1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

本文用扫描电镜分析了钛质量分数为0.065%的高强度低合金钢在钙处理后铸坯和板材中夹杂物的形貌和大小;用EDS探针分析了夹杂物的成分.结果表明钛质量分数为0.065%的高强度低合金钢的夹杂物绝大部分为CaO-Al2O3-TiOx-CaS系夹杂物,并有少量的TiN,统计表明钢液钙处理效果良好.最后通过热力学计算分析了钢中TiN、CaS夹杂物的析出规律

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§2.1 有关误差的一些基本概念 2.1.1 准确度与精密度 2.1.2 误差与偏差 2.1.3 系统误差与随机误差 2.1.4 系统误差与准确度 §2.2 随机误差的分布 2.2.1 频率分布 2.2.2 正态分布 2.2.3 随机误差的区间概率 §2.3 有限数据的统计处理 2.3.1 集中趋势和分散趋势的表示 2.3.2 平均值的置信区间 2.3.3 显著性检验 讨论 2.3.4 离群值的取舍

详细推导出三测头误差分离原理用于测量工件圆度误差的数学公式;论述用滑动平均法和数字滤波法对采样数据作处理,可有效地抑制干扰信号,提高信噪比;通过对比实验证明上述方法对提高测量精度有明显效果

通过对不同B含量的低碳硼钢和Nb、V微合金化低碳硼钢的冲击实验,研究了B含量及Nb、V微合金化对低碳硼钢冲击性能的影响.结果表明:0.0006%~0.0015%的B将提高热处理状态钢的冲击韧性,B质量分数超过0.003%将降低钢的冲击韧性.Nb、V复合微合金化同时加入适量Al可显著提高热处理状态低碳硼钢的冲击韧性.Ti质量分数超过0.03%对低碳硼钢和微合金硼钢的冲击性能不利

第一节 概述 第二节 测量误差 一、误差分类及产生原因 二、误差的表示方法 三、误差的传递 四、提高分析结果准确度的方法 第三节 有效数字及其运算规则 一、有效数字 二、有效数字的修约规则 三、有效数字的运算法则 第四节 偶然误差的正态分布 一、偶然误差的正态分布和标准正态分布 二、偶然误差的区间概率 第五节 有限数据的统计处理和t分布 一、正态分布与 t 分布区别 二、平均值的精密度和平均值的置信区间 三、显著性检验

概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;

第一节 概述 第二节 测量误差 一、误差分类及产生原因 二、误差的表示方法 三、误差的传递 四、提高分析结果准确度的方法 第三节 有效数字及其运算规则 一、有效数字 二、有效数字的修约规则 三、有效数字的运算法则 第四节 偶然误差的正态分布 一、偶然误差的正态分布和标准正态分布 二、偶然误差的区间概率 第五节 有限数据的统计处理和t分布 一、正态分布与 t 分布区别 二、平均值的精密度和平均值的置信区间 三、显著性检验

§2-１ 定量分析中的误差 §2-２ 分析结果的数据处理 §2-３ 误差的传递 §2-４ 有效数字及其运算规则 §2-5 标准曲线的回归分析