蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单

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针对龙芯CPU无对应高性能服务器芯片组的现状，设计开发了一种为龙芯CPU筛选芯片组的架构，并实现了一种龙芯CPU和芯片组适配的方法。提出了采用现场可编程门阵列（FPGA）串联在龙芯CPU和即将适配的多组芯片组之间的架构。借助于此架构，设计实现了在CPU和芯片组之间那些暂时不知如何处理的物理信号线的连接方法，设计了两者之间上下电时序配合的调试方法，设计实现了规避两者信号协议差异的方法。借助这种架构和这些方法能够实现同时筛选多款芯片组的目的，避免了以前需要设计多款主板进行适配的情况，节省了重复研发主板的成本；找到了可以适配龙芯CPU的高性能服务器芯片组；其芯片组规格参数和性能高于目前龙芯CPU所用的芯片组，开拓了其在服务器领域的应用

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1.初步了解折叠纸盒的特点与原材料。 2.了解折叠纸盒的主体结构、局部结构和特征结构。 3.掌握管式折叠纸盒结构设计,会设计管式折叠纸盒的平分角,掌握旋转角求解公式,掌握管式折叠纸盒的盒盖与盒底结构设计

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由牛顿——莱布尼兹公式,可以通过不定积分来 计算定积分.一般是将定积分的计算截然分成两步: 先计算相应的不定积分,然后再运用牛顿—莱布尼 兹公式代值计算出定积分.这种作法相当麻烦,我们 希望将不定积分的计算方法与牛顿——莱布尼兹公式 有机地结合起来,构成定积分自身的计算方法定 积分的换元法和定积分的分部积分法