Astronomie

Wie vergleicht man die Beobachtung mit dem theoretisch vorhergesagten Ergebnis?

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Im Wikipedia-Artikel zu „Geodesics in General Relativity“ heißt es: „So ist beispielsweise die Bahn eines Planeten, der einen Stern umkreist, die Projektion einer Geodäte der gekrümmten 4-D-Raumzeitgeometrie um den Stern auf den 3-D-Raum.

Nehmen wir an, der Planet ist zum Beispiel der Merkur weit von uns entfernt. In diesem Fall denke ich, dass es für die obige „Projektion auf den 3-D-Raum“ notwendig ist, ein euklidisches Koordinatensystem erweitern, das von uns auf der Erde lebenden Menschen gebaut wird, in eine Region in der Nähe des Merkur auf einfache und kontinuierliche Weise.

"Die Erweiterung auf einfache und kontinuierliche Weise" bedeutet hier, dass drei orthogonale Basisvektoren, die von einem Beobachter auf der Erde definiert werden, verwendet werden, um das gesamte Universum jenseits der Erde zu umspannen. Das ist, Um die Beobachtung mit dem theoretisch vorhergesagten Ergebnis zu vergleichen, sollte die Flugbahn des Merkur beobachtet und anhand der Basisvektoren in Form von Koordinaten beschrieben werden.

In ähnlicher Weise scheint das erweiterte euklidische Koordinatensystem auch bei der Beschreibung von Galaxien usw. verwendet zu werden. Wenn die Entfernung zu einem Stern auf der Grundlage der Laufzeit des Lichts, das vom Stern zu uns wandert, ausgedrückt wird, ist die Entfernung zu einem Stern, der sich hinter dem massereichen Schwarzen Loch im Zentrum unserer Milchstraße befindet, unendlich. Die Entfernung zum Stern wird jedoch nicht so ausgedrückt. Es scheint vielmehr, dass die Entfernung zum Stern auf der Grundlage des erweiterten euklidischen Koordinatensystems ausgedrückt wird. Ist das mein Verständnis richtig?

Ich bin ein Autodidakt, der nicht gut Englisch kann. Daher wäre jeder Kommentar zum technischen Inhalt dieses Artikels oder eine verbesserte Ausgabe von englischen Ausdrücken sehr willkommen.


Wie vergleicht man die Beobachtung mit dem theoretisch vorhergesagten Ergebnis? - Astronomie

Die Untersuchung eines hybriden akustischen Felds mit mehreren Quellen ist sehr wichtig für die Anwendung der akustischen Nahfeldholographie (NAH) im praktischen Ingenieurbereich. In diesem Beitrag werden zwei Methoden vorgeschlagen, die auf der Distributed Source Boundary Point Methode (DSBPM) zur holographischen Rekonstruktion und Vorhersage von hybriden akustischen Feldern mit mehreren Quellen basieren, nämlich das Kombinationsverfahren mit Einzelflächenmessung und das Kombinationsverfahren mit Mehrflächenmessung. Dann wird ein Experiment an zwei kohärenten Lautsprechern durchgeführt. Durch den Vergleich der rekonstruierten und vorhergesagten Ergebnisse mit den tatsächlichen Messergebnissen wird die Validität der beiden Methoden und die Überlegenheit der Kombinationsmethode mit Mehrflächenmessung nachgewiesen. Angesichts der hohen Sensitivität der rekonstruierten Ergebnisse gegenüber Messfehlern wird die Tikhonov-Regularisierungsmethode vorgeschlagen, um das Rekonstruktionsverfahren zu stabilisieren und den Einfluss von Fehlern einzuschränken. Und dann können die optimalen rekonstruierten Ergebnisse erhalten werden und die Zuverlässigkeit der holographischen Rekonstruktion und Vorhersage ist gewährleistet.


Navigation in der Antike

Navigationsmethoden und -techniken wurden unabhängig in mehreren Teilen der Welt entwickelt. Aus Pyramidenzeichnungen ist bekannt, dass ägyptische Seeleute mit Peilstäben die Wassertiefe unter ihren Schiffen maßen. Als persische und arabische Seefahrer über den Indischen Ozean segelten und ungefähr ab dem 8. Jahrhundert n. Chr. in Richtung China segelten, nutzten sie eine Windrose zur Orientierung, die sich an den Auf- und Untergangspunkten von Fixsternen orientierte. Der Breitengrad wurde durch Beobachtung der Höhe der Sonne und des Polarsterns geschätzt. Im neunten Jahrhundert wurden in einigen Teilen des Indischen Ozeans Landtauben auf persischen Schiffen eingesetzt, um Kurs auf das nächstgelegene Land zu nehmen. Um 650 n. Chr. benutzten Araber, die Erfahrung darin hatten, sich in der Wüste durch Sternenbeobachtung zurechtzufinden, eine Kompassrose, deren Punkte nach den Auf- und Untergangspunkten von Fixsternen benannt wurden. Der Magnetstein, mit dem Eisen so magnetisiert werden kann, dass es nach Norden zeigt, wurde vor Ende des 11. Jahrhunderts von arabischen und persischen Seefahrern nicht verwendet. Im 15. Jahrhundert benutzten arabische Seeleute den Kamal, ein Instrument zur Messung der Höhe von Himmelskörpern, um ihre Breite zu bestimmen.

Segler von Inseln in der Südsee überquerten traditionell große Ozeane mit einem „Windkompass“, mit dem die Richtungen der Inseln durch die Windcharakteristik (z. B. feucht, hart, trocken oder sanft) festgelegt wurden. Ihr „Sternkompass“ wurde durch die Richtungen definiert, in denen eine Reihe heller Sterne zu sehen waren. Der Polarstern diente als Breitengradangabe und das Sternbild des Kreuzes des Südens wurde verwendet, um Kurse zu setzen. Pazifische Insulaner haben sich für eine Reihe von Inseln „Zenitsterne“ auswendig gelernt, dh Sterne mit einer Deklination, die dem Breitengrad der fraglichen Insel entspricht und von denen bekannt ist, dass sie dort von Osten nach Westen vorbeiziehen. Durch die Beobachtung der Position eines Sterns konnten sie erkennen, ob sie sich nördlich oder südlich ihres Ziels befanden, und ihren Kurs entsprechend anpassen. Südsee-Navigatoren beobachteten Vögel, Wolkenformationen und Meereswellen zur Orientierung und als Hinweis auf ihre Position.


Einführung

Das Verständnis der Grundlagenforschung amorpher Festkörper bleibt ein wesentliches Problem in der Physik der kondensierten Materie (Billinge und Levin, 2007 Berthier und Biroli, 2010 Huang et al., 2013 Mauro, 2018). Dieses Problem ist mit der steigenden Nachfrage nach abstimmbaren Materialien (Baldus und Jansen, 1997 Medvedeva et al., 2017 Paquette et al., 2017 Mauro, 2018), die durch schonende Verarbeitung herstellbar und gegenüber extremen Bedingungen widerstandsfähig sind, in den Vordergrund gerückt ( Deb et al., 2001 Chen et al., 2003 Wilding et al., 2006 Lin et al., 2011). Mit teuren von Anfang an Lösungen, die im Allgemeinen immer noch unerreichbar sind, ist eine Theorie, die sich bei der Erklärung und Vorhersage des Verhaltens in kovalent gebundenen Zufallsnetzwerken bewährt hat, die Topological Constraint Theory (TCT) oder die Rigiditätstheorie (Thorpe et al., 2002 Mauro, 2011 Micoulaut, 2016). Als Erweiterung der Arbeiten von Maxwell über die Steifigkeit von strukturellen Fachwerken (Maxwell, 1864) wurde TCT von Phillips und Thorpe als Modell zum Verständnis der mechanischen Eigenschaften amorpher Gläser als Funktion der durchschnittlichen atomaren Beschränkungen entwickelt (Phillips, 1979 Thorpe , 1983 Phillips und Thorpe, 1985 Thorpe et al., 2002). Sie zeigten, dass die Starrheit eines amorphen Netzwerks durch den Vergleich atomarer Beschränkungen mit atomaren Freiheitsgraden bewertet werden kann, wobei Beschränkungen, die sich aus Bindungsdehnungs- und Bindungsbiegekräften ergeben, durch die durchschnittliche Koordination des Netzwerks bestimmt werden, 〈r〉 und Freiheitsgrade, die der Dimensionalität des Netzwerks entsprechen, d. h. in den meisten Fällen drei. Das TCT-Modell sagt einen Steifigkeitsübergang bei einem kritischen durchschnittlichen Koordinationswert 〈 . vorausrc, wenn die Anzahl der atomaren Freiheitsgrade gleich der Anzahl der atomaren Beschränkungen ist 𢄢.4 in kovalenten 3D-Netzwerken—, die einen Schwellenwert zwischen einem unterbeschränkten oder 𠇏loppy”-Netzwerk und einem überbeschränkten oder “rigid”-Netzwerk abgrenzen, mit Eigenschaften, die als Funktion der Netzwerkkoordination über die Starrheitsschwelle hinaus skalieren (He und Thorpe, 1985).

Die Steifigkeitstheorie wurde am weitesten auf Chalkogenidgläser wie das Ge angewendetxSe1−x oder GexWiejaSe1−x−ja (Boolchand et al., 2001). Diese Systeme sind aufgrund ihrer kovalenten Bindung und der “mix-and-match”-Koordinationszahlen der atomaren Konstituenten (Se = 2, As = 3, Ge = 4) in einzigartiger Weise für das Studium der Starrheitstheorie geeignet Netzwerkkoordination durch Variation der Stöchiometrie zu erreichen. Die Theorie wurde rechnerisch durch die Berechnung elastischer Konstanten und Nullfrequenzmoden unterstützt, die klare Schwellenwerte bei 〈 . gezeigt habenr〉 ≈ 2.4 (He und Thorpe, 1985 Franzblau und Tersoff, 1992 Plucinski und Zwanziger, 2015). Die Existenz eines Steifigkeitsübergangs wurde experimentell durch die Untersuchung von Schwingungs- und/oder Strukturmerkmalen in stöchiometrisch variierenden glasartigen Systemen mittels Mößbauer-Spektroskopie (Bresser et al., 1986 Boolchand et al., 1995), Raman-Spektroskopie (Feng et al. , 1997) und Neutronenstreuung (Kamitakahara et al., 1991) mit Hinweisen auf Schwellenverhalten. Eine Vielzahl von thermischen Messungen, die glasartiges Verhalten untersuchen, haben ebenfalls einen solchen Schwellenwert bestätigt (Tatsumisago et al., 1990, Senapati und Varshneya, 1995). In Bezug auf direktere experimentelle Beweise wurden elastische Konstanten/Module gemessen, wobei jedoch die überwiegende Mehrheit der Studien einen Mangel an überzeugender Unterstützung für den erwarteten Starrheitsübergang zeigt. In einigen Fällen weisen Datensätze keine oder nur eine geringe Anzahl von Stichproben oberhalb oder unterhalb des vorhergesagten Schwellenwerts auf, in anderen Fällen weisen die Daten Materialien aus verschiedenen Familien auf, verdecken Schlussfolgerungen und in wieder anderen Fällen werden die vorhergesagten Effekte entweder nicht beobachtet oder sind sehr subtil und erfordert 𠇏ührungen zum Auge”, um die gewünschte Interpretation hervorzuheben (Tanaka, 1989 Yun et al., 1989 Kamitakahara et al., 1991 Sreeram et al., 1991 Srinivasan et al., 1992 Guin et al., 2009 Das et al., 2012). Einige Daten zeigen Abweichungen von der Theorie, die für reale Materialsysteme gelten können, wie z. B. eine Verschiebung von 〈rc (Tanaka, 1986 Duquesne und Bellessa, 1989) oder das Vorhandensein multipler Übergänge (Wang et al., 2013), wobei letzteres auf die Existenz einer Zwischenphase zurückgeführt wird (Boolchand et al., 2001).

Steifigkeitsschwellenphänomene wurden auch in anderen Materialklassen untersucht, bei denen der Einbau endständiger Wasserstoffatome oder anderer Gruppen verwendet wird, um die Netzwerkkonnektivität zu verändern, einschließlich a-Si:H (Kuschnereit et al., 1995), aC:H (Boolchand et al.). al., 1996), aC:F (Ghossoub et al., 2010), a-SiC:H (King et al., 2013), a-SiCN:H (Gerstenberg und Taube, 1989) und a-SiOC: H (Ross und Gleason, 2005 Trujillo et al., 2010), wobei einige dieser Studien (Ross und Gleason, 2005 Trujillo et al., 2010 King et al., 2013) einen überzeugenden Übergangspunkt zeigen, auch über den experimentellen Modul Daten. Schließlich wurden Steifigkeitsschwellen in komplexeren Materialien wie Proteinen (Rader et al., 2002), Zeolithen (Sartbaeva et al., 2006) und Zementen (Bauchy et al., 2015) nachgewiesen, wenn auch nur rechnerisch. Insgesamt liefert die Literatur zwar viele Belege für Starrheitsschwellenphänomene im Zusammenhang mit der Netzwerkkoordination, es gibt jedoch nur eine kleine Menge überzeugender direkter experimenteller Daten�sonders elastischer Daten—, die das vorhergesagte Ergebnis bestätigen, das auf eine relativ kleine Zahl beschränkt wurde der Materialklassen.

Hier wenden wir die Steifigkeitstheorie auf ein einzigartiges und ungewöhnlich koordiniertes Material an, Borcarbid. Dieses Material hat Interesse für eine Vielzahl von Anwendungen geweckt, darunter Kernreaktorbeschichtungen (Greuner et al., 2004 Buzhinskij et al., 2009), Neutronendetektion (Robertson et al., 2002 Caruso, 2010 Gervino et al., 2013), niedrig-k Dielektrika und verwandte Schichten für integrierte Schaltkreise (Han et al., 2002 Nordell et al., 2016b, 2017) und verschiedene spezielle Beschichtungen (Keski-Kuha et al., 1998 Chen et al., 2006 Hu und Kong, 2014 Azizov et al.) al., 2015 Störmer et al., 2016). Die hier beschriebene besondere Variante des amorphen hydrierten Borcarbids (a-BC:H) wurde in Form dünner Schichten durch plasmaunterstützte chemische Gasphasenabscheidung (PECVD) aus einem einzigen molekularen ortho-Carboran (Ö-C2B10H12) Vorläufer, um ein ungeordnetes polymeres Carboran-basiertes Netzwerk zu bilden. Das Material besteht aus nominell 6-fach koordinierten Bor- (und Kohlenstoff-!) Atomen, die in 12-eckig ikosaedrischen C . angeordnet sind2B10Hx Untereinheiten. Diese ikosaedrischen Untereinheiten sind dann —wir glauben (Paquette et al., 2011)—vernetzt entweder direkt miteinander (Abbildung 1A) oder über Kohlenwasserstoff-Linker (Abbildung 1B), wobei die Gesamtmenge der 1-fach koordinierten Atome Der im Material enthaltene Wasserstoff korreliert mit einer verringerten Gesamtkoordination des Netzwerks durch die Beendigung von ikosaedrischen Ecken und eine verringerte Vernetzung. Durch Variation der PECVD-Bedingungen haben wir einen beträchtlichen Satz von a-BC:H-Filmen mit einer großen Bandbreite an Dichten, Wasserstoffkonzentrationen und effektiver Netzwerkkoordination hergestellt (Abbildung 2A Nordell et al., 2015, 2016a,b). Wir haben einen klaren Schwellenwert des Young's-Moduls [und anderer Eigenschaften (Nordell et al., 2015, 2016a,b)] als Funktion der Dichte/Wasserstoffkonzentration beobachtet (Abbildung 2B), den wir auf einen Steifigkeitsübergang zurückführen. In der vorliegenden Studie beschreiben und vergleichen wir eine Reihe von Beschränkungszählstrategien und zeigen, wie a-BC:H den traditionellen TCT-Vorhersagen entspricht, wenn wir einen “superatom”-Ansatz anwenden und einzelne Ikosaeder als unabhängig voneinander beschränkte Einheiten behandeln. Darüber hinaus diskutieren wir, wie mit TCT technisch relevante Materialeigenschaften vorhergesagt und optimiert werden können. Wichtig ist, dass die Daten die 𠇏loppy-,”-“transition-,”- und “rigid”-Regime umfassen und 𠅊ngenommen, dass kein zugrunde liegender Phasenübergang existiert𠅎ine direkte Änderung der Netzwerkkoordination und Konnektivität darstellen, die nicht durch zusätzliche chemische oder strukturelle Ordnungsbeiträge. Dieses Ergebnis ist ein wesentlicher Beitrag zur Unterstützung der Allgemeingültigkeit und Vielseitigkeit der TCT für die Vorhersage und das Verständnis der Eigenschaften amorpher Feststoffe.

Abbildung 1. Illustration möglicher Vernetzungsmodi in amorphem hydriertem Borcarbid (a-BC:H): (EIN) direkt zwischen Ikosaedern und (B) über interikosaedrischen Kohlenstoff. Im (B) sind sowohl 6-fach koordinierte intraikosaedrische Kohlenstoffumgebungen als auch 4-fach koordinierte extraikosaedrische Kohlenstoffumgebungen gezeigt.

Abbildung 2. (A) Dichte- und Atomkonzentrationsbereich von Wasserstoff in amorphen hydrierten Borcarbidschichten. (B) Elastizitätsmodul (E) als Funktion der Dichte in a-BC:H-Filmen.


Wie vergleicht man die Beobachtung mit dem theoretisch vorhergesagten Ergebnis? - Astronomie

Schlüsselidee 1: Die Erde und die Himmelsphänomene können durch Prinzipien der relativen Bewegung und Perspektive beschrieben werden.

LEISTUNGSINDIKATOR 1.1: Erklären Sie komplexe Phänomene wie Gezeiten, Schwankungen der Tageslänge, Sonneneinstrahlung, scheinbare Bewegung der Planeten und jährliche Durchquerung der Sternbilder.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1a: Die meisten Objekte im Sonnensystem befinden sich in regelmäßigen und vorhersehbaren Bewegungen.

  • Diese Bewegungen erklären Phänomene wie Tag, Jahr, Jahreszeiten, Mondphasen, Finsternisse und Gezeiten.
  • Die Schwerkraft beeinflusst die Bewegungen von Himmelsobjekten. Die Schwerkraft zwischen zwei Objekten im Universum hängt von ihrer Masse und dem Abstand zwischen ihnen ab.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1b: Neun Planeten bewegen sich auf nahezu kreisförmigen Bahnen um die Sonne.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1c: Das Koordinatensystem der Breite und Länge der Erde mit dem Äquator und dem Nullmeridian als Bezugslinien basiert auf der Erdrotation und unserer Beobachtung der Sonne und der Sterne.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1d: Die Erde dreht sich um eine imaginäre Achse mit einer Geschwindigkeit von 15 Grad pro Stunde. Für die Menschen auf der Erde erweckt diese Drehung des Planeten den Eindruck, als würden sich Sonne, Mond und Sterne einmal am Tag um die Erde bewegen. Rotation bildet die Grundlage für unser System der Ortszeit Meridiane der Längengrade sind die Grundlage für Zeitzonen.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1e: Das Foucaultsche Pendel und der Coriolis-Effekt belegen die Erdrotation.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1e: Das Foucaultsche Pendel und der Coriolis-Effekt belegen die Erdrotation.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1f: Die sich ändernde Position der Erde in Bezug auf Sonne und Mond hat spürbare Auswirkungen.

  • Die Erde dreht sich um die Sonne, wobei ihre Rotationsachse um 23,5 Grad zu einer Linie senkrecht zu ihrer Bahnebene geneigt ist, wobei der Nordpol mit Polaris ausgerichtet ist.
  • Während der einjährigen Umdrehungsperiode der Erde führt die Neigung ihrer Achse zu Änderungen des Einfallswinkels der Sonnenstrahlen bei einem bestimmten Breitengrad, diese Änderungen bewirken eine Variation der Erwärmung der Oberfläche. Dies führt zu saisonalen Wetterschwankungen.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1g: Jahreszeitliche Veränderungen der scheinbaren Positionen von Sternbildern liefern Beweise für die Erdumdrehung.

GROSSES VERSTÄNDNIS 1.1h: Die scheinbare Bahn der Sonne durch den Himmel variiert je nach Breitengrad und Jahreszeit.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 1.1i: Etwa 70 Prozent der Erdoberfläche sind von einer relativ dünnen Wasserschicht bedeckt, die auf die Anziehungskraft von Mond und Sonne mit einem täglichen Wechsel von Ebbe und Flut reagiert.

Schlüsselidee 2: Viele der Phänomene, die wir auf der Erde beobachten, beinhalten Wechselwirkungen zwischen Komponenten von Luft, Wasser und Land.

LEISTUNGSINDIKATOR 2.1: Verwenden Sie die Konzepte Dichte und Wärmeenergie, um Beobachtungen von Wettermustern, jahreszeitlichen Veränderungen und Bewegungen der Erdplatten zu erklären.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 2.1a: Erdsysteme haben interne und externe Energiequellen, die beide Wärme erzeugen.

LEISTUNGSINDIKATOR 2.2: Erklären Sie, wie einfallende Sonnenstrahlung, Meeresströmungen und Landmassen Wetter und Klima beeinflussen.

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 2.2a: Die Sonneneinstrahlung (Sonnenstrahlung) erwärmt die Erdoberfläche und die Atmosphäre ungleichmäßig aufgrund von Schwankungen in:

  • Die Intensität, die durch Unterschiede in der atmosphärischen Transparenz und dem Einfallswinkel verursacht wird, die mit der Tageszeit, dem Breitengrad und der Jahreszeit variieren

WICHTIGES VERSTÄNDNIS 2.2c: Das Klima eines Ortes wird durch Meeresströmungen, vorherrschende Winde, Vegetationsdecke, Höhe und Gebirgszüge beeinflusst.Breitengrad, Nähe zu großen Gewässern,

SCHLÜSSELIDEE 1: Der zentrale Zweck wissenschaftlicher Forschung ist es, in einem kontinuierlichen und kreativen Prozess Erklärungen für Naturphänomene zu entwickeln

LEISTUNGSINDIKATOR 1.2: Verfeinern Sie Ideen durch Argumentation, Bibliotheksrecherche und Diskussion mit anderen, einschließlich Experten

LEISTUNGSINDIKATOR 1.3: An der Abstimmung konkurrierender Erklärungen arbeiten, um Übereinstimmungen und Unstimmigkeiten zu klären

LEISTUNGSINDIKATOR 2.1: Überlegen Sie, wie Sie Beobachtungen machen, um vorgeschlagene Erklärungen zu testen

LEISTUNGSINDIKATOR 2.3: Entwickeln und präsentieren Sie Vorschläge, einschließlich formaler Hypothesen, um Erklärungen zu testen, d. h. vorherzusagen, was unter bestimmten Bedingungen beobachtet werden sollte, wenn die Erklärung wahr ist.

SCHLÜSSELIDEE 3: Die Beobachtungen, die beim Testen vorgeschlagener Erklärungen gemacht wurden, liefern, wenn sie mit konventionellen und erfundenen Methoden analysiert werden, neue Einblicke in natürliche Phänomene.

LEISTUNGSINDIKATOR 3.1: Verwenden Sie verschiedene Methoden zur Darstellung und Organisation von Beobachtungen (z. B. Diagramme, Tabellen, Diagramme, Grafiken, Gleichungsmatrizen) und interpretieren Sie die organisierten Daten aufschlussreich

LEISTUNGSINDIKATOR 3.3: Beurteilen Sie die Übereinstimmung zwischen dem in der Hypothese enthaltenen prognostizierten Ergebnis und dem tatsächlichen Ergebnis und ziehen Sie eine Schlussfolgerung, ob die Erklärung, auf der die Vorhersage basiert, unterstützt wird

Lesen: Schlüsselideen und Details

Bestimmen Sie die zentralen Ideen oder Schlussfolgerungen eines Textes Verfolgen Sie die Erklärung oder Darstellung eines komplexen Prozesses, Phänomens oder Konzepts im Text. Geben Sie eine genaue Zusammenfassung des Textes.

Lesen: Schlüsselideen und Details

Befolgen Sie bei der Durchführung von Experimenten, Messungen oder technischen Aufgaben bei im Text definierten Sonderfällen oder Ausnahmen genau ein komplexes mehrstufiges Verfahren.

Lesen: Handwerk und Struktur

Bestimmen Sie die Bedeutung von Symbolen, Schlüsselbegriffen und anderen domänenspezifischen Wörtern und Wendungen, wie sie in einem bestimmten wissenschaftlichen oder technischen Kontext verwendet werden, der für Texte und Themen der Klassen 9–10 relevant ist.

Lesen: Integration von Wissen und Ideen

Übersetzen Sie quantitative oder technische Informationen, die in Worten in einem Text ausgedrückt sind, in visuelle Form (z. B. eine Tabelle oder ein Diagramm) und übersetzen Sie visuell oder mathematisch ausgedrückte Informationen (z. B. in einer Gleichung) in Worte.

Lesen: Integration von Wissen und Ideen

Vergleichen und vergleichen Sie die in einem Text präsentierten Ergebnisse mit denen aus anderen Quellen (einschließlich ihrer eigenen Experimente) und notieren Sie, wenn die Ergebnisse frühere Erklärungen oder Berichte stützen oder widersprechen.

Lesen: Lesebereich und Komplexitätsgrad des Textes

Bis zum Ende der 10. Klasse naturwissenschaftliche/technische Texte im Textkomplexitätsband der Klassenstufen 9–10 selbstständig und kompetent lesen und verstehen

Schreiben: Umfang des Schreibens

Schreiben Sie routinemäßig über längere Zeiträume (Zeit zum Nachdenken und Überarbeiten) und kürzere Zeiträume (eine Sitzung oder ein oder zwei Tage) für eine Reihe fachspezifischer Aufgaben, Zwecke und Zielgruppen.

Was die Menschen von der Erde aus sehen und erleben, wird weitgehend durch die relative Bewegung und Position der Erde erklärt. In dieser Einheit erforschen die Schüler Simulatoren, 3D-Modelle und Daten, um ein Verständnis von Himmelsphänomenen zu entwickeln und ihre eigenen Modelle zu erstellen, die helfen, Konzepte wie den scheinbaren Weg von Konstellationen und der Sonne, Jahreszeiten und Phasen zu erklären explain des Mondes.


Woher kommen all diese Formeln wirklich?

Nun, nein. Kurvenanpassung wäre reine Empirie. Das ist zwar manchmal nützlich, aber Sie können nur wirklich offensichtliche Beziehungen dazu finden. Sonst bleibt man nur bei einer Neuaussage dessen, was man schon kannte: "Die Kurve sieht so aus". Empirische Formeln können manchmal helfen, Theorien zu inspirieren (z. B. hat Rydbergs Formel das Bohrsche Atommodell inspiriert), aber sie sind selbst keine wissenschaftlichen Theorien. Sie sind nur eine Art Zusammenfassung von beobachteten Informationen.

Physikalische Theorien beginnen mit einer Theorie – einer Vorstellung davon, wie die Dinge funktionieren. Im Grunde „Was wäre wenn. ". Diese Idee kann dann in mathematische Form gebracht werden, und mit Hilfe von Mathematik/Logik erarbeiten Sie die Konsequenzen dieser Annahme und erhalten einige Vorhersagen. Wenn sie mit den experimentellen Ergebnissen übereinstimmen, oder zumindest sagen Sie es uns etwas über die experimentellen Ergebnisse, dann ist es eine nützliche Theorie. Wenn nicht, wird es in den Papierkorb geworfen. (Aus Lehrbüchern kann man leicht die Vorstellung bekommen, dass die Wissenschaft einem schönen geraden Weg folgt. In Wirklichkeit ist es ein sehr verwinkelter Weg, voller Sackgassen und gescheiterter Versuche. Diese werden nur vergessen.)

Hier ist ein konkretes Beispiel. 1696 wurde Isaac Newton herausgefordert, das folgende Problem zu lösen. Betrachten Sie einen Wulst, der ohne Reibung auf einem gekrümmten Draht unter dem Einfluss der Schwerkraft von einem Startpunkt x,y zu einem niedrigeren Punkt x', y' gleitet. Finden Sie die Form (Weg) des Drahtes so, dass die Laufzeit des Wulstes minimal ist.

Newton dachte darüber nach und löste es (angeblich) an einem Tag. (Wie lange würden Sie dafür brauchen?) Das Problem ist heute als Brachistochronen-Problem bekannt. Sehen

Da die richtige Mathematik noch nicht (im Jahr 1696) entwickelt wurde, wird auch gemunkelt, dass Newton auch die Methode namens Variationsrechnung erfunden hat (am selben Tag?).

Daher wurde keine empirische Kurvenanpassung verwendet.

Eine Theorie ist immer noch nur eine Theorie, bis sie mit Datenpunkten verglichen wird. Irgendwann benötigen Sie eine Kurvenanpassung oder einen anderen Vergleich mit experimentellen Daten. Ob es empirisch ist oder nicht, hängt davon ab, wie die Anpassungsfunktion definiert ist. Wenn es nur durch die Anpassung definiert wird, ist es empirisch. Aber wenn es aus einer zugrunde liegenden Theorie berechnet werden kann und die resultierende Kurve zu den Datenpunkten passt, dann wird es ernst. Zusätzliche Anpassungskurven aus derselben Theorie dienen zur Validierung. Das ist Physik.

Das Spiel besteht oft darin, eine Gleichung zu konstruieren, die, wenn sie mit den richtigen Randbedingungen gelöst wird, Funktionen liefert, die mit experimentellen Daten angepasst werden können.

Dies gilt meines Erachtens zumindest für die Newtonschen Gesetze, die Maxwell-Gleichung und die Shrodinger-Gleichung. Einsteins GR wäre auch nutzlos, wenn man ihn nicht irgendwann mit experimentellen Daten (in diesem Fall astronomischen Beobachtungen) verglichen hätte.

Aber IMO ist das Finden der richtigen Gleichungen einfach eine Frage von fundierten Vermutungen (oder gut durchdachten) Arbeiten von Leuten, die mit den mathematischen Werkzeugen vertraut sind.

"Physische Theorien beginnen mit einer Theorie - einer Vorstellung davon, wie die Dinge funktionieren. Im Grunde „Was wäre wenn. ". Diese Idee kann dann in mathematische Form gebracht werden, und mit Hilfe von Mathematik/Logik erarbeiten Sie die Konsequenzen dieser Annahme und erhalten einige Vorhersagen."

Dies ist der Teil, den ich untersuchen möchte. Aus einer Idee eine mathematische Gleichung machen. Wenn man es mit einfachen und leicht beobachtbaren Phänomenen zu tun hat, erscheint es zunächst recht geradlinig: „Wenn ich doppelt so stark drücke, bewegt sich das Objekt doppelt so schnell.“ Aber das Universum wirkt selten so einfach, und doch scheint es so viele Physikalische Formeln reduzieren sich auf einfache Dinge wie inverse quadratische Gesetze und direkte direkte Proportionalität. Ich meine, die meisten Newtonschen Kinematiken sind einfache Multiplikationen und Divisionen, die Hälfte davon mal das Quadrat davon und so weiter.


Visualisieren Sie die 3D-Koordinate #3

Hallo, ich bin ganz neu in dieser Forschung. Wie können wir die 3D-Begrenzungsboxen zeichnen? Ich habe die Zeitung gelesen und verstehe immer noch nicht, wie man von unserer 3D-Koordinate auf das 2D-Bild abbildet? Aus Ihrem Code können wir Dimension, Mittelpunkt, auch Winkel finden, aber wie können wir sie mit opencv in das Bild zeichnen?
-Danke-

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Fuenwang kommentiert 27. Juni 2018 •

Wenn Sie einen 3D-Punkt in ein 2D-Bild projizieren möchten, benötigen Sie die von KITTI bereitgestellte Kamera-Intrisic. Aber ich habe die Informationen nicht in meinen Code aufgenommen. Die von KITTI heruntergeladene Etikettendatei gibt Ihnen K[R|T].
Sie können den KITTI-Parser von PyDriver verwenden, um die Etikettendatei zu analysieren.

Herleeyandi kommentiert 11. Juli 2018

Hallo @fuenwang Entschuldigung für mehrere Tage, ich bin immer noch verwirrt, wie man 8 Koordinatenpunkte bekommt. Zuerst haben wir die Orientierung aus dem Modell, was enthält diese Variable?, wir haben auch so viele Winkel wie Ray , ThetaRay und LocalAngle , was dann unser Modell genau vorhersagt?
Angenommen, wir haben eine Orientierung, wie ist dann die Beziehung zwischen unserer vorhergesagten Orientierung und dem R in K[R|T] ? Soweit ich weiß, ist R eine geometrische Rotationsmatrix, die [[cos(x),sin(x)],[sin(x), cos(x)]] ist. Was ist dann hier x? Ist es der LocalAngle?
Wo kann ich die Bedeutung des KITTI-Labels sehen? Sie haben 15 Elemente, wobei das erste die Klasse ist, dann haben wir 14 andere Nummern drin und ich kann keinen Hinweis darauf finden, was genau diese Nummer ist.
-Vielen Dank-

Fuenwang kommentiert 12. Juli 2018

Laut dem Papier gibt es zwei Vorhersagen aus unserem Modell. Der erste ist der revidierte Winkel für jedes Bin des Kreises (Orient), der zweite ist die Konfidenz jedes Bins. Wenn also der Orient 20 Grad beträgt und der entsprechende Bin 120 Grad beträgt, dann beträgt der lokale Winkel (Theta_l in Fig. 3) 120 + 20 = 40 Grad.

K[R|T] ist für die Kamera selbst, nicht für das Objekt. K ist die intrinsische, R und T ist die Rotation (3 DoG) und Translation (3 DoG) für die Kamera, die von KITTI bereitgestellt wird. Um die Übersetzung des Objekts zu erhalten, müssen Sie alle Kombinationen mit Beziehungen in Abschnitt 3.2 lösen, aber ich beende diesen Teil nicht.

Für die Beschreibung können Sie das Entwicklungskit herunterladen

Die Readme-Datei enthält eine vollständige Beschreibung.

Herleeyandi kommentiert 13. Juli 2018

Vielen Dank @fuenwang ganz kurze Erklärung. Eine andere Frage, wie wir wissen, benötigen wir den ROI des Objekts, die Kameraintrinsik, die Dimension und auch den Standort, um die endgültige 3D-BoundingBox zu erhalten. Im Modell selbst geben wir nur ein zugeschnittenes Bild ein, dann können wir Dimension, Ausrichtung und auch das Vertrauen erhalten. Für das Camera Intrinsic in dieser Implementierung benötige ich es aus dem Kitti at calib-Ordner, aber wo können wir die Zentrumsposition (T in der Gleichung) im vom Modell vorhergesagten Ergebnis erhalten?

Fuenwang kommentiert 14. Juli 2018

Laut der KITTI-Dokumentation hier,
Die P2 der Dateien in calib/ ist die Projektionsmatrix der linken Farbkamera, deren Dimension 3x4 ist.
Diese Projektionsmatrix ist K[R|T] und ich denke, es ist das, wonach Sie suchen?

Herleeyandi kommentiert 16. Juli 2018

Hallo @fuenwang Danke für deine Erklärung. Ich habe die KITTI-Dokumentation sorgfältig gelesen, ich schaue auch nach einem anderen Code aus einem anderen Github-Repository. Ich bin immer noch über viele Dinge verwirrt. Lassen Sie mich zusammenfassend hier wie folgt treffen:
*UNSER ZIEL
Nur 3D-Begrenzungsrahmen erkennen, 2D-Begrenzungsrahmen ignorieren, auch Klasse.
*WAS WIR HABEN
Zuerst haben wir K, das kameraintrinsisch ist und in der Dateikalibrierung im Abschnitt P2 zu finden ist
2D Bounding Box in Labels von Index 4 bis 7
Bild im Bildordner
*WOLLTE BERECHNEN
8 Punkte des 3D-Begrenzungsrahmens
*WAS WIR BRAUCHEN
Kalibrierung -> bereitgestellt
2D-Begrenzungsrahmen -> bereitgestellt
beschnittenes Bild vor VGG19-> Bereitgestellt
Drehung (R) ->Unbekannt
Dimension -> Unbekannt
Ort / Zentrum / T in K[RT] ->Unbekannt
*WELCHES MODELL VORHERSAGEN
Orientierung -> Theta bekommen
Dimension -> Genau brauchen wir
Vertrauen -> Ich bin mir nicht sicher, ob es sich um eine Objektklasse oder um die Multibins handelt, und verwirren Sie, wie es aussieht
Wo ist dann der Ort/Zentrum/T in K[RT]?
*WAS ICH SEHE
Die meisten Leute ignorieren dies, sie verwenden nur die Labels von Index 11 bis 13. Ein weiterer Parameter ist Ry, der Index 14 im Label ist, aber wir können ihn anhand der vom Modell vorhergesagten Orientierung finden.
*DESHALB
Angenommen, ich möchte ein Programm zur Regression der 3D-Bbox und eine Objekterkennungsmethode wie YOLO, Faster RCNN, ETC. Dann muss ich das Bild im 2D-BBox-Bereich zuschneiden. Ich berechne auch die Kamerakalibrierung, also brauche ich als letztes die Position/Mitte/T in K[RT]. Wo finde ich es und wie?
*GEMÄSS KITTI
Wir müssen die Dimension und auch den Standort finden.

Entschuldigung für den langen Beitrag und vielen Dank, dass Sie mich unterrichtet haben. Bitte korrigiert mich, wenn da was nicht stimmt.


Wie vergleicht man die Beobachtung mit dem theoretisch vorhergesagten Ergebnis? - Astronomie

Die Wechselwirkung von atomarem Sauerstoff mit der sauberen Cu(100)-Oberfläche wurde in der vorliegenden Arbeit mittels Dichtefunktionaltheorie von Cluster- und periodischen Plattenmodellen untersucht. Der Cu(4,9,4)-Cluster und eine dreischichtige Platte mit c(2 × 2)-Struktur werden verwendet, um die perfekte Cu(100)-Oberfläche zu modellieren. Bei den Berechnungen wurden drei mögliche Adsorptionsorte, Top-, Bridge- und Hohlort, berücksichtigt. Die vorhergesagten Ergebnisse zeigen, dass die hohle Stelle die bevorzugte Stelle für atomaren Sauerstoff ist, der energetisch an der Cu(100)-Oberfläche adsorbiert wird. Dies stimmt gut mit dem Experiment überein. Die berechneten Bindungsenergien betragen 2.014, 3.154 und 3.942 eV für Top-, Bridge- und Hollow-Sites auf mPW1PW91/LanL2dz-Niveau für das Clustermodell. Die Geometrie der Cu(100)-Oberfläche wurde ebenfalls theoretisch mit verschiedenen Dichtefunktionalmethoden optimiert und die Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersagen von B3PW91/LanL2dz und mPW1PW91/LanL2dz die experimentelle Beobachtung reproduzieren. Die Grenzmolekülorbitale und die partielle Zustandsdichteanalyse zeigen, dass der Elektronentransfer vom d-Orbital des Substrats zum p-Orbital des Oberflächensauerstoffatoms erfolgt.


Justiz und Sicherheit

Das Verfahren, mit dem Wissenschaftler gemeinsam und über Zeiträume hinweg versuchen, eine präzise Interpretation der Welt zusammenzustellen, wird als wissenschaftliche Methode bezeichnet. Das gewünschte Ergebnis ist eine unbeirrbare, nicht kapriziöse und konsistente Darstellung. Perceptions and interpretations of natural phenomena can be influenced by personal and cultural beliefs however, the application of criteria and standard procedures assists in the minimization of these archetypal persuasions while developing a theory. The scientific method attempts to reduce the presence of prejudice or bias in the assessor when examining theories and hypotheses.

The scientific method is comprised of four steps:

“1) observation and description of a phenomenon or group of phenomena 2) formulation of a hypothesis (or hypotheses) to explain the phenomena 3) use of the hypothesis to predict the existence of other phenomena, or to predict quantitatively the results of new observations and

4) performance of experimental tests of the predictions by several independent experimenters.” (Wolfs, 2007, ¶3.)

According to Wolfs, a popular statement is “in science that theories can never be proved, only disproved. There is always the possibility that a new observation or a new experiment will conflict with a long-standing theory.” (Wolfs, 2007, ¶4.) The prosecution and defense in a criminal prosecution will each possess experts attempting to discredit the other. Many times cases have been lost due to technicalities or mishandling of evidence. Law is a play of words and circumstances, the courtroom a theater in which both sides are playing for keeps. High stakes are riding on the outcome for both parties involved: defense counsel desires an acquittal as it builds on their reputation in the legal community and prosecutorial counsel desires a conviction as it builds on their reputation in the legal community. Likewise, forensic expert witnesses generally affiliate with either defense or prosecutorial counsel and are limited to solely testifying on behalf of the side in which a relationship has formed. The reasoning for this policy is simply that their opinions can be misconstrued if it is deemed that the expert possesses a fickle nature or is solely involved for financial compensation in the case. It is par for the course that in the legal arena, theories will always be challenged, as this is the nature of the beast.

Moreover, with disproving of a theory or challenging an authority on issues, there is always the possibility of ramifications. For example, Galileo was only pardoned in 1988 by the roman catholic church for disputing the heliocentric solar system position. According to Jerry Bergman, in The Great Galileo Myth, Galileo was actually opposed more so by his scientific colleagues as opposed to religious authorities. The roman catholic church only became involved after receiving undue pressure from the academia community. (Bergman, 2004, ¶2.)

Finally, begrudgingly “after all this time Pope John Paul II finally conceded that the church had made a ‘mistake’. 1988! Over three centuries to concede a scientific point that every man of reason had accepted two hundred years before.” (Bergman, 2004, ¶3.) Therefore, it is not for the faint of heart to question titans in religion or science unaware of the potential ramifications, which may lie ahead. The following paragraphs will discuss the four individual steps in the scientific method and their application to forensic science in a criminal investigation.

Observation And Description Of A Phenomenon Or A Group Of Phenomena

The first step involved in the scientific method is the observation and description of a phenomenon or a group of phenomena. The forensic examiner must observe an incident or situation. How this scientific method step relates to forensic science would be, for example, in a crime scene investigation involving ballistics. The observation would be of a particular bullet impression in an environment. Perhaps the defense in the case would rise in their legal argument that the defendant could not possibly have murdered the victim given the point of entry and point of exit wounds or the type of bullet involved. The forensic examiner on the particular case may have the responsibility of disputing this claim. Forensic ballistic examination in criminal cases is not limited solely to ballistics, rather encompasses bloodstain pattern analysis as well involving projectile. The following paragraph will discuss the formulation of a hypothesis.

Formulation Of A Hypothesis (Or Hypotheses) To Explain The Phenomena

The second step involved in the scientific method is the formulation of a hypothesis (or hypotheses to explain the phenomena. Essentially, this is the framing of a question or theory around the incident. Perhaps there is a particular firearm in question or perhaps the firearm is undetermined at this juncture. The forensic examiner would then determine whether or not the bullet came from a particular gun in question. Tool mark and firearm examinations would be conducted to determine, consisting of analysis of ammunition, tool mark and firearm evidence, to establish whether the weapon in question was employed during the commission of the crime in question. Trajectory paths would also be examined to conduct the bullet’s route. The following paragraph will discuss the usage of the hypothesis to predict the existence of other phenomena or to quantitatively predict new observation results.

Use Of The Hypothesis To Predict The Existence Of Other Phenomena, Or To Predict Quantitatively The Results Of New Observations

The third step involved in the scientific method is the use of the hypothesis to predict the existence of other phenomena, or to predict quantitatively the results of new observations. The hypothesis is the “tentative answer to the question: a testable explanation for what was observed.” (Carter, 1996, ¶13.) The forensic examiner or scientist attempts to explain what has been observed. This cause and effect relationship, the hypothesis is the possible cause, while the observation is the effect. This is not to be confused with a generalization, as a generalization is based on inductive reasoning. The hypothesis is the potential account for the observation. (Carter, 1996, ¶15.) Forensic scientists and all scientists in general:

“build on the work of previous researchers, and one important part of any good research is to first do a literature review to find out what previous research has already been done in the field. Science is a process — new things are being discovered and old, long-held theories are modified or replaced with better ones as more data/knowledge is accumulated.” (Carter, 1996, ¶19.)

Science is a continually evolving discipline involving ongoing research. Oftentimes experts have presented erroneous opinions, which must be challenged. The following paragraph will discuss the importance of experimental tests conducted by several independent experimenters.

Performance Of Experimental Tests Of The Predictions By Several Independent Experimenters

The fourth and final step involved in the scientific method is the performance of experimental tests of the predictions by several independent experimenters. This aspect actually denotes whether or not the hypothesis is supported by the results. Once the experimentation has been conducted and predicted results achieved, the hypothesis is reflected to be plausible. The experiment must be a controlled experiment performed by several independent experimenters. The forensic examiners, scientists must “contrast an ‘experimental group’ with a ‘control group.’” (Carter, 1996, 15.) The replication aspect, several experiments, is critical. The experimentation should be attempted various times on various subjects. This is imperative to determine that a result is not simply coincidental, rather intended and certain.

Forensics science is critical in the application to law and legal questions as justice is hinging on steadfast and accurate results. Fortunately, science and technology have vastly improved in recent years to reduce the number of erroneous indictments and convictions for the innocent. Likewise, this discipline is reaching perfection in that an offender or culprit is almost certain to be apprehended given the likelihood that minute strands of trace evidence is almost always located at the scene of a crime.

Striving for excellence is oftentimes accompanied by adversity, as in Galileo’s stance according to Bergman, “the actual threat of Galileo to his contemporary scientists was less his position on heliocentricity than his insistence on observation, research, and experimentation to determine reality. It was for this reason that G. A. Magnini, an eminent astronomy professor at Bologna, openly declared that Galileo’s observations, which indicated that Jupiter had satellites, and must be incorrect. Although the scientific revolution emerged gradually, and many of Galileo’s ideas can be traced to before the thirteenth century, Galileo openly challenged the whole system of determining truth that existed then, and therein lay most of his problems” (Bergman, 2004, ¶20.)

This essay has discussed the four steps of the scientific method in relationship to forensic science, providing examples of how each step is incorporated into the process during a criminal investigation. The accuracy of the findings of forensic examination is critical in the public’s reliance and the credibility of the criminal justice process. It is important that evidence is not compromised for these experts to perform their craft with conviction.


16.10 Final thoughts

Since this book focuses on hands-on applications, we have focused on only a small sliver of IML. IML is a rapidly expanding research space that covers many more topics including moral and ethical considerations such as fairness, accountability, and transparency along with many more analytic procedures to interpret model performance, sensitivity, bias identification, and more. Moreover, the above discussion only provides a high-level understanding of the methods. To gain deeper understanding around these methods and to learn more about the other areas of IML (like not discussed in this book) we highly recommend Molnar and others (2018) and Hall, Patrick (2018) .

References

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Note that the iml package uses the R6 class, which is less common than the normal S3 and S4 classes. For more information on R6 see Wickham (2014) , Chapter 14.↩

In fact, previous versions of the DALEX package relied on pdp under the hood.↩