expecially是什么意思，什么是无量纲化？？？，如何进行无量纲化处理，什么是无量纲处理...
expecially是什么意思
especially
[英][ɪˈspeʃəli][美][ɛˈspɛʃəli, ɪˈspɛʃ-]
adv.尤其地; 主要地，格外地; 显著地; 异常地;
例句:
1.
His company isn't especially well known.
他所在的公司也不是特别有名。
2.
It's especially difficult for individuals.
对于个人来说，的确格外困难
什么是无量纲化？？？
是指通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以求简化实验或者计算的目的，是科学研究中一种重要的处理思想。 例子： 以一个二维平直通道内流动为例，若模拟中取格子单位下的参数为δx=δy=1，δt=1，c_s=1/√3，ν′=0.1，L′=Nx∗δx=1000，此处Nx代表网格数。 考虑实际空气声速c=332m/s，运动粘度系数ν=1.5∗〖10〗^(-5)，得： ku=c/c_s=576m/s，k_l=k_ν/k_u=2.6∗〖10〗^(-7)，则L=2.6∗〖10〗^(-4)。 理解为将"L=2.6∗10-4"实际大小利用相似准则，长度比尺为k_l=2.6∗〖10〗^(-7)，将实际大小扩大为了1000*1000的模型。 处理方法（物理相似） 相似首先出现在几何里，如两个三角形相似时，则他们的对应边成比例，对应角相等。 物理相似：对于同类的物理现象，在相应的时刻、相应的位置、与现象有关的物理量一一对应成比例。 只有同类问题才能谈相似：同类物理现象是指能够用相同形式和相同内容的微分方程式所描写的现象。反之如电场与温度场之间形式相仿，但内容不同，不是同类现象，只能做类比。 与现象有关的物理量一一对应成比例：要求每个物理量都要各自相似。例如，对流传热除了时间空间外还涉及到速度，温度，热物性等参数。
如何进行无量纲化处理
问题一：无量纲化是什么意思？如何进行无量纲化？ 将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。有量纲的物理量都可以进行无量纲化处理无量纲化出现在流体力学发展的早期，当时的数学方法和数值计算水平都很有限，为了对一些流体现象做出理论分析（如机翼和船体附近边界层的流动现象），需要将粘性流体控制方程加以简化，于是对目标流体赋予一个特征长度和特征速度。利用特征长度和特征速度（通常相对于边界层是一个较大的数）使得某些变量（如X，Y，V变成X/L《1或Y/L《1或V/U《1）这样就可以减少控制方程的变量数目。对于边界层外的流动则采用不考虑粘性势流模型求解，无须简化。所以说无量纲化在整个流体力学，尤其是空气动力学的发展历史中占有极为重要的地位。
问题二：无量纲化处理的分类 在经济管理学中，无量纲化方法是综合评价步骤中的一个环节。根据指标实际值和无量纲化结果数值的关系特征可以分为三大类：一、直线型无量纲化方法：又包括阈值法、指数法、标准化方法、比重法二、折线型无量纲化方法：凸折线型法、凹折线型法、三折线型法三、曲线型无量纲化方法目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法,而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0,标准差都为1,它只反映了各指标之间的相互影响,在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异,因此,标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息。
问题三：怎样对单位不同的数据进行无量纲化 归一化处理，可以直接把单位消掉，得到值在-1到1的无量纲数
什么是无量纲处理
无量纲化（nondimensionalize 或者dimensionless）
将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。
目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法,而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0,标准差都为1,它只反映了各指标之间的相互影响,在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异,因此,标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息。
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。
另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。
在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
归一化化定义：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
如果是区间上的值，则可以用区间上的相对位置来归一化，即选中一个相位参考点，用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值，得到一个归一化的数据，比如类似于一个概率值0<=p<=1；
如果是物理量，则一般可以统一度量衡之后归一，实在没有统一的方法，则给出一个自定义的概念来描述亦可；
如果是数值，则可以用很多常见的数学函数进行归一化，使它们之间的可比性更显然，更强，比如对数归一，指数归一，三角or反三角函数归一等，归一的目的可能是使得没有可比性的数据变得具有可比性，但又还会保持相比较的两个数据之间的相对关系，如大小关系，大的仍然大，小的仍然小，或是为了作图，原来很难在一张图上作出来，归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等；
从集合的角度来看，可以做维度的维一，即抽象化归一，把不重要的，不具可比性的集合中的元素的属性去掉，保留人们关心的那些属性，这样，本来不具有可比性的对象或是事物，就可以归一，即归为一类，然后就可以比较了，并且，人们往往喜欢用相对量来比较，比如人和牛，身高体重都没有可比性，但身高/体重的值，就可能有了可比性，人吃多少，牛吃多少，可能也没有直接的可比性，但相对于体重，或是相对于一天的各自的能量提供需要的食量，就有了可比性；这些，从数学角度来看，可以认为是把有纲量变成了无纲量了。
数据标准化方法（Data Normalization Method）
数据处理之标准化/归一化，形式上是变化表达，本质上是为了比较认识。数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
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