本实验利用自制三线摆测量了圆盘的转动惯量，并与理论值比较，相对误 差为 7.7％；对几种可能造成误差的影响因素进行了探究，并尝试推导出了比简 化公式更精确实用的非线性条件公式

清华大学1998年研究生入学考试:物理化学试题 试题内容: 一、填空题(每空2分、共24分) 1、1mol理想气体经节流膨胀(即 Joule-omson-实验压力自P1降低到P2,此过程 的△A0,△U0。(填>,=或<) 2、298K时,HCl(g)的标准摩尔生成△fHm=231kJ/mol,hcl(g)的无限稀释摩尔溶 解焓(即11molHCK(g)溶于水形成无限稀薄溶液时的△H)为-75.13kJ/mol。若以b=b()但仍遵守亨利定律的溶液作标准态,则HCl(aq)的标准摩尔生成焓△fHm(HCI aq

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

物理实验、化学实验是物理课、化学课的重要环节数学实验同样是学好计算方法课必 不可少的一环 数学实验是指学生用自己编写的程序验证算式的正确性的实验·正确性包括稳定性和 收敛性两方面的内容,并都用“误差”作检验标准此外数学实验也含验证算法的复杂性 在数学实验里,该误差有时指计算值和理论值的差

提出了一种利用两相流Eulerian Wall Film(EWF)模型和自定义结露量公式相结合来预测样品表面相变行为及液膜变化的方法.首先利用自搭建环境实验箱开展结露物理实验,并分别基于两相流EWF模型与单相流模型进行仿真实验.结果表明,相对于单相流模型,EWF模型因考虑了相变过程而能够更加精确地模拟样品表面相变行为.然后通过自定义公式计算所得结露量与实测结露量的对比,验证了所提出结露量公式的正确性.最后在模拟与实测的温湿度曲线以及结露量吻合较好的前提下,模拟了样品表面液膜变化过程,过程中液膜呈现的形态与物理实验中原位摄像系统捕捉到的液膜形态初步吻合

用自制的气体吸附测试装置进行了在电场作用下镍薄膜吸附氮气和氢气的实验.氮气吸附实验结果表明,充电吸附和放电解吸过程中的电信号可准确表征气体的吸附情况.氢气吸附实验结果表明,电场可以有效提高镍电极对氢气分子的吸附作用,电场强度越大,氢气吸附量越大.在电场强度不变时,提高氢气压力会对氢气吸附量带来较弱的提高.在电场作用下,氢气分子会被极化,从而使氢气分子更容易被吸附,并且有助于形成氢团簇

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

一、孟德尔在豌豆杂交实验中研究了七对形状,并因此发现了普通使用的分离定律和自 由组合定律;尽管后来的许多杂交试验常发现一些与预期分离比偏离的结果。在回顾蒙 德尔的实验时,我们不得不承认:在他的实验中隐含着许多导致成功的“巧合”的因 素

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

动物学是研究动物的生命现象及其发生发展规律的科学。具体地说它既包括形态、解剖 的内容,也包括动物的新陈代谢、生长发育、衰老死亡、遗传进化、与环境的相互关系等内 容。动物学是人类在自然界生存斗争中对动物不断认识、利用与改造的知识总结,所以它是 来自人类的生产实践及科学实验