本节讨论有理数域上多项式的可约性,以及如 何求Q上多项式的有理根,由于f(x)与qf(x)在 Q[x]上的可约性相同。因此讨论f(x)在Q上的可约 性可转化为求整系数多项式在Q上的可约性

搭建了一套密闭建筑空间室内供氧实验装置,分别研究送氧口个数、送氧口管径、送氧流量及送氧方式的不同对建筑空间室内的富氧特性及富氧效果的影响.结果表明:送氧口个数、管径、流量及送氧方式不同时,氧气轴向最大浓度分布随轴向距离的增加呈递减趋势,且距离送氧口轴向距离0~0.55 m的范围内,氧气轴向浓度迅速降低;单送氧口时,送氧口管径及送氧流量不同时所形成的富氧范围大体呈扁椭圆形状,且送氧管径相同时送氧流量越大,富氧范围也越大;双送氧口竖直向前和相对45°方式进行送氧所形成的富氧范围接近\一头尖一头圆\的扇形,且竖直向前所形成的富氧范围比相对45°送氧所形成的富氧范围要大;采用双送氧口相背45°方式进行送氧时,管径为6 mm的双送氧口所形成的富氧范围大体呈2片扇叶形状;管径为10 mm的双送氧口所形成的富氧范围大体呈2个半圆形状;总送氧流量为1 m3·h-1时,6 mm管径的双送氧口相背45°送氧范围最大,10 mm管径的双送氧口竖直向前送氧范围最小;相同的总送氧流量及送氧方式下,单送氧口竖直向前送氧所得到富氧面积比双送氧口竖直向前送氧所得到富氧面积大20%左右;相同的送氧口个数、送氧口流量及送氧方式下,管径为6 mm的送氧口所得到的富氧面积比管径为10 mm的送氧口所得到的富氧面积大60%左右

传统湿法炼锌工艺采用纯铝板作为阴极,但随着锌精矿品位的降低,电解液中杂质离子含量增大,造成阴极腐蚀消耗增加.本文以铝锰合金为研究对象,研究锰作为添加元素,与铝形成良好铝锰合金阴极材料的电化学行为,进一步提高铝阴极的耐蚀性和电催化活性.采用交流阻抗、阴极极化曲线、恒电流极化曲线、塔菲尔曲线等分析方法,探讨不同Mn元素含量对铝锰合金在40℃恒温条件,Zn2+ 65 g·L-1和H2SO4 150 g·L-1溶液中电化学行为的影响.研究结果表明:相比纯铝电极,添加Mn元素的铝锰合金电极的耐蚀性普遍提高,腐蚀电流均减小;随着Mn含量的增加,腐蚀电流逐步降低,腐蚀电位与Mn含量增加无明显变化规律;当Mn质量分数为1.5%时腐蚀电流达最低(1.11 mA·cm-2),腐蚀电位最小(-1.0954 V);零电势下,表观电流密度i0受Mn元素的添加影响显著,i0随Mn含量增加呈现出先增大后减小的趋势,在Mn质量分数1.5%时达到最大值3.7462×10-16 mA·cm-2,远大于纯铝电极4.8027×10-33 mA·cm-2,整体变化幅度明显,电极的电催化活性得到提高;不同电流密度下的析氢过电位和纯铝电极的整体接近,电化学过程均为电化学传质步骤控制.综合考虑电极材料的耐蚀性和电催化活性,含Mn质量分数1.5%的铝锰合金可作为理想的电积锌阴极使用

1.4 逻辑代数的基本定理 1.5 逻辑函数及其表示方法 1.6（1.7） 逻辑函数的卡诺图化简法 1.7（1.8） 具有无关项逻辑函数及其化简

一、多项式函数 1.定义:设f(x)=a+ax+…+anxn∈F[x],对 Vc∈F,数f(c)=a+ac++anc∈F称为当 x=c时f(x)的值,若f(c)=0,则称c为f(x)在 F中的根或零点。 2.定义(多项式函数):设f(x)∈F[x],对 Vc∈F,作映射f:

第二节幂级数 1幂级数的敛散性 1具有 形式的复函数项级数称为幂级数,其中 ,C和a都是复常数

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

一、优物模型的一般意义 (一)型的数学 将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数 u=f(x) x=(x1 x2,,)

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计