統(tǒng)計(jì)學(xué)的案例
粗糙裂隙的滲流模擬-基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的建模-comsol模擬 ￥78
巖體裂隙滲流，考慮裂隙接觸（滲透率低）和非接觸（滲透率高）的影響，利用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)建模，反映裂隙表面的非均質(zhì)性質(zhì)，研究裂隙面可能存在的優(yōu)勢通道。
（轉(zhuǎn)）可靠性的“統(tǒng)計(jì)思維”
可以說，以統(tǒng)計(jì)分析方法為基礎(chǔ)的產(chǎn)品管理才是科學(xué)的管理，才是產(chǎn)品可靠性有保證的管理
［文］楊振海
中國現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)研究會理事長
北京工業(yè)大學(xué)教授
博士生導(dǎo)師
大家經(jīng)常能通過媒體了解到一些社會經(jīng)濟(jì)方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)字，并且發(fā)表意見，但很少有人能準(zhǔn)確解釋“統(tǒng)計(jì)學(xué)”的含義。
統(tǒng)計(jì)學(xué)，可以說是大家既熟悉又不了解的學(xué)科。它是人們思維、決策的工具。統(tǒng)計(jì)思維的核心是不確定思維。世界上的事物都有不確定性，可能發(fā)生，也可能不發(fā)生。期望的事發(fā)生了，就認(rèn)為決策正確；不期望的事發(fā)生了，就認(rèn)為決策失誤。
人們在做決策時(shí)常列舉種種可能，最可能發(fā)生的列在第一位，其次者列第二位，這正是樸素的不確定思維。只不過，統(tǒng)計(jì)學(xué)將不確定思維定量化了。用統(tǒng)計(jì)學(xué)思想來分析問題、做決策，可以把決策失誤控制在一個(gè)較小的比例之內(nèi)。
不確定思維認(rèn)為，一個(gè)事物發(fā)生的可能性是客觀存在的，這種可能性叫概率，用介于0和1之間的數(shù)表示。概率越大，發(fā)生的可能性越大。比如，大家買產(chǎn)品，都希望買到合格品，但是，總有人會買到不合格品。這意味著能否買到合格品，是一件不確定的事，它發(fā)生的概率，就是通常說的合格品率。名牌產(chǎn)品，往往合格品的概率高，而雜牌產(chǎn)品，這樣的概率就要低一些甚至低很多。
怎樣才能知道產(chǎn)品的合格率呢？統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了以數(shù)據(jù)為依據(jù)來估計(jì)合格率的方法。最簡單的辦法是，調(diào)查使用一年以上的產(chǎn)品中還在正常使用的比例，該比例數(shù)就是產(chǎn)品使用一年的合格率的估計(jì)，估計(jì)誤差取決于調(diào)查產(chǎn)品的數(shù)量。調(diào)查的數(shù)量越多，誤差越小。
我們可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來定義產(chǎn)品的質(zhì)量指標(biāo)。這樣的指標(biāo)，就是可靠性的指標(biāo)。以人們購買轎車為例，拋開外觀、內(nèi)飾、耗油以及品牌、價(jià)格等考慮因素不談，僅就汽車的性能而言，其可靠性如何比較？這就要靠統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來估算了。
展開 大鍛件大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的研究
數(shù)據(jù)分析決策
統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
⑴統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的挑戰(zhàn)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，但在大鍛件生產(chǎn)科研領(lǐng)域里的應(yīng)用幾乎是空白，很少能見到和找到其他研究者和作者關(guān)于大鍛件統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用實(shí)例的研究報(bào)告、論文和理論書籍。這并非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在大鍛件領(lǐng)域里不重要，而是因?yàn)槿狈?shù)據(jù)和參數(shù)無法應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析。此外，概率論統(tǒng)計(jì)學(xué)本身不太容易被理解和掌握，在大鍛件領(lǐng)域里，成功應(yīng)用的方法和實(shí)例也非常少，缺少能直接借鑒和引用的實(shí)例和方法。萬事開頭難，大數(shù)據(jù)的發(fā)展必須經(jīng)過小數(shù)據(jù)階段，因此大鍛件小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究應(yīng)運(yùn)而生。
⑵小樣本的概念。
樣本按其容量有大小之分。一般情況下，樣本量小，則統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)的誤差大；樣本量大，則統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)的誤差小。然而，提高一點(diǎn)精度，統(tǒng)計(jì)量則需急劇大幅增加。大鍛件的生產(chǎn)特點(diǎn)是單件小批量，除非是長期積累才能獲得較大樣本，否則其應(yīng)用只有從小樣本量著手。
關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)所需要的最小樣本量，目前并沒有確切的要求。從統(tǒng)計(jì)學(xué)書籍后面附帶的常用統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)量分布表來看，列出的最小樣本量是2。本研究認(rèn)為，最小樣本量可根據(jù)實(shí)際確定。只要能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并能得到科學(xué)結(jié)論就可。
⑶小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)成果。
顯著性檢驗(yàn)就是事先對總體的參數(shù)或總體分布形式做出一個(gè)假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷這個(gè)假設(shè)（原假設(shè)）是否合理，即判斷總體的真實(shí)情況與原假設(shè)是否有顯著性差異。顯著性檢驗(yàn)是針對我們對總體所做的假設(shè)做檢驗(yàn)，其原理就是“小概率事件實(shí)際不可能性原理”來接受或否定假設(shè)。
顯著性檢驗(yàn)用概率P來表示由抽樣誤差引起的可能性有多大。統(tǒng)計(jì)學(xué)上習(xí)慣規(guī)定P＞0.05 相差不顯著，可能性大；0.05≥P＞0.01 相差顯著，可能性小；P≤0.01相差非常顯著，可能性極小。小樣本檢驗(yàn)方法包括：
1）計(jì)量資料的顯著性檢驗(yàn)。
展開 案例分享 | 光電子集成電路仿真工具助力提高光子芯片可制造性
Ansys Lumerical首席技術(shù)官James Pond稱：“首次推出統(tǒng)計(jì)學(xué)緊湊模型是我們在打造客戶所需的產(chǎn)業(yè)化環(huán)境方面的又一個(gè)重要里程碑。”
AIM Photonics首席運(yùn)營官兼EPDA、測試、封裝和工藝研發(fā)總監(jiān)David Harame博士表示：“能率先提供來自Lumerical的統(tǒng)計(jì)學(xué)CML，我們深感自豪。借助最新的PDK 4.0a，我們將繼續(xù)運(yùn)用基于摻雜分布的統(tǒng)計(jì)方法來推動PIC生態(tài)系統(tǒng)走向前沿。”
成效
圖2：AP_SUNY CML器件庫中，C+L頻帶且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的環(huán)形調(diào)制器
AP_SUNY v4.0a CML中包含超過25個(gè)帶有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的器件，可助力光子集成電路設(shè)計(jì)人員在Lumerical INTERCONNECT中開展Corner和Monte Carlo分析，研究波導(dǎo)寬度、高度和摻雜分布（有源器件）等工藝誤差對設(shè)計(jì)的影響。圖2是AP_SUNY v4.0a CML中16個(gè)含有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的有源器件之一。這個(gè)C頻帶環(huán)形調(diào)制器的緊湊模型考慮了環(huán)形波導(dǎo)寬度和高度的制造變化。圖2展示了在INTERCONNECT中運(yùn)行Monte Carlo仿真所獲得的環(huán)形諧振波長和FSR的變化。
注：NY CREATES目前負(fù)責(zé)位于紐約州Albany的制造工廠并管理所有AIM Photonics運(yùn)營，PDK的新版本將被重新命名，以體現(xiàn)這一變化。訪問ny-creates.org了解更多詳細(xì)信息。
展開 
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成效
圖2：AP_SUNY CML器件庫中，C+L頻帶且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的環(huán)形調(diào)制器
AP_SUNY v4.0a CML中包含超過25個(gè)帶有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的器件，可助力光子集成電路設(shè)計(jì)人員在Lumerical INTERCONNECT中開展Corner和Monte Carlo分析，研究波導(dǎo)寬度、高度和摻雜分布（有源器件）等工藝誤差對設(shè)計(jì)的影響。圖2是AP_SUNY v4.0a CML中16個(gè)含有統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的有源器件之一。這個(gè)C頻帶環(huán)形調(diào)制器的緊湊模型考慮了環(huán)形波導(dǎo)寬度和高度的制造變化。圖2展示了在INTERCONNECT中運(yùn)行Monte Carlo仿真所獲得的環(huán)形諧振波長和FSR的變化。
注：NY CREATES目前負(fù)責(zé)位于紐約州Albany的制造工廠并管理所有AIM Photonics運(yùn)營，PDK的新版本將被重新命名，以體現(xiàn)這一變化。訪問ny-creates.org了解更多詳細(xì)信息。
展開 ER如何用JMP進(jìn)行可靠性(Reliability)分析
如果不太懂統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，只想直觀地看一看這個(gè)分布長什么樣的話，就看圖上那個(gè)紅色曲線及其周邊粉紅色的置信區(qū)間帶；如果對統(tǒng)計(jì)學(xué)原理比較懂，想深入了解統(tǒng)計(jì)學(xué)上的判別依據(jù)，還可以看下面那個(gè)“模型擬合”表格中的相關(guān)指標(biāo)。總之，可以各取所需，完成最基本的分布模型識別的任務(wù)。
圖二 可靠性分布模型比較的可視化展示
此外，在獲得最佳擬合分布的同時(shí)，與該產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的各種可靠性特征（如可靠壽命、失效概率、失效概率密度、故障率等等）也可以用圖形化方式來表現(xiàn)。比如在下圖中，“分布刻畫器”和“分位數(shù)刻畫器”都顯示了失效概率與產(chǎn)品壽命之間的關(guān)系（兩者的主要差別是X軸和Y軸所代表的變量正好相反），“危險(xiǎn)率刻畫器”顯示的是危險(xiǎn)率（即通常所說的Hazard Rate）隨產(chǎn)品壽命的變化而產(chǎn)生變化的規(guī)律（這可以用來實(shí)現(xiàn)可靠性理論中最著名的“浴盆曲線”），“密度刻畫器”顯示的是失效概率密度隨產(chǎn)品壽命的變化而產(chǎn)生變化的規(guī)律。
圖三 可靠性分析中主要特征變量的刻畫器
利用這些圖形就可以形象地解釋第一個(gè)問題“該產(chǎn)品的失效特性如何？”了。現(xiàn)在我們來回答第二個(gè)問題“當(dāng)失效概率為90%時(shí)，該產(chǎn)品的可靠壽命是多少？”在“分位數(shù)刻畫器”的X軸上輸入“0.9”，就可以在Y軸上得到紅色數(shù)值“412.0117”和藍(lán)色數(shù)值“[278.675,609.146]”，表明此時(shí)的可靠壽命應(yīng)該是412.0117，其置信區(qū)間應(yīng)該是[278.675,609.146]。
關(guān)于可靠性分析的內(nèi)容還有很多，比如加速壽命分析、壽命數(shù)據(jù)的回歸分析和可維修性分析等等。這些在JMP軟件中都有對應(yīng)的圖形化智能分析平臺，一個(gè)很直接的好處是可以讓非統(tǒng)計(jì)專業(yè)背景的工程師迅速跨越統(tǒng)計(jì)學(xué)的壁壘，直接進(jìn)行技術(shù)問題的分析和研究，進(jìn)而提升產(chǎn)品的可靠性，降低顧客投訴率以及售后服務(wù)成本。
展開 基于Mathematica神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證碼識別
現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過一個(gè)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法（Learning Method）得以優(yōu)化，所以也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種實(shí)際應(yīng)用，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來表達(dá)的局部結(jié)構(gòu)空間，另一方面在人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域，我們通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用可以來做人工感知方面的決定問題（也就是說通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力），這種方法比起正式的邏輯學(xué)推理演算更具有優(yōu)勢。
目前存在很多成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，比如Tensorflow、PyTorch、Keras、MXNet還有百度的paddle，matlab也有相對應(yīng)的工具箱，而作為同是“3m”之一的Mathematica自然也是不甘于落后，于2016年引入相關(guān)的接口，并在2020年進(jìn)行了主要的更新，本文假定讀者已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，將利用mathematica軟件提供的接口來解決一類簡單的驗(yàn)證碼識別任務(wù)，以此來引導(dǎo)讀者對mathematica的深度學(xué)習(xí)工具有一個(gè)大致的了解，希望能對大家有所啟發(fā)。
數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
目前許多網(wǎng)站的人機(jī)識別機(jī)制還是如下圖的驗(yàn)證碼形式，本體是由26個(gè)字母和10個(gè)數(shù)字組合而成再加以隨機(jī)變換和噪聲干擾的四個(gè)字符圖片。這種人機(jī)驗(yàn)證的方式較為常用，在爬蟲時(shí)我們可能經(jīng)常遇到這種驗(yàn)證碼，除了使用專業(yè)打碼平臺提供的接口外，我們也可以嘗試自己構(gòu)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決。
考慮到帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的獲取難度，我們可以直接利用Python的CAPTCHA庫來直接生成驗(yàn)證碼的數(shù)據(jù)集，這里總共生成了60000張圖片作為這次訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)，每張圖片的分辨率為140*80并同時(shí)導(dǎo)出了圖片對應(yīng)的正確標(biāo)簽。
展開 車輛耐久性工程的核心挑戰(zhàn)及應(yīng)對
4 統(tǒng)計(jì)學(xué)在應(yīng)對車輛耐久性工程重大挑戰(zhàn)中的重要作用
如何應(yīng)對車輛耐久性工程中的這一突出矛盾與重大挑戰(zhàn)？統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要成果在其中將發(fā)揮極其重要及核心的作用。因此，盡管本論壇的主旨是探討以車輛耐久性為代表的耐久性工程問題，可以想到后面必然會涉及到像疲勞理論、算法等方面的話題，但是，在開壇之初，我們從統(tǒng)計(jì)這樣一個(gè)角度去切入，充分運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些重要成果和理論，去科學(xué)、合理的衡量和描述車輛耐久性工程中載荷的變異性，這對于應(yīng)對上面提到的車輛耐久性工程中的突出矛盾和挑戰(zhàn)，是極其重要的。
英國偉大的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，R. A. Fisher爵士在1922年發(fā)表過一篇著名的論文3，把數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的任務(wù)概括為3條：
1）定模型，即確定樣本分布；
2）估計(jì)，用樣本估計(jì)模型中的未知參數(shù)；
3）抽樣分布。
Fisher爵士高屋建瓴的提出的這三個(gè)任務(wù)，同樣也是車輛耐久性工程中載荷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理所面臨的三個(gè)問題和任務(wù)，因此接下來，論壇將相繼刊載三篇文章，分別討論這三個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)鍵任務(wù)、相關(guān)重要成果和結(jié)論，和對于車輛耐久性工程載荷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)
1. GJB451-90，可靠性維修術(shù)語.
2. 來源于西門子工業(yè)軟件有限公司內(nèi)部資料.
3.R.A. Fisher, On the mathematical foundations of theoretical statistics, 1922.
附錄：R.A.Fisher（1890～1962），英國統(tǒng)計(jì)與遺傳學(xué)家，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)科學(xué)的奠基人之一。
作者簡介
李旭東，2003年畢業(yè)于大連理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位；2008年畢業(yè)于北京大學(xué)力學(xué)系固體力學(xué)專業(yè)，獲理學(xué)博士學(xué)位。
展開 基于 Geovia Surpac 的礦山設(shè)計(jì)（2024）-中文字幕-案例文件 ￥15
基于 Geovia Surpac 的礦山設(shè)計(jì)（2024）
視頻：MP4
語言：英文 | 大小：2GB
時(shí)長：2小時(shí)
你將學(xué)習(xí)：礦山設(shè)計(jì)、Geovia Surpac 操作、礦體建模、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與塊體建模、露天礦及排土場設(shè)計(jì)
### 你將學(xué)到
- 在 Surpac 中創(chuàng)建地質(zhì)數(shù)據(jù)庫
- 剖面創(chuàng)建與矢量化解譯
- 礦體實(shí)體建模
- 地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與變異函數(shù)
- 塊體建模與資源量估算
- 露天礦設(shè)計(jì)與廢石排土場設(shè)計(jì)
### 學(xué)習(xí)要求
- 無硬性要求，只需對礦山設(shè)計(jì)有興趣
- 無需經(jīng)驗(yàn)，課程從基礎(chǔ)講到高級
### 課程介紹
學(xué)完本課程后，你將：
- 理解礦山規(guī)劃與設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
- 熟練使用 Geovia Surpac 完成高效礦山設(shè)計(jì)
- 學(xué)會構(gòu)建地質(zhì)模型與礦山計(jì)劃
- 分析和解譯勘探數(shù)據(jù)，輔助最優(yōu)決策
課程分為四大模塊：
1. **Geovia Surpac 入門模塊**：學(xué)習(xí)基礎(chǔ)操作，熟悉軟件界面
2. **地質(zhì)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入與管理模塊**：如何導(dǎo)入地質(zhì)與測量數(shù)據(jù)
3. **地質(zhì)建模模塊**：創(chuàng)建和解譯三維地質(zhì)模型
4. **礦山規(guī)劃與設(shè)計(jì)模塊**：使用 Surpac 高級工具編制實(shí)用露天礦開采方案
5.
展開 客戶相關(guān)的道路載荷大數(shù)據(jù)獲取和道路載荷分布模型的構(gòu)建——西門子工業(yè)軟件公司CUCO技術(shù)體系簡介
但是，甘蔗沒有兩頭甜，這些行業(yè)在進(jìn)行載荷譜的編制時(shí)，將涉及到更加復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，論壇里目前介紹的那一點(diǎn)兒對付一維隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識就不夠了。我們會在論壇中找機(jī)會，就面向這類行業(yè)的載荷譜編制時(shí)所需要的更多的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，適時(shí)刊出連載的文章。
圖5 CUCO技術(shù)是德國汽車工業(yè)耐久性工程載荷譜制定方面的技術(shù)結(jié)晶1
圖6 強(qiáng)化路面試驗(yàn)規(guī)范關(guān)聯(lián)性不協(xié)調(diào)引發(fā)的系統(tǒng)性問題1
我們從一開始就強(qiáng)調(diào)，道路載荷分布模型的構(gòu)建是車輛耐久性工程中最為重要、最為基礎(chǔ)，也是國內(nèi)耐久性工程發(fā)展到今天比較稀缺的一個(gè)頂層輸入。我們在下一篇文章中，將談一下這一頂層輸入如何指導(dǎo)耐久性工程中下游的設(shè)計(jì)載荷、試驗(yàn)載荷和試驗(yàn)規(guī)范的形成，從而有助于大家理解“頂層”兩個(gè)字的含義，以及這一頂層輸入的極端重要性。
參考文獻(xiàn)
1. 來源于西門子工業(yè)軟件有限公司內(nèi)部資料.
作者簡介
李旭東，2003年畢業(yè)于大連理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位；2008年畢業(yè)于北京大學(xué)力學(xué)系固體力學(xué)專業(yè)，獲理學(xué)博士學(xué)位。2008年至2014年，就職于中國航空綜合技術(shù)研究所，歷任工程師、高級工程師；2015年至今，就職于西門子工業(yè)軟件（北京）有限公司，任職耐久性應(yīng)用工程師。長期專注于（金屬）材料和結(jié)構(gòu)耐久性和損傷容限分析方法研究
展開 Python金融大數(shù)據(jù)分析PDF高清文檔下載
第1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及Python在計(jì)量金融學(xué)中的一些具體入門實(shí)例；
第2部分介紹了金融分析和應(yīng)用程序開發(fā)中zui重要的Python庫、技術(shù)和方法，其內(nèi)容涵蓋了Python的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)、用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術(shù)和庫、金融學(xué)中需要的多種數(shù)學(xué)工具、隨機(jī)數(shù)生成和隨機(jī)過程模擬、Python統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用、Python和Excel的集成、Python面向?qū)ο缶幊毯虶UI的開發(fā)、Python與Web技術(shù)的集成，以及基于Web應(yīng)用和Web服務(wù)的開發(fā)；
第3部分關(guān)注的是蒙特卡洛模擬期權(quán)與衍生品定價(jià)實(shí)際應(yīng)用的開發(fā)工作，其內(nèi)容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權(quán)等知識。
《Python金融大數(shù)據(jù)分析》適合對使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀.
全網(wǎng)最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費(fèi)下載）
目錄
第1部分 Python與金融
第1章 為什么將Python用于金融
第2章 基礎(chǔ)架構(gòu)和工具
第3章 入門示例
第2部分 金融分析和開發(fā)
第4章 數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)
第5章 數(shù)據(jù)可視化
第6章 金融時(shí)間序列
第7章 輸入/輸出操作
第8章 高性能的Python
第9章 數(shù)學(xué)工具
第10章 推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)
第11章 統(tǒng)計(jì)學(xué)
第12章 Excel集成
第13章 面向?qū)ο蠛蛨D形用戶界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模擬
第17章 衍生品估值
第18章 投資組合估值
第19章 波動率期權(quán)
展開 
2021年工程管理專業(yè)就業(yè)前景分析
據(jù)統(tǒng)計(jì)，工程管理專業(yè)就業(yè)前景最好的地區(qū)是：北京。在"管理科學(xué)與工程類"中排名第 2
畢業(yè)生首選城市: 北京、上海、廣州、深圳、杭州。
人工智能因果關(guān)系是三個(gè)層級
經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)只關(guān)注總結(jié)數(shù)據(jù)，而因果關(guān)系可解釋如何在不實(shí)際實(shí)施干預(yù)的情況下預(yù)測干預(yù)的效果，表達(dá)形式稱為“反事實(shí)（counterfactual）”。反事實(shí)推理涉及假設(shè)分析（what-if），反映了現(xiàn)實(shí)世界運(yùn)行模式的特有結(jié)構(gòu)。
當(dāng)試圖回答反事實(shí)問題，即：“加入采取了相反的行動會發(fā)生什么”，因果模型的重要性就引人注目。對于任何人工智能來說，反事實(shí)問題都是最具挑戰(zhàn)性的問題，解釋效果的機(jī)制的問題，以“為什么”為典型，就是經(jīng)過偽裝的反事實(shí)問題。
人類經(jīng)過500萬到600萬年的時(shí)間從類人猿進(jìn)化而來，但是在大約5萬年前，人類經(jīng)歷了認(rèn)知革命（Cognitive Revolution），又稱為“大躍進(jìn)”，人類以神奇的速度獲得了改變環(huán)境和提升自身能力的能力。學(xué)者們認(rèn)為：人類祖先想象不存在之物的能力是一切的關(guān)鍵。想象和因果關(guān)系之間的聯(lián)系是不言而喻的。而心理模型是施加想象的舞臺，使我們能夠通過對模型局部的修改來試驗(yàn)不同的情景。
因果關(guān)系的三個(gè)層級的認(rèn)知能力：觀察能力、行動能力、想象能力。
1. 觀察能力：要求基于被動觀察做出預(yù)測，統(tǒng)計(jì)學(xué)家通過收集和分析數(shù)據(jù)給出發(fā)生時(shí)間的概率。“條件概率”用于測算兩種行為之間的關(guān)聯(lián)程度。典型的關(guān)聯(lián)度量方法，即“相關(guān)分析”或“回歸分析”，具體操作就是將一條直線擬合到數(shù)據(jù)點(diǎn)集中，確定直線的斜率。深度學(xué)習(xí)的成果確實(shí)舉世矚目，但是主要認(rèn)為任務(wù)實(shí)際并不困難。深度學(xué)習(xí)黑只是讓機(jī)器具備了高超的能力，而非智能。DNN為擬合函數(shù)的復(fù)雜性增加了更多的層次，但其擬合過程仍然是由原始數(shù)據(jù)驅(qū)動。
2. 干預(yù)：干預(yù)比關(guān)聯(lián)更高級，不僅涉及被動觀察，還涉及主動改變現(xiàn)狀。預(yù)測干預(yù)結(jié)果的一種非常直接的方法是在嚴(yán)格控制的條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。準(zhǔn)確的你因果模型允許利用第一層級的數(shù)據(jù)來回答第二層級的問題。
3.
展開 2018 ANSYS名人堂2018學(xué)術(shù)類一等獎?wù)故?/span>
研究人員利用ANSYS CFD和RBF Morph創(chuàng)建一個(gè)虛擬的統(tǒng)計(jì)學(xué)患者，并且在主動脈從健康轉(zhuǎn)變到動脈瘤狀態(tài)的過程中分析血流和血壓的改變情況。未來使用患者的具體數(shù)據(jù)可更好地診斷動脈瘤和改善臨床結(jié)果。
針對具體患者的幾何3D流量數(shù)據(jù)的圖像處理與CFD仿真相結(jié)合，能夠?yàn)榕R床醫(yī)生提供關(guān)于升主動脈瘤形成的額外血液動力學(xué)信息。
問題：
由于一些原因（包括操作人員相關(guān)性和圖像形態(tài)等），臨床實(shí)踐中很難了解動脈瘤的生長情況。此外，執(zhí)行3D PC-MRI測試可提供隆起形成過程中的血液動力學(xué)變化數(shù)據(jù)，但這種方法的成本很高。
解決方案：
FTGM利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方式分析得到的真實(shí)臨床數(shù)據(jù)執(zhí)行CFD仿真，以提供隆起形成與擴(kuò)大過程的逼真虛擬圖像。仿真將RBF Morph工具集成到整個(gè)ANSYS工作流程中，以獲得想要的目標(biāo)幾何結(jié)構(gòu)和CFD結(jié)果。
使用軟件：
ANSYS Fluent
RBF Morph
盧塞恩應(yīng)用科學(xué)與藝術(shù)大學(xué)
滑雪板是一種通過熱壓工藝并且利用粘合劑粘合的準(zhǔn)對稱多層復(fù)合材料結(jié)構(gòu)。粘合劑固化過程使滑雪板成型并具有相應(yīng)剛度，從而決定滑雪板的物理特性和質(zhì)量。研究人員利用ANSYS Mechanical執(zhí)行熱壓過程的熱瞬態(tài)仿真，以分析熱和壓力對滑雪板最終形狀和性能的影響。
滑雪板制造過程的熱-力耦合仿真
問題：
作為與St?ckli Swiss Sports AG合作開展的研究項(xiàng)目，盧塞恩應(yīng)用科學(xué)與藝術(shù)大學(xué)研發(fā)了一個(gè)虛擬滑雪板模型。目標(biāo)是通過FEM仿真模擬整個(gè)熱壓過程。滑雪板是用粘合劑粘合的準(zhǔn)對稱多層復(fù)合材料結(jié)構(gòu)。粘合劑固化依靠高溫和壓力，因此滑雪板要經(jīng)過熱壓。這個(gè)生產(chǎn)步驟使滑雪板成型并具有剛度，因此能決定滑雪板的特性和質(zhì)量。在對整個(gè)過程的仿真中，正確仿真固化過程是重點(diǎn)部分。
展開 綜合的地質(zhì)、資源模擬、礦山規(guī)劃和生產(chǎn)軟件-Surpac 2020 塊體模擬(Block Modeling)
Surpac滿足了資源領(lǐng)域的地質(zhì)學(xué)家、測量師和采礦工程師的所有要求，并且足夠靈活，適用于每種商品、礦體和采礦方法。
工具包括：鉆井?dāng)?shù)據(jù)管理、地質(zhì)建模、塊體建模、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、礦山設(shè)計(jì)、礦山規(guī)劃、資源估算等等。
模塊化，易于定制，以適應(yīng)不斷變化的需求。
擴(kuò)大跨團(tuán)隊(duì)和部門的數(shù)據(jù)、技能和項(xiàng)目知識的共享。
使用任務(wù)自動化執(zhí)行的一致性。
通過對流行的GIS和CAD系統(tǒng)的文件格式支持，減少了數(shù)據(jù)的重復(fù)。
與GEOVIA MineSched?集成生產(chǎn)調(diào)度。
多語言支持。英語、中文、俄語、西班牙語和法語。
3 塊體模擬
塊體模擬(Block Modelling)用來分析地質(zhì)體的空間變異性并建立體積模型，塊狀模型是一種空間參考數(shù)據(jù)庫的形式，它提供了一種從點(diǎn)和區(qū)間數(shù)據(jù)（如鉆井樣本數(shù)據(jù)）建立三維體模型的手段。區(qū)塊模型由內(nèi)插值而不是真實(shí)的測量值組成。它提供了一種方法，可以從稀疏的鉆孔數(shù)據(jù)中估計(jì)三維體的體積、噸位和平均品位。具體地，塊體模擬能夠進(jìn)行以下工作：
(1) 計(jì)算調(diào)查區(qū)域范圍內(nèi)的材料的體積和質(zhì)量
(2) 根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建任何地質(zhì)對象的報(bào)告
(3) 生成體積塊狀模型并進(jìn)行地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
(4) 評估礦產(chǎn)資源
(5) 為監(jiān)管報(bào)告和投資可行性決策提供依據(jù)
而對于采礦巖石力學(xué)工程師，最有興趣的是能夠把Surpac的塊體模擬輸出到數(shù)值模型，例如FLAC3D或SLIDE3等軟件進(jìn)行穩(wěn)定性分析。
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