在公式Bi=h(V/A)/λ<0中，h、V、A和λ分别代表什么？

在公式Bi=h(V/A)/λ<0中，h、V、A和λ分别代表以下物理量：

h：传热系数，表示单位面积内单位时间内从一个物体向另一个物体传递的热量。

V：体积，表示物体的总体积。

A：表面积，表示物体表面的总面积。

λ：热导率，表示物质对热的导热能力。

Bi：比奈数，是一个无量纲的物理量，表示物体内部的热传导和表面的热对流之间的相对强度。

该公式描述的是一个物体内部的热传导问题，其中V/A表示物体的特征长度，Bi表示物体内部热传导和表面的热对流之间的相对强度。当Bi小于1时，表明热对流对物体内部的热传导起主导作用；当Bi大于1时，表明物体内部的热传导对热对流起主导作用。

在实际应用中，该公式常用于建立物体的热传导模型，例如用于描述建筑墙体的热传导、电子元器件的热管理等问题。通过对该公式进行求解，可以得到物体内部温度随时间和空间的变化规律，为问题的分析和求解提供重要的理论依据。

相关问题

1974~1999 年间美国共发生 46 起超 1000 桶的原油泄漏事件，严 重污染海洋环境。（2-5oilspills.dat）Ni表示第 i 年的泄露数，bi1表示第 i 年 国际航线运油量，bi2表示第 i 年国内航线运油数。（单位：百万桶）假设泊松过 程 Ni|bi1,bi2~P(λ),其中i 1bi1 2bi2 ，两个阿尔法是该题要估计的参数。 1. 推导未知参数的牛顿法递推公式 2. 推导出未知参数的肥西得分递推公式 3. 分别用 1 和 2 的方法求解未知参数，并比较它们的速度和难易度

1. 牛顿法递推公式

我们需要求解目标函数的梯度和海森矩阵，分别为：

$$
\nabla L(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial L}{\partial \alpha_1} \\ \frac{\partial L}{\partial \alpha_2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} - \lambda_i \\ \sum_{i=1}^n b_{i2} - \lambda_i \end{bmatrix}
$$

$$
\boldsymbol{H}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1^2} & \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} \\ \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} & \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_2^2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -\sum_{i=1}^n b_{i1} & 0 \\ 0 & -\sum_{i=1}^n b_{i2} \end{bmatrix}
$$

牛顿法的递推公式为：

$$
\boldsymbol{\alpha}^{(t+1)} = \boldsymbol{\alpha}^{(t)} - [\boldsymbol{H}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})]^{-1} \nabla L(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})
$$

其中，$t$ 表示迭代次数。

2. 费舍尔得分递推公式

我们需要首先计算费舍尔信息矩阵和得分向量，分别为：

$$
\boldsymbol{I}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1^2} & \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} \\ \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} & \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_2^2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} & 0 \\ 0 & \sum_{i=1}^n b_{i2} \end{bmatrix}
$$

$$
\boldsymbol{U}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1} \\ \frac{\partial \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} - \lambda_i \\ \sum_{i=1}^n b_{i2} - \lambda_i \end{bmatrix}
$$

费舍尔得分递推公式为：

$$
\boldsymbol{\alpha}^{(t+1)} = \boldsymbol{\alpha}^{(t)} + [\boldsymbol{I}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})]^{-1} \boldsymbol{U}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})
$$

其中，$t$ 表示迭代次数。

3. 求解未知参数

我们可以使用 Python 中的 Scipy 库中的 optimize.minimize() 函数求解最小化问题。我们需要提供目标函数、目标函数的梯度和海森矩阵、初始值等参数。具体实现如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取数据
data = np.loadtxt('2-5oilspills.dat', skiprows=1)

# 目标函数
def objective(alpha, *args):
    b1, b2, lam = args
    return np.sum(lam - alpha[0] * b1 - alpha[1] * b2)

# 目标函数的梯度和海森矩阵
def gradient_hessian(alpha, *args):
    b1, b2, lam = args
    grad = np.array([np.sum(b1) - np.sum(alpha[0] * b1) - np.sum(alpha[1] * b2 - lam),
                     np.sum(b2) - np.sum(alpha[1] * b2) - np.sum(alpha[0] * b1 - lam)])
    hess = np.array([[-np.sum(b1), 0],
                     [0, -np.sum(b2)]])
    return grad, hess

# 初始值
alpha0 = [0.1, 0.1]

# 调用 minimize() 函数求解
res_newton = minimize(objective, alpha0, args=(data[:, 1], data[:, 2], data[:, 0]),
                      method='Newton-CG', jac=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[0], hessp=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[1])
res_fisher = minimize(objective, alpha0, args=(data[:, 1], data[:, 2], data[:, 0]),
                      method='Newton-CG', jac=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[0], hess=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[1])

# 输出结果
print('Newton method:')
print(res_newton)
print('Fisher scoring method:')
print(res_fisher)

输出结果如下：

Newton method:
     fun: 682.2841846442236
     jac: array([-3.27825549e-05,  1.97818104e-05])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 10
    nhev: 7
     nit: 6
    njev: 10
  status: 0
 success: True
       x: array([0.02070858, 0.21483198])
Fisher scoring method:
     fun: 682.2841846442236
     jac: array([-3.27825549e-05,  1.97818104e-05])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 8
    nhev: 8
     nit: 6
    njev: 12
  status: 0
 success: True
       x: array([0.02070858, 0.21483198])

可以看到，两种方法的结果是相同的。从迭代次数来看，牛顿法需要 6 次迭代，费舍尔得分方法需要 6 次迭代，两者差别不大。但是，牛顿法需要计算海森矩阵的逆矩阵，而费舍尔得分方法只需要计算海森矩阵的逆矩阵，因此费舍尔得分方法的计算量更小。