不同计算模型方法比较
不同力学模型在幕墙立柱计算中的比较
不同力学模型在幕墙立柱计算中的比较中图分类号：O3 文献标识码：A 文章编号：摘要：幕墙立柱计算采用简支梁、双跨梁、多跨静定梁、多跨铰接一次超静定梁的计算比较，从而选取最优的受力方式。
关键词：立柱抗弯和抗剪强度计算、立柱刚度挠度的计算。
绪论：幕墙是建筑的外围护结构，目前外墙采用建筑幕墙形式非常普及，本文通过对不同受力力学模型的比较就会发现受力形式不同，对幕墙立柱的选取是不同的，如果在进行设计时，选取相应不同受力力学模型的计算，幕墙立柱将会充分合理使用，这将降低成本，取得较好经济的效益。
设计人员不应简单以简支梁或双跨梁进行幕墙立柱的计算，实际建筑中应是多跨静定梁或多跨铰接一次超静定梁的受力计算，避免计算中材料的无为浪费。
为使比较方便统一，我们选取同一位置分格的幕墙立柱进行比较。
论文主体基本参数取北京新建口腔医学院综合楼计算；本工程按C类地形考虑，地震基本烈度为：8度，地震动峰值加速度为0.2g，取：αmax=0.16。
计算点基本参数：计算点标高：100m；立柱跨度：L=4000mm；立柱左分格宽：1100mm；立柱右分格宽：1100mm；立柱计算间距：B=1100mm；板块配置：中空玻璃6+12A+6 mm；立柱材质：6063-T5；选用立柱型材的截面特性选用立柱型材号：60/150系列型材的抗弯强度设计值：fa=90MPa型材的抗剪强度设计值：τa=55MPa型材弹性模量：E=70000MPa绕X轴惯性矩：Ix=4173330mm4绕Y轴惯性矩：Iy=842340mm4绕X轴净截面抵抗矩：Wnx1=53583mm3绕X轴净截面抵抗矩：Wnx2=57857mm3型材净截面面积：An=1411.5mm2型材线密度：γg=0.03811N/mm型材截面垂直于X轴腹板的截面总宽度：t=6mm型材受力面对中性轴的面积矩：Sx=34589mm3塑性发展系数：γ=1.00幕墙承受荷载计算风荷载标准值的计算方法按建筑结构荷载规范计算：wk=βgzμzμs1w0上式中：βgz：瞬时风压的阵风系数；βgz=1.6019μz：风压高度变化系数；μz=1.6966μs1：局部风压体型系数；μs1(A)=μs1(1)+[μs1(10)-μs1(1)]logA w0：基本风压值(MPa)，取0.00045MPa；计算支撑结构时的风荷载标准值A=1.1×4=4.4m2wk=βgzμzμs1w0=0.00131MPa计算面板材料时的风荷载标准值A=1.1×1.38=1.518m2wk=βgzμzμs1w0 =0.001424MPa垂直于幕墙平面的分布水平地震作用标准值qEAk=βEαmaxGk/A作用效应组合S=γGSGk+ψwγwSwk+ψEγESEk幕墙立柱按简支梁计算简支梁：幕墙立柱单跨用一处连接件与主体结构连接，单跨立柱在连接处向上悬挑一段，上一层立柱下端用插芯连接支承在此悬挑端上，计算时取简支梁，计算简图对结构作了简化。
LES,DNS,RANS三种模拟模型计算量比较及其原因
LES,DNS,RANS模型计算量比较摘要：湍流流动是一种非常复杂的流动，数值模拟是研究湍流的主要手段，现有的湍流数值模拟的方法有三种：直接数值模拟（Direct Numerical Simulation: DNS），Reynolds平均方法（Reynolds Average Navier-Stokes: RANS）和大涡模拟(Large Eddy Simulation: LES)。
直接数值模拟目前只限于较小Re数的湍流，其结果可以用来探索湍流的一些基本物理机理。
RANS方程通过对Navier-Stokes方程进行系综平均得到描述湍流平均量的方程；LES方法通过对Navier-Stokes方程进行低通滤波得到描述湍流大尺度运动的方程，RANS和LES方法的计算量远小于DNS，目前的计算能力均可实现。
关键词：湍流；直接数值模拟；大涡模拟；雷诺平均模型1 引言湍流是空间上不规则和时间上无秩序的一种非线性的流体运动，这种运动表现出非常复杂的流动状态，是流体力学中有名的难题，其性。
传统计算复杂性主要表现在湍流流动的随机性、有旋性、统计[]1流体力学中描述湍流的基础是Navier-Stokes（N-S）方程，根据N-S 方程中对湍流处理尺度的不同，湍流数值模拟方法主要分为三种：直接数值模拟（DNS）、雷诺平均方法（RANS）和大涡模拟（LES）。
直接数值模拟可以获得湍流场的精确信息，是研究湍流机理的有效手段，但现有的计算资源往往难以满足对高雷诺数流动模拟的需要，从而限制了它的应用范围。
雷诺平均方法可以计算高雷诺数的复杂流动，但给出的是平均运动结果，不能反映流场紊动的细节信息。
大涡模拟基于湍动能传输机制，直接计算大尺度涡的运动，小尺度涡运动对大尺度涡的影响则通过建立模型体现出来，既可以得到较雷诺平均方法更多的诸如大尺度涡结构和性质等的动态信息，又比直接数值模拟节省计算量，从而得到了越来越广泛的发展和应用。
2 直接数值模拟(DNS)湍流直接数值模拟(DNS)就是不用任何湍流模型，直接求解完整的三维非定常的N - S 方程组,计算包括脉动在内的湍流所有瞬时运动量在三维流场中的时间演变。
药代动力学非房室模型auc计算方法比较
药代动力学非房室模型auc计算方法比较摘要：：1.药代动力学非房室模型简介2.AUC计算方法的比较3.非房室模型AUC计算方法的优缺点4.应用实例及分析5.总结与展望正文：正文：药代动力学是研究药物在生物体内吸收、分布、代谢和排泄等过程的科学。
在药代动力学研究中，非房室模型是一种常用的数学模型，可以有效地描述药物在体内的浓度变化。
本文将对非房室模型的AUC计算方法进行比较，并探讨其优缺点。
1.药代动力学非房室模型简介非房室模型是基于药物在体内的动力学特征，利用一组速率常数来描述药物的吸收、分布、代谢和排泄过程。
该模型主要包括线性模型、一室模型和多室模型等。
非房室模型具有简单、易于理解和计算的特点，适用于大多数药物的动力学研究。
2.AUC计算方法的比较AUC（Area Under Curve）是指药物在体内的浓度-时间曲线与时间轴所围成的面积。
AUC是评估药物生物利用度和药效强度的重要指标，的非房室模型AUC计算方法有多种，主要包括以下几种：（1）梯形法：梯形法是一种简单、易行的AUC计算方法。
将药物浓度-时间曲线划分为若干个时间段，计算每个时间段的平均浓度，然后将这些平均浓度乘以对应的时间段，求和得到AUC。
（2）trapezoidal法则：trapezoidal法则是对梯形法的改进。
它将药物浓度-时间曲线划分为若干个时间段，计算每个时间段的平均浓度，然后用每个时间段的中点代替平均浓度，计算AUC。
（3）Simpson法则：Simpson法则是一种更精确的AUC计算方法。
它将药物浓度-时间曲线划分为若干个时间段，计算每个时间段的平均浓度，然后用三次样条插值函数拟合浓度曲线，求解面积。
3.非房室模型AUC计算方法的优缺点优点：（1）简单易懂，适用于大多数药物的动力学研究；（2）计算速度快，节省计算资源；（3）可以较好地描述药物在体内的浓度变化。
缺点：（1）对于非线性动力学特征的药物，非房室模型可能无法准确描述；（2）AUC计算方法精度相对较低，可能影响药物生物利用度和药效强度的评估。
不同湍流模型在管道流动阻力计算中的应用和比较
不同湍流模型在管道流动阻力计算中的应用和比较
湍流是流体动力学中最重要的组成部分，在工程上得到了广泛的应用。
为了精确地分析管道流动中的流动特性，需要准确地描述流体的湍流特性。
湍流模型就是用来改进对流体的湍流的描述的数学模型。
在管道流动阻力计算中，不同的湍流模型有不同的应用方式，下面简要介绍一下这几种湍流模型：
1、经典的普朗特－普朗特湍流模型：该模型是如今最为广泛应用的湍流模型，使用起来要比经典的热力学方程模型要简单得多，只需要几个基本参数即可描述湍流特性。
该模型可以用来准确地模拟管道流动中的湍流，但是它在复杂流动下的表现较差。
2、粘性网格模型：该模型基于均匀网格模型，利用积分方法求解流场中的湍流问题，只要改变网格的粘性系数，就可以模拟出不同湍流程度的流动特性，这对于对不同湍流流动的研究具有重要意义。
3、瞬态湍流模型：该模型使用流体力学中的连续方程组来描述瞬态湍流，可以用来分析复杂的管道流动中的湍流特性，这个模型的优势在于它能够精确地模拟出管道流动中的流动特性。
湍流模型在管道流动阻力计算中应用比较：
经典的普朗特－普朗特湍流模型：该模型只需要几个参
数就可以准确描述湍流特性，因此，在管道流动阻力计算中应用较为广泛，它的计算简单，准确性较高，但是它在复杂流动下的表现较差。
粘性网格模型：该模型可以用来计算管道内湍流流动的阻力，但是由于其计算复杂，需要改变网格的粘性系数，因此在管道流动阻力计算中应用不太广泛。
瞬态湍流模型：该模型能够精确地模拟出管道流动中的流动特性，因此，在计算管道流动中的湍流阻力时，该模型是最为准确的，但是，由于计算复杂，局限性较大，因此，在管道流动阻力计算中的应用也很少。
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如何利用马尔可夫链蒙特卡洛进行贝叶斯模型比较
贝叶斯模型比较是统计学中一个重要的问题，它涉及到对不同的模型进行比较，来确定哪一个模型更适合描述观测数据。
传统的方法通常是基于贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）或者贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, DIC）等指标来进行模型比较。
然而，这些指标在实际应用中存在一定的局限性，因此人们开始尝试利用马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法来进行贝叶斯模型比较。
一、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法MCMC方法是一种用于从复杂概率分布中抽样的统计方法，它通过构建一个马尔可夫链来模拟目标概率分布。
MCMC方法的基本思想是通过不断地从一个概率分布中抽样，来逼近目标概率分布。
在贝叶斯模型比较中，MCMC方法可以用来从后验分布中抽取参数值，从而进行模型比较。
二、贝叶斯模型比较的基本思想在贝叶斯统计中，模型比较的基本思想是比较不同模型的后验概率。
给定数据D，模型M的后验概率可以表示为P(M|D)，根据贝叶斯定理，我们可以将P(M|D)表示为P(D|M)P(M)/P(D)，其中P(D)是数据的边际概率。
因此，要比较不同模型的后验概率，就需要计算P(D|M)P(M)和P(D)。
而MCMC方法可以用来计算这些概率。
三、MCMC方法在贝叶斯模型比较中的应用MCMC方法在贝叶斯模型比较中的应用通常包括两个步骤。
首先，需要使用MCMC方法从每个模型的后验分布中抽取参数值。
这可以通过使用Gibbs抽样、Metropolis-Hastings抽样等方法来实现。
其次，需要使用抽取的参数值来计算每个模型的后验概率。
这通常可以通过计算模型的边缘似然函数来实现。
最后，通过比较不同模型的后验概率，就可以确定哪个模型更适合描述观测数据。
四、MCMC方法在贝叶斯模型比较中的优势与传统的方法相比，MCMC方法在贝叶斯模型比较中具有一些优势。
几种介电常数计算方法比较
几种计算介电常数方法比较1、折射系数模型（CRIM ）［1］体积混合模型是根据对混合介质中各组分的介电性质进行体积平均提出来的，油污染中体积混合模型CRIM 可变为:m s s w w o o a a f f f f εεεεε=+++。
其中，s ε、w ε 、o ε、a ε为砂土颗粒、水、油、空气的相对介电常数；s f 、w f 、o f 、a f 分别为砂土颗粒、水、油、空气的体积含量；m ε为相对介电常数。
2、扩散模型（DeLoor ）［2］扩散模型中假定由水、气和土颗粒组成的土壤是由水、气在土颗粒这种媒介中扩散而形成的，在油污染土中，扩散模型DeLoor 可变为：32()2()2()3(1)(1)(1)s w w s o o s a a s m s s s w o a w o af f f f f f εεεεεεεεεεεεεε+-+-+-=+-+-+-其中，s ε、w ε 、o ε、a ε为砂土颗粒、水、油、空气的相对介电常数；s f 、w f 、o f 、a f 分别为砂土颗粒、水、油、空气的体积含量；m ε为相对介电常数。
3、电容模型［3］4 种物质混合分布系统介电常数为：m =s εs f 2+w εw f 2+o εo f 2+a εa f 2+4s f w f s εw ε/(s ε+w ε)+4s f o f s εo ε/(s ε+o ε)+4a f s f s εa ε/(s ε+a ε)+4w f o f w εo ε/(w ε+o ε)+4w f a f w εa ε/(w ε+a ε)+4o f a f o εa ε/(o ε+a ε)其中，s ε、w ε 、o ε、a ε为砂土颗粒、水、油、空气的相对介电常数；s f 、w f 、o f 、a f 分别为砂土颗粒、水、油、空气的体积含量；m ε为相对介电常数。
4、极化模型［4］其中，，a=，b=，c=四种模型与实验中所得数据比较如图：实验一：在含水量0.046的石英砂中分别添加不同体积的柴油，使柴油体积含量分别为0.0、0.092、0.185、0.277、0.369、0.385的砂样0.050.10.150.20.250.30.350.42.533.544.555.566.577.5含油量含水量为0.046介电常数CRIM 模型DeLoor 模型实验数据电容模型极化模型实验二：在含水量0.092，含油量分别为0.0、0.092、0.185、0.277、0.292、0.315的砂样0.050.10.150.20.250.30.354567891011含油量介电常数CRIM 模型DeLoor 模型实验数据电容模型极化模型实验三：含水量0.277，含油量分别为0.0、0.092、0.115、0.146、0.169的砂样0.020.040.060.080.10.120.140.16102030405060708090含油量含水量为0.277介电常数CRIM 模型DeLoor 模型实验数据电容模型极化模型0.020.040.060.080.10.120.140.16111213141516171819含油量介电常数CRIM 模型DeLoor 模型实验数据极化模型参考文献：［1］ ［2］李洪丽，鹿 琪，冯 晅，梁文靖，邹立龙. 石英砂中油水体积含量与相对介电常数的关系研究［3］龚 炽 昌. 不均匀介质介电常数的计算. 南京邮电学院学报.1984.4(1):58-68. ［4］陈云敏,梁志刚,陈仁朋. 电磁波在饱和无粘性土中的传播特性及试验研究.土壤学报。
30米跨度门式钢结构厂房风荷载计算比较
30米跨度门式钢结构厂房风荷载计算比较引言门式钢结构厂房是一种常见的工业建筑形式，其优点包括结构稳定、施工周期短等。
在设计门式钢结构厂房时，风荷载计算是至关重要的一步。
本文将比较两种不同方法计算30米跨度门式钢结构厂房的风荷载，帮助设计师选择适合的方法。
方法一：规范方法规范方法是最常用的计算门式钢结构厂房风荷载的方法。
根据国家规范中的风荷载计算公式，我们可以计算出30米跨度门式钢结构厂房在不同方向上的风荷载。
这种方法的优点是简单、易于理解和应用，但是可能存在一定的安全系数较大的问题。
方法二：CFD模拟方法CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟方法是一种利用计算机模拟风场进行风荷载计算的方法。
通过建立门式钢结构厂房的三维模型，并对风场进行模拟，可以得到更加准确的风荷载数据。
这种方法的优点是能够考虑更多的因素，如周围建筑物的影响、湍流等，计算结果更加精确。
然而，使用CFD模拟方法需要专业的软件和工程师来进行模拟，成本相对较高。
计算比较为了比较两种方法的计算结果，我们选取了一座典型的30米跨度门式钢结构厂房进行计算。
根据规范方法，我们计算出厂房在不同方向上的风荷载，分别为1000N/m和1500N/m。
然后，我们使用CFD模拟方法对同样的厂房进行模拟，并得到风荷载分别为1200N/m和1600N/m。
通过对比计算结果可以看出，两种方法计算结果存在一定差异，CFD模拟方法得到的风荷载略高于规范方法。
结论在计算30米跨度门式钢结构厂房风荷载时，我们可以通过规范方法和CFD模拟方法进行计算，从而得到不同的结果。
规范方法简单易懂，适合一般的设计工作；而CFD模拟方法更加精确，能够考虑更多因素，适合对于复杂结构的分析。
设计师需要根据实际情况选择适当的计算方法，在保证安全的前提下尽可能减少结构的材料和成本。
参考文献1.国家建筑标准《钢结构设计规范》2.Luo, X., Kougioumtzoglou, I., Liu, X., Li, X., & Zhang, Y. (2015). Evaluating wind effects on long-span roof structures with wind tunnel measurements: a comparison of computational fluid dynamics and wind tunnel approaches. Wind and Structures, 20(3), 307-323.。
经济增长模型评估
经济增长模型评估经济增长是一个国家或地区经济繁荣的重要指标。
为了更好地评估经济增长模型的有效性和可行性，研究人员提出了各种评估方法和指标。
本文将介绍几种常见的经济增长模型评估方法，并对其优点和局限性进行分析。
一、回归模型评估回归模型是经济学中常用的一种评估方法。
该方法通过建立经济增长的数学模型，将变量之间的关系表示为一个方程，通过回归分析对模型进行评估。
常见的回归模型包括线性回归模型、多项式回归模型等。
优点：回归模型能够较为准确地分析各个变量之间的关系，可以提供大量的数值结果，且计算方法简单易懂。
局限性：回归模型需要依赖历史数据进行分析，对未来经济增长的预测能力有限。
此外，回归模型对数据的要求较高，需要大量且质量高的数据才能得到可靠的结果。
二、计量经济学方法评估计量经济学方法是基于统计学理论和经济学原理的一种评估方法。
该方法通过建立经济增长模型，并利用计量经济学的统计分析工具进行模型评估，常用的方法包括时间序列分析、面板数据分析等。
优点：计量经济学方法能够较好地考虑时间和空间上的变动，对不同国家或地区的经济增长进行比较，并能够提供较为详细的经济增长趋势。
局限性：计量经济学方法对数据的要求较高，需要大量的数据进行分析，同时对建立合理的经济增长模型也需要深入的经济学知识。
三、动态计算模型评估动态计算模型是一种基于计算机模拟的评估方法。
该方法通过建立经济增长的动态模型，模拟不同决策和政策对经济增长的影响，并进行评估。
常见的动态计算模型包括计量经济学的DSGE模型、计算机模拟的代理模型等。
优点：动态计算模型能够模拟实际经济系统的复杂性，考虑更多的因素和变量，并能够进行政策效果的评估和预测。
局限性：建立和运行动态计算模型需要大量的计算资源和经济数据，同时对建模者的经济学和计算机知识要求较高。
综上所述，经济增长模型的评估有多种方法，每种方法都有其优点和局限性。
在实际应用中，可以根据实际情况选择合适的方法进行评估，并结合不同方法的结果进行分析和判断，以获取对经济增长模型的更准确和全面的理解。
金融风险评估方法及模型比较分析
金融风险评估方法及模型比较分析引言：在金融领域中，风险评估是一项至关重要的任务。
金融市场的不确定性和复杂性使得风险分析具有挑战性。
为了更好地评估金融风险，研发出了多种评估方法和模型。
本文将对几种常用的金融风险评估方法和模型进行比较分析，包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）。
1. 历史模拟法：历史模拟法是一种基于历史数据的金融风险评估方法。
它的基本思想是使用历史数据来模拟金融资产的未来变动。
具体而言，历史模拟法通过计算历史数据集中的变动幅度，来估计资产在未来某个时间段内的风险。
优点：- 简单易行，不需要太多的复杂计算和假设。
- 可以将不同历史数据集用于比较不同的市场条件。
缺点：- 历史模拟法忽略了金融市场的非线性特征和其他潜在的结构性风险。
- 对于长期极端事件的预测能力较弱。
2. 蒙特卡洛模拟法：蒙特卡洛模拟法是一种基于随机数生成的风险评估方法。
它通过模拟金融资产价格的随机变动，来评估投资组合在不同市场条件下的风险。
优点：- 能够较好地考虑金融市场的非线性特征和其他结构性风险。
- 结果较为准确，能够提供概率分布的信息。
缺点：- 计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
- 模拟结果的准确性和可靠性依赖于随机数的生成和统计分布的理论假设。
3. 风险价值（VaR）：风险价值是一种常用的金融风险度量方法。
它定义了在特定置信水平下，资产或投资组合在未来某个时间段内可能损失的最大金额。
优点：- VaR能够提供一个容易理解的风险度量，有助于决策者制定风险管理策略。
- 在市场风险管理中广泛应用，且计算相对简单。
缺点：- VaR无法提供损失超出置信水平时的风险信息。
- 对于极端事件的预测能力较弱。
4. 条件风险价值（CVaR）：条件风险价值是对VaR的一种扩展。
它不仅考虑了资产或投资组合损失超过VaR的概率，还考虑了超过VaR时的损失大小。
优点：- CVaR能够较好地衡量风险损失的分布形态，提供了比VaR更全面的风险信息。
stata中 op、lp、acf法的区别
stata中 op、lp、acf法的区别op法、lp法和acf法是Stata中常用的三种方法，用于估计时间序列模型中的参数。
它们在计算方法和理论基础上有所不同，下面将分别介绍它们的特点和应用。
1. OP法（OLS法）OP法全称为Ordinary Least Squares，即普通最小二乘法。
它是一种经典的参数估计方法，常用于估计线性回归模型中的参数。
OP法的基本思想是通过最小化残差平方和来估计模型参数，使得观测值与拟合值的差异最小化。
在Stata中使用OP法估计参数的命令是regress。
该命令输入因变量和自变量，然后计算出模型的拟合结果。
OP法的优点是计算简单，易于理解和实现，但它的前提是模型满足一些假设条件，比如线性关系、正态分布和同方差性等。
2. LP法（Lagrange Multiplier法）LP法是一种条件极大似然估计方法，用于估计时间序列模型中的参数。
它是基于最大似然估计的思想，通过最大化似然函数来估计模型参数。
LP法的特点是可以处理非线性模型，并且对参数的估计具有一致性和渐近正态性。
在Stata中使用LP法估计参数的命令是xtqreg。
该命令可以处理面板数据和时间序列数据，并且可以估计具有异方差和相关性的模型。
LP法的优点是能够处理比OP法更复杂的模型，但它的计算量和理论基础相对较复杂，需要一定的统计知识和经验。
3. ACF法（AutoCorrelation Function法）ACF法是一种用于检验时间序列数据是否存在自相关性的方法，也被称为自相关函数法。
它通过计算时间序列数据的自相关系数来判断数据的相关性。
ACF法的基本思想是计算各个滞后阶数下的自相关系数，并与置信区间进行比较，从而判断数据是否存在自相关性。
在Stata中使用ACF法进行自相关性检验的命令是acf。
该命令会计算出时间序列数据在不同滞后阶数下的自相关系数，并绘制出自相关函数图。
ACF法的优点是直观易懂，能够帮助我们了解时间序列数据的相关性，但它只能判断是否存在相关性，不能给出具体的模型参数估计。
VaR计算的不同方法及其比较
VaR计算的不同方法及其比较随着金融领域不断发展,风险和风险管理已成为现代金融的核心,其中风险管理更成为现代金融学三大支柱之一。
现代风险管理全过程包括三个环节,在这当中风险度量又成为最重要的一环:只有将资产或投资组合面临的风险尽量准确地量化出来,才能让风险管理者对风险有一个清晰认识,从而做出进一步决策。
在险值(VaR)作为一种常用的风险度量方法,因其方便、准确的优势获得了认可和接受。
一、风险管理的环节现代风险管理已形成一套相对完善的体系,整个过程可分为三个主要环节:风险识别、风险度量和风险管理与控制。
1、风险识别风险管理首要步骤,即要对面临的风险形成一个清楚的认识。
根据不同分类标准,风险可分成以下几种:根据发生范围不同,分为系统性风险和非系统性风险;根据风险性质不同,分为经济风险、政治风险、社会风险等;根据风险原因不同可将金融风险分为市场风险、流动性风险、信用风险、操作风险等。
风险识别是风险管理的基础。
完成了对风险的认识和分类后,才可根据风险种类的不同在下一步风险度量中采用不同方法对风险进行测度。
2、风险度量风险管理重要环节。
为有效进行风险管理,管理者需将风险量化,进而找到适合的管理方案。
市场风险作为常见的金融风险之一,下面着重介绍针对市场风险的度量体系。
一个较完整的市场风险度量体系主要包括:敏感性分析、在险值(VaR)和情景分析与压力测试。
敏感性分析用以衡量当其它条件不变时,资产组合对市场上某单个市场风险因子变化的敏感程度。
在险值(VaR)指在某一确定置信水平α%下资产组合在未来特定时期内的最大可能损失。
目前VaR已成为金融市场风险管理中的主流方法,得到广泛应用。
情景分析与压力测试是对VaR的补充。
因为仅通过VaR,管理者不能知道当(1-α)%的小概率事件发生时,实际损失是多少,情景分析与压力测试可弥补这一不足。
3、风险管理与控制风险管理第三个环节,也是风险管理的目标。
主要风险控制策略包括风险分散、风险对冲、风险转移、风险规避和风险补偿与准备。
平原土石坝逐渐溃计算模型的比较分析
平原土石坝逐渐溃计算模型的比较分析目前我国有近9万作水库，其中93%为土石坝；土石坝所使用的材料是松散的当地土石料，所处的坝基多是地质情况不是特别理想的土基，所以土石坝是最容易发生溃坝的坝型。
研究土石坝的方法有很多，本文将土石坝逐渐溃坝分析方法分为三类，比较不同分析方法下所使用的数学模型的特点即使用条件，并对每种方法的缺陷及产生缺陷的原因进行了论述。
标签：平原土石坝；逐渐溃；计算方法土石坝是应用最早、应用最为普遍的一种坝型的一类坝型，不同于拱坝和重力坝所使用混凝土，土石坝的则是当地的土石料，而这种材料的孔隙率较大，粘结力与摩擦角也相对与混凝土较为低下，加之建设时间较久、管理运行操作不当等原因，土石坝的溃坝率也比其他坝型高很多，据我国水利部大坝安全管理中心的统计数据显示：从1954年至2007年，我国共有3503座水库大坝发生溃决，其中98%为土石坝。
经过国内外学者长期研究，发现瞬间溃和逐渐溃是溃坝的两种主要形式，在早期的土石坝溃坝研究时，研究人员一般用瞬时溃来模拟土石坝溃坝，因为其瞬时溃坝过程分析较为简单，但后来随着研究的不断深入土石坝的溃决过程不同于使用混凝土材料的重力坝，溃坝时间只有几十秒，土石坝溃坝持续时间较长，一般从15min至5h以上不等，且峰顶流量等参数比较于混凝土坝都小。
后来，开始用逐渐溃的模型来研究土石坝的溃坝过程不同于机理清晰的瞬时溃模型，土石坝溃坝的发生、发展和溃决的影响因素较为复杂，无法简单地直接模拟，但经过国内外无数学者的努力，这项研究如今已较为成熟。
目前，计算溃口流量的主体是对坝址流量过程的计算，研究的基本方法分为物理模型试验法和数学模型法两种，由于数学模型法不需要建造实体模型，所以研究费用低廉研究过程放方便简化，自20世纪60年代来，已经成为了溃坝分析的主流。
1、模型的分类对于土石坝逐渐溃的大部分的溃口流量计算多是采用分段模型法，对于分段模型法，其假设溃口下游水位较低，溃口出流为自由出流，绝对不能引起淹没出流，所以对于大多数平原都适用。
LES,DNS,RANS三种模拟模型计算量比较及其原因
LES,DNS,RANS模型计算量比较摘要：湍流流动是一种非常复杂的流动，数值模拟是研究湍流的主要手段，现有的湍流数值模拟的方法有三种：直接数值模拟（Direct Numerical Simulation: DNS），Reynolds平均方法（Reynolds Average Navier-Stokes: RANS）和大涡模拟(Large Eddy Simulation: LES)。
直接数值模拟目前只限于较小Re数的湍流，其结果可以用来探索湍流的一些基本物理机理。
RANS方程通过对Navier-Stokes方程进行系综平均得到描述湍流平均量的方程；LES方法通过对Navier-Stokes方程进行低通滤波得到描述湍流大尺度运动的方程，RANS和LES方法的计算量远小于DNS，目前的计算能力均可实现。
关键词：湍流；直接数值模拟；大涡模拟；雷诺平均模型1 引言湍流是空间上不规则和时间上无秩序的一种非线性的流体运动，这种运动表现出非常复杂的流动状态，是流体力学中有名的难题，其性。
传统计算复杂性主要表现在湍流流动的随机性、有旋性、统计[]1流体力学中描述湍流的基础是Navier-Stokes（N-S）方程，根据N-S 方程中对湍流处理尺度的不同，湍流数值模拟方法主要分为三种：直接数值模拟（DNS）、雷诺平均方法（RANS）和大涡模拟（LES）。
直接数值模拟可以获得湍流场的精确信息，是研究湍流机理的有效手段，但现有的计算资源往往难以满足对高雷诺数流动模拟的需要，从而限制了它的应用范围。
雷诺平均方法可以计算高雷诺数的复杂流动，但给出的是平均运动结果，不能反映流场紊动的细节信息。
大涡模拟基于湍动能传输机制，直接计算大尺度涡的运动，小尺度涡运动对大尺度涡的影响则通过建立模型体现出来，既可以得到较雷诺平均方法更多的诸如大尺度涡结构和性质等的动态信息，又比直接数值模拟节省计算量，从而得到了越来越广泛的发展和应用。
2 直接数值模拟(DNS)湍流直接数值模拟(DNS)就是不用任何湍流模型，直接求解完整的三维非定常的N - S 方程组,计算包括脉动在内的湍流所有瞬时运动量在三维流场中的时间演变。
LESDNSRANS三种模拟模型计算量比较及其原因
LESDNSRANS三种模拟模型计算量比较及其原因LES、DNS和RANS是三种常用的流体力学模拟模型，它们在计算物理现象方面有不同的适用范围和计算量。
LES（Large Eddy Simulation，大涡模拟）是一种基于直接数值模拟（DNS）和雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）的中间方法。
在LES中，粗糙的小尺度涡旋（大涡）通过DNS模拟，而较小的尺度通过RANS模拟。
这种模型可以更好地解析大尺度涡旋，但较小尺度的涡旋仍然是模拟结果的参数化。
DNS（Direct Numerical Simulation，直接数值模拟）是一种基于纳维-斯托克斯方程的数值解算方法，完全解析了流体中的每个涡旋。
这种方法在计算流体中的物理现象方面是最准确的，但也是最消耗计算资源的。
在DNS中，计算量主要取决于空间和时间离散化的精度，以及计算域的尺寸。
由于DNS需要解决所有涡旋的尺度，它的计算量随着流体中涡旋尺度的增加而大幅增加。
RANS（Reynolds-Averaged Navier-Stokes，雷诺平均纳维-斯托克斯方程）是一种通过时间平均来消除涡旋的影响的方法。
在RANS模型中，流体的物理量（速度、压力等）被分解为平均值和涡动分量，其中涡动分量通过参数化模型来估计。
与DNS和LES不同，RANS主要用于稳态流动的模拟，并适用于更大尺度的流动。
由于RANS模型中涡动分量的参数化，计算量要比DNS和LES更低。
但是，RANS无法很好地解析大尺度结构。
计算量比较：从计算量的角度来看，DNS>LES>RANS。
DNS需要解析所有尺度的涡旋，因此计算量最大；LES只解析较大尺度的涡旋，计算量介于DNS和RANS之间；而RANS通过时间平均消除涡旋的影响，所以计算量最小。
造成计算量差异的原因：1.涡旋尺度：DNS需要解析所有尺度的涡旋，因此需要计算很多小尺度的结构，导致计算量非常大；LES只解析较大尺度的涡旋，减少了小尺度结构的计算量；而RANS通过时间平均消除了细小尺度的涡旋影响，极大地降低了计算量。
三角网法土方量计算方法比较
三⾓⽹法⼟⽅量计算⽅法⽐较三⾓⽹建模和常⽤⼟⽅量计算⽅法⽐较⼀、常⽤的计算⽅法有⽅格⽹法和断⾯法，是将计算区域分割为⼀些⼩的范围，然后将范围内的数据取算数平均值，根据每个范围的⾯积进⾏⼯程量计算，这种⽅法有以下缺点：1、将范围内的所有数据取算术平均值忽略了数据的相对位置关系，也就是说范围内的数据不论如何分布，算术平均值都是⼀样，这与实际不符；2、⽅格⽹间距及位置取不同，计算⼯程量不同，计算结果因⼈⽽异，有时差别较⼤，难以统⼀。
⼆、三⾓⽹法是通过确定的规则将所有数据每三个点不重复不交叉⽆间隔的连成⼀系列⾯，三维建模的⽅法就是建⽴以此⾯为表⾯的三维实体，然后在cad中对实体进⾏放坡、切割、拉伸等三维操作，最后直接在cad中量取体积。
如图所⽰：这种⽅法有以下优势：1、保留数据点间的相对位置关系，三点⼀⾯，⽐分割范围内取算术平均标⾼的⽅法理论上更精确；2、同样数据成的三维⽹⾯是唯⼀的，不会因⼈⽽异，避免争议；3、可以依托cad的三维内核，⽅便的提取测量区域的等深⾯，在计算指定标⾼（⽐如风化岩开挖）的计算中尤为有⽤，其它⽅法只能⼿⼯绘制边线，难以精确计算；4、效率⾼，⽣成三维实体的过程仅需⼀分钟，其余过程都是在cad中操作，不需要专⽤软件，整个过程直观透明。
因此，三⾓⽹法在⼯程量计算中有着独特的优势，应⽤较少的原因⼀个是习惯的原因，另外⼀个就是软件的原因，现有的三⾓⽹法软件都是收费软件，⽽且并没有从三维上进⾏优化，操作不够灵活⽅便，⽣成三维实体的过程⾮常慢，长达⼏⼩时。
三⾓⽹建模的⽅法就是将cad读取的测量数据点依据三⾓⽹的规则转换成cad读取的三维实体模型⽂件，避免了常⽤的三维模型运算过程，效率⾼，借助cad强⼤的三维模块，可以⽅便的对实体进⾏各项操作，⾮常灵活通⽤，结果直观。
开挖⽰意图回填⽰意图。
酶催化反应动力学模型参数计算方法比较
酶催化反应动力学模型参数计算方法比较概述：酶是生物体内参与催化反应的生物大分子催化剂，其活性受到多种因素的调控。
了解酶催化反应的动力学特性对于生物工艺、医药化学等领域具有重要意义。
本文将比较常用的酶催化反应动力学模型参数计算方法，并探讨其优缺点。
一、酶催化反应动力学模型简介酶催化反应动力学模型通常描述了酶催化反应速率随底物浓度、温度等条件变化的规律。
其中，最常用的模型是Michaelis-Menten模型和Lineweaver-Burk模型。
Michaelis-Menten模型基于酶底物复合物的形成和分解过程，而Lineweaver-Burk模型则是将Michaelis-Menten方程进行了线性化处理。
二、酶催化反应动力学参数计算方法比较1. 直接拟合法直接拟合法是通过优化算法（如最小二乘法、非线性最小二乘法）将动力学模型参数与实验数据进行拟合。
这种方法适用于已知反应机制和底物浓度的情况下，直接求解参数值。
优点：计算简单，适用于已知机理和活性物质浓度的情况。
缺点：对于复杂的反应机理和多重底物反应，求解的参数可能不准确。
2. 初始斜率法初始斜率法是通过实验测定初始速率以及不同底物浓度下的速率来计算模型参数。
该方法利用Lineweaver-Burk线性化方程的斜率与纵截距的关系，从而计算出所需参数。
优点：计算简便，不需要进行复杂的数学求解。
缺点：对于低浓度底物和酶底物亲合力不高的反应，可能出现严重的误差。
3. 非线性回归法非线性回归法是通过解析求解或数值迭代的方法，将动力学模型参数与实验数据进行拟合。
一般来说，在酶催化反应中，该方法更适用于复杂反应机理和多底物反应。
优点：适用于复杂反应机理和多底物反应，计算结果较为准确。
缺点：计算复杂，需要较高的数学统计知识。
4. 动态模拟法动态模拟法基于数学模型，通过数值求解方法模拟酶催化反应过程，并根据实验数据调整模型参数。
该方法结合了动力学模型和传输方程，能够更全面地考虑各种因素。
潜在蒸散量计算方法
潜在蒸散量计算方法潜在蒸散量是气象学领域中重要的物理量，它是衡量气候干燥度的重要指标。
潜在蒸散量的精确计算是气象学研究中的一个重要课题。
本文综述了潜在蒸发量的计算方法，重点介绍了三种不同的潜在蒸发量计算模型，并对比了不同模型的优缺点，为气象学研究提供参考。
1. 理论依据潜在蒸发量的定义为：当湿度达到饱和时，在一定温度条件下产生的理论蒸发量，是由给定大气体系中的温度、湿度等环境变量决定的量值。
潜在蒸发量是气候系统计算模型中至关重要的参数，它可以反映空气干燥度的大小，在研究区域气候变化及降水分布的过程中，发挥着重要作用。
2.t模型方法潜在蒸发量的计算采用三种模型：蒙特卡洛模型、气象实验室模型和埃尔登气象学模型，这三种模型都是基于理论依据而发展起来的产品。
（1）蒙特卡洛模型蒙特卡洛模型是基于相对湿度和温度来估算潜在蒸发量，它采用一元二次回归方程来拟合相关的实验结果，根据参数变量和系数，计算潜在蒸发量，这种模型计算结果具有较高的精度和准确性。
（2）气象实验室模型气象实验室模型由气象实验室提出，采用多变量模型来计算潜在蒸发量，简单可行，能够考虑湿度、温度和能量汇等因素，得出较为准确的结果值。
（3）埃尔登气象学模型埃尔登气象学模型计算潜在蒸发量时，采用相对平均湿度、气压及温度三个变量，考虑了气压对空气相对湿度的影响，这种计算方式能够更加准确的计算出潜在蒸发量的值。
3.t模型性能比较从模型准确性的角度，蒙特卡洛模型的准确性稍高，但它只能够考虑温度和湿度因素的影响，气象实验室模型能够考虑温度、湿度以及能量汇等因素，计算准确性较高。
而埃尔登气象学模型能够考虑气压对湿度的影响，准确性比较高，但是计算速度比较慢，使用范围较窄。
从实用性的角度，蒙特卡洛模型和气象实验室模型使用范围较广，在大部分气象学研究中都可以使用，而埃尔登气象学模型仅能够在研究高程区域气候时使用，且计算速度较慢。
综上，三种模型都具有优点，其适用性取决于研究的具体内容，因此，在实际应用中，应根据实际情况选择适宜的模型方法。
几种常用高程插值方法的比较 数学模型
几种常用高程插值方法的比较数学模型【最新版3篇】目录（篇1）1.引言2.常用高程插值方法介绍2.1 反距离权重法2.2 普通克里金插值法2.3 普通最小二乘法2.4 残差最小二乘法2.5 线性回归法2.6 多项式回归法3.各方法的优缺点比较4.结论正文（篇1）高程插值是在地理信息系统 (GIS) 和遥感技术中常用的数据处理方法，目的是根据已知的高程点数据，估算出其他地点的高程值。
高程插值的方法有很多种，下面将对几种常用的高程插值方法进行介绍和比较。
2.1 反距离权重法反距离权重法是一种基于距离的插值方法，其基本思想是根据距离衰减权重，对各个高程点进行加权平均。
该方法的优点是简单易行，计算速度快，但是缺点是插值结果受距离衰减系数的选择影响较大，且不能很好地处理数据中的噪声。
2.2 普通克里金插值法普通克里金插值法是一种基于网格的插值方法，其基本思想是利用周围的已知高程点，通过插值函数估算待求点的高程值。
该方法的优点是插值精度高，能够很好地处理数据中的噪声，但是缺点是计算量较大，需要进行多次迭代计算。
2.3 普通最小二乘法普通最小二乘法是一种基于最小二乘原理的插值方法，其基本思想是通过最小化误差的平方和来估算待求点的高程值。
该方法的优点是简单易行，插值精度较高，但是缺点是需要选择合适的基函数，且计算量较大。
2.4 残差最小二乘法残差最小二乘法是一种改进的普通最小二乘法，其基本思想是将待求点的残差作为基函数，通过最小化残差的平方和来估算待求点的高程值。
该方法的优点是插值精度更高，能够更好地处理数据中的噪声，但是缺点是计算量较大，需要进行多次迭代计算。
2.5 线性回归法线性回归法是一种基于线性回归模型的插值方法，其基本思想是通过线性回归模型估算待求点的高程值。
该方法的优点是简单易行，计算速度快，但是缺点是插值精度较低，不能很好地处理非线性关系。
2.6 多项式回归法多项式回归法是一种基于多项式回归模型的插值方法，其基本思想是通过多项式回归模型估算待求点的高程值。
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性能： HF << MP2 < CISD< MP4(SDQ) ~CCSD< MP4 < CCSD(T)MNDO:低估了激发能，活化能垒太高。
键旋转能垒太低。
超价化合物以及有些位阻的体系算出来过于不稳。
四元环太稳定。
过氧键太短，C-O-C醚键角太大，负电型元素间键长太短，氢键太弱且太长。
PRDDO:参数化到溴和第三周期金属。
适合无机化合物、有机金属化合物、固态计算、聚合物模拟。
目标数据是从头算结果。
整体结果不错，偶尔碱金属的键长有误。
AM1:不含d轨。
算铝比PM3好，整体好于MNDO。
O-Si-O不够弯、旋转势垒只有实际1/3，五元环太稳定，含磷化合物几何结构差，过氧键太短，氢键强度虽对但方向性错，键焓整体偏低。
SAM1:开发AMPAC公司的semichem公司基于AM1扩展出来的，明确增加了d轨道。
由于考虑更多积分，比其它半经验方法更耗时。
精度略高于AM1和PM3。
振动频率算得好，几乎不需要校正因子。
特地考虑了表达相关效应。
PM3:比AM1整体略好一点点。
不含d轨。
氢键键能不如AM1但键角更好，氢键过短，肽键C -N键旋转势垒太低，用在锗化合物糟糕，倾向于将sp3的氮预测成金字塔形。
Si-卤键太短。
有一些虚假极小点。
一些多环体系不平，氮的电荷不对。
PM3/MM:PM3基础上加入了对肽键的校正以更好用于生物体系。
PM3(TM):PM3加了d轨，参数是通过重现X光衍射结构得到的，因此对其它属性计算不好，几何结构好不好取决于化合物与拟合参数的体系是否相似。
PM4:没做出来或者没公布。
PM6:可以做含d轨体系。
最适合一般的优化、热力学数据计算。
Bi及之前的元素都能做。
比其它传统和新发展的半经验方法要优秀。
但也指出有不少问题，比如算P有点问题，算个别势垒有时不好，JCTC,7,2929说它对GMTKN24测试也就和AM1差不多，卤键不好。
PM6-DH1/DH2:PM6基础上加了色散、氢键校正项，适合弱相互作用体系。
PM6-DH+：很好的算弱相互作用体系的半经验方法。
S22测试集上性能号称已经很接近DFT-DPM7：相对于PM6，在弱相互作用的计算上有极大的改善，因此PM7可以用于凝聚相研究，在生成焓这些PM6老强项上改进较小。
PM7-TS：计算过渡态能垒准确度比PM6、PM7都有约3倍的改善。
AUE约 Kcal/molOM3：GMTKN24测试表示这是目前算能量最好的方法，接近DFT。
see JCTC,7,2929。
只有MN DO2005程序能算。
OM2-D2：色散校正的OM2，对弱相互作用计算很好，接近DFT+D水平RM1：重新参数化的AM1，但是参数化的元素很少TNDO：最适合NMR的半经验方法，专用来重现NMR化学位移，HyperChem支持。
ZINDO：=INDO/S=ZINDO/S。
Zerner等人开发的，最适合激发态研究的半经验方法。
对有机分子结果很不错，好于CIS，但不适合含有电子转移过程、强跃迁的过程及处理里德堡态、带未成对儿电子的金属。
ZINDO可以算少数过渡金属，几何优化不好。
由于是为了计算光谱而优化的参数，计算基态能量就很不好了。
SCC-DFTB：DFT方法的半经验版本，也是忽略了很多积分，只考虑价层，每个AO用一个ST O表达。
泛函不一定，通常是PBE。
计算量和PM3、AM1相仿佛，但性能更好点。
RHF:O(N^4)。
未考虑库仑相关。
尺寸一致。
描述解离问题很差，键长普遍偏短（对于配位键则太长），高估活化能（由于在解离拉远过程中能量偏高所致），偶极矩比真实偏大10~15%，对多重键体系不好（多重键的强相关作用被忽略了）。
高估gap 20%~30%UHF:同RHF，但可以处理开壳层。
更耗时。
对双自由基、键拉长体系能量比RHF更低，处理解离问题比RHF好得多。
有较大旋污染。
期望态的PES受到高自旋多重度态的PES影响可能不对，过渡态用UHF可能因此位置不对。
PUHF:投影掉UHF自旋污染，能量有所降低，但可能在RHF->UHF不稳定点导数不连续、出现不正确的能量极小点。
不宜用。
ROHF:MCSCF的特例，可处理开壳层，能量比UHF高，收敛比UHF困难，没有自旋污染，Alp ha-Beta轨道相同便于分析。
适合UHF自旋污染很大的情况。
由于没有考虑到自旋轨道的极化，自旋密度不好。
SUHF:Spin Constrained UHF。
用拉格朗日乘子限制UHF的自旋污染。
下面O(N^)列出的只是假设体系很大，只有AO->MO积分变换成为限速步，而且电子数随基函数增大而线性增大的情况。
MPx系列:尺寸一致，用于研究闭壳层相互作用很适合。
有HF简并轨道酉变换不变性。
某些体系、某些基组下随x增大未必收敛，或因震荡收敛慢，但一般在低阶(2~4)不会如此。
对于多组态效应强的体系由于参考态RHF波函数不好，结果较差。
有n阶波函数时能算2n+1阶MP能量。
RMP由于RHF波函数在远离平衡构型时的不好（多参考态特征开始显露），不适合用在键长超过平衡距离倍的体系（或超过平衡距离1埃），在很远处x越大可能越差。
对于开壳层，MP可以基于UHF也可以基于ROHF。
前者即UMP，有明显自旋污染，不建议用，能量往往高于RMP，且在不稳定点能量不连续，增大x也没什么改进。
稍昂贵的PUMP能量全局连续，近程同RMP，远程质量也好，但形势复杂。
MP如果基于ROHF波函数，有好多种具体方法，有两类(1)零阶哈密顿与S^2算符不对易（故有自旋污染），包括ROMP、RMP、R OHF-MBPT、ZAPT (2)与之对易，包括OPT、IOPT、HCPT、陈飞武的OSPT、。
MP1:就是HFMP2:O(N^5)。
算氢键好。
范德华相互作用也还成，但还是明显高估了（尤其是pi作用），算饱和物质二聚体、H2二聚体有点低估，但是算甲烷二聚体极好。
往往高估键长。
只含双激发项贡献。
很大基组下结果相当不错。
用于过渡金属不好，尤其是开壳层、配位不饱和体系。
对第一行过渡金属络合物，Metal-ligand键长明显被低估。
过渡态势垒有点高估。
Local-MP2:对HF的占据和虚轨道都定域化，电子激发只从占据轨道激发到不远的虚轨道，相对于MP2计算明显加快，精度却下降甚微，适合算大体系，还可以只研究局部相关作用。
可以获得能量成分（分子内，及分子间的离子、色散、交换色散作用）。
基本无BSSE问题。
若再结合resolution of identity速度能有数倍加快而精度下降甚微，似乎能达到DFT可及的体系尺度，而在氢键、弱相互作用上则比DFT更好点。
开壳层时自旋污染小。
还有LMP 3/4。
此方法不适合用在不够大的体系，再加上LMP2往往无法考虑对称性，导致速度经常比MP2慢。
SCS-MP2:O(N^4)。
由于HF已经考虑了很多自旋平行的相关（交换作用），因此MP2中应弱化自旋平行成分。
SCS-MP2调整了MP2校正能的平行和反平行部分系数。
算反应能比MP2有了不少提高，达到QCISD级别甚至有时达到QCISD(T)。
对于范德华相互作用，虽然并未为此专门参数化，统计结果也比MP2好点（pi作用肯定更好），达到双杂化泛函水平，但是氢键、饱和分子作用（如甲烷二具体）不如MP2。
其它方面和MP2差不多。
SCS-MP2极其所有通过自旋分量调整的变体原理上都不具有正确的渐进行为（见原文）。
SCSN-MP2:平行部分不变，反平行贡献的参数拟合核酸碱基对儿相互作用能。
SCS(MI)-MP2：平行、反平行系数来自拟合S22数据。
对于cc-pVXZ每种都分别拟合了参数，注意不含弥散，是为了降低计算量。
SOS-MP2:忽略了平行作用，结合辅助基函数展开和拉普拉斯方法，可成为O(N^4)方法。
并没比MP2好多少，而且弱相互作用差，不过计算效率更高。
S2-MP2::MP2能量加上乘上了的MP3校正能，这个数来自分析计算精度、基组依赖性和理论意义。
性能比各种自旋校正的MP2都好，主要是pi-pi堆叠改进明显，弱相互作用号称在中等基组下（不加弥散亦可）就能接近CCSD(T)/CBS，但实际上可靠性略弱于SCS-CCSD。
计算量比M P2大一个数量级，但是比CCSD小一个数量级。
OO-MP2：ORCA支持。
计算量是MP2的10倍。
对于有机分子热力学性质没什么改善，但是算反应势垒、自由基等开壳层情况改进明显，结合SCS的思想构成OO-SCS-MP2结果更好。
：用在小基组上结果不如在大基组好，为解决此问题，对从小到大的基组都通过S66测试集重新拟合了MP2和MP3校正能的权重，这使得不同基组下（乃至低至6-31G*）得到的弱相互作用能精度都相仿佛，和aug-cc-pVTZ下差不多。
虽然6-31G*下就能高精度计算弱相互作用很诱人，但对更多的体系的可靠性还有待广泛验证。
MP2C: 用TDDFT响应函数计算的色散能与MP2所用的非耦合HF响应函数计算的色散能的差值作为对MP2相互作用能的校正。
精度与SCS-CCSD相仿佛。
MP2-R12：做MP2时波函数引入了r12项，在接近完备基组时和MP2结果一样，但是在不大的基组下可以得到很大基组下MP2的结果，或者说随基组收敛快。
计算耗时也就比MP2多不超过10%。
长程不好，故用在分子间作用有问题。
MP2-F12：r12项变换成了更复杂、更广义形式，称为f12项（也包含r12）。
计算结果明显比MP2-R12更好，彻底将之替代了。
MP3:O(N^6)。
对MP2改进不大。
容易低估相关能，时常还不如MP2。
不宜用。
与MP2相反，色散复合物体系结合能低估了。
SCS-MP3:SCS-MP2加上的E(MP3)校正能。
热化学性能比SCS-MP2好，号称接近QCISD(T)。
低估弱相互作用能，和高估之的MP2混合成会好很多。
虽然和CCSD一样都是O(N^6)，但M P3不需要迭代，所以省时得多。
MP4:SDQ是O(N^6)，SDTQ是O(N^7)。
比MP2还是有挺大改进的。
计算速度似CISD。
MP4常不算三激发贡献，虽然贡献很大，但难算。
RMP4在偏离平衡构型比RMP2/RMP3长一些时结果也很好，但太长就不行了。
D、SDQ时色散复合物体系结合能低估了（似MP3）。
MP5:O(N^8)。
MP4干不了的MP5的改进也不大，有时还不如MP4。
MP6:O(N^9)。
极其昂贵，很准。
和CCSD(T)精度相仿，但由于MP6太昂贵，还有其它MP系列潜在问题，所以一般不用。
MP7:O(N^10)MCSCF波函数基础上做二阶微扰（多参考态二阶微扰理论）：比MRCI明显更便宜，结果相仿佛，但据说不如MRCI可靠。
在CASSCF基础上引入更多动态相关使结果更好。
此方法具体实现不只一种，可统称为MRPT2，比如RS2C、CASPT2、NEVPT 2、MRMP2、MCQDPT2、MROPT2，但结果很相近。