以上仅考虑了单个力学量的测量值和测量几率,两个或两个以上力学量的测量有什关 系? 在任意态v),力学量A的不确定度由方差决定 (△4)=w(a-(4)y)=),其中12=(-(4)y) 力学量B的不确定度由方差决定 (△B)=(B-(8)l)-gg),其中g)(2-)v A,B两个力学量的不确定关系由(④△)(△B)描述

人教A版高中数学必修5第三章 不等式3.4 基本不等式课件(2)

SiC作为一种综合性能优异宽禁带半导体，在金属氧化物半导体场效应晶体管中具有广泛的应用。然而SiC热氧化生成SiO2的过程具有各向异性，导致不同晶面上的氧化速率差异较大，这会对半导体器件的性能产生不利影响，因而研究SiC各个晶面上SiO2的生长规律尤其重要。建立有效合理的动力学模型是认识上述规律的有效手段。本文从反应机理和拟合准确度两方面对目前具有代表性的改进的Deal-Grove模型（Song模型和Massoud经验关系式）以及硅碳排放模型（Si?C emission model）进行系统研究和比较。在此基础上，分析已有模型的优缺点，提出本课题组建立的真实物理动力学模型应用的可能性，为SiC不同晶面氧化动力学的准确描述提供进一步优化和修正思路

(In, Co)共掺的ZnO薄膜（ICZO薄膜）在100 ℃下通过射频（RF）溅射沉积至玻璃基板上。沉积过程采用In、Co、Zn三靶共溅射。通过调节靶功率，获得了不同In含量的ICZO薄膜。研究了不同In含量下薄膜电学性质和磁学性质的变化。分别使用扫描电子显微镜（SEM）、高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）、原子力显微镜（AFM）、电子探针扫描（EPMA）、X射线衍射仪(XRD)、霍尔测试（Hall measurement）和振动样品磁强计（VSM）对薄膜的成分、形貌、结构、电学特性和磁学特性进行了表征和分析。详细分析了薄膜中载流子浓度对磁学性质的影响。实验结果表明，随着薄膜中In含量的提高，薄膜中载流子浓度显著提高，薄膜的导电性得到优化。所有的薄膜均表现出室温下的铁磁特性。与此同时，束缚磁极化子（BMP）模型与交换耦合效应两种不同的机制作用于ICZO半导体材料，致使薄膜的饱和磁化强度随载流子浓度发生改变，并呈现在三个不同的区域

土壤是地球陆地表面能获得植物收获的疏松表层，是地球上大多数生物生长、发育和繁衍栖息的场所，更是人类生存和发展的基础，是人类工作的对象。同时，人类的生活、生产活动也对土壤本身产生影响，这既包括促进了土壤的形成和发展，也包括使土壤发退化和污染。 一个人几天不吃东西还可以活着，但是，几分钟不呼吸就会死亡。空气，就在我们身边，它虽看不见、嗅不到，但人类和一切生物都离不开它。由于世界人口剧增，工业高度发展，加之人们对保护自然生态环境的重要性认识不足，呼吸洁净空气已成了人类的奢望

第一节 三种基本渗流方式 第二节 单相不可压编液体的平面一维稳定渗流 第三节 单相不可压编液体的平面径向稳定渗流 第四节 油井的不完善性 第五节 稳定试井 第六节 单相流体滲流的微分方程

一切生命现象不能离开蛋白质,由于代谢更新,即使成人亦需不断合成蛋白质(约 400g/日)。蛋白质具有高度特异性。不同生物,它们的蛋白质互不相同。所以食物蛋白质不 能为人体直接利用,需经消化、分解成氨基酸,吸收后方可用来合成人体蛋白质

鞣制后的动物表皮，柔软、坚韧等性能，鞣制的方式不同出现光面和绒面效果。皮革的使用历史悠久，从涂油脂、烟熏、石灰浸制到铬鞣法。皮革主要有羊皮、牛皮、猪皮、蛇皮、鳄鱼皮等。皮革张幅有限，不同部位质地不同，在设计中多采用拼接和结构分割的手法来弥补。在制作中采用单张皮子裁剪，注重配色、避免皮革表面的伤残、合理节约的使用皮革。皮革服装的加工程序为：设计—纸样—样衣—样板—配皮—裁剪—缝制—熨烫—成衣。裁剪时用专用裁刀，缝纫机也和普通机器的压脚不同----塑料压脚，针距大。皮革的熨烫温度为90度—100度

我们在第一章就已经知道，推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验

推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面