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《物理化学》课程PPT教学课件(电子教案)第八章 可逆电池的电动势及其应用
文档格式:PPT 文档大小:4.06MB 文档页数:113
一、可逆电池和可逆电极 二、电动势的测定 三、可逆电池的书写方法及电动势的取号可逆电池的热力学 四、电动势产生的机理 五、电极电势和电池的电动势 六、浓差电池和液体接界电势的计算公式电动势测定的应用 七、生物电化学
河南师范大学:《物理化学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 可逆电池
文档格式:PPT 文档大小:1.64MB 文档页数:77
9-0电化学的基本概念 9-1可逆电池和不可逆电池 9-2可逆电池的表示方法和电池电动势的测定 9-3可逆电池的热力学 9-4电极一溶液界面电势差 9-5电极电势的 Nernst方程 9-6可逆电极的种类 9-7各类电池电动势的计算 9-8液体接界电势与盐桥 9-9电池电动势测定的应用
北京化工大学:《物理化学》课程电子教案(PPT教学课件,工科化工专业)第五章 化学平衡 Chemical equilibrium
文档格式:PPS 文档大小:1.65MB 文档页数:55
§5-1化学反应的吉布斯函数变化 §5-2理想气体反应等温方程及标准平衡常数 §5-3理想气体反应平衡常数与平衡组成 §5-4标准摩尔反应吉布斯函数计算 §5-5温度对标准平衡常数的影响 §5-6压力和反应物组成对平衡的影响 §5-7同时平衡反应 §5-8真实气体反应平衡 §5-9混合物溶液反应平衡
煤表面与高分子作用机理的量子化学研究
文档格式:PDF 文档大小:457.22KB 文档页数:3
选择不同煤阶的煤分子结构模型,结合量子化学方法,对煤分子中各原子的电子云分布进行计算.根据计算结果,分析了高分子在煤粒表面的吸附机理,解释阴离子型高分子在带负电的煤粒表面的吸附原因
SrTiO3的缺陷化学
文档格式:PDF 文档大小:646.22KB 文档页数:5
系统分析了有关SrTiO3的缺陷化学的文献报道,在此基础上给出了未掺杂、受主和施主掺杂SrTiO3的缺陷反应方程、平衡常数、各种缺陷的生成自由能和生成焓.由此可以计算和预测SrTiO3主要点缺陷的浓度
河南师范大学:《物理化学》课程教学资源_第三章 溶液(Solution)
文档格式:PDF 文档大小:302.78KB 文档页数:15
(1)理解拉乌尔定律与亨利定律 (2)溶液中组分的化学势公式,明确标准态的选择:活度与活度系数 (3)掌握理想液态混合物的通性,稀溶液依数性公式推导及计算
《燃烧理论与应用》第五章 反应系统的化学和热力学分析
文档格式:PPT 文档大小:578.5KB 文档页数:38
第二章回顾了仅仅考虑初始和终止状态时的反应系统热力学。 本章把第四章的化学动力学知识和热力系统的基本守恒原则(如质量、能量守恒)结合起来。 描述系统从开始反应状态到最后形成状态的具体过程,系统既可以处于平衡状态,也可以处于不平衡状态。即:计算系统反应从开始到结束不同时间的温度和各种成分的浓度
长沙理工大学:《分析化学》课程教学资源(课件讲稿)第五章 配位滴定法
文档格式:PDF 文档大小:3.28MB 文档页数:57
第一节 配位滴定基本理论 第二节 配合物的稳定常数 第三节 外界条件对EDTA与金属离子配合物的稳定性的影响 第四节 金属离子指示剂 金属离子指示剂及特点 指示剂配位原理 指示剂应具备的条件 常用金属离子指示剂 第五节 配位滴定的基本原理 配位滴定曲线 化学计量点时金属离子浓度的计算 配位滴定曲线与酸碱滴定曲线比较 影响配位滴定突跃大小的两个因素 指示剂变色点金属离子浓度的计算 第六节 滴定条件的选择
中国石油大学(华东):《结构化学》课程电子教案(教学课件)第四章 分子结构
文档格式:PDF 文档大小:3.95MB 文档页数:87
• 价键理论:传统概念(成键、杂化……) • 分子轨道理论:现代理论与计算化学的基础 • 同核双原子分子 • 异核双原子分子 • 多原子分子
中国科学技术大学:《人工智能基础》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 14 Reinforcement Learning
文档格式:PDF 文档大小:3.33MB 文档页数:99
背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测(Monte Carlo Prediction) 蒙特卡洛控制(Monte Carlo Control) 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测(TD Prediction) 时序差分控制(TD Control) Sarsa:on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning
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