Pml что это

Pml что это

Англо-русский словарь технических аббревиатур . 2011 .

Смотреть что такое «PML» в других словарях:

PML — may refer to: * Pakistan Muslim League, faction of the Pakistani political parties with similar names * Partido Movimiento Libertario, libertarian political party in Costa Rica * PartnerML, Vodafone s proprietary replacement for Wireless Markup… … Wikipedia

PML — Die Abkürzung PML steht für: IATA Code von Port Moller, Arkansas, USA Pakistan Muslim Liga, zwei pakistanische Volksparteien (PML N und PML Q) Palm Markup Language Perfectly Matched Layer, ein Verfahren in der numerischen Elektrodynamik zur… … Deutsch Wikipedia

PML — Stands for progressive multifocal leukoencephalopathy, a rapidly progressive, often fatal viral infection of the brain. Commonly abbreviated as PML. PML is believed to be due to the Jacob Creutzfeldt (JC) papovavirus. The virus infects… … Medical dictionary

PML — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom.   Sigles d’une seule lettre   Sigles de deux lettres > Sigles de trois lettres   Sigles de quatre lettres … Wikipédia en Français

PML (logiciel) — PML est un langage informatique, dialecte ML développé par Christophe Raffalli de l Université de Chambéry en France. Suivant les mots de son auteur : PML est une variante du langage ML (comme SML ou OCaml), qui voudrait permettre que les… … Wikipédia en Français

PML — Progressive Multifocal Leukoencephalopathy (Medical » Physiology) Pakistan Muslim League (Governmental » Politics) ** Plymouth Marine Laboratory (Academic & Science » Ocean Science) ** Probable Maximum Loss (Business » Accounting) * Printer… … Abbreviations dictionary

PML — • Preliminary Materials List NASA • Port Moller, AK, USA internationale Flughafen Kennung … Acronyms

pml — ISO 639 3 Code of Language ISO 639 2/B Code : ISO 639 2/T Code : ISO 639 1 Code : Scope : Individual Language Type : Extinct Language Name : Lingua Franca … Names of Languages ISO 639-3

PML — 1. Page Me Later 2. Piss Myself Laughing … Abbreviations SMS and Internet

PML — [1] Preliminary Materials List ( > NASA Acronym List ) [2] Port Moller, AK, USA internationale Fughafen Kennung … Acronyms von A bis Z

PML — abbr. med. polymorphonuclear leukocyte – полинуклеарный лейкоцит … Dictionary of English abbreviation

Все о Process Mining от ProcessMi

Все о технологии Process Mining — кейсы, термины, решения и аналитика. Российский и зарубежный опыт от группы экспертов ProcessMi

PML (Process Management Lifecycle)

PML (Process Management Lifecycle) – это управление процессами жизненного цикла представляет собой модель для непрерывного внедрения и совершенствования процессов и управления бизнес-процессами в компании.

Жизненный цикл состоит из следующих шести фаз:

1. Разработка стратегии (Process Strategy)

Данный этап – распределение целей компании между процессами. Анализируются текущая стратегия компании и её цели, при этом архитектура процессов может быть выведена из стратегии и структуры компании. Факторами, которые влияют на архитектуру, являются, например, тип оптимизации процесса (CIP или реинжиниринг), введение стандартов процесса или аутсорсинг отдельных этапов или целых процессов.

Данный этап можно разделить на несколько составляющих:

• анализ корпоративных целей и стратегии;
• вывод принципов для построения архитектуры процессов;
• создание карты процессов;
• сравнение реальных показателей с планируемыми;
• сопоставление целей компании с процессами;
• определение показателей.

1. Документация процессов (Process Documentation)

Сначала устанавливается уровень детализации, который будет нужен для документирования процесса. Это может зависеть от выбранной стратегии или архитектуры процесса. Впоследствии все это формируется в определенные руководства, так называемые гайдлайны, в которых четко прописаны все принципы создания моделей: направление, язык, нотация. К слову, если используется BPMN, ситуация значительно упрощается.

Именно здесь нельзя манкировать человеческой составляющей: только исполнитель обладает наиболее глубоким знанием всех тонкостей процесса. Интервью с ним помогут углубить и более тщательно задокументировать полученные данные.

В основном, документация процессов проходит следующим образом:

• определение уровня детализации;
• создание гайдлайна;
• наблюдение за выполнением процесса;
• моделирование;
• проверка моделей;
• публикация моделей.

1. Оптимизация процессов (Process Optimization)

Эта фаза – непосредственный процесс усовершенствования, а также вытекающее из этого улучшение фактического процесса в компании. Процессы “as is” в организации анализируются на основе их моделей и производительности. Это помогает определить потенциал оптимизации.

Последовательность оптимизации выглядит следующим образом:

• Анализ реальных процессов;
• Определение “узких мест”;
• Расстановка приоритетов процессов, которые необходимо оптимизировать;
• Проверка и анализ целевых процессов;
• Приоритизация целевых процессов;
• Реализация «лучшего» целевого процесса.

1. Внедрение процесса (Process Implementation)

Внедрение процесса подразумевает постоянную актуализацию его документации. В начале имеет смысл контролировать «новый» процесс, собирать показатели и сравнивать их с уже существующими данными.

Процесс реализации выглядит так:

• Ознакомление с процессом и привлечение всех заинтересованных сторон в компании;
• Обновление документации процесса;
• Обзор нового процесса и сбор ключевых фигур;
• Сравнение старых (если доступно) и новых показателей.

1. Исполнение процесса (Process Execution)

Исполнение начинается с момента вовлечения исполнителей в его работу. Рабочая инструкция, созданная на основе документации процесса – лучший помощник в подобных случаях. Она описывает процесс более подробно, чем модель процесса, содержит ответы на все возникающие вопросы персонала и, при необходимости, включает в себя все вносимые изменения. Однако при большом количестве ошибок процесс должен быть снова оптимизирован.

Процесс выполняется следующим образом:

• Проведение процесса в повседневной деятельности компании;
• Измерение и документирование показателей;
• Документирование решений в модели процесса.

1. Контроль процесса (Process Controlling)

Здесь выполняемые процессы проверяются и контролируются относительно того, исполняется ли процесс в соответствии с выбранной стратегией. Это делается на основе показателей. В зависимости от уже существующих параметров могут потребоваться измерения дополнительных KPI. Для этого полезны интервью сотрудников или процессная аналитика.

Вероятный максимальный убыток (PML)

Вероятный максимальный убыток (PML) – это максимальный убыток, который страховщик может понести по полису. Вероятный максимальный убыток (PML) чаще всего связан со страхованием имущества, таким как страхование от пожара или страхование от наводнения.

Вероятный максимальный убыток (PML) представляет собой наихудший сценарий для страховщика и помогает определить премии, которые страхователь должен будет уплатить по своему страховому полису.

Ключевые выводы

• Вероятный максимальный убыток (PML) – это максимальный убыток, который страховщик ожидает потерять по страховому полису.
• Страховщики используют различные модели и данные для определения риска, связанного с андеррайтингом полиса, который включает вероятный максимальный убыток (PML).
• Каждая страховая компания по-своему определяет и рассчитывает возможные максимальные убытки (PML).
• При расчете вероятных максимальных потерь (PML) учитываются следующие факторы: стоимость имущества, факторы риска и факторы снижения риска.
• Чем больше факторов снижения риска, тем ниже вероятный максимальный убыток (PML).

Понимание вероятных максимальных потерь (PML)

Страховые компании используют широкий спектр наборов данных, включая вероятный максимальный убыток (PML), при определении риска, связанного с подписанием нового страхового полиса, процесс, который также помогает установить размер премии. Страховщики анализируют прошлый опыт убытков на предмет аналогичных рисков, демографических и географических профилей рисков и отраслевой информации, чтобы установить размер премии.

Страховщик предполагает, что часть страховых полисов будет нести убытки, а большая часть полисов – нет. Страховая компания всегда должна гарантировать, что у нее достаточно средств для выплаты требований по полисам, а вероятный максимальный убыток является одним из многих показателей, которые помогают определить требуемую сумму средств.

Страховые компании расходятся во мнениях о том, что означает максимальный размер убытка. Существует по крайней мере три различных подхода к PML:

• PML – это максимальный процент риска, который может понести убытки в определенный момент времени.
• PML – это максимальная сумма убытков, которую страховщик может обработать в определенной области до того, как станет неплатежеспособным.
• PML – это общий убыток, который страховщик ожидает понести по определенному полису.

Страховые компании-страховщики используют расчеты вероятных максимальных убытков для оценки максимального максимального требования, которое компания, скорее всего, подаст по сравнению с тем, что оно может подать, в отношении убытков, возникших в результате катастрофического события. Страховщики используют сложные статистические формулы и диаграммы частотного распределения для оценки PML и используют эту информацию в качестве отправной точки при согласовании выгодных ставок коммерческого страхования.

Как рассчитать вероятный максимальный убыток (PML)

Расчет PML состоит из нескольких этапов:

1. Определите долларовую стоимость собственности, чтобы определить потенциальные финансовые убытки в результате катастрофического события, если все имущество было уничтожено.
2. Определите факторы риска, которые могут вызвать событие, которое может привести к повреждению или потере имущества. Это может включать местонахождение собственности; например, недвижимость на берегу океана более подвержена наводнениям. Он также может включать строительные материалы; постройки из дерева более подвержены возгоранию.
3. Примите во внимание факторы, снижающие риск, которые могут предотвратить повреждение или потерю, такие как близость к пожарному депо, сигнализациям и спринклерам.
4. Необходимо будет провести анализ риска, чтобы определить масштаб, в котором факторы, снижающие риск, уменьшат вероятность события, которое может привести к повреждению или потере имущества.
5. Последний шаг включает в себя умножение стоимости собственности на ожидаемый процент убытков, который представляет собой разницу между ожидаемыми убытками и факторами, снижающими риск. Например, если дом находится на берегу и его стоимость составляет 300000 долларов США, и дом был поднят на сваях, чтобы избежать затопления в качестве фактора снижения риска, что снижает ожидаемые убытки на 30%, тогда расчет вероятных максимальных убытков будет следующим: 300 000 долларов США * (100% -30%) = 210 000 долларов США.

Приведенный выше пример является упрощенной версией, и чем больше факторов снижения риска есть у собственности, тем дальше будет уменьшаться вероятный максимальный убыток. Большинство свойств подвержены риску повреждения различными способами, поэтому обеспечение защиты от всех факторов не только принесет пользу страховой компании в размере суммы, которую они должны будут покрыть в случае катастрофического события, но также снизит страховые взносы держателя полиса. придется платить.

Использование Идеально согласованных слоев (PML) и Граничных условий рассеяния (SBC) в электромагнитных волновых задачах

Вполне вероятно, что при решении задач электродинамики, вы столкнетесь с необходимостью моделирования области с открытыми границами — такой границы расчетной области, через которую электромагнитные волны проходили бы без какого-либо отражения. Среда COMSOL Multiphysics предлагает для этого несколько возможных решений. Сегодня, мы рассмотрим использование граничных условий рассеяния (scattering boundary conditions — SBC) и идеально согласованных слоев (perfectly matched layers — PML) в случае ограничения областей численного моделирования и сравним их относительные достоинства.

Зачем ограничивать область моделирования?

Большой практический интерес представляет моделирование излучающих объектов, таких как, например, антенны в свободном пространстве. Эти модели можно создавать, для того чтобы изучить работу антенны на спутнике в открытом космосе или, что случается чаще, чтобы проверить спроектированную антенну в безэховой камере.

Антенна в неограниченном бесконечном свободном пространстве. Мы хотим провести моделирование лишь в небольшой области вокруг антенны.

Такие модели могут быть разработаны с использованием физического интерфейса Electromagnetic Waves, Frequency Domain в модуле “Радиочастоты” или модуле “Волновая Оптика”. Эти модули предоставляют схожие интерфейсы для решения уравнений Максвелла в частотной области методом конечных элементов. (Для описания ключевых различий между этими модулями, см. предыдущую блог-статью, под названием “Решение задач вычислительной электродинамики, или Какой модуль расширения использовать для э/м расчётов?“)

Ограничимся в этой статье рассмотрением только 2D задач, когда электромагнитные волны, распространяются в плоскости x-y, с вектором напряженности электрического поля поляризованного в z-направлении. Кроме этого, будем предполагать, что область моделирования представляет собой просто вакуум, так что при гармонической зависимости полей от времени уравнения Максвелла сокращаются до:

где E_z есть напряженность электрического поля, магнитная и диэлектрическая проницаемости \mu_r = \epsilon_r = 1 в вакууме, и k_0 — волновое число.

Решение данного уравнения с помощью метода конечных элементов требует наличия ограниченной расчётной области конечных размеров, с соответствующим набором граничных условий. Мы хотим использовать граничные условия таким образом, чтобы внешняя граница была прозрачна для любого излучения. Такая реализация сделает нашу усеченную область разумным приближением свободного пространства. Желательно также, чтобы обрезанная область была как можно меньше, так как ограничивая размер нашей модели, мы уменьшаем наши вычислительные затраты.

Рассмотрим теперь два доступных в программной среде COMSOL Multiphysics варианта для обрезания области моделирования: граничные условия рассеяния и идеально согласованный слой.

Граничные условия рассеяния

Одним из первых «прозрачных» граничных условий сформулированных для задач волнового типа было условие излучения Зоммерфельда, которое, для случая 2D-полей, может быть записано (представлено) в виде:

где r — радиальная координата (расстояние, радиус в полярной системе координат).

Это условие является в точности неотражающим, когда граница области моделирования бесконечно удалена от источника излучения, но, конечно, моделирование бесконечно большой области не представляется возможным. Поэтому, хотя мы не можем применить в точности условие Зоммерфельда, мы можем применить его разумное приближение.

Рассмотрим теперь граничное условие вида:

Очевидно сходство между этим условием и условием Зоммерфельда. Это граничное условие более формально называется Scattering boundary condition (граничным условием рассеяния первого порядка) и тривиальным образом реализуется в среде COMSOL Multiphysics. По сути, это не что иное, как граничное условие Робена (или граничное условие третьего рода для краевой задачи) с комплекснозначными коэффициентами.

Если вам интересно посмотреть на реализованный с нуля пример применения 2D волнового уравнения с этим граничным условием, ознакомьтесь с демонстрационной моделью расчета волновой дифракции.

Однако имеется существенное ограничение для этого условия, которое заключается в том, что оно является неотражающим, только если излучение падает на границу точно вдоль нормали к поверхности. Любые волны, падающие неперпендикулярно на SBC-границу будут частично отражаться. Коэффициент отражения для плоской волны, падающей на SBC-границу первого порядка, при различных углах падения представлен ниже.

Отражение плоской волны от SBC первого порядка в зависимости от угла падения.

Как можно заметить из представленного выше графика, по мере приближения падающей плоской волны к скользящим углам падения, волна практически полностью отражается. Уже при угле падения 60°, отражение составляет около 10%. Поэтому очевидно, что желательно было бы иметь более адекватные граничные условия.

Начиная с версии 4.4, среда COMSOL Multiphysics также включает в себя SBC-условие второго порядка:

В этом уравнении добавляется еще один член, который включает тангенциальную производную второго порядка от напряженности электрического поля вдоль границы. Это свойство также довольно просто реализуется в рамках архитектуры программного обеспечения среды COMSOL.

Сравним теперь коэффициенты отражения для SBC-условий первого и второго порядка:

Отражение плоской волны от SBC первого и второго порядка в зависимости от угла падения.

Заметно, что SBC-условие второго порядка обеспечивает более однородное по углу отражение. Теперь мы успеваем добраться до угла падения

75°, прежде чем отражение составит 10%. Это много лучше, но все еще не достаточно хорошо, по сравнению с тем, чего хочется добиться. Переключим наше внимание на рассмотрение идеально согласованных слоев.

Идеально согласованный слой

Напомним, что мы пытаемся смоделировать ситуацию, подобную антенне, установленной в безэховой испытательной камере, — комнате с пирамидальными призмами из радиопоглощающих материалов на стенах, которые позволяют минимизировать любые отраженные сигналы. Это может служить физической аналогией для идеально согласованного слоя (perfectly matched layer — PML), который является не граничным условием, а скорее областью, пристыкованной к внешней границе модели, которая должна поглотить все исходящие волны.

Выражаясь математическим языком, PML — это просто область, обладающая анизотропными и комплекснозначными диэлектрической и магнитной проницаемостями. Пример полного вывода этих тензоров, можно найти в книге Теория и расчет электромагнитных полей (Theory and Computation of Electromagnetic Fields). Хотя PML-слои, чисто теоретически, являются неотражающими, они, тем не менее, проявляют некоторые отражающие свойства из-за ошибок при численной дискретизации задачи: сетки разбиения. Чтобы минимизировать это отражение, необходимо применять такое разбиение PML, которое учитывает анизотропию свойств материала. Соответствующие сетки разбиения PML-слоев, для 2D-круговой и 3D-сферической областей, приведены ниже. Декартовы и сферические PML-слои и их соответствующее использование обсуждаются также в документации по продукту.

Приемлемые конечно-элементные сетки для области PML в 2D и 3D.

Начиная с версии 5.0 программы COMSOL Multiphysics, выбор сетки для 3D задач может настраиваться автоматически, при использовании Physics-Controlled Meshing (Разбиение, контролируемое физикой задачи), как продемонстрировано в этом видео.

Сравним теперь угловую зависимость отражения от PML-слоя с аналогичными зависимостями при SBC-условиях:

Отражение плоской волны с SBC-условиями первого и второго порядка, и от PML-слоя в зависимости от угла падения.

Как можно заметить, PML отражает наименьшее количество излучения на протяжении очень широкого диапазона. Возникает небольшое отражение при распространении волны почти параллельно границе, но такие случаи в практике встречаются исключительно редко. Дополнительной особенностью PML-слоя, в которую мы не будем сейчас углубляться, является то, что он поглощает не только распространяющиеся волны, но и любые затухающие поля. Так что, с физической точки зрения, PML-слой поистине можно считать материалом с практически идеальным поглощением.

Итак, какой из подходов следует использовать?

Очевидно, что PML-слой является наилучшим из подходов, описанных здесь. Однако, для реализации PML-слоя требуется значительно больше памяти по сравнению с SBC-условиями.

Поэтому, если вы находитесь в ранней стадии процесса моделирования и хотите создать модель, которая требует менее интенсивных вычислений, то SBC-условие второго порядка, является хорошим вариантом. Вы также можете использовать его в ситуациях, когда у вас есть веская причина полагать, что любые отражения при использовании SBC-условия (например, предполагаемые углы падения излучения заведомо меньше критического значения) не сильно повлияют на интересующие вас результаты.

В настоящее время, SBC-условие первого порядка является граничным условием по умолчанию из соображений совместимости с предыдущими версиями программного обеспечения, но начиная с версии 4.4 COMSOL Multiphysics и выше, следует использовать SBC-условие второго порядка. В данной статье, мы привели только плоско-волновую форму SBC-условий, однако и цилиндрически-волновая и сферически-волновая (в 3D случае) формулировки SBC-условий первого и второго порядка, также имеются. Хотя они и используют значительно меньше памяти, все же они приводят к большим отражениям по сравнению с PML-слоем.

SBC-условия и PML-слои являются подходящими способами для описания открытых границ, на которых вы не обладаете достаточной априорной информацией о структуре волнового поля. С другой стороны, если вы хотите смоделировать открытую границу, на которой поля обладают определенной, заранее известной конфигурацией (например, граница, представляющая волновод), то более подходящими будут граничные условия типа Порт и Сосредоточенный Порт (Port and Lumped Port). Мы обсудим эти условия в одной из последующих статей блога.