Штукатурка гипсовая Волма Гипс-Актив для машинного нанесения 30 кг, цена за мешок
Штукатурка гипсовая Волма Гипс-Актив для машинного нанесения – сухая штукатурная смесь на основе гипсового вяжущего и легкого заполнителя с применением минеральных и химических добавок, обеспечивающих высокую адгезию, водоудерживающую способность и оптимальное время работы. Применяется для оштукатуривания стен и потолков рекомендованным слоем 5-30 мм (максимальным 60 мм) под оклейку обоями, покраску, облицовку керамической плиткой внутри помещений с нормальной относительной влажностью и те…
Читать далее
- Бренд
- Волма
- Материал основания
?
Перечень материалов, на которые можно наносить смесь.
- Бетон, Штукатурка, Кирпич, Газобетон, Гипсоволокнистые листы, ГВЛ, Пенобетон
- Механизированное нанесение
?
Нанесение состава механизированным способом при помощи специализированного аппарата, например краскопульта или распылителя, или иными видами подобных устройств.
- Да
- Объекты применения
?
Объекты – то, на что непосредственно наносится смесь.
Это могут быть стены, полы, потолки, фасады, цоколи и т.д. - Для стен, Для потолка
- Основа
?
Связующие вещества, которые скрепляют между собой другие компоненты смеси.
- Гипсовая
- Помещение
?
Ограниченное пространство, зачастую внутри дома или квартиры, где рекомендовано использование. К таким помещениям можно отнести гостиную, спальню, ванную, кухню и др.
- Для гостиной, Для кухни, Для коридора
- Серия
?
Группа товаров, объединенные одним или несколькими характерными параметрами.
- Гипс-Актив
- Температура применения
?
Температура окружающей среды, при которой не изменяются эксплуатационные свойства.
- +5 – +30 C
- Тип объекта
?
Совокупность состава и сферы применения позволяет выделить смеси для сухих и влажных помещений. К влажным помещениям можно отнести ванные, санузлы, подвалы и др. Для смесей, предназначенных для влажных помещений характерна устойчивость к прониковновению влаги
- Сухие помещения
- Тип применения
?
По типу применения можно выделить смеси для внутреннего (внутри помещения) и наружного (снаружи помещения) использования.
- Для внутреннего применения
Все характеристики
Арт Строй Комплект – Штукатурка ВОЛМА
- Главная
- О компании
- Статьи
- Отзывы
- Контакты
В корзине: 0 Товары на 0.00 RUB
Каталог товаров
- Гипсокартон, комплектующие, ПГП, профили, подвесной потолок
- ГВЛ КНАУФ
- ГКЛ Кнауф
- Пазогребневая плита ПГП
- Пазогребневая плита AKSOLIT
- Пазогребневая плита КНАУФ
- Пазогребневая плита Волма
- Подвесной потолок
- Гипсокартон (ГКЛ)
- Сухие смеси, грунтовка
- ГИПС Строительный
- М-150
- Смесь KNAUF
- Смесь Юнис
- Цемент
- Штукатурка Основит
- Плиточные и монтажные клеи
- Клеи KNAUF
- Клеи ЕК
- Клеи Основит
- Клей Юнис
- Клей Ветонит
- Клей Бергауф
- Клей для плитки Ceresit
- Смеси для полов
- Наливной пол Основит
- Смесь для пола ВЕТОНИТ
- Смесь для пола ЕК
- Стяжка Юнис
- Ровнитель для пола Бергауф
- Самовыравнивающиеся смеси для пола Ceresit
- Шпатлевки
- KNAUF
- ВЕТОНИТ
- Готовая шпатлевка Шитрок
- ЕК
- Основит
- Юнис
- Аксолит
- Бергауф
- Шпатлевка Ceresit
- Штукатурка
- Древесные и плитные материалы
- ЦСП
- Теплошумоизоляционные материалы
- Утеплитель Изовер
- Утеплитель Роквул
- Утеплитель Технониколь
- Битумные и битумно-полимерные материалы
- Бикрост
- Биполь
- Линокром
- Техноэласт
- Унифлекс
- Краска
- Краска Садолин
- Крепеж
- Дюбель-гвоздь без бортика
- Дюбель-гвоздь с бортиком
- Ленты
- Саморезы для листового металла
- Сетки для армирования
- Саморезы по ГВЛ
- Саморезы по дереву
- Саморезы по металлу
- Монтажная пена, герметики
- Герметики Соудал
- Монтажная пена Соудал
- Очиститель пены
- Обои под покраску
- Обои флизелиновые
- Напольные покрытия
- Ламинат
- Линолеум
- Activia
- Bonus
- Galaxy
- Premium
- Sprint Pro
- Комфорт
- Престиж
- Фаворит
- Сантехника
- Профили и комплектующие
- Комплектующие
- Маяк
- Профиль КНАУФ
- Профиль(0,4мм)
- Уголок
- Профиль(0,5мм)
- Профиль(0,6мм)
АкцииОплата и доставка
Найти- Гипсокартон, комплектующие, ПГП, профили, подвесной потолок
- ГВЛ КНАУФ
- ГКЛ Кнауф
- Пазогребневая плита ПГП
- Пазогребневая плита AKSOLIT
- Пазогребневая плита КНАУФ
- Пазогребневая плита Волма
- Подвесной потолок
- Гипсокартон (ГКЛ)
- Сухие смеси, грунтовка
- ГИПС Строительный
- М-150
- Смесь KNAUF
- Смесь Юнис
- Цемент
- Штукатурка Основит
- Плиточные и монтажные клеи
- Клеи KNAUF
- Клеи ЕК
- Клеи Основит
- Клей Юнис
- Клей Ветонит
- Клей Бергауф
- Клей для плитки Ceresit
- Смеси для полов
- Наливной пол Основит
- Смесь для пола ВЕТОНИТ
- Смесь для пола ЕК
- Стяжка Юнис
- Ровнитель для пола Бергауф
- Самовыравнивающиеся смеси для пола Ceresit
- Шпатлевки
- KNAUF
- ВЕТОНИТ
- Готовая шпатлевка Шитрок
- ЕК
- Основит
- Юнис
- Аксолит
- Бергауф
- Шпатлевка Ceresit
- Штукатурка
- Древесные и плитные материалы
- ЦСП
- Теплошумоизоляционные материалы
- Утеплитель Изовер
- Утеплитель Роквул
- Утеплитель Технониколь
- Битумные и битумно-полимерные материалы
- Бикрост
- Биполь
- Линокром
- Техноэласт
- Унифлекс
- Краска
- Краска Садолин
- Крепеж
- Дюбель-гвоздь без бортика
- Дюбель-гвоздь с бортиком
- Ленты
- Саморезы для листового металла
- Сетки для армирования
- Саморезы по ГВЛ
- Саморезы по дереву
- Саморезы по металлу
- Монтажная пена, герметики
- Герметики Соудал
- Монтажная пена Соудал
- Очиститель пены
- Обои под покраску
- Обои флизелиновые
- Напольные покрытия
- Ламинат
- Линолеум
- Activia
- Bonus
- Galaxy
- Premium
- Sprint Pro
- Комфорт
- Престиж
- Фаворит
- Сантехника
- Профили и комплектующие
- Комплектующие
- Маяк
- Профиль КНАУФ
- Профиль(0,4мм)
- Уголок
- Профиль(0,5мм)
- Профиль(0,6мм)
Гипсовая штукатурка ВОЛМА-СЛОЙ(30кг)
386.
00 RUB
419.00 RUB
Подробно
Гипсовая штукатурка машинного нанесения ВОЛМА-Гипс-Актив(30кг) 298.00 RUB Подробно
Гипсовая штукатурка ВОЛМА-ХОЛСТ(30кг) 275.00 RUB Подробно
Copyright MAXXmarketing GmbH
JoomShopping Download & Support
Лучшие предложения
- Товары по акции
- Хиты продаж
- Мы рекомендуем
ГВЛВ влагостойкий 12,5мм(1,2*2,5м) КНАУФ 742 руб Подробно
Керамзит (V=0,04м3) (уп.
) фракция от 0 до 5
204 руб
Подробно
Подвес прямой 10 руб Подробно
Соединитель двухуровневый Кнауф для ПП 60х27 14 руб Подробно
Удлинитель 60/27 9 руб Подробно
Керамзит (V=0,04м3) (уп.) фракция от 10 до 20 124 руб Подробно
Шпатлевка Кнауф Фуген (10кг) 243 руб Подробно
Финишная шпаклевка Шитрок(28кг) 1835 руб Подробно
Юнис Горизонт стяжка для пола(25кг) 279 руб Подробно
Гипсокартон влагостойкий ГКЛВ 12,5мм (1,2*2,5м) КНАУФ 437 руб Подробно
Профиль для гипсокартона направляющий ПН 50 40 (3м)(0,4мм) 193 руб Подробно
Лента звукоизоляционная Дихтунгсбанд (95мм*30м) 394 руб Подробно
ГВЛВ влагостойкий 10мм(1,2*2,5м) КНАУФ 659 руб Подробно
Элемент пола ГВЛ КНАУФ СУПЕР-ПОЛ влагостойкий (1,2х0,6) 20мм 455 руб Подробно
Краб (Соединитель одноуровневый) 19 руб Подробно
Шпатлевка Кнауф Фуген (25кг) 474 руб Подробно
Шпаклевка Кнауф Унифлот (5кг) 434 руб Подробно
Официальный сайт производителя сухих строительных смесей в Москве
ВОЛМА является содружеством компаний, основная специализация которых – изготовление стройматериалов и продуктов для отделки на основе природного гипсового камня.
В ассортимент их продукции входят сухие строительные смеси, листы гипсокартона, пазогребневые плиты и многое другое. Корпорация была образована на базе широко известного в советское время Волгоградского гипсового завода.
О компании
Волгоградский комбинат был основан в 1943 году после того, как российским войскам удалось освободить Сталинград. Его основной задачей на тот момент стало производство строительных материалов для восстановления полностью разрушенного города. Уже шестью годами позже выпуск различной продукции начался неуклонно расти, и этот процесс не прекращается по сей день. Продукты, изготавливаемые комбинатом, шли на восстановления хозяйства после войны, а затем и на значительное улучшение жилищного строительства в 50-80-е годы.
Современная история ВОЛМА берет свое начало в 1999 году, когда завод на грани банкротства был приобретен новыми владельцами. В результате крупных инвестиций и обширной работе по переоснащению,предприятие вышло на новый высокий уровень, включая объемы продаж, окупаемость, конкурентоспособность и популярность на рынке.
За первые 10 лет работы в обновленных цехах завод ВОЛМА осуществил выпуск новейших видов продукции на гипсовой основе, которые ничуть не уступают импортным аналогам и предлагаются по демократичной цене.
Важные даты в истории фирмы:
- 2001 принес увеличение объемов производства гипса и его составляющих в 10 раз.
- 2003 ознаменовался началом изготовления пазогребневых плит.
- 2005, когда ВОЛМА начала разработку недействующего месторождения гипса в Беляевском районе Оренбургской области.
- 2005-2007 ознаменовались запуском производства грунтовок, клея и шпатлевки, устойчивых к низким температурам, смесей на основе ангидрита.
- 2012 стал началом работы Оренбургского цеха.
- 2015-2016 принесли открытие новейших производств «ВОЛМА-Оренбург» и «ВОЛМА-Майкоп».
- 2018 стал годом сдачи стадионов и других объектов к Чемпионату мира по футболу, в возведении и отделке которых применялась именно продукция ВОЛМА.
- 2018 принес фирме расширение экспортной сети, теперь распространяющейся на страны бывшего СНГ.
- 2019 ознаменовался стартом брендового онлайн-магазина.
- 2020 завершился включением компании ВОЛМА в Перечень системообразующих предприятий экономики РФ.
Четкое финансовое планирование, грамотное вливание средств и расширение географии поставок позволяют ВОЛМА оставаться одним из крупнейших лидеров по производству стройматериалов в России на сегодняшний день.
Гипсовые штукатурки
На сегодняшний момент ВОЛМА выпускает большое количество штукатурных смесей на основе гипса и портландцемента. К первому, наиболее применяемому типу относятся наименования:
- ВОЛМА-Слой (стандарт, Титан, Ультра)
- ВОЛМА-Холст
- ВОЛМА-Пласт
- ВОЛМА-Люкс
- ВОЛМА-Старт
- ВОЛМА-Глянец
- ВОЛМА-Аквалит
- ВОЛМА-Гипс-Актив (классика и Экстра)
- ВОЛМА-Аквастарт
- ВОЛМА-Декор
- ВОЛМА Штукатурка гипсовая для машинного нанесения
Гипсовые штукатурные смеси данной фирмы подходят для решения самых разнообразных строительных задач и обладают следующими свойствами:
- крайне простое нанесение;
- отсутствие усадочного эффекта;
- экологичность и содержание только натуральных безопасных добавок;
- отсутствие необходимости в шпаклевании стен;
- наличие дышащей текстуры, помогающей создать благоприятный микроклимат в рабочем помещении.
Удачно подобранные добавки увеличивают время схватывания штукатурки, позволяя работать с ней даже людям без специальной подготовки. В результате поэтапного высыхания слой приобретает высокую прочность и максимальное сцепление с поверхностью. А простота в нанесении позволяет значительно экономить время на отделке.
Популярный продукт
Среди всей линейки гипсовых штукатурок особым спросом пользуется ВОЛМА-Слой, в состав которой входит прочное гипсовое вяжущее. Безопасные для человека минеральные и синтетические добавки усиливают сцепление, усиливают способность к удерживанию влаги и время схватывания. Данный продукт отлично подходит для выравнивания стен и потолков, произведенных из любых строительных твердых стройматериалов. Нанесенный слой штукатурки подготавливает поверхность для последующей покраски, наклейки обоев или же отделки плиткой.
Благодаря специальному составу, штукатурка ВОЛМА-Слой сохраняет свои потребительские, эксплуатационные качества на высшем уровне многие десятилетия.
Материал продается в бумажных многослойных мешках фасовкой до 30 килограмм.
Еще одним популярным товаром серии является штукатурная смесь ВОЛМА-Холст, которая производится для финишного выравнивания стен и потолков, и также как и предыдущий продукт, дает возможность последующей декоративной отделки сверху. Она позволяет достичь максимальной гладкости поверхности. ВОЛМА-Холст подходит для следующих оснований:
- бетонных;
- кирпичных;
- цементно-известковых;
- гипсокартонных;
- газо- и пенобетонных;
- ГВЛ.
И, наконец, ВОЛМА Гипс Актив – это штукатурная смесь в порошке на основе природного гипсового камня, получившая заслуженные высокие оценки пользователей. Благодаря дополнительным компонентам, ее адгезивные свойства значительно увеличены по сравнению с аналогичными товарами, а достаточное время затвердевания позволяет закончить работы без спешки. Она также обладает высокими показателями удержания влаги.
ВОЛМА Гипс Актив была создана для произведения штукатурных работ во внутренних помещениях и требует нанесения лишь одним слоем при помощи специализированных машинок на стены и потолок. После ее застывания не требуется дополнительного шпаклевания. Поверхность на выходе имеет приятный глянцевый отблеск и полностью пригодна для последующей покраски, наклейки обоев или любой другой отделки декоративными покрытиями.
Поделиться с друзьями
Искусственные нейронные сети, применяемые в качестве решателей молекулярных волновых функций
Сохранить цитату в файл
Формат: Резюме (текст)PubMedPMIDAbstract (текст)CSV
Добавить в коллекции
- Создать новую коллекцию
- Добавить в существующую коллекцию
Назовите свою коллекцию:
Имя должно содержать менее 100 символов
Выберите коллекцию:
Не удалось загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку
Добавить в мою библиографию
- Моя библиография
Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку
Ваш сохраненный поиск
Название сохраненного поиска:
Условия поиска:
Тестовые условия поиска
Эл. адрес:
(изменить)
Который день? Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день
Который день? ВоскресеньеПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота
Формат отчета: SummarySummary (text)AbstractAbstract (text)PubMed
Отправить максимум: 1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.
Отправить, даже если нет новых результатов
Необязательный текст в электронном письме:
Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием
. 2020 9 июня; 16 (6): 3513-3529.
doi: 10.1021/acs. jctc.9b01132.
Epub 2020 8 мая.
Пэн-Цзянь Ян 1 , Махито Сугияма 2 3 , Кодзи Цуда 4 5 6 , Такеши Янаи 1 7 3
Принадлежности
- 1 Химический факультет Нагойского университета, Фурочо, район Тикуса, Нагоя, Аити 464-8601, Япония.
- 2 Национальный институт информатики, 2-1-2 Хитоцубаси, Тиёда-ку, Токио 101-8430, Япония.
- 3 JST, ПРЕСТО, 4-1-8 Хончо, Кавагути, Сайтама 332-0012, Япония.
- 4 Высшая школа пограничных наук Токийского университета, 5-1-5 Kashiwa-no-ha, Kashiwa, Chiba 277-8561, Japan.
- 5 RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, 1-4-1 Nihonbashi, Chuo-ku, Токио 103-0027, Япония.
- 6 Отдел исследований и услуг по данным материалов и интегрированной системе, Национальный институт материаловедения, Ибараки 305-0047, Япония.
- 7 Институт трансформирующих биомолекул (WPI-ITbM), Нагойский университет, Фурочо, район Чикуса, Нагоя, Аити 464-8601, Япония.
- PMID: 32320233
- DOI:
10. 1021/acs.jctc.9b01132
1021/acs.jctc.9b01132Пэн-Цзянь Ян и др. J Chem Theory Comput. .
. 2020 9 июня; 16 (6): 3513-3529.
doi: 10.1021/acs.jctc.9b01132. Epub 2020 8 мая.
Авторы
Пэн-Цзянь Ян 1 , Махито Сугияма 2 3 , Кодзи Цуда 4 5 6 , Такеши Янаи 1 7 3
Принадлежности
- 1 Химический факультет Нагойского университета, Фурочо, район Тикуса, Нагоя, Аити 464-8601, Япония.
- 2 Национальный институт информатики, 2-1-2 Хитоцубаси, Тиёда-ку, Токио 101-8430, Япония.
- 3 JST, ПРЕСТО, 4-1-8 Хончо, Кавагути, Сайтама 332-0012, Япония.
- 4 Высшая школа пограничных наук Токийского университета, 5-1-5 Kashiwa-no-ha, Kashiwa, Chiba 277-8561, Japan.
- 5 RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, 1-4-1 Nihonbashi, Chuo-ku, Токио 103-0027, Япония.
- 6 Отдел исследований и услуг по данным материалов и интегрированной системе, Национальный институт материаловедения, Ибараки 305-0047, Япония.
- 7 Институт трансформирующих биомолекул (WPI-ITbM), Нагойский университет, Фурочо, округ Чикуса, Нагоя, Аити 464-8601, Япония.
- PMID: 32320233
- DOI: 10.1021/acs.jctc.9b01132
Абстрактный
Мы используем искусственные нейронные сети (ИНС), основанные на архитектуре машины Больцмана (ВМ), в качестве кодировщика ab initio молекулярных многоэлектронных волновых функций, представленных моделью полного активного взаимодействия конфигураций пространства (CAS-CI). Как впервые было представлено в работе Карлео и Тройера для физических систем, коэффициенты электронных конфигураций в расширении CI параметризуются с помощью BM в зависимости от их занятости, которые действуют как дескрипторы. Этот основанный на ИНС анзац волновой функции называется квантовым состоянием нейронной сети (NQS). Машинное обучение используется для обучения БМ в части нахождения вариационно оптимальной формы волновой функции основного состояния на основе минимизации энергии.
Он имеет отношение к обучению с подкреплением и не использует ни справочных данных, ни предварительных знаний о волновой функции, в то время как гамильтониан задается на основе указанной пользователем химической структуры в соответствии с первыми принципами. Карлео и Тройер использовали ограниченную машину Больцмана (RBM), которая имеет скрытые единицы, для архитектуры нейронной сети NQS, а в этом исследовании мы дополнительно вводим ее замену на BM, которая имеет только видимые единицы, но с другим порядком связности. . Для этого БМ без скрытых узлов были реализованы БМ второго и третьего порядка, основанные на квадратичной и кубической функциях энергии соответственно. Обозначим эти БМ второго и третьего порядка как БМ2 и БМ3 соответственно. Пилотная реализация решателя NQS в модуле точной диагонализации программы квантовой химии была сделана для оценки возможностей вариантов NQS на основе BM. Тестовые расчеты проводились путем определения волновых функций CAS-CI иллюстративных молекулярных систем, индоцианинового зеленого и диссоциации диазота.
Было показано, что смоделированные энергии сходятся к энергии CAS-CI в большинстве случаев за счет улучшения RBM с увеличением количества скрытых узлов. BM3 систематически дает более низкие энергии, чем BM2, воспроизводя энергии диазота CAS-CI на кривых потенциальной энергии с погрешностью 50 мкЭ ч .
Похожие статьи
Помощь ограниченным машинам Больцмана с представлением квантового состояния путем восстановления симметрии.
Номура Ю. Номура Ю. J Phys Конденсирует Материю. 2021 27 апреля; 33 (17). дои: 10.1088/1361-648X/abe268. J Phys Конденсирует Материю. 2021. PMID: 33530063
Поддержка векторной машинной регрессии (LS-SVM) — альтернатива искусственным нейронным сетям (ИНС) для анализа данных квантовой химии?
Балабин Р.
М., Ломакина Е.И.
Балабин Р.М. и соавт.
Phys Chem Chem Phys. 2011 28 июня; 13 (24): 11710-8. дои: 10.1039/c1cp00051a. Epub 2011 19 мая.
Phys Chem Chem Phys. 2011.
PMID: 21594265Вариационные расчеты Монте-Карло ядер A≤4 с искусственным коррелятором нейронной сети Ansatz.
Адамс С., Карлео Г., Ловато А., Рокко Н. Адамс С. и др. Phys Rev Lett. 2021 9 июля; 127 (2): 022502. doi: 10.1103/PhysRevLett.127.022502. Phys Rev Lett. 2021. PMID: 34296893
Открытие общего метода решения уравнений Шредингера и Дирака, открывающего путь к точному предсказанию квантовой химии.
Накацудзи Х. Накацудзи Х. Acc Chem Res. 2012 18 сентября; 45 (9)):1480-90. doi: 10.1021/ar200340j. Epub 2012 11 июня. Acc Chem Res.
2012.
PMID: 22686372
Обзор.Статико-динамически-статическое семейство методов для сильно коррелированных электронов: методология и бенчмаркинг.
Сун Ю, Го Ю, Лэй Ю, Чжан Н, Лю В. Сонг Ю и др. Top Curr Chem (Чам). 2021 1 ноября; 379(6):43. doi: 10.1007/s41061-021-00351-9. Top Curr Chem (Чам). 2021. PMID: 34724123 Обзор.
2012.
PMID: 22686372
Обзор.Посмотреть все похожие статьи
Процитируйте
Формат: ААД АПА МДА НЛМ
Отправить по телефону
Команда под руководством LLNL использует машинное обучение для определения движения черной дыры из гравитационных волн -волновая обсерватория (LIGO) обнаружила гравитационные волны во время слияния двух черных дыр, которые всколыхнули все научное сообщество в 2016 году.
Потрясающие новости не только подтвердили одно из ключевых предсказаний Альберта Эйнштейна в его общей теории относительности, но и открыли дверь к лучшему пониманию движения черных дыр и других явлений искривления пространства-времени.Катастрофические события, такие как столкновение черных дыр или нейтронных звезд, вызывают сильнейшие гравитационные волны. Двойные черные дыры вращаются вокруг друг друга в течение миллиардов лет, прежде чем в конечном итоге столкнутся, образуя единую массивную черную дыру. В последние моменты их слияния их масса превращается в гигантский выброс энергии — согласно уравнению Эйнштейна e=mc 2 — который затем можно обнаружить в виде гравитационных волн.
Чтобы понять движение двойных черных дыр, исследователи традиционно упрощали уравнения поля Эйнштейна и решали их для расчета излучаемых гравитационных волн. Этот подход сложен и требует дорогостоящего и трудоемкого моделирования на суперкомпьютерах или методов аппроксимации, которые могут привести к ошибкам или сбоям при применении к более сложным системам черных дыр.
Вместе с сотрудниками из Университета Массачусетса, Дартмута и Университета Миссисипи математик из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса (LLNL) открыл обратный подход к проблеме, основанный на машинном обучении метод, способный автоматически выводить математическую модель для движение бинарных черных дыр на основе необработанных данных о гравитационных волнах, требующих только вычислительной мощности ноутбука. Работа опубликована в Интернете в журнале Physical Review Research 9.0240 .
Работая в обратном направлении, используя данные о гравитационных волнах из численного моделирования относительности, команда разработала алгоритм, который мог бы изучить дифференциальные уравнения, описывающие динамику слияния черных дыр для ряда случаев. Стратегия инверсии формы волны может быстро вывести простое уравнение с той же точностью, что и уравнения, на разработку которых у людей ушли годы, или модели, на запуск которых на суперкомпьютерах уходят недели.
«У нас есть все эти данные, которые относятся к более сложным системам черных дыр, и у нас нет полных моделей для описания всего спектра этих систем, даже после десятилетий работы», — сказал ведущий автор Брендан Кит, исследователь с докторской степенью.
в Центре прикладных научных вычислений LLNL. «Машинное обучение автоматически расскажет нам, что представляют собой уравнения. Он примет ваши данные и выведет уравнение за время от нескольких минут до часа, и это уравнение может быть таким же точным, как то, над чем человек работал 10-20 лет».
Кит и два других члена междисциплинарной группы встретились на семинаре по вычислительной теории относительности в Институте вычислительных и экспериментальных исследований в области математики Университета Брауна. Они хотели проверить идеи из недавних работ, описывающих аналогичный тип задачи машинного обучения — ту, которая выводит уравнения, основанные на траекториях динамической системы, — на низкоразмерных данных, таких как гравитационные волны.
Кит, не только математик, но и ученый-вычислитель, написал обратную задачу и компьютерный код, а его академические партнеры помогли ему получить данные и добавили физику, необходимую для масштабирования от одномерных данных к многомерным.
систему уравнений и интерпретировать модель.
«У нас была некоторая уверенность в том, что если мы перейдем из одного измерения в одно измерение, это сработает — это то, что было сделано в более ранних работах, — но гравитационная волна — это данные более низкого измерения, чем траектория черной дыры», — сказал Кит. . «Это был большой, захватывающий момент, когда мы узнали, что это действительно работает».
Подход не требует сложной общей теории относительности, только применение законов Кеплера о движении планет и математики, необходимой для решения обратной задачи. Начав только с базовой ньютоновской нерелятивистской модели (например, Луна, вращающаяся вокруг Земли) и системы дифференциальных уравнений, параметризованной нейронными сетями, команда обнаружила, что алгоритм может учиться на различиях между базовой моделью и моделью, которая ведет себя намного лучше. иначе (как две вращающиеся вокруг черные дыры), чтобы восполнить недостающую релятивистскую физику.
«Это совершенно новый подход к проблеме», — сказал соавтор Скотт Филд, доцент кафедры математики и специалист по данным о гравитационных волнах в Массачусетском университете в Дартмуте.
«Сообщество, занимающееся моделированием гравитационных волн, движется к подходу, в большей степени основанному на данных, и наша статья представляет собой наиболее экстремальную версию этого подхода, в соответствии с которой мы полагаемся почти исключительно на данные и сложные инструменты машинного обучения».
Применяя методологию к ряду двойных систем черных дыр, команда показала, что полученные дифференциальные уравнения автоматически учитывают релятивистские эффекты в черных дырах, такие как прецессия перигелия, радиационная реакция и падение орбиты. При параллельном сравнении с современными моделями орбитальной динамики, которые научное сообщество использовало на протяжении десятилетий, команда обнаружила, что их модель машинного обучения столь же точна и может применяться к более сложным системам черных дыр, включая ситуации с данными более высокой размерности, но с ограниченным числом наблюдений.
«Самым удивительным в результатах было то, насколько хорошо модель могла экстраполировать за пределы обучающей выборки», — сказал соавтор Акшай Хадсе, доктор философии.
студент-физик Университета Миссисипи. «Это можно использовать для генерации информации в режиме, когда детекторы гравитационных волн не очень чувствительны или если у нас есть ограниченный объем сигнала гравитационных волн».
Исследователям потребуется провести дополнительный математический анализ и сравнить свои прогнозы с дополнительными данными численной теории относительности, прежде чем метод будет готов к использованию с текущими гравитационными данными, собранными с установок LIGO, сообщила команда. Они надеются разработать метод байесовской инверсии для количественной оценки неопределенностей и применить этот метод к более сложным системам и орбитальным сценариям, а также использовать его для лучшей калибровки традиционных моделей гравитационных волн.
Работа выполнена за счет гранта Национального научного фонда и финансирования LLNL.
ИССЛЕДОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВИРТУАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА ВОЛН
П. Абхинья, С. Джерритта, Р. Шринивасан и В.
Раджендран. Анализ прямой и рекуррентной нейронных сетей при прогнозировании значительной высоты волны у заякоренных буев в Бенгальском заливе. В материалах Международной конференции IEEE по связи и обработке сигналов 2017 г., ICCSP 2017, том 2018-Janua, страницы 1856–1860. Институт инженеров по электротехнике и электронике, февраль 2018 г. ISBN 97815008. doi: 10.1109/ICCSP.2017.8286717.
Э. Александр, Л. Куадра, Х. К. Ньето-Борге, Г. Кандиль-Гарсия, М. Дель Пино и С. Сальседо-Санс. Подход гибридного генетического алгоритма и экстремальной обучающей машины для точной реконструкции значительной высоты волны. Моделирование океана, 92:115–123, 2015. doi: 10.1016/j.ocemod.2015.06.010. URL http://dx.doi.org/10.1016/j.ocemod.2015.06.010.
Э. Эндрюс и Л. Пич. Сравнение оборудования для мониторинга волн: сравнение оборудования для измерения волн на месте. Технический отчет, Правительство Квинсленда, Департамент окружающей среды и науки, Брисбен, Квинсленд, 2019 г.. URL https://www.
publications.qld.gov.au/dataset/a719a64a-bbaf-4c02-9f33-39d2ab737c90/resource/4b9a79fd-7245-42cb-b60e-c83f84d82011/fs{_}download/wave-monitoring-equipment -сравнение.pdf.
М. Барнс, И. Тикл, П. Вуд и К. Войзи. Оценка вариантов капитальных работ для уменьшения обмеления у входа в гавань Мулулаба. Технический отчет, ноябрь 2015 г. URL http://eisdocs.dsdip.qld.gov.au/SunshineCoastAirportExpansion/EIS/VolumeBchapters/ChapterB4-Coastalprocesses18Sep14.pdf.
Дж. Бербиц, Э. Оквирк, Д. Царевич и Г. Лонкар. Применение нейронных сетей и метода опорных векторов для предсказания значительной высоты волны. Океанологии, 59(3):331–349, 2017. ISSN 23007370. doi: 10.1016/j.oceano.2017.03.007.
Н. Боой, Р. К. Рис и Л. Х. Холтуйсен. Волновая модель третьего поколения для прибрежных районов: 1. Описание и проверка модели. Журнал геофизических исследований, 104(C4):7649–7666, 1999. ISSN 0148-0227. дои: 10.1029/98JC02622. URL http://doi.wiley.com/10.1029/98JC02622.
Л. Корнехо-Буэно, Дж. К. Ньето-Борге, П. Гарсия-Диас, Г. Родригес и С. Сальседо-Санс. Прогнозирование значительной высоты волны и потока энергии для морских энергетических приложений: группирующий генетический алгоритм – подход Extreme Learning Machine. Возобновляемая энергия, 97:380–389, ноябрь 2016 г. ISSN 187
Датавелл. Directional Waverider MkIII Datawell-Oceanographic Instruments Направленный Waverider DWR-MkIII: более трех лет непрерывной работы. Технический отчет, Datawell, Харлем, Нидерланды, 2012a. URL-адрес www.datawell.nl.
Датавелл. Directional Waverider GPS Datawell-Oceanographic Instruments Измерение волн с помощью GPS. Технический отчет, Datawell, Харлем, Нидерланды, 2012b. URL-адрес www.datawell.nl.
Датавелл. DWR4 с приборами ACM Datawell-Oceanographic Instruments. Технический отчет, Datawell, Харлем, Нидерланды, 2012c. URL-адрес www.datawell.nl.
М. К. Део, А. Джха, А. С. Чафекар и К. Равикант. Нейронные сети для прогнозирования волн. Ocean Engineering, 28(7):889–898, 2001. ISSN 00298018. doi: 10.1016/S0029-8018(00)00027-5.
ДЕЗ. Годовой отчет по мониторингу волн за 2016–2017 гг. Технический отчет, ноябрь 2016 г., Департамент окружающей среды и науки, правительство Квинсленда, Брисбен, Квинсленд, 2017 г. URL https://www.publications.qld.gov.au/dataset/a719a64a-bbaf-4c02-9f33-39d2ab737c90/resource/ee424256-7a47-482c-9cd5-795663db65f4/download/annual-wave-report-2016-17-final.pdf.
ДЕЗ. Волновой климат Квинсленда, годовой обзор мониторинга волнения, ноябрь 2016 г. — октябрь 2017 г. Технический отчет, Правительство Квинсленда, Департамент окружающей среды и науки, 2018 г.
К. Хаталис, П. Прадхан, С. Кишор, Р. С. Блюм и А. Дж. Ламадрид. Многошаговое прогнозирование мощности волны с использованием нелинейной рекуррентной нейронной сети. В Общем собрании IEEE Power and Energy Society, том 2014 г. — октябрь. Компьютерное общество IEEE, октябрь 2014 г. doi: 10.1109/ПЭСГМ.2014.6939370.
С. К. Джеймс, Ю.
Чжан и Ф. О’Доннча. Платформа машинного обучения для прогнозирования волновых условий. Береговая техника, 2017.
С. Н. Лондхе и В. Панчанг. Корреляция волновых данных от буйковых сетей. 2007. doi: 10.1016/j.ecss.2007.05.003. URL-адрес www.elsevier.com/locate/ecss.
Ф. Педрегоса, Г. Вароко, А. Грамфор, В. Мишель, Б. Тирион, О. Гризель, М. Блондель, П. Преттенхофер, Р. Висс, В. Дюбур и Дж. Вандерплас. Scikit-learn: Машинное обучение в Python. Журнал исследований машинного обучения, 12(1):1–5, 2011 г. ISSN 0717-6163. дои: 10.1007/s13398-014-0173-7.2. URL-адрес https://scikit-learn.org/.
М. Пирхушяран и Л. В. Снайдер. Прогнозирование, ретроспективное прогнозирование и выбор характеристик океанских волн с помощью рекуррентных и последовательных сетей. Ocean Engineering, 207, 2020. ISSN 00298018. doi:10.1016/j.oceaneng.2020.107424. URL https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.107424.
А. Д. Рао, М. Синха и С. Басу. Прогноз волнения в Бенгальском заливе на основе генетического алгоритма: сравнение одномерного и многомерного подходов.
Прикладное математическое моделирование, 37 (6): 4232–4244, март 2013 г. ISSN 03079.04Х. doi: 10.1016/j.apm.2012.09.001.
П. Салах, А. Рейси-Дехкорди и Б. Камранзад. Гибридный подход к оценке характеристик прибрежного волнения в Персидском заливе. Applied Ocean Research, 57:1–7, 2016. doi: 10.1016/j.apor.2016.02.005. URL http://dx.doi.org/10.1016/j.apor.2016.02.005.
А. Солтер. Текущая и будущая проверка операционных волновых моделей. (июнь): 25–27, 2012 г. URL-адрес www.globwave.org.
Х. Л. Толман и У. Д. Группа. Руководство пользователя и системная документация WAVEWATCH III версии 4.18. Техническая записка NOAA / NWS / NCEP / MMAB, (333):311, 2014 г.
Аппарат для пайки волной припоя 32.400 – Manncorp Inc.
Принесите сборку печатной платы в дом
Преодолейте нехватку микросхем с помощью доработок
Рекомендовано: Оптимизируйте производительность
Как указано в журнале SMT Magazine: Оптимизируйте производительность
Гибкость практически для любых требований к пайке волной припоя
7
7
Стандартный модуль пайки поставляется в волнистой конфигурации, подходящей как для обычных, так и для поверхностного монтажа, и приводится в действие двумя сверхмощными двигателями мощностью 1/4 л.
Волна чипа является основной волной. Его турбулентный гребень волны обеспечивает полное покрытие припоя, исключая риск пропусков припоя. Вторая волна обеспечивает адекватный дренаж излишков припоя из соединений, чтобы предотвратить образование перемычек и накопление припоя.
Чип-волну можно деактивировать через пользовательский интерфейс для приложений, отличных от SMT, хотя добавление опции осциллирующей волны позволяет чип-волне помочь в заполнении отверстий и уменьшении перемычек для трудно паянных плат всех технологий.
Стандартная максимальная ширина волны 410 мм (16 дюймов) может быть отрегулирована в зависимости от размеров печатной платы с помощью дополнительного механизма уменьшения волн, что помогает свести к минимуму образование окалины.
энергосберегающий режим ожидания способствует уменьшению образования окалины
Опция с двумя котлами позволяет работать с припоями, содержащими и не содержащими свинца, на одной машине
Manncorp 32.
400 стандартно поставляется с высокопроизводительным припой), кювета для припоя из титанового сплава, подходящая для работы с припоями, содержащими или не содержащими свинца, смонтированная на прочной каретке с моторизованным управлением по оси Y и оси Z для легкого доступа и обслуживания.
Доступная опция с двумя ваннами позволяет легко заменять ванну и каретку припоя на другую тележку и ванну с другим составом припоя, что является ценным вариантом для сборщиков, переходящих со свинцовых на бессвинцовые припои, или для подрядчиков, которые получают работу которые все еще используют оловянно-свинцовый припой.
Высокоточное автоматическое распыление флюса и трехзонный предварительный нагрев с конвекцией горячим воздухом
Модель 32.400 включает в себя автоматическую внутреннюю систему распыления флюса, которая включает прецизионную распылительную насадку, установленную на возвратно-поступательном приводном механизме по оси Y, для обеспечения равномерного и точного нанесения потока.
Система автоматически подстраивается под размер печатной платы и использует высокоточный распылитель низкого давления для обеспечения превосходного покрытия и проникновения в сквозное отверстие.
После нанесения флюса платы поступают в трехзонный высокопроизводительный предварительный нагреватель с принудительной конвекцией горячего воздуха с независимыми зонами контроля температуры, что обеспечивает точное термическое профилирование для надлежащей активации флюса и оптимального смачивания припоем при поступлении сборок в волновой модуль.
Если требуется дополнительное управление профилированием или для узлов, чувствительных к перепаду температуры верхней и нижней сторон, можно добавить дополнительный подогреватель верхней стороны с минимальными затратами.
Избегайте загрязнения при переключении типов флюса с помощью дополнительного двойного флюса
Флюс с двойным распылением позволяет мгновенно и легко переключаться с одного типа флюса на другой без грязной очистки.
Два отдельных сопла, два резервуара для флюса и две линии предотвращают смешивание флюсов независимо от их химического состава.
Титановый пальцевой конвейер с моторизованной регулировкой ширины
Моторизованная регулировка ширины конвейера в диапазоне от 50 до 400 мм (2″ – 15,75″) входит в стандартную комплектацию всех систем пайки волной припоя 32.400, что значительно сокращает время настройки и устраняет несогласованность действий оператора. Доступны другие ширины конвейера: 300 мм, 350 мм и 450 мм.
Входной механизм штифтового конвейера из алюминиевого сплава питает конвейер с двумя титановыми пальцами, который включает в себя встроенный очиститель пальцев, замкнутый контур управления скоростью и защиту от перегрузки.
Угол конвейера регулируется от 4° до 7°, а номинальная скорость регулируется от 0,5 до 2,2 м/мин (20–87 дюймов/мин) для максимальной производительности.
Можно добавить дополнительную центральную опорную рейку для печатных плат, чтобы сохранить плоскостность и предотвратить провисание плат большого размера через волновой модуль.
Автоматизация производства с помощью подающих и разгрузочных конвейеров
Подающий конвейер Manncorp WL-100M-L1 и ленточный разгрузчик WU-120M-h2 специально разработаны для систем пайки волной припоя.
WL-100M-L1 — это полностью регулируемый входной конвейер цепного типа, предназначенный для подачи узлов шириной до 350 мм (13,78 дюйма) непосредственно в установку для пайки волной припоя. Скорость движения, угол наклона конвейера и высота конвейера регулируются. Конструкция изготовлен из сверхпрочного алюминия
WU-120M-h2 с нескользящим термостойким ремнем выгружает паяные сборки из оборудования для пайки волной припоя Высота, угол и скорость регулируются Скорость варьируется от 0,5 до 8 м /мин, чтобы печатные платы плавно и безопасно перемещались из системы пайки волной припоя к операторам или другому оборудованию для обработки по выбору пользователя.0005
| 32.400 Specifications | ||
|---|---|---|
| Wave Width | 410 mm (16″) | |
| Wave Height | 10 mm (0. 4″) | |
| Preheat Length | 1800 mm (71″) | |
| Ширина конвейера | 50 – 400 мм (2″ – 15,75″) (Доступны другие значения ширины: 300 мм (11,75″), 350 мм (13,75″) и 450 мм (18″)7 | Максимальный размер печатной платы 400 мм x 400 мм (15,75″ x 15,75″) with standard conveyor |
| Conveyor Speed | 0.5 – 2.2 m/min (20″ – 87″/min) | |
| Conveyor Angle | 4° to 7° (adjustable) | |
| Solder Capacity | 420 кг (925 фунтов. Приблизительный вес для припоя без свинца) | |
| Температура паяла | Амбиент – 300 ° C (Амбиент – 572 ° F) | |
| Machine Dimensions | 3950 mm L x 1450 mm W x 1680 mm H (156″ x 57″ x 66″) | |
| Net Weight | 1300 kg (2870 lbs) | |
| Exhause Fan Requirements | 250 кубических футов в минуту (выпускной канал припоя) Диаметр 10 дюймов Дополнительный выпускной патрубок 4 дюйма над входом в конвейер Вытяжной вентилятор распылителя флюса, встроенный в машину | |
| Требования к давлению воздуха | 0,4 МПа (60 фунтов на кв. дюйм) Нормальная рабочая мощность | 8–10 кВт |
| Общая потребляемая мощность | 220 В, 3 фазы, 50/60 Гц 39 кВт | |
Ансамблевые модели машинного обучения: пример наката волн и эрозии прибрежных дюн
Аткинсон, А.Л., Пауэр, Х.Е., Моура, Т., Хаммонд, Т., Каллаган, Д.П., и Болдок, Т. Е.: Оценка предсказаний наката с помощью эмпирических моделей на неусеченных пляжах на юго-восточном побережье Австралии, Побережье. англ., 119, 15–31, 2017.
Бауэр, П., Торп, А., и Брюнет, Г.: Тихая революция численного прогноза погоды, Nature, 525, 47–55, 2015.
Бернер Дж., Ахатц У., Батте Л., Бенгтссон Л., Камара А.Д.Л., Кристенсен Х.М., Коланджели М., Коулман Д.Р., Кроммелин Д., Долапчиев С.И. и Францке К.Л.: Стохастическая параметризация: к новому взгляду на модели погоды и климата, B. Am. метеорол. Soc., 98, 565–588, 2017.
Beuzen, T. and Goldstein, EB: TomasBeuzen/BeuzenEtAl_2019_NHESS_GP_runup_model: Первая
выпуск репозитория (версия 0.
1), Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.3401739, 2019 г.
Бьюзен Т., Сплинтер К.Д., Тернер И.Л., Харли М.Д. и Маршалл Л.: Прогнозирование штормовой эрозии на песчаных береговых линиях с использованием байесовского метода. network, в: Proceedings of Australasian Coasts & Ports: Working with Nature, 21–23 июня 2017 г., Кэрнс, Австралия, 102–108, 2017 г.
Бойзен Т., Сплинтер К., Маршалл Л., Тернер И., Харли М. и Палмстен М.: Байесовские сети в береговой инженерии: Отличительные описательные и прогнозные приложения, Побережье. англ., 135, 16–30, 2018.
Биркемайер, В. А., Сэвидж, Р. Дж., и Леффлер, М. В.: Сборник полевых данных о штормовой эрозии, Исследовательский центр прибрежной инженерии, Виксбург, Массачусетс, 1988. волновая модель для прибрежных районов: 1. Описание и проверка модели, J. Geophys. Res.-Oceans, 104, 7649–7666, https://doi.org/10.1029/98jc02622, 1999.
Buchanan, M.: Невежество как сила, Nat. Phys., 14, 428, https://doi.org/10.1038/s41567-018-0133-9, 2018.
Каллаган Д. П., Нильсен П., Шорт А. и Ранасингхе Р.: Статистическое моделирование волнового климата и экстремальной эрозии пляжей, Coast. англ., 55, 375–390, https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2007.12.003, 2008.
Каллаган, Д. П., Ранасингх, Р., и Рулвинк, Д.: Вероятностная оценка ураганной эрозии с использованием аналитических, полуэмпирических и технологических моделей ураганной эрозии, Берег. англ., 82, 64–75, 2013.
Камю, П., Мендес, Ф.Дж., Медина, Р., и Кофиньо, А.С.: Анализ алгоритмов кластеризации и выбора для изучения многомерного волнового климата, Берег. Eng., 58, 453–462, 2011.
Клоук, Х. и Паппенбергер, Ф.: Ансамблевое прогнозирование паводков: обзор, J. Hydrol., 375, 613–626, 2009.
Кон, Н. и Руджеро, П.: Влияние сезонной и межгодовой изменчивости прибрежного профиля на экстремальные уровни воды: моделирование набега волн на диссипативные пляжи, Побережье. англ., 115, 79–92, 2006.
Данчик Г. М. и Дорман К. С.: mlegp: статистический анализ компьютерных моделей биологических систем с использованием R, Bioinformatics, 24, 1966–1967, 2008.
ден Хейер, К., Книппинг, Д. Т. Дж. А., Плант, Н. Г., ван Тиль де Врис, Дж. С. М., Баарт Ф. и ван Гелдер, П. Х. А. Дж. М.: Оценка воздействия экстремальных штормовых явлений с использованием байесовской сети, доклад, представленный на Береговой инженерии (№ 33), Сантандер, Испания, 2012 г.
Эриксон Л.Х., Ларсон М. и Хэнсон Х.: Лабораторное исследование берегового уступа и отступа дюн из-за выемки и последующего обрушения, Mar. Geol., 245, 1–19, 2007.
Гарсия-Медина, Г., Озкан-Халлер, Х.Т., Холман, Р.А., и Руджеро, П.: Контроль большого заплеска на пологом диссипативном пляже, J. Geophys. Рез.-Океаны, 122, 5998–6010, 2017.
Гольдштейн, Э. Б. и Коко, Г.: Подход машинного обучения для прогнозирования скорости оседания, Water Resour. рез., 50, 3595–3601, 2014.
Гольдштейн, Э. Б. и Коко, Г.: Компоненты машинного обучения в детерминированных моделях: гибридная синергия в эпоху данных, Front. Окружающая среда. наук, 33, 1–4, 2015.
Гольдштейн, Э.
Б. и Мур, Л. Дж.: Стабильность и бистабильность в одномерной модели высоты береговой авандюны, J. Geophys. Рез.-Прибой Земли, д. 121, к. 964–977, 2016.
Гольдштейн, Э.Б., Коко, Г., и Мюррей, А.Б.: Прогнозирование характеристик волновой ряби с использованием генетического программирования, Продолжение. Shelf Res., 71, 1–15, 2013.
Гольдштейн, Э. Б., Коко, Г. и Плант, Н. Г.: Обзор приложений машинного обучения для переноса и морфодинамики прибрежных отложений, Earth Sci. Rev., 194, 97–108, https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.04.022, 2019.
Гедес, Р., Брайан, К.Р., и Коко, Г.: Наблюдения за потоками волновой энергии и волнообразными движениями на пологом диссипативном пляже, J. Geophys. Рез.-Океаны, 118, 3651–3669, 2013.
Гуза, Р. и Феддерсен, Ф.: Влияние частоты и направления волн на накат береговой линии, Geophys. Рез. Письма, 39, 1–5, https://doi.org/10.1029/2012GL051959, 2012.
Холман Д., Шридхаран М., Гауда П., Портер Д., Марек Т., Хауэлл Т.
и Мурхед Дж.: Модели гауссовых процессов для эталонной оценки ET из альтернативных источников метеорологических данных, Дж. , Hydrol., 517, 28–35, 2014.
Холман, Р.: Статистика экстремальных значений наката волн на естественном пляже, Побережье. англ., 9, 527–544, 1986.
Хант, И.А.: Проектирование дамб и волнорезов, T. Am. соц. Гражданский Eng., 126, 542–570, 1959.
Краснопольский, В. М. и Фокс-Рабиновиц, М. С.: Сложные гибридные модели, сочетающие детерминированные компоненты и компоненты машинного обучения для численного моделирования климата и прогнозирования погоды, Нейронные сети, 19, 122–134, 2006.
Купилик М., Витмер Ф.Д., Маклауд Э.-А., Ван С. и Рэйвенс Т.: Регрессия гауссовского процесса для прогнозирования эрозии арктических берегов, IEEE T. Geosci. Удаленный, 99, 1–9, 2018.
Ларсон, М., Эриксон, Л., и Хэнсон, Х.: Аналитическая модель для прогнозирования эрозии дюн из-за воздействия волн, Побережье. Eng., 51, 675–696, 2004.
Ли, Ф.
, Ван Гелдер, П., Каллаган, Д., Йонгеджан, Р., Хейер, С. Д., и
Ранасингхе, Р.: Вероятностное моделирование волнового климата и прогнозирование эрозии дюн, J. Coast. рез., 65, 760–765, 2013.
Лимбер, П. В., Барнард, П. Л., Витоусек, С., и Эриксон, Л. Х.: Модельный ансамбль для проектирования многодесятилетнего отступления прибрежных скал во время 21 век, J. Geophys. Рез.-шт. Прибой., 123, 1566–1589 гг., 2018.
Макдональд, Б., Ранджан, П. и Чипман, Х.: GPfit: пакет R для подгонки модели гауссовского процесса к выходным данным детерминированного симулятора, J. Stat. софт, 64, 1–23, 2015.
Мастрандреа, М. Д., Филд, С. Б., Стокер, Т. Ф., Эденхофер, О., Эби, К. Л., Фрейм, Д. Дж., Хелд, Х., Криглер, Э., Мах, К. Дж., Матшосс, П. Р., и Платтнер, Г. К.: Руководство для ведущих авторов пятого оценочного отчета МГЭИК о последовательной обработке неопределенностей, Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК), 2010 г.
Малл, Дж. и Руджеро, П.
: Оценка эрозии дюн, вызванной штормом, и их подъема вдоль пляжей западного побережья США, J. Coast. рез., 30, 1173–1187, 2014.
Овербек, Дж. Р., Лонг, Дж. В., и Стокдон, Х. Ф.: Тестирование параметров модели для эрозии дюн, вызванной волнами, с использованием наблюдений во время урагана Сэнди, Geophys. Рез. Lett., 44, 937–945, 2017.
Палмстен, М.Л. и Холман, Р.А.: Лабораторное исследование эрозии дюн с использованием стереовидео, Coast. англ., 60, 123–135, 2012.
Пальмстен М.Л., Сплинтер К.Д., Плант Н.Г. и Стокдон Х.Ф.: Вероятностная оценка отступления дюн на Голд-Косте, Австралия, Шор-Бич, 82, 35–43, 2014 г.
Паркер К., Руджеро П., Серафин К. А. и Хилл Д. Ф.: Эмуляция как подход к быстрому моделированию эстуариев, Берег. англ., 150, 79–93, 2019.
Пассарелла, М., Де Муро, С., Руджу, А., и Коко, Г.: Оценка предикторов выброса волны с использованием полевых наблюдений, J. Coast. рез., 85, 1036–1040, 2018а.
Пассарелла, М., Гольдштейн, Э.
Б., Де Муро, С., и Коко, Г.: Использование генетического программирования для разработки предиктора волнения на песчаных пляжах, Nat. Опасности Земля Сист. наук, 18, 599–611, https://doi.org/10.5194/nhess-18-599-2018, 2018б.
Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О., Блондель М., Преттенхофер П., Вайс Р., Дюбур В., и Вандерплас, Дж.: Scikit-learn: Machine learning in Python, J. Mach. Учиться. рез., 12, 2825–2830, 2011.
Филлипс, М.С., Бленкинсопп, К.Е., Сплинтер, К.Д., Харли, М.Д., и Тернер, И.Л.: Режимы восстановления бермы и береговой поверхности после сброса шторма: наблюдения с использованием лидара с непрерывным сканированием, J. Geophys. Рез.-шт. Surf., 124, 720–736, 2019.
Плант, Н. Г. и Стокдон, Х. Ф.: Вероятностный прогноз реакции барьерных островов на ураганы, J. Geophys. Рез.-шт. Сур., 117, F03015, https://doi.org/10.1029/2011jf002326, 2012.
Пауэр, Х. Э., Карабаги, Б., Бонакдари, Х., Робертсон, Б., Аткинсон, А.
Л.,
и Болдок, Т. Е.: Прогнозирование набега волн на пляжи с использованием программирования экспрессии генов и эмпирических взаимосвязей, Coast. англ., 144, 47–61, 2019.
Ранасингхе, Р., Каллаган, Д., и Стив, М.Дж.: Оценка рецессии побережья из-за повышения уровня моря: за пределами правила Брууна, Изменение климата, 110, 561–574, 2012.
Расмуссен, К. Э. и Никиш, Х.: Набор инструментов для гауссовых процессов для машинного обучения (GPML), J. Mach. Учиться. рез., 11, 3011–3015, 2010.
Расмуссен, К.Э. и Уильямс, К.К.: Гауссовские процессы для машинного обучения, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2006.
Реджент М., Петерс Дж., Теунис Дж., Ван Поппель М., Радемейкер М., Кумар, П., и Де Бэтс, Б.: Прогнозирование концентраций ультрадисперсных частиц в городской среде с помощью регрессии гауссовского процесса на основе измерений оксидов азота, Environ. Модель. ПО, 61, 135–150, 2014.
Робертс С., Осборн М., Эбден М., Рис С., Гибсон Н. и Эйгрейн С.
:
Гауссовские процессы для моделирования временных рядов, Philos. Т. Рой. соц. A, 371, 20110550, https://doi.org/10.1098/rsta.2011.0550, 2013.
Рулвинк Д., Реньерс А., ван Донгерен А., ван Тиль де Врис Дж., МакКолл, Р. и Лесчински Дж.: Моделирование воздействия штормов на пляжи, дюны и барьерные острова, Побережье. англ., 56, 1133–1152, https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2009.08.006, 2009.
Руджеро П., Комар П. Д., Макдугал В. Г., Марра Дж. Дж. и Бич Р. А.: Накат волн, экстремальный уровень воды и эрозия земель, прилегающих к пляжам, J. Coast. Рез., 17, 407–419, 2001.
Салленджер, А. Х.: Шкала воздействия штормов на барьерные острова, J. Coast. рез., 16, 890–895, 2000.
Семедо А., Вайссе Р., Беренс А., Стерл А., Бенгтссон Л. и Гюнтер Х.: прогноз глобального волнового изменения климата к концу двадцать первого века, J. Climate 26, 8269–8288, 2012.
Шорт, А. Д. и Тренаман, Н.: Волновой климат в районе Сиднея, энергичный и сильно изменчивый режим океанских волн, Mar.
Freshwater Res., 43, 765–791, 199.2.
Симмонс, Дж. А., Сплинтер, К. Д., Филлипс, М. С., и Лиман, С. К.: Обнаружение набега волн с помощью лидара с использованием методов машинного обучения, Environ. Модель. Программное обеспечение, в разработке, 2019 г.
Сплинтер, К. Д. и Палмстен, М. Л.: Моделирование реакции дюн на понижение Восточного побережья, Mar. Geol., 329, 46–57, 2012.
Сплинтер, К. Д., Кирни, Э. Т., и Тернер, И. Л.: Факторы вдольбереговой переменной эрозии дюн во время шторма: наблюдения и моделирование, Побережье. англ., 131, 31–41, 2018.
Стокдон, Х. Ф., Холман, Р. А., Хоуд, П. А., и Салленджер, А. Х.: Эмпирическая параметризация настройки, перекоса и разгона, Coast. англ., 53, 573–588, https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2005.12.005, 2006.
Стокдон, Х.Ф., Салленджер-младший, А.Х., Холман, Р.А., и Хауд, П.А.: Простая модель пространственно-изменчивой реакции побережья на ураганы, Mar. Geol., 238, 1–20, 2007.
Тиноко Р., Гольдштейн Э.
и Коко Г.: Управляемый данными подход к разработке физически надежных предикторов: применение к усредненным по глубине скоростям потоков через затопленные массивы жестких цилиндров, Water Resour. Рез., 51,
1247–1263, 2015.
Ван Оршот, Дж. и д’Ангремон, К.: Влияние спектров энергии волн на накат волн, Берег. Eng., 1968, 888–900, 1969.
Системы D-Wave | The Practical Quantum Computing Company
Наши клиенты создают квантовые приложения для таких разнообразных задач, как логистика, оптимизация портфеля, поиск лекарств, материаловедение, планирование, обнаружение неисправностей, перегруженность трафика и управление цепочками поставок. Какую проблему мы можем помочь вам решить?
Лидеры технологий и бизнеса Разработчики
Конференция
Qubits: от сложности к ясности
Наша ежегодная конференция Qubits — одна из ведущих отраслевых конференций по квантовым вычислениям.
Сохраните свое место, чтобы услышать от экспертов об их квантовых приложениях и проектах и узнать, как предприятия применяют квантовую технологию D-Wave для решения реальных проблем.
Зарегистрируйтесь сегодня!
ОБУЧЕНИЕ
Специальное предложение по квантовому обучению
Сэкономьте 10% на квантовом обучении с нашим специальным предложением «Снова в школу»! Это отличная возможность приобрести навыки, необходимые для изучения квантового программирования для создания квантовых приложений. Используйте промо-код Back2School , чтобы зафиксировать свою специальную скидку.
Зарегистрируйтесь сегодня!
Калькулятор ROI
Попробуйте наш квантовый калькулятор ROI и откройте для себя новые возможности
Откройте для себя потенциальную рентабельность инвестиций, которую вы можете получить с помощью технологии квантовых вычислений D-Wave.
Наш интерактивный калькулятор окупаемости инвестиций разработан, чтобы дать вам информацию, которая поможет раскрыть ценность квантовых вычислений для вашего бизнеса. Начните прямо сейчас, чтобы узнать о повышении эффективности, увеличении доходов, экономии времени и снижении затрат с помощью кванта.
Попробуй
Профессиональные услуги
Запуск D-Wave: переход на квантовые вычисления
Хотите начать, но не знаете, с чего начать? Мы можем помочь.
Присоединиться
РЕШЕНИЯ
Преимущество для бизнеса уже сегодня
Наша главная цель — помочь клиентам получить реальную пользу, используя квантовые вычисления для практических бизнес-приложений.
Возможно, вы удивитесь, узнав, что наши корпоративные клиенты уже создали более 250 ранних квантовых приложений во многих отраслях.
Мощное сочетание квантовой системы Advantage™ и услуг гибридного решателя Leap™ позволяет первым в производстве квантовым приложениям демонстрировать преимущества для бизнеса.
Производство и логистика
Уже разработаны квантовые приложения, начиная от химии и материаловедения, автомобилестроения и мобильности и заканчивая оптимизацией цепочки поставок и логистики.
Финансовые услуги
Уже разработаны квантовые приложения, начиная от финансового моделирования, оптимизации портфеля и управления рисками и заканчивая обнаружением мошенничества.
Науки о жизни
Уже разработаны квантовые приложения, начиная от открытия лекарств, клинической разработки, медицинской визуализации и раннего обнаружения заболеваний и заканчивая геномикой.
БИЗНЕС
Квантовые вычисления переместились из лаборатории на предприятие
Любой, кто говорит вам обратное, буксует. D-Wave — единственная компания, занимающаяся квантовыми вычислениями, которая решает реальные бизнес-задачи и демонстрирует квантовую окупаемость инвестиций.
Откройте для себя Quantum для бизнеса
РАЗРАБОТЧИКИ
Начните создавать квантовые приложения уже сегодня
Мы предлагаем полный набор облачных систем, программного обеспечения, инструментов для разработчиков и услуг, которые позволяют предприятиям, государственным учреждениям, национальным лабораториям и академическим организациям создавать реальные приложения с использованием возможностей квантовых вычислений.
Откройте для себя Quantum для разработчиков
Последние новости и события
Пресс-релиз
DPCM Capital, Inc.