平衡模型

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。

ACDC（大气团簇动力学代码）是一种用于模拟气相分子向大气新粒子形成的早期阶段的工具。该模型通过生成和求解给定环境条件下团簇的种群平衡方程，模拟分子团簇和小纳米粒子种群的动力学，从而获得团簇浓度和形成速率随时间的演变。 ACDC 的应用 使用量子化学输入数据模拟由不同化合物形成的团簇。 通过跟踪模拟中的增长途径来研究团簇增长过程的细节。 评估实验方法并通过生成合成测试数据来解释测量的分子团簇数据。 通过直接耦合将初始颗粒形成动力学包含在气溶胶动力学模型中。 生成用于大规模模型的纳米颗粒形成速率数据。 模型特点 ACDC 是一个动力学模型，它不对模拟团簇的热力学性质做出任何假设。相反，热力学数据作为输入提供给 ACDC。 代码库 该代码库包含作为 ACDC 核心的种群平衡方程生成器 (acdc_YYYY_MM_DD.pl)，以及易于执行标准模拟的现成模板 (ACDC_Matlab_standard 和 ACDC_Fortran_standard)。有关所有可用功能的详细信息，请参阅技术手册，而快速指南提供了在将模型应用于给定的分子团簇集时要考虑的关键点。

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。