Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践(Punch 2012).pdf 个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除！

计算流体力学，自由表面波，湍流，粒子类方法，无网格方法，SPH，smoothed particle method

针对三合一系统（控制器、电机和减速器）已经被完全整合在一起，在研发前期根据台架的测试数据，对电控系统进行评估是很重要的。 本软件就是根据这个需求进行了开发。 使用说明 https://blog.csdn.net/wsgy1/article/details/123962928

着重描述了电力系统各种计算，三相短路的实用计算、同步发电机突然三相短路分析等

德国标准的花键参数及计算，目前设计国外产品的用得比较多

本文介绍了某项目的PDM图以及任务一和任务二的历时估计。其中，任务一的最乐观、最悲观和最可能的历时估计分别为10天、28天、19天，任务二的最乐观、最悲观和最可能的历时估计分别为16天、40天、25天。接着，文中给出了两个问题的计算方法和参考答案，分别是项目在50天内完成的概率和项目在35~50天内完成的概率。

称呼： KLD = getKullbackLeibler(P,Q) 从概率分布 P 计算概率分布 Q 的 Kullback-Leibler 散度。 P 表示数据、观测值或理论分布的“真实”分布。 而 Q 通常代表 P 的理论、模型、描述或近似值。 因此，P 和 Q 都是在相同范围内计算的分布（例如使用“getDensity.m”获得） （即相同的垃圾箱——如果没有，显然比较它们是没有意义的）。 Kullback-Leibler散度是非对称度量（请参见下文）之间的差异两个概率分布 P 和 Q。 具体来说，Q 与 P 的 Kullback-Leibler 散度， 是当 Q 用于近似 P 时丢失的信息的度量。 Kullback-Leibler 散度测量编码样本所需的额外位的预期数量（因此直观上它是非负的） 使用针对 Q 优化的代码时来自 P，而不是使用针对 P 优化的真实代码。 尽管它通常被直观

输入电流值、温升和铜的厚度等参数，可计算出所需的导线宽度

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了解燃气涡轮发动机的性能并分析不同工况下的性能。