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1范围 1.1本方法适用于饮用水、地面水及工业废水pH值的测定。 1.2水的颜色、浊度、胶体物质、氧化剂还原剂及较高含盐量均不干扰测定;但在pH小 于1的强酸性溶液中,会有所谓酸误差,可按酸度测定;在pH大于1;的碱性溶液中,因有 大量钠离子存在,产生误差,使读数偏低通常称为钠差。消除钠差的方法,除了使用特制 的低钠差电极外,还可以选用与被测溶液的pH值相近似的标准缓冲溶液对仪器进行校正
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1.试用A表示一个沿z方向的均匀恒定磁场B0,写出A的两种不同表示式,证明两者之 差是无旋场
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正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能
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两种方法分析: 一、基数效用论——边际效用分析法 二、序数效用论——无差异曲线分析法
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l、角度闭合差的分配与调整 方法一: (1)计算方位角闭合差:f=a终计算一a丝已知 (2)满足精度要求,若观测角为左角,则将fa反符号平均分配到各观测角上;若观测角为右角,则将f。同符号平均分配到各观测角上
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第一节 电网的纵联差动保护 第二节 平行线路横联差动方向保护 第三节 平行线路的电流平衡保护
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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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前章介绍了两样本均数比较的t检验。在医学科 学研究中,常常要通过多个样本均数比较来推 断各处理组间是否存在差别,此时若多次重复 使用ttest,会使犯第Ⅰ类错误(假阳性错误 )的概率增大,且脱离了原先的实验设计,将 多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数 的多次比较。若采用实验设计所对应的方差分 析同时分析多个样本均数的差别,则可避免以 上问题
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一、引言 二、差商及其性质 三、Newton插值多项式 四、小结
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标准化残差的正态概率图 Normal P-p Plot of Regression St Dependent Variable:肺活量
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