自动平衡

该存储库通过数据驱动的平衡模型学习主要的物理过程，提供了关于数据驱动优势余额分析的代码和详细信息。代码重现论文结果，并探索其他系统中的主导平衡。使用了开箱即用的scikit-learn算法，无需额外导入库。包含了以下示例笔记本：1. Burgers方程的简单PDE模型；2. $ \mathrm{Re} = 100 $圆柱涡旋唤醒的不确定性分析演示；3. 湍流边界层的平衡区域与两种缩放比例的一致性分析。详细数据来源见附录A。

应用广泛的机床主轴平衡图纸，适用于加工中心、立式和卧式机床。

加权平衡树（Weighted Balanced Trees, WBTs）概述 加权平衡树是一种自平衡树结构，广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树，加权平衡树的每个结点储存其子树的大小，这一属性支持高效的顺序统计操作。 主要特点 自平衡性：在插入和删除操作后，通过树旋转重新平衡。 结点储存子树大小：这种方式使得查询操作更高效，尤其是顺序统计操作。 实现关键步骤 定义结点结构：储存值、左子树、右子树、子树大小等。 插入和删除操作：在插入或删除结点后，依据加权平衡规则调整结构。 树旋转：若某结点的左右子树大小不满足平衡条件，通过左旋和右旋操作平衡。 Python代码示例 以下代码展示了一个简单的加权平衡树的实现： class WBTNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None self.size = 1 def update_size(self): self.size = (self.left.size if self.left else 0) + (self.right.size if self.right else 0) + 1 class WeightedBinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, value): # 插入值并平衡树的逻辑 pass def delete(self, value): # 删除值并平衡树的逻辑 pass def rotate_right(self, node): # 右旋转操作逻辑 pass def rotate_left(self, node): # 左旋转操作逻辑 pass 完整实现参考：GitHub 仓库

Matlab开发：平衡实现算法。模型订单缩减。

查找时比较关键字次数约为log(n)，最小节点数为φ^(h+2)/5 - 1，最大深度为logφ(√5(n+1)) - 2。

学校分班是教学管理的重要环节，如何实现各科目的平衡是个常见难题。传统按总分分班方法虽然基本平均各班总分，但科目间的平衡性常受偶然因素影响。评价教师教学成绩时，科目平衡性更是关键指标。借助计算机强大的数据处理能力，我们提出了一种新的优化方案，以确保每个科目各班的平衡性。用户只需填写学生成绩表，即可获得最佳分班结果。

展示了三线平衡电源供电的仿真演示，实现了平衡负载的供电。

使用LINDO优化工具来解决工作负荷平衡的挑战。

在MATLAB中开发三球平衡图，创建名为f(theta, phi)的三维对数函数。

星形连接包括四根线，其中三根是相线，第四根是从星点引出的中性线。在电力传输中，星形连接以其中性点为优势。深入探讨了电力系统中平衡和不平衡电流的概念，平衡电流指三相电流相等，而不平衡电流则指任何相位电流不等。在平衡状态下，中性线不传输电流；但在不平衡情况下，中性线将不平衡电流引至接地，保护变压器免受损害。长距离传输中，星形连接展示了其首选地位。