水頭損失就是損失了能量，也叫流動損失，是因為流體粘性而引起的損失

可以用來解釋使飛機飛起來的原理是

B伯努利定律 在一個流體系統，比如氣流、水流中，流速越快，流體產生的壓力就越小，這就是被稱為“流體力學之父”的丹尼爾·伯努利1738年發現的“伯努利定律”。這個壓力產生的力量是巨大的，空氣能夠托起沉重的飛機，就是利用了伯努利定律。飛機機翼的上表面是流暢的曲面，下表面則是平面。這樣，機翼上表面的氣流速度就大于下表面的氣流速度，所以機翼下方氣流產生的壓力就大于上方氣流的壓力，飛機就被這巨大的壓力差“托住”了。當然了，這個壓力到底有多大，一個高深的流體力學公式“伯努利方程”會去計算它。

歐拉，伯努利，拉格朗日，柯西哪個是哪個的師傅，哪個是哪個的徒弟

約翰·伯努利是歐拉老師，歐拉是拉格朗日的重要影響者，拉格朗日是柯西的重要指導者。

1720年，13歲的歐拉靠自己的努力考入了巴塞爾大學,得到當時最有名的數學家約翰·伯努利（Johann Bernoulli，1667-1748年）的精心指導。歐拉13歲時進入了巴塞爾大學，主修哲學和法律，但在每周星期六下午便跟當時歐洲最優秀的數學家約翰·伯努利學習數學 。

18歲時，拉格朗日用意大利語寫了第一篇論文，是用牛頓二項式定理處理兩函數乘積的高階微商，他又將論文用拉丁語寫出寄給了當時在柏林科學院任職的數學家歐拉。1755年拉格朗日19歲時，以歐拉的思路結果為依據，純分析方法求變分極值。發展了歐拉變分法，為變分法奠定了理論基礎。

柯西1789年8月21日出生于巴黎。父親是一位精e69da5e6ba90e799bee5baa通古典文學的律師，與當時法國的大數學家拉格朗日與拉普拉斯交往密切。1807年至1810年柯西在工學院學習，曾當過交通道路工程師。由于身體欠佳，接受了拉格朗日和拉普拉斯的勸告，放棄工程師而致力于純數學的研究。




擴展資料：
歐拉的相關成就：

1、數論：歐拉的一系列成奠定作為數學中一個獨立分支的數論的基礎。歐拉的著作有很大一部分同數的可除性理論有關。歐拉在數論中最重要的發現是二次反律。
2、代數：歐拉《代數學入門》一書，是16世紀中期開始發展的代數學的一個系統總結。
3、無窮級數：歐拉的《微分學原理》（Introductio calculi differentialis，1755）是有限差演算的第一部論著，他第一個引進差分算子。歐拉在大量地應用冪級數時，還引進了新的極其重要的傅里葉三角級數類。
參考資料來源：搜狗百科-歐拉
參考資料來源：搜狗百科-拉格朗日
參考資料來源：搜狗百科-柯西

flexsim中 bernoulli函數是什么意思

伯努利分布，按照一個可能性，成功返回某一個值，不成功返回另一個值。
后面一般跟三個參數，第一個參數是成功的可能性，第二個參數是成功時返回的值，第三個參數是不成功時返回的值。
比如bernoulli(20,1,2); 意思就是這個函數有20%的概率得到1，（1-20%）即
80%的概率得到2。

概率論十大定律？

、1、伯努利大數定律：

伯努利大數定律，即在多次重復試驗中，頻率有越趨穩定的趨勢。

在相同的條件下,進行了n次試驗,在這n次試驗中,事件A發生的次數nA稱為事件A發生的頻數.比值nA/n稱為事件A發生的頻率,并記為fn(A).

⒈當重復試驗的次數n逐漸增大時,頻率fn(A)呈現出穩定性,逐漸穩定于某個常數,這個常數就是事件A的概率.這種“頻率穩定性”也就是通常所說的統計規律性.

⒉頻率不等同于概率.由伯努利大數定理,當n趨向于無窮大的時候,頻率fn(A)在一定意義下接近于概率P(A).

通俗地說，這個定理就是，在試驗不變的條件下，重復試驗多次，樣本數量越多，隨機事件的頻率越近似于它的概率，偶然中包含著某種必然。

2、中心極限定理：

大量相互獨立的隨機變量，其求和后的平均值以正態分布 （即鐘形曲線） 為極限。

數學定義：設從均值為μ、方差為σ^2（有限）的任意一個總體中抽取樣本量為n的樣本，當n充分大時，樣本均值的抽樣分布近似服從均值為μ、方差為（σ^2）/n 的正態分布。

關于正態分布的核心結論是：μ、σ為均值和標準差，那么μ±1σ、μ±2σ、μ±3σ的命中概率分別是68.3%、95.5%、99.73%！

中心極限定理最早由法國數學家棣莫弗在1718年左右發現。他為解決朋友提出的一個賭博問題而去認真研究二項分布 （每次試驗只有“是/非”兩種可能的結果，且兩種結果發生與否互相對立） 。他發現：當實驗次數增大時，二項分布 （成功概率p=0.5） 趨近于一個看起來呈鐘形的曲線。后來，著名法國數學家拉普拉斯對此作了更詳細的研究，并證明了p不等于0.5時二項分布的極限也是高斯分布。之后，人們將此稱為棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理 。

是概率論中討論隨機變量序列部分和分布漸近于正態分布的一類定理。

比如，全國人口壽命、成年男女的身高分布、人在一天中情緒高低點對應的時間分布、金融市場中漲跌的時間周期及趨勢的壽命等等，無不遵循此定理。

對于大量獨立隨機變量來說，不論其中各個隨機變量的分布函數是什么形狀，也不論它們是已知還是未知，當獨立隨機變量的個數充分大時，它們的和的分布函數都可以用正態分布來近似。這使得正態分布既成為統計理論的重要基礎，又是實際應用的強大工具。

這組定理是數理統計學和誤差分析的理論基礎，指出了大量隨機變量累積分布函數逐點收斂到正態分布的積累分布函數的條件。

在自然界與生產中，一些現象受到許多相互獨立的隨機因素的影響，如果每個因素所產生的影響都很微小時，總的影響可以看作是服從正態分布的。中心極限定理就是從數學上證明了這一現象 。

3、貝葉斯定理

非常有實用價值的概率分析法！它在大數據時代的機器學習、醫學、金融市場的高勝算交易時機的把握、刑事案件的偵破中均有很高的推理價值。

貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯發展而來，用來描述兩個條件概率之間的關系，是概率統計中的應用所觀察到的現象對有關概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的標準方法。

P(A) 事件A發生的概率，即先驗概率或邊緣概率

P(B) 事件B發生的概率，即先驗概率或邊緣概率

P(B|A) 事件A發生時事件B發生的概率，即后驗概率或條件概率

P(A|B) 事件B發生時事件A發生的概率，即后驗概率或條件概率

按照乘法法則：

P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)

公式變形后，得出：

P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)

貝葉斯法則的文字化表達：

后驗概率 = 標準相似度 * 先驗概率

注：P(A|B)/P(A) 又稱標準相似度

如果我們的先驗概率審定為1或0（即肯定或否定某件事發生）， 那么無論我們如何增加證據你也依然得到同樣的條件概率（此時 P(A)=0 或 1 ， P(A|B)= 0或1

標簽：概率論定律十大