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理论的不确定性。

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简介:
该理论,即不确定性理论(Uncertainty Theory),现已进入其第四版。本书以纯电子书的形式呈现,并且为非扫描版,旨在提供更便捷的阅读体验。

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  • DC_Power_flow.rar_光伏_描述_光伏
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    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序,专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内,光伏电站的功率输出受到多种因素的影响,包括天气条件、季节变化以及设备老化等,导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看,显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具,在概率分析和优化问题中广泛应用,特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中,它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况,通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本,用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤: 1. **数据输入**:包括关于光伏发电站参数的历史记录(如面板效率、日照强度及温度),以及潜在不确定因素的数据(比如云层遮挡或尘埃覆盖)。 2. **不确定性建模**:利用奇诺多面体方法建立模型,通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**:根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系,并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**:对上述电力流结果进行评估,包括平均值、标准差及概率分布等指标,以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**:可能包含功率输出的多维图形表示,帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**:依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如,在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法,对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险,从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。
  • 考虑到尽量减少改动幅度并保留原意要求,实际上“”和“意思是一致。但是为了满足要求,可以稍微调整为:“”。
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    不确定性原理与理论探讨了自然界中固有的不可预测性,特别是在量子力学领域,强调物理量测量中的限制和边界。 不确定理论第四版,纯电子书格式,非扫描版。
  • 计算
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    不确定性计算是一门研究如何在存在不确定性和不完整信息的情况下进行有效决策和推理的学科。它结合了概率论、模糊数学以及统计学习理论等方法,在人工智能、数据挖掘等领域有着广泛应用。 使用MATLAB计算直接测量量的不确定度,并具有GUI界面。
  • 基于证据风速模型构建
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    本研究运用证据理论方法,探讨并建立了评估风速不确定性影响的新模型,旨在提高工程设计中对极端天气条件下的安全性与可靠性。 风速对风电场的输出功率有决定性影响,因此研究包含风电系统的运行与规划需要一个可靠的风速模型作为基础。本段落提出了一种基于证据理论的不确定风速建模方法。这种方法利用证据理论中的基本可信度分配来描述风速;并提供了一套依据实际历史数据确定基本可信度分配焦元和信任函数的方法,同时设计了等概率区间与等取值区间的两种模型构建策略。通过对比分析某风电场的实际测量风速数据,基于所提出的模型与其他基于概率分布及区间分布的模型进行了仿真测试,结果表明该方法能够准确地确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布,并且在描述和处理不确定性信息方面更为有效。
  • 计算器
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    不确定性计算器是一款专为处理科学计算中不确定性和误差设计的应用程序。它帮助用户准确评估数据和测量中的变化范围与可能误差,适用于科研、工程及数据分析领域。 物理实验不确定度计算器是一款工具,用于帮助用户计算物理实验中的测量不确定度。这款计算器能够提高数据处理的准确性和效率,适用于学生、教师及科研人员在进行实验数据分析时使用。
  • 计算器
    优质
    不确定性计算器是一款专为处理数学计算中不确定性和误差而设计的应用程序。它能帮助用户准确地评估和管理数值运算中的不精确性,确保结果可靠,广泛应用于科学研究、工程及数据分析领域。 可以使用一个小工具来计算不确定度,包括标准不确定度、合成不确定度和扩展不确定度。
  • 计算.cpp
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    《不确定性计算》探讨了在数据和信息存在不确定性的前提下进行有效计算的方法与技术,涵盖了概率论、模糊数学等理论,并应用于决策分析等领域。 通过输入实验数据,可以简便地计算不确定度并判断坏值,大大节省了试验后的计算时间。这种方法适用于各种实验的计算需求。
  • RANS:基于RANS数据湍流模型量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯(RANS)方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性,并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架,不仅能够提升RANS预测精度,还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言,使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量,并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览: - invar-nn:包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络,该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes:提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans:包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
  • 有限条件下博弈均衡
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    本文探讨了在有限理性的假设下,参与人在面对不确定性时所采取的战略选择及其形成的博弈均衡,并分析了这些均衡的稳定性。通过引入认知限制和信息不完备性,研究如何影响动态系统中的策略调整与演化过程,进而评估不同条件下均衡解的实际应用价值及经济意义。 在现代经济学与博弈论研究领域,“理性经济人”假定认为个体是完全理性的,并且他们在决策过程中总是追求自身利益的最大化。然而,在实际生活中,人类的决策并不总能符合这一假设,因为人们的行为受到心理因素和认知能力限制的影响。有限理性理论由经济学家赫伯特·西蒙提出并得到进一步发展,该理论强调了个体在面对复杂问题时的认知局限性。 为了更好地理解有限理性的博弈行为,学者们构建了一些模型来探讨这种现象。例如,在2001年,Anderlini和Canning提出了一个描述有限理性抽象框架的模型,并为后续研究提供了基础。之后,Yu等人在此基础上进行扩展应用至多目标决策、最优化问题等不同领域,并进一步分析了这些模型在结构稳定性和鲁棒性方面的表现。 现实世界中总是充满不确定性因素的影响,包括信息不完全或外部环境和气候条件的变化等因素。因此,在建立博弈理论时必须考虑不确定参数的存在及其影响。早期学者Zhukovskii研究了一类非合作博弈问题中的Nash均衡情况,并提出当参与者了解不确定参数变化范围时如何进行相应的决策调整。 本段落作者旨在探讨有限理性对不确定性博弈模型稳定性的影响,通过构建具有有限理性的不确定性博弈模型来分析其稳定性和鲁棒性。文中首先定义了一个包含参数空间、行为空间和可行映射等元素的抽象框架,并引入了衡量参与者与完全理性差距的“理性函数”。接着作者提出了广义不确定博弈的概念并研究了这类问题中的稳定性。 在本段落中,“有限理性”、“不确定性”、“Nash均衡”以及“稳定性”是核心关键词。它们反映了博弈论领域内关注的核心概念,而本项工作则试图通过结合现实世界中存在的两大因素——即不确定性与有限理性的双重作用来探究博弈均衡的稳定特性。这项研究不仅具有理论价值,在实际应用中也十分关键,特别是在经济政策制定、企业战略规划及市场预测等领域。 通过对这些不确定性和有限理性条件下的博弈模型进行深入分析,我们能够更好地理解个体如何在复杂多变环境中做出决策,并且评估这样的决策对整个系统的稳定性和效率有何种影响。这为指导实际操作提供了重要的理论基础和实践依据。
  • PPT——清华大学
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    本PPT由清华大学制作,聚焦于不确定性推理的概念、方法及其应用。内容涵盖概率论基础、模糊逻辑及贝叶斯网络等主题,深入探讨人工智能领域中处理不确定性的策略与技巧。 不确定性推理PPT来自清华大学,内容质量很高,欢迎大家下载使用!