”是指系统处于一种 特殊的敏感状态,微小的局部变化可以不断被放大、进而扩延至整个系 统。自组织临界理论可以解释诸如火山爆发、山体滑坡、岩层形成、日 辉耀斑、物种灭绝、交通阻塞、以及金融市场中泡沫崩溃的现象。
字)占了80%的出现次数?答案是肯定的。
《链接》
《链接》提出了清晰无疑的观点:在互联网上我们 不是随机链接在一起。“互联网是由少数高链接性 的节点串联起来的,极少数的几个点拥有海量点 击,而绝大多数网站只有寥寥可数的人造访。
管理创新:冥律分布
管理创新遵循着冥律分布原则:有少量根本改变管 理实践的突破性想法,也会有大量价值不高、影 响力弱的主意。
布拉德福( S.C.Bradford )定律
布拉德福定律是由英国著名文献学家S.C.Bradford于1934年 率先提出的描述文献分散规律的经验定律。
其文字表述为:如果将科技期刊按其刊载某学科专业论文的 数量多少,以递减顺序排列,那么可以把期刊分为专门面 对这个学科的核心区、相关区和非相关区。各个区的文章 数量相等,此时核心区、相关区,非相关区期刊数量成 1:n:n^2的关系。
%总人口 zrk=sum(rk) zrk20p=sum(rk(1:0.2*npm)) rkzb20p= zrk20p/zrk
%人口占比 for i=1:npm
rkzb(i) = rk(i)/zrk; endfor
%人口累计占比 rkljzb(1) = rkzb(1); for i=2:npm
rkljzb(i) = rkljzb(i-1) + rkzb(i); endfor
100个城市, 3000W, plot(gm)