指数级增长毕竟是指数级增长

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【DMP 数据洞察分析系列】什么是TGI指数？
AI天才研究院
03-31 555
TGI（Target Group Index）即“目标群体指数”，是一种量化目标群体在特定行为或特征上相对总体表现强度的统计工具。TGI目标群体中具有某特征的比例总体中具有该特征的比例×100\text{TGI} = \left( \frac{\text{目标群体中具有某特征的比例}}{\text{总体中具有该特征的比例}} \right) \times 100TGI总体中具有该特征的比例目标群体中具有某特征的比例​×100阈值含义TGI=100：目标群体与总体表现一致，无显著差异。
《ClickHouse企业级应用：入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
01-31 1万+
近年来，ClickHouse发展势头迅猛，社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么，ClickHouse 到底是何方神圣？为什么如此受青睐？各位看官，欲知 ClickHouse 为何方神圣，且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse，内容包括ClickHouse是什么，它具有哪些特性，适用哪些应用场景等。1.1 ClickHouse 概述本节介绍 ClickHouse 是什么、发展历程，以及ClickHouse在 OLAP 生态中的位置。同时，简单介绍了 OLAP
图说2016深度学习十大指数级增长
foreyang00
05-02 1252
转自：https://www.52ml.net/21402.html http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651990615&idx=1&sn=1ff17104df9820d3f3b8298db20e1998（2016-12-12 弗格森 ） 来源：新智元(微信号AI_era) 编辑：弗格森 原
指数级增长背后，滴滴出行业务系统的架构升级
loongshawn的博客
08-16 5026
滴滴成立四年，估值已超260亿美元，公司指数级发展、业务爆炸式增长。 在此背景下，滴滴出行业务系统的架构升级是怎样进行的？如何用技术手段解决业务痛点和提升研发效率？
数据结构-绪论（二）
北以晨光的博客
09-12 451
数据结构-绪论（二） 程序 = 数据结构 + 算法 本文包括了数据结构的算法基本概念，着重讲了时间复杂度和空间复杂度。 有具体的例子。
微分方程应用——人口增长模型
m0_63024355的博客
09-17 1万+
下表1给出了近两个世纪美国人口统计表（单位：百万），建立数学模型并检验，最后用它预报2010年美国的人口。年17901800181018201830184018501860人口3.95.37.29.612.917.123.231.4年1870188018901900191019201930人口38.650.262.976.092.0106.5123.2年1940195019601970198019902000人口。
指数增长模型
Kylin-Xu的专栏
12-18 3万+
指数增长模型：(exponential growth model)  指数模型是一个早就用于描述生物群体增长的简单模型。该模型假设在研究的时间范围内，只有生殖现象而没有死亡现象，而且生物群体可以获得无限的生长条件。又称Malthns方程(1798)。将指数方程用于描述病害的增长，其微分方程为：                                     (4.1)   式中：x
随波逐流源码结构揭秘（模块化设计如何带来指数级扩展能力）
而“随波逐流”项目的诞生，正是为了回答这个问题：**如何让一个系统在指数级膨胀的过程中，依然保持优雅与可控？** 它没有选择微服务那种“物理拆分”的激进路线，也没有停留在传统MVC的舒适区，而是走出了一条...
13 万字 C 语言从入门到精通保姆级教程2021 年版
热门推荐
李南江
06-07 61万+
13 万字C语言保姆级教程，从入门到精通。
中国智能家居指数报告.pdf
09-15
尤其是2017年，智能家居资讯的阅读量大幅增长，这不仅仅是由于媒体和商家的大力宣传，更重要的是，消费者对于提升居家生活质量的强烈需求和对新技术的积极接受态度。根据报告，男性用户对智能家居的关注度远远超过了...
两种增长曲线
weixin_34195546的博客
11-02 772
本文翻译 Scott H.Young 的博文 Two Types of Growth，读到这篇立刻激发了我的元认知模式，好好回想了一下过往的大部分经历，确实如此。所以翻译过来，分享给大家，看看如今你处于哪种增长类型的哪个阶段？ 任何你尝试提升的事情都有一个增长曲线。假想下你每天跑步并跟踪完成 5 英里路程的速度。去除噪音数据，经过足够...
python中数字逐个递增,生成指数递增的数字列表（从头到尾）
weixin_39611382的博客
03-26 1949
这可以通过执行以下操作来实现：^{4}$输出[ 2. 2.99069756 4.47213595 6.68740305 10. ][ 2. 2.99069756 4.47213595 6.68740305 10. ][ 2. 2.99069756 4.47213595 6.68740305 10. ...
重试中的指数退避算法
chenglinhust的专栏
09-19 9173
重试中的指数退避算法 1.  简介        退避算法：       退避算法是在在单个信道的基于竞争的介质的一种访问控制（MAC）协议。每当一个以上的节点在同一时刻试图访问介质的时候，它会导致分组碰撞。如果相撞的节点试图再次访问信道，在节点做及时同步的时候数据包将发生碰撞。因此，节点需要时间位差。为了产生这种位差，退避算法（例如二进制指数退避（BEB）） 。例如，
python指数、幂数拟合curve_fit
yefengzhichen的博客
10-09 6万+
python指数、幂数拟合curve_fit 1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下： from scipy.optimize import curve_fit import mat
【财富空间】奇点大学创始人彼得·戴曼迪斯：为什么说我们的世界正在走向富足
产业智能官
12-17 1497
作者：王进    来源：资本实验室   授权 产业智能官 转载  彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）是全球商业航天的领军人物、X大奖创始人、奇点大学创始人、著名的未来学家，也是《创业无畏》和《富足》这两本畅销书的作者。图片来源：beedie.sfu.ca最近他撰写了一篇文章。在文中，他提出我们正受到负面新闻的冲击，而可能忽视大量美好时代的证据就在我们身边。为此，他从经济、医疗、环境、
指数增强是什么意思？（附：策略源码）
量化交易研究
07-31 2万+
指数增强是什么意思？ ​ 指数增强策略并不是被动的跟踪某个指数波动，而是采用量化增强模型，利用多因子alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。指数增强策略不会对跟踪标的成分股进行完全复制，而是会对部分看好的股票增加权重，不看好的股票则减少权重，甚至完全去掉。通过对交易成本模型的不断监测，尽可能让交易成本降到最小。综合来看，就是既做到超额收益，又控制主...
指数的增长和衰退问题
weixin_30920597的博客
02-21 558
指数的增长和衰退问题 指数的增长和衰退问题 如果函数变化率与函数值成正比则该函数就是一个指数函数，其外在表现为指数形式的增长或衰退。举个例子，细菌数量越多其生长率就越高；相反，放射性物质的衰变率会随着其质量的减少而变缓。但，无论是增长还是衰退其都与函数值成正比。假设函数N代表任意时刻t菌群或放射性物质的数量，由于该函数的变化率与函数值成正...
简单人口问题（指数增长）
仰望星空
07-25 2857
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from prettytable import PrettyTable P0=100 #初始人口数目为P0 C=0.02 #人口自然增长率为2%/年 maxt=20 #预测的截止年份，计算是从第0年开始的 def forecast(t, p): ''' ...
小黄鱼初版.zip
最新发布
12-11
小黄鱼初版
二阶RC等效电路模型中R0、R1、R2的数量级
06-10
<think>嗯，用户的问题聚焦在二阶RC等效电路模型的电阻参数数量级上，而且特别指出要参考我之前的回答（关于CEA输入电阻和锂离子电池特性）。看来用户对电池建模有专业需求，可能是新能源或电力电子领域的研究者。注意到用户引用了两个不同来源的电阻定义：引用[1]是放大器的偏置电阻，引用[2]才是真正相关的电池参数。需要特别注意区分这两类电阻——放大器的基极电阻通常在kΩ级（10^3），而电池模型的极化电阻（R1,R2）往往在mΩ级（10^-3），差六个数量级呢。从电池引用[2]的关键信息切入：“R0、R1、R2呈上升趋势”和“R1C1<<R2C2”提示了三点：1）电阻值随工况动态变化；2）R1C1时间常数小，意味着R1可能更小或C1更小；3）R2C2主导低频响应。结合锂离子电池典型参数文献，R0（欧姆电阻）最小，因为反映电解液/集流体阻力；R1（SEI膜相关）稍大；R2（电荷转移相关）最大。用户没问但可能需要的隐藏信息是温度影响——低温会使所有电阻增大1-2个数量级。这个点在补充说明里提一下比较周全，毕竟实际应用都要考虑温变特性。关于数量级的具体数值，必须强调应用场景差异：动力电池（如100Ah电芯）和消费电池（如手机3Ah电芯）参数可能差10倍以上。表格里按常见动力电池范围给比较稳妥，同时标注“典型”二字免责。特别提醒R2的宽范围（0.5-20mΩ），因为正极材料差异大（钴酸锂vs磷酸铁锂扩散阻抗不同）。最后用户提了三个相关问题，其中第二个“与其他模型对比”可能最实用——因为用户引用了放大器电路，说不定要跨领域建模，值得展开。但回答要保持聚焦，额外问题用独立章节处理。</think> 以下是针对二阶RC等效电路模型中电阻参数数量级的分析（重点参考引用[2]的电池场景）： ### 二阶RC模型中电阻数量级范围（以锂离子电池为例） | **参数** | **物理意义** | **典型数量级范围** | **变化趋势** | |----------|---------------------|-------------------|--------------| | **R₀** | 欧姆内阻（电解质/电极接触） | 0.1 - 10 mΩ | 随放电上升 ↑ | | **R₁** | 电化学极化电阻（SEI膜） | 0.5 - 5 mΩ | 随放电上升 ↑ | | **R₂** | 浓度极化电阻（离子扩散） | 1 - 20 mΩ | 随放电上升 ↑ | ### 关键特性说明 1. **数量级差异** 满足关系：$ R₀ < R₁ < R₂ $ 典型场景下：$ R₂ ≈ (2\text{~}10)×R₁ $（引用[2]中$R1C1 \ll R2C2$ 反映时间常数差异） 2. **动态变化规律** - 所有电阻均随放电深度增加而增大（引用[2]明确趋势） - 温度下降时阻值呈指数增长（-20℃时可达常温的3-5倍） 3. **量测影响因素** ```mermaid graph LR 测试电流-->|电流增大| R₀↑↑ 荷电状态-->|SOC降低| R₁↑/R₂↑ 电池老化-->|循环增加| 所有电阻↑ ``` > 📌 **应用提示**：在BMS参数辨识中，需根据电池容量调整数值范围。例如： > - 动力电池（50Ah）：$R₀≈1\text{m}Ω,\ R₁≈2\text{m}Ω,\ R₂≈10\text{m}Ω$ > - 手机电池（3Ah）：$R₀≈30\text{m}Ω,\ R₁≈50\text{m}Ω,\ R₂≈200\text{m}Ω$ ### 工程验证方法 $$ \tau_1 = R_1C_1 < \tau_2 = R_2C_2 \quad (\text{引用[2]核心特征}) $$ 通过EIS谱图可精准分离： - $R₀$：高频区实部截距 - $R₁$：中频区半圆弧直径 - $R₂$：低频区斜线截距 --- ### 相关问题拓展 1. **为什么R₂的数量级通常最大？** （浓度极化涉及缓慢的离子扩散过程，阻抗响应时间长） 2. **与其他电池模型（如Rint/Thevenin）相比，二阶RC模型电阻参数辨识有何特殊要求？** （需解耦两个时间常数$\tau_1,\tau_2$，要求激励信号覆盖1Hz~1kHz频段） 3. **温度对电阻数量级的影响如何定量表征？** （可用阿伦尼乌斯方程：$R_x = R_{x0}\exp(\frac{E_a}{RT})$）
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