Modeling and Estimation of Thermal Flows Based on Transport and Balance Equations
La transferencia de calor en intercambiadores de calor de contracorriente se modela utilizando ecuaciones de transporte y de balance con las temperaturas del fluido frío, del fluido caliente y del tubo metálico como variables de estado distribuidas a lo largo de toda la longitud del tubo. Mediante estos modelos, se pueden resolver problemas de valor límite para estimar las temperaturas en toda la longitud mediante mediciones tomadas solo en los límites. Las condiciones para la estabilidad del error de estimación, dado por la diferencia entre las temperaturas y sus estimaciones, se establecen utilizando un enfoque de Lyapunov. Con este fin, se aborda un método para construir funcionales de Lyapunov no lineales basados en una estructura diagonal polinómica. Este análisis de estabilidad se extiende en caso de la presencia de incertidumbre de modelado acotada. Los hallazgos teóricos se ilustran con resultados numéricos, que muestran la efectividad del enfoque propuesto.
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On Hamilton-Jacobi Approaches to State Reconstruction for Dynamic Systems
Investigamos el uso de enfoques Hamilton-Jacobi con el propósito de reconstrucción de estado de sistemas dinámicos. En primer lugar, se analiza la formulación clásica basada en la minimización de una funcional de estimación. En segundo lugar, se tiene en cuenta la estructura del estimador resultante para estudiar las propiedades de estabilidad global del error de estimación basándose en la noción de estabilidad de entrada a estado. Se propone una condición basada en la satisfacción de una desigualdad Hamilton-Jacobi para construir estimadores con dinámicas de error de estimación estables de entrada a estado, donde las perturbaciones que afectan dichas dinámicas se consideran como entrada. En tercer lugar, el marco general desarrollado se aplica al caso especial de observadores de ganancia alta para una clase de sistemas no lineales.
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On Hamilton-Jacobi Approaches to State Reconstruction for Dynamic Systems
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Hidden Multistability in a Memristor-Based Cellular Neural Network
En este documento, informamos sobre una red neuronal celular (CNN) novedosa basada en memristores sin puntos de equilibrio. Se investigan los comportamientos dinámicos de la CNN basada en memristores mediante análisis de simulación. Los resultados indican que el sistema posee fenómenos no lineales complicados, como atractores ocultos, atractores coexistentes y comportamientos iniciales de refuerzo de posición y amplitud. Además, se encuentran tanto multistabilidad heterogénea como multistabilidad homogénea en la CNN. Finalmente, se realizan simulaciones de circuitos en Multisim para demostrar las características caóticas y la multistabilidad del sistema.
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Hidden Multistability in a Memristor-Based Cellular Neural Network
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Matching Hom-Setting of Rota-Baxter Algebras, Dendriform Algebras, and Pre-Lie Algebras
En este artículo, introducimos el marco de Hom-álgebra de los conceptos de álgebras Rota-Baxter coincidentes, álgebras (tri)dendriformes coincidentes y álgebras pre-Lie coincidentes. Además, estudiamos las propiedades y relaciones entre las categorías de estas estructuras Hom-álgebra coincidentes.
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Characterizations of Trivial Ricci Solitons
Encontrar caracterizaciones de solitones triviales es un problema importante en la geometría de solitones de Ricci. En este artículo, encontramos varias caracterizaciones de un solitón de Ricci trivial. Primero, en un solitón de Ricci en contracción completo, mostramos que la curvatura escalar que satisface cierta desigualdad da una caracterización de un solitón de Ricci trivial. Luego, se muestra que el campo potencial que tiene flujo geodésico y longitud del campo potencial que satisface cierta desigualdad da otra caracterización de un solitón de Ricci trivial. Finalmente, mostramos que el campo potencial de longitud constante que satisface una desigualdad da una caracterización de un solitón de Ricci trivial.
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The Rational Spectral Method Combined with the Laplace Transform for Solving the Robin Time-Fractional Equation
En este documento, se propone el método espectral racional combinado con la transformada de Laplace para resolver ecuaciones diferenciales parciales fraccionarias en el tiempo de tipo Robin. Primero, una ecuación diferencial parcial fraccionaria en el tiempo se transforma en una ecuación diferencial ordinaria con componentes en el dominio de la frecuencia mediante la transformada de Laplace. Luego, las derivadas espaciales se discretizan mediante el método espectral racional, se resuelve la ecuación lineal con el parámetro y se obtiene la aproximación . La solución aproximada en cualquier momento dado, que es la transformada inversa numérica de Laplace, se obtiene mediante el algoritmo de Talbot modificado. Se realizan experimentos numéricos para demostrar la alta precisión y eficiencia de nuestro método.
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The Rational Spectral Method Combined with the Laplace Transform for Solving the Robin Time-Fractional Equation
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Representations and Deformations of Hom-Lie-Yamaguti Superalgebras
Sea una superálgebra de Hom-Lie-Yamaguti. Primero introducimos la teoría de representación y cohomología de las superálgebras de Hom-Lie-Yamaguti. Además, presentamos las nociones de derivaciones generalizadas y representaciones de y exponemos algunas propiedades. Por último, investigamos las deformaciones de eligiendo alguna cohomología adecuada.
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Application of Image Recognition Method Based on Diffusion Equation in Film and Television Production
Sobre la base de estudiar la teoría básica de la ecuación de difusión anisotrópica, este documento se enfoca en la aplicación de la ecuación de difusión anisotrópica en la producción de películas de reconocimiento de imágenes. Con el fin de mejorar aún más el rendimiento de aplicación del modelo de difusión anisotrópica P-M (Perona-Malik), en este documento se propone un modelo de difusión anisotrópica P-M mejorado, y se discute su aplicación en la reducción de ruido de imagen ultrasónica. Los resultados experimentales muestran que el modelo puede suprimir eficazmente el ruido granulado y preservar las características de los bordes de la imagen. Basado en la tecnología de reconocimiento de imágenes, se diseña e implementa un sistema de prueba de marco de imagen. Se utiliza el método de ecuación de difusión de reconocimiento de imágenes para extraer y reconocer los puntos de características de múltiples capas del objeto de prueba de acuerdo con el diseño de la red neuronal artificial. En cierta medida
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Commodity Price Recognition and Simulation of Image Recognition Technology Based on the Nonlinear Dimensionality Reduction Method
La reducción de la dimensionalidad de imágenes con estructura no lineal de alta dimensionalidad es clave para mejorar la tasa de reconocimiento. Aunque algunos algoritmos tradicionales han logrado ciertos resultados en el proceso de reducción de dimensionalidad, también exponen sus respectivos defectos. Para lograr el efecto ideal de reconocimiento de imágenes no lineales de alta dimensionalidad, basándose en el análisis del algoritmo tradicional de reducción de dimensionalidad y refinando sus ventajas, se propone una tecnología de reconocimiento de imágenes basada en el método de reducción de dimensionalidad no lineal. Como método efectivo de extracción de características no lineales, el método de reducción de dimensionalidad no lineal puede encontrar la estructura no lineal de los conjuntos de datos y mantener la estructura intrínseca de los datos. Aplicar el método de reducción de dimensionalidad no lineal al reconocimiento de imágenes consiste en dividir la imagen de entrada en bloques, tomarla como un conjunto de datos en un espacio de alta dimensionalidad, reducir la dimensión de su estructura y obtener el vector de expresión de baja dimens
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Use Python Data Analysis to Gain Insights from Airbnb Hosts
Este artículo utiliza Python y su paquete externo de procesamiento de datos para llevar a cabo un estudio de análisis en profundidad de datos de reseñas de Airbnb. Cada vez más, los viajeros están utilizando Airbnb en lugar de hospedarse en hoteles tradicionales. Sin embargo, en un mercado de Airbnb en crecimiento y competitivo, muchos anfitriones pueden encontrar difícil hacer que sus listados sean atractivos entre tantos. Con el desarrollo de la ciencia de datos, el autor ahora puede analizar grandes cantidades de datos para obtener evidencia convincente que ayude a los anfitriones de Airbnb a encontrar ciertos patrones en algunas propiedades populares. Al aprender y emular estos patrones, muchos anfitriones pueden aumentar la popularidad de sus propiedades. Al utilizar Python para analizar todos los datos de todos los aspectos de los listados de Airbnb, el autor propone probar y encontrar correlaciones entre ciertas variables y los listados populares. Para asegurar que los resultados sean representativos y generales, el autor utilizó una base de datos que contiene muchos detalles multidimensionales e información sobre los listados de Airbnb hasta la fecha.
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Use Python Data Analysis to Gain Insights from Airbnb Hosts