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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
四维空间分形插值算法在品位估算中的应用
文档格式:PDF 文档大小:271.93KB 文档页数:5
克里金法是一种应用广泛的低通滤波性插值方法,但其无法重建原始信息中的高频、低频和局部信息.分形插值算法可利用自相似性,在保留原始信息的基础上,克服克里金插值中低通滤波的局限性,从而提高插值的准确性.本文在传统分形插值算法的基础上,结合地质空间信息,提出了适用于矿床品位估算的四维空间分形插值算法,并将其应用于钼矿的品位估算.结果表明:在该钼矿的品位估算中,四维空间分形插值算法明显优于克里金法
中国科学院:《数值计算方法》第五章(5-1) 函数逼近
文档格式:DOC 文档大小:399KB 文档页数:26
1.问题的提出 用插值的方法对这一函数进 行近似,要求所得到的插值多项式 经过已知的这n+1个插值节点; 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”。于是,我们采用函数 逼近的方法
《计算方法》第四章(4-2)牛顿插值公式
文档格式:DOC 文档大小:508KB 文档页数:17
在计算过程中,若需要再增加插值节点并求 出新的插值函数,则 Lagrange插值公式所有的 基函数都要重新计算,造成计算量的很大浪费。 而以下介绍的牛顿插值公式可以克服这一缺陷, 可在原有插值多项式的基础上灵活的增加插值节点
《网站设计》第7章 插入多媒体元素
文档格式:PPT 文档大小:287.5KB 文档页数:17
7.1插入 Flash动画 7.2插入 Shockwave对象 7.3插入 Fireworks HTML对象 7.4插入 Java Applet 7.5插入第三方插件
《数值分析》课程教学资源(PPT课件)第二章 插值法(2.4)Newton插值公式
文档格式:PPT 文档大小:581KB 文档页数:33
一、差分及其性质 二、差商及其性质 三、Newton插值公式及误差估计 四、拉格朗日插值与牛顿插值的比较 五、等距节点的 Newton向前插值公式 六、等距节点的 Newton向后插值公式
《数值分析》课程教学资源(PPT课件)第二章 插值法(2.1-2.2)引言、拉格朗日插值公式
文档格式:PPT 文档大小:342KB 文档页数:30
发展历史 应用 插值问题的提出 插值问题所需研究的问题 ❖插值多项式的存在唯一性 ❖拉格朗日插值多项式 ❖截断误差 ❖数值实例 ❖拉格朗日插值多项式的优缺点
吉林大学:《计算方法》课程电子教案(PPT课件)第一章 插值方法 1.1 Lagrange插值公式
文档格式:PPT 文档大小:646.5KB 文档页数:22
一、插值问题的提法 四、n次插值 二、线性插值 五、插值多项式的余项 六、小结 三、二次插值
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