ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط

 ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط


تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط
چکیده در این مقاله تجزیه و تحلیل فشارهای سطوح عملکردی بخش های درجه بندی شده در ارتباط با بررسی ویژگی ها در راس حدودها و تاثیر لایه های مرزی می باشد. بر طبق به نظریات تغییر سطوح , یک معادله نسبی متفاوتی بدست می آید. با استفاده از روش های تحلیلی , معادله توازن خمش و کشش تفکیک می گردد.همچنین با معرفی کردن یک تابع به نام لایه توابع مرزی , سه معادله مربوط به خمش به دو معادله تفکیک پذیر تبدیل می گردند.

خرید و دانلود  ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط


ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط

 ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط


تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط
چکیده در این مقاله تجزیه و تحلیل فشارهای سطوح عملکردی بخش های درجه بندی شده در ارتباط با بررسی ویژگی ها در راس حدودها و تاثیر لایه های مرزی می باشد. بر طبق به نظریات تغییر سطوح , یک معادله نسبی متفاوتی بدست می آید. با استفاده از روش های تحلیلی , معادله توازن خمش و کشش تفکیک می گردد.همچنین با معرفی کردن یک تابع به نام لایه توابع مرزی , سه معادله مربوط به خمش به دو معادله تفکیک پذیر تبدیل می گردند.

خرید و دانلود  ریاضی 7. تابع تکین و لایه مرزی در سطوح قطاعی مدرج با ضخامت عملیاتی متوسط


ریاضی 2. بینهایت: اسرار آمیزی (تاریکی) و ابهام خدایان

 ریاضی 2. بینهایت: اسرار آمیزی (تاریکی) و ابهام خدایان


بینهایت: اسرار آمیزی (تاریکی) و ابهام خدایان
اکنون به نقش (فعالیت) اصلی ریاضیدانان می پردازیم: اثبات فرضیه ها از طریق به کارگیری قواعد منطق ریاضی در سایر فرضیه ها و اصلهای اساسی. همه علوم ریاضی از نظریه پردازی ایجاد می شود، بطوریکه تنها چیزی که باید بدانیم اصلهای نظریه مجموعه هاست. ماهیت اصلها (بدیهیات) چگونه است؟ اکثر علوم ریاضی که تا کنون شکل گرفته اند بر اساس سیستمی از اصلها (بدیهیات) به نام ZFC (یا برگزیده  Zermela-Fraenkel واصلهای برگزیده ) می باشند. در واقع، ریاضیدانان به ندرت از اصلهای ZFC استفاده می کنند، آنها به فرضیه های معروف برخواسته از ZFC استناد می کنند. بنابراین، در صورت تمایل به اثبات وجود شمار با نهایتی از اعداد اول، معمولا نمی توان از طریق ZFC به چنین نتیجه ای دست یافت. به جای آن می توان به این فرض تکیه کرد که قبلا شخص دیگری ارتباط بین اعداد صحیح و نظریه مجموعه ها را ثابت کرده است و شمار مشخصی از نتایج معروفی را درباره اعداد صحیح برای شما فراهم آورده است (به قسمت زیر مراجعه کنید)

خرید و دانلود  ریاضی 2. بینهایت: اسرار آمیزی (تاریکی) و ابهام خدایان


ریاضی 9. تست توزیع نرمال در برابر توزیع منطقی با استفاده از روش تقریبی سادلپوینت

 ریاضی 9. تست توزیع نرمال در برابر توزیع منطقی با استفاده از روش تقریبی سادلپوینت


تست توزیع نرمال در برابر توزیع منطقی با استفاده از روش تقریبی سادلپوینتچکیدهما مشکلات مربوط به تست توزیع نرمال را در برابر توزیع منطقی بر مبنای نمونه تصادفی بررسی ها مد نظر قرار می دهیم. چون این دو روش به صورت مجزا ( تست نشده) می باشند، نسبت آمار احتمالات حداکثر (RML) دارای توزیع مربع خی با همگامی معمول نمی باشد. ما روش تخمین سادلپوینت را نسبت به توزیع آماری RML مد نظر قرار داده و نشان می دهیم که این روش تقریب بسیار دقیق تر از روش تقریبی استاندارد و ادج ورث، به ویژه در مورد احتمالاتی که دارای ارزش قابل توجهی در تست فرضیه ها می باشند. همچنین نشان داده شده است که این تست تقریبا مشابه تست نامتغیرهای قوی می باشد. کلید واژه. بسط ادج ورث، آزمون نسبت احتمال، آزمون نامتغیرهای قوی، نسبت احتمال حداکثر (RML)، تقریب احتمال دامنه

خرید و دانلود  ریاضی 9. تست توزیع نرمال در برابر توزیع منطقی با استفاده از روش تقریبی سادلپوینت


ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

 ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج


طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج 
چکیده.به عنوان یک طرح کارامد برای ارائه اطلاعات و مکانیسم شبیه سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی(FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به هر حال FCMs سنتی روش کارامدی را برای تعیین حالت سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs برای سیستم های پیچیده بستگی به توان کارشناسی دارد.مدل های ایجاد شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص بودن مدل و مشکلاتی از نظر دسترسی به حد معقول خود دارند.در این مقاله ما یک شبکه عصبی فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح می کنیم به گونه ای که تعیین اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به این ترتیب، مدل FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند.به این ترتیب تفاسیر مشخصی در ارتباط با دلایل FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ایجاد صحت در عملکرد، روش های بیان شده در پیش بینی بی نظمی های سری زمانی تست می گردد.بررسی های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مطرح شده را نشان می دهد.

خرید و دانلود  ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج