Musterbau englisch

Entwerfen Sie das grundlegende Vorder- und Rückenmuster, wie für den Körperblock in Größe 74 gezeigt, jedoch nach den Maßen der Größe 50 (siehe Messdiagramm). Das Armloch ist entworfen, aber die Berechnungen der Hülsenmessungen sind nicht notwendig. Der Wickelkörper ist mit kurzen Fledermausärmeln ausgelegt. Wie in den Abb. 1 und 2 dargestellt, sind die meisten Frequenzen durch ein linear verfallendes Gesetz gut angenähert. Die Tatsache, dass sich das linear zerfallende Verhalten für englische Wörter und für chinesische Zeichen erstreckt, deutet darauf hin, dass das linear verwesende Gesetz für die meisten englischen Wörter oder chinesischen Zeichen gilt. Bemerkenswerterweise wird der gleiche Prozentsatz von 96,4 % sowohl für englische Wörter als auch für chinesische Zeichen abgedeckt. Dementsprechend erscheinen, wie in den Abb. 1 und 2 dargestellt, die 96,4% Wörter oder Zeichen in einer linearen Phase, in der eine lineare Funktion zum Anpassen arbeitet. Im Gegensatz dazu befinden sie sich für die verbleibenden 3,6 % Wörter oder Zeichen in einer nichtlinearen Phase, in der stattdessen eine nichtlineare Funktion passt. Was die nichtlineare Funktion betrifft, so nehme ich für die Abb. 1 und 2 machtrechtliche Verteilungsfunktionen [31] (basierend auf der privaten Kommunikation mit Herrn G.

Yang) an, die zur Familie der zipfianischen Machtgesetze gehören. Dennoch sollte ich darauf hinweisen, dass andere Arten von nichtlinearen Funktionen wie exponentielle Verteilungen aufgrund der Datensparsamkeit innerhalb der aktuellen nichtlinearen Phase möglicherweise auch geeignet sind. Da im Vergleich zur linearen Phase die Anzahl der Wörter/Zeichen in der nichtlinearen Phase klein genug ist, um vernachlässigt zu werden, möchte ich mich auf die lineare Phase konzentrieren, indem ich eine Frage aufstelle: Was ist der Ursprung für das beobachtete linear verwesende Verhalten? Um diese Frage zu beantworten, muss ich die Häufigkeit im Vergleich zur Anzahl der Buchstaben (oder Striche) pro englischem Wort (oder pro chinesischem Zeichen) darstellen. Abb. 3 und 4 zeigen, dass die Frequenzen mit einer Log-Normalverteilung für englische Wörter oder chinesische Zeichen angenähert werden. Dies erinnert an die Erkenntnisse von Herdan [9] und Zhang [10]. In Ref. [9] berichtete Herdan, dass eine Log-Normalverteilung für 738 verschiedene englische Wörter in Telefongesprächen erschien, wobei der Mittelwert und die Standardabweichung 5,05 bzw.

1,47 betragen. In Ref. [10] enthüllte Zhang eine Log-Normalverteilung für 16.262 verschiedene chinesische Schriftzeichen im chinesischen Wörterbuch “Cihai ()”, das bereits 1979 bearbeitet wurde, wobei der Mittelwert und die Standardabweichung 2,4739 bzw. 0,3827 betragen. Wenn ich die theoretischen Werte einstufe, die durch die beiden in den Abb. 3 und 4 dargestellten Log-Normal-Verteilungen vorhergesagt werden, finde ich, dass sie mit denen übereinstimmen, die empirisch aus den 54.700 englischen Wörtern bzw. 20.893 chinesischen Zeichen erhalten wurden; siehe Abb. 1 und 2. Bemerkenswerterweise können sie sogar innerhalb der gleichen Bereiche von mit der gleichen linearen Funktion, , mit fast den gleichen Parametersätzen von und . Ich würde also sagen, dass die Existenz von Log-Normal-Verteilungen ein möglicher Ursprung für das linear verfallende Gesetz ist. Viele Muster haben auch vollständige Umrisse für einige Funktionen, wie für eine Patch-Tasche, so dass es einfacher zu visualisieren, wie Dinge zusammen gehen.

Markieren Sie die Position der Schließtaste 1 cm über der Taillelinie und fügen Sie 1,3 cm Überlappung hinzu. Zeichnen Sie eine Richtlinie für die Vorderkante senkrecht zur Saumlinie.