澳門算力地球

① 是不是萬有引力計算重力只適用於地球表面以及地表以上高度不適用於地球內部的重力計算呢

不是這樣的.
在地球內部,也一樣要符合萬有引力定律,就像在恆星內部,正是因為萬有引力從而產生聚變反應.
因為地球地表的高度是不一樣的,也就是說你在東部平原上計算的重力事實上就是相當於青藏高原地平線以下的萬有引力.
事實上萬有引力公式能夠在什麼樣的情況下使用其界定並不明晰.但是一般的,我們的計算題應該都可以用牛頓的萬有引力公式.
如果你這個問題是選擇題的某個選項,那麼你可以認為它是對的

② 算力平台算的是什麼

拿十次方和算力地球聯手推出的免費算力來說，主要為需要大量算力輸出的項目提供免費算力支持，算力銀行可提供全球范圍內個人設備的閑置算力，為世界級科研項目提供算力支持，涉及數學、物理、化學、生命科學、天文學等各個領域。

③ 怎麼計算引力衰減或者直接告訴我距離地球多遠衰減10%還有，距離地球多遠衰減90%

問題說到，引力隨距離衰減得更快。我們先使用奧鏗剃刀的經濟原理，假設這另一個宇宙的其他參數一模一樣，採用的物理定律也一模一樣。那麼引力衰減有多快？我們再假設，引力衰減為現在的2倍，跟四維空間一樣，距離每增加一倍

④ 計算器。請問，目前，地球上，計算能力，最強大的，計算器是哪個品牌的哪個型號謝謝

由富士通製造的日本超級計算機「K」排名首位，成為全球運算速度最快的超級計算機。
超級計算機K的運行速度為每秒8.16千萬億次浮點計算(Petaflops)，由68544個SPARC64 VIIIfx處理器組成，每個處理器均內置8個內核，總內核數量為548352個。據富士通稱，該款超級計算機仍在建造之中，將於2012年11月投入運行，屆時處理器數量將增加到8萬個。

此前排名首位是中國的天河一號(Tianhe-1A)，在最新榜單中排名第二位，運算速度為每秒2.57千萬億次浮點計算。與此同時，中國也在提升天河一號的運算速度。排在第三位的是美國的「美洲虎」(Jaguar)，運算速度為每秒1.759千萬億次浮點計算。

⑤ 超算中心提供免費的算力服務嗎

超算中心的算力服務一般都是收費的，你可以去十次方了解下，目前十次方推出了免費算力方面的服務。

十次方聯手算力地球推出全球最大的分布式計算資源算力提供平台，為需要大量算力輸出的項目提供免費算力支持，算力銀行可提供全球范圍內個人設備的閑置算力，為世界級科研項目提供算力支持，涉及數學、物理、化學、生命科學、天文學等各個領域。

截至目前，峰值算力高達100P，相當於全球排名第四的超級計算機「天河二號」的算力，能夠滿足市面上所有的算力項目需求。

⑥ 如何計算重力在地球不同地區的准確值

需要地球的質量M 角速度 W 半徑R 還有你說的緯度所在位置與地球中心線的距離r
g=GM/RR-rWW

⑦ 如何在短短48小時內用雲計算給地球做b超

今年杭州雲棲大會上，中國館地震局的地球物理科學家王偉濤博士在Tech Insight的數據存儲技術實戰專場做了一場主題分享：名為《雲計算在地震學研究中的應用-利用bcs和海量數據創建虛擬地震》。 他介紹，原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
這到底是如何實現的呢?
我們的祖先凝望星河閃耀，卻花費萬年時間才摸索出天體運行規律。
我們的前輩坐看潮湧潮平，卻歷經千秋萬代才能航行到大洋彼岸。
而我們自己，在這片土地上繁衍至今，卻仍舊對腳下的大地懵然無知。
從觀察記錄到規律預測，幾乎是人類科學史的全部邏輯。
但每次我們拼盡全力記下的數據，都只是抬高知識瀚海的涓涓細流。
當我們提筆開始繁復演算的時候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛頓舉起蘋果的那一刻。
王偉濤博士正是這樣計算的執筆人，他來自中國地震局。他想知道的，是我們腳下大地的每個細節。
浩如煙海的計算
我們經歷的每一次地震，都在提醒自己預測和預警這種災害的迫切性。但是，我們距離這個目標還很遠。
為更好的認識地震這一物理現象，需要極其的詳細的地殼結構影像，而為了繪制這張地下地圖，又需要詳盡的數據計算。 目前為止人類打到地下最深的井是前蘇聯鑽探的科拉超深井，約12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十幾到幾十公里，當前的科技根本無法在震源深度開展直接觀測。
所以我們需要依靠分布在全國的數千個地震台來對地震波進行探測，震波在地下的傳播特性，受到地質結構的影響，這也是地震波可以用來繪制地底圖像的原理。這些地震台可以感知地震的「大震波」，也同樣可以捕捉日常的「大地雜訊」，例如海潮拍擊大陸的震動。
根據地震波進行地底成像的原理
王偉濤告訴記者，像他這樣的地球物理科學家幾乎都是半個程序員。 因為從地震波到地底成像，中間要經過超越一般人想像的大規模程序計算。他的計算模型是這樣的： 每一次震動都會由近至遠依次傳遞到各個地震台，所以理論上來說，每個地震台都會對同一次震動做出自己的記錄，這些數據既有差異有又聯系。
利用這些數據，可以計算出一些「虛擬地震」。 用每兩個地震台之間進行數據互相關對比計算，就可以獲取研究中國地下的總體結構所需要的寶貴數據。
虛擬地震可以模擬出和真實地震一樣的數據，所以可以用於本來沒有發生地震的地區的地底成像 每個地震波數據都有 E，N，Z(東西，南北，垂直)三個向度的分量，全國2000多個永久和臨時地震台就是 6000 個分量，每年的數據量大概是 30TB，而我們的總數據量已經到了 PB 級別。
由於我們要相互對比每一個地震台每個時間點的每個分量數據，這些計算量是呈指數級增長的。 王偉濤的智慧和經驗，恰恰表現在他所設計的程序和演算法之上。 但耗費很大心力完成這個演算法的王偉濤博士發現，他才踏上了萬里長征的第一步，還有一個巨大的困難橫亘在面前。
圖中每兩個地震台之間的連線(灰色)都是需要計算的數據，總計算量極其龐大。如果使用單機對這些數據進行計算，大概需要七年時間。按照一個人的職業生涯二十年計算的話，我在退休前只能完成三次計算。在這種情況下，大規模分布式的雲計算似乎成為了唯一的選擇。
然而，雲計算的機理絕不像聽起來這么輕盈。記者也采訪到了中國地震局的合作夥伴阿里雲的童鞋們，在他們眼裡，雲計算和科學研究一樣，集合了人類最頂尖的智慧。
所需存儲空間、計算量和預計單機計算所需的時間
分布式存儲：有關農場的游戲
雲存儲就像一個大的農場，每個伺服器就像一個工人，而你的數據就是羊。阿里雲存儲高級專家承宗說。看來他是個牧場達人。「分布式存儲」，可以看作分布式計算的基礎條件。也就是說，你的羊要先放進阿里雲的「農場」，它的工人才會幫你照料、喂養、剪毛、紡線。
對於王偉濤博士的數據來說，僅僅是存儲在雲端，就需要無數「黑科技」。
在將要進行的計算中，計算系統會對存儲系統進行大規模的訪問。而這些訪問必須要平均地打到伺服器上，絕不能存在熱點。而這還不夠，由於伺服器的硬體故障在大規模集群中會變成一個常態事件，所以必須做好資源的實時調度和提供故障容忍能力。
例如保證在摘掉一塊硬碟的時候，其餘的硬碟要迅速用備份數據把存儲追齊。
承宗舉了以上兩個例子。這兩個例子換成農場的比喻，大概是如下表述： 農場對於工人的工作量要平均分配，絕不能出現「對著一個羊薅羊毛」的情況發生。另外，農場每天都有工人病倒、請假，要在最短的時間把他的工作合理分配給很多人，這樣別的工人也不至於負荷過大。
整個阿里雲的分布式文件系統，被命名為盤古。在承宗心裡，盤古還有很多智能化的「黑科技」。
他舉例了一個例子： 我們人類看到的磁碟都一樣，但是盤古看到的磁碟各不相同。它會根據歷史訪問數據的積累，例如寫入的速度和效率，對每一塊磁碟的健康度進行打分。
對於健康狀況不好的磁碟，就相應減輕一些工作分配。這些底層的技術，都可以為王偉濤博士下一步真正的計算做准備。
承宗說，在分布式計算中，數據帶寬成為了一個重要的參數。從王偉濤博士的角度來看，如果把數據存儲在自己的伺服器上，僅僅利用阿里雲的計算能力進行結果輸出，是不能實現的。原理很簡單，分布式計算的所有伺服器都向一個存儲單位發送數據讀取請求，帶寬會被瞬間堵死，再強大的算力都無法發揮。
至於具體數據，百兆光纖的帶寬一般是 100Mb/s，而硬碟的帶寬最高可達幾Gb/s，而阿里雲存儲內網訪問帶寬(雲計算系統內部)可以高達Tb/s級別。
批量計算：建造一座金字塔
接下來，王偉濤博士的數據就會進入最終計算的環節。我熟悉了自己習慣的 Linux 系統，所有的計算代碼都是在這個環境中完成的，如何讓我的代碼在雲計算的環境中發揮作用，是一個很重要的問題。
地底成像數據的計算流程
在地震科學研究方面，阿里雲顯然沒辦法提出演算法建議，所以他們需要做的是，提供一個通用的介面，讓王偉濤可以使用自己機房中的電腦、界面和Linux 系統，來對雲上的計算進行控制。
阿里雲提供的兼容和適配能力，是阿里計算專家林河山頗為驕傲的地方。 王博士在此之前沒有使用過分布式集群，也沒有使用過「超算」，所以直接跨越到雲上，從操作和控制層面來說，對他來說會是個挑戰。
我們提供的計算介面可以讓單機程序不做修改就高效執行在雲環境下。用戶通過幾句簡單的命令就能在雲上調動大規模的計算資源進行分析，而不需要學習復雜的分布式計算知識。其實很多從其他地方過渡到雲計算的人都會有這樣的問題，所以不僅是王博士，很多其他用戶也會用到我們的通用計算介面。他說。 這個時候，大規模計算的障礙基本被掃清了。
不過，林河山告訴記者，雲計算真正的核心技術，還在於批量計算的算力調度之上。
大規模計算的加速流程和模式 計算規模擴大之後，就會造成對存儲資源的訪問非常頻繁，這時，對於訪問的並發量的控制就要非常「小心」了。
王博士的應用有非常多的小I/O請求，如果每一次I/O請求都直接訪問雲存儲，由此帶來的延時會對計算效率造成影響。為了進一步優化計算性能，批量計算採取了「分布式緩存」的策略，把有可能會用到的數據，提前緩存到計算節點周圍。這樣，就可以讓計算能力不受集群規模的限制。林河山說。
而即使是這樣，還遠遠不夠，對於數據訪問究竟採取多大「粒度」，是考驗系統智能的重要時刻。如果一次讀取過多，可能造成帶寬擁堵，如果一次讀取過少，又會造成頻繁訪問。而針對不同類型的數據，都要做出合理的預判，自動地讀取，是一項艱巨的任務。
打個比方： 這如同建造一座金字塔，數萬名「奴隸」要分工合作。工程師要決定：是犧牲速度一次性運輸多個石塊到現場，還是犧牲數量，一次快速運輸一塊石頭到現場。
同樣，面對浩瀚的金字塔工程，每時每刻要分配多少奴隸來攪拌砂漿，分配多少奴隸來搬運石塊，分別分配多少奴隸來負責建造各個區塊，這個即使是工程師都需要仔細考量才能完成的任務，都要交給系統自動完成，難度可想而知。
當然，如此繁復的計算過程，出錯是經常會發生的。
林河山舉了一個例子： 在渲染追光動畫的動畫片《小門神》時，阿里雲的容錯機制就發揮了作用。(當時在峰值有 2000台伺服器參與了大規模批量計算。)一般情況下， 對於視頻的渲染工作是一個連續的長流程。如果某一幀渲染中哪怕只有一個節點出問題，都會造成訪問的大規模延時，造成邏輯上的擁堵，產生「熱點」。
林河山說：「阿里雲的做法是，在計算出錯之後，在最短的時間內重跑，如果在跑的過程中確認節點存在問題，還會自動調度到另一個地方，這些對於用戶來說都是沒有感知的，但是在背後，我們必須做出大量的努力。
繪制地下的世界
原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
地球內部成像，恰似人體的B超
這在雲計算時代來臨以前是無法想像的。 從科學研究的角度來看，這些數據是原始的地震觀測數據的數據產品，同時也是後續科學研究所依賴的重要數據，可以很好地支撐王偉濤進行接下來的研究。 從外界看來計算過程非常順利，而剛才我們所感受的一切艱辛，都只發生在背後的代碼世界。
借用阿里雲產品總監李津的話： 當計算結果輸出的時候，我們所有的技術人員都沉默了。
我們多麼渴望這樣的數據早幾十年被計算出來，這樣我們就能為人類認識地震這一自然災害爭取寶貴的時間。
拋開商業的雲霧，可以看到雲計算真正的的鋒利所在。
王偉濤的研究並沒有停止，他說： 目前為止，我只做了2011年到2015年的一個向度上的數據分析，未來還會繼續把更多向度和頻率上的數據進行計算。科學研究的精確度是可以一直提高的。越來越精確的地底數據，會為礦產勘探、防震減災和地震科學研究提供非常強的支持。
科學的有趣之處，正是在於不斷地嘗試。有可能一覺醒來想到新的方法，就要重新改寫公式和代碼，通過計算進行驗證。
也許有一天，屬於王偉濤的那隻蘋果會悄然落下。那一刻，是王偉濤的勝利，也同樣是人類計算力的勝利。 我們傾盡全力提高算力，把數據的涓涓細流匯聚成洪荒之力，只是因為我們不願對腳下的大地懵然無知。

⑧ 在計算重力的公式G=mg中，g是比例常數，通常情況下取9.8N/kg；但實際上在地球上的不同地方，它的值是不一

（1）需要的器材：天平、彈簧測力計；
（2）實驗步驟和需要測量的物理量：
①用天平測量一個鉤碼的質量為m，
②將鉤碼掛在彈簧測力計上分別測量出它的重力G，
③則g=

⑨ 算力達到51%，比特幣會不會很危險

事實上，人們是不會讓這樣的事發生的，因為一旦有人控制了全網51%的算力，這個系統的安全性和不可篡改性就會失效，那比特幣的去中心化體系就崩塌了，比特幣的價格就會一落千丈，甚至歸零，那對於整個網路的參與者來說都是壞消息。所以大家會自發的控制全網算力的分布，不讓一家獨大，甚至很多人發現某一家礦池的算力過大時，他們會主動退出這家礦池。現在全網算力最大的礦池大概占據了全網的25%。

⑩ 科學家推測人類還有150萬年就要滅亡，我們應該如何自救

很多末日預言其實並不可信。