Система квадратов: Худи Система квадратов GEO-492427-hud мужское, женское и детское

Содержание

Кондиционеры на 100 кв.м. (BTU 36, 10,0 кВт)

Подбор кондиционеров

Интернет-магазин «Климавент» предлагает к продаже качественные кондиционеры на 100 кв.м. по ценам от производителей. В данном разделе представлены настенные сплит системы мощностью от 7.5 до 10 кВт, способные работать как на охлаждение, так и на обогрев. В квартирах и жилых домах такие кондиционеры устанавливаются не очень часто, основная область их применения – офисы, производственные и общественные помещения площадью до 100 квадратных метров.

Наш ассортимент

Наш рейтинг лучших моделей 100 кв.м. смотрите в каталоге отмеченные знаком «Рекомендуем» «Хит продаж». В нашем каталоге представлены кондиционеры на 100 квадратов ведущих мировых брендов:

  • Royal Clima;
  • General Climate;
  • IGC;
  • NeoClima;
  • Kentatsu;
  • Hisense;
  • Haier;
  • Dantex;
  • Electrolux;
  • LG;
  • Gree;
  • Mitsubishi Electric;
  • Fujitsu;
  • Panasonic;
  • Daikin.

Вся климатическая техника поступает на наши склады непосредственно от производителей без привлечения третьих лиц, что дает нам возможность предлагать своим клиентам наиболее выгодные условия. В каталоге содержится подробная информация по каждой модели кондиционера с отзывами покупателей, благодаря чему вы можете сделать оптимальный выбор, но если вам нужна помощь, то всегда можно написать или позвонить нам.

Преимущества компании «Климавент»

Почему многие предпочитают купить кондиционер на 100 кв м именно в нашем магазине:

  • Огромный выбор, доступная стоимость;
  • Только высококачественное сертифицированное климатическое оборудование;
  • Постоянные акции, привлекательные скидки;
  • Оперативная доставка по Москве и в регионы России;
  • Услуги установки и монтажа;
  • Гарантия, сервисное обслуживание;
  • Индивидуальный подход.

Система душевая ПРЕСТИЖ ЦС лейка квадрат D200 ДС001005

Описание

Соверменные душевые системы представляют собой универсальные конструкции. Отдельно душевые стойки и комплекты со смесителем. Их с одинаковым успехом можно устанавливать как в душевых кабинах, так и над трдиционными ванными. Под торговой маркой «ЦС» — совместно с другими Российскими заводами выпускаются смесители, технически изготовленные с учетом особенностей Российского рынка. Полностью ремонтопригодные в Российских условиях, с возможностью использования запчастей, выпускаемых Российскими сантехническими заводами в соответствии с ГОСТ 25809-96, ГОСТ 19681-94. ТУ 4951-001-52710068-2007.

Характеристики

Характеристики

Торговый дом «ВИМОС» осуществляет доставку строительных, отделочных материалов и хозяйственных товаров. Наш автопарк — это более 100 единиц транспортных стредств. На каждой базе разработана грамотная система логистики, которая позволяет доставить Ваш товар в оговоренные сроки. Наши специалисты смогут быстро и точно рассчитать стоимость доставки с учетом веса и габаритов груза, а также километража до места доставки.

Заказ доставки осуществляется через наш колл-центр по телефону: +7 (812) 666-66-55 или при заказе товара с доставкой через интернет-магазин. Расчет стоимости доставки производится согласно тарифной сетке, представленной ниже. Точная стоимость доставки определяется после согласования заказа с вашим менеджером.

Уважаемые покупатели! Правила возврата и обмена товаров, купленных через наш интернет-магазин регулируются Пользовательским соглашением и законодательством РФ.

ВНИМАНИЕ! Обмен и возврат товара надлежащего качества возможен только в случае, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, упаковка.

Доп. информация

Цена, описание, изображение (включая цвет) и инструкции к товару 

Система душевая ПРЕСТИЖ ЦС лейка квадрат D200 ДС001005 на сайте носят информационный характер и не являются публичной офертой, определенной п.2 ст. 437 Гражданского кодекса Российской федерации. Они могут быть изменены производителем без предварительного уведомления и могут отличаться от описаний на сайте производителя и реальных характеристик товара. Для получения подробной информации о характеристиках данного товара обращайтесь к сотрудникам нашего отдела продаж или в Российское представительство данного товара, а также, пожалуйста, внимательно проверяйте товар при покупке.

Купить Система душевая ПРЕСТИЖ ЦС лейка квадрат D200 ДС001005 в магазине

Тихвин вы можете в интернет-магазине «ВИМОС».

Статьи по теме

Как быстро решить задачу наименьших квадратов (недетерминированная система)?



У меня есть программа в R, которая вычисляет большое количество решений наименьших квадратов (>10 000: обычно 100 000+), и после профилирования это текущие узкие места для программы. У меня есть матрица A с векторами столбцов, которые соответствуют остовным векторам, и решение b . Я пытаюсь решить для решения наименьших квадратов x из Ax=b . Матрицы обычно имеют размер 4xj — многие из них не являются квадратными (j < 4), и поэтому общие решения для недетерминированных систем-это то, что я ищу.

Главный вопрос: каков самый быстрый способ решить недоопределенную систему в R? У меня есть много решений, которые используют нормальное уравнение , но я ищу процедуру в R, которая быстрее, чем любой из приведенных ниже методов.

Например: Решите систему для x , заданную Ax = b , учитывая следующие ограничения:

  • Система не обязательно детерминирована [обычно недетерминирована] ( ncol (A) <= length(b) всегда имеет место). Таким образом, solve(A,b) не работает, потому что для решения требуется квадратная матрица.
  • Вы можете предположить, что t(A) %*% A (эквивалент crossprod(A) ) не является сингулярным- это проверяется ранее в программе
  • Вы можете использовать любой пакет, свободно доступный в R
  • Решение не обязательно должно быть красивым — оно просто должно быть быстрым
  • Верхняя граница размера A составляет разумно 10×10, а нулевые элементы встречаются нечасто — A обычно довольно плотен

Две случайные матрицы для тестирования…

A = matrix(runif(12), nrow = 4)
b = matrix(runif(4), nrow = 4)

Все нижеприведенные функции были профилированы. Они воспроизводятся здесь:

f1 = function(A,b)
{
  solve(t(A) %*% A, t(A) %*% b)
}
f2 = function(A,b)
{
  solve(crossprod(A), crossprod(A, b))
}
f3 = function(A,b)
{
  ginv(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b) # From the `MASS` package
}
f4 = function(A,b)
{
  matrix.inverse(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b) # From the `matrixcalc` package
}
f5 = function(A,b)
{
  qr.solve(crossprod(A), crossprod(A,b))
}
f6 = function(A,b)
{
  svd.inverse(crossprod(A)) %*% crossprod(A,b)
}
f7 = function(A,b)
{
  qr.solve(A,b)
}
f8 = function(A,b)
{
  Solve(A,b) # From the `limSolve` package
}

После тестирования f2 является текущим победителем. Я также тестировал методы линейных моделей — они были смехотворно медленными, учитывая всю остальную информацию, которую они производят. Код был профилирован с использованием следующих параметров:

library(ggplot2)
library(microbenchmark)

all.equal(
  f1(A,b),
  f2(A,b),
  f3(A,b),
  f4(A,b),
  f5(A,b),
  f6(A,b),
  f7(A,b),
  f8(A,b),
          )

compare = microbenchmark(
  f1(A,b),
  f2(A,b),
  f3(A,b),
  f4(A,b),
  f5(A,b),
  f6(A,b),
  f7(A,b),
  f8(A,b),
  times = 1000)

autoplot(compare)
r matrix linear-algebra least-squares
Поделиться Источник Mark    
28 декабря 2014 в 08:35

1 ответ


  • регрессионная модель наименьших квадратов

    Мне интересно, может ли кто-нибудь помочь мне понять, что стоит за Approx и approxfun. Я знаю, что эти две функции выполняют линейную интерполяцию, однако я не нашел никаких ссылок на то, как они это делают. Я предполагаю, что они используют регрессионную модель наименьших квадратов, но я не…

  • Двумерная подгонка наименьших квадратов

    У меня есть двумерный набор данных с некоторыми фиксированными измерениями ( xLen и yLen ), который содержит синусоидальную кривую. Я уже определил частоту синусоидальной кривой и сгенерировал свои собственные синусоидальные данные с использованием частоты SineData =…



9

Как насчет Rcpp ?

library(Rcpp) cppFunction(depends='RcppArmadillo', code=' arma::mat fRcpp (arma::mat A, arma::mat b) { arma::mat betahat ; betahat = (A.t() * A ).i() * A.t() * b ; return(betahat) ; } ') all.equal(f1(A, b), f2(A, b), fRcpp(A, b)) #[1] TRUE microbenchmark(f1(A, b), f2(A, b), fRcpp(A, b)) #Unit: microseconds # expr min lq mean median uq max neval # f1(A, b) 55.110 57.136 67.42110 59.5680 63.0120 160.873 100 # f2(A, b) 34.444 37.685 43.86145 39.7120 41.9405 117.920 100 # fRcpp(A, b) 3.242 4.457 7.67109 8.1045 8.9150 39.307 100

Поделиться Khashaa     28 декабря 2014 в 09:38


Похожие вопросы:


Оптимизация наименьших квадратов (матриц) в R

Вчера я задал вопрос об оптимизации наименьших квадратов в R, и оказалось , что функция lm -это то, что я искал. С другой стороны, теперь у меня есть еще один вопрос оптимизации наименьших…


Библиотека собственных наименьших квадратов

Я хочу использовать задачу наименьших квадратов с использованием библиотеки Eigen. Мои варианты 2, sysAAA.jacobiSvd (Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV ).решить (sysBBB )…


Разреженный ограниченный линейный решатель наименьших квадратов

Этот отличный ответ SO указывает на хороший разреженный решатель для Ax=b , но у меня есть ограничения на x , так что каждый элемент в x равен >=0 и <=N . Кроме того, A огромен (около…


регрессионная модель наименьших квадратов

Мне интересно, может ли кто-нибудь помочь мне понять, что стоит за Approx и approxfun. Я знаю, что эти две функции выполняют линейную интерполяцию, однако я не нашел никаких ссылок на то, как они…


Двумерная подгонка наименьших квадратов

У меня есть двумерный набор данных с некоторыми фиксированными измерениями ( xLen и yLen ), который содержит синусоидальную кривую. Я уже определил частоту синусоидальной кривой и сгенерировал свои…


Минимизация Наименьших Квадратов Комплексные Числа

Я использую свой Matlab, но это мое видение, чтобы в конечном итоге переключиться на выполнение всего моего анализа в Python, так как это реальный язык программирования и несколько других причин….


Минимизация наименьших квадратов в пределах порога в MATLAB

Набор cvx для MATLAB может решить (казалось бы, невинную) задачу оптимизации ниже, но он довольно медленный для больших полных матриц, с которыми я работаю. Я надеюсь, что это связано с тем, что…


Линейная регрессия против замкнутой формы обыкновенных наименьших квадратов в Python

Я пытаюсь применить метод линейной регрессии для набора данных из 9 выборок с примерно 50 объектами, используя python. Я пробовал различную методологию линейной регрессии, то есть замкнутую форму…


Метод наименьших квадратов на практике

Очень простая задача регрессии. У меня есть три переменные x1, x2, x3 с некоторым случайным шумом. И я знаю целевое уравнение: y = q1*x1 + q2*x2 + q3*x3 . Теперь я хочу найти целевые коэффициенты:…


ojAlgo решает задачу наименьших квадратов с помощью ExpressionsBasedModel

Я пытаюсь понять, как использовать класс ExpressionsBasedModel для решения задач наименьших квадратов и построил минимальную задачу, но не получаю ожидаемого результата. Моя игрушечная проблема…

Система уравнений квадраты и кубы

В ответ на «плиз» в комментариях решаю систему уравнений с квадратами и кубами возле иксов и игреков. Честно признаюсь, не люблю я в этой фигне ковыряться. Каждое решение состоит из двух независимых элементов: собственно математики и бюрократических правил оформления решения. Если математика не подвластна ни людям, ни богам, то бюрократические правила зависят исключительно от прихотей бюрократов. Каждый руководитель бюрократической системы считает своим долгом изменить существующие бюрократические правила, тем самым вписать свое имя в историю науки. Но… Бюрократы приходят и уходят, а наука остается наукой.

Я уже очень давно сбежал из мест дрессировки обезьян — школы, техникума, института… А посему существующих правил записи решения я не знаю. Да и каждый учитель волен выдумывать свои собственные правила. А по сему свое решение я запишу так, как умею, и дам некоторые пояснения.

Оба уравнения системы имеют одинаковый элемент, который можно выделить — это икс в квадрате умноженный на игрек в квадрате. Заменим его на элемент «а». Перепишем заново нашу систему уравнений. Многоэтажные показатели степени возле икса и игрека исчезли, а это уже обнадеживает.

Из второго уравнения выразим наше «а» через икс и подставим это значение в первое уравнение. У нас получилось, что игрек относится к иксу как восемь, то есть в одном игреке от нас спрятали восемь иксов. Возвращаемся к уравнению «а» и вместо игрека подставляем его значение в восемь икс. У нас получается, что «а» равняется шестидесяти четырем иксам в четвертой степени.

Возвращаемся к той системе уравнений, где у нас «а» умноженное на игрек равняется шестнадцати, а «а» умноженное на икс равняется двум. Из второго уравнения мы без труда находим значение икс. Главное, правильно выковырять корень пятой степени. Но, составители системы уравнений особым садизмом не отличаются, а потому нам это удается без труда, представив число тридцать два как двойку в пятой степени. Дальше значение икса подставляем в первое уравнение и находим значение игрека.

Я не знаю, можно так решать уравнения или «низзззя», но проверка в конце показывает, что я нашел правильные значения икса и игрека.

ВТБ Бизнес Онлайн — Банк ВТБ

Ошибка свойственна только при работе в старом дизайне системы «ВТБ Бизнес Онлайн».

Причинa:

Не установлен компонент криптографической защиты информации ActiveX.

Необходимо установить модуль криптографической защиты информации ActiveX. Внизу страницы входа в систему «ВТБ Бизнес Онлайн» отображается панель информации с предложением установить надстройку ActiveX.

Для установки компонента необходимо нажать на кнопку «Установить» на панели информации и следовать указаниям на экране.

Сверить данные значения полей в отображаемом поле информации и в появившемся окне «Предупреждение системы безопасности».

«Имя» — ВТБ. Модуль криптографической защиты информации — «Издатель» — Step Up, Inc и подтвердить установку компонента ActiveX кнопкой «Установить».

Если на странице регистрации отсутствует всплывающее окно, воспользуйтесь Инструкцией по установке / переустановке компонента ActiveX (см. раздел «Инструкции»).

Если после установки компонента ActiveX ошибка сохраняется, необходимо проверить следующие настройки браузера.

Для корректной установки компонента необходимо, использовать учетную запись локального администратора, использовать 32-разрядный браузер Internet Explorer версии 11.0 и выше. В браузере Internet Explorer выбрать «Сервис», вкладку «Свойства обозревателя», в появившихся настройках выбрать вкладку «Безопасность» и снизить уровень безопасности для зоны «Интернет» на «Средний» или «Низкий» уровень. После этого выбрать вкладку «Конфиденциальность» и снять отметку «Блокировать всплывающие окна».

Если после проделанных действий ошибка сохраняется, и компонент не устанавливается, необходимо открыть локальный диск C:\WINDOWS\system32, по поиску найти файлы «mespro.dll», «mespro.sig», «mesproax.dll», «mesproax» и удалить их. После удаления файлов необходимо обновить страницу в 32-разрядном браузере Internet Explorer версии 11.0 и выше и повторить установку компонента ActiveX.

Если данные действия не дадут результата, необходимо сделать сброс настроек Вашего браузера Internet Explorer. В 32-разрядном браузере Internet Explorer версии 11.0 и выше выбрать «Сервис», вкладку «Свойства обозревателя», в появившихся настройках выбрать вкладку «Дополнительно» и нажать кнопку «Сброс».

В случае если стандартные действия не привели к положительному результату, необходимо обратиться к системному администратору, так как ошибка может носить локальный характер.

Квадрат Пифагора

Екатерина  10 августа 2016 в 18:01 |  Квадрат Пифагора

У меня вот какой вопрос,почему вы пишите в примере 44 Лейсан Утяшеву,когда в реале у неё их нет))может ошибка вышла?))

In-contri:
Да, конечно же, у нее 22, а не 44. Спасибо за внимательность!

Татьяна  10 августа 2016 в 17:39 |  Квадрат Пифагора

Очень нравиться !!!Совпадение 80%. Только мало информации о цифрах!! 4 — это папа энергия мужская, 2 — это мама , женская энергия . если много 2 , значит мама очень заботилась в детстве , если нет , значит мама была занята чем то другим. цифры способны перемещаться в другие квадраты!!! много 1111 , значит человек любит говорить и командовать и так можно написать о всех цифрах!!! Я использую при гадании когда вижу цифры, понимаю какой человек и что можно ожидать от него!!!!! Спасибо большое за ваш сайт!!! Очень Вам благодарна

In-contri:
Интересная гипотеза насчет двоек, но на самом деле потенциал энергии врожденный. Хотя, конечно, его можно в какой-то степени развить.

Марина  11 января 2015 в 0:44 |  Квадрат Пифагора

Здравствуйте.

Результаты, действительно, поражают. Сходство процентов, чисел и прочего с реальными качествами людей — если не на все 100, то на 90 процентов точно! Спасибо вам за проделанную работу. Очень интересно читать и анализировать результаты.

Но хотелось бы еще задать вопрос или, точнее, попросить совета. Здесь обычно просят советы на тему отношений, но у меня другая проблема. Все же надеюсь, что вы ответите.

И проблема эта состоит в том, что я никак не могу определиться, чем же мне заниматься в не таком уж и далеком будущем. Мне всю жизнь говорили, что волноваться не стоит, мол, успеется еще… Вот что-то не успелось. Даже близко не представляю, чем мне заниматься в будущем. Какая бы сфера не начинала меня интересовать, я осознаю, что в ней есть люди, справляющиеся с делом намного лучше, а от меня толку будет мало. Учеба дается мне легко, мне интересно узнавать новое, но в то же время я понимаю, что знаю очень и очень мало, я попросту ленюсь. Хочется, так сказать, познать нечто большое и великое. А это познается не за одну минуту и даже не час. Что огорчает 🙁 И каждый раз, начиная углубляться во что-то, я в скором времени останавливаюсь, понимая, что это «не мое». А может, это просто оправдание своей лени? Не может ведь не быть в мире этого самого «моего».

Извините, написала довольно запутанно. Вот мои цифры из квадрата Пифагора: 1 2 3 44 5 66 8 999, по знаку зодиака я близнец (если это сыграет какую-то роль, ведь близнец я не самый типичный).
Очень хотелось бы, чтобы мне помогли разобраться в себе и помочь.

In-contri:
Марина, у вас самая распространенная «болезнь» для всех носителей 3 в квадрате. И самый же распространенный вопрос. Главная проблема людей вашего склада, что быть, как все — получить высшее, стать менеджером, выйти замуж и родить детей — не тот путь, который вы хотели бы пройти. Душа требует чего-то большего. И, знаете, на самом деле это очень даже хорошо и правильно. Итак, чем же вам помочь?

Начнем с того, что может быть или не может быть в мире того самого «вашего». Ответом лучше всего послужит поговорка «талантливый человек талантлив во всем». Смысл заключается в том, что талантливому человеку по большому счету не важно, где реализовывать себя — главное реализовывать и достигать цели. Но ведь то же самое касается не только талантливых людей. Хотя это свойство «талантливый» скорее общественный ярлык и все люди в потенциале примерно одинаково талантливы. Следовательно, путей для вас бесчисленное множество и ваша воля выбрать один или сразу несколько из них. Так как же найти этот путь?

Из своего жизненного опыта совершенно точно могу предложить два одинаково рабочих способа. Первый будет комментарием к вашей фразе:

Какая бы сфера не начинала меня интересовать, я осознаю, что в ней есть люди,
справляющиеся с делом намного лучше

Такое заблуждение, пожалуй, наиболее популярное в наше время, когда вокруг все сферы, какие только можно, уже заняты и, как говорят в бизнесе, рынок переполнен игроками. И очень часто даже весьма сильными игроками. Только вот главное все же, к чему надо стремиться при выборе своей сферы — это не быть лучше кого-то, а видеть возможность предложить в этой сфере то, чего не предложили или не могут предложить другие. Вот в чем истинный смысл самореализации. Сделать что-то, пусть это даже будет небольшого масштаба, но чего еще не было до вас.

В связи с этим могу сказать, что в наше время имеют хороший успех люди, предлагающие себя в очень узких темах. Сам сталкивался с такими людьми, занимающимися абсолютно уникальными вещами, о существовании которых ранее даже не задумывался. А оказывается человек этим занимается, а ты об этом узнал и жить без этого теперь не можешь — забавно выходит, но факт. Т.е. первый способ — это, получается, целых два пути: взять какую-то сферу, что больше лежит к душе, и предложить в ней что-то свое. Второй путь: быть настоящим инноватором и основать свою сферу.

Вторая очень жизненная подсказка по выбору сферы/пути/интереса. Представьте, что у вас есть некий источник доходов, покрывающий все месячные расходы, вследствие чего вам больше не требуется ходить на работу. Хотя… не работает такое допущение. Гораздо лучше работает жесткая мотивация: вы ходили всю предыдущую жизнь на работу в офис, а сегодня утром офис закрыли, компания обанкротилась, ваша нехитрая должность не востребована и, более того, у нее никаких перспектив в наступившее время. Между прочим, очень типичная ситуация для каждого 5-го после распада СССР. И вот, чем вы теперь можете заработать себе на жизнь, учитывая, что ваш предыдущий опыт, знания и навыки, приносившие зарплату, больше не котируются?

Один широкоизвестный в узких кругах бизнес-тренер говорит в аналогичном контексте примерно следующее: «ваша реальная ценность — это то, сколько вы сможете заработать завтра, если сегодня вас уволят». Какими бы бескомпромиссными не были эти условия, но нельзя не признать того, что только они лучше всего способствуют к открытию и скорейшему применению своих лучших, сильнейших, оригинальнейших качеств. А ваш «импульсивный» характер интеллекта 999, Марина, как нельзя лучше должен сработать в предложенной модели. Попробуйте подумать над этим.

  18 декабря 2014 в 0:41 |  Квадрат Пифагора

Доброго времени суток!

Уже не первый раз замечаю, что по моей дате рождения (24.01.90), в графе, которая связана с интимом, пишут, что, мол, я не хочу близости, что она не требуется или я пассивен в этом деле. Но, поверьте мне, это не так. Я с ранних лет интересуюсь этой стороной жизни людей и мне всегда мало 🙂 Извините за подробности. Но как же так? Мне не обидно. Мне очень интересно разобраться — почему в сексуальной жизни по Пифагору или по Знаку зодиака, кругом пишут, что я никакой в этом деле или мне это не интересно? Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Заранее спасибо.

In-contri:
Дэймон, ваш вопрос вызвал неподдельный интерес. Давайте разбираться.

Во-первых, 24 января — это Водолей. Почему Водолей «никакой в этом деле» и кто такое мог написать, я не знаю. Зато для вас теперь будет своеобразный фильтр, каким сайтам и описаниям стоит доверять. Знаков «никаких в этом деле» не может быть совершенно точно. Знаки — это прежде всего подмеченные еще очень много веков назад характерные наборы личностных качеств, обычно свойственные людям, рожденным в определенный период. Как можно додуматься заклеймить целый знак не личностным качеством, а целым чуть ли не физическим недугом «никакой в этом деле» — загадка.

Во-вторых, ваш квадрат Пифагора хоть и говорит о холодном «нулевом» темпераменте:
— основные качества 11 2222 44 6 8 99
— т.о. производный Темперамент, складывающийся из 3, 5 и 7 действительно в вашем случае не имеет цифр

Но вместе с этим есть высокая самооценка в 6 баллов и есть сильнейшая от природы харизма/энергетика 2222 в сумме с привлекательной внешностью 44. Данный набор безусловно привлекает противоположный пол. Взяв во внимание ваш характер 11, рискну предположить, что чаще посыл для отношений с вами исходит не от вас, а от заинтересованной стороны противоположного пола. Это может быть не явно, но скорее девушка дает первой знать, о своей симпатии к вам и тогда уже вы отвечаете. Специфика отношений, когда девушка делает первый шаг, явный или неявный, состоит в том, что, как правило, женское чутье на совместимость несравнимо выше мужского, поэтому в подобных отношениях обычно есть хотя бы пересечение в эмоциональных или сердечных уровнях.

Итак, Деймон, гипотеза относительно вас состоит в следующем:
— раз присутствует спрос на вашу персону, значит, есть и предложение с вашей стороны
— большинство ваших партнерш скорее всего имели совместимость по 2/4 чакрам с вами. Т.е. им заведомо все нравилось.

Имею в виду, что отправной точкой являлся не интерес ваш, а интерес к вам противоположного пола. Причем интерес, подкрепленный позитивной совместимостью. Так или иначе, мы знаем, что качества из квадрата Пифагора являются как бы стартовыми для нас и мы уже вольны распоряжаться ими, как того хотим. Вы же, Деймон, захотели и прокачали навык, связанный с «этим делом», даже несмотря на его «нулевой» уровень при рождении. Склоняюсь к тому, что этому способствовало наличие у вас мощной энергетики 2222, которую вы попросту не знали, куда еще использовать, кроме как на направленные в вашу сторону симпатии женского пола. Могу, конечно, ошибаться, но выглядит как-то так. Надо отметить, что ваш случай очень специфический.

Артем  17 декабря 2014 в 23:42 |  Квадрат Пифагора

Офигительно!!! Квадрат Пифагора…

Дата Рождения Гордон Гекко (из фильма «Уолл-Стрит» и «Уолл-стрит 2 Деньги не спят») = 6 мая 1941 г. = Зарабатывание денег = 6 !!!!!!!!! — «Зациклен» — ничего не видит перед собой, кроме достижения материального благополучия. Может браться сразу за несколько работ, быстро уставая от этого. В периоды усталости вынужден имитировать деятельность. —- ??? это как, создатели фильма за ранее персонажу рассчитывали дату рождения? ))))))

In-contri:
Артем, спасибо за любопытное наблюдение. Мягко говоря, сомневаюсь, что создатели фильма могли все сразу просчитать, но все же данные персонаж и его дата рождения имеют интересные особенности.
Полный набор основных качеств выглядит как: 111 2 44 55 66 8 9. Соответственно, важными производными качествами являются целеустремленность в 5 цифр (1-4-7) и, как вы заметили, то самое зарабатывание денег 6 цифр (4-5-6).

Важными качествами для предпринимателя-финансита являются:
— импульсивный «золотой» характер 111, позволяющий подстраиваться и взрываться, когда надо
— конечно же, внешность 44, располагающая к себе партнеров и подходящая для обложек журналов
— развитая логика 55 и интеллект 9, чтобы просчитывать сделки
— материальность/прагматизм/трудолюбие в виде 66

Так вот в этой связи интересно, что для игры роли Гордона Гекко был выбран Майкл Дуглас. Его день рождения 25 сентября 1944 года. И квадрат: 1 2 333 444 5 7 99. Если отбросить творческие три тройки Майкла, то его близость с вымышленным персонажем по ключевой комбинации яркой внешности (444 и 44), наличию логики (5 и 55) и интеллекта (99 и 9) — не менее захватывающее совпадение.

UPD: не сразу дошло, что современным поколением, безусловно, имеется в виду, не Майкл Дуглас в роли Гордона Гекко, а Леонардо Ди Каприо! Что ж, не хотелось бы обижать поклонников таланта Леонардо Ди Каприо, но мое мнение все же, что это роль Дугласа, нежели вечного тинейджера Ди Каприо. Может быть, это и не так. Но ваш покорный слуга из числа поклонников классики. Т.е., например, если Джеймс Бонд, то только Шон Коннери, а если «Черепашки ниндзя», то те самые из 90-х, если «Веселые ребята», то Леонид Утесов в роли Потехина, но никак не Иван Дорн ))

Кстати, о Ди Каприо, раз уж зашла речь: у него лишь одна 4 «красоты», развитая харизма 22, но лишь одна творческая 3. Даже в цифрах Майкл Дуглас выглядит помощнее.

Гульжахан  17 августа 2014 в 14:57 |  Квадрат Пифагора

Все правда. Но труд-рукоделие и удача-везение у меня полная противоположность.

In-contri:
Гульжахан, квадрат Пифагора говорит о качествах, данных с рождения. Следовательно, не совсем понятно, что вы имеете в виду: или Пифагор указал на слабое развитие этих качеств, а у вас они, наоборот, сильные. Либо в вашем квадрате эти качества выражены, а в жизни никак не проявляются. Второй вариант бывает очень редко. И он означает, что человек не видит своих талантов и не умеет ими пользоваться. Первый же вариант распространен повсеместно: люди, обладающие качеством в 1 цифру, при должном усердии довольно легко добиваются развития, соответствующего 2 цифрам. А это уже как-никак в 2 раза больше, чем изначально. Возможно, именно так вы и развили рукоделие. Насчет везения спорить не буду. Если вы считаете, что вам везет по жизни, то за вас стоит только порадоваться.

  3 августа 2014 в 21:46 |  Квадрат Пифагора

Здравствуйте! Читал старые отзывы и наткнулся на отзыв девочки Асель (дата отзыва 12.09.13),где вы посоветовали реализовать ей свои способности в программировании.Сам я буквально месяц назад закончил ВУЗ на специальность экономист-менеджер,не скажу что это прямо моё,но и не тошнит 🙂 На данный момент в поиске работы.Честно сказать,давно думал о том,чем мне было бы интересно заниматься в жизни,но никак не мог найти своего. Последнее время немного тяготею к психологии,но опять же — немного и трудно представить как именно себя реализовать в данной области.
Заинтересовал ваш комментарий на мой отзыв: «А вам хочется пожелать успехов в раскрытии своих немногочисленных, но по-настоящему мощных векторов развития личности!»(отзыв 01.06.14)
Не могли бы немного разъяснить этот комментарий? И куда бы вы посоветовали податься человеку моего типа?
Благодарю за внимание и надеюсь на ответ 🙂

upd: Дата рождения: 16.11.91.

In-contri:
Go, ваш квадрат Пифагора может служить просто образцом по тому, как работать с этим расчетом и искать свой путь. Итак, ваши качества из квадрата:

Основные качества Производные качества
Характер 7 Самооценка 9
Энергетика 2 Предпринимательство 1
Творчество Потенциал таланта 5
Здоровье Целеустремленность 8
Логика Семейность 2
Труд 1 Стабильность 5
Удача 1 Духовный потенциал 11
Долг Темперамент 1
Интеллект 4

Соответственно, вторым шагом лучше сразу отсечь то, что подходит не лучшим образом. И тут сразу же мы видим, что, например, спортсмен (нужны здоровье, т.е. 4) из вас вряд ли получится, да и предпринимательская жилка (производное качество — сумма чисел в ячейках 4, 5 и 6) тоже от природы не доминирует. Тем не менее, в школу олимпийского резерва вы не пошли, а вот в экономический ВУЗ почему-то да. Хотя очень хорошо понимаю вас, т.к. основное образование тоже экономическое и тоже получал ради корочек. Как и большинство, наверное, в последние десятилетия. Но речь не о том. Здесь имеется в виду, что экономист, как коммерсант, не похоже на вашу лучшую роль. А вот эксперт по расчету прогнозов движения рынков ценных бумаг, допустим, в аналитическом отделе какого-нибудь банка — это уже ближе. Там была бы возможность на 100% проявить свой потенциал интеллекта в 9999, а затем и талант в 5 цифр. А спустя еще какое-то время к ним добавятся потенциал характера 1111111 и целеустремленность в 8, которые помогут стать руководителем всей аналитики. Карьерный путь с фиксированной зарплатой и сложными задачами — вот, то что наиболее комфортно для тех, у кого предпринимательство не больше 3 и высокая тяга к стабильности (у вас она 5). Но это самый простой и, может быть, для кого-то скучный путь.

Людям с экстра развитыми основными качествами, начиная от 3 цифр, часто не хватает в обычной жизни возможностей для их проявления. И поэтому чувство того, что жизнь не полной мере раскрыта им, часто заставляет таких людей начинать искать свой собственный путь в предпринимательстве, творчестве или общественном самовыражении. В вашем случае, как обладателю интеллекта 9999 и воли 1111111, грех не порекомендовать открыть свою ИТ компанию, возглавив команду разработчиков. Однако, посмотрев на большинство успешных стартаперов в этой сфере, можно выделить почти у каждого из них изобретательские наклонности хотя бы в 3 или 33. Чтобы не конкурировать с подобными индивидуумами вам, возможно, стоило бы создать такую ИТ-компанию, которая не изобретает велосипедов, а решает готовые задачи заказчиков. Только вот самое сложное в вашем случае то, что переход в ИТ сферу потребует реально переформатировать свою жизнь и переквалифицироваться от гуманитарной экономики (по факту сейчас экономическое образование ближе к гуманитарному) в сторону технаря. Если видите силы в себе, то вперед. А так, на самом деле, рекомендовать можно многое.

Хотел бы еще добавить, что в российском списке Форбс довольно много людей с качествами, примерно как у вас: сильный характер, высокий интеллект и неизменно завышенная самооценка с высоким духовным потенциалом. И ведь у каждого был свой собственный путь. Хотя и начинался в похожее время смутных 90-х, когда без внутреннего стержня и здравого ума, хотя бы на уровне самосохранения, нельзя было выстоять в бизнесе. Так вот в ИТ-сфере, по крайней мере в России, сейчас те же 90-ые. В связи с чем я и рекомендую многим читателям, обращающимся с подобным вашему вопросом и имеющим хороший интеллект или изобретательские качества, попробовать себя именно в этом направлении. В 20 с небольшим лет не так страшно все бросить и переучиться, как в 30 или 40 лет, когда это по объективным причинам невозможно.

Юлия  20 июля 2014 в 23:18 |  Квадрат Пифагора

Ого!.. и как это понимать? Вот решила проверить дядю: что же он за «фрукт» у нас такой. Объясню почему: его по жизни отличало какое-то «вездесущество»- он умеет практически все и вся. Если не знает, то берется за это и с легкостью осваивает. И в точных науках он силен, и творчески очень даже одарен: у него практически оперный голос с абсолютным слухом (чистая правда, без преувеличений!!!). И вкус художественный у него замечательный. Да и руками может сделать и отремонтировать что угодно. Сейчас заканчивает отделку дома, который он практически построил САМ с нуля. Так сказать, «в свободное от работы время». И это в его-то годы. Рассчитала. Но, кроме, выдающихся семи 2 ничего выдающегося и не нашла. Может, я что-то неправильно понимаю? Ведь, по идее, человек с отсутствием 3 — никак не может быть технарем? Будьте добры, прокомментируйте, пож-ста, человека с датой рождения 12.02.1952.

In-contri:
Юлия, интереснейший пример вы привели. Попробуем разобраться вместе.

Во-первых, как уже говорили, лучше всего потенциал личности оценивать по самым развитым врожденным качествам. Т.о., если полный набор качеств для вашего дяди будет: 1 2222222 4 5 9, то самые основные, образующие «фундамент» личности — это энергетика 2222222, самооценка 9 и семейность 8 (не она ли «помогала» строить дом своими руками все это время?).

Что ж, если вы говорите, что кроме 2222222 ничего выдающегося не нашли, то я вам отвечу, что, если бы вживую на вашем примере не увидел такую сверх-энергетику, то ни за что бы не поверил, что она вообще бывает. И еще хотелось бы пояснить, что не бывает личностей, у которых в каждом качестве по 4-5 цифр. Поэтому любое развитое качество всегда дается за счет дефицита в других. В случае вашего дяди удивительно было бы при 7 цифрах в одной ячейке видеть хотя бы 2 или 3 в другой. Поэтому само по себе качество 2222222 — уже успех или дар, как будет угодно.

Во-вторых, не следует забывать про базовые качества, присущие знаку Зодиака каждого из нас. Для вашего дяди этим знаком является представитель воздушной стихии Водолей. А значит, что творчество и разнообразие идей для него являются нормой жизни. Знак сам по себе очень художественный и музыкальный, а еще вдобавок и не с одной парой двоек, а сразу с несколькими, что значит потенциал музыканта-исполнителя-ведущего есть весьма хороший. И очень повезло, что энергии для воплощении всех идей хватило и хватает с запасом. Знаете, как говорят, что в жизни перед каждым открыто много дорог и надо только выбрать свою, чтобы затем идти, не сворачивая. Так вот, ваш дядя, благодаря своим супер энергетическим возможностям, просто сломал этот стереотип и сумел пройтись, наверное, по большинству дорог, открывавшихся перед ним. При этом важно, что имея сверх завышенную самооценку, он всегда каждый вид своей обширной деятельности просто не мог делать на уровне какой-то средней планки, а всегда стремился к максимуму. Поэтому, если петь, то поставленным тенором, а если уж строить, то не дачку на участке в 6 соток, а сразу дом.

Я представляю, насколько это яркий и замечательный родственник в вашем семейном кругу, Юлия. Но не кажется ли вам, что вся эта супер-энергетика так и не нашла своего главного вектора в жизни? Ведь имея сверх-способности личность всегда в душе стремится и к сверх-результатам. Пожалуй, для обладателей 222 и выше главный вопрос: туда ли они тратят себя? И могли бы они достичь большего, если бы взяли, к примеру, и направили весь свой потенциал по направлению одного вектора, а не, как у них всегда получается в жизни, по множеству разных?

Про технические познания и качество 3 вы, наверное, не совсем правильно уловили. Для обычного понимания геометрии, математики, физики или планирования того же дома ни одной тройки не требуется. Скорее нормальный интеллект в 9 или немного логики (5). Тройки — это показатель глубины познания, а затем и творческие возможности в плане созидания чего-то нового на базе известных знаний. К примеру, Ларри Пейдж с 333 и Сергей Брин с 33, создавшие самую совершенную интеллектуальную систему на сегодня — Google, Эйнштейн с 3333, разработавший теорию относительности, наш соотечественник Акимов с 3333, посвятивший жизнь энергетики нового поколения. Вот примеры обладателей потенциала, связанного с цифрой 3 у Пифагора.

Антон  30 мая 2014 в 21:33 |  Квадрат Пифагора

Здравствуйте, автор сайта!

Спасибо вам за столь конкретный сайт, ничего лишнего и практически всё совпадает с действительностью (но они понятно, ведь ели бы совпадало всё, то любовь нельзя было бы называть самым глубоким, тайным и необъяснимым чувством человека). Благодаря вашему сайту, удаётся понять, что заинтересовало, и чего не хватает в том или ином человеке. Остаётся лишь только понять себя, что именно нужно тебе.

Именно поэтому хочу попросить вашего совета о том, какие варианты по совместимости есть у мужчины с характером 1, семейностью 2 и темпераментом 5. Очень интересна проблема инициативности в отношениях, когда женщина недовольна тем, что мужчина с осторожностью принимает те или иные решения. Просьба описать, как примерно выглядят варианты, когда характеры у обоих единицы и выше. Спасибо.

In-contri:
Антон, если мужчина, о котором идет речь, с характером 1, семейностью 2 и темпераментом 5 — это вы, то для вас есть хорошие новости: у вас очень много вариантов совместимости. Только сначала стоит выбрать верную позицию, с которой стоит подходить к совместимости с вашими данными.

Итак, чтобы было понятно, давайте на примерах. Есть у нас, допустим, 5 типажей мужчин:

— агрессивный лидер Барак Обама с характерными 11111, долями харизмы 22 и острого ума 99
— уравновешенный, расчетливый, харизматичный лидер Путин с 1111, 222, 55
— дерзкий, бросающий вызовы сильным мира сего (но проигравший им), харизматичный красавец Дуров с 111, 222, 444
— эрудированный, интересный, блещущий добрым остроумием ведущий Иван Ургант с мягким характером — 11, 33, 99
— одиночки-музыканты с грустью в глазах, любимые и ненавидимые одновременно: Кобейн с его бешеной энергетикой (характер 1 и 2222) и вечный мальчик Юра Шатунов, покоривший своим незатейливым, но искренним творчеством, девушек в 90-х годах (1, 333, 99)

И ведь на каждого из этих замечательных деятелей найдутся очень много женщин-поклонниц. И, кстати, далеко не факт, что у Обамы и Путина с множеством лидерских единиц таких женщин будет больше, чем у Кобейна, Шатунова и Урганта с их 1 и 11. Поэтому не количество единиц определяет привлекательность мужчины, а скорее то, как он смог реализовать данные ему таланты. Путей реализации, как видно из этого списка, довольно много.

Просто показалось, что вы, Антон, как будто спрашиваете, что же остается вам, мужчине с характером 1, когда все «варианты» уйдут тем, у кого больше единиц. Это совсем не так. Женщин очень много и каждая выбирает себе партнера по своим собственным критериям. Для вас, безусловно, самыми подходящими вариантами стали бы девушки с характером 1, как у вас, или «мягким» 11, или «золотой серединой» 111. Неприятная особенность союзов мужчин с 1 или 11 с женщинами 1111 / 11111 состоит в том, что женщины, рано или поздно полностью захватывая власть в отношениях с ощутимо более слабым партнером, начинают превращать его в подкаблучника. Часто во время ссор в таких парах можно слышать от лица женщины в адрес мужчины: «тряпка, ничтожество, ты никто» и т.п. А в паре с 1, 11, 111 микроклимат будет гораздо ровнее. Только если пара будет 1 и 1, то логичней мужчине все же взять на себя ведущую роль.

Еще, если брать особенности отношений с мужчинами, имеющими небольшое количество единиц и большое, то, возможно, что с теми, у кого 1 или 11, отношения в чем-то даже будут, если можно так выразиться, честнее. Ведь в парах с мужчинами 11111 и 1111, как правило, четко выражено: мужчина «покорил» женщину или взял силой, она была не в силах сопротивляться и так прожила с ним всю жизнь. Или пока он не бросил ее. А в паре с мужчинами 1 / 11 / 111 у женщины есть гораздо больше свобода выбора и проявления собственной инициативы. Следовательно, и связь имеет шанс быть по-настоящему взаимной и долговечной.

Поэтому в заключении, Антон, вам такие общие советы: ищите свои таланты и амплуа, не стесняйтесь проявлять их и девушка, заинтересовавшаяся вами, обязательно найдется. Потом уже для начала просто найдите возможность обозначить готовность к началу общения с понравившейся девушкой. Но, будучи в «активном поиске», не ограничивайтесь одним вариантом. Несколько ничем не обязывающих лайков или комментариев Вконтакте (как это сейчас модно) — и вот уже есть круг потенциальных партнерш есть. Можно еще использовать особую ауру неприступного гордого одиночки, присущую часто характерам 1. В этом тоже есть своя привлекательность для противоположного пола. В конце останется просто дождаться ответного проявления интереса. Да, и чуть не забыл: говорят, что многие девушки ощущают еще ауру сильных темпераментов 4 и 5. Поэтому комбинация ваших характера 1 и темперамента 5 может быть при умелом раскрытии весьма взрывоопасной.

Дина  26 мая 2014 в 21:58 |  Квадрат Пифагора

здравствуйте
большое спасибо за прошлый разбор моего холодного темперамента))) Все очень ясно.

Можете помочь разобрать квадрат Пифагора. Совсем непонятно про особый знак 666 и 8888? Парапсихолог это возможность оккультных способностей? И каким способом можно раскрыть способности? Заранее спасибо

In-contri:
Дина, с вами мы продолжим серию ответов на недавно опубликованные отзывы. Чем вызовем еще большее негодование сотен авторов отзывов, чьи письма ждут своего часа в ящике 🙂
Но ваши качества 666 и 8888, без сомнения, ценны для раздела Пифагора, поэтому пренебречь ими нельзя.

Здесь проще объяснить на примерах. Начнем с цифры 8. У Пифагора качество, выраженное этой цифрой обозначает социальную направленность человека, готовность что-то делать для общества, вопреки даже личным интересам. Поэтому, чем цифр в этой ячейке больше, тем «общественный долг», а именно это подразумевается под «долгом», развит сильнее. Для примера можно взять не раз упоминавшегося на наших страницах Адольфа Гитлера, имевшего 888. Приход Гитлера к власти в свое время был обусловлен его жаждой поменять общество Германии, попавшее в то время в затяжной кризис, установить новый общественный, а затем и мировой порядок. Одной из ключевых особенностей Гитлера были его пламенные речи, которыми он буквально подчинял волю слушателей, внушая им веру в свои идеи. Из-за этого ему приписывали качества оккультного мага, экстрасенса или парапсихолога. Вот это врожденное и необъяснимое умение влиять на социум, которое проявляется при должном развитии, и есть черта знаков 888 и выше. Еще люди с таким качеством часто уже с детства чувствуют себя «избранными».

Чтобы развить качество воздействия на социум, лучше всего, как минимум, ознакомиться с опытом успешных лидеров, имевших от трех 8. Но, безусловно, самым эффективным способом будет личное обучение у носителя аналогичного качества. И здесь важно не ошибиться с учителем, чтобы не найти своего «Гитлера».

Про 666. Во множестве толкований квадрата Пифагора можно встретить описание этого качества буквально, как «печать сатаны». Однако, здесь-то и следовало бы сопоставить, когда жил Пифагор, а когда писалось Откровение Иоанна, где было упомянуто «число зверя». Так вот Пифагор жил за 5 сотен лет до нашей эры, а Библия писалась, соответственно, уже в период нашей эры. Тем более есть мнение, что под 666 имелся в виду конкретно император Нерон, с которым Пифагор ну никак не мог встретиться и, следовательно, вложить личность Нерона или христианскую трактовку в описание 666 Пифагор не мог.

Зато Пифагор жил уже при 12 месячном календаре (который на самом деле пришел еще от египтян) и, как известно, был последователем Каббалы и других эзотерических течений. Поэтому он мог создать описание для нескольких шестерок в своем квадрате только на основе тех знаний, что он изучал, и никак не на основе христианства. Значит, все-таки ничего «сатанинского» в 666 по Пифагору нет и это качество следует расшифровать, как развитую импульсивную степень физического труда, следующего за ним мастерства и в целом материально-ценностной ориентации личности.

Критический отзыв на автомобиль К-4386 ЗА-СПН: для какого типа разведчиков сделана эта машина?: ilya_prosto — LiveJournal

Поступил очень интересный отзыв об одной бронемашине, из представленных  на форуме «Армия-2021». Задаётся, как мне кажется, резонный вопрос: а  для какого типа разведчиков предназначен этот автомобиль? Приводятся  аргументы:

> Надо сказать, что машина мне эта жутко не понравилась, объясню почему. 

У нас есть устоявшаяся концепция боевой разведывательной машины. Изготавливались БРМ-1 и БРМ-2 на базе БМП-1 и БМП-2, и БРДМы. 

Машина для разведчиков должна отвечать следующим требованиям:
— Высокая проходимость;
— Тихая работа агрегатов, тихий выхлоп газов из трубы;
— Обеспечение работы разведчиков всем необходимым. 

Возьмём  БРМ-1 или БРМ-2. У них уменьшенный боекомплект, но зато из оборудования  имеется несколько радиостанций (УКВ-диапазона, КВ-диапазона), приёмник  УКВ-диапазона для работы с авиацией (хотя это на командирских машинах,  может, потом стали на все ставить). Плюс, на командирской машине стоял  простенький шифратор для связи с КШМ начальника штаба. В комплект  входила специальная телескопическая антенна для дальней связи. Имелся  агрегат бензиновый, чтобы работать с радиостанциями, не включая  двигателя. Бронирование соответствующее, проходимость высокая + бухта  телефонного провода и телефон, чтобы отойти от машины на несколько сотен  метров. Если машину обнаружат и уничтожат, то экипаж останется цел —  это у обычных войсковых разведчиков, не продвинутого спецназа, такие  машины стояли. Также в машине имелся встроенный лазерный дальномер и два  вида системы для определения собственных координат (в 90-е, по крайней  мере). Выставляешь машину, в планшет вставляется карандаш, закреплялась  карта, ты ставил карандаш в точку стояния. Начинали двигаться, карандаш  выводил маршрут движения на карту с точностью до квадрата карты. Это  первая система. Вторая: машину ориентируешь на север, вводишь координаты  точки стояния, едешь, а затем тебе выдаётся точка, куда ты приехал.  Опять же, с точностью до квадрата 5х5 км. 

В БРДМках, кроме  лазерного дальномера ничего особенного не было, но очень тихая работа  двигателя. Стоишь рядом — его почти не слышно. 

В общем,  автомобиль К-4386 ЗА-СпН, на мой взгляд, не удовлетворяет требованиям  именно по обеспечению работы на разведывательных заданиях. Хотя в ролике  заявляется, что машина как раз для разведчиков. 

Чего я ещё не  увидел? Место в боеукладке для ПТУРов. Может быть, его не показали,  конечно. Но вот пространство под коробки для пулемётных лент видно, а с  ПТУРами не понятно. Это раз. 

Два — сейчас ведь есть встроенные  оптико-электронные комплексы. Хотя бы место для их установки покажите,  пожалуйста? Нету. Нет телескопической антенны. Возможно, есть место под  радиостанции. Должна быть встроенная система  ГЛОНАСС/GPS-позиционирования. 

Что есть хорошее? Крупнокалиберный  пулемёт и установка ПТУР. Очень хорошо! А зачем миномёт? Миномёт хорош,  когда он в кузове установлен (как на израильских броневичках Sandcat —  прим. админа Убежища №8). Его тогда не надо сворачивать/разворачивать.  Это и Сирия показала, и Ближний Восток в целом, да и в Афганистане было  понятно. Донбасс, опять же. Кто не видел, как сворачивается миномётная  батарея после нескольких залпов по противнику (сколько операций нужно  совершить) в ожидании его ответки, тот недооценивает всю прелесть  миномёта в кузове транспортного средства. Ставили, например, «Васильки» в  кузове ГАЗ-66, а это, представьте, 5 человек расчёта: 3 на обслуживании  миномёта, кто-то даёт координаты цели. В К-4386 я пока не вижу  возможности пользоваться миномётом. Кстати, не видно мест для укладки  ящиков с миномётными минами — имущество это занимает много места и  требуется в немалых количествах, 2-3 минами в бою не обойдёшься, только  пристреляешься. Разработчики говорят о модульности кузова — ну, пускай  покажут все варианты и вариант с миномётом тоже. 

Короче говоря,  данная модель действительно больше подходит для ССО в качестве  бронированной «тачанки», но не для разведки и диверсантов. 

Метод наименьших квадратов

Мы начнем с выяснения того, что именно мы будем понимать под «наилучшим приближенным решением» несовместимого матричного уравнения Ax = b.

Определение

Пусть A — матрица размера m × n, а b — вектор в Rm. Решение методом наименьших квадратов матричного уравнения Ax = b представляет собой вектор Kx в Rn такой, что

расст (b, AKx) ≤dist (b, Ax)

для всех остальных векторов x в Rn.

Напомним, что dist (v, w) = Av − wA — это расстояние между векторами v и w.Термин «наименьшие квадраты» происходит от того факта, что dist (b, Ax) = Ab − AKxA является квадратным корнем из суммы квадратов элементов вектора b − AKx. Таким образом, решение методом наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов разностей между элементами AKx и b. Другими словами, решение методом наименьших квадратов решает уравнение Ax = b как можно точнее в том смысле, что сумма квадратов разности b − Ax минимизируется.

Метод наименьших квадратов: Рисунок

Предположим, что уравнение Ax = b несовместимо.Напомним из этого примечания в разделе 2.3, что пространство столбцов A — это множество всех других векторов c, таких что Ax = c согласованно. Другими словами, Col (A) — это множество всех векторов формы Ax. Следовательно, ближайший к b вектор формы Ax является ортогональной проекцией b на Col (A). Он обозначается bCol (A), следуя этим обозначениям в разделе 6.3.

ColAAxAxAxAKx = bCol (A) bb − AKx = bCol (A) ⊥0

Решение Ax = b методом наименьших квадратов является решением Kx согласованного уравнения Ax = bCol (A)

Где Kx на этом рисунке? Если v1, v2 ,…, vn — столбцы A, тогда

AKx = AEIIGKx1Kx2 … KxnFJJH = Kx1v1 + Kx2v2 + ··· + Kxnvn.

Следовательно, элементы Kx являются «координатами» bCol (A) относительно остовного множества {v1, v2, …, vm} Col (A). (Они являются честными B-координатами, если столбцы A линейно независимы.)

ColAv1v2Kx1v1Kx2v2AKx = bCol (A) bb − AKx = bCol (A) ⊥0 Рисунок 4 Фиолетовая плоскость — это столбец (A). Ближайшее, что Ax может подойти к b, — это ближайший вектор на Col (A) к b, который является ортогональной проекцией bCol (A) (синим цветом).Векторы v1, v2 — это столбцы матрицы A, а коэффициенты матрицы Kx — длины зеленых линий. Щелкните и перетащите b, чтобы переместить его.

Мы научились решать такую ​​задачу ортогональной проекции в разделе 6.3.

Теорема

Пусть A — матрица размера m × n, а b — вектор в Rm. Решения методом наименьших квадратов Ax = b являются решениями матричного уравнения

ATAx = ATb

Доказательство

Согласно этой теореме из раздела 6.3, если Kx является решением матричного уравнения ATAx = ATb, то AKx равно bCol (A).Выше мы утверждали, что решение Ax = b методом наименьших квадратов является решением Ax = bCol (A).

В частности, нахождение решения методом наименьших квадратов означает решение непротиворечивой системы линейных уравнений. Мы можем перевести приведенную выше теорему в рецепт:

Рецепт 1. Вычислить решение методом наименьших квадратов

Пусть A — матрица размера m × n, а b — вектор в Rn. Вот метод вычисления решения Ax = b методом наименьших квадратов:

  1. Вычислить матрицу ATA и вектор ATb.
  2. Сформируйте расширенную матрицу для матричного уравнения ATAx = ATb и уменьшите строку.
  3. Это уравнение всегда непротиворечиво, и любое решение Kx является решением, полученным методом наименьших квадратов.

Повторим: как только вы нашли решение Kx для Ax = b методом наименьших квадратов, тогда bCol (A) будет равно AKx.

Читатель, возможно, заметил, что мы осторожно произносили «решения методом наименьших квадратов» во множественном числе и «решение методом наименьших квадратов», используя неопределенный артикль. Это связано с тем, что решение методом наименьших квадратов не обязательно должно быть уникальным: действительно, если столбцы A линейно зависимы, то Ax = bCol (A) имеет бесконечно много решений.Следующая теорема, дающая эквивалентные критерии единственности, является аналогом этого следствия из раздела 6.3.

Теорема

Пусть A — матрица размера m × n, а b — вектор в Rm. Следующие эквиваленты:

  1. Ax = b имеет единственное решение методом наименьших квадратов.
  2. Столбцы A линейно независимы.
  3. ATA обратимый.

В этом случае решение методом наименьших квадратов равно

Kx = (ATA) −1ATb.

Proof

Набор решений Ax = b методом наименьших квадратов является набором решений согласованного уравнения ATAx = ATb, которое является переводом набора решений однородного уравнения ATAx = 0.Поскольку ATA — квадратная матрица, эквивалентность 1 и 3 следует из теоремы об обратимой матрице из раздела 5.1. Множество наименьших квадратов решений также является множеством решений согласованного уравнения Ax = bCol (A), которое имеет единственное решение тогда и только тогда, когда столбцы A линейно независимы в соответствии с этим важным замечанием в разделе 2.5.

Как обычно, вычисления с использованием проекций упрощаются при наличии ортогонального набора. Действительно, если A — матрица размера m × n с ортогональными столбцами u1, u2 ,…, гм, тогда мы можем использовать формулу проекции из Раздела 6.4, чтобы написать

bCol (A) = b · u1u1 · u1u1 + b · u2u2 · u2u2 + ··· + b · umum · umum = AEIIG (b · u1) / (u1 · u1) (b · u2) / (u2 · u2). .. (б · мм) / (мм · мм) FJJH.

Обратите внимание, что в этом случае решение методом наименьших квадратов уникально, поскольку ортогональное множество линейно независимо.

Рецепт 2. Вычислить решение методом наименьших квадратов

Пусть A — матрица размера m × n с ортогональными столбцами u1, u2, …, um, и пусть b — вектор в Rn. Тогда решением Ax = b методом наименьших квадратов является вектор

Kx = Lb · u1u1 · u1, b · u2u2 · u2 ,…, б · ум · ммм.

Эта формула особенно полезна в науке, поскольку матрицы с ортогональными столбцами часто возникают в природе.

В этом подразделе мы даем применение метода наименьших квадратов к моделированию данных. Начнем с простого примера.

Пример (наиболее подходящая линия)

Предположим, что мы измерили три точки данных

(0,6), (1,0), (2,0),

, и наша модель для этих данных утверждает, что точки должны лежать на линии. Конечно, эти три точки на самом деле не лежат на одной линии, но это может быть связано с ошибками в наших измерениях.Как предсказать, на какой линии они должны лежать?

Общее уравнение для (не вертикальной) линии —

у = Mx + B.

Если бы наши три точки данных лежали на этой линии, то были бы выполнены следующие уравнения:

6 = M · 0 + B0 = M · 1 + B0 = M · 2 + B. (6.5.1)

Чтобы найти наиболее подходящую линию, мы пытаемся решить приведенные выше уравнения в неизвестных M и B. Поскольку три точки на самом деле не лежат на линии, фактического решения нет, поэтому вместо этого мы вычисляем наименьшее — решение квадратов.

Приведя наши линейные уравнения в матричную форму, мы пытаемся решить Ax = b для

A = C011121Dx = LMBMb = C600D.

Мы решили эту задачу наименьших квадратов в этом примере: единственное решение методом наименьших квадратов для Ax = b — это Kx = AMBB = A-35B, поэтому наиболее подходящей линией является

.

у = −3x + 5.

Что именно минимизирует линия y = f (x) = — 3x + 5? Решение методом наименьших квадратов Kx минимизирует сумму квадратов элементов вектора b − AKx. Вектор b является левой частью (6.5.1) и

AL − 35M = C − 3 (0) + 5−3 (1) + 5−3 (2) + 5D = Cf (0) f (1) f (2) D.

Другими словами, AKx — это вектор, элементы которого представляют собой y-координаты графика линии при значениях x, которые мы указали в наших точках данных, а b — вектор, элементы которого являются y-координатами этих точек данных. . Разница b − AKx — это вертикальное расстояние графика от точек данных:

(0,6) (1,0) (2,0) −12−1y = −3x + 5b − AKx = C600D − AL − 35M = C − 12−1D

Линия наилучшего соответствия минимизирует сумму квадратов этих вертикальных расстояний.

Все вышеперечисленные примеры имеют следующую форму: указано некоторое количество точек данных (x, y), и мы хотим найти функцию

y = B1g1 (x) + B2g2 (x) + ··· + Bmgm (x)

, который наилучшим образом аппроксимирует эти точки, где g1, g2, …, gm — фиксированные функции от x. Действительно, в примере наиболее подходящей линии мы имели g1 (x) = x и g2 (x) = 1; в примере наилучшей параболы мы имели g1 (x) = x2, g2 (x) = x и g3 (x) = 1; и в примере линейной функции наилучшего соответствия мы имели g1 (x1, x2) = x1, g2 (x1, x2) = x2 и g3 (x1, x2) = 1 (в этом примере мы берем x как вектор с две записи).Мы оцениваем приведенное выше уравнение по заданным точкам данных, чтобы получить систему линейных уравнений для неизвестных B1, B2, …, Bm — как только мы вычисляем gi, они просто становятся числами, поэтому не имеет значения, что они собой представляют — и мы находим решение методом наименьших квадратов. Полученная функция наилучшего соответствия минимизирует сумму квадратов вертикальных расстояний от графика y = f (x) до наших исходных точек данных.

Чтобы подчеркнуть, что природа функций gi действительно не имеет значения, рассмотрим следующий пример.2 (t-2) \\ [8pt] && \ text {It} & \ text {следует, что тройка} \\ [8pt] && (a, & b, c) \; \ text {- произвольная перестановка} \; (1,1,2) \\ [2pt] \ text {Следовательно, $ \, $:} && (x, & y, z) \; \ text {- произвольная перестановка} \; (1,1,4) \\ [2pt] \ end {align *}

Об обобщении линейного оценивания методом наименьших средних квадратов на квантовые системы с некоммутативными выходами | EPJ Quantum Technology

В этом разделе мы изучим физическую реализуемость оценок наименьших квадратов, объявленных в теореме 2.В теореме 2 мы не предполагаем, что линейная оценка методом наименьших средних квадратов (10) физически реализуема.

Давайте запишем B как

$$ B = \ bigl [B ‘_ {n \ times n_ {y}} \ quad B’ ‘_ {n \ times n_ {w} -n_ {y}} \ bigr]. $$

(25)

Ниже мы анонсируем общую теорему, которая дает необходимые и достаточные условия, обеспечивающие физическую реализуемость оценок наименьших средних квадратов, приведенных в теореме 2. {T} \ operatorname {diag} _ {\ frac {n_ {y}} {2} } (J) CP = 0, \ end {align} $$

(31)

с , удовлетворяющий уравнению (27).{\ prime T} = 0 \) эквивалентно условию \ (\ det (B ‘) = 0 \), т.е. квадратуры линейно зависимы.

Частный случай: \ (n_ {y} = n_ {w} \)

Рассмотрим случай \ (n_ {y} = n_ {w} \). Тогда физически реализуемый объект должен удовлетворять \ (D = I_ {n_ {y} \ times n_ {y}} \). В результате растение, указанное в (1), принимает следующий вид

$$ \ begin {выровненный} & dx (t) = Ax (t) \, dt + B \, dw (t), \\ & dy ( t) = Cx (t) \, dt + dw (t).\ end {align} $$

(33)

Теперь сформулируем следующее следствие как аналог следствия 1.

Следствие 2

Оценщик формы (10) , связанный с динамикой объекта (33) , является физически реализуемым оценщиком наименьших средних квадратов тогда и только тогда, когда выполняются следующие ограничения

  1. (я)

    \ (К = В + ПК ^ {Т} \). {T} = 0 \).□

    Частный случай: \ (n = 2 \), \ (n_ {y} = 2 \), \ (n_ {w} = 4 \) и \ (\ Theta = J \)

    Рассмотрим простой случай \ (n = 2 \), \ (n_ {y} = 2 \), \ (n_ {w} = 4 \) и \ (\ Theta = J \). Возьмите \ (A = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} a_ {1} & a_ {2} \ cr a_ {3} & a_ {4} \ end {matrix}} \ bigr) \), \ (P = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} p_ {1} & p_ {2} \ cr p_ {2} & p_ {4} \ end {matrix}} \ bigr) \), \ (B ‘= \ bigl ({ \ scriptsize \ begin {matrix} b_ {1} & b_ {2} \ cr b_ {3} & b_ {4} \ end {matrix}} \ bigr) \) и \ (B » = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} d_ {1} & d_ {2} \ cr d_ {3} & d_ {4} \ end {matrix}} \ bigr) \).{2} \ bigr) — \ det \ bigl (B » \ bigr) = 0, $$

    (38)

    с , удовлетворяющее уравнению Риккати (30).

    Проба

    Доказательство может быть получено непосредственно из уравнения (29). □

    Теперь мы можем сделать следующее следствие.

    Следствие 4

    Предположим \ (b_ {1} = b_ {3} \), \ (b_ {2} = b_ {4} \), и \ (\ det (B ») = 0 \). Затем , линейная оценка методом наименьших средних квадратов, объявленная в теореме 2, физически реализуем тогда и только тогда, когда \ (p_ {1} + p_ {4} = 2p_ {2} \).

    Следующее следствие показывает сложность поиска физической реализуемой оценки наименьших средних квадратов для некоторых конкретных форм P , \ (B ‘\) и \ (B’ ‘\).

    Следствие 5

    Предположим \ (b_ {1} = b_ {3} \), \ (b_ {2} = b_ {4} \), \ (d_ {1} = d_ {3} \), и \ (d_ {2} = d_ {4} \). Тогда , невозможно физически реализовать линейную оценку наименьших средних квадратов формы, приведенной в (10) , так что \ (p_ {1} = p_ {2} = p_ {4} \).

    Проба

    По следствию 4 мы знаем, что если \ (b_ {1} = b_ {3} \), \ (b_ {2} = b_ {4} \) и \ (\ det (B ») = 0 \ ), то из условия физической реализуемости (38) следует, что \ (p_ {1} + p_ {4} = 2p_ {2} \). Таким образом, когда \ (p_ {1} = p_ {2} = p_ {4} \), это условие выполняется.

    Однако обратите внимание, что оценщик наименьших средних квадратов должен удовлетворять уравнению (30). Также мы должны принять во внимание тот факт, что \ (b_ {1} = b_ {3} \), \ (b_ {2} = b_ {4} \), \ (d_ {1} = d_ {3} \ ) и \ (d_ {2} = d_ {4} \).{2} = 0, \ end {align} $$

    (39)

    , где мы использовали \ (a_ {4} = — a_ {1} \), поскольку по физической реализуемости объекта A должен удовлетворять следующему

    Мы можем заметить, что если \ (p_ {1} = p_ {2} = p_ {4} \) матрица A должна иметь следующий вид

    $$ A = \ begin {pmatrix} a_ {1} & a_ {2} \\ a_ {3} & — a_ {1} \ end {pmatrix}, \ quad \ mbox {with} a_ {3} -a_ {2} = 2a_ {1}. {T} = 0 \).{2} \). Теперь ясно, что A не может быть матрицей Гурвица, т.е. все ее собственные значения имеют отрицательные действительные части. □

    Этот результат показывает, что для получения условий на B , которые делают линейную оценку наименьших квадратов, приведенную в теореме 2, физически реализуемой (например, см. Уравнение (38)), мы должны предположить некоторые ограничения на P . Это демонстрирует сложность поиска подходящего объекта, для которого оценка наименьших средних квадратов физически реализуема.

    Случай 2: \ (\ mathbf {B} ‘= 0 \)

    Объявим следующее следствие для этого частного случая.

    Следствие 6

    Если \ (В ‘= 0 \). Тогда , оценщик формы (10) является физически реализуемым оценщиком наименьших средних квадратов тогда и только тогда, когда

    1. (Я)

      Для канонического Θ, имеем \ (K = 0 \), и \ (B » \ operatorname {diag} _ {\ frac {n_ {w} -n_ {y}} {2}} (J) B ^ {\ prime \ prime T} = 0 \);

    2. (II)

      Для вырожденных канонических \ (\ Theta = \ operatorname {diag} (0_ {n ‘\ times n’}, \ operatorname {diag} _ {\ frac {n-n ‘} {2}} (J)) \), имеем

      1. (я)

        Если \ (\ operatorname {diag} (0_ {n ‘\ times n’}, \ operatorname {diag} _ {\ frac {n-n ‘} {2}} (I)) C ^ {T} = C ^ { T} \), , затем \ (K = 0 \), и \ (B » \ operatorname {diag} _ {\ frac {n_ {w} -n_ {y}} {2}} (J) B ^ {\ prime \ prime T} = 0 \).{\ prime \ prime T}, \\ & P (0) = C_ {e (0)}. \ end {align} $$

        (41)

      2. (iii)

        Напишем \ (C = [C ‘_ {n_ {y} \ times n’} \ C » _ {n_ {y} \ times (n-n ‘)}] \).{\ prime \ prime T} = 0 \), с , удовлетворяющее уравнению Риккати (41).

    Проба

    Если Θ канонично, то мы находим \ (K = 0 \), поскольку из \ (B ‘= 0 \) следует \ (C = 0 \) по условиям физической реализуемости, приведенным в теореме 1 (уравнение (6)).{T} \), то мы должны заменить \ (B ‘= 0 \) в уравнениях (31) и (27), но C не обязательно равно нулю. Это доказывает условия (ii) части (II). Условие (iii) в части (II) может быть получено из условия (ii). Также, отмечая, что \ (C \ Theta = 0 \), следует \ (C » = 0 \). □

    Обратите внимание, что \ (B ‘= 0 \) влечет \ (C \ Theta = 0 \). Грубо говоря, когда \ (C \ Theta = 0 \), некоммутативный фильтр, полученный в приведенной выше теореме, также может быть реализован с помощью обнаружения Homodyne или Hetrodyne.Поскольку в этом случае квантовая информация от объекта к фильтру не передается. Это похоже на классические случаи фильтрации гомодинного или гетеродинного детектирования, когда всегда берется одна квадратура поля.

    Согласованность со стандартными результатами

    В этом подразделе мы напоминаем стандартные результаты, то есть фильтрацию Белавкина-Калмана и классическую фильтрацию Калмана. Их можно соответственно рассматривать как частные случаи, когда выход коммутативен, но динамика объекта некоммутативна, и когда и выход, и динамика объекта коммутативны. {T} = I_ {n_ {w} \ times n_ {w}} \, dt \) .{T}, \\ & P (0) = \ Sigma_ {0}. \ end {align} $$

    (46)

    Обратите внимание, что для классического фильтра Калмана мы имеем

    $$ F_ {w} = I_ {n_ {w} \ times n_ {w}}, \ quad \ quad F_ {y} = I_ {n_ {y} \ times n_ {y}} \ quad \ mbox {and} \ quad \ Theta = 0_ {n \ times n}.

    $

    Построение когерентных наблюдателей с оценками наименьших средних квадратов

    Предположим, что линейная оценка наименьших средних квадратов (10) не удовлетворяет ограничениям физической реализуемости, приведенным в теореме 3.{T} = F_ {v} \, dt \), где \ (F_ {v} = I_ {n_ {v} \ times n_ {v}} + i \ operatorname {diag} _ {\ frac {n_ {v} }} {2}} (J) \), а с \ (n_ {v} \) положительным четным числом. Также мы предполагаем, что dv не зависит от dw . Эта оценка называется когерентным наблюдателем [26], поскольку она в среднем отслеживает динамику объекта (1), когда \ (A-KC \) гурвицева, и физически реализуема. Ковариационная матрица ошибок определяется следующим образом:

    $$ \ tilde {P} (t): = C _ {\ tilde {e}} (t), $$

    , где \ (C _ {\ tilde {e}} \) определяется в уравнении (8) и \ (\ tilde {e} = x- \ tilde {x} \).{T}, \\ & \ tilde {P} (0) = C _ {\ tilde {e} (0)}. \ end {align} $$

    (47)

    Устойчивое решение вышеупомянутого уравнения Риккати, если оно существует, дается выражением \ (\ tilde {P} = \ lim_ {t \ to \ infty} C _ {\ tilde {e} (t)} \). Тогда производительность может быть определена следующим образом:

    $$ \ tilde {J} = \ operatorname {Tr} (\ tilde {P}). $$

    Далее мы приведем несколько примеров. Однако в этой статье мы не обсуждаем различные алгоритмы, которые могут быть рассмотрены для обеспечения физической реализуемости оценок наименьших средних квадратов.Мы выбираем матрицу b , которая может сделать оценку наименьших средних квадратов физически реализуемой, и сравниваем эффективность оценки \ (\ tilde {x} \) с оценкой наименьших средних квадратов \ (\ hat {x} \) ( см., например, [26, 27] для получения более подробной информации о различных алгоритмах разработки когерентных наблюдателей).

    Примеры

    Далее мы приводим некоторые примеры из литературы, чтобы проиллюстрировать результаты этого раздела. Кроме того, эти примеры показывают, что трудно найти пример, в котором возможно построение физически реализуемой оценки наименьших средних квадратов.{2} = 0. \ end {align} $$

    Это означает, что \ (P = I_ {2 \ times2} \) и \ (K = 0_ {2 \ times2} \). Следовательно, мы получаем следующую оценку

    $$ d \ hat {x} (t) = — \ kappa / 2 \ hat {x} (t) \, dt. $$

    (48)

    Эта оценка кажется тривиальной, поскольку в ее динамике нет члена dy . Таким образом, никакая информация из системы не используется для вычисления оценки. Как следствие, не имеет значения, будет ли y коммутативным или некоммутативным процессом, поскольку \ (K = 0_ {2 \ times2} \), а dy , он не фигурирует в динамике оценки. .Однако обратите внимание, что оценка физически реализуема тогда и только тогда, когда \ (\ kappa = 0 \), поскольку \ (\ hat {x} \) — это процесс с коммутацией \ (\ Theta = J \). Также обратите внимание, что \ (\ kappa = 0 \) означает, что система будет отделена от поля. В частности, оценка (48) бесполезна на практике, поскольку нет члена dy . Следовательно, нет никакого интереса делать это физически реализуемым (когда \ (\ kappa \ neq0 \)) путем добавления некоторых вакуумных шумов.

    Пример 2

    Теперь рассмотрим динамическую соковыжималку.Это оптический резонатор с нелинейным элементом внутри. После соответствующей линеаризации оптический компрессор можно описать следующим QSDE (см., Например, [36, 37]), если предположить, что \ (\ chi = \ chi_ {r} + i \ chi_ {i} \) и \ (\ chi_ {r} = 0 \),

    $$ \ begin {выровнено} & dx = \ begin {pmatrix} — \ frac {1} {2} (\ kappa_ {1} + \ kappa_ {2}) & — \ chi_ {i} \\ — \ chi_ {i} & — \ frac {1} {2} (\ kappa_ {1} + \ kappa_ {2}) \ end {pmatrix} x \, dt- \ sqrt {\ kappa_ {1}} \, dw_ {1} — \ sqrt {\ kappa_ {2}} \, dw_ {2}, \\ & dy = \ sqrt {\ kappa_ {1}} x \, dt + dw_ {1}, \ end {align} $$

    где \ (dw_ {1} (t) \, dw_ {1} (t) ^ {T} = (I_ {2 \ times2} + iJ) \, dt \), \ (dw_ {2} (t) \, dw_ {2} (t) ^ {T} = (I_ {2 \ times2} + iJ) \, dt \) и \ (\ Theta = J \ ).{2} — 2 p_ {2} \ chi_ {i} = 0. \ end {align} $$

    (50)

    Если мы возьмем \ (B ‘= 0 \) (с предыдущими обозначениями), т. Е. \ (\ Kappa_ {1} = 0 \), физически реализуемое ограничение (49) будет удовлетворено тогда и только тогда, когда \ (\ kappa_ { 2} = 0 \). Это означает, что оба полевых канала отделены от системы. Более того, если взять \ (\ kappa_ {1} = \ kappa_ {2} = 0 \), уравнение Риккати (50) не имеет единственного решения. Кроме того, для \ (\ kappa_ {2} \ geq0 \) и \ (\ kappa_ {1}> 0 \) условие физической реализуемости, приведенное в (49), накладывает ограничение на форму P .Это показывает ограниченность ограничений физической реализуемости.

    Теперь возьмем \ (\ kappa_ {1} = 0,1 \), \ (\ kappa_ {2} = 0,2 \) и \ (\ chi_ {i} = 0,01 \). В этом случае мы находим \ (P = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 1.0030 & -0.0667 \ cr -0.0667 & 1.0030 \ end {matrix}} \ bigr) \) и \ (K = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 0.0009 & -0.0211 \ cr -0.0211 & 0.0009 \ end {matrix}} \ bigr) \). Следовательно, мы получаем следующую оценку наименьших средних квадратов:

    $$ d \ hat {x} = \ begin {pmatrix} -0.1503 & -0.0033 \\ -0.0033 & -0.1503 \ end {pmatrix} \ hat {x} \, dt + \ begin {pmatrix} 0.0009 & -0.0211 \\ -0.0211 & 0.0009 \ end {pmatrix} \, dy $$

    (51)

    , что физически нереализуемо. Имеем \ (J (K) = \ operatorname {Tr} (P) = 2.0060 \).

    Очевидно, что мы можем сделать оценку наименьших средних квадратов (51) физически реализуемой, добавив вакуумный шум следующим образом:

    $$ d \ tilde {x} = \ begin {pmatrix} -0.{T} = (I_ {2 \ times2} + iJ) \, dt \). Находим \ (\ tilde {P} = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 1.7955 & -0.0782 \ cr -0.0782 & 1.7955 \ end {matrix}} \ bigr) \). Следовательно, \ (\ tilde {J} (K) = \ operatorname {Tr} (\ tilde {P}) = 3.5910 \). Заметьте, что форма оценки, приведенная выше, не уникальна. Напомним, что изучение различных алгоритмов для создания когерентных наблюдателей выходит за рамки данной статьи.

    Пример 3

    Рассмотрим вырожденный параметрический усилитель (DPA), описанный следующим образом (в квадратурном представлении)

    $$ \ begin {align} & dx = \ begin {pmatrix} — \ frac {1} {2} \ kappa + \ epsilon_ {r } & \ epsilon_ {i} \\ \ epsilon_ {i} & — \ frac {1} {2} \ kappa- \ epsilon_ {r} \ end {pmatrix} x \, dt- \ sqrt {\ kappa} \, dw, \\ & dy = \ sqrt {\ kappa} x \, dt + dw.{2} — 2 \ каппа p_ {4} + \ каппа p_ {1} p_ {4} = 0. $$

    Еще раз, если \ (\ kappa = 0 \), система будет отделена от поля. Более того, в этом случае уравнение Риккати (52) не имеет единственного решения. Более того, если \ (\ kappa> 0 \), указанное выше условие физической реализуемости накладывает ограничение на форму P . Этот пример также иллюстрирует сложность поиска физически реализуемой оценки наименьших средних квадратов.

    Теперь возьмем следующие параметры: \ (\ kappa = 0.1 \), \ (\ epsilon_ {r} = 0,01 \) и \ (\ epsilon_ {i} = 0,01 \). В этом случае мы получаем \ (P = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 1.2000 & 0.2000 \ cr 0.2000 & 0.8000 \ end {matrix}} \ bigr) \) и \ (K = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 0.0632 & 0.0632 \ cr 0.0632 & -0.0632 \ end {matrix}} \ bigr) \). Эффективность оценки методом наименьших средних квадратов определяется выражением \ (J (K) = \ operatorname {Tr} (P) = 2 \).

    Линейная оценка методом наименьших средних квадратов имеет следующий вид:

    $$ d \ hat {x} = \ begin {pmatrix} -0.0600 & -0.0100 \\ -0.0100 & -0.0400 \ end {pmatrix} \ hat {x} \, dt + \ begin {pmatrix} 0.0632 & 0.0632 \\ 0.0632 & -0.0632 \ end {pmatrix} \, dy, $$

    , что физически нереализуемо. Мы можем сделать эту оценку физически реализуемой следующим образом:

    $$ d \ tilde {x} = \ begin {pmatrix} -0.0600 & -0.0100 \\ -0.0100 & -0.0400 \ end {pmatrix} \ tilde {x} \, dt + \ begin {pmatrix} 0,0632 & 0,0632 \\ 0,0632 & -0,0632 \ end {pmatrix} \, dy + \ begin {pmatrix} 0,3286 & 0 \\ 0 & 0.{T} = (I_ {2 \ times2} + iJ) \, dt \). Находим \ (\ tilde {P} = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 1.8034 & 0.1431 \ cr 0.1431 & 1.5172 \ end {matrix}} \ bigr) \). Следовательно, \ (\ tilde {J} (K) = \ operatorname {Tr} (\ tilde {P}) = 3.3206 \).

    Пример 4

    Рассмотрим следующий завод

    $$ \ begin {align} & dx = \ begin {pmatrix} 0 & \ Delta \\ — \ Delta & 0 \ end {pmatrix} x \, dt + \ begin {pmatrix} 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -2 \ sqrt {\ kappa_ {2}} & 0 & -2 \ sqrt {\ kappa_ {3}} \ end {pmatrix} \ begin {pmatrix} dw_ {1} \\ dw_ {2} \ end {pmatrix}, \\ & dy = \ begin {pmatrix} 2 \ sqrt {\ kappa_ {2}} & 0 \\ 0 & 0 \ end {pmatrix} x \, dt + dw_ {1}, \ end {align} $$

    с \ (\ Theta = J \), \ (F_ {w} = I_ {4 \ times4} + i \ operatorname {diag} _ {2} (J) \) и \ (F_ {y} = I_ {2 \ times2} + iJ \).{2} +4 \ kappa_ {3} = 0. \ end {align} $$

    (54)

    Итак, если \ (\ kappa_ {2} = 0 \), условие физической реализуемости (53) выполняется. Это означает, что система должна быть отделена от канала поля \ (dw_ {1} \). Однако, если \ (\ kappa_ {2} = 0 \) для \ (\ Delta \ neq0 \), уравнение Риккати (54) не имеет решения, если \ (\ kappa_ {3} \ neq0 \). Более того, уравнение Риккати (54) не имеет единственного решения, если \ (\ kappa_ {2} = \ kappa_ {3} = 0 \).Также, если \ (p_ {1} = 0 \), условие (53) выполняется. Однако нетрудно показать, что в этом случае нет положительно определенного решения приведенного выше уравнения Риккати. Это еще раз иллюстрирует ограничительный характер условий физической реализуемости.

    Теперь возьмем \ (\ kappa_ {2} = \ kappa_ {3} = 0,1 \) и \ (\ Delta = 0,01 \). Линейная оценка методом наименьших средних квадратов принимает следующий вид:

    $$ d \ hat {x} = \ begin {pmatrix} -0.0883 & 0.0100 \\ -0.4001 & 0 \ end {pmatrix} \ hat {x} \, dt + \ начало {pmatrix} 0.{T} = (I_ {2 \ times2} + iJ) \, dt \)), который не зависит от \ (dw_ {1} \) для оценки выше, чтобы сделать его физически реализуемым. Поэтому возьмите следующую оценку

    $$ d \ tilde {x} = \ begin {pmatrix} -0.0883 & 0.0100 \\ -0.4001 & 0 \ end {pmatrix} \ tilde {x} \, dt + \ begin {pmatrix} 0,1397 & 0 \\ 0,6168 & -0,6325 \ end {pmatrix} \, dy + \ begin {pmatrix} 0,4204 & 0 \\ 0 & 0,4204 \ end {pmatrix} \, дв. $$

    Запишем производительность для оценщиков \ (\ hat {x} \) и \ (\ tilde {x} \) соответственно следующим образом: \ (P = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix}} 0 .2208 & 0.9753 \ cr 0.9753 & 8.8359 \ end {matrix}} \ bigr) \), следовательно, \ (J (K) = 9.0567 \).

    Для \ (\ tilde {x} \) находим \ (\ tilde {P} = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} 0.7075 & 1.1760 \ cr 1.1760 & 33.9878 \ end {matrix}} \ bigr) \), то \ (\ tilde {J} (K) = \ operatorname {Tr} (\ tilde {P}) = 34. {T} (t)] = 2J \, dt \).Это простой пример полностью оптической схемы обратной связи, в которой свет с одного конца резонатора берется и отражается обратно в другой. Для простоты предполагается, что ванна находится в вакуумном состоянии и резонатор с одинаковыми коэффициентами пропускания на обоих торцевых зеркалах.

    Наша цель — увидеть, существуют ли подходящие параметры θ и γ , так что линейная оценка методом наименьших средних квадратов становится автоматически физически реализуемой. Матрица \ (P = \ bigl ({\ scriptsize \ begin {matrix} p_ {1} & p_ {2} \ cr p_ {2} & p_ {4} \ end {matrix}} \ bigr) \) должна удовлетворять уравнению Риккати (27).{2} \ bigr) = 0. \ end {align} $$

    Таким образом, находим \ (P = I_ {2 \ times2} \) и \ (K = 0_ {2 \ times2} \). Следовательно, линейная оценка методом наименьших средних квадратов имеет следующий вид

    $$ d \ hat {x} = \ gamma \ begin {pmatrix} -1- \ cos (\ theta) & \ sin (\ theta) \\ — \ sin (\ theta) & — 1- \ cos (\ theta) \ end {pmatrix} \ hat {x} \, dt, $$

    , что на практике не представляет интереса, поскольку нет члена dy , аналогично Примеру 1.

    Теперь мы находим θ и γ такие, что оценка наименьших средних квадратов, предложенная теоремой 2, была физически реализуема.Для этого мы должны решить следующее уравнение, которое исходит из условия физической реализуемости, данного в уравнении (26)

    $$ \ gamma \ begin {pmatrix} 0 & -2-2 \ cos (\ theta) \\ 2 + 2 \ cos (\ theta) & 0 \ end {pmatrix} = 0_ {2 \ times2}. $$

    Это уравнение удовлетворяется, если \ (\ gamma = 0 \) или (и) \ (\ theta = k \ pi \) (где k — нечетное число). Когда \ (\ gamma = 0 \), это означает, что связь с полем равна нулю. Кроме того, θ соответствует фазе вакуумного света, который улавливается при отражении зеркалом резонатора.Итак, когда \ (\ theta = k \ pi \), а k — нечетное число, это означает, что демпфирование через зеркала может быть полностью устранено (подробнее см. [17]). Очевидно, что для этих случаев мы имеем \ (A = B = C = 0 \), (с предыдущими обозначениями), что не имеет смысла.

    В приведенных выше примерах мы наблюдали, что построение физически реализуемых оценок наименьших средних квадратов было невозможно, когда \ (B ‘\ neq0 \) или мы должны были учитывать некоторые ограничения на матрицу P , что делает задачу трудной, а иногда и невозможной.Это показывает ограниченность ограничений физической реализуемости. Кроме того, когда \ (B ‘= 0 \), физически реализуемые оценки методом наименьших средних квадратов не определены должным образом. Опираясь на эти и некоторые другие примеры, которые не приведены в этой статье, мы заключаем, что, возможно, невозможно найти примеры, которые могли бы привести к физически реализуемым оценкам наименьших средних квадратов без каких-либо дополнительных квантовых шумов, когда \ (B ‘\ neq0 \). (Обратите внимание, что случай \ (B ‘= 0 \) не является интересным случаем, поскольку он также может быть реализован с помощью обнаружения Homodyne или Hetrodyne, как упоминалось ранее, ниже следствия 6.) Однако мы не смогли показать это в общем случае, возможно, это неверно. Также обратите внимание, что поиск примеров является сложной задачей, поскольку мы должны решить квадратные уравнения в P (уравнение (27)), где мы получаем P как функцию свободных параметров матрицы A и B . Затем эти свободные параметры могут быть определены путем замены P в ограничениях физической реализуемости (уравнение (26)).

    Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

    Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

    Что сохраняется в файлах cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Учебное пособие по методам суммирования квадратов для системного анализа

    Папахристодулу, Антонис и Праджня, Стивен (2005) Учебное пособие по методам суммирования квадратов для системного анализа. В: Труды Американской конференции по контролю 2005 г. IEEE , стр. 2686-2700. ISBN 0-7803-9098-9. https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20110811-103833858

    Полный текст не размещен в этом репозитории.Проконсультируйтесь по связанным URL ниже.

    Используйте этот постоянный URL-адрес для ссылки на этот элемент: https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20110811-103833858

    Abstract

    Это руководство посвящено новым методам системного анализа, которые были разработаны за последние несколько лет на основе сумма квадратов разложения. Мы представим инструменты анализа устойчивости и робастной устойчивости для различных классов систем: систем, описываемых нелинейными обыкновенными дифференциальными уравнениями или дифференциально-алгебраическими уравнениями, гибридных систем с нелинейными подсистемами и / или нелинейными системами. переключающие поверхности и системы с запаздыванием, описываемые нелинейные функционально-дифференциальные уравнения.Мы также обсудить, как различные вопросы анализа, такие как модель на валидацию и проверку безопасности можно ответить для неопределенные нелинейные и гибридные системы.


    Тип элемента: Раздел книги
    Связанные URL-адреса:
    Дополнительная информация: © 2005 IEEE. Дата выпуска: 8-10 июня 2005 г .; Дата текущей версии: 01 августа 2005 г. Работа при финансовой поддержке AFOSR MURI, NIH / NIGMS AfCS (Альянс сотовой сигнализации), DARPA, Проект системной биологии Kitano ERATO и URI «Защита инфраструктуры от самих себя».
    Спонсоры:

    21Ru 50 Система нумерации:

    Финансирующее агентство Номер гранта
    Управление научных исследований ВВС (AFOSR) Многопрофильная университетская исследовательская инициатива (MURI) UNSPECIFIED 910C2024 UNSPECIFIED AfI25 / для сотовой передачи сигналов) НЕ УКАЗАНО
    Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA) НЕ УКАЗАНО
    Kitano ERATO Systems Biology Project НЕ УКАЗАНО
    Имя другой системы нумерации Идентификатор другой системы нумерации
    Инвентарный номер INSPEC 8633799
    Номер записи: 1025

    2023 Caltech Постоянный URL:
    https: // resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20110811-103833858
    Официальное цитирование: Papachristodoulou, A .; Prajna, S .; , «Учебное пособие по методам суммирования квадратов для системного анализа», Американская конференция по контролю, 2005 г. Труды 2005 г., том, №, стр. 2686-2700, об. 4, 8-10 июня 2005 г. DOI: 10.1109 / ACC.2005.1470374
    Политика использования: Никаких прав на коммерческое воспроизведение, распространение, показ или исполнение этой работы не предоставляется.
    Идентификационный код: 24803
    Коллекция: CaltechAUTHORS
    Депозит: Джейсон Перес
    Депонировано на: 11 августа 2011 г. 19:05
    Последнее изменение: 03 октября 2019 г. 03:00

    Только персонал репозитория: страница управления элементами

    Шлюз

    Veuillez réessayer dans quelques instants.Si le problème persiste, veuillez communiquer avec le service de soutien Technique de Alberta Education (доступный en anglais seulement).

    Телефон : 780-427-5318
    (Composer d’abord le 310-0000 pour obtenir une ligne sans frais)
    Телекопье: 780-427-1179
    Adresse de Courriel: cshelpdesk @ gov.ab.ca

    Трехмерная инверсия разреженных данных о потенциале с использованием метода наименьших квадратов системы первого порядка с применением к гравитационным аномалиям в Западном Квинсленде | Международный геофизический журнал

    Сводка

    Мы представляем алгоритм инверсии, адаптированный для данных точечной гравитации. Поскольку данные взяты из нескольких обследований, они несовместимы с интервалом и точностью.Целью разработки алгоритма является точное размещение гравиметрических наблюдений, чтобы гарантировать отсутствие необходимости в интерполяции данных перед любой инверсией. Это обеспечивается дискретизацией с использованием неструктурированной тетраэдрической сетки конечных элементов как для силы тяжести, так и для плотности с узлами сетки, расположенными во всех точках наблюдения, и формулировкой системы наименьших квадратов первого порядка (FOSLS) для уравнений моделирования гравитации. Регуляризация следует байесовской схеме, в которой мы используем аппроксимацию дифференциальным оператором экспоненциального ядра ковариации, избегая обычного требования обращения больших плотных ковариационных матриц.Вместо использования базисных функций более высокого порядка с непрерывными производными по граням элементов, регуляризация также реализуется с помощью формулировки FOSLS с использованием векторнозначной функции свойств (плотности и ее градиента). Минимизация функции стоимости, состоящей из несоответствия данных и регуляризации, достигается с помощью метода множителя Лагранжа с минимумом гравитационного функционала FOSLS в качестве ограничения. Вариации Лагранжа объединяются в одно уравнение для функции свойств и решаются с использованием интегральной формы метода предварительно обусловленных сопряженных градиентов (I – PCG).Диагональные элементы оператора регуляризации используются в качестве предобуславливателя для минимизации вычислительных затрат и требований к памяти. Дискретизация дифференциальных операторов с помощью метода конечных элементов (FEM) приводит к матричным системам, которые решаются с помощью сглаженного агрегатного алгебраического многосеточного предварительно обусловленного сопряженного градиента (AMG-PCG). После первоначальной настройки операторы AMG-PCG и решатели грубой сетки повторно используются на каждом шаге итерации, что еще больше сокращает время вычислений. Алгоритм протестирован на данных 23 съемок с 6519 наблюдательными точками в районе Маунт-Айза-Клонкерри на северо-западе Квинсленда, Австралия.Сетка имела около 2,5 миллионов вершин и 16,5 миллионов ячеек. Был также протестирован синтетический случай с использованием той же сетки и мер ошибок для локализованных концентраций высокой и низкой плотности. Результаты инверсии для различных параметров сравниваются между собой, а также сглаживанием более низкого порядка. Окончательные результаты инверсии показаны с взвешиванием по глубине и без него и по сравнению с предыдущими геологическими исследованиями для региона Маунт Иса – Клонкарри.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    *

    © 2011-2021 Компания "Кондиционеры"