Geldart B类颗粒

本研究通过西电B类测试，对2bpsk仿真进行了详尽探索。

唐立模、厉凯利用三维粒子图像示踪测速技术，对不同泥沙粒径、比重和水力比降条件下推移质颗粒的三维运动速度进行了测量，并进行了概率密度分析。

B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能

脉冲激光烧蚀法在制备硅纳米颗粒过程中，缓冲气体压力是一个关键参数。研究发现，在50-100 Pa的氩气压力范围内，硅纳米颗粒的尺寸均匀，并随气压增大而减小。通过扫描电镜观察和粒度统计分析，确认了这一关系，并对脉冲激光烧蚀法的动力学进行了理论分析。光致发光测试显示，硅纳米颗粒在280 nm光激发下表现出蓝紫光区的发光特性，其中在50 Pa气压下显示双峰结构（372 nm和445 nm），而在70 Pa和100 Pa气压下则分别呈现单一的紫光峰（379 nm和393 nm）。这些发现归结为硅纳米颗粒表面氧化层的表面态效应。

采用大涡模拟与颗粒拟流体模型，对近床面风沙流进行数值计算。分析沙相速度、浓度、脉动速度等特征，并与实验数据进行对比。模型能较好模拟风沙流特性，适用于低沙相浓度模拟。

采用三维粒子示踪测速技术，通过变化示踪粒子的粒径、密度和水力比降等条件，观测了6种不同水沙条件下推移质颗粒的单步运动。统计分析显示，颗粒单步步长和跳跃高度随水流速度增加而增大，随颗粒粒径和密度增大而减小。跃移颗粒单步步长的概率密度符合Г分布，颗粒起跃段步长与总步长之比接近常数。

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定义 B-tree: 一种自平衡树状数据结构，能够存储数据并允许以对数时间复杂度进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-tree 中的每个节点可以包含多个键值和子节点，通常比其他树状结构（如二叉树）更宽更浅，这使得它们非常适合于磁盘或其他辅助存储设备上的数据存储和检索。 B+tree: B-tree 的变体，所有数据记录都存储在叶子节点中，内部节点仅存储键值用于索引。此外，所有叶子节点通常通过指针链接在一起，这使得顺序遍历数据变得更加高效。 查找 B-tree: 从根节点开始，比较目标键值与节点中的键值。如果找到匹配项，则返回相关联的数据。否则，根据键值的大小关系，递归地进入相应的子节点继续查找，直到找到目标键值或到达叶子节点。 B+tree: 类似于 B-tree，但最终的查找操作总是在叶子节点上完成，因为所有数据记录都存储在那里。 插入 B-tree: 首先查找要插入的新键值的合适位置。如果找到空闲空间，则直接插入。否则，节点将发生溢出，需要进行分裂操作，将节点分成两个节点，并将中间键值提升到父节点。这个过程可能会递归地向上影响到根节点，最终导致树的高度增加。 B+tree: 与 B-tree 类似，但新数据记录总是插入到叶子节点中。如果叶子节点溢出，则将其分裂成两个节点，并将中间键值复制到父节点（而不是提升）。 删除 B-tree: 定位要删除的键值。如果键值位于叶子节点，则直接删除。如果键值位于内部节点，则需要找到其前驱或后继节点，并用前驱或后继节点的键值替换要删除的键值，然后递归地删除前驱或后继节点的键值。删除操作可能会导致节点下溢，需要进行合并或重新分配操作以维持 B-tree 的平衡性。 B+tree: 类似于 B-tree，但删除操作总是从叶子节点开始。如果删除操作导致叶子节点下溢，则需要从兄弟节点借用键值或与兄弟节点合并。 总结 B-tree 和 B+tree 都是高效的树状数据结构，适用于磁盘和数据库索引等场景。B+tree 将所有数据记录存储在叶子节点中，并通过指针链接所有叶子节点，使其在范围查询和顺序访问方面比 B-tree 更具优势。

判断矩阵B具有以下特征：- 对角线元素为1（bii = 1）- 互逆元素相等（bji = 1/bij）- 元素比值相等（bik / bjk = bij / bik）

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