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【中文处理小品:1234应犹在 只是56改】
liwei999 2016-9-4 10:01
成语的弹性识别和理解机制 白: “去年秋膘应犹在,只是猪颜改” 我: 1234应犹在 只是56改 成语弹性机制一抓一个准。一个成语中 哪些是变量 哪些是常量 可以研究。人心里大体有本帐。拿 “九牛二虎之力” 为例,弹性第一环是数词的变量化:m牛n虎之力 二牛九虎之力 九虎二牛之力 八虎七牛之力 四牛五虎之力 都不影响parsing和理解,总之是 费了老鼻子劲儿。 弹性第二环 是名词沿着taxonomy变量化:m 【大动物】n【大动物】之力 九熊二豹之力 三象五狮之力 转: 今个立秋,问苍天什么季节最忙? 秋天,多事之秋; 什么季节最公平? 秋天,平分秋色; 什么季节最简单? 秋天, 一叶知秋; 什么季节最长? 秋天,一日不见如隔三秋; 什么季节最爽? 秋天,秋高气爽;什么季节最险?秋天,秋后算账: 什么季节最暧昧? 秋天,暗送秋波!秋日快乐!! 成语弹性机制 从 “秋” 上升到 【季节】 再上升可以到 【时段】: 多事之春 多事之年 多事之岁月 平分春色 一花知春 一日不见如隔三冬 一日不见如隔九冬 白: 秋天来了,冬天还会远吗 我: 冬天来了 秋天还会远吗 这是时间隧道 或倒转 或快进。 【相关】 立委NLP博文一览 《朝华午拾》总目录 立委NLP频道
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【Science】预熔融作用对地球内核hcp-Fe弹性性质的影响
chunyinzhou 2013-10-26 19:38
【 Science 】预熔融作用对地球内核 hcp-Fe 弹性性质的影响 编译:周春银;来源: Science-20131025 原文报道见 2013 年 10 月 25 日《 Science 》杂志,本文为全文翻译,部分图件见网页版补充材料。原文链接: http://www.sciencemag.org/content/342/6157/466.full 【摘要】地核中所观测到的剪切波波速 Vs 比理论计算和实验所推测的矿物模型波速低很多。尽管已经提出了很多种解释,但是其中没有任何一个能够充分地解释地震学观测结果。利用 abinitio 分子动力学模拟,我们获得了 hcp-Fe ( hexagonalclose-packed Fe )直至 360GPa 和熔融温度 T m 条件下的弹性特征。我们的研究发现 Fe 在即将熔融之前( T/T m 0.96 )出现了强烈的非线性剪切软化( shear weakening ),即相应地 Vs 会减小。由于温度的范围是从内外核边界处的 T/T m =1 到地心的 T/T m ≈0.99 , Vs 这一强非线性效应应该会在内核中起作用,从而为所观测到的低 Vs 提供新解释。 地球的内核主要是由铁( Fe )所构成的,但是通常认为含有 5-10% 的 Ni 以及 ~2-3wt% 如 Si 、 C 和 S 这样的轻元素 。尽管穿过内核的地震波波速我们已经知道,但是目前内核的地震学和矿物学模型并未达成一致认识 。地震数据和目前由 ab initio 计算所推测的矿物学模型之间主要的分歧在于,这些矿物学模型预测的剪切波波速 Vs 比地震学观测值要高出达 30% 。在内核这样的条件下加入少量的 Ni 并不能大幅度降低 Vs 以解释该现象 ,另外这些轻元素在内核条件下对 Fe 波速的影响作用也并不完全清楚 ,所有的研究均表明轻元素的影响作用太小(在 5000K 、 13000kg/m 3 条件下 7mol% 的 Si 使 Vs 降低 5% )而难于解决这一分歧。 矿物学模型和地震数据不一致的另外一种可能就是,在非常接近于 Fe 的熔点 T m 时, Fe 的弹性常数可能会急剧地并呈非线性降低软化,正如在其他金属中所观测到的结果。例如,实验和理论上均已证明 Sn 在接近其 ~1% 熔点温度条件下剪切模量会减小超过 50% 。据 ab initio 模拟研究,相(固液相)共存计算表明纯铁在内核条件下的熔点在 6200 至 6900K 范围内 ;当纯固相加热至熔融时,上限可能高达 7500 K 。理论计算中 hcp-Fe 弹性性质研究的最高温度是 6000 K ;但是相对于本模拟研究的熔点, T/T m 只有大约 0.8 ,因此这一温度可能仍然太低而难于揭示熔融前强烈的弹性剪切软化。 为了检验这一预熔融作用( premelting effect )对 Fe 弹性性质的影响是否能解释 Vs 在矿物学和地震学之间不一致,我们在压力为 360 GPa 、温度高至其熔点低条件下模拟了温度对 hcp-Fe 的 Vs 的影响作用。我们根据由量子力学所得出的密度泛函理论( density functional theory, DFT )而进行了周期性的 ab initio 计算,同时结合分子动力学研究,来获得 hcp-Fe 在限定温度条件下的弹性特征 。 在 360 GPa 和 6600 、 7000 、 7250 和 7340 K 温度条件下 ,以及前人在相同温压条件下 对 hcp-Fe 的模拟研究,表明在高达 ~6600 K 温度条件下其弹性常数的变化( Fig.1 )与我们先前在 ~315 GPa 压力和直至 5500 K 温度条件下对 hcp-Fe 的研究结果 是非常相近的。特别是,弹性常数(定义为对一个材料所施加的应力和所产生的应变之比 ) c 11 、 c 33 和 c 44 随温度而减小, c 12 和 c 13 则稍微减小( Fig.1 )。但是,在 360 GPa 和 315GPa 条件下模拟结果的一个重大差别在于,在更高压力条件下 c 33 始终比 c 11 大;这一发现表明 c 33 -c 11 有一个很大的压力依赖性。 Fig.1 360 GPa 条件下 hcp-Fe 弹性常数随温度的变化。 A ,全部温度区间; B ,非线性区间 在 6600 K 以上温度条件下,我们的计算表明所有的弹性常数均随温度而减小,有部分还显示出非常强的温度依赖性( Fig.1 )。尤其是 c 44 、 c 12 和 c 11 从 7000 K 到 7349K 分别减小了 46% 、 19% 和 32% 。仅仅 340 K 的温度升高所带来的弹性常数急剧减小,说明在 7000 K 以上温度条件下的计算正接近于所模拟体系的熔点。但是原子径向分布函数和均方根位移分析,证实在 7340 K 条件下的模拟中该体系仍然完全是固相的( Fig.S1 )。在 8000 K 条件下所做的模拟表明,仅仅 16ps 以后就完全熔融了 。 剪切模量( G )的温度依赖性直至 7000 K 几乎呈线性地减小,随后突然急剧减小( Fig.S2 )。大多数 G -T 模型仅研究了这一线性区间(例如 MTS 模型 或 SCG 模型 ) ,而并没有研究其在靠近于熔融温度时的行为。鉴于此原因, Nadal 和 LePoca ( NP )基于林德曼熔融理论而提出了一个新模型,可以同时涵盖线性区间和靠近于熔融温度的区间。利用该模型 ,我们得到了一个林德曼系数 f = 0.112 和 360GPa 条件下 hcp-Fe 的熔融温度 7350 K 。林德曼系数是一个随材料不同而变化的参数,通常介于 0.1 和 0.3 之间 ;因此,我们得到的这一值仍落在一个合理的范围内。 我们注意到通过这种方法所得到的熔融温度比前人利用相共存方法而得到的 ab initio 模拟结果 高 ~850K 。这里要说明地是,本研究的目标并非是要获得 hcp-Fe 在 360GPa 条件下准确的熔融温度,而是要研究其弹性常数(以及地震波速)在非常接近熔融时的行为。要获得弹性常数,我们的模拟需要在一个没有先存界面或缺陷(例如在相共存方法中需要固液相界面)的体系中来进行,我们都知道在这样一个均一体系(机械熔融)中所得到的熔融温度要比真正的热动力学(或不均一)熔融温度高很多 。这里利用 Nadal-Le Poac 模型所得到的熔融温度比利用自由能或相共存方法所得到的结果高大约 15% ,与前人——均一熔融温度比不均一熔融温度高大约 20% ,研究结果一致。 尽管这里观察到 Fe 的弹性模量在接近均一熔融温度时会急剧下降,但有相当证据表明这一现象在真实的非均一样品中也存在。首先,通过实验所测得的 Sn 弹性常数在 T/T m ≈0.99 时会明显减小,这里 T m 是真实的不均一熔融温度。其次,这种减小同样在 T/T m ≈0.98 时 bcc-V ( body-centeredcubic vanadium, 体心立方钒)的原子模拟中被观测到 。再次,这一强烈的弹性软化与缺陷(定义为超配位或缺配位的原子)的快速增加有关,而且它在均一和不均一熔融温度条件下均存在 。在不均一情况下的唯一区别在于,相对于均一固相中,界面和先存缺陷会在更低温度条件下传播到整体。在我们的模拟中,原子缺陷数量从 7340 K 时的 34% 突升至 8000 K 时的 70% ( Fig.S3 )。这与前人在更大的体系中的模拟结果 非常一致。因此非常重要的是,这里用的是相对温度( T/T m )而不是绝对温度。 Fig.2 hcp-Fe 的波速 Vp 和 Vs 随温度的变化 在 360 GPa 、 7000K 以内温度条件下, Vp 和 Vs 都随温度而几乎呈线性减小,在 7000 K 后则急剧减小( Fig.2 )。 PREM 模型( Preliminary Reference Earth Model )和我们的类 NP 模型(类似于 NP 模型,但是用波速来替代 G )中波速相一致的温度( Vp : 7130K ; Vs : 7250K )分别为 T/T m 等于 0.971 和 0.988 (相对于本模拟研究的熔融温度)。沿绝热地温曲线 ,我们发现地球中心应该比内核边界( inner-core boundary, ICB )温度高 200 K ,但是内核中心的熔融线比 ICB 处的温度高 280 K ;这样的话内核中心的温度值为 T/T m =0.988 。因此,地核仍处在波速接近熔融时急剧减小的 T/T m (温度)范围内。 我们的研究结果表明,内核的 Vp 和 Vs 在一定的 T/T m 范围内可以用纯 Fe 来拟合。但是,我们模拟得到的纯 Fe 的密度太高( ~3% ),因此仍需要有轻元素的加入才能和内核数值相一致( Table S1 ),但我们预测,即使 Fe 含有百分之几的轻元素,它依然在接近熔融温度时会出现强烈的剪切软化。如果我们假设轻元素会降低 Fe 合金的熔融温度,那么软化现象将会发生比纯 Fe 中更低的温度条件下,使其落入到更接近地核的合理条件范围内。但是,还需对多组分体系的进一步研究才能认识他们对地核弹性性质的影响作用。总之,我们的结果说明,内核很可能处于强非线性区;因此,没有必要引入一些特殊情况,如强非弹性性质、部分熔融或多种晶相综合作用,以使其与观测到的内核地震波速和密度相一致。 参考文献: 1. 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高分子熔体的剪切弛豫
热度 4 jixuanhou 2012-7-28 07:18
高分子熔体的剪切弛豫 侯吉旋 根据维基百科的解释,高分子就是由许多重复结构单元组成的大分子。我们日常使用的塑料袋就是由高分子组成的。据统计,仅台湾地区一年就要生产超过百万顿的塑料薄膜。一般生产塑料薄膜的方式就是吹制。要了解吹制过程,就必须了解高分子的流变性质。 一个简单的例子就是我们孩童时代常玩的橡皮泥 (silly putty) 。将一个橡皮泥捏的小球扔到地上,它会像乒乓球一样反弹回来,这说明在短时间内它具有弹性。如果观察橡皮泥长时间(例如超过 1 秒)的行为,就会发现它和黏的糖浆一样会流动。 作为物理学家,如何研究一个体系呢?一般都是在样品上施加一个改变,然后测量样品的响应。要研究高分子熔体的流变性质,我们一般在样品上突然加上一个水平的剪切力,然后测量其应力。我们定义剪切弛豫模量 G(t) 就是在剪切很小的时候应力的大小除以剪切的大小。我们来看看应力随时间变化的几个例子:对于一般固体,服从胡克定律,应力的大小正比于剪切的大小,当我们施加剪切后,应力就不变化;对于一般液体,它不能提供应力,施加剪切后应力还是 0 ;对于高分子液体,情形就不一样了,它首先是和固体一样有应力,然而随时间变化应力会降低到 0 ,长时间后就和液体一样了;橡胶的应力也是会降低,但不降低到 0 ,而是会达到一个平台。 对于不同种类的线性高分子,在应力弛豫方面却表现出普适性,实验测量出它们的剪切弛豫模量 G(t) 的形状都非常相似。将 G(t) 用对数对数作图,会看到在短时间内是以幂指数下降的,然后遇到一个平台,之后到了终结时间以后就以指数形式下降。如果熔体中的高分子链比较短,平台持续的时间久比较短;如果熔体中的高分子链比较长,平台持续的长度就比较长,可以达到秒的数量级,整个弛豫过程可以跨域 10 个数量级的时间范围。由于有弹性平台的存在,所以橡皮泥短时间内还是弹性的,但是超过终结时间以后,平台就结束了,橡皮泥就像粘性的流体一样。 由于普适性,所以我们不必去模拟非常复杂的高分子,而是模拟简单的珠子 - 弹簧高分子模型 (Kremer-Grest model) 即可。我们模拟了珠子 - 弹簧高分子熔体,并得到了应力弛豫模量的一系列数据。图中不同颜色代表不同长度的高分子链,从每条链包含 50 到 3500 个珠子不等。我们的模拟数据重复了实验的观测结果。然而如何理解为什么 G(t) 会有这样的形状,我们就必须从理论入手。 第一个理论模型叫做 Rouse 模型,是由 Rouse 在上世纪 50 年代提出来的。由于在大尺度上任何高分子都可以通过粗粒近似简化为珠子 - 弹簧模型,所以 Rouse 研究单个珠子 - 弹簧高分子链。每个珠子的运动都可以用方程表示,只受三种力: 1 、环境随机碰撞产生的随机力; 2 、弹簧施加的力; 3 、液体的粘滞力。由于 Rouse 模型非常简单,这个模型精确可解。 我们将 Rouse 模型寓言的 G(t) 与我们的模拟数据进行比较,发现 Rouse 模型只有在非常短的时间内成立,或者对非常短的高分子链成立。研究 Rouse 模型可以让我们理解短时间内的幂指数下降,不过 Rouse 模型却不能给出任何的平台。那究竟 Rouse 模型少考虑了什么呢? 纠缠, Rouse 模型没有考虑的重要因素。由于高分子链之间不能相互穿越,所以这种不可穿越性就造成了拓扑的限制,叫做纠缠。数学上处理纠缠是非常困难的,但是 Edwards 将相邻高分子链给某条链的限制类比为包含该链的一条管道 (Tube) ,我们要研究的高分子链就限制在这条管道之中,这就是管道模型。管道模型就寓言了一个弹性平台,这个平台模量的大小等于 Ge= r k B T/Ne. 其中 Ne 表示两个相邻纠缠点之间的单体的数量。在最初的管道理论中, Ne 只是一个可调参数,用来拟合平台的高度。但是有了原始链分析法 (Primitive Path Analysis (PPA)) 之后 Ne 就不再是拟合参数了,而是可以直接测量的物理量。原始链分析法在下文会提到,在此暂且不表。因此,管道模型给出了一个平台,而 PPA 给出了这个平台的高度。 Rouse 模型给出了最初 G(t) 下降的幂指数,纠缠给出了平台,但是还有一点没有说明的是,平台不是无限长的,会在某个终结时间结束。因此我们还需要一个理论来寓言纠缠的寿命和平台的最终下降时间。 de Gennes 给出了一种弛豫机制,叫做爬行 (Reptation) 。高分子链只能局限在管道中并沿着管道运动,当高分子链从管道的某一个端口处爬出的时候,另一个端口处的老的管道就消失了。 每当 链的一个端点运动到管道的某一点时,原始的管道就缩短到这一点,这就是一个一维的首达时间问题 (1D First-passage Problem) 。所以最开始形成的管道在逐渐的缩短,管道的记忆就在逐渐的丢失。这个过程的数学形式由 Doi 和 Edwards (DE) 给出,它们给出了爬行过程的管道记忆函数 (Tube memory function) 。由于高分子链爬出管道的部分的取向是随机的,所以顶对顶的关联函数 (End-to-end correlation function) 是正比于管道记忆函数的。 如果考虑了爬行过程,我们来看看现在理论和模拟符合得如何吧。在图中如果不管颜色的话,还以 为理论和模拟数据符合得很好 ,但是仔 细一看理论高估了最终的下降时间。这说明只考虑单纯的爬行过程还不够,还有其他机制在加速这个弛豫过程。 这个过程叫做长度涨落 (Contour Length Fluctuation (CLF)) ,最早由 Doi 提出来。之前提到,管道弛豫过程就是一个一维首达时间问题。单纯的爬行过程就是一个一定长度的首达时间问题,而有了长度涨落机制后,这就变成了有涨落长度的首达时间问题。有长度涨落之后管道就会更快地丢失记忆。 考虑了长度涨落以后,理论和模拟数据吻合得好多了,只有在长链的时候还高估了最终弛豫时间。高估了最终弛豫时间。 在 2002 年, Likhtman 和 McLeish (LM) 给出了线性高分子的新的理论。由于管道弛豫是一个有长度涨落的一维首达时间问题,因此 LM 研究了一维 Rouse 链的首达时间问题。这个问题数学上求解及其之困难,因此 LM 运用计算机随机方法模拟解决了这个问题。这就用一种自洽的办法并和了爬行和长度涨落两种机制。最后 LM 还把一维的 Rouse 链的珠子数量外推到无穷大用以消除不确定性。 LM 给出了他们的管道记忆函数。这个管道记忆函数看起来虽然非常复杂,但是每一项的物理意义是非常清楚的。绿色的部分代表了爬行过程,它最终在 t df 时刻衰减。而橘色部分代表了长度涨落过程,它在 Rouse 时间 ( t R ) 结束。由于考虑长度涨落, LM 给出的管道记忆函数比 DE 给出的衰减得快。 可以看到 LM 给出的理论和模拟数据在定性上符合得也是很好的,但是在定量上还是有一定问题。那是否还存在其他机制呢? 这个机制就叫做限制脱落 (Constraint Release (CR)) ,最早由 de Gennes 在提出爬行机制的时候就一并提出来了。由于管道是由周围的链构成的,而其他链也会运动,因此当一个构成管道的链移走的时候,这个限制就消失了。 限制脱落时一个多体问题,处理起来非常困难,但是 des Cloizeaux 在 1988 年提出来一个双重爬行近似 (Double Reptation Approximation) ,可以很简单地对限制脱落做近似处理。一个纠缠点是由两条链铰接而成,因此一个纠缠点存在的几率是等于单条链存在几率的平方。而 G(t) 正比于单个纠缠点存在的几率,所以双重爬行近似告诉我们 G(t) 正比于管道记忆函数的平方。 当考虑了爬行、长度涨落、限制脱落等机制以后,理论和模拟数据在长链部分吻合得非常好,但是对短链来说,理论低估了 G(t) 。 而当把 LM 的理论和双重爬行近似相结合的时候,我们发现理论在数值上强烈地低估了 G(t) 。 到此,我们展示了一系列理论和数据的对比图片,但是我们还没有说这些理论的图线是如何画出来的。 我们是根据 LM 给出的 G(t) 的公式画出理论图线的。 LM 的公式有机地结合了 (1) 早期的 Rouse 弛豫、 (2) 管道中张力平衡过程、 (3) 爬行机制、 (4) 长度涨落和 (5) 限制脱落。 理论和数据符合得不好可能是以下四个原因造成的: (1) LM 给的 G(t) 的公式不对, (2) LM 给出的管道记忆函数不对, (3) 双重爬行近似不对, (4) PPA 给出的 Ne 的值不对。为了做出一个非常准确的判断,我们在计算机模拟中测量了管道记忆函数,就是顶对顶的关联函数,这是和 G(t) 在分析上是不关联的量。如果我们使用模拟测量到的管道记忆函数代替 LM 给出的管道记忆函数重新画 G(t) 曲线,我们发现结果和 G(t) 的模拟数据吻合得相当好,所以我们可以认定是 LM 给出的管道记忆函数有问题。 我们下一步的目标就是 (1) 矫正 LM 给出的管道记忆函数, (2) 将我们的理论连接到 PPA 。 由于在 LM 的 G(t) 的公式里已经包含了高频的 Rouse 模,而在 m (t) 中又应为外推到 N 至无穷大而包含了高频模,所以 LM 的理论重复地计算了高频模量,以至于低估了 G(t). 我们需要做的就是在 LM 的管道记忆函数中移除高频模量,使得管道记忆函数不是从 t=0 时刻就开始衰减,而是从 t e 以后才开始衰减。修正了 LM 理论以后,我们得到的理论和数据符合得很好,且看下面几幅图。 关于最终衰减时间,对于短链来说应该等于 Rouse 模型所预言的 Rouse 时间,而对于非常长的高分子链应该等于纯爬行理论所预言的解纠缠时间。对于中间长度的高分子链, LM 低估了最终衰减时间,我们的理论却和模拟数据符合得相当好,并且在短链极限退化为 Rouse 时间,在长链极限和纯爬行理论所预言的时间一致。 关于顶对顶的关联函数以及剪切弛豫模量,相比较其他理论而言,我们的理论也可以与数据符合得非常完美。说明我们的修正是非常合理的。 对于粘度,相对于实验数据来说, LM 低估了短链系统的粘度,而我们的理论与实验符合得非常好。 原始链分析法是由 Everaers 等人在 2004 年提出来的。对于珠子 - 弹簧模型来说,在计算机模拟中实施原始链分析法首先是将链端在空间中固定住,然后把随机涨落力给消除掉,最后由于弹簧的作用会让链缩紧并让系统处于能量的基态。 在 PPA 的过程中,如果我们测量这个过程中 G(t) 的变化,我们会发现 PPA 给出的 G(t) 在短时间内和 Rouse 模型给出的结果一致,而在 t e 之后能够给出一个正确的平台。因此我们可以说 PPA 不是一个电脑游戏,而是能够给出正确的短时间弛豫过程和纠缠信息的方法。 最后,我们预言了在线性高分子系统中的渗流转变。对于短链来说,它们不能形成一个网络,而对于长链,则可以形成一个网络,这个就对应于渗流转变。当然,这个网络最终会通过管道动力学而衰减。一个证据就是 Masubuchi 通过模拟发现长链可以有平台模量,而当链长小于一定长度后,就不再具有平台模量。 参考文献: Phys. Rev. Lett. 105, 068301 (2010)
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时间、空间和能量的“弹性”
热度 3 lvnaiji 2011-6-23 10:45
吕乃基 首先声明,本文不属自然科学范畴,只是人生的点滴感悟。有点类似于爱因斯坦“反弹”相对论。“正弹”,唯爱因斯坦莫属,反弹,包括爱因斯坦本人在内,恐怕人人都可以或多或少,或深或浅地弹上几句。 先说时间。近些年,各单位不时都在招聘,我们也不例外。一次招聘。一上午多到十几位,每位应聘者平均十几分钟,往往讲到一半即被打断,然后主要也就是由头来提问。最近一次因特殊情况应聘者只有 2 人,于是一方面应聘者滔滔不绝演讲,另一方面在场的老师好不容易有了机会,逐一提问,而且第一、第二、第 n 个问题……,回答之后还要追问、第二轮……。一个应聘者的自我介绍和提问就耗掉了近一个半小时!两个人整整半天。 其实,平时处事,时间紧有紧的做法,时间宽裕则有宽裕的方式。时间紧,最后事情也做完了,时间松,似乎也没有多做什么。当然,严格说来,一个半小时的你来我往, vs 十几分钟的疑似“流水线”,无疑前者彼此了解更多。但还是很难说,若是只有十几分钟的话,是否会做出不同的决定。再说,或者应聘成功,今后在一个单位,有的是了解的时间和机会,那么区区一个半小时只是弹指一挥间;若是不成功,即使一个半小时甚至更长,双方也只是擦肩而过,如过眼烟云。 通常都说,时间如同海绵中的水,一挤就挤出来了,这是由松到紧。反过来呢?把水倒到海绵中,水无声无息渗透到海绵的每一个空洞中。时间呢?渗透到空洞中的时间,还是不是时间?再反过来,从海绵中挤出的又是什么样的时间? 再说空间。各家各户的屋内,无论别墅或者公寓或者本人住过的 8 人一间的宿舍,除了地板之外,还有形形色色的“平面”:桌子、茶几、床头柜,等等。从外面回家,报纸、大大小小的包、形形色色的物品,随意往平面上一放。家里平面少,放的规整些,有序些,尽量分解后入橱入柜;平面多,就分散些、杂乱些,也不入橱柜,用的时候也不必寻找,就在眼前,捡起来就是。平面紧凑,就紧凑着过,宽裕,又有宽裕的活法。 能量,这里指的是音量,是博主从教近 40 年的体会,相信各位教育“工作者”(想起笔者的一篇博文 李宇春与 “ 工作者 ” )都有类似的感受:在课堂上老师说话的音量与各种噪声尤其是学生的窃窃私语之类所发出的声音之间的关系。课堂下有学生发出的噪音,在可忍受的范围内,教师通常会不由自主地提高音量。有趣的是往往噪音也会跟着同步提高,如果教师的声音轻些,那么噪音也会有所降低。当然,若是教师难以忍受,停下来,噪音也就随之消失。噪音源隐匿于教师的大音量下就相对安全,而在鸦雀无声的情况下还继续窃窃私语就太暴露了。总之。在教师音量与噪音音量之间有着某种数学关系。博主尚未得出是二者的差不变,也就是水涨船高;还是等比关系,二者的商不变。 时间和空间的“弹性”都与熵有关,但不止于熵。能量,与时空的情况有所不同,却也与熵有关。 就这么简单说几句,感到意犹未尽,却又不知再说什么……
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“原则上”是个啥意思?
hxgwzu 2011-6-10 13:59
“原则”一词,英文对等应是“Principle”, A principle is a law or rule that has to be, or usually is to be followed, or can be desirably followed, or is an inevitable consequence of something, such as the laws observed in nature or the way that a system is constructed (From Wikipedia ) , 意为“法则、原理、规范、操守、道义”。在中文中,可以解释为“事物的本质,事物的原生规则”、“观察问题、处理问题的准则”。因此,与“原则”对等的中文词汇有“规则”、“法则”、“准则”等。 原则既然是处理问题的标准,就容易受到立场、观点、方法的影响。正确的原则是从客观事物中抽象出来的,只有正确反映客观事物规律的原则才是正确的,例如我们耳熟能详的“四项基本原则”。 然而,在一些公文中,在平时的话语中,常见常闻“原则上”三字,例如,“原则上如何如何”。有了这个加后的“上”字,“原则”一词的功能似乎也变了,可以让人浮想,到底应该“坚持原则”呢,还是可以“灵活处置”?经验告诉我们,“原则上”的往往只是给别人看的,而“实际上”的才是具有真实操作性的。 例如,某大学在其《 硕士学位授予工作实施细则》中规定,“ 硕士研究生在毕业论文 答辩前, 原则 上 要有一篇与专业相关的研究性学术论文在公开刊物上以xx大 学为第一作者单位发表(导师为第一作者时,研究生必须是第二作者;以录用为准 ) ” 。实际操作过程中,发现一些学生申请答辩及后续申请学位时,并没有达到上述要求,但最后也顺利通过了学位评定委员会的评定。看来,这个“原则上”也是一个可变通的玩意,学位这顶荣誉的“帽子”,获取时也是可以因人而异的。 大凡希望写上或刻意讲到“原则上”三字的,实际都是在搞摆设、设迷局 。“ 原则上”,表面看似严肃、凌然、坚定,实际上留下了空当、漏洞和弹性,给人设下可以钻空子的机会,为人打“擦边球”开了方便之门,可以借口“原则上”,大行对自己有利之事,遇到不利的就马上变通。 “原则上”,实际就是可以“凌驾于原则之上”,就是可以不讲原则,是“弹性”、“灵活”和“机变”的代名词。那些不讲原则的“原则上”,本质上就是一句空话、套话和鬼话。不讲原则,滥用“原则上”,就是不讲“操守”和“道义”。
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路网的弹性——成都丧失殆尽
weberfrank 2010-9-15 19:43
昨晚与夫人看了/inception/,10点半散场。出来打的回家。上了车,师傅提醒说要绕路,不是夜深宰客,而是因为交大路24小时单行。哦,理解。于是,我们望着空旷大道兴叹,拐进了穿流不息的无名小巷。无名小巷,非不知名也。穿流不息的车流皆知此次路。不过,知名的无名小巷,无路灯,路况糟。黑灯瞎火,颠东颠西,不时窜过几条野猫野狗,又在绕过一株大树后,我们终于上了大路,从小区后门进入。 这经历是说,单循环限制时段选择不慎的弊端绕路。哦,成都JG不是选择不慎,而是根门没做选择,24小时全禁。非常有气魄。 除此之外,我又有新收获,想到了单循环的又一弊端:降低了路网的弹性。这弹性是说,路径选择的弹性。九里堤路堵了,可选交大路try一下,非此即彼,多条路可选。两条路全堵,自无话说,但这要凑时间,但凡有时间差,路网就有弹性。回头说成都JG,大刀阔斧,9片区,要单循环,24全禁?!成都路网的弹性殆尽矣
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