数学上解薛定谔方程时,可以得到很多γ数学解, 而从物理意义上讲,这些数学解并不都是合理的, 并不是每一个数学解都能表示电子运动的一个稳定 状态。 为了得到合理的解,就要求一些物理量必须是量 子化的,从而引入三个量子数n、l、m。这三个 量子数不是任意的常数,而要符合一定的取值。 因此,所谓解薛定谔方程,就是解出对应一组 n、l、m的波函数nm及相应的能量En,一般 我们就用它来描述原子中电子的运动状态

数组是一种非常重要的构造类型。它是由若干个具 有相同数据类型的变量按一定的存储顺序组成的,每一油个变量称为一个数组元素。数组元素用数组名及下标来唯一确定。本章通过C程序实例分析着手,使读者能够 掌握数组的定义及引用方法,并能够应用数组解决实际同题

◼ 代数系统定义 ◼ 同类型与同种的代数系统 ◼ 子代数 ◼ 积代数

第一节 总体及其样本 第二节 次数分布 第三节 平均数 第四节 变异数 第五节 理论总体（群体）的平均数和标准差

一、零件图的工艺分析 数控镗铣、加工中心对零件图进行工艺分析的主要内容包括： 1． 选择数控镗铣、加工中心的加工内容 数控铣床、加工中心与普通铣床相比，具有加工精度高、加工零件的形状复杂、 加工范围广等特点。但是数控铣床价格较高，加工技术较复杂，零件的制造成本也 较高。因此，正确选择适合数控铣削加工的内容就显得很有必要。通常选择下列部 位为其加工内容：

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

Section 2.1 Data and Data Type 数据与数据类型 Section 2.2 次数分布表 Section 2.3 次数分布图 Section 2.4 平均数 Section 2.5 变异数

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

概论论与数理统计 习题参考解答 习题一 8.掷3枚硬币,求出现3个正面的概率 解:设事件A={出现3个正面 基本事件总数n=23,有利于A的基本事件数nA=1,即A为一基本事件, 则P(A)=A==-=0.125 238 9.10把钥匙中有3把能打开门,今任取两把,求能打开门的概率 解:设事件A={能打开门},则A为不能打开门 基本事件总数n=C1o,有利于A的基本事件数n==C2