371 matches
-
pictural este oblică. De exemplu, în pictura japoneză tradițională (vezi figura 114), întâlnirea apare sub un unghi ascuțit nu numai de-a lungul planului pământului, ci și de deasupra. Perspectivele oblice reprezintă un nivel de complexitate mai mare decât cele ortogonale. Ele creează un dezacord structural între cei doi centri dinamici, lumea privitorului și lumea reprezentată. O astfel de contradicție poate fi percepută în două feluri. Dacă predomină structura spațială a imaginii, privitorul se percepe pe sine ca aflându-se în
Forţa centrului vizual: un studiu al compoziţiei în artele vizuale by Rudolf Arnheim () [Corola-publishinghouse/Science/600_a_1427]
-
într-un eseu despre perspectivă în fotografie, afirma că . Văzută astfel, per spectiva oblică indică autonomia lumii externe, la structurile căreia vizitatorul trebuie să se adapteze în abordarea sa. Oricare ar fi calea aleasă comparativ cu accesul lesnicios la spațiul ortogonal, artistul depistează o alienare. Intrarea în lume pune probleme. În sens general, aceste exemple vor clarifica faptul că interacțiunea centrilor dinamici ce alcătuiesc compoziția vizuală nu se limitează la vectorii generați de opera însăși. Privitorul participă la această interacțiune prin
Forţa centrului vizual: un studiu al compoziţiei în artele vizuale by Rudolf Arnheim () [Corola-publishinghouse/Science/600_a_1427]
-
său, ceea ce se întâmplă cu orice formă, oricare ar fi ea. Un simplu pătrat este proiectat ca o formă care seamănă cu un pătrat pe retina noastră numai atunci când ne uităm la el „direct”, adică atunci când direcția privirii întâlnește obiectul ortogonal. Altfel, imaginea optică a pătratului este distorsionată. Aceasta înseamnă că, atunci când fixăm centrul unei picturi, toate formele din afara centrului par dezordonate. În practică, distorsiunile cu pricina trec aproape neobservate datorită unui mecanism de compensație cunoscut de psihologi drept constanța formei
Forţa centrului vizual: un studiu al compoziţiei în artele vizuale by Rudolf Arnheim () [Corola-publishinghouse/Science/600_a_1427]
-
la care asistăm își depășește propriul înțeles, căpătând o semnificație și mai elevată numai din lumea largă din jur. Pardoselile în carouri, ca aceea din Cina cea de taină a lui Bouts, sunt concordante cu centricitatea sistemului perspectivei prin marginile ortogonale care converg către punctul de fugă. Marginile lor absolut orizontale se dovedesc totuși nealterate de convergență. Ocazional, pictorii remediază această rigiditate. În loc să marcheze liniile paralele cu partea de jos a ramei, ele se curbează ușor în vecinătatea scenei centrale. John
Forţa centrului vizual: un studiu al compoziţiei în artele vizuale by Rudolf Arnheim () [Corola-publishinghouse/Science/600_a_1427]
-
care păstrează corespondențele de perspectivă 9 IMAGINE (qualisemn iconic) desen tehnic în perspectivă reprezentare a elementelor și di-mensiunilor obiectului printr-o singură imagine spațială obținută prin proiectarea în perspectivă sau axonometrică pe planul de proiecție 8 desen tehnic în proiecție ortogonală reprezentare a obiectului prin una sau mai multe proiecții (vedere/vs/secțiune 7 schemă structurală reprezentare topologică (+ static) a elementelor ce compun un obiect (schemă anatomică, schema unui motor) 6 DIAGRAMA (sin-semn iconic) schemă funcțională reprezentare topologică (+ dinamic) a elementelor
by Daniela Rovenţa-FrumuŞani [Corola-publishinghouse/Science/1055_a_2563]
-
zile până la trei luni, iar 183 vârsta echipelor de copii a fost cuprinsă Între opt și treisprezece ani. După ce le-a fost prezentat scopul cercetării și materialul de construcție, copiii au Început să construiască, realizând la Început forme aproape Întotdeauna ortogonale, plane. Pe măsură ce activitatea avansa și au luat cunoștință de caracteristicile materialului, copiii s-au organizat În colective, Împărțind sarcinile și realizând astfel o muncă mai concentrată. Primul produs obținut a fost spațiul de clasă numit de ei Înșiși „bob de
Polarităţile arhitecturi by Ana-Maria Pătroi () [Corola-publishinghouse/Science/91808_a_92986]
-
relative în acel punct. Obișnuit se utilizează o matrice 512 x 512 x 8 biți (256 nivele de gri). Se poate utiliza drept sursă de date și unitatea DICOM. Lesperance și colab (1989) comparând incidențele angiografice unice cu două incidențe ortogonale pentru aceeași leziune stabilesc avantajele analizei în incidență unică a stenozei maxime și indicațiile pentru efectuarea a două incidențe. Rectificarea imaginilor. Meijering (2000), invocând afirmația lui Lewis (Miracles, 1947) că “în scopul de a obține imaginea oricăror lucruri, este uneori
Factorul de risc geometric în arteriopatiile obliterante aterosclerotice by Antoniu Octavian Petriş () [Corola-publishinghouse/Science/1161_a_2068]
-
valoare prag de 0.01 cm-1 (corespunzând unei raze de 100 cm, situație în care importanța razei asupra mecanicii fluidelor este neglijabilă). Semnul lui k a fost utilizat pentru a determina direcția curburii 11. Având acces la două proiecții angiografice ortogonale este posibil teoretic să se compună vectorul de curbatură 3-D dar nu a fost clar cum s-ar putea face în acest caz separarea curburilor interne și externe 11. {i în acest studiu ca și următorul pe care îl vom
Factorul de risc geometric în arteriopatiile obliterante aterosclerotice by Antoniu Octavian Petriş () [Corola-publishinghouse/Science/1161_a_2068]
-
de circulație. Trebuie refuzată ideea unui plan stereotip, conceput în funcție de un cadrilaj perfect, pe care cu greu l-am găsi la Vienne sau la Nîmes. În realitate, planul se adaptează condițiilor locale și, cînd acestea o permit, răspunde unei concepții ortogonale. În această schemă străzile de o lărgime între 7 și 15m au un rol esențial, legînd între ele elemente disparate și ansambluri monumentale izolate ale orașului, oraș care își găsește astfel coeziunea. Decorul urban. Monumentele publice sînt cel mai bine
by Jean Carpentier, É. Carpentier, J.-M. Mayeur, A. TranoyJean Carpentier, François Lebrun, [Corola-publishinghouse/Science/965_a_2473]
-
raționale privind soluțiile de intervenție și evaluarea eficienței unor lucrări de reabilitare a construcțiilor afectate de cutremure; ● dezvoltarea unor noi generații de echipamente și tehnici de instrumentare/încercare dinamică a construcțiilor. Disponibilitatea unui set de înregistrări simultane pe trei direcții ortogonale ale mișcărilor în puncte situate la diferite niveluri ale construcției, permite identificarea unor proprietă��i dinamice structurale condiționate de caracteristicile acțiunii seismice. Analiza răspunsului înregistrat evidențiază diferențe clare între proprietățile dinamice structurale asociate unor nivele severe ale acțiunii seismice și
EUR-Lex () [Corola-website/Law/161379_a_162708]
-
orizontale și verticale prin două eșantioane denumite h Code și niu Code Atenuarea în altă direcție poate fi estimată fie printr-o aproximare simplă, fie printr-o aproximare complexă Cele două eșantioane h Code și niu Code reprezintă două secțiuni ortogonale în partea superioară ale diagramei tridimensionale de radiație și de aceea atenuările lobilor din spate trebuie să fie egale, așa cum se remarcă în Fig 2 Fig 2 În realitate anumite cerințe pentru coordonate pot conține din punct de vedere matematic
EUR-Lex () [Corola-website/Law/199004_a_200333]
-
și/sau ... b) schimbare în grosimea structurii și/sau ... c) diferența între suprafețele interioare și exterioare, cum există la intersecțiile între perete/pardoseala/tavan. ... Punte termică liniară: punte termică având o secțiune uniformă în lungul uneia din cele trei axe ortogonale. Coeficient de cuplaj termic (L): fluxul termic în regim staționar, raportat la diferență de temperatură între două medii care sunt legate între ele din punct de vedere termic, printr-un element de construcție. Rezistență termică (R): valoare a rezistenței termice
EUR-Lex () [Corola-website/Law/187153_a_188482]
-
documentele recomandate: C 107-2005/ Partea a 3-a și SR EN ISO 10211-1/1998, capitolul 5. 2.2.1. Subdiviziunile modelului geometric Modelul geometric, cuprins între planurile de decupaj, se împarte cu ajutorul unor planuri de secționare (planuri secundare), formând rețeaua ortogonala de calcul a câmpului de temperaturi. Se prevăd, în mod obligatoriu, planuri de secționare între materiale cu caracteristici termotehnice diferite, în axul geometric al punților termice liniare sau punctuale, pe suprafețele elementului, precum și în zonele în care se modifică condițiile
EUR-Lex () [Corola-website/Law/187153_a_188482]
-
experienței în geneza comportamentelor. Dacă indivizii nu se condiționează în aceeași manieră, aceasta se datorează genotipului lor? Acesta se manifestă în mod esențial prin deosebiri în ceea ce privește stabilitatea sistemului neurovegetativ? Utilizând analiza multifactorială, Eysenck propune situarea fiecărui individ în raport cu două axe ortogonale definite printr-o dublă polaritate: nevrozism/stabilitate și introversie/extraversie. Un grad înalt de nevrozism îl caracterizează pe individul care reacționează violent și prelungit la situații stresante de slabă intensitate. Conceptele de introversie și extraversie sunt, la Eysenck, foarte apropiate
[Corola-publishinghouse/Science/1994_a_3319]
-
între variabilele X1 și X2 nu va mai exista nici o corelație. Toate lucrurile exprimate mai sus pot fi reprezentate printr-o diagramă cauzală în felul următor: Figura 1. Modelul general al analizei factoriale, cu m variabile observate, n factori comuni ortogonali F1, F2, ..., Fn, n < m, sunt factorii comuni care determină pe fiecare dintre variabilele X1, X2, ..., Xm, iar U1, U2, ..., Um sunt factorii lor de unicitate. Teoretic, putem considera că acești factori, F1, F2, ..., Fn, sunt independenți sau ortogonali (corelația
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
comuni ortogonali F1, F2, ..., Fn, n < m, sunt factorii comuni care determină pe fiecare dintre variabilele X1, X2, ..., Xm, iar U1, U2, ..., Um sunt factorii lor de unicitate. Teoretic, putem considera că acești factori, F1, F2, ..., Fn, sunt independenți sau ortogonali (corelația dintre oricare doi factori este zero). De altfel, diagrama presupune acest lucru, căci între nici unul dintre factori nu există vreo linie care să marcheze o legătură de un fel sau altul. Fiecare dintre factorii de unicitate U1, U2, ..., Um
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cu preponderență factorul). Cunoscând aceste lucruri, vom putea identifica semnificația factorilor și îi vom putea defini și înțelege, deslușind astfel mai bine relațiile dintre variabilele observate. Figura 2. Matricea factorială pentru modelul general, cu m variabile observate, n factori comuni ortogonali Pentru a înțelege mai bine, să luăm cel mai simplu exemplu posibil, și anume cel în care două variabile observate, X1 și X2, sunt determinate de un singur factor latent, F1. Acest lucru înseamnă că atât o parte din varianța
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dispoziție în afară de asumpțiile noastre teoretice. Urmând același procedeu de descompunere a varianțelor și covarianțelor, se arată că, în modelul factorial general cu m variabile observate și n factori, scorurile factoriale sunt echivalente corelațiilor dintre factori și variabile, dacă factorii sunt ortogonali doi câte doi (sunt independenți doi câte doi). bij = r(Xi,Fj) pentru i = 1, ..., m, j = 1, ..., n Comunalitatea unei variabile observate, adică acea parte din varianța sa pe care o împarte cu factorii comuni, notată cu h2, este
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
egală cu suma pătratelor saturațiilor factorilor, iar unicitatea sa este egală cu 1 - h2. Avem deci comunalitatea variabilei Xi, hi2 = bi12 + bi22 + ... + bin2 pentru i = 1, ..., m Corelația rezultată între oricare două variabile observate, r(Xi,Xj), atunci când factorii sunt ortogonali, va fi egală cu suma produselor dintre saturațiile corespunzătoare factorilor comuni: r(Xi,Xk) = bi1 bk1 + bi2 bk2 + bi3 bk3 + ... + bin bkn pentru i, k = 1, ..., m Acest lucru înseamnă că, dacă efectul factorilor comuni este controlat, corelația dintre oricare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factoriale și structuri de covarianțătc "Modele factoriale și structuri de covarianță" Modelul general despre care am vorbit până acum, în care m variabile observate sunt determinate de n factori, este unul particular, în sensul condițiilor impuse asupra lui: factorii sunt ortogonali, variabilele de unicitate U1, U2, ..., Um sunt independente două câte două și fiecare dintre ele este independentă de oricare dintre factorii F1, F2, ..., Fn. Dar forma lui ne indică și alte câteva concepte necesare pentru înțelegerea logicii acestei tehnici. Primul
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
particularizăm m = 5, n = 2, modelul general va lua forma reprezentată în diagrama din figura 4. Complexitatea factorială a variabilelor X1, ..., X5 este aceeași și este egală cu 2. Figura 4. Model factorial cu 5 variabile observate, 2 factori comuni ortogonali și matricea factorială asociată Pentru a înțelege mai bine acest concept, să luăm exemplul următor, reprezentat grafic în figura 5. Lipsa săgeții orientate dintre factor spre variabilă, care ar indica determinarea variabilei de către un factor, ne arată că acesta nu
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
indica determinarea variabilei de către un factor, ne arată că acesta nu este responsabil de variația variabilei respective. Aceasta este o asumpție teoretică, diagrama nu face decât să o reprezinte. Figura 5. Model factorial cu 5 variabile observate, 2 factori comuni ortogonali și matricea factorială asociată În acest exemplu, variabilele X1, X2, X4, X5 au o complexitate factorială egală cu 1 (sunt determinate respectiv de câte un factor comun), iar variabila X3 are complexitatea factorială egală cu 2 (este determinată de ambii
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
figurile 4 și 5, care au matricele de saturații următoare, conduc la aceeași matrice de corelații între variabile. Figura 7. Matricele saturațiilor pentru structurile cauzale prezentate în figurile 4 și 52 În general, există un număr infinit de structuri cauzale ortogonale și oblice care să conducă la aceeași matrice de corelații. Pentru a determina configurația care corespunde realității, putem restrânge mulțimea de modele factoriale urmând un model teoretic plauzibil și solid argumentat sau putem să ne ghidăm după rezultatele unor cercetări
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
a explica modul cum extragem componentele principale (principal component analysis), respectiv factorii în cazul analizei factoriale propriu-zise (principal axis factoring), vom apela la câteva elemente elementare de algebră matriceală. Într-o secțiune anterioară am arătat că, în cazul modelului factorial ortogonal general, corelația între oricare două variabile observate, r(Xi,Xj), atunci când factorii sunt ortogonali, va fi egală cu suma produselor dintre saturațiile corespunzătoare factorilor comuni: r(Xi,Xk) = bi1 bk1 + bi2 bk2 + bi3 bk3 + ... + bin bkn pentru i, k = 1
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analizei factoriale propriu-zise (principal axis factoring), vom apela la câteva elemente elementare de algebră matriceală. Într-o secțiune anterioară am arătat că, în cazul modelului factorial ortogonal general, corelația între oricare două variabile observate, r(Xi,Xj), atunci când factorii sunt ortogonali, va fi egală cu suma produselor dintre saturațiile corespunzătoare factorilor comuni: r(Xi,Xk) = bi1 bk1 + bi2 bk2 + bi3 bk3 + ... + bin bkn pentru i, k = 1, ..., m Matriceal, acest lucru se poate scrie în felul următor: R = B BT = R1
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]