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《大学物理》课程PPT教学课件:第十五章 机械波(15.5)波的干涉
文档格式:PPT 文档大小:240KB 文档页数:7
一、波的叠加原理 几列波相遇之后,仍然保持它们各自原有的特征 (频率、波长、振幅、振动方向等)不变,并按照原来 的方向继续前进,好象没有遇到过其他波一样. □在相遇区域内任一点的振动,为各列波单独存在 时在该点所引起的振动位移的矢量和
《大学物理》课程PPT教学课件:第七章 气体动理论(7.8)气体的迁移现象
文档格式:PPT 文档大小:190.5KB 文档页数:5
在许多实际问题中,气体常处于非平衡状态,气 体内各部分的温度或压强不相等,或各气体层之间有 相对运动等,这时气体内将有能量、质量或动量从一 部分向另一部分定向迁移,这就是非平衡态下气体的 迁移现象
《大学物理》课程PPT教学课件:第四章 刚体的转动(4.6)经典力学的成就和局限性
文档格式:PPT 文档大小:118.5KB 文档页数:4
17世纪牛顿力学构成了体系.可以说, 这是物理学第一次伟大的综合.牛顿建立 了两个定律,一个是运动定律,一个是万 有引力定律,并发展了变量数学微积分,☆ 具有解决实际问题的能力.他开拓了天体 力学这一科学,海王星的发现就充分显示了这一点
《大学物理》课程PPT教学课件:第二章 牛顿定律(2.1)牛顿定律
文档格式:PPT 文档大小:277KB 文档页数:4
英国物理学家,经典物理 学的奠基人.他对力学、光学、 热学、天文学和数学等学科都 有重大发现,其代表作《自然 哲学的数学原理》是力学的经 典著作.牛顿是近代自然科学 牛顿《IsacNewton《奠基时期具有集前人之大成的 (1643-1727)贡献的伟大科学家
《工业微生物学》课程教学资源(课件讲义)第三章 微生物营养和生长(3/3)
文档格式:DOC 文档大小:913.5KB 文档页数:22
发酵是利用特定的一种或几种微生物的代谢活动,大量生产菌体或特定的代谢产在此过程中,需要保证没有其它杂菌的侵染,否,将可能产生以下一些不利的 (1)杂菌消耗培养基成分,造成生产水平下降 (2)杂菌菌体大量繁殖及其代谢产生某些化合物会造成目标产物提取的难度增大,如果污染杂菌有可能影响发酵液的过滤(滤速降低,滤渣含水量增高),也会使溶媒提取时易发生乳化现象;
《工业微生物学》课程教学资源(课件讲义)第三章 微生物营养和生长(2/3)
文档格式:DOC 文档大小:1.11MB 文档页数:23
微生物培养就是提供一个适宜特定微生物生长的理化环境,使其大量地繁殖。微 生物培养的目的各有不同,有些是以大量增殖微生物菌体为目标(如单细胞蛋白或胞 内产物),有些则是希望在微生物生长的同时,实现目标代谢产物的大量积累。由于培 养目标的不同,在培养方法上也就存在许多差别。让所需的微生物大量繁殖,并进而 产生大量目标代谢产物的过程称为微生物发酵,这尤其是指工业上大规模的微生物培 养
《大学物理》课程PPT教学课件:第十五章 机械波(15.5)波的干涉
文档格式:PPT 文档大小:240KB 文档页数:7
一、波的叠加原理 几列波相遇之后,仍然保持它们各自原有的特征(频率、波长、振幅、振动方向等)不变,并按照原来的方向继续前进,好象没有遇到过其他波一样.在相遇区域内任一点的振动,为各列波单独存在时在该点所引起的振动位移的矢量和
《大学物理》课程PPT教学课件:第十三章 电磁感应电磁场(教学基本要求)
文档格式:PPT 文档大小:65.5KB 文档页数:2
一、掌握并能熟练应用法拉第电磁感应定律和楞次定律来计算感应电动势,并判明其方向 二、理解动生电动势和感生电动势的本质.了解有旋电场的概念. 三、了解自感和互感的现象,会计算几何形状简单的导体的自感和互感 四、了解磁场具有能量和磁能密度的概念,会计算均匀磁场和对称磁场的能量 五、了解位移电流和麦克斯韦电场的基本概念以及麦克斯韦方程组(积分形式)的物理意义
西南交通大学:《电磁场与电磁波》前言
文档格式:PPT 文档大小:669.5KB 文档页数:15
电场和磁场 静止电荷产生的场表现为对于带电体有力的作用, 这种场称为电场。不随时间变化的电场称为静电场。 运动电荷或电流产生的场表现为对于磁铁和载流导 体有力的作用,这种物质称为磁场。不随时间变化的磁 场称为恒定磁场
《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第七章 微阵列芯片
文档格式:PDF 文档大小:397.92KB 文档页数:27
随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快
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