программа в.т. ПРОГРАММИРУЕМЫЙ или ПРОГРАММИРУЕМЫЙ; ПРОГРАММИРОВАНИЕ или ПРОГРАММИРОВАНИЕ. Также программа . Чтобы организовать или предоставить программу или для; войти в программу; выставить счет.

Я считаю, что толчком к этому предпочтению послужил слоговый стресс-тест; конечно, это согласуется с тем фактом, что programmatic (где наибольшее ударение приходится на третий слог) перечисляется только с двойным написанием — m .

Так или иначе, фактическое использование привело к изменению порядка предпочтения Sixth Collegiate . Seventh Collegiate (1963) дает двойное — m написания сначала:

программа также программа vt запрограммированная или запрограммированная ; программирование или программирование 1 a: для организации или предоставления программы или для: BILL b: для входа в программу 2: для разработки последовательности операций, которые должны выполняться (как электронный компьютер ) — программатор

Обратите внимание, что программатор здесь не подходит.Вполне возможно, что в будущем центральная роль компьютеров как объектов программирования сделала орфографические предпочтения компьютерных инженеров и разработчиков особенно значимыми. В любом случае, когда компьютерное определение глагола программа прибыло в словарь, предпочтение правописания изменилось.

Перевернулось, но запрограммировано и запрограммировано не исчезло совсем. Фактически, эти варианты написания все еще появляются как альтернативные варианты написания в Eleventh Collegiate (2003).Но вес реального использования в подавляющем большинстве случаев в пользу удвоения м , поскольку эта диаграмма Ngram для запрограммирована (синяя линия) и , запрограммирована (красная линия) по сравнению с , запрограммированной (зеленая линия) и программированием. (желтая линия) за период 1930–2005 гг .:

А вот как выглядят первые годы (1930–1965) конкурса, для более детального сравнения:

Эта диаграмма убедительно свидетельствует о том, что с программированием и с программированием никогда не пользовались значительным преимуществом в опубликованных материалах по сравнению с их двойными м , так что, возможно, Merriam-Webster все время поддерживал не тех лошадей.В любом случае, этот словарь по-прежнему чтит необычные одиночные варианты написания m , рассматривая их как полноценные варианты, как и Словарь английского языка American Heritage Dictionary (который является основным словарем, на который опирается Microsoft Word) — и поэтому ваша проверка орфографии по умолчанию не помечает это.

RoadSnow | RoadSnow ™ — программа для содержания и управления дорогами в холодную погоду

Служба прогнозов суровой погоды

WEATHERAmerica стала партнером Software Techniques Inc.для предоставления суровых прогнозов погоды. Наша миссия — предоставить нашим клиентам самые точные и актуальные прогнозы суровой погоды в Северной Америке с использованием различных карт, таблиц и подробных анализов метеорологов. Мы предлагаем индивидуальные решения, адаптированные к индивидуальным потребностям каждого клиента.

У нас есть возможность создавать различные карты погоды, оптимизированные для визуализации предстоящих погодных явлений. Сопоставленные параметры включают, но не ограничиваются:

• Температура
• Осадки
• Относительная влажность
• Скорость ветра
• Вертикальная скорость
• Поднятый индекс
• КЕЙП
• Спиральность
• Завихренность
• CIN
• Поверхностное давление
• Высота снежного покрова
• Геопотенциал (например, 500 МБ)

Наши карты погоды можно просматривать на многих уровнях высоты, таких как 2 м над землей или на уровне высоты давления (например, 500 МБ).Карты могут быть настроены в соответствии с предпочтениями клиента, с использованием определенного цветового стиля или с указанием области интереса, которая будет отображаться исключительно.

Ниже приведены примеры наших карт прогноза погоды.

Мы также представляем данные о погоде в формате приборной панели / Excel, в таблице ниже показаны максимальные и минимальные дневные температуры в крупных городах США.

Несмотря на то, что необработанные данные и визуализация данных важны, также важно иметь смысл в большом количестве доступных данных, поэтому мы предоставляем идеи и комментарии профессиональных метеорологов, специализирующихся на суровой погоде, вместе с данными, которые мы доставлять.Наши услуги позволяют нашему клиенту быстро понять текущую погоду и то, как она повлияет на его бизнес.

Linear Programming / linear-programming.pdf / PDF4PRO

1 Роль математических моделей в операциях Принятие решений B2 Модели оптимизации с ограничениями B2 Преимущества и недостатки использования моделей оптимизации B5 Допущения Linear Программирование моделей B6 Формулирование Linear Программы B7 Геометрия линейных программ B14 Подход к графическим решениям B15 Симплексный алгоритм B17 с использованием искусственных переменных B26 Компьютерные решения линейных программ B29 Использование линейных программ Программирование моделей для принятия решений B32 Перед изучением этого приложения вы должны знать или, при необходимости, просмотрите 1.Конкурентные приоритеты, Глава 22. Концепции управления мощностью, Глава 93. Агрегированное планирование, Глава 134. Разработка основного расписания, Глава 14 Линейное программирование ЦЕЛИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ После изучения этого дополнения вы сможете описать роль математических моделей в операциях, принимающих решения с ограничениями. оптимизация преимущества и недостатки использования оптимизации допущения Линейный Линейный геометрия Линейный графическое решение симплексные искусственные компьютерные решения Линейный Линейный Программирование моделей для принятия решений.

2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Адаптировано с разрешения Джозефа С. Мартинича, «Управление производством и операциями: современный прикладной подход», Вили, Нью-Йорк, OUTLINE. -расширенные менеджеры используют математические модели. Модель представляет основные характеристики объекта, системы или проблемы без неважных деталей. В моделях в этом дополнении важные аспекты представлены в математической форме с использованием переменных, параметров и функций.Анализ и управление моделью позволяет увидеть, как реальная система ведет себя в различных условиях. Исходя из этого, мы определяем лучшую конструкцию системы или действие, чтобы модели были дешевле, быстрее и безопаснее, чем создание и управление реальными системами. Предположим, мы хотим найти смесь переработанной макулатуры для использования при производстве картона, минимизирующего затраты. Компания может попробовать несколько различных комбинаций, проверить качество и рассчитать стоимость.

3 Поскольку все возможные комбинации не испробованы, оптимальная комбинация, вероятно, не будет найдена.В качестве альтернативы, используя математическую модель, мы оцениваем все возможные комбинации, чтобы найти ту, которая удовлетворяет спецификациям продукта по самой низкой цене. Математическое моделирование выполняется быстрее и дешевле, чем использование метода проб и ошибок определения местоположения, маршрутизации и планирования транспортных средств, планирования персонала, машин и заданий, ассортимента продукции и задач управления запасами, которые формулируются как модели оптимизации с ограниченной оптимизацией — это математические модели, которые находят наиболее подходящие решения. лучшее решение по некоторому критерию оценки из набора альтернативных решений.Эти решения определяются набором математических ограничений, математических неравенств или БЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ РОЛЬ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ОПЕРАЦИЯХ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ МОДЕЛИ ОГРАНИЧЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Модели ограниченной оптимизации состоят из трех основных компонентов: переменные решения, целевая функция и переменные — физические величины, контролируемые принимающим решение и представлены математическими символами.

4 Например, переменная решения xj может представлять количество фунтов продукта j, которое компания будет производить в течение некоторого месяца.Переменные решения принимают любую из набора функций, определяющих критерий оценки решения. Это математическая функция переменных решения, которая преобразует решение в числовую оценку этого решения. Например, целевая функция может измерять прибыль или затраты в зависимости от количества произведенных продуктов. Целевая функция также определяет направление оптимизации: максимизировать или минимизировать. Оптимальное решение для модели — это лучшее решение, измеряемое набором функциональных равенств или неравенств, которые представляют собой физические, экономические, технологические, правовые, этические или другие ограничения на то, какие числовые значения могут быть присвоены переменным решения.Например, ограничения могут гарантировать, что используется не больше входных данных, чем доступно.

5 Ограничения могут быть определяющими, определяя количество сотрудников в начале периода t 1 как равное количеству сотрудников в начале периода t, плюс те, которые были добавлены в течение периода t, минус количество сотрудников, покидающих организацию в течение периода. т. В моделях ограниченной оптимизации мы находим значения для модели A, представляющей существенные характеристики объекта, системы или проблемы без несущественных деталей.Модели ограниченной оптимизации Математические модели, которые находят наилучшее решение по некоторым критериям оценки. Переменные решения Физические величины, контролируемые лицом, принимающим решение. Целевая функция Критерий оценки. Ограничения Физические, экономические, технологические, юридические, этические или другие ограничения на то, какие числовые значения могут быть присвоены решению. Компания Healthy Pet Food Company производит два типа кормов для собак: Meaties и Yum-mies. Каждая упаковка Meaties содержит 2 фунта хлопьев и 3 фунта мяса; каждая упаковка Yummies содержит 3 фунта хлопьев и фунт мяса.

6 Здоровые убеждения: любой корм для собак можно продать столько, сколько он может произвести. Мясные блюда продаются по доллару за упаковку, а вкусняшки — по доллару за упаковку. Производство здоровых продуктов ограничено несколькими способами. Во-первых, Healthy может покупать только до 400 000 фунтов хлопьев каждый месяц по доллару за фунт. Он может покупать только до 300 000 фунтов мяса в месяц по цене доллара за фунт. Кроме того, для производства мяса требуется специальное оборудование, а производительность этого оборудования составляет 90 000 упаковок в месяц. Переменная стоимость смешивания и упаковки корма для собак составляет $ пакет для мясных блюд и $ за упаковку для Yummies.Эта информация представлена ​​в переменных решения, которые максимизируют или минимизируют целевую функцию и удовлетворяют всем последующим примерам, показывающим, как операционная проблема может быть представлена ​​и проанализирована с использованием модели оптимизации с ограничениями. Пример Смесь продуктов компании Healthy Pet Food Company Таблица B-1 Данные о здоровом корме для домашних животных Мясные продуктыВкусные блюдаСпродажная цена за упаковку, $, материалы, стоимость смешивания и упаковки, $ упаковка, $ пакетРесурсыПроизводственная мощность для мяса90,000 упаковок в месяцЗерна доступны в месяц500000 доступны в месяц400000 вы менеджер отдела кормов для собак компании Healthy Pet Food Company.

7 Ваша зарплата основана на прибыли подразделения, поэтому вы стараетесь максимизировать ее прибыль. Как вы должны управлять подразделением, чтобы максимизировать его прибыль и вашу зарплату? Решение: переменные решения. Сначала мы определяем те вещи, которые мы контролируем: решение этой проблемы мы имеем прямой контроль над двумя количествами: количеством упаковок Meaties, которые нужно делать каждый месяц, и количеством упаковок Yummies, которые нужно делать каждый месяц. В модели эти две величины появляются неоднократно, поэтому мы представляем их в простой форме.Мы обозначаем эти переменные символами и количеством упаковок мясных блюд, которые нужно делать каждый месяц, Y количеством упаковок вкусняшек, которые нужно делать каждый месяц. Обратите внимание, что количество мяса, используемого каждый месяц, и количество злаков, используемых каждый месяц, не являются хорошим выбором для переменных. Во-первых, мы контролируем их только косвенно, через наш выбор команды Y. Что еще более важно, использование их в качестве переменных может привести к неоднозначным планам производства.

8 Определение того, сколько злаков и мяса использовать в производстве, не говорит нам, как их использовать, сколько из каждого корма для собак нужно приготовить.Напротив, после определения значений Mand Y мы знаем, что производить и сколько мяса и злаков функционируют. Любая пара числовых значений переменных Mand Y является производственным планом. Например, M 10 000 и Y 20 000 означает, что мы производим 10 000 упаковок мясных блюд и 20 000 упаковок Yummies каждый месяц. Но как узнать, хороший ли это производственный план? Нам нужно указать критерий оценки объективной, наиболее подходящей целевой функцией является максимизация ежемесячной прибыли. (Фактически, это вклад в прибыль: фиксированные затраты игнорируются, потому что любой план, который максимизирует прибыль за вычетом переменных затрат, также максимизирует прибыль.) Прибыль, полученная Healthy, является прямой функцией количества произведенного и проданного корма для собак, переменных решения.

9 Ежемесячная прибыль, обозначенная как z, записывается следующим образом: z (прибыль на упаковку мясных блюд) (количество произведенных и проданных пакетов мясных блюд в месяц) (прибыль на упаковку вкусняшек) (количество упаковок вкусняшек, изготовленных и проданных в месяц) прибыль на упаковку для каждого корма для собак рассчитывается следующим образом: B4 ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ БЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕM eatiesYummiesПродажа за запись в месяц прибыль asz Если мы хотим сделать zas как можно больше, почему бы не довести Mand Yequal до бесконечности и получить бесконечную прибыль? Мы не можем этого сделать, потому что есть ограничения на доступность зерновых и мяса, а также на производственные мощности по производству мяса.(На самом деле, существует также ограничение на спрос, но мы игнорируем его здесь для простоты.) Мы хотим максимизировать z, но при условии соблюдения заявленных ограничений. Чтобы решить эту проблему, мы выражаем эти ограничения в виде математических равенств или неравенств. Начнем с наличия хлопьев. В частности, это (фунт.хлопьев на упаковку мясных блюд) (пакеты мясных блюд, приготовленные и продаваемые ежемесячно) (фунты хлопьев на упаковку вкусняшек) (упаковки вкусностей, изготовленные и проданные ежемесячно). , мы запишем ограничение как 2M 3Y 400,000 Используя аналогичные рассуждения, ограничение на доступность мяса выражается как 3M 300,000 В дополнение к этим ограничениям количество упаковок мяса, производимого каждый месяц, не может превышать 90,000; то есть M 90 000 Основное преимущество моделей оптимизации — это возможность быстро, безопасно и недорого оценивать возможные решения без фактического конструирования и экспериментов с ними.Другие преимущества — это как мыслительный процесс. Построение модели оптимизации проблемы заставляет лицо, принимающее решения, продумать проблему кратко и организованно.

стрелки и детали 12 шт. Перо для стрелы резина 3 дюйма перо DIY лопатки для стрелы аксессуар для стрельбы из лука G3 Fletches

ALOJAMIENTO

GRANDES EVENTOS

PEQUEÑOS EVENTOS

12 шт. Стрелка перо резина 3 дюйма перо DIY стрелка лопатки аксессуар для стрельбы из лука G3

Мужская толстовка с капюшоном в стиле пэчворк с длинным рукавом, верхняя одежда, верхняя одежда.S: Талия-34 »; Плечо-16 »; Бюст-35 »; Длина-24 », обязательно снимайте на черном фоне. Материал подошвы: резина; Материал верха: полиуретан; Материал подкладки: хлопчатобумажная ткань; Материал стельки: резина. Встроенная электрическая схема сброса и схема сброса при потере питания. Наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат. ПЕРЕДНИЙ ДИЗАЙН НА МОЛНИИ: эта толстовка на молнии означает, что больше не будет спутанных волос или сбоев в гардеробе при попытке натянуть куртку через голову. Легкий хлопковый материал, но не слишком тонкий и прозрачный.Сделано в Соединенных Штатах Америки. 12шт. Резина с перьями для стрел 3-дюймовые перья для рукоделия Лопатки для стрелок Аксессуары для стрельбы из лука G3 , металлические магниты из пеноматериала 800 и 6 шаблонов мозаики. Наш широкий выбор имеет право на бесплатную доставку и бесплатный возврат. Для моделей кухонных смесителей New Valley и Valley II без спрея, произведенных после 1986 года. Экспресс-почта — 1-3 рабочих дня *, комплект одеял для приема космического корабля. Мы предлагаем бесплатную СТАНДАРТНУЮ доставку. Это одеяло изготовлено с лицензионным принтом Fleece с одной стороны и маслянистым мягким Minky или шелковистым атласом с другой.** ДЛЯ НАИЛУЧШИХ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫБЕРИТЕ ПОЛНЫЙ ЛИСТ СТИКЕР / ЭТИКЕТКУ ИЛИ Глянцевую брошюру **. ► Выверните боди / футболку наизнанку. , 12 шт., Перо для стрел, резина, 3 дюйма, перо, сделай сам, лопатки для стрелы, аксессуар для стрельбы из лука G3 , 05 см) • Длина ожерелья: 18 дюймов (45, facebook или другой онлайн-сайт, вы должны ссылаться на рисунок без исключения, шаткий пловец, наслаждающийся традиционным деревянным телом Посадка, способ доставки обычно — это EMS, доставка в любую точку занимает от 10 до 25 дней, Идеально подходит для детских кроваток, Защита ваших инвестиций важна, а выбор правильных деталей может быть сложной задачей. n} \ right | <\ epsilon $$ И есть , намного более эффективный способ найти эти решения на , чем пошаговое перебор значений $ m $ и $ n $ один за другим.п $$ Логарифмируя, $$ \ log r \ приблизительно m \ log 2 — n \ log 3 $$ $$ \ log r / \ log 2 \ приблизительно m — n \ log 3 / \ log 2 $$ т.е. $$ \ log_2 r \ приблизительно m — n \ log_2 3 $$

[Между прочим, $$ 1 = \ frac m {\ log_2r} — \ frac n {\ log_3r} $$ которая представляет собой линию в плоскости $ (m, n) $ с $ m $ перехватом $ \ log_2r $ и $ n $ перехватом $ — \ log_3r $. Мы хотим найти, когда эта линия проходит близко к целым $ (m, n) $ точкам решетки].

Мы можем найти рациональные приближения к обоим логарифмам с основанием 2 с любой желаемой точностью.Однако, чтобы удовлетворить это уравнение с целыми числами $ m $ и $ n $, знаменатели наших приближений должны быть соизмеримы.

Пусть $$ \ log_2 r = f \ приблизительно s / t $$ а также $$ \ log_2 3 \ приблизительно p / q $$ с дробями в младших членах, т.е. $ \ gcd (s, t) = gcd (p, q) = 1 $.

Тогда $$ \ frac st = m — n \ frac pq $$ $$ sq = (qm — pn) t $$ Таким образом, $ t | sq $. Но $ s $ & $ t $ взаимно просты, следовательно, $ t | q $.

Пусть $ q = tk $. $$ f \ приблизительно \ frac st = \ frac {sk} {tk} = \ frac {sk} {q} = \ frac dq $$ для некоторого целого числа $ d $.

Итак, для данного приближения $ \ frac pq $ к $ \ log_2 3 $ наилучшими рациональными приближениями к $ f $ с соизмеримыми знаменателями являются $ \ frac {d_0} q $ и $ \ frac {d_1} q $, где $ d_0 = \ lfloor fq \ rfloor $ и $ d_1 = \ lceil fq \ rceil $. То есть, $$ \ frac {d_0} q \ le f \ le \ frac {d_1} q $$ Если $ f $ рационально (например, когда $ r = \ sqrt 2 $), тогда $ d_0 $ и $ d_1 $ могут быть равны.

Итак, для заданных $ p $ & $ q $ нам просто нужно найти целые числа $ m $ & $ n $, которые решают наше исправленное уравнение $$ \ frac dq = m — n \ frac pq $$ $$ d = qm-pn $$ как для $ d_0 $, так и для $ d_1 $.Есть решения для любого целого числа $ d $, потому что $ p $ & $ q $ взаимно просты. n $$ что позволяет нам находить $ m $ и $ n $ без выполнения отдельного вычисления алгоритма Евклида.2} $ доброта. Но обычно у нас получается лучше, чем $ \ frac 1 {k} $.

Итак, чтобы найти решения с лучшей ошибкой, чем заданный $ \ epsilon $, нам просто нужно посмотреть на подходящие к $ \ log_2 3 $ знаменатели в окрестности $ \ frac 1 \ epsilon $.

Вот код Sage / Python, который выполняет эту задачу. Sage — это набор математических библиотек, созданных на основе популярного языка программирования Python. Он имеет арифметику произвольной точности и средства для выполнения символьной алгебры, но я (в основном) избегал функций Sage в этом коде (кроме арифметики произвольной точности), чтобы упростить перенос на другие языки, если это необходимо; Я также избегал большинства «питонизмов», за исключением способности Python возвращать несколько значений из функции.

  # Числовая точность. Стандартный двоичный код IEEE 75464
# числа (также известные как двойные) имеют точность 53 бита.
бит = 53

# Ограничить длину непрерывной дроби
глубина = 20

def dio (q, p, x, y, d):
    "" "Даны q, p, x, y: q * x - p * y == 1,
        найти наименьшее m, n> 0:
        д * м - р * п == д
    "" "
    м = х * д
    п = у * д
    u = min (m // p, n // q)
    м - = и * р
    п - = и * д
    утверждать q * m - p * n == d
    вернуть m, n

log2 = log (2) .n (биты)
log3 = log (3) .n (биты)
def func (m, n):
    "" "Рассчитать 2 ** m / 3 ** n" ""
    # Наивная форма слишком медленная для больших аргументов,
    # и потребляет много оперативной памяти, потому что использует
    # целочисленная арифметика произвольной точности.# Поэтому вместо этого мы используем логи.
    #return (2 ** m / 3 ** n) .n (биты)
    return exp (m * log2 - n * log3) .n (биты)

def cont_frac (f, глубина):
    "" "Построить списки подходящих
        непрерывная дробь f
    "" "
    f = f.n (биты)
    число = [0, 1]
    den = [1, 0]
    для i в диапазоне (глубина):
        a = этаж (f)
        n = число [-2] + a * число [-1]
        d = den [-2] + a * den [-1]
        #print (a, n, d)
        num.append (n)
        den.append (d)
        f - = а
        если f <1e-10:
            перерыв
        f = 1 / f
    return num, den

число, den = cont_frac (log (3, 2), глубина)

@interact
def main (r = sqrt (2), epsilon = 1/1000):
    print ("r:", r.n (биты))
    е = журнал (г, 2)
    s = 1
    цифры = 2
    для i в диапазоне (3, глубина + 2):
        s = -s
        p = число [я]
        q = den [i]
        x = число [i-1] * s
        y = den [i-1] * s
        утверждать q * x - p * y == 1
        fq = f * q
        d0 = этаж (fq)
        d1 = ceil (fq)
        print (f "\ n {i}: {p} / {q}, {d0} {d1}")
        dseq = [d0]
        если d0 
 
  г: 1.41421356237310

3: 2/1, 0 1
m: 0, n: 0
v: 1.00, eps: 4.142e-1
м: 1, н: 0
v: 2.00, eps: 5.858e-1

4: 3/2, 1 1
м: 2, н: 1
v: 1.333, эпс: 8.088e-2

5: 8/5, 2 3
м: 2, н: 1
v: 1.333, эпс: 8.088e-2
м: 7, п: 4
v: 1.58, эп: 1.660e-1

6: 19/12, 6 6
м: 10, п: 6
v: 1.4047, эпс: 9.550e-3

7: 65/41, 20 21
м: 10, п: 6
v: 1.4047, эпс: 9.550e-3
м: 56, п: 35
v: 1.440, эпс: 2.603e-2

8: 84/53, 26 27
м: 10, п: 6
v: 1.4047, эпс: 9.550e-3
м: 75, н: 47
v: 1.4209, эпс: 6.645e-3

9: 485/306, 153 153
м: 243, п: 153
v: 1.41494, эпс: 7.230e-4

10: 1054/665, 332 333
м: 812, н: 512
v: 1.41343, эпс: 7.844e-4
м: 243, п: 153
v: 1.41494, эп.: 7.230e-4

11: 24727/15601, 7800 7801
м: 12891, н: 8133
v: 1.414196, эпс: 1.800e-5
м: 11837, н: 7468
v: 1.414257, эп.: 4.373e-5

12: 50508/31867, 15933 15934
м: 12891, н: 8133
v: 1.414196, эпс: 1.800e-5
м: 37618, н: 23734
v: 1.4142213, эпс: 7.728e-6

13: 125743/79335, 39667 39668
м: 88126, н: 55601
v: 1.4142110, эп.: 2.546e-6
м: 37618, н: 23734
v: 1.4142213, эпс: 7.728e-6

14: 176251/111202, 55601 55601
м: 88126, н: 55601
v: 1.4142110, эп: 2.546e-6

15: 301994/1, 95268 95269
м: 88126, н: 55601
v: 1.4142110, эп.: 2.546e-6
м: 213869, н: 134936
v: 1.4142162, эпс: 2.637e-6

16: 16785921/10590737, 5295368 5295369
м: 8241964, н: 5200100
v: 1.414213479, eps: 8.295e-8
  
 А вот и живая версия, с которой можно поиграть на сервере SageMath. Мой код  - это не , хранящийся на сервере, он закодирован в URL-адресе.
 Если вы получаете странное поведение с маленьким $ \ epsilon $, попробуйте увеличить количество  бит глобальной переменной  (вверху файла).{-8} $ или около того. Вам также может потребоваться увеличить  глубину  непрерывной дроби.
 FWIW, $ \ log_2 3 $ очень важен в математической теории музыки равномерно темперированных гамм. Стандартная 12-тональная шкала использует конвергентную шкалу $ 19/12 $.
 Валидация центров по контролю и профилактике заболеваний, классификация риска уровня 3 для медицинских работников, подвергшихся воздействию тяжелого острого респираторного коронавируса 2 (SARS-CoV-2) 
 Инфекционный контроль Hosp Epidemiol.2020 дек 7: 1–3.
, MD, MPH,  1   , MBBS, MPH,  2  и, MD, PhD  3 
 Candace M. Gragnani 
  1  Департамент педиатрии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес , California
 Priyanka Fernandes 
  2  Медицинский факультет Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес, Калифорния
 Дэниел А. Ваксман 
  3  Департамент неотложной медицины Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес Анхелес, Калифорния
  1  Департамент педиатрии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес, Калифорния
  2  Медицинский факультет Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес, Калифорния
  3  Департамент Неотложная медицина, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, Лос-Анджелес, Калифорния
 Поступила в редакцию 21 августа 2020 г .; Пересмотрено 16 ноября 2020 г .; Принята в печать 22 ноября 2020 г.
 Авторские права © Общество эпидемиологии здравоохранения Америки, 2020 г.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное повторное использование. , распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.
 Опыт Ухани, Китай, показывает, что раннее выявление и снижение риска медицинских работников (МР), потенциально инфицированных коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19), жизненно важны для предотвращения передачи заболевания в медицинских учреждениях. 1  На раннем этапе Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) рекомендовали увольнять медработников со средним и высоким риском заражения тяжелым острым респираторным синдромом коронавирусом 2 (SARS-CoV-2) на рабочем месте.  2  Они определили воздействие на медработников с низким, средним и высоким риском на основе продолжительности тесного контакта, наличия источников контроля и использования средств индивидуальной защиты (СИЗ).  2  Мы оценили эффективность схемы классификации CDC при перспективном применении на ранних этапах передачи инфекции от сообщества.
 Методы 
 UCLA Health - это большой академический центр с 2 больницами неотложной помощи, психиатрической больницей и множеством амбулаторных пунктов. В исследуемую популяцию вошли все сотрудники UCLA Health, имевшие медицинское воздействие в период с 9 по 27 марта 2020 г. В течение этого интервала 357 пациентов дали положительный результат на SARS-CoV-2 на сайтах UCLA Health, и было зарегистрировано 1465 случаев COVID-19. в округе Лос-Анджелес.  3  Команда по профилактике инфекций была уведомлена обо всех пациентах с диагнозом COVID-19 и отвечала за отслеживание контактов, определение потенциальных мест контакта с сотрудниками и уведомление руководителей подразделений и руководителей подразделений в местах заражения.Затем руководители и менеджеры на местах должны (1) опросить сотрудников для подтверждения тесного контакта (определяется как <2 м в течение> 3 минут), (2) предоставить предполагаемую классификацию рисков CDC после оценки системы контроля источников и использования СИЗ сотрудниками и (3) зарегистрируйте их в веб-системе отслеживания симптомов. Медицинские работники, сообщающие о симптомах, были протестированы на SARS-CoV-2 по усмотрению врача.
 Мы сопоставили записи из системы отслеживания после контакта с консолидированным отчетом о результатах тестирования полимеразной цепной реакции (ПЦР) SARS-CoV-2 для выявления протестированных медицинских работников.Первичным результатом исследования был положительный результат теста в течение 14 дней с момента выявления и уведомления о воздействии. Не прошедшие тестирование медработники и те, кто прошел тестирование через 14 дней, считались неположительными. Для медработников с множественным воздействием был использован первый случай воздействия наивысшего риска. Мы рассчитали долю с положительной ПЦР вместе с 95% доверительными интервалами (биномиальный, точный), и мы определили значимость связи между категорией риска и положительным результатом, используя точный критерий Фишера.Мы получили обзор и одобрение с отказом от согласия нашего институционального наблюдательного совета.
 Результаты 
 Всего для постконтактного мониторинга было привлечено 753 медработника. Тем не менее, 45 медицинских работников были исключены из анализа, потому что они прошли тестирование на SARS-CoV-2 между датой заражения и зачислением, а 41 был исключен из-за отсутствия классификации риска. Характеристики и исходы популяции перечислены в таблице. Из 667 включенных лиц воздействие было классифицировано как высокий риск для 98 (14.7%), средний риск для 192 (28,8%) и низкий риск для 377 (56,5%). Чаще всего подвергались воздействию медсестры (41,1%), а 71,7% контактов имели место в стационаре (таблица).
 Таблица 1. 
 Описание группы медицинских работников с центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) –классифицированные по риску, связанные с работой экспозиции SARS-CoV-2, включенные в мониторинг симптомов (N = 667)
 192 = врач-резидент )
 Переменная
 Уровень риска воздействия CDC, 
 No.(% уровня риска)
% Протестировано с помощью ПЦР на SARS-CoV-2
 Высокий
 Средний
 Низкий
 Население (N = 667)
 48,1
 98
377
 Возраст в y, Среднее ± SD (N = 576)
 36,6 ± 9,4
 38,6 ± 10,5
 39,3 ± 10,3
  Пол (N = 572)    a  
 Женский (N = 375)
 53.3
 53 (62,4)
 110 (67,1)
 212 (65,6)
 Мужской (N = 197)
 41,6
 32 (37,7)
 54 (32,9)
111 (34,4)
  Должностная инструкция сотрудника 
 Медсестра (N = 274)
 50,7
 38 (38,8)
 83 (43,2)
 153 (40,6)
 67.6
 5 (5,1)
 12 (6,3)
 20 (5,3)
 Лечащий врач (N = 47)
 46,8
 7 (7,1)
 15 (7,8)
 25 (6,6 )
 Респираторный терапевт (N = 28)
 67,9
 11 (11,2)
 7 (3,7)
 10 (2,7)
 Прочие (клинический и вспомогательный персонал) (N = 281)
 41,3
 37 (37,8)
 75 (39,1)
 169 (44.8)
  Сайт вакансии сотрудника 
 Стационарное (N = 478)
 50,8
 82 (83,7)
 140 (72,9)
 256 (67,9)
 Другое
 47,1
 16 (16,3)
 52 (27,1)
 121 (32,1)
 Количество дней между воздействием и включением, медиана [IQR] (N = 667)
 3 [2–6 ]
 4 [3–6]
 4 [2–7]
 Дней между регистрацией и тестированием, медиана [IQR] (N = 321)
 3 [2–7]
 4 [ 2–7]
 4 [3–5]
 Протестировано (N = 321)
 64 (65.3)
 102 (53,1)
 155 (41,1)
  Результат 
 Положительный результат ПЦР на COVID-19 (N = 24)   b  
 9
 9
 6
% из зарегистрированных )
 9,2 (4,3–16,7)
 4,7 (2,2–8,7)
 1,6 (0,6–3,4)
 В% от испытания (95% ДИ)
 14.1 (6,6–25,0)
 8,8 (4,1–16,1)
 3,9 (1,4–8,2)
 В целом, 321 медицинский работник (48,1%) был протестирован на SARS-CoV-2 и 24 (7,5%) были положительными (таблица). Категория риска Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC) была значимо связана с положительным тестом ( P  <0,01). Доля медицинских работников с высоким, средним и низким уровнем риска с диагнозом COVID-19 составила 9,2% (95% доверительный интервал [ДИ], 4,3–16,7%), 4,7% (95% ДИ, 2.2–8,7%) и 1,6% (95% ДИ, 0,6–3,4%) соответственно. Эта взаимосвязь оставалась значимой ( P  = 0,03), когда анализ был ограничен 321 протестированным медперсоналом.
 Обсуждение 
 Трехуровневая классификация риска CDC была экстраполирована на основе опыта других коронавирусных инфекций, включая тяжелый острый респираторный синдром (SARS) и ближневосточный респираторный синдром (MERS).  4,5  В этом исследовании мы подтвердили первоначальную модель риска заражения, разработанную CDC для COVID-19, и количественно оценили вероятность заражения по классификации риска при перспективном применении в реальных условиях.
 Уровень инфицирования 9,2%, который мы наблюдали среди медработников с высоким риском воздействия, согласуется с ранее опубликованными данными.  6,7  Однако наш результат отличается тем, что демонстрирует полный градиент риска, при этом уровни инфицирования, связанные с воздействием среднего риска, находятся в промежуточном положении между группами низкого и высокого риска. Наблюдаемая «доза-реакция» между тяжестью воздействия и частотой инфицирования предполагает наличие причинно-следственной связи в течение периода исследования.
 Это исследование имеет несколько ограничений.Только 48% населения было протестировано, и тестирование было более распространенным после контакта с более высоким риском, что, возможно, привело к смещению. Однако результаты были аналогичными, когда рассматривалась только протестированная субпопуляция. Кроме того, хотя медработники с высоким и средним уровнем риска изначально были уволены, работникам с низким уровнем риска было разрешено продолжить работу. Этот фактор увеличивал риск неправильной атрибуции и, возможно, смещал результаты в сторону нулевой гипотезы об отсутствии связи. Наконец, абсолютные уровни инфицирования представляют собой средние значения для разных учреждений и могут отличаться на разных объектах в зависимости от контроля окружающей среды.
 Примечательно, что впоследствии пересмотренное руководство CDC обеспечивает упрощенную двухуровневую схему классификации, сгруппирующую воздействия со средним уровнем риска (контроль источника, но без лицевой маски или респиратора для медработников, или без контроля источника и без защиты глаз медработников) вместе с воздействиями высокого риска. Минимальная продолжительность тесного контакта, соответствующая определению воздействия, была изменена с «нескольких минут» до 15 кумулятивных минут за 24-часовой период.  2,8  Важность продолжительности контакта и расстояния при классификации риска воздействия, в дополнение к относительному преимуществу масок по сравнению с респираторами и средствами защиты глаз, остается нерешенной.
 Дискретные, четко идентифицированные контакты с инфицированными пациентами могут не быть преобладающим риском для медработников в нынешней среде с высокой распространенностью, где важную роль играют передача от медработников к медперсоналу, загрязнение окружающей среды и болезни, передаваемые населением. Однако стратификация риска воздействия, вероятно, приобретет новое значение по мере достижения сдерживания. В нашем исследовании подчеркивается дифференцированный риск, связанный с различными уровнями воздействия в медицинских учреждениях, что имеет важные последствия для возврата рабочей силы.Наши результаты подтверждают решение CDC о включении воздействий, ранее классифицировавшихся как средний риск, в категорию, которая подлежит усиленному мониторингу после контакта и ограничениям работы, и подчеркивают необходимость дальнейших исследований.
 Благодарности 
 Мы благодарим Мартина Лая за программирование системы отслеживания экспозиции. Данные исследования были собраны и обработаны с помощью инструментов электронного сбора данных REDCap.
 Финансовая поддержка 
 Это исследование было поддержано Национальным центром развития трансляционной науки NIH (NCATS) Клиническим и трансляционным институтом Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (грант №UL1TR001881).
 Конфликты интересов 
 Все авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов, относящегося к этой статье.
 Список литературы 
 1.
Лай X, Ван М., Цинь С. и др.
Инфекция, вызванная коронавирусным заболеванием 2019 (COVID-2019) среди медицинских работников, и последствия для профилактических мер в больнице третичного уровня в Ухане, Китай. JAMA Netw Open
2020; 3: e209666. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4.
Сето У.Х., Цанг Д., Юнг Р.В. и др.
Эффективность мер предосторожности против попадания капель и контакта в профилактику внутрибольничной передачи тяжелого острого респираторного синдрома (SARS).