前几期文章介绍了整数槽绕组的磁势。通过讲解我们了解到，绕组的磁势除了基波外还包括了一系列谐波，那么这些谐波磁势产生的原因是什么？机理如何？这些谐波的大小又与哪些因素有关？如何才能削弱甚至消除这些谐波呢？接下来的两期，就把这些问题掰开了揉碎了详细分析一下。本期先讲磁势谐波产生的原因和机理。
概率的数学理论是由于研究一些有关机遇现象而产生的，典型的例子是赌博、游戏中的问题。
上期讲了绕组磁势的齿谐波和相带谐波产生的机理。本期继续进一步分析绕组磁势谐波的影响因素与谐波抑制。
电机设计少不了与各种磁密打交道，气隙磁密、齿磁密、轭磁密、平均磁密、最大磁密…这些耳熟能详的术语恐怕都不陌生吧？你可能天天在用各种公式和电磁仿真软件计算这些东东，反正不是套公式就是盯着电脑屏幕看那些花里胡哨的磁密云图，但你真正了解它们的含义吗？真的了解这些物理量的定义和物理意义吗？经常遇到同学问有关磁密的各种五花八门的问题：气隙磁密到底是平均值？有效值？基波有效值？还是最大值？齿和槽一样宽时，为什么齿磁密不是气隙磁密的两倍？…本期就详细捋一捋有关磁密的那些事。
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mon
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
从今天开始要研究Sampling Methods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。 Contents 1. 蒙特卡洛介绍 2. 蒙特卡洛的应用 3. 蒙特卡洛积分 1. 蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使 用随机数（或伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定
从今天开始要研究Sampling Methods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域。在对中文做自然语言处理的时候，一个很基础的操作就是分词：因为中文不像英语有现成的单词划分，需要将汉字序列切分成一个个单独的词，以便于后续的处理和分析。
在实际场景中，在均匀分割假设成立的情境下，很多时候分的不是一个单元，大概率结果不是真分数，因此就存在大于1的分数的表达问题。我只有知道2个人分5个蛋糕是每人2 + 1 / 2个蛋糕，才能帮助我给一人2个，再把最后一个对半切开各自拿一个这个结论，这恰好源自带分数的使用场景。这远比其5 / 2的原始表达式有用，因为按照定义，那需要把5个蛋糕全切了才能分得清。
来自：几用来包的回答 - 知乎 链接：https://www.zhihu.com/question/37118994/answer/70677255（点击尾部阅读原文前往） 初听到0.99999…=1都会吓一跳，不符“常识”，解释之后又感觉数学的魅力所在。 还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？（答案是一样大） 又如皮筋与蚂蚁问题： 一只蚂蚁在理性弹性绳的一端，向另一端以每秒1cm的速度爬行。弹性绳同时以每秒1m的速度均匀地拉长，蚂蚁
一个平常去上班的早晨，我像往常一样在公交车上一边刷着抖音，一边脑海里的思绪则做着布朗运动，尝试碰撞一些灵感的火花。
蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是通过使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。
z变换求反变换的部分分式法有函数能够计算：[r,p,C] = residuez(b,a)
由于向纸上投针是完全随机的, 因此用二维随机变量 (X, Y) 来确定针在纸上的具体位置。其中:
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
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本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。 一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又
[1946: John von Neumann, Stan Ulam, and Nick Metropolis, all at the Los Alamos Scientific Laboratory, cook up the Metropolis algorithm, also known as the Monte Carlo method.]
正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。现在，在这个正方形内部，随机产生n个点，计算它们与中心点的距离，并且判断是否落在圆的内部。若这些点均匀分布，则圆周率 pi = 4*N/int(M), 其中count表示落到圆内投点数 n:表示总的投点数。
1. 课程导入 培养计算思维的课程设计不能仅仅停留在理论层面， 而应该与实际软件工具相结合,对于中小学生而言可以从解决典型的数学问题方向进行，这样不仅能加深学生对问题的理解与应用,而且能让其体会到学而有用,学而有趣,从而更好地提高教学效果。 下面就以研究圆周率为例，来进行探究分析。 π是数学中著名的常数,它定义为圆的周长与直径的比值,它不取决于圆周的大小。无论圆是大是小,π的值都是恒定不变。但它包含的数字无穷无尽,且永不重复,如 π中的数字包含你的生日,你父母的银行密码等。如果把这些数字转换成字母,就得到
1 1 导读 几何学（几何）是数学的一个基础分支，主要研究形状、大小、图形的相对位置等空间区域关系以及空间形式的度量。几何学可见的特性让它比代数、数论等数学领域更容易让人接触。随着工农业生产和科学技术的不断发展，几何学的知识也越来越丰富，研究的方面也越来越广阔。 我国对几何学的研究有悠久的历史。在公元前一千年前，在我国的黑陶文化时期，陶器上的花纹就有菱形、正方形和圆内接正方形等许多几何图形。公元前五百年，在墨翟所著的《墨经》里有几何图形的一些知识。在《九章算术》里，记载了土地面积和物体体积的计算方法。在《周
英文：Barry A. Cipra 译者：JULY 链接：blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6127953 发明十大算法的其中几位算法大师 一、1946
参考论文： The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms。 By Barry A. Cipra。地址：http://www.uta.edu/faculty/rcli/TopTen/topten.pdf。
在我们自己设计网页的时候，为了好看美观，颜色可谓是最让人头疼的一部分。尤其是在配色上又找不到一些好看的网站。今天我就来记录一些好看的渐变式背景，和一些常用的颜色网站。
蒙特卡洛随机方法，即统计模拟方法，是一类以概率统计理论为指导的数值计算方法。本质上是用部分估计整体，采样越多，则越近似最优解。
学会对应用系统进行运行时数据采集与性能分析是软件工程实践常用的基本技能。通常使用 profile 表示性能分析与采集，或者使用 profiling 代表性能分析这个行为。比如 Java 语言中相关的工具为 jprofiler，意为 Java Profiler。
给定圆的半径和圆心的 x、y 坐标，写一个在圆中产生均匀随机点的函数 randPoint 。
一、实验目的 1．通过实验加深对线性卷积和圆周卷积的认识． 2．知道如何用圆周卷积来计算线性卷积．
红色点：为每个黄色DIV的坐标点;即绝对定位时的元素，left值 和 top值 ，设置的点;
由于螺旋叶片异面轧制的原理可知，锥辊的采用异面不对称分布且辊面在不同圆周处线速度不同。用这种锥辊来轧制板料与传统上的板材轧制、棒材轧制和型钢轧制截然不同。前者要比后者复杂的多，且必须次用3D模拟。随着今年来有限元模拟技术的发展对于等界面轧制的整个模拟过程已经得到了比较满意的解决。
对于下面这个壶，我可以用一个框把它框起来，如果光线和这个框没有交点，那是不是就不会和这个壶有任何的交点，那是不是这一块我都不用算了，基本思想就是这个Bounding Volumes，叫包围盒
物与类聚，人以群分，没想到，没想到全世界的人还可以通过水果偏好划分，下图就是各地区对苹果和橘子的偏好分布，苹果赢的很稳。还有大块大块的灰色区域也许是自然环境或经济条件都吃不上苹果和橘子，希望我们可以把剩下的苹果分给更多人，施予更快乐。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
PVP：Player VS Player PVP拥有多个高性能向量处理器，有向量寄存器和指令缓冲，不用高速缓存，共享内存。
质点：一个有质量的几何点，忽略其大小、形状及内部结构的影响，在空间只占据一个点的位置。它是对实际研究对象的简化，理想模型。
圆周率是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比，是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。
这一篇研究Blender中非常重要的插件LOOPTOOLS的一些功能。LOOPTOOLS插件在过去的版本是需要手工加载的。
上期我们讲了槽内线圈的感应电势，解答了用“Blv观点”计算槽内线圈感应电势的有关问题，明确了电机线圈中的感应电势大小与电枢开槽无关，“Blv观点”不仅适用于计算光滑电枢表面的线圈感应电势，而且也适用于计算电枢开槽后槽内线圈感应电势的计算，但用“Blv观点”计算槽内线圈的感应电势时，其中的B必须用光滑电枢时的气隙磁密值代入。 与此问题类似，通电导体在磁场中会受到的电磁力的作用，电磁力的大小可用“BIL”计算。具体到电机中，如果电枢是光滑的，线圈位于光滑电枢表面，则用“BIL观点”计算线圈导体的受力，进而计算电磁转矩是非常容易理解的；如果电枢开槽，线圈的导体位于槽内，同样存在着槽内的磁密很小，“BIL观点”还是否适用的问题。如果能用，其中的B又应该用何值代入？另外同学们还经常问到一个问题，就是槽内线圈产生的电磁力是作用在槽内的导体上还是作用在铁芯上？本期就来回答这些问题！ 1 磁介质在磁场中受到的磁场力 将一块磁介质(简称“磁质”)置于磁场中，就会受到磁场力的作用。在磁质的某点附近取一体积微元dV，设该体积微元所受到的磁力为dF，则定义dF/dV为该点磁质所受到的体积磁力密度，即f=dF/dV。也就是说，磁质上某点的磁力密度就是该点附近单位体积的磁质所受到的磁场力。根据相关电磁理论，磁质在磁场中所受到的体积磁力密度为： f=J×B-(1/2)H²•gradμ+f″ ⑴ 需要说明的是，上式为不失一般性的磁力密度表达式，全面考虑到了各种情况：其中第一项是考虑了磁质中包含传导电流所受到的磁场力，即通电导体在磁场中受到的磁力，也就是人们常说的“洛伦兹力”，式中：J为该点处的传导电流密度矢量；B为该点处的磁密矢量，该项表明通电导体在磁场中所受到的磁力密度为电流密度矢量与磁密矢量的叉乘，进一步推导(略)可知，如果电流方向与磁场方向垂直，则该项磁力的大小就等于BIL，作用点在载流导体上，方向可用左手定则判定；第二项是考虑了磁质中各点的磁导率分布可能不同，式中：gradμ为该点磁导率的梯度；H为该点的磁场强度，该项表明当磁质内各点的磁导率分布不均匀时，就会因各向磁阻不均匀而产生的磁力，称为麦克斯韦力，麦克斯韦力的大小与该处磁导率的梯度成正比，该项前面的负号“-”表示麦克斯韦力的方向为从μ值大处指向μ值小处；第三项 f″则表示磁质在磁场中受到应力后发生变形，于是各方向的μ值发生变化而引起的力，称为磁致伸缩力，通常在磁质内部 f″会被材料局部的弹力相平衡，属于内力，只影响磁质内部的应力分布，不影响整个磁质所受到的总合力，加之在简化的铁磁物质模型中，认为磁质变形时μ并不随之而变化，因此通常在电机中将该项忽略不计。这样在分析实际电机中的电磁力时，就只考虑前面两项——洛伦兹力和麦克斯韦力，并还可根据电机磁路的具体情况，作相应的简化。 整块磁质所受到的磁场力： F=∭【V】f•dV ⑵ 式中：【V】为积分区域，即整个磁质的体积。 2 磁场通过两种不同磁介质时交界面上的磁场力 对于⑴式中的第二项——麦克斯韦力，若一种磁质内部的μ为常数(处处相等)，则该磁质内部gradμ=0，这就意味着同一磁介质内部的麦克斯韦力为0，但如果磁路中存在两种磁介质，例如电机的磁路中就存在铁心与空气两种磁介质，由于铁心与空气的磁导率相差巨大，那么在铁心与空气的交界面上就存在巨大的法向磁导率梯度gradμ，因此在交界面上就会产生巨大的麦克斯韦力。因此在分析电机中的电磁力时，往往不考虑铁心内部的体积磁力密度，而只考虑两种不同介质交界面上的面积磁力密度，即磁应力，为此⑵式可写作： F=∭【V】f•dV =∬【A】σ•da ⑶ 式中：【A】为积分区域，即为包围体积【V】的闭合曲面；σ为磁应力，即单位面积上的电磁力；da为曲面A上的面积微元。 根据麦克斯韦张量理论，经过一系列复杂的推导(略)，得出两种不同磁介质交界面上的磁应力： σ=(1/2μ)(Bn²-Bt²)n+(1/μ)Bn•Bt•t =σn+σt ⑷ 式中：Bn和Bt分别为交界面上法向和切向的磁密；n和t分别代表交界面上的单位法向矢量和单位切向矢量；σn和σt分别为交界面上磁应力的法向分量和切向分量： σn=(1/2μ)(Bn²-Bt²) σt=(1/μ)Bn•Bt ⑸ 3 铁心和空气交界面的磁场力 如图1所示表示铁心和空气形成交界面A。设空气为介质1，μ1=μ0，空气侧的磁密为B1；铁心为介质2，μ2=μFe，铁心侧的磁密为B2；磁场为二维平行平面场。
原文中陈述了很多具体的例子，而缺乏了一些Halton序列本身的说明，使用场景、以及与其他序列使用对比的差异，故在此处进行补充
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
那么如果继续计算圆周率，到100位、1万位，其实已经不是实用价值，而是数学研究价值了。
【图片来自网络如有侵权敬请邮箱联系。欢迎原文转发到朋友圈，未经许可的媒体平台谢绝转载，如需转载或合作请邮件联系。联系邮箱laolicsiem@126.com】 本瞎想可算作电机设计宝典（大学版）前的一次高考辅导内容。 搞电机的宝宝都知道，电机的有效体积与电机的转矩成正比，即： (P/n)/（D²L）=K•α′•Kwm•Kdp•A•Bδ=C 式中：P为电机的计算功率；n为转速；D为电枢直径；L为铁心有效长度；K为常数；α′为计算极弧系数；Kwm为磁密波形
点云，是一种重要的三维数据形式，对于自动驾驶、VR/AR测量领域都有着十分重要的作用。
下午在看一个算法的时候，突然看到了一个关于圆周率的问题，如果问你圆的周长怎么算，你肯定毫不犹豫是2πR,但是π是怎么算出来的呢？估计我们都没有想过，所以我们看很多算法的时候，其实只是给了我们一个公式，其实和不懂差不多不是很大。
A货：什么！你不会背圆周率（鄙夷的眼神） 3.1415926535 8979323846 26433...
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
我仔细看了看，发现这份苹果派，是一个很完美的三角形切片，而它的俯视图，和下面这个式子的轮廓完美重合：
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