DLS原理(D.A.Weitz)
拉萨尔不变集原理迪尼导数
拉萨尔不变集原理迪尼导数
拉萨尔不变集原理（LaSalle's invariance principle）是控制理论中的一个重要概念，用于研究非线性系统的稳定性。
迪尼导数（Lyapunov derivative）则是一种用于证明系统稳定性的工具。
拉萨尔不变集原理指出，在一个非线性动力系统中，如果存在一个连续、严格递减的函数V(x)，称为Lyapunov函数，满足以下条件：
1. V(x)是正定的，即对于所有的x ≠0，有V(x) > 0；
2. V(x)的导数沿着系统的轨迹是负半定的，即对于所有的x ≠0，有dV(x)/dt ≤0；
那么系统的解将会渐近地收敛到一个不变集合，这个集合被称为拉萨尔不变集。
这个原理提供了一种简单而强大的方法来分析和证明非线性系统的稳定性。
在证明拉萨尔不变集原理时，常常需要使用迪尼导数。
迪尼导数是指对于一个函数V(x)和系统的状态方程dx/dt=f(x)，其迪尼导数定义为：
D[V(x)]/dt = (∂V/∂x)·(dx/dt)
其中，(∂V/∂x)表示V(x)对于x的偏导数。
迪尼导数的正负号可以用于判断系统状态的变化趋势，从而进一步分析系统的稳定性。
通过结合拉萨尔不变集原理和迪尼导数的使用，我们可以对非线性系统的稳定性进行深入研究和分析。
1。
dls测试方法
dls测试方法DLS测试方法引言：DLS（Dynamic Light Scattering）是一种常用的测试方法，用于研究微粒、聚合物、蛋白质等在溶液中的粒子大小和分布情况。
本文将介绍DLS测试方法的原理、仪器设备以及实验步骤，并探讨其应用领域和优缺点。
一、DLS测试原理DLS技术基于布朗运动原理，通过分析散射光的强度和频率分布，推断溶液中粒子的大小和分布情况。
当激光束照射到溶液中的微粒时，微粒会发生布朗运动，并引起散射光的频率变化。
通过测量散射光的强度和频率分布，可以得到微粒的尺寸分布曲线，即动态光散射曲线。
二、DLS仪器设备DLS测试仪主要由激光器、光学系统、散射探测器和计算机控制系统等组成。
激光器产生单色激光束，光学系统将激光束聚焦到待测试溶液上，散射光通过散射探测器接收并转换为电信号，计算机控制系统用于采集、处理和分析散射光信号，最终得到粒子大小和分布的结果。
三、DLS实验步骤1. 准备样品：将待测试的溶液制备好，确保样品中没有明显的颗粒物质或杂质。
2. 调试仪器：打开DLS测试仪，进行仪器的校准和调试，确保各项参数正常。
3. 设置实验条件：根据样品的特性和要求，设置合适的温度、浓度、pH值等实验条件。
4. 进行测试：将样品注入到测试池中，并将测试池放置在DLS测试仪中。
启动测试程序，开始进行测试。
5. 数据分析：测试完成后，通过计算机控制系统对采集到的散射光信号进行处理和分析，得到粒子大小和分布的结果。
6. 结果解读：根据实验结果，解读样品的粒子大小和分布情况，分析样品的特性和性质。
四、DLS测试的应用领域1. 生物医学：DLS技术可以用于研究蛋白质、抗体、病毒等生物大分子的粒子大小和稳定性，对于药物传输、疫苗开发等具有重要意义。
2. 材料科学：DLS技术可以用于研究纳米颗粒、胶体溶液等材料的粒子大小和分布，对于材料的合成和性能优化具有指导意义。
3. 环境监测：DLS技术可以用于研究水、空气等环境中的微粒和悬浮物的大小和浓度，对于环境污染的监测和评估具有重要作用。
高等电磁场第一章1
E e jt Re xm E x Re E xm e E e jt y Re E ym e jt E y Re ym Ezm e jt z Re E zm e jt Ez Re
二、Maxwell方程组的复数形式
D H J C t B E t B 0 D
H J C j D E j B B 0 D
D H J t B E t J t
1.1.2
正弦电磁场
正弦电磁场：电磁场中矢量的每个坐标分量及标量函数 都随时间以相同的频率作简谐规律变化的时变电磁场，也 称时谐电磁场。
一、场量和场源的复数形式 对任何简谐变化的场矢量可用复矢量表示 以电场强度为例，考虑直角坐标系电场强度的三个分量可用余 弦函数表示 用复数的实部表示
B(r , t ) E (r , t ) H (r , t )
式中 , 称为电磁张量，这种关系表明介质的极化特性 和磁化特性之间存在耦合关系，电场不但可使介质极 化，也可使其磁化，同样磁场也使这种介质同时发生 磁化和极化，具有这种特性的介质称为双各向异性介 质。一切运动介质都会显示双各向异性或双各向同性 （ , , , 均为实标量）。
物理含义与三维情况类似。对于无耗空间，三维和二维无限空间 电磁场的振幅衰减是由于无限远处电磁场本身的发散特性导致的。 一维情况： lim jk 0 R R 振幅与距离无关 一维空间的电磁场形成平面波，自身不具有发散特性。 矢量场表达的辐射条件： E E lim R jkeR 0 H H R
D-S方法介绍4
目
证据理论（Evidence Theory）方法 §1 D-S 理论（Dempster-Shafer Theory） §2 一种简化的证据理论模型 MET1 §3 简化证据理论模型的拓展 凸函数证据理论模型 §3.1 IRM1 的困难 §3.2 具有凸函授性质的简化证据理论模型 §3.3 具有凸函授性质的简化证据理论模型的分析 §3.3.1 对满足有序命题类问题的组合函数的扩展 §3.3.2 小 结
概率论
Pj 1
j
如果 X Y ， P(X) P(Y) 是必须的 P(X) + P(X) = 1
表 1.1.1 D-S 理论和概率论的比较 每一个 Mass 能被形式化表成一个函数， 该函数映射幂集合中的每
8
一个元素成为区间 [0 , 1]的一个实数。函数的形式化描述为 m： 2 [0 , 1] 按着惯例， 空集合的 Mass 通常被定义为 0 （zero） ， m() = 0 的幂集合 2 的所有子集的 Mass 和为 1 .
{A,F} {A,B} {B , F }
{A}
{B}
{F}
图 1.1.1 飞机环境的所有子集，其中 A , B , F 分别代表 airliner , bomber 和 fighter
注意，图 1.1.1 是一个格，子集节点可以有多个父亲节点，这个格 （Lattice）是一个分层结构。
4
从 到 的任一路径都表达了连接父节点到儿子节点的子集分 层关系.例如，
9
这新 Mass 通过仅仅对交集的 Mass 求和汇集了一致意见，集合 的交集表达了公共的证据元素。 十分重要的一点是：用于组合的证据必须是独立差错的 （independent errors）。注意，独立差错的证据 独立采集的证据。 表 1.1.2 给出了登普斯特的组合规则，其中每一个交集之后都跟随 一个数值（两个 Mass 的乘积）。 m2({B}) = 0.9 m1({B , F}) = 0.7 m1() = 0.3 {B} {B} 表 1.1.2 0.63 0.27 行列 Mass 相乘 （轰炸机） （轰炸机或战斗机） （未表示意见） m2() = 0.1 {B,F} 0.07 0.03
毕奥-萨伐尔定律及应用
B x = ∫ dB x B y = ∫ dB y Bz = ∫ dBz
}Байду номын сангаас
⇒
v v v v B = Bx i + B y j + Bz k
设有长为L的载流直导 例1 载流长直导线的磁场 设有长为 的载流直导 线，其中电流为I。计算距离直导线为a处的 点的磁 其中电流为 。计算距离直导线为 处的P点的磁 处的 感应强度。 感应强度。 I 解：任取电流元 Idl 据毕奥-萨伐尔定律 萨伐尔定律， r 据毕奥 萨伐尔定律，此电 α Idl 流元在P 流元在P点磁感应强度dB为 r r L r
I dl
R
r
x
d B⊥
θ
θ
r dB
I
O
P
r d B//
µ0 I d l B = ∫ dB// = ∫ dB sin θ = ∫L r 2 sin θ L L 4π µ 0 I sin θ 2πR µ 0 I sin θ = 2 ∫0 d l = 4πr 2 2πR 4πr
µ0 I sin θ B= 2πR 2 4πr
单位矢量
真空中的磁导率
大小： 大小： dB =
4π
µ0 Idl sin θ
r2
Idl vθ
P
v B
方向： 方向：右螺旋法则
v r
r dB
r dB
r Id l
P
r r
α
r dl
I
电流元在给定点所产生的磁感应强度的大小与 I d l 成正比 ， 与到电流元的距离平方成反比 ，与电 r 成正比，与到电流元的距离平方成反比， r 流 元 r 矢 径 夹 角 的 正 弦 成 正 比 。 dB 方 向 垂 直 于 r 和 r r 组成的平面， 与 Idl 组成的平面，指向为由 Idl 经 α 角转向 r 时 右螺旋前进方向。 右螺旋前进方向。 r
卡梅伦液压数据手册（第 20 版）说明书
iv
⌂
CONTENTS OF SECTION 1
☰ Hydraulics
⌂ Cameron Hydraulic Data ☰
Introduction. . . . . . . . . . . . . ................................................................ 1-3 Liquids. . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...................................... .......................... 1-3
4
Viscosity etc.
Steam data....................................................................................................................................................................................... 6
1 Liquid Flow.............................................................................. 1-4
Viscosity. . . . . . . . . . . . . . . . . ...................................... .......................... 1-5 Pumping. . . . . . . . . . . . . . . . . ...................................... .......................... 1-6 Volume-System Head Calculations-Suction Head. ........................... 1-6, 1-7 Suction Lift-Total Discharge Head-Velocity Head............................. 1-7, 1-8 Total Sys. Head-Pump Head-Pressure-Spec. Gravity. ...................... 1-9, 1-10 Net Positive Suction Head. .......................................................... 1-11 NPSH-Suction Head-Life; Examples:....................... ............... 1-11 to 1-16 NPSH-Hydrocarbon Corrections.................................................... 1-16 NPSH-Reciprocating Pumps. ....................................................... 1-17 Acceleration Head-Reciprocating Pumps. ........................................ 1-18 Entrance Losses-Specific Speed. .................................................. 1-19 Specific Speed-Impeller. .................................... ........................ 1-19 Specific Speed-Suction...................................... ................. 1-20, 1-21 Submergence.. . . . . . . . . ....................................... ................. 1-21, 1-22 Intake Design-Vertical Wet Pit Pumps....................................... 1-22, 1-27 Work Performed in Pumping. ............................... ........................ 1-27 Temperature Rise. . . . . . . ...................................... ........................ 1-28 Characteristic Curves. . ...................................... ........................ 1-29 Affinity Laws-Stepping Curves. ..................................................... 1-30 System Curves.. . . . . . . . ....................................... ........................ 1-31 Parallel and Series Operation. .............................. ................. 1-32, 1-33 Water Hammer. . . . . . . . . . ...................................... ........................ 1-34 Reciprocating Pumps-Performance. ............................................... 1-35 Recip. Pumps-Pulsation Analysis & System Piping...................... 1-36 to 1-45 Pump Drivers-Speed Torque Curves. ....................................... 1-45, 1-46 Engine Drivers-Impeller Profiles. ................................................... 1-47 Hydraulic Institute Charts.................................... ............... 1-48 to 1-52 Bibliography.. . . . . . . . . . . . ...................................... ........................ 1-53
迪杰斯特拉算法原理
迪杰斯特拉算法原理一、概述迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是一种用于解决带权重图的最短路径问题的贪心算法。
该算法由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉在1956年提出，因此得名。
二、问题描述在一个带权重的图中，给定一个起点和一个终点，求起点到终点的最短路径。
三、算法流程1. 初始化对于每个顶点v，设置一个距离数组dist[v]表示从起点到v的距离。
初始时，将距离数组dist[v]设置为无穷大（除了起点），表示从起点到该顶点还没有找到最短路径。
2. 选择当前距离最小的顶点从未标记的顶点中选取一个距离起点最近的顶点u，并将其标记为已访问。
3. 更新与该顶点相邻的顶点的距离值对于所有与u相邻且未被标记过（即未访问）的顶点v，计算出从起始顶点经过u到达v的距离d[u]+w(u,v)，如果该值小于目前已知的dist[v]值，则更新dist[v]为新值d[u]+w(u,v)。
4. 重复执行步骤2和3重复执行步骤2和3，直到所有顶点都被标记为已访问或者没有可达的未标记顶点。
5. 输出结果最后得到的距离数组dist即为起点到各个顶点的最短距离。
四、算法优化1. 堆优化在每次选择当前距离最小的顶点时，可以用堆来维护未访问的顶点集合，以提高算法效率。
具体地，将未访问的顶点放入一个最小堆中，每次从堆中取出距离起点最近的顶点u进行访问，并更新与u相邻的未访问顶点v的距离值。
2. 双向搜索在有些情况下，从起点和终点同时开始搜索可以加快算法运行速度。
具体地，设dist1[v]表示从起点到v的距离，dist2[v]表示从终点到v的距离，则当dist1[u]+w(u,v)+dist2[v]小于当前已知最短路径时，更新最短路径。
五、时间复杂度迪杰斯特拉算法时间复杂度为O(ElogV)，其中E为边数，V为顶点数。
使用堆优化后可以将时间复杂度降低至O((E+V)logV)。
六、应用场景迪杰斯特拉算法常用于路由算法或作为其他图算法的子模块，如最小生成树算法和网络流算法等。
动态光散射仪dls原理
动态光散射仪dls原理动态光散射仪（DLS）原理引言：动态光散射仪（Dynamic Light Scattering, DLS）是一种常用的技术手段，用于研究液体中颗粒的大小分布、粒径测量以及颗粒的动力学特性等。
本篇文章将着重介绍动态光散射仪的原理和基本操作流程。
一、动态光散射的基本原理动态光散射利用激光光束穿过悬浮颗粒物体时产生的光散射现象，从而获得颗粒的尺寸信息。
在悬浮液体中，颗粒和分子热运动引起了散射光的强度涨落，这种强度涨落蕴含了颗粒尺寸的信息。
1. 光散射公式动态光散射的基本公式为：I(q,t) = Nw(q)[h(q,R)S(q)+1]其中，I(q,t) 是在散射矢量q和时间t下的散射光强度；N 是颗粒的浓度；w(q) 是悬浊液体对散射光的响应函数；h(q,R) 是散射源的互相关函数；S(q) 是散射颗粒的结构因子。
2. 核自相关函数采用Fourier变换将光散射公式I(q,t)转换到散射矢量空间，可以得到颗粒尺寸的信息。
通常，通过核自相关函数分析悬浊液体的散射光信号，可以获得颗粒的尺寸分布以及相关运动的信息。
3. 平均动态光散射参数通过对DLS数据进行处理，可以获得颗粒的平均动态光散射参数，包括平均粒径（Z-average）、体积加权平均粒径（PdI）、颗粒浓度（NC）等指标。
这些参数能够提供关于颗粒的尺寸、分布以及体积分数等重要信息。
二、动态光散射仪的基本操作流程动态光散射仪是一种非常灵活和易用的仪器，可以广泛应用于颗粒分析、生物技术和材料科学等领域。
下面将介绍动态光散射仪的基本操作流程。
1. 样品制备样品制备是动态光散射分析的第一步，确保所研究的样品能够形成均匀的悬浊液体。
对于生物样品，需要进行适当的稀释和净化处理，以保证测量的准确性。
2. 仪器预热和校准在进行实际测量之前，需要进行仪器的预热和校准。
预热可以保证仪器在恒定的温度下工作，校准则是为了消除仪器偏差，保证测量结果的准确性。
dls粉体粒度测试方法的原理
dls粉体粒度测试方法的原理DLS（dynamic light scattering）是粉体粒度测试中常用的一种方法。
它是基于光散射现象，通过分析光束散射的光学信息，来获取粉体粒子的尺寸分布信息的。
DLS最初应用于分子生物学、胶体化学的研究中，后被应用于粉体粒度测试中。
DLS的粒度测试原理是，当一束激光照射在粉体粒子上时，由于粒子的存在，激光会被散射。
粒子的尺寸越小，散射光的角度越大，因此通过测量散射光的角度以及散射光的强度，可以计算出粒子的平均尺寸和尺寸分布情况。
具体来说，DLS通过测量散射光的相干光强度，获得被测样品的自相关函数。
这里所谓的自相关函数是指，测量一段时间内样品中粒子的几何特性的变化。
比如，当一个较大的粒子移动时，会影响到它周围的其他粒子，从而影响到散射光的强度。
通过对自相关函数进行分析，可以计算出样品中的粒子尺寸分布情况。
需要注意的是，DLS虽然非常便捷，但其仅仅适用于测量粒径在几纳米至几微米的粒子。
同时，DLS只能测量粒子的尺寸分布情况，并无法获得关于粒子形状和表面质量等更详细的信息。
因此，在进行粉体粒度测试时需要综合使用多种测试手段，以获取更全面和准确的粒子信息。
综上所述，DLS的粉体粒度测试原理基于光散射现象，通过测量散射光的角度和强度，来计算出样品的粒子尺寸分布情况。
DLS虽然简单易用，但需要注意其仅适用于粒径较小的粒子，同时并不能提供关于粒子形状和表面质量等更多的信息。
在进行粉体粒度测试时，需要根据实际情况选择合适的测试方法，并结合多种测试手段以获取更全面和准确的粒子信息。
pid串级控制原理
pid串级控制原理今天咱们来唠唠PID串级控制原理，这可像是控制领域里的一个超酷组合技呢！咱先得知道啥是PID控制。
想象一下，你在开车，你想让车保持一个稳定的速度，比如说60迈。
这个时候，PID就像你的小助手。
P呢，就是比例（Proportional），就好像你根据车当前速度和60迈的差距，按比例去踩油门或者刹车。
如果速度差得大，你就多踩点或者多刹点；差得小，就少来点动作。
I是积分（Integral），这就像是你在一段时间里，把速度的偏差都积累起来。
比如说，车一会儿快一会儿慢，这个积分项就会把这些小偏差都记着，然后让你做出调整，避免速度老是在60迈附近晃悠，而是稳稳地定在那儿。
D是微分（Derivative），它就像是个先知，能根据速度变化的趋势来调整。
要是车的速度正在快速上升，那它就会提前让你松松油门，防止速度一下就超了。
那串级控制又是啥呢？这就更有趣啦。
这就好比你有两个小伙伴来帮你控制车的速度。
一个小伙伴在大的方面把关，另一个小伙伴在小的方面精细调整。
主控制器就像是那个站得高看得远的大管家。
它关注的是比较“粗”的目标，比如说，让车在一段很长的路上平均速度是60迈。
但是路上可能有小坡小坑啥的，这时候就轮到副控制器上场啦。
副控制器就像个细心的小工匠，它关注的是更局部、更细节的东西。
比如说，刚上一个小坡的时候，车的速度稍微有点降，副控制器就能更快地发现这个小变化，然后迅速调整，像是微调一下油门的力度。
你看啊，主控制器给副控制器一个大致的目标，就像大管家给小工匠说：“咱这活儿啊，大致要这么个方向。
”副控制器呢，就在这个大框架下，把活儿干得更精细。
这两个控制器之间就像有个小秘密通道一样，信息来回传递。
主控制器要是发现整体的速度趋势有点不对，就会告诉副控制器：“兄弟，咱得加把劲或者松松劲儿啦。
”副控制器呢，也会把自己这边的小情况反馈给主控制器，就像说：“大哥，我这边遇到个小状况，你也得考虑考虑。
”在实际的工程应用里，这PID串级控制可太有用啦。
d2磁场1
i
二、说明： 1、定理只适用于稳恒电流（闭合或伸展到）， 对任意设想的一段载流导线不成立。
2、 B d l 中的 B 是全空间电流的贡献。
L
3、定理说明磁场为非保守场（涡旋场）。
4、符号规定：穿过回路L的电流方向与L的绕向 服从右螺关系的 I 为正，反之为负。 例1.下面三个图中， L 各等于什么？(I1 、I2 、I3 、I均为绝对值)
2
1
sind
I
2
P
0 I B (cos 1 cos 2 ) 4a
Idl r l a O 1
元与它们到P点的径矢之夹角。 B B 的方向，与I 流向成右螺关系。 讨论： (1)若P点在直导线或其延长线 上，情形如何？ ˆ Idl r 0 B=0
2
Idl r l a O 1
0 Idl sin 大小： dB 4 r2
P
所有电流元产生的 dB 同向。
0 B 4
方向：
Idl sin r2
L
统一积分变量：r a / sin
dl ad / sin 2
l a cot
0 I B 4a
2x 所有微元在P点产生的 dB 方向一致。 dx I ab 0 0 I a b a B 的方向： B dB ln b 2x 2a b
例3. 一质点带电q=8.0×10-19C,以v=3.0×105m·-1 s 在R=6.00×10 -8 m的圆周上作匀速率运动。则质点 在圆心处所产生的 B = ＿＿＿＿ ,该质点的轨道运 动磁矩pm = ＿＿＿＿ . 解：
1 d 1
dls原理
dls原理DLs原理是指数据逻辑分区原理，简单来说，就是根据应用程序的业务逻辑将数据分为不同的逻辑分区，使得应用程序对数据的访问效率更高。
目前，DLs原理被广泛应用于分布式数据库、云计算等领域，本文将分步骤阐述DLs原理的相关内容。
第一步：识别逻辑分区DLs原理的第一步是识别逻辑分区。
在这里，逻辑分区是指数据库中具有相同业务逻辑的数据集合，可以是整个数据库的某一部分，也可以是某些表的一部分。
通常，业务逻辑相同的数据具有相似的访问模式和查询需求，因此将这些数据分为逻辑分区可以有效地提高应用程序对数据的访问效率。
第二步：定义分区策略为了将数据划分为逻辑分区，需要定义一个分区策略。
分区策略可根据应用程序的访问模式及查询需求来确定，常见的分区策略包括：哈希分区：将数据按照某种哈希算法进行分区，保证每个逻辑分区中的数据量相等。
范围分区：根据数据的某个属性（如时间、地理位置等）进行分区，将属性值范围相似的数据分为一个逻辑分区。
复合分区：根据多个属性进行分区，将属性值相似的数据分为一个逻辑分区。
第三步：实现数据分区确定分区策略之后，需要实现数据分区。
数据分区通常包括两个步骤：创建数据库表和在表中定义分区方案。
在创建数据库表时，需要指定表的分区类型（哈希分区、范围分区或复合分区），以及分区方案的具体参数（如哈希算法的参数、范围分区的属性等）。
在定义完分区方案后，应用程序即可对表中的数据进行读取、修改、删除等操作。
第四步：优化查询性能DLs原理的最后一步是优化查询性能。
由于数据被分为多个逻辑分区，查询操作可能需要涉及到多个分区，因此需要采用一些优化措施，以提高查询性能。
通常采用的优化措施包括：并行查询：为了加快查询速度，可以采用并行查询的方式同时查询多个逻辑分区。
数据合并：将多个逻辑分区中的结果合并起来，以减少数据传输和处理的开销。
索引优化：采用合适的索引类型和索引设计，以提高查询性能。
总结DLs原则是一种将数据按照业务逻辑进行分区的技术，可以提高应用程序对数据的访问效率。
DLS的分析原理及应用
DLS的分析原理及应用1. 分析原理动态光散射(Dynamic Light Scattering，简称DLS) 是一种基于光性质的粒子分析技术，用于测量分散液中粒子的大小和浓度。
DLS基于布朗运动理论，通过分析粒子在溶液中的热动性质，可以获得粒子的尺寸分布和大小。
DLS的原理是利用激光照射样品溶液中的粒子，观察粒子在热运动中产生的光散射。
当粒子的尺寸与激光波长相当或更小的时候，会产生明显的光散射效应。
通过分析光散射的强度和时间相关性，可以获得粒子的尺寸分布和浓度信息。
2. 应用领域DLS技术在多个领域有着广泛的应用。
下面列举了一些主要的应用领域：2.1 生物医学研究•蛋白质和类似物的尺寸测量: DLS可以用于测量蛋白质、抗体、病毒等生物大分子的尺寸分布，用于质量控制和研究。
•纳米药物传输和释放: DLS可以用于纳米药物的尺寸和聚集状态的分析，评估药物的稳定性和释放行为。
•细胞分析: DLS可以用于测量细胞的大小和表面电荷，进而了解其健康状态和变化。
2.2 材料科学•纳米颗粒尺寸测量: DLS可以用于测量纳米颗粒的尺寸分布，帮助研究人员了解材料的物理性质和裂变过程。
•胶体稳定性研究: DLS可以用于评估胶体溶液的稳定性，帮助优化材料的制备过程和应用性能。
2.3 环境科学•水质监测: DLS可以用于检测水中微小颗粒的浓度和尺寸变化，帮助评估水质的净化效果和环境污染程度。
•土壤污染研究: DLS可以用于测量土壤中的颗粒物的尺寸分布，帮助研究土壤的污染程度和潜在风险。
3. DLS技术的优势和局限性3.1 优势•非接触式测量: DLS技术不需要样品制备和处理，可以直接在原始样品中进行测量，避免了样品制备过程中的可能影响。
•快速测量: DLS技术可以在短时间内获得大量的尺寸和浓度信息，提高了实验效率。
•高灵敏度: DLS技术可以检测到纳米级别的颗粒，并且对于浓度低的样品也具有较高的灵敏度。
3.2 局限性•尺寸范围局限: DLS技术适用于尺寸范围在纳米到亚微米级别的粒子分析，对于更大尺寸的粒子不适用。
动态光散射(DLS)分析
动态光散射（DLS）分析动态光散射（Dynamic light scattering, DLS），也称光子相关光谱法（photon correlation spectroscopy, PCS）或准弹性光散射（quasi-elastic light scattering, QELS），是用于确定溶液样品中悬浮体或聚合物中颗粒尺寸和半径分布最常用的分析方法之一。
在DLS的范围内，通常通过强度或光子自相关函数（ACF）分析时间波动。
单色光束（例如激光）照射到含有以布朗运动形式移动的球形粒子的测试溶液中，当光击中移动的粒子时会引起多普勒频移，从而改变原始光的波长。
这一改变，与粒子的尺寸有关。
通过ACF测量颗粒在被测介质中的扩散系数，可以计算出球体的尺寸分布并详细描述颗粒在被测介质中的运动。
同时，DLS还可用于探测复杂流体的行为，如浓缩聚合物溶液。
基于动态光散射（DLS）的分析。
在实际应用中，DLS可用于确定各种颗粒的尺寸分布，包括蛋白质、聚合物、胶束、碳水化合物和纳米颗粒。
如果系统在尺寸上不分散，则可以确定颗粒的平均有效直径，因为测量不仅取决于颗粒的核心尺寸，还取决于表面结构的尺寸、粒子浓度和介质中离子的类型。
动态光散射（DLS）分析的优点1. 准确、可靠和可重复的粒度分析。
2. 样品制备简单，甚至无需样品制备就可以直接对天然样品进行分析。
3. 设置简单和全自动化测定。
4. 可测量小于1nm的尺寸。
5. 可测量分子量 <1000Da的分子。
6. 体积要求低。
动态光散射DLS分析可获得重要的参数，例如分子量、回转半径、平移扩散常数等。
欢迎来电咨询！。
directx射线法拾取3d物体数学原理
directx射线法拾取3d物体数学原理directx射线法拾取3d物体数学原理(1)--原创通过2D屏幕坐标在3D空间中拾取需要的场合Directx提供了固定流水线和可编程流水线，他们都是为了实现一个目标，就是把3d模型如何投射到2d屏幕坐标上，这个过程，相关文档都有了详细的介绍，今天我们来看一下他的逆向过程，比如，你如何按下鼠标选中一个离你最近的3D 物体，如何让你的手枪打了一枪击中了远处的一个敌人的脑袋，cs中我们都玩过，那么如何判断的呢,我们就要从2D屏幕到3d屏幕的转化说开去。
为什么使用射线法一般常规思考，我们从3d的渲染流水线逆向就应该获取到3d中的对应位置，可是我们的屏幕是2D的，仅有x，y 如何表示3d中的z呢,这是个问题，不过，不要怕，我们在流水线中也考虑了这个投影的问题，当3d的物体投射到屏幕上时，我们指定了两个参数，一个是Near，一个是，far，一般在设置投射矩阵时，使用如下函数:D3DXMATRIX * D3DXMatrixPerspectiveFovLH(D3DXMATRIX *pOut,FLOAT fovy,FLOAT Aspect,FLOAT zn,FLOAT zf);这个函数最终形成的矩阵是这样子的xScale 0 0 0 0 yScale 0 0 0 0 zf/(zf-zn) 1 0 0 -zn*zf/(zf-zn) 0 其中: yScale = cot(fovY/2)xScale = yScale / Aspect通过这个函数把3d的已经渲染好的物体，投射在屏幕上。
我们现在已知屏幕上 (x，y)，就是说我们能通过x，y找到z为zn，zf两个值时，屏幕上x，y对应的3d空间中的点坐标。
这就是形成一条空间射线的两个点的理论基础。
接下来又有了新问题，我们如何将屏幕中的(x，y)转化为空间中的坐标呢, 如何把屏幕的坐标转化为空间中的坐标屏幕的坐标系是这样的:左上角是0，0 右下角是w，h;而我们3d投影后形成2D坐标系是，中间(0，0),这里我们把投影后的2D坐标系标准化，转化成单位矩形(-1，-1)到(1，1),就是以中心往上下左右各给出1个单位量的大小。
a.weil原理
a.weil原理
定义：Weil 理论是一种机器学习理论，用于描述和预测模型复杂性如何随训练数据集的大小而增加。
它原则上指出，增加的训练样本的数量将会导致模型变得更加复杂，因此准确率会更高。
Weil 理论还指出，随着训练数据集的增加，模型会增大，直到满足最终预期结果。
Weil理论表明，如果将更多的训练数据添加到模型中，它将会变得越来越复杂，虽然复杂性会增加，但可能的准确性也会增加。
增加的复杂性意味着更多的系数和参数，这样就可以更好地刻画模型。
已知的机器学习模型例如支持向量机（SVM）、感知器、AdaBoost、神经网络等大部分都能满足Weil理论。
malvern zetasizer pro 原理
Malvern Zetasizer Pro是一种基于动态光散射（DLS）原理的仪器，用于测量纳米颗粒的粒径和分散度。
其原理如下：
当一束激光照射到样品中的颗粒上时，颗粒会散射光线。
这些散射光线会在不同的角度上被探测器捕捉到。
根据散射光线的强度和角度分布，可以计算出颗粒的粒径和分散度。
具体来说，DLS测量中使用的是光子相关光散射技术。
在这种技术中，激光束被聚焦到样品中的颗粒上，颗粒会随机地运动并散射光线。
这些散射光线会被探测器捕捉到，并记录下来。
通过分析这些光线的时间相关性，可以计算出颗粒的自相关函数。
自相关函数的形状和时间尺度可以用来计算颗粒的粒径和分散度。
Malvern Zetasizer Pro还可以通过测量样品的电动势来确定颗粒的表面电荷密度和Zeta电位。
这是通过测量颗粒在电场中的运动速度来实现的。
根据颗粒的运动速度和电场强度，可以计算出颗粒的电动势和Zeta电位。
总之，Malvern Zetasizer Pro利用光散射和电动势测量技术，可以快速、准确地测量纳米颗粒的粒径、分散度、表面电荷密度和Zeta电位。
dls自相关函数
dls自相关函数DLS（Discrete Laguerre Series）自相关函数是一种用于信号处理和系统分析的数学工具。
它是一种将信号分解为一系列基函数的方法，通过计算这些基函数之间的相关性来描述信号的特征和性质。
DLS自相关函数在许多领域中都有广泛的应用，如通信系统、图像处理、音频处理等。
DLS自相关函数的基本原理是将信号表示为一组基函数的线性组合。
这些基函数是拉盖尔多项式，它们是一类特殊的正交函数。
通过将信号与这些基函数进行内积运算，可以得到信号在不同基函数上的投影系数，从而描述信号的频谱特性和时域特性。
DLS自相关函数的计算过程可以分为两个步骤。
首先，需要选择一组合适的拉盖尔多项式作为基函数。
拉盖尔多项式具有良好的正交性质，可以有效地表示信号的频谱特性。
其次，需要计算信号与每个基函数的内积，得到信号在不同基函数上的投影系数。
这些投影系数可以用来描述信号的频谱分布和时域特性。
DLS自相关函数的应用非常广泛。
在通信系统中，DLS自相关函数可以用来分析信号的频谱特性和时域特性，从而优化信号的传输和接收。
在图像处理中，DLS自相关函数可以用来提取图像的纹理特征和边缘信息，从而实现图像的分割和识别。
在音频处理中，DLS自相关函数可以用来分析音频信号的频谱分布和时域特性，从而实现音频的降噪和增强。
除了上述应用外，DLS自相关函数还可以用于信号的压缩和重构。
通过计算信号在不同基函数上的投影系数，可以将信号表示为一个较小的系数矩阵，从而实现信号的压缩。
同时，通过将系数矩阵与基函数进行线性组合，可以将信号重构出来，实现信号的恢复。
总之，DLS自相关函数是一种用于信号处理和系统分析的重要工具。
它通过将信号分解为一组基函数的线性组合，描述了信号的频谱特性和时域特性。
DLS自相关函数在通信系统、图像处理、音频处理等领域中有广泛的应用，可以用于信号的分析、压缩和重构。
随着科技的不断发展，DLS自相关函数的应用将会越来越广泛，为我们的生活带来更多的便利和创新。
dls语法
dls语法DLS语法简介DLS（Deep Learning Studio）是一种用于定义和训练深度学习模型的语法。
它提供了一种直观的方式来描述神经网络的结构和参数设置。
本文将介绍DLS语法的基本概念和使用方法。
一、DLS语法的基本结构DLS语法主要由层（Layer）、节点（Node）和参数（Parameter）三个部分组成。
层用来定义神经网络中的不同层级，节点用来定义每一层的具体操作，参数用来设置每个节点的参数。
在DLS语法中，层和节点通过缩进来表示层次关系。
每个节点可以有多个参数，每个参数由名称和值组成，中间用冒号分隔。
下面是一个简单的DLS语法示例：```Layer 1:Node 1:Parameter 1: value1Parameter 2: value2Node 2:Parameter 1: value3Layer 2:Node 1:Parameter 1: value4Parameter 2: value5```二、DLS语法的常用层和节点DLS语法支持多种常用的神经网络层和节点。
下面列举了一些常用的层和节点及其功能：1. 卷积层（Convolutional Layer）：用于提取图像特征的卷积操作。
2. 池化层（Pooling Layer）：用于降低特征图的维度，减小计算量。
3. 全连接层（Fully Connected Layer）：用于将特征图展平并连接到输出层。
4. 激活函数节点（Activation Function Node）：用于引入非线性因素，增加网络的表达能力。
5. 批量归一化节点（Batch Normalization Node）：用于加速网络的收敛速度。
6. 损失函数节点（Loss Function Node）：用于计算模型的损失值，用于反向传播更新参数。
三、DLS语法的使用方法使用DLS语法来定义和训练深度学习模型，需要按照以下步骤进行：1. 定义模型结构：通过层和节点来定义神经网络的结构。
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• Math/Theory
• Application/Optics • Data Analysis
2 texts: ‘Light scattering by Small Particles’ by van de Hulst ‘Dynamic Light Scattering with applications to Chemistry, Biology and Physics’ by Berne and Pecora
G1( ! ) )
1 T 10 E( t )E +t ( ! ,d! T
Constructive interference
G1(t) decays as and exponential with a decay constant 345for a system undergoing Brownian motion
Dynamic Light Scattering (aka QLS, PCS)
Oriented particles create interference patterns, each bright spot being a speckle. The speckle pattern moves as the particle move, creating flickering. All the motions and measurements are described by correlations functions • G2(!)- intensity correlation function describes particle motion • G1(!)- electric field correlation function describes measured fluctuations Which are related to connect the measurement and motion
2
'1 ( * g ( ! ) 2 $ G2 ( ! ) ) B 1 " % & #
Intensity Correlation Function (recall: this is measured) Electric Field Correlation Function (recall: this is what the particles are doing)
large particles diffuse slower than small particles, and the correlation function decays at a slower rate.
1.0 0.9 0.8
Tau
large particle
and the rate of other motions (internal, rotation…)
'1 ( * g ( ! ) 2 $ G2 ( ! ) ) B 1 % " # &
Analysis Techniques: • Treatment for monomodal distributions: linear and cumulant fits • Treatment for non-monomodal distributions: Contin fits It is also possible to measure other motions, such as rotation.
D for ~ 200 nm particles
How is the time scale of the fluctuations related to the particle movement?
Requires several steps:
1. Measure fluctuations an convert into an Intensity Correlation Function 2. Describe the correlated movement of the particles, as related to particle size into an Electric-Field Correlation Function. 3. Equate the correlation functions, with the Seigert Relationship 4. Analyze data using cumulants or CONTIN fitting routines
Mathematically, the correlation function is written as an integral over the product of intensities at some time and with some delay time, !
I(t)
I(t+!)
I(t+!’)
Integrate the difference in distance between particles, assuming Brownian Motion
The electric field correlation function describes correlated particle movement, and is given Field Correlation Function, G1(!)
It is Not Possible to Know How Each Particle Moves from the Flickering
Instead, we correlate the motion of the particles relative to each other
G2 ( ! ) )
1 T 10 I ( t )I +t ( ! ,d! T
Which can be visualized as taking the intensity at I(t) times the intensity at I(t+!)- red), followed by the same product at I(t+t’)blue, and so on…
First, the Intensity Correlation Function, G2(!)
Describes the rate of change in scattering intensity by comparing the intensity at time t to the intensity at a later time (t + !), providing a quantitative measurement of the flickering of the light
0.7 0.6
G2(!)
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 1e-6 1e-5 1e-4 1e-3 1e-2 1e-1
small particle
Tau
Finally, the two correlation function can be equated using the Seigert Relationship
Experimentally, the intensity of one ‘speckle’ is measured
Order of magnitude for time-scale of fluctuations
fluctuations occur on the time-scale that particles move about one wavelength of light…
Particles behave like ‘slits’, the orientation of which generates interference patterns
Generates a ‘speckle’ pattern
Various points reflect different scattering angles
D)
kT thermodynamic ) 662r hydrodynamic
particle radius
viscosity
Rate of decay depends on the particle size
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6
G2(!)
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012
Based on the principle of Guassian random processes – which the scattering light usually is
The Seigert Relationship is expressed as:
Intensity I ) E ) E > E *
G1( ! ) ) exp 03!
Destructive interference
The decay constant is re-written as a function of the particle size
The decay constant is related by Brownian Motion to the diffusivity by:
The correlation function typically exhibits an exponential decay
G2(!)
plot logarithmic in !
1.8e+8 1.6e+8 1.4e+8 1.2e+8 1.0e+8 8.0e+7 1 10 100 1000