帮我降重：集中补偿、分散补偿两种补偿方式相互结合，且以分散补偿方式为主集中补偿方式次之。集中补偿是将较大容量的补偿电容器集中装设在各变电所进行补偿。分散补偿是指将补偿设备安装在配电网络中配电线路、配电变压器和用户的用电设备分散处的无功补偿。集中补偿主要针对主变压器和变电所以上输电线路的无功损耗进行补偿，供电网络的无功损耗得到降低。中低压用户需要的无功是由各配电线路向负荷端输送，由于中、低压配电网呈现分散的分布特征，所以只有对中、低压配电网的无功补偿以分散补偿为主的方式，才能使中、低压配电网降低大量的电能无功损耗。

集中补偿和分散补偿是两种不同的无功补偿方式，它们可以相互结合使用。其中，以分散补偿为主，集中补偿为辅的方式更为常见。在这种方式下，较大容量的补偿电容器会被集中安装在各变电所进行补偿，以针对主变压器和变电所以上输电线路的无功损耗进行补偿，从而降低供电网络的无功损耗。而对于中低压用户需要的无功，则可以采用分散补偿的方式，在配电网络中配电线路、配电变压器和用户的用电设备分散处进行无功补偿。由于中低压配电网呈现分散的分布特征，因此只有对中、低压配电网的无功补偿以分散补偿为主的方式，才能使中、低压配电网降低大量的电能无功损耗。综上所述，集中补偿和分散补偿是相互补充的无功补偿方式，它们可以在不同的场景下相互结合，以达到更好的效果。

相关问题

证明多元正态变量的主成分仍为正态变量且相互独立

假设有 $p$ 个多元正态变量 $X_1, X_2, \cdots, X_p$，它们的协方差矩阵为 $\Sigma$。主成分分析的目标是找到 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 的线性组合 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_p$，使得 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_p$ 相互独立，且它们的方差依次递减。

设 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_p$ 是 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 的主成分，其中 $Y_1$ 的方差最大，$Y_2$ 的方差次之，以此类推。我们知道，主成分是通过特征值分解协方差矩阵得到的。设 $\lambda_1, \lambda_2, \cdots, \lambda_p$ 是 $\Sigma$ 的特征值，$v_1, v_2, \cdots, v_p$ 是对应的特征向量，且已经按照特征值大小排序，即 $\lambda_1 \geq \lambda_2 \geq \cdots \geq \lambda_p$。

则 $Y_i = \sum_{j=1}^p v_{ij} X_j$，其中 $v_{ij}$ 表示矩阵 $\Sigma$ 的第 $i$ 行第 $j$ 列，即第 $i$ 个主成分的系数向量。由于 $\Sigma$ 是对称正定矩阵，因此 $v_1, v_2, \cdots, v_p$ 构成一组正交基，即 $v_i^T v_j = \delta_{ij}$，其中 $\delta_{ij}$ 是克罗内克(delta)符号，满足 $\delta_{ij}=1$ 当 $i=j$，否则为 $0$。

由于 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 是多元正态变量，因此对于任意的线性组合 $\sum_{i=1}^p a_i X_i$，它的分布也是正态分布。对于主成分 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_p$，由于它们是 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 的线性组合，因此它们也是正态分布。此外，由于 $v_1, v_2, \cdots, v_p$ 构成一组正交基，因此 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_p$ 是相互独立的。

因此，多元正态变量的主成分仍为正态变量且相互独立。

集中算法B-F、Dijkstra、F-W的类型和复杂度

B-F（Bellman-Ford）算法是一种单源最短路径算法，可以处理负权边，时间复杂度为O(VE)。

Dijkstra算法也是一种单源最短路径算法，不能处理负权边，时间复杂度为O(ElogV)。

F-W（Floyd-Warshall）算法是一种全源最短路径算法，可以处理负权边，时间复杂度为O(V^3)。

它们的类型分别是单源最短路径算法和全源最短路径算法，其中B-F和F-W都能处理负权边，而Dijkstra不能。它们的时间复杂度也有所不同，B-F最慢，Dijkstra次之，F-W最快。