物理算法设计

‘壹’ 大学物理实验有效数字简算法求1.6+98.75为多少

1.6+98.75=100.35，1.6的6是欠准位，所以，结果保留到小数点后一位，小数点后第二位是5，处理的规则是：4舍6入5进偶，最后的结果应当是：100.4

‘贰’ 数据库物理模型

数据库物理模型设计的目标是根据选定的Oracle数据库系统特点和航空物探数据管理与服务的业务处理需求,确定航空物探数据库最优的物理环境、存取方法和存储结构。即通过数据库物理设计,以便达到物理数据库结构的优化,使得在数据库上运行的各种事务响应时间少、存储空间利用率高、事务吞吐率大。

一、数据库布局

航空物探信息系统的维护数据(部门、岗位、人员、人员权限、数据入库检查规则及数据字典等)相对比较稳定。入库前数据需经过各种检查校对,确认数据正确后才能归档,存入航空物探资料数据库,所以存入资料库前的数据可能经常需要修改和删除,相对变化较大;而存入资料数据库中的数据一般不允许修改和删除,以免误操作破坏资料库数据造成损失。

图2-12 航空物探数据库逻辑模型

图2-13 航空物探数据库布局与数据采集流程图

据此,我们采用图2-13所示的数据库数据采集流程,并将航空物探数据库分为资料采集数据库、资料数据库、系统维护数据库分别进行存储和管理,实现数据的统一管理和统一使用,便于数据入库和易于维护等。

航空物探资料数据库是航空物探所有数据最终存储的场所。资料采集数据库是数据归档存入资料数据库前的临时“集散地”,在此接收各项检查,在确认数据无误后归档到资料数据库,然后删除资料采集数据库中已归档的数据。此外,资料采集数据库中还保存数据入库、维护、检查日志及归档记录。

系统维护数据库,存储系统维护信息(如系统功能、数据库表清单等)、安全信息(如信息系统用户的角色、权限、授权的系统功能等),数据字典、入库数据检查规则等。将其与航空物探数据分开,有利于系统维护和管理。

二、数据库空间设置

数据库空间设置包括磁盘空间设置、应用系统表空间设置、撤销表空间、临时表空间、日志空间和索引空间设置。

(一)磁盘空间设置

磁盘空间设置的目标:磁盘性能不能阻碍实现数据库性能,数据库磁盘必须专用于数据库文件,否则非数据库将会影响到数据库性能,且磁盘空间必须满足恢复和性能的要求。

航空物探数据库服务器为IBMP620小型机,8块硬盘,每块硬盘36GB空间,每块物理磁盘建立一个文件系统。为了提高磁盘的反应时间和寻道时间,提高I/O的存取效率,除了一块硬盘用于UNIX操作系统外,其余7块磁盘分别存放资料采集数据库、系统维护数据库-日志文件,资料数据库及资料数据库的大字段数据、索引、回滚段和数据日志文件。

(二)应用系统表空间设置

信息系统数据采集过程对数据的事务操作比较频繁,经常进行数据插入(新数据入库)、修改(入库数据有误)和删除操作(数据重新导入或归档入库),因此航空物探资料采集数据库所在的表空间会很活跃。为了不影响其他I/O的竞争,同时也可以提高数据入库的操作效率(50多年的历史数据需要集中入库),分配一个磁盘空间(36GB)为采集库的表空间。由于采集数据归档入资料库后被删除,同时进行数据入库的项目也不是很多,虽仍保留所有的采集日志数据,一个磁盘空间也足够使用。

航空物探资料数据库的二维表和Oracle大字段(BLOB)分别存放在不同的物理磁盘(每个磁盘36GB)上,对同时存在有表格数据和大字段数据的数据库表(如航迹线数据)时,可以提高磁盘I/O效率。随着数据入库的项目越来越多,需要增加相应的物理磁盘或磁盘阵列。

系统维护数据库相对稳定,占用磁盘空间约500M左右。由于系统磁盘有限,把日志文件存放该磁盘中。

(三)撤销表和临时表空间的设置

在Oracle数据库中,撤销的目的是确保事务的回退和恢复。撤销参数有UNDO_MANAGEMENT、UNDO_TABLESPACE和UNDO_RETENTION。

UNDO_MANAGEMENT参数用于数据库中管理撤销数据的方式,航空物探数据库设置为自动模式(auto)。

UNDO_TABLESPACE参数用于指定数据库中保存撤销数据的撤销表空间名称,航空物探数据库撤销表空间名称为UNDO_ARGS_TBSPACE,空间大小设置为20GB,以确保在保留时间内进行恢复。

UNDO_RETENTION参数用于指定已经提交事务的撤销数据在能够覆盖之前应该保留多长时间,本数据库系统设置为60min。

临时表空间是用以存储大量的排序,与撤销表空间存放在一个物理磁盘上,本数据库系统临时表空间设置为500M。

(四)日志空间设置

日志的主要功能是记录对数据库已做过的全部操作。在系统出现故障时,如果不能将修改数据永久地写入数据文件,则可利用日志得到该修改,所以不会丢失已有操作结果。

日志文件主要是保护数据库以防止故障。为了防止日志文件本身的故障,航空物探数据库系统分别在一个独立磁盘和系统维护库磁盘中存放日志文件。若系统出现故障,在下次打开数据库时Oracle数据库系统自动用日志文件中的信息来恢复数据库文件。

根据航空物探数据库信息系统同时登录的用户数及使用的功能,将日志文件大小设置为10GB。

(五)索引表空间设置

为了提高航空物探信息系统的查询和统计速度,把所有索引空间与应用表空间完全分开,从而提高I/O存取效率。航空物探索引表空间大小设置为10GB。

聚集是表的一种存储方法,一般每个基本表是单独组织的,但对逻辑上经常在一起查询的表,在物理上也邻近存放,这样可减少数据的搜索时间,提高性能。

当几个关系(表)以聚集方式组织时,是通过公共属性的值为表聚集的依据。航空物探数据库系统是以项目标识(PROJ_ID)建立聚集的,所有涉及项目标识的数据库表直接引用项目标识聚集。航空物探聚集表空间与索引表空间相同。

三、数据库参数设置

在数据库创建前需要对如下数据库参数进行设置,航空物探参数文件名为Inito-raargs.ora,各种参数设置如下:

DB_block_size=16384

DB_name=oraagrs

DB_domain=oraargs.com

Compatible=9.1.0

Nls_characterset=ZHS16GBK

Open_Cursors=100

DB_files=100

DB_file_mutliblock_read_count=16

Log_checkpoint_interval=256000

Processes=200

四、内存设置

航空物探数据库服务器物理内存为4GB,除部分用于系统开销外,其余全部用于数据库。

Oracle使用共享系统全局区(System Globla Area,SGA)内存来管理内存和文件结构,包含DB_block_Bufers、DB_cache_size、Shared_pool_size、Log_Buffer参数。航空物探数据库系统的全局区内存参数设置如下。

DB_block_Buffers参数为SGA中存储区高速缓存的缓冲区数目,每个缓冲区的大小等于参数DB_block_size的大小,DB_block_Buffers=19200(约300MB)。

Shared_pool_size参数为分配给共享SQL区的字节数,是SGA大小的主要影响者,Shared_pool_size=1228800000(1.2GB)。

DB_cache_size参数是SGA大小和数据库性能的最重要的决定因素。该值较高,可以提高系统的命中率,减少I/O,DB_cache_size=1024000000(1GB)。

Log_Bufer参数为重做日志高速缓存大小,主要进行插入、删除和修改回退操作,Log_buffer=5120000(5MB)。

五、优化设置

由于航空物探信息系统的采集软件和应用软件是采用MS.NETC#进行开发的,应用程序与数据库之间的连接有传统的ODBC和OLEDB两种方式。为了支持ODBC在OLEDB技术上建立了相应的OLEDB到ODBC的调用转换,而使用直接的OLEDB方式则不需转换,从而提高处理速度。

在建立数据库表时,参数Pctfree和Pctused设置不正确可能会导致数据出现行链接和行迁移现象,即同一行的数据被保存在不同的数据块中。在进行数据查询时,为了读出这些数据,磁头必须重新定位,这样势必会大大降低数据库的执行速度。因此,在创建表时应充分估计到将来可能出现的数据变化,正确地设置这两个参数,尽量减少数据库中出现的行链接和行迁移现象。

航空物探资料采集数据库表的插入、修改和删除的频率较高,Pctfree设置为20,Pctused设置为40;系统维护数据库表相对稳定,Pctfree设置为10,Pctused设置为15;资料数据库表除了增加数据外基本不进行修改和删除操作,Pctfree设置为10,Pctused设置为5。

六、扩展性设置

多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用:CPU的快速发展使得Oracle越来越重视对多CPU的并行技术的应用,一个数据库的访问工作可以用多个CPU相互配合来完成。对于多CPU系统尽量采用并行查询选项方式进行数据库操作。航空物探数据库服务器为2个CPU,在程序查询中采用了并行查询的方式。

在航空物探工作量统计、飞行小时统计、测量面积统计和岩石物性统计中,为了加快统计效率,在相应的查询语句中增加了并行查询语句。

随着航空物探高精度测量程度的不断提高,测量数据将越来越大。为了满足航空物探查询效率及发展,将航磁测量数据与校正后航磁测量数据按比例尺分1:20万以下、20万~50万、1:50万以上分别存放3张不同的数据库表。

七、创建数据库

在完成数据库布局、空间设置、内存设置、数据库参数设置、扩展性设置和优化设置后,进行航空物探数据库物理模型设计,即航空物探数据库实体创建。由于航空物探空间数据库逻辑模型是采用ESRI提供的ArcGIS UML构建的Geodatabase模型,因此,使用ESRI公司提供的CaseTools将航空物探数据UML模型图转成空间数据库(Geodatabase)实体(图2-14)。

航空物探属性数据库表(二维表)是采用Power Designer数据库设计平台直接把数据库关系模型生成数据库脚本来创建的。

经过数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,最终生成航空物探数据库。

图2-14 航空物探数据库物理模型实现

八、空间数据的索引机制

对于海量的空间数据库而言,数据库的操作效率是关系到数据库成败的关键问题。为了提高数据的访问、检索和显示速度,数据在加载到数据库时,要素类数据建立了空间索引,栅格数据构建了金字塔结构,对象类数据采用与数据库直接联接的访问机制。

(一)空间索引

为了提高要素类数据的查询性能,在建立航空物探空间数据库时,创建了空间索引机制。常用的空间索引有格网索引、R树索引、四叉树索引等。Geodatabase采用格网索引方式。所谓格网索引是将空间区域划分成适合大小的正方形格网,记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)以及每一个实体的封装边界范围,即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时,首先计算出用户查询对象所在格网,然后通过格网编号,就可以快速检索到所需的空间实体。

确定适合的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大,在一个格网内有多个空间实体,查询检索的准确度降低。格网太小,则索引数据量成倍增长和冗余,检索的速度和效率较低。数据库的每一数据层采用不同大小、不同级数的空间索引格网单元,但每层最多级数不能超过三级。格网单元的大小不是一个确定性的值,需要根据对象的大小确定。空间索引格网的大小与检索准确度之间的关系如图2-15所示。

选择格网单元的大小遵循下列基本原则:

1)对于简单要素的数据层,尽可能选择单级索引格网。减少RDBMS搜索格网单元索引的级数,缩短空间索引搜索的过程,例如航迹线要素类。

图2-15 索引格网大小与检索准确度的关系

2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大,应选择2或3级索引格网。Geodata-base最多提供三级格网单元。每一要素封装边界在适合的级内,减少了每一封装边界有多个格网的可能性。在空间索引搜索过程中,RDBMS则必须搜索所有3个格网单元级,这将消耗大量的时间。

3)若用户经常对图层执行相同的查询,最佳格网的大小应是平均查寻空间范围的1.5倍。

4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小,为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性,格网单元的大小应取平均格网单元的3倍。最佳格网单元的大小可能受图层平均查询的影响。

空间域是按照要素数据集定义的,空间索引格网是按照要素类设置的。它们都是在创建Geodatabase数据库时设置,并一经设置,中间不许改变;所以一定要在充分分析数据的情况下确定它们的值。航空物探数据主要是简单要素类,空间跨度为70°。根据上述原则,航空物探数据选择单级索引格网,格网大小为20°。

(二)金字塔结构

金字塔结构的核心是将栅格数据逐级进行抽稀,形成多级分辨率的重采样数据,并将其分割成块,按一定的文件格式(金字塔文件格式)存储成磁盘文件;在以后进行图像显示处理时,只需将要显示的部分所覆盖的块从磁盘文件直接读进内存缓冲区显示即可。从金字塔的所有层中寻找与所要求显示的比例相近或匹配的一层,并将该层的从某一点起的一定范围的图像所覆盖的所有块加载到内存缓冲区,提取所需部分并形成图像。

金字塔算法(图2-16)是通过获取显示时所需要的一定分辨率的数据来提高显示速度。使用金字塔数据格式后,在显示全图时仅需要显示一个较低分辨率的数据,这样既能加快显示速度,又不会影响显示效果。放大图像,尽管显示图像分辨率提高,由于显示区域减小,所以显示速度不会下降。如果没有为栅格数据建立金字塔数据,则每次显示都会读取整个数据,然后进行重采样得到显示所需要的分辨率,明显地降低了显示速度。

图2-16 金字塔压缩示意图

金字塔数据重采样方式有:最近邻法、双线性内插和立方卷积。其中最近邻法适用于离散数据,而双线性内插法和立方卷积法适合于连续数据。

在ArcGISEngine中提供了IRasterPyramid和IRasterPyramid2接口来实现金字塔数据的建立,而建立的数据保存在*.rrd格式的文件中。

(三)空间域定义

空间域是指数据的有效空间范围,即Geodatabase数据库的最大等效坐标的值域范围,其定义主要是指比例系数和MinX、MinY的计算。

因为使用整数比浮点数有更高的压缩率,并且对整数进行二进制搜索比较快,所以多用户Geodatabase以4字节正整数存储坐标,其最大值为32位正整数所能表示的范围是21.4亿(2147483647),整数的范围称为空间域。在创建Geodatabase数据库时需要定义合适的比例系数。大的整数值将消耗大量的计算机物理内存,所以选定的比例系数最好不要大于必须的比例系数。空间域随坐标系的单位变化而变化。

比例系数和空间域之间成反比例关系,比例系数越大(存储单位越小),表达的空间域也越小。为了使目标数据都存储在系统中,需要谨慎地设置比例系数。将目标数据的宽度和高度较适中的数值乘以比例系数,如果结果小于21.4亿,则比例系数是合适的。

航空物探数据模型是为我国的航空物探行业数据建库设计的,它支持的空间数据的坐标范围为我国领土覆盖的海陆空间,最低纬度为赤道。根据概念设计的分析,航空物探数据模型采用的是地理坐标系,坐标系单位是度,基准是Beijing_1954,要求存储的坐标数据精度达到0.01m。在赤道处,赤道圆周长为40075694.6m,则每度弧长=40075694.6×100/360cm=11132137.389cm,即1cm对应8.983000883E-8°。所以,航空物探数据模型的比例系数取为8.98E-8,即存储单位为8.98E-8°,可满足1cm精度要求。

将空间域移动到目标数据范围之前,首先找到空间域在存储单位的中心位置,目的是在必要时向各个方向扩展。4字节正整数可表示的坐标范围:2147483647×8.98E-8=192.84。我国的领土范围是东经70°~140°,北纬0°~60°。所以,选取的比例系数是合适的。把空间域坐标系中心定为90°,然后,计算空间域的MinX、MinY。

MinX=((70+140)÷2)-90=15

MinY=((0+60)÷2)-90=-60

所以坐标的存储数据是:

X_Storage=(X-MinX)/8.98E-8

Y_Storage=(Y-MinY)/8.98E-8

‘叁’ 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

‘肆’ 优化算法笔记（十七）万有引力算法

（以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读）
万有引力算法（Gravitational Search Algorithm）是受物体之间的万有引力启发而提出的算法。算法提出于2008（2009）年，时间不长，不过相关的文章和应用已经相对较多，也有不少的优化改进方案。
万有引力算法中，每一个物体的位置代表了一个可行解，而物体的质量则反映了该位置的好坏，位置越好的物体的质量越大，反之物体的质量越小（质量由适应度值计算出，不是直接相等）。物体在解空间中的运动方式由其他物体的引力决定，质量越大的物体，在同等引力作用下的加速度较小，所以单位时间内的速度也相对较小，位移距离较短，反之加速度和速度都较大，位移距离较长。故可以简单的认为， 位置越优的个体的移动速度越慢，位置越差的个体的移动速度越快 。

万物之间皆有万有引力，不过在我们谈到万有引力之时，对象大多是天体，否则万有引力太小可以忽略不计。所有这次我们的主角就是天体了。（总不可能是苹果吧）。

每一个天体都有个属性：位置X，质量M，加速度A，以及速度V，还有适应度值F。
在D维空间内有N个天体，其位置为

，加速度

，速度

，其适应度值为

。

第i个天体的质量则是根据其适应度值计算得出：

其中M为天体的质量在群体重质量中的占比， 分别表示全局最差天体的适应度值和全局最优个体的适应度值。
可以看出，处于最优位置的天体的质量m为1，最差位置的天体的质量m为0。当最优天体和最差天体重合时，所有的天体的质量m都为1。

由万有引力计算公式和加速度公式可以计算出当前天体收到另一个天体万有引力而产生的加速度：

其中R表示第i个天体和第j个天体之间的欧式距离，aij为天体i在第d维上受到天体j的万有引力而产生的加速度,ai为第i个天体受到的其他所有天体万有引力的合力产生的加速度。G为万有引力常量，可以根据一下公式计算：

其中G0为初始值，T为最大迭代次数。

计算出了天体的加速度，则可以根据当前速度计算出下一步天体的运行速度以及天体下一步的位置。

这一步比较简单与粒子群、蝙蝠等有速度的算法一致。

可以看出万有引力算法的流程异常的简单，与经典的粒子群差不多。万有引力算法也可以看做是一个优化改进版的粒子群，不过设计比较巧妙，引入的质量、加速度等概念，但实现仍然很简单。万有引力算法的效果如何，在下一节将会进行实验测试。

适应度函数 。
实验一：

从图像中可以看出，各个天体都在不停的运动，由于没有贪心算法（优于当前值才改变位置）的加入，所以个天体有可能运动到比原先位置更差的地方，而且其收敛速度也比较快。
从结果上看，似乎还不错，受到最差值的影响均值也相对较大，算法结果的稳定性不是太好。
直觉上感觉算法有点问题。根据物理得来的直觉告诉我，这些天体会相互靠近，所以，它们不会集中到它们所构成的凸包之外， 凸实心物体的质心不会跑到该物体的外部 。做个试验验证一下，将测试函数的最优解设置到一个极端的位置。
实验二 ： 适应度函数

这次最优解位置在（90,90）处，该点有很大概率出现在初始天体所围成的凸多边形外。

从图像中可以看出，在天体们还没有到达最优位置附近（右下角的红点）时，它们已经收敛于一个点，之后则很难再次向最优解靠经。看结果可以发现几乎每一次实验的结果都不太好，算法果然有点问题，不过问题不大。
万有引力出现这种现象可能有两个原因： 1.算法收敛的太快 ，还未对全局进行充分搜索之时就收敛到了一点，收敛到一点后无法再运到。 2.算法没有跳出局部最优的策略 ，万有引力作用下的天体慢慢聚集到奇点，形成黑洞，无法从中逃离。
那接下来，对万有引力算法的改进方向也比较明确了：1.减缓其收敛速度，2增加跳出局部最优操作，使之逃离黑洞。
看看万有引力常量G的函数图像

将万有引力常量的值修改为随着迭代次数线性下降，从图像中可以看出，效果还是比较明显的，天体在不断的运动，最后才收敛、聚集于一起。从实验结果也可以看出，算法相对稳定。结合图像可以知道，改进后，算法的收敛性下降，但全局搜索能力有较大的提升，算法的结果不会很差但是精度较低。

将万有引力常量的下降趋势放缓为原来的1/4，从图像中可以看出，算法的收敛速度非常快，也得到了较好的结果，相比线性下降，算法有着更好的精度，不足之处则是没有跳出局部最优的操作，收敛过快也容易陷入局部最优。
不知道原文为什么让万有引力常量G的如此快的降到0，明明降的更慢能有更好的全局搜索能力，但精度可能较差。猜测如果精度较差则在测试函数结果和曲线上比不赢对比的其他算法，论文没法发了。其使用的测试函数的最优解大多处于解空间的中心位置附近，即很少出现最优解在天体所围成的凸多面体之外的情况，而实际问题中我们是无法预知最优解在个位置的。
接下来，将试着为万有引力算法加入一点跳出局部最优的操作。

实验四 ：改进,新增以下规则及操作
在实验二的条件下
1 . 处于最优位置的天体保持自己的位置不动.
2 . 如果某一个天体的运动后的位置优于当前全局最优个体的位置则将当前的最优个体初始化到解空间的随机位置.(将被自己干掉的大哥流放)。
3 . 如果触发了规则2，将所有的个体的以迭代次数重置为0，即计算G=G0*e^(-20t/T)中的t置为0，重新计算万有引力常量，若未触发条件2则t=t+1。

从图像上看，算法的全局搜索能力有大幅的增强，并且已经集中到了最优解的附近，而且由于加入了“流放”这一跳出局部最优的操作，可以看出，不断的有新的个体出现在距最优位置较远的位置。不过收敛速度有所下降，因此局部搜索能力有一定减弱。
看结果，好像没有实验三那么好，但与实验二相比，已经有了很大的提升，而且有了跳出局部最优的操作，结果也相对稳定。
上述的实验仅仅是对直观猜想的实现，如果想以此为改进点，还要对其进行大量的调优，相信会有不错的结果。

万有引力算法根据万有引力提出，结合了牛顿第二定律，可以说其操作步骤与真实的物理规律非常的贴切。不过就像前文说过，受物理现象启发而来的优化算法其性能是未知的，因为它们不具备智能，只有着规律，有规律就会存在弱点，就会有搜索盲区。宇宙那么大，肯定存在没有任何天体到达过的空间。
不过由于万有引力算法流程简单，理解方便，其优化方案和能改进的地方相对较多。万有引力算法的收敛速度过快，导致其全局搜索能力较弱而局部搜索能力很强，容易陷入局部最优。根据其特点，我们可以降低其收敛速度或者增加跳出局部最优操作，来平衡算法的各个性能。

参考文献
Rashedi E , Nezamabadi-Pour H , Saryazdi S . GSA: A Gravitational Search Algorithm[J]. Information Sciences, 2009, 179(13):2232-2248. 提取码：xhpa

以下指标纯属个人yy,仅供参考

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‘伍’ 简述数据库设计中物理设计阶段的主要内容有哪些

1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；
2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；
3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；
4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；
5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；
6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

‘陆’ 柯南《雾天狗杀人事件》里的物理算法，有谁能解释一下

雾天狗杀人事件的真相是人先被杀死然后将密室注满水用船将人放在事先准备好的绳子上将水排干就形成了不支持物而上吊身亡。这里面设计的物理知识有很多，有往密室注水是一个体积和时间的比例，体积=水流速度X时间X水流横截面积，密室的体积=底面积X高，综合就得出：速度V*时间T*截面积S=密室底面积S*高度H，时间T=（密室底面积S*高度H）/（速度V*截面积S）；在将密室的水排干也需要考虑同一个问题。还有一个就是水浮力，浮力公式总结有四个，具体如下：（1）F浮=G – F 物理量 单位 F浮——浮力 N G ——物体的重力 N F ——物体浸没液体中时弹簧测力计的读数 N （2）F浮=G （提示：当物体处于漂浮或悬浮时） 物理量 单位 F浮——浮力 N G ——物体的重力 N （3）F浮=ρgV排 物理量 单位 F浮——浮力 N ρ ——密度 kg/m3 V排——物体排开的液体的体积 m3 g=9.8N/kg，粗略计算时取g=10N/kg （4）F浮=G排=m排g G排——物体排开的液体受到的重力 N m排——物体排开的液体的质量 kg。在乘船的时候需要考虑船能承受两个人以上的重力。还有所用绳子的拉力，在刚开始的时候人泡在水中承受着水的浮力而水排干以后人将只受到绳子的拉力，所以绳子要能拉的起一个人重量。等等。。。。。生活中无处不存在着个各种物理知识。