zhangxw的头脑风暴
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2014-11-08 13:36:53 
  我提出的新原子量表(粗)
(注:2009我在这里注册也发了一些博客。后来新疆的以太网被关闭我就无法来了。今天无意间看到我居然还可以登录。就把最近如下的文稿贴此,算我回来的一个标志吧--张学文2014.11.08)
张学文,2014/10/12
我过去在很多场合表示应当把摩尔从7个基本单位中开除www.baidu.com/link?url=DnrrizDqDJlElxZzOMhUqhg1l6dXdGpMpakoVmk4OBhSkjIcl04r6K5m-FbdXpMI7EWfLCraAORR1gQDlud6Sa指出摩尔不过是个倍率(6.022乘以10的23次方),它与千:10的3次方,,兆10的6次方,吉10的12次方是一类概念,仅不过倍率值比较别扭而已.
最近我注意到在所谓科学记数法中,除了,1000用k,1百万用m表示外,这个所谓SI词头还包括10的3、6、9、12、15、18、21、24次方。而且把10 的24次方称为尧,符号是Y, 前缀是yotta .
也就是说1Y(1yotta)是10的24次方个。于是我想为什么不用计量界已经规定的Y,yotta,而非用摩尔不可。取消摩尔改以与它接近的yotta 有什么不行?!
我觉得这里一个核心修订是把原子量表做修订。过去我们把原子量理解为1摩尔个原子的质量。即6.02乘以10的23次个原子的质量(克)。现在我们的原子量表改以10的24次方个原子的质量就可以了。据此我获得了如下的新的原子量表(粗的)。
 
原子量表1
把原来的原子量乘以10/6.02203,即1.66057,获得新的原子量(10的24次方个原子的质量值(克)),6.02203是阿伏伽德罗常数常数的...
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2014-11-10 13:25:25 
  从百分比的平方和到幂律来源等等
张学文2014.11.09注:以下内容我写于2011.12.30,大概计划很大而随后没有跟进,而搁浅。现在权以此标题把此稿贴出,欢迎议论与发展
提要:探讨百分比们(概率分布)的平方和的最小值联系着有益的算法和结果。它与熵最大原理好有一比,并且是幂律形成的一个理论思路。
1.       比值们
身高达到 1.4米的学生占30%。这里的30%是一个比值(0.30)。如果本班(以后称为群体)内各个身高的学生都被统计了。就存在着多个百分比。如
一个班有45个学生,身高为1.4、1.5、1.6的分别为15,17,13。那么我们有三个比值15/45、17/45、13/45。
这类群体我们会遇到很多(如不同温度占有的比值)。属于一个群体内的多个对应比值我们称为比值们,或者百分比们。而它们又联系着大量的所谓概率分布。显然群体内群体内各个比值的代数和应当=1.
1=∑(比值)=∑fi
从概率论角度看,比值们对应一个离散、完备的概率分布。
2.       比值的平方和
有了群体内不同身高的学生数,自然可以计算群体的学生平均身高。现在思想转个弯,以每个学生的身高所属于的对应比值来代替身高本身,自然也可以计算出另外含义的平均值。它就是本群体内各比值的平均值。根据文献[[1],[2]],而不难知道这些比值的平均值恰好是比值的平方和。所以一个群体内各个个体(如学生)属性(如学生身高)占有的比值...
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2010-9-9 21:46:00 
  漫话表格-表格是人类的伟大发明张学文2010.8.30(附言:各位朋友好,张学文又回来了,这里先转帖一短文)
人类发明文字以后,在形式逻辑、几何学和牛顿力学、博物学的带领下现代科学已经非常繁荣了。这其中,对于科学内容的表达,除了依靠实物(如化石、昆虫),仪器(如望远镜)、图(如照片,几何图)外,大多可以以用文字与符号公式表示。现在问:“表格”是否也具有明确的科学地位?
在人们的一般印象中,表格在科学中的地位没有被特别关注过。
可是,最近40年在电脑普及过程中,我们注意到电脑不仅可以用来计算、打字、绘画,也可以制表格。据说微软公司开发的办公软件excel被称为伟大的软件。没有社会地位的表格突然被抬高到“伟大”的地位,这让人感到意外。
不仅如此,随着电脑的普及,数据库的知识也突显得十分重要。
中国有13亿人,每人一张身份证,身份证是什么?它当然是关于每个人的主要特征的描述。可每个“人”是一个个体,所以身份证是对个体主要特征的描述。这种描述显然与文学家对人物的描写不同:13张身份证有统一的格式,统一的项目,统一的制作材料等。也就是说身份证是形式统一(13亿张都相同)又对各个人有某些不同的一种数据集合,或者说身份证是统一格式的个人资料,不妨认为它是一种表格,是形式统一又对每个个体有所不同的表格。
2010年有近千万学生参加统一高考。高考的试卷就是一张让学生填的表格。到...
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2009-7-4 15:41:28 
  某些系统内此消彼长的熵(1) 某些系统内此消彼长的熵(1)张学文,2009-6-28提要:有的物质系统从不同的视角应当承认存在着两种熵(熵)。当该系统变化时,它们会出现此消彼长的互补现象。这类似不同形态的能量的转化现象。(一)此消彼长的物理量当用氢气和氧气化合成为水时,我们知道原有的氢气、氧气的质量减少了,而与此同时,水的质量却增加了。正是在大量的化学变化中的物质质量的自发的此消彼长现象最终引导出了质量守恒定律。一块石头从高处掉下来,石头最初具有的位能,先是变成了动能,最后碰到地面又变成了热能。这个自然过程中存在着不同形态的能量的此消彼长以致使我们发现其合计值是不变化的(能量守恒)。熵,也是物质系统具有的物理量。某系统内不同形态(氢气,氧气,水)的物质质量以及不同形态的能量(位能、动能、热能)的此消彼长现象提示我们:一个系统内是否存在不同状态的熵(复杂程度),而它们也有此消彼长的现象?甚至不同形态的熵的合计值也守恒?这是个吸引人的题目。它过去在熵仅只是热力学熵和它的总量总是增加的观念下被掩盖了被掩盖了。我们现在要刻意分析客观事物内的这个熵(复杂程度)的此消彼长现象。本人关于这个问题的最早文字见于1986年的“物理场的熵及其自发增加现象”一文(www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=239865)中。那里指出温度不同的一个圆盘上当温度变成相同值时,其热力学熵固然增加了,但是原先存在的物理场的熵却减少为零了...
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2009-6-21 13:06:52 
  对概率分布簇成因的另一认识途径(8)--对正态和均匀分布等的补充说明张学文(2009-6-21)1.         在(7)里我们用单步转移把90%的昆虫保留在本格子里,另外各有5%移向前后的相临格子(在一维模型里)的均匀移动规则,使昆虫从最初的集中在一个格子逐步扩散到各个格子。2.         这样得到的昆虫数量分布图形显示,转移100步以后,不同格子里的昆虫数量十分像正态分布,当转移1000步,就十分类似均匀分布了。如此简单的规则却可获得两种重要分布,有些出人意料。3.         现在的分析是初步的,仅是凭眼力看图形,认为它们分别符合正态和均匀,而没有做统计学的验证(欢迎有人补充)。4.         正态分布有个概率最高的中心点。而这个中心点与最初把昆虫集中投放点是一致的。即最初的投放点的位置决定了概率分布的最大值的位置。这与获得幂率分布时的情况不同,那里获得的幂率的概率最高位置与投放点的位置无关。5.         过去我知道一种经验分布当样本数量很大时,可以从一种分布过渡到另外一种分布。如二项分布过渡到正态分布。但是从来没有想到概率分布可以在过渡到一种分布以后还会再转移到另外的分布。所以这个简单规则下的转移到正态,再转移到均匀的例子着实扩展了眼...
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2009-6-17 17:56:58 

  对概率分布簇成因的另一认识途径(7)--从转移规则获得正态和均匀分布

对概率分布簇成因的另一认识途径(7)--从转移规则获得正态和均匀分布张学文(2009-6-17)1.         现在再用一个更简单的转移规则来获得另外两个重要的概率分布:正态分布和均匀分布。也许这个例子帮助大家进一步理解我们的模型-规则-分布的关系。2.         我们依然用大量昆虫最初集中在一个格子里,然后給出它们向前,向后转移到邻近格子的规则,再分析转移若干时间步长以后,不同格子里分别分布着多少昆虫。这个分布就是我们求得的结果(离散的函数)。3.         为了使结果体现得清楚,我们规定本例中的格子一共有21个。它们的编号是1,2,…,20,21.这也就是自变量的可能有的离散取值空间。即昆虫只能在这21个格子里飞来飞去,不能死亡,不能繁殖。4.         对于2,3,..直到20这19个格子里的昆虫,在一个时间步长里,它们有90%依然留在本格子内,另外5%的昆虫向编号比它大1号,或者小一号的格子分别移去(都是移到一维情况下的临近格子,并且三种转移量的合计为100%)。5.         对于1号格子(最左端的格子),经过一个步长也仅有90%的昆虫留在原1号格子里,另外10%移到2号。对于21号...
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2009-6-16 16:33:17 
  对概率分布簇成因的另一认识途径(6)--对演算出的幂率的补充说明张学文(2009-6-15)1.         在转移率与变量(格子号码)是等差级数(线性)的规则下,获得的转移极限结果竟然是幂函数。这确实是出了笔者最初的想象。目前我对它的认识仅是初步的。现在补充说明几点。2.         以上结果与我们最初规定是几个格子(离散自变量的个数)没有关系。即这个离散模型里格子的数量可多可少,得到的都是幂分布公式。3.         这个结果与最初我们把昆虫放到哪个格子里作为初始状态是没有关系的。即不同的初始状态位置,最后演化得到的极限分布“幂率公式”都相同。即转化规则决定了演化结果。4.         转移率的等差级数的“公差”是大或者小,对幂函数公式的系数有影响,而对自变量的“幂”值,没有影响。而且本模型下“幂”的值都是“-1”。这显示它们仅是幂率中的一个特殊情况(昆虫数量的值与格子编号是双曲线关系)。5.         上面这个特点提示:其他的规则也可以获得幂分布。我曾经用等比级数关系安排转移率,结果居然也符合幂率(它显然不是负指数分布)。我不解。这确实值得进一步分析。6.         细一分析,我们这个简单的规则,...
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2009-6-15 18:16:07 

  对概率分布簇成因的另一认识途径(5)--用excel演算出幂率 用excel演算出幂率(5)--对概率分布簇成因的另一认识途径张学文(2009-6-15)1.         在(4)里我们用列表的方法給出了昆虫在一个时间步长中的转移量(在各个格子里)与现有量的关系(公式、计算方法)。并且用文字说明第一步转移的结局。2.         由于每步转移量的运算规则都相同,所以计算第2、3、4步,以致任意多的有限步长的计算完全是重复相同的计算步骤。而每个步长的运算结局都是昆虫数量在不同格子里的分布函数。于是我们得到很多个不同时间步长的分布函数。3.         我的计算是在excel的表格上列出第一步的5个格子的计算式子,excel计算出一步转移结果(5个数值),然后,我“选取”这5个格子再往下拖鼠标到k步,就得到k步转移的所有结果了。4.         下表給出初始时刻的昆虫集中在第1个格子里(我们用1表示全部昆虫数量),以及经过1,2,3,4,120步转移(拖鼠标)的计算结果(不同格子里昆虫数量占的百分比)。我们发现经过120不转移,各个格子里的昆虫数量(百分比)的前5位有效数字已经稳定不变化了。我们就认为它已经是最终的转移结果(这其实是马尔科夫转移矩阵的极限)了。而这个结果用excel 的幂函数拟合它,R平方的值竟然=1.0000,所以...
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2009-6-10 18:54:18 
  对概率分布簇成因的另一认识途径(1)--开场白张学文,学习探索笔记,2009-6-101.         统计学广泛应用于各个领域。统计学的基础是概率论。而10多个概率分布函数(如正态分布、幂率分布、负指数分布、均匀分布等)是概率论和统计学的重要内容。关于这些分布函数(我们称为分布函数簇)的数学特征、以及在它们分别在各个领域的具体应用已经有很多研究。2.         很多学科研究对概率分布函数的应用,多体现在“这些数据符合某某分布函数”的水平等方面。而对于为什么它恰好符合这个分布而不是另外的分布的问题,探索的比较少(为大量数据穿上一套合适的数学外衣,这文章确实已经比较漂亮了)。显然,寻找概率分布簇中这些不同的分布的统一的原因和具体区别,是具有基础意义的问题。3.         《组成论》(张学文著,2003,中国科学技术大学出版社)一书研究了各个领域的分布问题。它还给出了的一种思路,就是把这些常用的一些概率分布函数的形成机理都从最大熵原理(最复杂原理)去认识。它理出来的思路是最大熵原理在不同场合配合不同的约束条件必然出现不同的概率分布函数。这为认识不同的概率分布提供了统一的理论思路,又根据不同问题中的不同约束获得不同的概率分布函数。从而形成一个系统化的认识。4.         今年笔者发现了另...
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