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插
花艺术(教学参考资料)
[
林学
]
类型:参考资料 大小:30.91MB 下载/浏览:4/1520 评论:5 评分:6.2 积分:10
《
插
花艺术》html教学资料,内容由少量电子教案和大量精美图片两部分组成。
关键字:
插花艺术
插花
六花卉配色
插
齿
[
机械
]
类型:视频素材 大小:23.05MB 下载/浏览:7/1105 评论:2 评分:7.5 积分:10
插
齿工作原理的视频素材。
关键字:
插齿
插
装阀
[
其他
]
类型:动画素材 大小:6.24KB 下载/浏览:11/1636 评论:1 评分:10 积分:10
本课件主要演示了
插
装阀之三通阀的原理,对于学生理解这一知识点很有帮助。
关键字:
插装阀
天津大学:数值计算
[
计算机
]
类型:电子教案 大小:1.79MB 下载/浏览:3/2523 评论:3 评分:6.7 积分:10
算》pdf电子教案,何曙光主讲。主要讲解方程求解、
插
值法、
插
植计算、逐次逼近法、线性方程组等内容。
关键字:
天津大学
数值计算
何曙光
方程求解
插植计算
线性方程组
逐次逼近法
逐次逼近法
插值法
中国人民解放军理工大学:主板各种部件以及
插
槽知识
[
计算机
]
类型:视频素材 大小:40.36MB 下载/浏览:18/1500 评论:6 评分:7 积分:10
中国人民解放军理工大学通信工程学院:栾京高级工程主讲的介绍主板的各种部件以及
插
槽相关视频资料。
关键字:
中国人民解放军理工大学
主板
栾京
插槽
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重庆科技学院:《建模与系统仿真》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 插值
文档格式:PPT 文档大小:3.89MB 文档页数:31
拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)第二章 插值方法 Interpolation(2/2)
文档格式:PDF 文档大小:469.09KB 文档页数:25
2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式
不同分子结构表面活性剂对低氧化度氧化石墨插层机理的探索
文档格式:PDF 文档大小:1.26MB 文档页数:7
以人造石墨为原料制备了低氧化程度的氧化石墨(MOG),并研究了具有不同极性基团和不同碳链长度的表面活性剂对氧化石墨的插层机理。通过X射线衍射(XRD)、红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、拉曼光谱(Raman)和Zeta电位仪对插层前后的氧化石墨进行表征,探讨表面活性剂的分子结构对其插层能力的影响以及表面活性剂的插层机理。结果表明阳离子表面活性剂主要通过其极性端与氧化石墨的羧基、羟基之间的静电吸引作用进入氧化石墨层间进行插层,其插层效果优于阴离子表面活性剂,更容易增大氧化石墨的层间距。阴离子表面活性剂则通过与氧化石墨之间形成氢键和疏水作用力来进行插层。研究表明:表面活性剂极性基团的分子大小越大,非极性端的碳链越长,其插层能力越强。上述研究成果有助于深入认识表面活性在氧化石墨层间的插层机理,同时也对氧化石墨插层改性材料的制备和应用具有重要的指导意义
河南中医药大学:《Web前端开发》课程理论教学课件(2017)14.jQuery插件
文档格式:PDF 文档大小:495.86KB 文档页数:39
jQuery插件概述 验证插件 Cookie插件 搜索插件 图片灯箱插件 右键菜单插件 图片放大镜插件 jQuery UI 插件
中国科学院:《MATLAB在数值分析中的应用》第三章 数据拟合
文档格式:PPT 文档大小:752.5KB 文档页数:32
用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些
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