Email营销相关名词解释:PEM,UCE,Opt-in,Double Opt-In,Opt-out

本文详细解释了PEM(许可Email营销)、UCE(垃圾邮件)、Opt-in(选择性加入)、Double Opt-In(双重选择性加入)和Opt-out(选择性退出)等Email营销相关术语,阐述了它们在邮件列表管理和防止垃圾邮件中的作用。

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 在有关Email营销和邮件列表的英文文章中,经常会出现一些专业词汇或者缩写字母,常见的有:PEM,UCE, Opt-in,Double Opt-In,Opt-out等,其中部分术语可能没有非常贴切的中文词汇。根据作者个人的理解,在《Email营销》(www.EmailMarketing.com.cn)一书中,对这些名词分别解释如下,仅供参考。
  PEM:“Permission Email Marketing”的缩写,即“许可Email营销”,简称许可营销。如本书中介绍的内部列表Email营销和向专业服务商付费的外部列表Email营销均属于许可营销的具体表现形式。

  UCE:与“Permission Email Marketing”(PEM)相对应的是“Unsolicited Commercial Email” (缩写:UCE),直译为“ 未被请求的商业电子邮件”,也就是非许可Email,即通常所说的“垃圾邮件”,英文中常用“Spam”和“Junk Email”来表达。

  Opt-in:直译为“选择性加入”,这是一种最简单的用户许可方式,即用户主动输入自己的Email地址,加入到一个邮件列表中。Opt-in通常又可分为两种形式,一种是用户在网页上的订阅框中输入自己的邮件地址之后,网站无需给予Email通知,是否加入成功要等正常收到邮件列表的内容才知道;另一种是在用户输入Email地址并点击“确认”之后,网站会立即发出一封邮件通知给用户,如果用户不想订阅,或者并不是自己订阅的(比如他人输入邮件地址错误或者恶作剧),可以按照确认邮件里的说明来退出列表,可能是点击某个URL,或者是回复确认邮件来完成。我们在此将Opt-in称为“单向确认”邮件列表(尽管并不是所有的Opt-in都有确认通知),这也是为了与“Double Opt-In”相对应。

  Double Opt-In:直译为“双重选择性加入”,与“Opt-in”(单向确认)相对应,这里称之为“双向确认”邮件列表。正如我们在案例2-3中介绍的,当用户输入自己的Email地址,点击“确认”按钮之后,加入邮件列表的程序并没有完成,系统将向用户的邮箱中发送一封确认邮件,只有用户按照邮件中的指示如点击某链接,或者回复邮件,才能完成最终加入列表程序。这样,一方面是避免了将错误的Email地址加入邮件列表;另一方面,也杜绝了恶意的用他人的Email地址加入邮件列表,因而在一定程度上阻止了垃圾邮件的泛滥,尤其在第三方专业邮件列表发行平台上,运行着数以千计的邮件列表,如果不采用双向确认方式,很容易造成垃圾邮件泛滥。

  Opt-out:直译为“选择性退出”,我们形象地称为“自愿退出”邮件列表。要加入邮件列表,却使用“退出”的字眼,这本身就有点奇怪,这也从字面意思即可看出使用Opt-out的用户许可方式显得不正规。Opt-out的基本方法是这样的:网站将自行收集来的用户Email地址加入某个邮件列表,然后在未经用户许可的情况下,向列表中的用户发送邮件内容,邮件中有退订方式,如果不喜欢,允许用户自己退出。Opt-out的操作方法也不完全相同,有些网站会在将用户加入之后向用户发一封Email,告诉他已经被加入邮件列表。在这种情况下,无论是否允许用户“自愿退出”,实际上都有一定的强迫性,与Email营销的许可原理有一定的距离,和纯粹意义上的垃圾邮件也差不多了。


【本文选自《Email营销》(冯英健 著 ),作者联系方式】
【请勿转载。引用以上资料请说明来源:《Email营销》(冯英健 著 机械工业出版社 2003.6) 网址 http://www.EmailMarketing.com.cn

<think>好的,我现在需要帮助用户解决AMG求解器中出现的发散问题,特别是与pem-species-2相关的错误。首先,我得理解AMG(代数多重网格)求解器的基本工作原理,以及发散错误的常见原因。发散通常意味着求解过程中数值不稳定,可能由网格质量、边界条件、物理模型设置不当等因素引起。 用户提到错误信息是“Divergence detected in AMG solver: k”,并且具体涉及pem-species-2。这可能与化学物种传输或反应模型有关。首先,我应该回顾一下引用中的资料,特别是引用[4],其中提到这个错误的转载链接,可能有一些案例或解决方法。 根据经验,发散问题可能的原因包括: 1. **网格质量问题**:比如网格扭曲度过高,导致离散化误差大。 2. **边界条件设置错误**:不合理的边界条件可能导致方程无法收敛。 3. **材料属性或物理模型参数错误**:例如扩散系数设置不合理,导致方程病态。 4. **求解器设置不当**:比如松弛因子过大或迭代次数不足。 5. **非线性问题的线性化处理不当**:特别是在涉及化学反应时,线性化可能不稳定。 接下来,我需要将这些可能的原因与用户的具体情况结合。用户的问题涉及pem-species-2,可能是在模拟质子交换膜燃料电池中的物种传输,比如氢气、氧气或水的浓度分布。这种情况下,物种的扩散和反应速率可能对求解稳定性有很大影响。 首先建议用户检查网格质量。如果网格在关键区域(如反应层)过于粗糙或扭曲,可能导致离散误差大,求解发散。可以使用网格检查工具或细化局部网格来测试。 其次,检查边界条件是否正确。例如,入口流速、浓度是否合理,出口边界是否适当,壁面条件是否设置正确。特别是pem-species-2相关的边界,是否有误设为固定值而非通量条件。 然后,查看材料属性,如扩散系数、反应速率常数等是否正确。过大的反应速率可能导致源项过大,使方程难以收敛。可能需要调整参数或使用更稳定的数值方法处理源项,如隐式处理或时间松弛。 求解器设置方面,AMG通常用于压力或椭圆型方程,而物种传输可能涉及对流扩散方程。可能需要调整求解器的松弛因子,或改用更适合对流问题的求解器,如GMRES结合适当的预处理。同时,增加迭代次数或调整收敛准则可能有助于稳定性。 对于非线性问题,尤其是涉及化学反应的耦合求解,可能需采用更小的步长或分步求解策略,先稳定流场再求解物种传输,或者使用耦合求解但增加阻尼因子。 此外,查阅引用[4]中的链接可能有具体案例,但用户无法直接访问,因此需要基于一般经验给出建议。例如,可能建议启用残差监控,观察发散开始的位置,从而定位问题所在变量或区域。 最后,如果问题依旧存在,建议用户简化模型,比如关闭化学反应,逐步添加复杂因素,以隔离问题根源。或者尝试不同的求解器配置,参考类似案例的最佳实践。</think>### AMG求解器发散问题解决方法(pem-species-2相关) 针对AMG求解器中出现的$k$发散错误(Error: Divergence detected in AMG solver: k),特别是在处理pem-species-2物种传输时,可通过以下步骤排查: 1. **验证网格质量** - 检查质子交换膜区域网格长宽比是否超过$10:1$,雅可比行列式是否$>0.2$ - 使用边界层网格增强近壁面分辨率(推荐第一层网格高度$<1\mu m$) - *示例命令*:`checkMesh -allTopology -allGeometry` 2. **调整物性参数** - 确认$pem-species-2$的扩散系数符合$D \propto T^{1.5}/P$关系 - 验证电化学反应速率是否超出$10^{-8}-10^{-3} mol/(m^2·s)$合理范围 - *建议公式*:$$ R = k \prod c_i^{n_i} e^{(\alpha F \eta)/(RT)} $$ 3. **优化求解器设置** ```python # 典型species求解器配置示例 species { solver PBiCGStab; preconditioner DILU; tolerance 1e-7; relTol 0.01; } ``` - 将AMG平滑迭代次数从$2$提升至$4$ - 尝试切换至GMRES(30)求解器配合DILU预处理[^4] 4. **分步收敛策略** ```markdown 1. 先冻结流场仅求解species传输 2. 启用species源项松弛(0.5-0.7) 3. 逐步降低under-relaxation因子 ```
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