能耗计算方法模型说明 1．COP直接计量法 冷量直接计量值与制冷机电耗直接计量值之比。 COP=冷量/制冷机电耗 2．单位空调面积空调末端电耗直接计量法 空调末端（含新风机、空调机组、风机盘管等）电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积空调末端电耗＝空调末端电耗直接计量值/总空调面积 3．单位空调面积空调系统电耗直接计量法 空调系统（含制冷机、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、空调末端等）电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积空调系统电耗＝空调系统电耗直接计量值/总空调面积 4．单位空调面积冷冻泵电耗直接计量法 冷冻水泵电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积冷冻泵电耗＝冷冻水泵电耗直接计量值/总空调面积 5．单位空调面积冷却泵电耗直接计量法 冷却水泵电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积冷却泵电耗＝冷却水泵电耗直接计量值/总空调面积 6．单位空调面积冷却塔风机电耗直接计量法 冷却塔风机电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积冷却塔风机电耗＝冷却塔风机电耗直接计量值/总空调面积7．单位空调面积冷源电耗直接计量法 冷源（含制冷机、冷却塔等）电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积冷源电耗＝冷源电耗直接计量值/总空调面积 8．单位空调面积制冷机电耗直接计量法 制冷机电耗直接计量值与总空调面积之比 单位空调面积冷源电耗＝冷源电耗直接计量值/总空调面积 9．单位面积办公设备电耗间接计量法 办公设备电耗值（根据综合用电的直接计量值按照办公比例等方法计算得
出）与总建筑面积之比。 单位面积办公设备电耗＝办公设备电耗值/总建筑面积 10．单位面积办公设备电耗直接计量法 办公设备电耗直接计量值与总建筑面积之比 单位面积办公设备电耗＝办公设备电耗值/总建筑面积 11．单位面积常规电耗直接计量法 常规电耗（除特殊电耗外的总能耗值）的直接计量值与总建筑面积之比 单位面积常规电耗＝常规电耗/总建筑面积 12．单位面积厨房电耗直接计量法 厨房电耗的直接计量值与总建筑面积之比 单位面积厨房电耗＝厨房电耗/总建筑面积 13．单位面积电梯电耗直接计量法 电梯电耗的直接计量值与总建筑面积之比 单位面积电梯电耗＝电梯电耗/总建筑面积 14．单位面积空调末端电耗直接计量法 空调末端（含新风机、空调机组、风机盘管等）电耗直接计量值与总建筑面积之比 单位面积空调末端电耗＝空调末端电耗直接计量值/总建筑面积 15．单位面积空调系统电耗直接计量法 空调系统（含制冷机、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、空调末端等）电耗直接计量值与总建筑面积之比 单位面积空调系统电耗＝空调系统电耗直接计量值/总建筑面积 16．单位面积冷冻泵电耗直接计量法 冷冻水泵电耗直接计量值与总建筑面积之比 单位空调面积冷冻泵电耗＝冷冻水泵电耗直接计量值/总建筑面积 17．单位面积冷量直接计量法 冷量直接计量值与总建筑面积之比 单位面积冷量＝冷量直接计量值/总建筑面积 18．单位面积冷却泵电耗直接计量法 冷却水泵电耗直接计量值与总建筑面积之比
人力资源管理师三级（三版）计算题汇总 历年考点：定员，劳动成本，人工成本核算，招聘与配置，新知识：劳动定额的计算 一、劳动定额完成程度指标的计算方法 1.按产量定额计算产量定额完成程度指标=（单位时间内实际完成的合格产品产量/产量定额）×100% 2.按工时定额计算工时定额完成程度指标=（单位产品的工时定额/单位产品的 【能力要求】： 一、核定用人数量的基本方法（原） （一）按劳动效率定员根据生产任务和工人的劳动效率，以及出勤率来计算。 实际上是根据工作量和劳动定额来计算。适用于：有劳动定额的人员，特别是以手工操作为主的工种。公式中：工人劳动效率=劳动定额×定额完成率。劳动定额可以分为工时定额和产量定额两种基本形式，两者转化关系为： 所以无论采用产量定额还是工时定额，两者计算的结果都是相同的。一般来说，某工种生产产品的品种单一，变化较小而产量较大时，宜采用产量定额来计算。可采用下面的公式： 如果把废品率考虑进来，则计算公式为： 二、劳动定员 【计算题】： 某企业主要生产 A、B、C 三种产品，三种产品的单位产品工时定额和 2011年的订单如表所示。预计该企业在 2011 年的定额完成率为 110%，废品率为 2.5%，员工出勤率为95%。 请计算该企业 2011 年生产人员的定员人数 【解答】： A 产品生产任务总量=150×100=15000（工时） B 产品生产任务总量=200×200=40000（工时） C 产品生产任务总量=350×300=105000（工时） D 产品生产任务总量=400×400=160000（工时） 总生产任务量=15000+40000+105000+160000=320000（工时） 2011 年员工年度工日数=365-11-104=250（天/人年） 【解答】：
LES,DNS,RANS模型计算量比较 摘要：湍流流动是一种非常复杂的流动，数值模拟是研究湍流的主要手段，现有的湍流数值模拟的方法有三种：直接数值模拟（Direct Numerical Simulation: DNS），Reynolds平均方法（Reynolds Average Navier-Stokes: RANS）和大涡模拟(Large Eddy Simulation: LES)。直接数值模拟目前只限于较小Re数的湍流，其结果可以用来探索湍流的一些基本物理机理。RANS方程通过对Navier-Stokes方程进行系综平均得到描述湍流平均量的方程；LES方法通过对Navier-Stokes方程进行低通滤波得到描述湍流大尺度运动的方程，RANS和LES方法的计算量远小于DNS，目前的计算能力均可实现。 关键词：湍流；直接数值模拟；大涡模拟；雷诺平均模型 1 引言 湍流是空间上不规则和时间上无秩序的一种非线性的流体运动，这种运动表现出非常复杂的流动状态，是流体力学中有名的难题，其 性。传统计算复杂性主要表现在湍流流动的随机性、有旋性、统计[]1 流体力学中描述湍流的基础是Navier-Stokes（N-S）方程，根据N-S 方程中对湍流处理尺度的不同，湍流数值模拟方法主要分为三种：直接数值模拟（DNS）、雷诺平均方法（RANS）和大涡模拟（LES）。直接数值模拟可以获得湍流场的精确信息，是研究湍流机理的有效手段，但现有的计算资源往往难以满足对高雷诺数流动模拟的需要，从而限制了它的应用范围。雷诺平均方法可以计算高雷诺数的复杂流动，但给出的是平均运动结果，不能反映流场紊动的细节信息。大涡模拟基于湍动能传输机制，直接计算大尺度涡的运动，小尺度涡运动对大尺度涡的影响则通过建立模型体现出来，既可以得到较雷诺平均方法更多的诸如大尺度涡结构和性质等的动态信息，又比直接数值模拟节省计算量，从而得到了越来越广泛的发展和应用。
能耗计量系统方案解读 1.1国家政策 随着能耗问题日益突显，如何实现能耗管理和能源成本最小化成为中国的首要任务。为此，在“十二五”开局之年国家相关部门将节能减排指标落实到地区，由各个省、市、地区政府承担相应的节能任务。“政府出面帮助和督促用能单位节能降耗，以行政命令结合扶持政策，鼓励用能单位进行节能改造。” 在我国目前的能耗结构中，建筑所造成的能源消耗，已占我国总的商品能耗的20,,30,。而建筑运行的能耗，包括建筑物照明、采暖、空调和各类建筑内使用电器的能耗，将一直伴随建筑物的使用过程而发生。在建筑的全生命周期中，建筑材料和建造过程所消耗的能源一般只占其总的能源消耗的20,左右，大部分能源消耗发生在建筑物的运行过程中。建筑节能主要是为了降低各类建筑运行过程中消耗的能源。 实际调查数据表明，我国的建筑运行能耗，包括大型公共建筑的能耗都低于同等气候条件的发达国家现状，更远低于美国大多数建筑的目前状况。这是由于对室内环境要求的不同理念和不同标准所致。由于我们的状况与发达国家差异很大，因此不能简单复制国外建筑节能技术与经验。然而目前我国在大型公共建筑的新建和既有改造项目中，一方面建筑设计追求“与国外接轨”，“新、特、奇”，造成大量全玻璃，全密闭的高能耗建筑出现;另一方面又大量采用发达国家的所谓的“节能技术”，如变风量系统(VAV)，建筑热电冷联供系统(BCHP)，区域供冷，吸收制冷机，等等。但这些技术在大多数情况下并不能真正实现建筑节能。 因此，我国大型公共建筑的节能应该从实际能源消耗数据抓起，建筑实际运行能耗数据是评价和检验建筑节能的唯一标准。建立大型公共建筑分项用能实时监控
阿尔法资产模型及计算方法 阿尔法资产（Alpha investment）是一种风险调整过的积极投资回报。它是根据所承担的超额风险而得到的回报，因此经常用来衡量基金经理的管理和表现水平。通常会在计算时，将基准的回报减去，以便看出它的相对水平。 阿尔法资产是资本资产定价模型中的一个量效率市场假说阿尔法系数为零 计算公式： 其中的阿尔法系数(αi)是资本资产定价模型中的一个量，是证券特征线与纵坐标的截距。在效率市场假说中，阿尔法系数为零。 阿尔法系数（α系数，Alpha(α)Coefficient） α系数的定义：α系数是一投资或基金的绝对回报(Absolute Return) 和按照β系数计算的预期回报之间的差额。绝对回报(Absolute Return)或额外回报(Excess Return)是基金/投资的实际回报减去无风险投资收益（在中国为1年期银行定期存款回报）。绝对回报是用来测量一投资者或基金经理的投资技术。预期回报(Expected Return)贝塔系数β和市场回报的乘积，反映投资或基金由于市场整体变动而获得的回报。 一句话，平均实际回报和平均预期回报的差额即α系数。 α系数计算方法 α系数简单理解 α>0，表示一基金或股票的价格可能被低估，建议买入。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均比预期回报大的实际回报。 α<0，表示一基金或股票的价格可能被高估，建议卖空。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均比预期回报小的实际回报。 α=0，表示一基金或股票的价格准确反映其内在价值，未被高估也未被低估。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均与预期回报相等的实际回报。 例子分析
复利终值与现值 由于利息的因素，货币是有时间价值的，从经济学的观点来看，即使不考虑通胀的因素，货币在不同时间的价值也是不一样的；今天的１万元，与一年后的１万元，其价值是不相等的。例如，今天的１万元存入银行，定期一年，年利１０％，一年后银行付给本利共１．１万元，其中有０．１万元为利息，它就是货币的时间价值。货币的时间价值有两种表现形式。一是绝对数，即利息；一是相对数，即利率。 存放款开始的本金，又叫“现值”，如上例中的１万元就是现值；若干时间后的本金加利息，叫“本利和”，又叫“终值”，如上例的１．１万元就是终值。 利息又有单利、复利之分。单利的利息不转为本金；复利则是利息转为本金又参加计息，俗称“利滚利”。 设ＰＶ为本金（复利现值）ｉ为利率ｎ为时间（期数）Ｓ为本利和（复利终值） 则计算公式如下： １．求复利终值 Ｓ＝ＰＶ（１＋ｉ）＾n （１） ２．求复利现值 ＰＶ＝Ｓ／（１＋ｉ）＾n （２） 显然，终值与现值互为倒数。 公式中的（１＋ｉ）＾n 和１／（１＋ｉ）＾n 又分别叫“复利终值系数”、“复利现值系数”。可分别用符号“Ｓ（ｎ，ｉ）”、“ＰＶ（ｎ，ｉ）”表示，这些系数既可以通过公式求得，也可以查表求得。
例１、本金３万元，年复利６％，期限３年，求到期的本利和（求复利终值）。 解:Ｓ＝ＰＶ（１＋ｉ）＾n 这（１＋ｉ）＾n 可通过计算，亦可查表求得， 查表，（１＋６％）＾3＝１．１９１ 所以Ｓ＝３万×１．１９１＝３．５７３万元（终值） 例２、５年后需款３０００万元，若年复利１０％，问现在应一次存入银行多少？（求复利现值） 解：ＰＶ＝Ｓ×１／（１＋ｉ）＾n＝３０００万×１／（１＋１０％）＾5查表，１／（１＋１０％）＾5＝０．６２１ 所以，Ｓ＝３０００万×０．６２１＝１８６３万元（现值）
分布估计算法的模型分析与研究 毕丽红 刘 渊 张 静 （石家庄铁路职业技术学院 河北石家庄 ０５００４１） 摘要：分布估计算法是在遗传算法基础上发展起来的一类新型进化优化算法。分布估计算 法采用概率图模型表示基因变量之间的连锁关系，以构建优良解集的概率分布模型和采样分布 模型来实现迭代优化。详细分析分布估计算法的基本原理，对采用不同概率图模型的分布估计 算法进行总结和分析，并针对分布估计算法领域的研究现状，提出仍需解决的主要问题。 关键词：分布估计算法 遗传算法 概率图模型 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1673-1816(2008)01-0030-05 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）[1]是一种借鉴生物界自然遗传机制的高度并行和自适应的全局优化随机搜索算法，具有功能强、鲁棒性好、计算简单、对搜索空间无限制等特点。已经成功应用于函数优化、机器学习、数据挖掘和图像识别等领域，然而，遗传算法本身还存在一些问题。首先，遗传算法的关键是处理进化过程中的积木块（building block）[2]，然而交叉算子和变异算子不具有学习和识别基因之间连锁关系的能力，所以实际的重组操作经常造成积木块的破坏，从而导致算法逼近局部最优解或早熟；另外，遗传算法中操作参数的选择依赖性强，甚至参数选择本身就是一个优化问题[3]；第三，遗传算法的理论基础还比较薄弱。为了解决遗传算法的这些问题，更好地解决各种难解优化问题，各种改进遗传算法不断出现。至今，探索和设计能够快速、可靠、准确求解各种复杂优化问题的可胜任的遗传算法（competent GA）[2]一直是进化计算领域的一项重要课题。１ 分布估计算法的基本原理 针对积木块被破坏的问题，对传统遗传算法有代表性的改进方法主要有两类：一类是改变算法中解的表示，通过基因级而不是染色体一级的重组操作来改善遗传算法的性能。如连锁学习遗传算法（LLGA）、基因表达混乱遗传算法（GEMGA）等，然而最近一些研究表明，此类算法所具有的连锁学习（linkage learning）能力不足以解决复杂的优化问题。另一类算法则是改变重组操作的基本原理，将遗传算法中基因的交叉和变异操作改进为学习优良解集中基因的概率分布，其基本思想是从当前种群中选取部分优良解，并利用这些优良解估计和学习染色体中基因的分布模型，然后采样该分布模型产生新的染色体和种群。逐次迭代，最后逼近最优解。基于这种由分布模型改进进化算法的思想形成的一类新型优化算法称为分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithms, EDAs）或基于概率模型的遗传算法（Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms, PMBGAs）。 收稿日期：２００７－１１－０９ 作者简介：毕丽红（１９７０－），女，汉，河北石家庄人，硕士，副教授，研究方向智能控制。 基金项目：河北省科学技术研究与发展基金项目（０７２１３５１３４）
计算方法公式总结 绪论 绝对误差 e x x * =-，x *为准确值，x 为近似值。 绝对误差限 ||||e x x ε*=-≤，ε为正数，称为绝对误差限 相对误差* r x x e e x x **-==通常用r x x e e x x *-==表示相对误差 相对误差限||r r e ε≤或||r r e ε≤ 有效数字 一元函数y=f （x ） 绝对误差 '()()()e y f x e x = 相对误差''()()()()()()() r r e y f x e x xf x e y e x y y f x =≈= 二元函数y=f （x 1,x 2）
绝对误差 12121212 (,)(,)()f x x f x x e y dx dx x x ??=+?? 相对误差121122 1212(,)(,)()()()r r r f x x x f x x x e y e x e x x y x y ??=+?? 机器数系 注：1. β≥2，且通常取2、4、6、8 2. n 为计算机字长 3. 指数p 称为阶码（指数），有固定上下限L 、 U
4. 尾数部 120.n s a a a =± ，定位部p β 5. 机器数个数 1 12(1)(1)n U L ββ-+--+ 机器数误差限 舍入绝对 1|()|2 n p x fl x ββ--≤截断绝对|()|n p x fl x ββ--≤ 舍入相对1|()|1||2 n x fl x x β--≤截断相对1|()|||n x fl x x β--≤ 秦九韶算法 方程求根 ()()()m f x x x g x *=-，()0g x ≠，*x 为f （x ）=0的m 重根。 二分法
性能： HF << MP2 < CISD< MP4(SDQ) ~CCSD< MP4 < CCSD(T) MNDO:低估了激发能，活化能垒太高。键旋转能垒太低。超价化合物以及有些位阻的体系算出来过于不稳。四元环太稳定。过氧键太短，C-O-C醚键角太大，负电型元素间键长太短，氢键太弱且太长。 PRDDO:参数化到溴和第三周期金属。适合无机化合物、有机金属化合物、固态计算、聚合物模拟。目标数据是从头算结果。整体结果不错，偶尔碱金属的键长有误。 AM1:不含d轨。算铝比PM3好，整体好于MNDO。O-Si-O不够弯、旋转势垒只有实际1/3，五元环太稳定，含磷化合物几何结构差，过氧键太短，氢键强度虽对但方向性错，键焓整体偏低。 SAM1:开发AMPAC公司的semichem公司基于AM1扩展出来的，明确增加了d轨道。由于考虑更多积分，比其它半经验方法更耗时。精度略高于AM1和PM3。振动频率算得好，几乎不需要校正因子。特地考虑了表达相关效应。 PM3:比AM1整体略好一点点。不含d轨。氢键键能不如AM1但键角更好，氢键过短，肽键C -N键旋转势垒太低，用在锗化合物糟糕，倾向于将sp3的氮预测成金字塔形。Si-卤键太短。有一些虚假极小点。一些多环体系不平，氮的电荷不对。 PM3/MM:PM3基础上加入了对肽键的校正以更好用于生物体系。 PM3(TM):PM3加了d轨，参数是通过重现X光衍射结构得到的，因此对其它属性计算不好，几何结构好不好取决于化合物与拟合参数的体系是否相似。 PM4:没做出来或者没公布。 PM6:可以做含d轨体系。最适合一般的优化、热力学数据计算。Bi及之前的元素都能做。比其它传统和新发展的半经验方法要优秀。但也指出有不少问题，比如算P有点问题，算个别势垒有时不好，JCTC,7,2929说它对GMTKN24测试也就和AM1差不多，卤键不好。
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
有关BJH孔径分布计算模型 BJH是目前使用历史最长，普遍被接受的孔径分布计算模型，它是基于Kelvin毛细管凝聚理论发展的。 有关Kelvin方程，陈诵英教授的描述比较简明：BJH法是通过简单的几何计算应用Kelvin 方程的经典方法，它假设孔型是圆柱孔。在这种方法普遍使用了60年后，随着MCM－41模板孔径分子筛的问世，人们突然发现BJH法有着极大误差，低估孔径可达20%！ 下图为MCM-41正六角形蜂窝状孔径及TEM电镜照片：MCM－41的出现证实了非定域密度函数理论（NLDFT）计算孔径分布的正确性，同时也证明了：因此，ISO15901《固体材料孔径分布与孔隙率的压汞法和气体吸附法测定——第2部分：气体吸附法分析介孔和宏孔》对BJH的使用提出了明确的限定条件： 1.1.1采用Barret，Joyner和Halenda方法计算介孔孔径分布： 由吸附等温线计算孔径分布的代数过程存在多个变化形式，但均假定： 1)
孔隙是刚性的，并具有规则的形状（比如，圆柱状）； 2) 不存在微孔； 3) 孔径分布不连续超出此方法所能测定的最大孔隙，即在最高相对压力处，所有测定的孔隙均已被充满。 Barrett，Joyner和Halenda曾描述了一种普遍采用的方法[6]。其总体计算步骤如下： 1) 不论采用的是等温线的吸附分支，还是脱附分支，数据点均按压力降低的顺序排列。 2) 将压力降低时氮气吸附体积的变化归于两方面的原因。一是在由Kelvin方程针对高、低两个压力计算出的尺寸范围内的孔隙中毛细管凝聚物的脱除，二是脱除了毛细管凝聚物的孔壁上多层吸附膜的减薄。
3) 为测定实际孔径和孔体积，必须考虑，在毛细管凝聚物从孔隙中脱除时，残留了多层吸附膜。 应用BJH另一个非常致命的问题就是在脱附曲线上出现假峰！这是目前文献中出现频率最高的错误，有些导致了整个论文论点的推翻。 如果吸附等温线不是IV类H1型迟滞环，用脱附曲线计算BJH孔径分布就会出现一个非常漂亮的假峰，这个峰的位置非常固定，77K下的氮吸附孔分布基本在4nm左右：判断假峰的方法也非常容易，只要看一下脱附曲线和吸附曲线上求得的BJH孔径分布曲线形状差异明显，即有可能是假峰：（插图）有关假峰出现的原因，可查阅3M上2003年第60期的此文：“Pore size determination in modified micro- and mesoporous materials. Pitfalls and limitations in gas adsorption data
国外结算模型体系的主流方法比较 焦燕冬 国外结算模型体系主要有四种主流方法及相关理论，它们分别是成本法、资费法、收入比例分成法和呼叫方保留全部收入法(SKA)，见表1。在对世界范围内一些有代表性国家的网间互联政策进行比较研究后发现，以长期增量成本为基础计算结算费是国际主流趋势。而资费法，尤其是芬兰的独立资费，简单明了，易于操作，矛盾较少，可作为成本法之外的一种重要借鉴。至于收入比例分成法和呼叫方保留全部收入法对我们的借鉴意义不大。因此，我们在结算体系设计中应该重点研究成本法和资费法。下面将重点介绍这几种方法。 表1 结算方法比较 方法适用网络监管定位应用国家是否借鉴 SKA 在两个运营商处于相类似的地位并且互 相交换相近数量的电信流量这种方法最 为有效。适用于两网成本差异不大、来 去话业务量大致相等或者互联成本甚微 的情况，多为互联网网间结算所采用； 降低管制成本；放松 管制 印度、美国、加 拿大、(本地运营 上的互联) IP-IP结算 收入 分成法适用于竞争初期固网-固网之间； 一些发展中国家采 用收入分成方法，往 往是作为改革过程 中的一种过渡方式 泰国、印度尼西 亚、马来西亚(99 年前) 否 资费 法移动网、固定网 站在消费者角度，激 励企业降低资费；减 少管制成本 新西兰、芬兰 移动接续费的 制定 完全分摊 成本法较少被采用传统固定网络 英国、日本(1995 年以前)、瑞典 否 长期增量成本法主流方法：广泛应用于固网接续费、移 动接续费等 激励运营商效率，促 进公平竞争，精确化 管理 美国、英国、欧 盟、澳大利亚等 等 主要应用英国 方法，计划采用 全业务等等
过程能耗分析的方法 主要有洽分析法、熵分析法和有效能分析法。其中洽分析法是基于热力学第一定律的能耗分析方法。热力学第一定律规定了能量量的守恒，因此，恰分析法以装置的综合能耗和产品单耗等作为评价准则，其计算准则能表征系统能量在数量上利用状况。然而并不是所有满足能量守恒的过程都可以实现，要使过程能够实现还需同时满足热力学第二定律。因此洽分析方法的缺点是，单纯的以过程消耗能量数值来评价过程能耗优劣忽视了能量在传递过程中的等值折算问题[2】。特别是对于热量传递过程，由于反应过程中能源热力学参数(温度、压力等)的变化必然会导致过程中能量的能级发生变化。因此始分析法具有一定的局限性，导致在节能技术改造中抓不住关键所在，不能真实反映能耗状况。基于热力学第二定律的熵分析法用摘的变化趋势来反应能量能级变化状况，熵增加的幅度越小，说明损失越小，效率越高。然而由于熵值无法反映能量的量变；且熵是反映物质内部混乱和无序状态的一个物理量，不能直接用仪表测量，只能推算出来。因此熵分析法可描述能量质量的变化，但不具有直观性。有效能分析法利用系统与环境参数偏离程度来度量系统可以利用或转化的能量，且把这部分能量称为有效能(础)[3]。以“环境参考态模型”为基础，■的计算可简单表示为[4]: e, =(/1,-/1,+ 其中第一部分表示物质的热洽，第二部分表示物质的熵变，第三部分为其它形式的能量。上式可以看出，棚的计算结合了热力学第一定律和第二定律，因此它能对能的质量、数量变化和差异做统一的描述，从而规定能量的价值，有效能已成为
热力学和能源科学中单独评价能量价值问题的一种物理量。基于■的系统能耗分析方法改变了人们对能的性质、能的损失和能的转换效率等的传统看法，提供了热工分析的科学基础，深刻地揭示了能量转换过程中能量变质退化的本质，因此只有充分和有效发挥灿的作用，尽可能减少那些不必要和不合理的灿损失才是真正的节能。
5.方茴说：“那时候我们不说爱，爱是多么遥远、多么沉重的字眼啊。我们只说喜欢，就算喜欢也是偷偷摸摸的。” 6.方茴说：“我觉得之所以说相见不如怀念，是因为相见只能让人在现实面前无奈地哀悼伤痛，而怀念却可以把已经注定的谎言变成童话。” 7.在村头有一截巨大的雷击木，直径十几米，此时主干上唯一的柳条已经在朝霞中掩去了莹光，变得普普通通了。 8.这些孩子都很活泼与好动，即便吃饭时也都不太老实，不少人抱着陶碗从自家出来，凑到了一起。 9.石村周围草木丰茂，猛兽众多，可守着大山，村人的食物相对来说却算不上丰盛，只是一些粗麦饼、野果以及孩子们碗中少量的肉食。 钢架结构重量计算方法 材料重量计算 圆钢重量（公斤）=0.00617×直径×直径×长度 方钢重量（公斤）=0.00785×边宽×边宽×长度 六角钢重量（公斤）=0.0068×对边宽×对边宽×长度 八角钢重量（公斤）=0.0065×对边宽×对边宽×长度 螺纹钢重量（公斤）=0.00617×计算直径×计算直径×长度 角钢重量（公斤）=0.00785×（边宽+边宽-边厚）×边厚×长度 扁钢重量（公斤）=0.00785×厚度×边宽×长度 钢管重量（公斤）=0.02466×壁厚×（外径-壁厚）×长度 六方体体积的计算 公式① s20.866×H/m/k 即对边×对边×0.866×高或厚度 各种钢管(材)重量换算公式 钢管的重量=0.25×π×(外径平方-内径平方)×L×钢铁比重其中：π= 3.14 L=钢管长度钢铁比重取7.8 所以，钢管的重量=0.25×3.14×(外径平方-内径平方)×L×7.8 * 如果尺寸单位取米（M）,则计算的重量结果为公斤（Kg） 钢的密度为：7.85g/cm3 （注意：单位换算） 钢材理论重量计算 钢材理论重量计算的计量单位为公斤（kg ）。其基本公式为： W（重量，kg ）=F(断面积mm2)×L(长度，m)×ρ(密度， 1.“噢，居然有土龙肉，给我一块！” 2.老人们都笑了，自巨石上起身。而那些身材健壮如虎的成年人则是一阵笑骂，数落着自己的孩子，拎着骨棒与阔剑也快步向自家中走去。
现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比 ▲ 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。 而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。 硬件/价格/扩展性 传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。 MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群
空气过滤器的能耗计算模型 摘要：文章介绍了三种计算空气过滤器能耗的模型，用于估算过滤器的耗能情况,并进行了模拟计算。 关键词: 空气过滤器, 压力损失, 能耗 Abstract: The paper introduces three kinds of calculation model of the air filter energy consumption, used to estimate the energy dissipation filter, and by simulation calculation. Key Words: air filter, loss of pressure, energy consumption 引言：在通风系统中，空气过滤器用于过滤空气中的尘粒。普通集中空调系统中，过滤器能耗约占风机总能耗的10％（办公建筑）～30％（制药厂等洁净空调中）[1]。过滤器的能耗与以下几个因素有关：过滤器的数量、类型、气流速度、尘粒的积累程度和过滤器的更换状况等。 River(1996)提出了过滤器压力损失模型，即过滤器总压力损失为空气进出口压力损失和通过过滤器压力损失之和。该模型假定通过过滤器的气流形式为层流，空气进出口压力损失与气流的动压头成比例，通过过滤媒介的压力损失与空气流速成比例[2]。River和Murphy在2000年的研究中又进一步考虑到空气通过过滤媒介被压缩的因素[3]。过滤器的压力损失模型可以利用生产厂家提供的数据建立，当安装日期和气流状况确定后，这个模型理论上可以得到压力损失的精确解。然而在这些模型中都假设气流的温度和压力是恒定的，而许多通风和空调系统的实际运行状况，空气流速是随时间变化的。尽管我们可以根据过滤器寿命期空气的平均流速和平均压力来大致估算过滤器的能耗，但是由于变量之间的非线性关系，得出的结果可能与实际情况相去甚远。 本文介绍了三种计算空气过滤器能耗的方法，这些方法可以克服以前的压力损失模型存在的不足，后两种方法还可用来估算过滤器寿命周期和能耗，进行寿命周期成本分析的研究。 1．压力损失模型 对于一个选定的过滤器，压力损失模型应该反映空气流速和过滤器尘粒积累程度的影响。为了建立压力损失模型，进行以下假定： 对于固定的过滤器尘粒积累度，过滤器的有效面积A，压力损失Δp和空气质量流速m的关系为：
PU 资料 聚氨酯计算公式中有关术语及计算方法 1. 官能度 官能度是指有机化合物结构中反映出特殊性质(即反应活性)的原子团数目。对聚醚或聚酯多元醇来说，官能度为起始剂含活泼氢的原子数。 2. 羟值 在聚酯或聚醚多元醇的产品规格中，通常会提供产品的羟值数据。 从分析角度来说，羟值的定义为：一克样品中的羟值所相当的氢氧化钾的毫克数。 在我们进行化学计算时，一定要注意，计算公式中的羟值系指校正羟值，即 羟值校正 = 羟值分析测得数据 + 酸值 羟值校正 = 羟值分析测得数据 - 碱值 对聚醚来说，因酸值通常很小，故羟值是否校正对化学计算没有什么影响。 但对聚酯多元醇则影响较大，因聚酯多元醇一般酸值较高，在计算时，务必采用校正羟值。 严格来说，计算聚酯羟值时，连聚酯中的水份也应考虑在内。 例，聚酯多元醇测得羟值为224.0，水份含量0.01%，酸值12，求聚酯羟值 羟值校正 = 224.0 + 1.0 + 12.0 = 257.0 3. 羟基含量的重量百分率 在配方计算时，有时不提供羟值，只给定羟基含量的重量百分率，以OH%表示。 羟值 = 羟基含量的重量百分率×33 例，聚酯多元醇的OH%为5，求羟值 羟值 = OH% × 33 = 5 × 33 = 165 4. 分子量 分子量是指单质或化合物分子的相对重量,它等于分子中各原子的原子量总和。 （56.1为氢氧化钾的分子量） 例，聚氧化丙烯甘油醚羟值为50，求其分子量。 对简单化合物来说，分子量为分子中各原子量总和。 羟值 官能度分子量1000 1.56??= 3366 50 1000 31.56=??= 分子量
FLUENT中应用DPM模型时双R分布的详细说明 使用动网格的模型在应用DPM模型进行计算时，Injection Type不能使用surface。 关于rosin-rammler分布 举例说明，有一组颗粒服从这样一种粒径分布，见下表： Diameter Mass Fraction Range (μm ) in Range 0-70 0.05 70-100 0.10 100-120 0.35 120-150 0.30 150-180 0.15 180-200 0.05 定义一个变量Y d，其定义为：比指定粒径d 大的颗粒的质量分数。那么上面所说的颗粒的粒径分布所对应的Y d 就是： Mass Fraction with Diameter,d(μm) Diameter Greater than d,Y d 70 0.95 100 0.85 120 0.50 150 0.20 180 0.05 200 (0.00) Rosin-Rammler分布函数假定粒径d和Y d只见存在这样一种指数关系： Y d = (e-(d /dm ))n（1） 其中d[size=10.5pt]m为平均粒径（Mean Diameter ）；n 为传播系数（Spread Parameter）。为了获得上述两种数值，需要找到d和Y d 的关系。 Mass Fraction with Diameter,d ( μm) Diameter Greater than d, Y d 70 0.95 100 0.85 120 0.50 150 0.20 180 0.05 200 (0.00) Y d = e-1≈0.368所对应的d值即为d[size=10.5pt]m，由于上表中没有0.368，所以需要根据已有数值进行拟合，得到曲线如下：
第三章并行计算模型和任务分解策略 首先，我们将研究不同类型的并行计算机，为了不严格限定于某个指定机型，我们通过模型把并行计算机抽象为几个特定属性。为了说明并行程序中处理器之间的通信概念模型我们讨论了不同的程序模型，另外为了分析和评估我们算法的性能，我们讨论了多计算机架构下评估并行算法复杂度的代价模型。在介绍并分析的各种代价模型的基础上给出了改进型的代价模型。 其次我们定义这样几个指标如负载均衡和网络半径等用来研究图分解问题的主要特性。并把图分解问题归纳为一般类型和空间映射图类型。我们重点研究的是后者，因为多尺度配置真实感光照渲染算法可以很方便的描述成空间映射图形式。 3.1 并行计算机模型 以下给出并行计算机的模型的概述，根据其结构并行计算机大致可分为以下几类。 多计算机(Multicomputer)：一个von Neumann计算机由一个中央处理器(CPU)和一个存储单元组成。一个多计算机则由很多von Neumann计算机通过互联网络连接而成的计算机系统。见图3.1。每个计算机(节点)执行自己的计算并只能访问本地的存储。通过消息实现各计算机之间的互相通讯。在理想的网络中，两个计算节点之间的信息传送代价与本地的计算节点和它的网络阻塞无关，只和消息的长度相关。以上多计算机和分布式存储的MIMD机器之间的主要区别在于后者的两个节点间的信息传输不依赖于本地计算和其它网络阻塞。 分布式存储的MIMD类型的机器主要有IBM的SP, Intel的Paragon, 曙光4000系列, Cray 的T3E, Meiko的CS-2, NEC的Cenju 3, 和nCUBE等。通过本地网络的连接的集群系统可以认为是分布式存储的MIMD型计算机。 多处理器(Multiprocessor)：一个多处理器型并行计算机(共享存储的MIMD计算机)由大量处理器组成，所有的处理器都访问一个共同的存储。理论上理想的模型就是PRAM模型(并行的随机访问系统)，即任何一个处理器访问任一存储单元都是等效的(见图3.2)。并发存储访问是否允许取决于所使用的真正的模型【34】。 混合模型：分布式共享存储(DMS)计算机，提供了一个统一的存储访问地址空间但是分布式物理存储模块。编译器和运行时系统负责具体的并行化应用。这种系统软件比较复杂。 图3.1 多计算机模型图3.2 PRAM 模型 SIMD计算机：在一个SIMD(单指令流多数据流)计算机中在不同数据流阶段所有的处理器执行同样的指令流。典型的机型有MasPar的MP, 和联想机器CM2。 多计算机系统具有良好的可扩展性，价格低廉的集群式并行计算机就属于这种模型，本文中的算法主要基于多计算机体系结构。 3.2 程序模型 并行程序的编程语言如C或Fortan。并行结构以某种类库的形式直接整合进这些编程语言中。编程模型确定了并行程序的风格。一般可分为数据并行、共享存储和消息传递等模型[35]。 数据并行编程：数据并行模型开始于编写同步SIMD并行计算机程序。程序员需要在每个处理器上独立执行一个程序，每个处理器均有其自己的存储器。程序员需要定义数据如何分配到每个局部存储中。实际应用中大量的条件分支的需要使得其很难高效的运行在SIMD型的机器上。 共享存储编程：共享存储模型是一个简单的模型，因为程序员写并行程序就像写串行程序一样。一个程序的执行与几个处理器独立，也不需要同步。一个处理器的执行状态独立于其它处理器的运
一、数学计算公式大全： 1、每份数×份数＝总数总数÷每份数＝份数总数÷份数＝每份数 2、 1倍数×倍数＝几倍数几倍数÷1倍数＝倍数几倍数÷倍数＝1倍数 3、速度×时间＝路程路程÷速度＝时间路程÷时间＝速度 4、单价×数量＝总价总价÷单价＝数量总价÷数量＝单价 5、工作效率×工作时间＝工作总量工作总量÷工作效率＝工作时间工作总量÷工作时间＝工作效率 6、加数＋加数＝和和－一个加数＝另一个加数 7、被减数－减数＝差被减数－差＝减数差＋减数＝被减数 8、因数×因数＝积积÷一个因数＝另一个因数 9、被除数÷除数＝商被除数÷商＝除数商×除数＝被除数 小学数学图形计算公式 1 、正方形 C周长 S面积 a边长周长＝边长×4 C=4a 面积=边长×边长 S=a×a 2 、正方体 V:体积 a:棱长表面积=棱长×棱长×6 S表=a×a×6 体积=棱长×棱长×棱长V=a×a×a 3 、长方形： C周长 S面积 a边长 周长=(长+宽)×2 C=2(a+b) 面积=长×宽 S=ab 4 、长方体 V:体积 s:面积 a:长 b: 宽 h:高 (1)表面积(长×宽+长×高+宽×高)×2 S=2(ab+ah+bh) (2)体积=长×宽×高 V=abh 5 三角形 s面积 a底 h高 面积=底×高÷2 s=ah÷2 三角形高=面积×2÷底 三角形底=面积×2÷高 6 平行四边形 s面积 a底 h高 面积=底×高 s=ah 7 梯形 s面积 a上底 b下底 h高 面积=(上底+下底)×高÷2 s=(a+b)× h÷2
S面积 C周长∏ d=直径 r=半径 (1)周长=直径×∏=2×∏×半径 C=∏d=2∏r (2)面积=半径×半径×∏ 9 圆柱体 v:体积 h:高 s;底面积 r:底面半径 c:底面周长 (1)侧面积=底面周长×高 (2)表面积=侧面积+底面积×2 (3)体积=底面积×高 （4）体积＝侧面积÷2×半径 10 圆锥体 v:体积 h:高 s;底面积 r:底面半径 体积=底面积×高÷3 总数÷总份数＝平均数 和差问题的公式 (和＋差)÷2＝大数 (和－差)÷2＝小数 和倍问题 和÷(倍数－1)＝小数 小数×倍数＝大数 (或者和－小数＝大数) 差倍问题 差÷(倍数－1)＝小数 小数×倍数＝大数 (或小数＋差＝大数) 植树问题 1 非封闭线路上的植树问题主要可分为以下三种情形: ⑴如果在非封闭线路的两端都要植树,那么: 株数＝段数＋1＝全长÷株距－1 全长＝株距×(株数－1) 株距＝全长÷(株数－1) ⑵如果在非封闭线路的一端要植树,另一端不要植树,那么: 株数＝段数＝全长÷株距 全长＝株距×株数 株距＝全长÷株数 ⑶如果在非封闭线路的两端都不要植树,那么: 株数＝段数－1＝全长÷株距－1 全长＝株距×(株数＋1) 株距＝全长÷(株数＋1) 2 封闭线路上的植树问题的数量关系如下 株数＝段数＝全长÷株距 全长＝株距×株数 株距＝全长÷株数