Кривая первого порядка: Кривая — первый порядок — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Содержание

Кривая — первый порядок — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Cтраница 1

Кривая первого порядка г ( 1 — м) го ыг1 есть прямая, и это уравнение совпадает с уравнением прямой, представленным в разд. [1]

Обработка кинетической.| Обработка кинетической кривой второго порядка методом Розвери. [2]

Для обработки кривых первого порядка существует вариант метода Гуггенгейма, который заключается в следующем. [3]

Кривые заряжения ( 1 и утечки. [4]

Видно, что кинетическая зависимость утечки заряда описывается кривыми первого порядка, но константы скоростей утечки положительного и отрицательного зарядов различны. [5]

Далее, имея в виду, что процесс в рассматриваемой системе определяется кривой выше первого порядка, заменяем экспоненту кривой Еэму / ( t), изображенной сплошной линией.

[6]

Кривые десорбции, отвечающие уравнениям первого и второго порядка. [7]

Согласно уравнению ( 7), кривые зависимости АР от t должны иметь подобную же форму, если скорости откачки незначительны. Отметим, что кривая первого порядка не зависит от начальной поверхностной концентрации, тогда как кривая второго порядка быстро смещается к меньшим временам по мере того, как начальная поверхностная концентрация возрастает. [8]

Степень превращения для комбинированной модели смешение — вытеснение при эндотермической реакции.| Степень превращения для комбинированной модели смешение — вытеснение при экзотермической реакции.| Сравнение комбинированных моделей при различных значениях т и Ь для реакций второго порядка при экзотермических процессах ( линии /. при эндотермических процессах ( линии 2. при изотермических условиях ( линии 3.

[9]

Величина х меняется незначительно при низких уровнях смешения, но может в зависимости от условий меняться и очень резко. При увеличении М кривые для реакций второго порядка все более приближаются к кривым первого порядка. [10]

ЮМН кривые Гилвберта первого, второго и третьего порядков. Если присмотреться, то видно, что кривая второго порядка получается путем соединения прямыми линиями четырех кривых первого порядка. Аналогичным образом получается кривая третьего порядка, но при этом в качестве кирпичиков используются кривые второго порядка. [11]

Обычно кривые изотермического отжига весьма сложны и только после закалок с очень низких температур они могут быть аппроксимированы кривыми первого порядка

. Де Сорбо и Турнбалл [30] наблюдали комбинацию реакций первого и второго порядка при закалке со средних температур. Федеричи установил, что кривые, представленные на рис. 2, являются кривыми второго порядка после закалки с 600 С; при понижении температуры закалки происходит отклонение от этого закона.

Анализ кривых, полученных Замбони и Федеричи, дан на рис. 6, на котором логарифм нормализованной части р стадии Q-1 приведен в зависимости от lg ( t M), где М — параметр, выбранный таким образом, чтобы получилась прямая линия. [12]

Типичный график мо-доли ( 6-та) для экзотермических реакций представлен на рис. IV-328. Величина х меняется незначительно при низких уровнях смешения, не может в зависимости от условий меняться и очень резко. При увеличении М кривые для реакций второго порядка все более приближаются к

кривым первого порядка. [13]

Типичный график мо-доли ( Ъ — т) для экзотермических реакций представлен на рис. IV-328. Величина х меняется незначительно при низких уровнях смешения, не может в зависимости от условий меняться и очень резко. При увеличении М кривые для реакций второго порядка все более приближаются к кривым первого порядка. [14]

Типичный график мо-доли ( 6-та) для экзотермических реакций представлен на рис. 2_k$ над некоторым полем $k$. Степень многочленов $F(x, y)$ и $Φ(x_0, x_1, x_2)$ называется степенью (или порядком) соответствующей А. к. Существуют аффинные и проективные кривые в пространствах любой размерности, не изоморфные плоским кривым.

В алгебраической геометрии изучаются в осн. неособые проективные А. к. над алгебраически замкнутым основным полем. Основной задачей для А. к. является их бирациональная классификация. В каждом бирациональном классе существует единственная с точностью до изоморфизма полная неособая кривая. Она может быть изоморфно вложена (разл. способами) в проективные пространства. Единственным дискретным бирациональным инвариантом А. к. $X$ является её род $g=g(X)$. Он равен размерности пространства регулярных дифференциальных форм на $X$ и принимает любые неотрицательные целые значения. Значение $g=0$ характеризует рациональные кривые, это кривые, накрываемые проективной прямой ${\bf P}^1_k$.

2=P(x)$, где $P(x)$ – многочлен степени $2g+2$ без кратных корней.

Теория А. к. возникла в кон. 18 в. как теория эллиптич. кривых, точнее, эллиптич. интегралов над полем комплексных чисел $\bf C$. Н. Абель в 1826 рассмотрел более общие интегралы, названные впоследствии абелевыми интегралами, и заложил основы общей теории А. к. над полем $\bf C$.

Н. Абель и К. Якоби построили также отображение А. к. в комплексный тор, вложение которого в проективное пространство при помощи тэта-функций задаёт на нём структуру проективного алгебраич. многообразия, называемого якобиевым многообразием или якобианом кривой $X$. Теория якобианов алгебраич. кривых над произвольными полями была развита в 1940-х гг. в работах А. Вейля.

Изучая алгебраич. функции комплексного переменного, Б. Риман в 1851 ввёл понятие, называемое теперь римановой поверхностью (одномерным комплексным многообразием), и положил начало изучению топологии комплексных А. 3_{\bf C}$ – это сфера Римана, для эллиптич. кривой – одномерный комплексный.

О связи А. к. и автоморфных функций см. в ст. Автоморфная функция. В совр. теории изучаются также арифметич. свойства А. к. над конечными и числовыми полями.

Как добиться успеха с помощью Primal Blueprint

Итак, вы решили принять вызов и перейти на Primal или Primal-кето. Что теперь? Перво-наперво. Вы должны знать основы. Если вы новичок в Primal Blueprint, следующая статья будет одним из ваших лучших ресурсов. Пересматривайте его снова и снова, пока не закрепите концепции в памяти. Графики и диаграммы являются визуальным представлением принципов, лежащих в основе философии первичного здоровья, и дают вам представление о том, что это такое в моей книге 9.0003 Первобытный чертеж.

Вы определили «что». Если ваша цель — похудеть, нарастить мышечную массу, увеличить энергию или просто выглядеть и чувствовать себя здоровее, эти графики объясняют основы того, «как это сделать».

Первоначальная кривая углеводов

Что это будет? «Лучшее место» или «опасная зона»?

Потребление углеводов часто является решающим фактором в успешном снижении веса и предотвращении широко распространенных проблем со здоровьем, таких как метаболический синдром, ожирение и диабет 2 типа. Эти средние дневные уровни потребления предполагают, что вы также получаете достаточное количество белка и здоровых жиров и выполняете некоторое количество первобытных упражнений. Диапазоны в каждой зоне учитывают индивидуальные метаболические различия.

0-50 г в день: Кетоз и И.Ф. (Интервальное голодание). Отличный катализатор для быстрой потери жира с помощью I.F. Не рекомендуется в течение длительного времени (за исключением программ под медицинским наблюдением для пациентов с ожирением или диабетом 2 типа) из-за ненужного лишения растительной пищи.
50-100 г в день: Золотая середина для похудения. Постепенно снижайте излишки жира в организме, сводя к минимуму выработку инсулина. Позволяет сбрасывать 1-2 фунта жира в неделю с помощью сытного, минимально ограничивающего питания.
100-150 грамм в день: Первобытная зона обслуживания. Как только вы достигли своей цели или идеального состава тела, вы можете довольно легко поддерживать его здесь, наслаждаясь обильными овощами, фруктами и другими первобытными продуктами.
150-300 грамм в день: Коварная зона набора веса. Большинство тех, кто заботится о своем здоровье, и неудачников, сидящих на диете, заканчивают здесь из-за частого употребления сахара и зерновых продуктов (хлеба, макарон, круп, риса, картофеля и даже цельнозерновых). Несмотря на попытки «поступать правильно» (минимизировать жир, сократить калории), люди все равно могут набирать в среднем 1,5 фунта жира каждый год на протяжении десятилетий.
300+ граммов в день: Опасная зона диеты среднего американца. Все, кроме самых экстремальных тренирующихся, склонны вырабатывать избыточный инсулин и накапливать избыточный жир в течение многих лет при таком уровне потребления. Увеличивает риск ожирения, метаболического синдрома и диабета 2 типа.

The Primal Blueprint Пищевая пирамида

Для легкой потери веса, крепкого здоровья и максимальной продолжительности жизни…

Общие рекомендации: 80% успеха в построении тела определяется диетой. Ограничьте потребление переработанных углеводов (следовательно, выработку инсулина) и получайте достаточное количество белка и жира для подпитки и восстановления.

Белок : В среднем 0,7–1 грамм на фунт безжировой массы тела в день – в зависимости от уровня активности (иногда больше – нормально).
Углеводы : Для кето-питания — 50 граммов или меньше = кето-адаптация и (вообще говоря) самая быстрая потеря жира. Для основного приема пищи — 50–100 граммов в день (или меньше) = ускоренная потеря жира. 100-150 граммов в день = легкое поддержание веса. Тяжело тренирующиеся могут увеличить потребление углеводов по мере необходимости, чтобы восполнить запасы гликогена.
Жир : Наслаждайтесь свободно, но разумно, чтобы сбалансировать потребность в калориях и высокий уровень удовлетворения от диеты.
Избегайте ядовитых продуктов : Диетические рекомендации «Общественной мудрости» способствуют накоплению жира, диабету 2 типа, воспалению и ожирению!
Исключить : Сладкие продукты и напитки, зерновые (пшеница, кукуруза, рис, макаронные изделия, хлеб, крупы и т. д.), бобовые (соя и другие бобы), транс- и частично гидрогенизированные жиры, обычное мясо и продукты с высоким риском, и избыток ПНЖК (вместо этого увеличьте количество омега-3 масел).
Современные корректировки : некоторые современные продукты, которые не ел Грок, все еще могут быть включены в здоровую диету
Умеренность : Некоторые фрукты с высоким гликемическим индексом, кофе, молочные продукты с высоким содержанием жира, крахмалистые клубнеплоды и дикий рис.
Добавки : Мультивитаминная/минеральная формула, пробиотики, рыбий жир омега-3 и протеиновый порошок.
Травы, специи и экстракты : Приносят много пользы для здоровья и повышают удовольствие от еды.
Разумные удовольствия : Темный шоколад, умеренный алкоголь, лакомства с высоким содержанием жира.

Фитнес-пирамида Primal Blueprint

Для функциональных, разнообразных спортивных способностей и стройного, пропорционального телосложения…

Упражнения в соответствии с тремя законами Primal Blueprint оптимизируют экспрессию генов и способствуют изначальной физической форме.

Закон № 3: Двигайтесь часто в медленном темпе укрепляет сердечно-сосудистую и иммунную системы, способствует эффективному метаболизму жиров и дает вам прочную основу для более интенсивных тренировок.

Закон № 4: Поднимайте тяжелые предметы стимулирует развитие сухой мышечной массы, улучшает резервы органов, ускоряет потерю жира и увеличивает энергию.
Закон № 5: Бегите один раз в то время, когда стимулирует выработку гормона роста и тестостерона, которые помогают улучшить общую физическую форму и замедлить процесс старения — без риска выгорания из-за чрезмерно длительных тренировок.

Общепринятый подход к фитнесу явно не работает! Стресс чрезмерн, цели по снижению веса поставлены под угрозу, и многие заблуждаются, преследуя узкие фитнес-цели, которые вредны для здоровья.

Избегайте хронических кардиотренировок (частые продолжительные тренировки средней и высокой интенсивности)

Избегайте постоянных силовых тренировок (частые и/или длительные субмаксимальные тренировки, заканчивающиеся истощением)
Избегайте регламентированных расписаний (вместо этого допускайте спонтанные, интуитивные изменения в типах, сложности и частоте тренировок)

Все это и многое другое можно найти в моей книге The Primal Blueprint . Чтобы узнать больше о переходе на Primal, ознакомьтесь с нашим Руководством для начинающих. Чтобы узнать больше о переходе на кето, посетите наш центр кето.

ТЕГИ:&nbsp проблемы со здоровьем

об авторе

Марк Сиссон — основатель Mark’s Daily Apple, крестный отец движения Primal food and lifestyle и автор бестселлера New York Times The Keto Reset Diet . Его последняя книга — « Keto for Life

», в которой он обсуждает, как он сочетает кето-диету с первобытным образом жизни для оптимального здоровья и долголетия. Марк также является автором множества других книг, в том числе The Primal Blueprint , которому в 2009 году приписывают ускорение роста движения первобытного/палео. Потратив три десятилетия на изучение и обучение людей тому, почему пища является ключевым компонентом для достижения и поддержания оптимального здоровья, Марк запустил Primal Kitchen, компания, производящая настоящие продукты питания, которая создает основные продукты для кухни Primal/палео, кето и Whole30.

[PDF] Исходный набросок кривизны title={Первоначальный набросок кривизны}, автор = {Харуо Асада и Майкл Брэди}, journal={Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту}, год = {1986}, том={ПАМИ-8}, страницы={2-14} }

Х. Асада, М. Брэди
Опубликовано в 1986 г.
Информатика
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

В этой статье мы представляем новое представление значительных изменений кривизны вдоль ограничивающего контура плоской формы. Мы называем представление исходным эскизом кривизны из-за близкой аналогии с представлением первичного эскиза, за которое выступал Марр для описания значительных изменений интенсивности. Мы определяем набор примитивных параметризованных разрывов кривизны и выводим выражения для их сверток с первой и второй производными гауссианы. Мы описываем…

Посмотреть на IEEE

wcours.gel.ulaval.ca

На пути к первичному эскизу поверхности

В этой статье сообщается о прогрессе в разработке представления значительных изменений поверхности в плотных картах глубины по аналогии с представлениями изменений интенсивности, структуры изображения, и изменение кривизны плоских кривых.

Использование информации о кривизне при разложении и представлении плоских кривых

Грегори Дудек, Джон К. Цоцос
Информатика
1992

В этой статье описывается новое символическое представление плоских кривых, основанное на сегментации кривой на основе областей однородной кривизны, которая разлагает кривую в нескольких масштабах, а полученные части кажутся соответствующими естественному разложение кривых.

Представление плоских кривых

Разработана новая схема, основанная на концепции кривых с напряжением, для выделения точек значимых кривизн на плоских кривых, которая обеспечивает эффективное и точное извлечение точек значимых кривизн с меньшей вычислительной сложностью.

Признаки формы с использованием морфологии кривизны

Ф. Леймари, М. Левин
Информатика
Другие конференции
1989
1989

представлены представление границы и новое представление кривизны в масштабном пространстве, названное масштабным пространством морфологической кривизны.

Морфология кривизны

Ф. Леймари, М. Левин
Информатика
2007

Представлена схема получения дискретной функции кривизны плоских контуров на основе цепного кодового представления границы и новое масштабно-пространственное представление кривизны, названное Морфологической шкалой кривизны. Предлагается пространство.

Теория многомасштабного представления формы на основе кривизны для плоских кривых

Представлен метод представления формы, подходящий для задач, требующих распознавания зашумленной кривой произвольной формы в произвольном масштабе или ориентации, а также несколько эволюций и эволюций длины дуги. обсуждаются свойства плоских кривых.

Многомасштабная сегментация и аппроксимация для подробного описания 2D-контуров

В этой статье предлагается новый подход к многомасштабной сегментации и аппроксимации 2D-контуров, строго основанный на принципах дискретной геометрии, и полученный в результате алгоритм MuscaGrip вычисляет в нескольких масштабах два групповые процессы.

Единое определение кривизны для правильных, многоугольных и цифровых плоских кривых

Предложенное определение визуальной кривизны является первым в истории, которое применяется к правильным кривым, как определено в дифференциальной геометрии, а также к углам поворота многоугольных кривых, и дает устойчивые оценки кривизны кривых цифровых изображений даже при сильных искажениях.

Представление формы упругими квадратичными полиномами — сохранение точек большой кривизны в условиях шума

Результаты показывают, что предложенный метод очень эффективен в сохранении выступающих точек большой кривизны при относительно небольшом хаусдорфовом расстоянии и вычислительных затратах.

Сопоставление формы с использованием процессов кривизны

E. Mnros
Информатика
1988

Введено новое представление замкнутой двумерной формы в виде циклической последовательности выпуклых и вогнутых сегментов выпуклого сегмента его контура для установления соответствия между сегментами двух контуров с помощью динамического программирования.

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 35 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наиболее влиятельные документы Недавность

На пути к первичному эскизу поверхности структура изображения и изменение кривизны плоских кривых.

Сглаженные локальные симметрии и их реализация

М. Брэди, Х. Асада
Информатика
1984

Разработаны основные особенности SLS-представления, описан и проиллюстрирован реализованный алгоритм его вычисления для набора инструментов.

Описание формы с использованием взвешенных функций оси симметрии

Х. Блюм, Р. Нагель
Информатика
Распознавание образов.
1978

Критерии представления формы

M. Brady
Математика
1983

Быстрый последовательный метод для полигонального приближения к оцифрованным кривым

Новый подход к Contour Coding

A. Olivie
1981

Вычислительная геометрия для проектирования и производства

И. Фо, М. Пратт
Математика
1979

Д. Марр
Информатика
Философские труды Лондонского королевского общества. Серия B, Биологические науки
1976

Утверждается, что «невнимательное» зрение на практике реализуется этими группирующими операциями и различениями первого порядка, действующими на первичный набросок, и подразумевает, что такое знание должно влиять на контроль над , а не вмешиваться в фактическую обработку данных, которая происходит ниже.