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基于高斯线源模式的主要尾气扩散模型综述高斯线源模型主要基于以下几个假设：（1）尾气的排放是均匀、稳定和连续的；（2）尾气扩散过程是二维的；（3）大气环境是绝对稳定的；（4）尾气扩散过程中的湍流系数保持不变。
基于这些假设，高斯线源模型可以通过计算尾气的初始浓度和扩散参数来预测尾气的浓度分布。
高斯线源模型的方法主要包括：（1）计算尾气的初始浓度，即排放源的浓度分布；（2）计算尾气的扩散参数，包括湍流系数和风速等；（3）根据浓度分布和气象条件，计算尾气的浓度分布范围和浓度等级。
为了建立高斯线源模型，需要进行一系列计算和预测。
首先，需要确定尾气排放源的特征，包括排放速率、温度、压力和浓度等。
然后，需要获得周围环境的气象数据，包括风速、风向、湍流系数和大气稳定类别等。
接下来，基于这些数据，可以计算尾气的初始浓度分布和扩散参数。
最后，可以根据这些参数，预测尾气的浓度分布范围和浓度等级。
高斯线源模型的应用广泛，可以用于工业、交通、农业等领域的尾气扩散预测。
在工业领域，可以用于评估工厂尾气排放对周围环境的影响，以及制定相应的环境管理措施。
在交通领域，可以用于评估车辆尾气排放对城市空气质量的影响，以及制定交通管理政策。
在农业领域，可以用于评估农业活动中的尾气排放对农田和周围环境的影响，以及制定农业管理措施。
高斯线源模型的发展已经有了较长的历史，随着计算机技术的发展和模型计算方法的改进，高斯线源模型不断得到完善和拓展。
例如，随着计算机技术的提高，可以进行更加复杂和详细的计算，包括考虑地形、建筑物和植被等因素对尾气扩散的影响。
另外，还可以结合其他模型和方法，例如数值模拟和数据驱动建模，来提高尾气扩散预测的准确性和可靠性。
总之，基于高斯线源模型的尾气扩散模型是一种常用的尾气扩散预测方法，它基于高斯分布的假设，通过建立尾气排放源的高斯线源模型，来模拟尾气的扩散过程。
该模型具有较高的准确性和可靠性，并且广泛应用于工业、交通、农业等领域。
优化第一步：确定分子构型，可以根据对分子的了解通过GVIEW和CHEM3D等软件来构建，但更多是通过实验数据来构建（如根据晶体软件获得高斯直角坐标输入文件，软件可在大话西游上下载，用GVIEW可生成Z-矩阵高斯输入文件），需要注意的是分子的原子的序号是由输入原子的顺序或构建原子的顺序决定来实现的，所以为实现对称性输入，一定要保证第一个输入的原子是对称中心，这样可以提高运算速度。
我算的分子比较大，一直未曾尝试过，希望作过这方面工作的朋友能补全它。
以下是从本论坛，大话西游及宏剑公司上下载的帖子。
将键长相近的，如B12 1.08589B13 1.08581B14 1.08544键角相近的，如A6 119.66589A7 120.46585A8 119.36016二面角相近的如D10 -179.82816D11 -179.71092都改为一致，听说这样可以减少变量，提高计算效率，是吗？在第一步和在以后取某些键长键角相等，感觉是一样的。
只是在第一步就设为相等，除非有实验上的证据，不然就是纯粹的凭经验了。
在前面计算的基础上，如果你比较信赖前面的计算，那么设为相等，倒还有些依据。
但是，设为相等，总是冒些风险的。
对于没有对称性的体系，应该是没有绝对的相等的。
或许可以这么试试：先PM3，再B3LYP/6-31G.（其中的某些键长键角设为相等），再B3LYP/6-31G（放开人为设定的那些键长键角相等的约束）。
比如键长，键角，还有是否成键的问题，Gview看起来就是不精确，不过基本上没问题，要是限制它们也许就有很大的问题，能量上一般会有差异，有时还比较大如果要减少优化参数，不是仅仅将相似的参数改为一致，而是要根据对称性，采用相同的参数。
例如对苯分子分子指定部分如下：CC 1 B1C 2 B2 1 A1C 3 B3 2 A2 1 D1C 4 B4 3 A3 2 D2C 1 B5 2 A4 3 D3H 1 B6 2 A5 3 D4H 2 B7 1 A6 6 D5H 3 B8 2 A7 1 D6H 4 B9 3 A8 2 D7H 5 B10 4 A9 3 D8H 6 B11 1 A10 2 D9B1 1.395160B2 1.394712B3 1.395427B4 1.394825B5 1.394829B6 1.099610B7 1.099655B8 1.099680B9 1.099680B10 1.099761 B11 1.099604 A1 120.008632 A2 119.994165 A3 119.993992 A4 119.998457 A5 119.997223 A6 119.980770 A7 120.012795 A8 119.981142 A9 120.011343 A10 120.007997 D1 -0.056843 D2 0.034114 D3 0.032348 D4 -179.972926 D5 179.953248 D6 179.961852 D7 -179.996436 D8 -179.999514 D9 179.989175参数很多，但是通过对称性原则，并且采用亚原子可以将参数减少为：XX 1 B0C 1 B1 2 A1C 1 B1 2 A1 3 D1C 1 B1 2 A1 4 D1C 1 B1 2 A1 5 D1C 1 B1 2 A1 6 D1C 1 B1 2 A1 7 D1H 1 B2 2 A1 8 D1H 1 B2 2 A1 3 D1H 1 B2 2 A1 4 D1H 1 B2 2 A1 5 D1H 1 B2 2 A1 6 D1H 1 B2 2 A1 7 D1B0 1.0B1 1.2B2 2.2A1 90.0D1 60.0对于这两个工作，所用的时间为57s和36s，对称性为C01和D6H，明显后者要远远优于前者。
高斯优化过渡态的经典总结一般地，优化所得驻点的性质（极小点还是过渡态）要靠频率来确定；而对过渡态，要确定反应路径（即到底是哪个反应的过渡态）必需要做IRC了，不然靠不住的（往往用QST 找到的过渡态并不一定就是连接输入反应物和产物的过渡态）。
在我们用QST2或QST3来优化过渡态时，需输入反应物和产物，实际上反应物和产物的输入顺序是没有关系的。
就是说，先输反应物后输产物和先输产物后输反应物得到的是同样的过渡态。
这也好理解，QST2里对过渡态的初始猜测实际上是程序自动将输入的反应物和产物的各变量取个平均，所以输入顺序是没有关系的。
对QST3和TS，需人为指定过渡态的初始猜测。
上面说的反应物和产物的输入顺序没有关系，有个前提条件，就是反应物和产物的自旋多重度一致。
对QST3，因为是人为指定过渡态的初始猜测，所以没有影响；而对QST2，过渡态的自旋多重度默认和后面输入的一致。
如果反应物和产物的自旋多重度一致，那随便先输哪个都没关系；而如果反应物和产物的自旋多重度不一致，这时该怎么办？？？当反应物基态多重度为1，产物基态多重度为3时，到底将过渡态的多重度定为1还是3？还是两个都试，哪个能量低取哪个？假如取1，在下来做IRC验证时，Reverse还好办，Forward 却是按多重度为1做的，这样怎么能和多重度为3的产物连接起来？要将其关联起来，需有一个为激发态，这样才能在自旋多重度上保持一致。
可这种处理对吗？还有更好的思想吗？另外，我觉得IRC难用得很，很难控制，也不知自己钻进了哪条死胡同！！一直对此很迷茫，希望各位大侠援助啊！对于这点确实很迷茫，我觉得好像得用cas解决，有看过类似的文献，上面有用cas得出过反应物基态经激发态再回到基态得出产物的反映路径。
我没有试过，对于cas我很是头疼，理论和实践都一无所知。
作 IRC 能说明哪些问题？irc做完，就说明我们完成了这个反应路径地计算，在SUMMARY OF REACTION PA TH FOLLOWING:，我们可以看到分子过渡态的键长键角与能量随着反应坐标的变化而变化，如果你将反应坐标与能量作图，就可以得到一条过渡态曲线，由于irc计算是结构沿着反应路径的方向，在每个点进行优化的，所以如果你找的过渡态是正确且优化是成功的话，TS确实是连接两个minimum的。
基于高斯修正模型的放射性气体扩散浓度预测摘要本文是以日本福岛核电站遭遇自然灾害发生核泄漏的背景而提出的。
对于问题一，考虑到放射性物质的泄漏是连续不断的。
本文根据“泄漏放射性物质质量守恒定律”和“气体泄漏连续性原理”建立了微积分方程，应用了高等数学中散度、梯度、流量等数学概念，通过Guass公式、四维二阶偏微分方程，因而得到了核电站周边不同距离地区、不同时段放射性物质浓度的预测模型。
同时为使模型适用范围更广，本文引入了地面反射系数，考虑了由于放射性物质从泄漏口喷出时具有初动量而使其泄漏源有效高度被抬高等因素，进而得到了在无风环境中适用范围更广的“高斯修正模型”。
对于问题二，要探究风速对放射性物质浓度分布的影响。
本文运用概率学[1]知识，通过图解和数学推导得出“连续点源放射性物质高斯扩散模型”。
本文依次考虑了“重力沉积”、“雨水沉积”、“核衰变”等因素对浓度分布的影响。
并通过构建“耗减因子”、“衰变因子”等方法将耗减和衰变的放射性物质“投影”到泄漏源浓度中，得到了经多次合理修正后的“优化高斯模型”，并据此分析了泄漏源周边地区放射性物质的浓度变化。
针对于问题三，本文在问题二的基础上，结合考虑风速和放射性物质扩散速度在空间中的矢量运算。
得出在对上风口分析时，要分类讨论风速和自然扩散速度之间的大小关系，当风速小于自然扩散速度时，放射性物质是无法到达上风口的。
对于问题四，本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料，选择我国东海岸典型地域---山东半岛作为研究对象，综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素，并通过C++编程模拟计算，预测出放射性核物质将经过6.5天到达我国东海岸，且0.100mBq⋅m-3与实际情况比较吻合。
131I浓度预测值为：关键词：放射性气体扩散浓度变化高斯修正模型预测1 问题的提出由于重大的突发性核泄漏紧急灾害事件具有爆发性、空间分布不连续性、对周边地形和气象条件的敏感性的特点，研究核事故所释放的物质的时空分布需要高度精确的技术，但是在对于更好地保护环境有着极其重要的意义。
基于扩散模型的数据增强综述扩散模型（Diffusion Model）已成为一种强大的生成模型，在多个领域取得了显著进展。
尽管在各类任务中都有着优秀的表现，但扩散模型仍有自己的缺点，并有诸多研究对扩散模型进行了改善。
以下主要围绕扩散模型存在的问题及其改进方法来进行综述：一、扩散模型存在的问题1.采样速度慢：扩散模型在生成样本时需要逐步进行反向过程，这导致采样速度相对较慢。
2.最大化似然差：扩散模型在训练过程中最大化似然函数的能力相对较弱，这影响了模型的性能。
3.数据泛化能力弱：扩散模型最初主要处理连续性数据，如图片等，对于离散数据或其他数据类型的处理能力有限。
二、扩散模型的改进研究针对上述问题，研究者们提出了多种改进方法，这些方法可以分为以下三类：1.采样速度提升：通过改变传统的训练方式、扩散过程、噪声规模和数据分布等方法来提升采样速度。
例如，有研究提出使用知识蒸馏的方法将复杂模型的知识迁移到简单模型中，从而加速采样过程。
2.最大似然增强：针对扩散模型在最大化似然函数方面的不足，有研究提出了改进的损失函数或训练策略来增强模型的最大化似然能力。
3.数据泛化增强：为了扩展扩散模型的应用场景，多个研究工作将扩散模型推广到适用于其他数据类型的模型。
例如，LSGM提出将数据通过VAE框架先转换到连续的latent space上后再进行扩散，这使得扩散模型能够处理离散数据或其他数据类型。
三、扩散模型的应用除了在图像生成领域取得显著成果外，扩散模型还被广泛应用于其他领域。
在强化学习领域，扩散模型被应用于序列决策任务，特别是在离线强化学习中，用于拟合轨迹生成、规划未来轨迹、替换传统高斯策略等。
这得益于扩散模型强大而灵活的分布建模能力，为解决强化学习中的长期挑战提供了帮助。
总之，扩散模型作为一种强大的生成模型，在多个领域取得了显著进展。
然而，仍存在一些问题需要解决，如采样速度慢、最大化似然差和数据泛化能力弱等。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，并成功将扩散模型应用于更广泛的领域。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，生成模型在图像、语音、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
扩散模型作为一种生成模型，因其强大的能力在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对一篇关于扩散模型的论文进行总结，以期为相关研究者提供参考。
论文题目：VDM Variational Diffusion Models摘要：本文主要介绍了VDM（Variational Diffusion Models）的研究，通过对扩散模型进行改进，实现了在似然计算方面的突破。
与传统的扩散模型相比，VDM在优化扩散过程的噪声schedule和网络参数方面具有更高的效率。
一、VDM的核心思想VDM的核心思想是将扩散过程分为两个阶段：正向扩散和反向扩散。
在正向扩散阶段，通过逐步添加噪声，将数据映射到高斯噪声空间；在反向扩散阶段，通过逐步去除噪声，将数据从高斯噪声空间映射回原始数据空间。
二、VDM的优化方法1. 优化噪声schedule：VDM通过改进噪声schedule，使得变分下界（VLB）关于噪声schedule不变。
这样，可以通过调整中间的噪声schedule来最小化生成VLB 估计器的方差，从而实现更快的优化。
2. 优化网络参数：VDM在优化网络参数时，同时考虑了扩散过程的噪声schedule 和网络参数。
这使得模型在似然计算方面达到了目前最好的效果。
三、VDM的优势1. 高效的优化速度：VDM在优化过程中，通过调整噪声schedule和网络参数，实现了更快的优化速度。
2. 优越的似然计算性能：VDM在图像密度估计基准上取得了目前最好的似然计算性能，通常比自回归模型优化速度更快。
3. 广泛的应用前景：VDM在图像生成、语音合成、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。
四、总结本文对VDM（Variational Diffusion Models）的研究进行了总结。
VDM通过改进噪声schedule和网络参数，实现了在似然计算方面的突破。
高斯烟羽扩散模型再研究篇一：高斯烟羽模型模型假设：1、坐标系高斯模型的坐标系如图21所示，原点为排放点（若为高架源，原点为排放点在地面的投影），轴正向为风速方向，轴在水平面上垂直于轴，正向在轴的左侧，轴垂直于水平面，向上为正向。
在此坐标系下烟流中心线或烟流中心线在面的投影与轴重合。
2、模型假设(1)污染物的浓度在、轴上的分布是高斯分布（正态分布）的；(2)污染源的源强是连续且均匀的，初始时刻云团内部的浓度、温度呈均匀分布；(3)扩散过程中不考虑云团内部温度的变化，忽略热传递、热对流及热辐射；(4)泄漏气体是理想气体，遵守理想气体状态方程；(5)在水平方向，大气扩散系数呈各向同性；(6)取轴为平均风速方向，整个扩散过程中风速的大小、方向保持不变，不随地点、时间变化而变化；(7)地面对泄漏气体起全反射作用，不发生吸收或吸附作用；(8)整个过程中，泄漏气体不发生沉降、分解，不发生任何化学反应等。
3、模型公式推导由正态分布假设可以导出下风向任意一点（,,）处泄漏气体浓度的函数为：(,,)?()?2?2（1）由概率统计理论可以写出方差的表达式为：???2?????2???????????02???002（2）????0由假设可以写出源强的积分公式：????（3）式中：?、?为泄漏气体在、方向分布的标准差，单位为；（,,）为任一点处泄漏气体的浓度，单位为3；为平均风速，单位为；为源强（即泄漏速度），单位为；将（1）式代入（2）式，积分可得：1???2?2????12?2??（）?（4）将（1）式和（4）式代入（3）式，积分可得：（5）2???????（6）????再将（4）式和（5）式代入（1）式，可得：2??2（,,）????2?2?2?2???2????上式为无界空间连续点源扩散的高斯模型公式，然而在实际中，由于地面的存在，烟羽的扩散是有界的。
根据假设可以把地面看做一镜面，对泄漏气体起全反射作用，并采用像源法处理，原理如图22所示。
扩散模型训练技巧technique 2 (other noise scales)全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：扩散模型是一种用于分析和预测信息传播过程的数学模型，在多个领域中都有着广泛的应用，比如社交网络分析、疾病传播模型等。
在训练扩散模型时，需要考虑到各种因素对信息传播的影响，其中噪声是一个非常重要的因素。
在扩散模型训练过程中，噪声的大小和规模会直接影响到模型的准确性和稳定性。
而在处理噪声时，需要有一些技巧和方法来提高模型的性能，其中之一就是使用不同的噪声比例。
技巧2：其他噪声比例尺度在训练扩散模型时，我们经常会遇到各种不同的噪声比例尺度，比如高斯噪声、随机噪声、椒盐噪声等。
在处理不同噪声比例尺度时，我们需要有一些技巧来优化模型的训练效果。
下面将介绍一些可以使用的技巧：1. 调整噪声比例尺度在训练扩散模型时，我们通常会使用一些噪声来模拟真实世界中的情况。
在这种情况下，我们需要根据具体的应用场景和数据特点来调整噪声比例尺度。
如果噪声比例尺度过大，可能会影响模型的收敛速度和准确性；而如果噪声比例尺度过小，可能无法有效模拟真实情况。
我们需要根据实际情况来调整噪声比例尺度，以提高模型的性能。
除了调整噪声比例尺度外，我们还可以尝试使用不同的噪声比例尺度来训练扩散模型。
通过在训练过程中逐步增加或减小噪声比例尺度，我们可以更好地理解模型对不同噪声比例尺度的鲁棒性和泛化能力。
这种方法可以帮助我们找到最优的噪声比例尺度，从而提高模型的性能和稳定性。
3. 结合其他技巧除了调整和使用不同的噪声比例尺度外，我们还可以结合其他技巧来提高模型的性能。
可以使用数据增强技术来增加样本数量，或者使用正则化技术来减少过拟合现象。
通过综合使用这些技巧，我们可以更好地优化模型的训练效果，提高其性能和稳定性。
总结在训练扩散模型时，噪声是一个不可忽视的因素。
通过使用不同的噪声比例尺度和其他技巧，我们可以更好地优化模型的训练效果，提高其性能和稳定性。
