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沈阳药科大学:《仪器分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十四章 紫外——可见分光光度法(14.3-14.4)
文档格式:PPT 文档大小:1.4MB 文档页数:21
第三节 基本原理 一、Lamber-Beer定律 二、吸光系数和吸收光谱 三、偏离Beer定律的因素 四、透光率的测量误差 第四节 紫外分光光度计
天津农学院:《园艺植物科学研究导论》课程教学资源(PPT课件)第九章 方差分析
文档格式:PPT 文档大小:69KB 文档页数:8
当试验的处理数目K≥3时,不能直接应用t测验及u测验 的两两测验方法进行平均数假设测验的原因有三: 1.当有K个处理平均数时,将有[k(k-1)]/2个差数, 要对这诸多差数逐一进行比较测验,程序实为繁琐。 2.试验误差估计的精确度要受到损失。 3.两两测验的方法会随着K的增加而大大增加犯α错误 的概率
《水分析化学 Water Analytical Chemistry》课程教学课件(讲稿)第一章 绪论、水质指标和水质标准(Water Quality Index and Water Quality Standard)
文档格式:PPT 文档大小:177KB 文档页数:47
学习目的:掌握水质指标的基本概念和常见水 质指标。使学生了解分析化学是怎样的一门学 科,树立准确的量的概念。了解定量分析的过 程;误差的基本概念
《分析化学课后答案》模拟试题四(卷)
文档格式:DOC 文档大小:56KB 文档页数:6
一.填空题:(每空1分,共28分) 1.用0.100mol·-1HCl滴定同浓度NaOH的H突跃范围为9.7-4.3,若Cl和NaOH的浓度均增大10倍,则pH突跃范围是 2.对一般滴定分析的准确度,要求相对误差≤0.1%。常用分析天平可以称准到mg:
华南农业大学:《数值分析》 第三章 解线性方程组的直接法
文档格式:PPT 文档大小:1.16MB 文档页数:56
一、低阶稠密线性方程组 二、大型稀疏方程组 三、线性方程组AX=B的一般数值解法: 1.直接法:通过有限步精确运算求得方程组的精确解(存在舍入误差)。适用于低阶稠密方程组消元法·主元素法 2.迭代法:通过构造迭代方程组进行迭代
华南农业大学:《数值分析》 第八章 函数逼近
文档格式:PPT 文档大小:657KB 文档页数:27
第八章函数逼近 拟解决的问题: 1.计算复杂的函数值 2.已知有限点集上的函数值,给出在包含该点集的区间上函数的简单表达式 函数逼近—对函数类A中给定的函数f(x),记作f∈A要求在另一类简单的便于计算的函数类B中求函数B使p(x)与f(x)的误差在某种度量意义下最小。 本章只讨论逼近函数为m次的代数多项式pm(x)的情形
《现代控制系统 The Academy of Armored Force Engineering of PLA》第五章 反馈控制系统的性能(3/4)
文档格式:PPT 文档大小:197KB 文档页数:24
一) 了解常用的测试输入信号; 二) 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三) 熟练理解二阶系统的性能 四) 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五) 掌握阻尼比的估计方法 六) 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七) 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八) 理解控制系统性能指标的概念
北京大学:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(习题)部分思考题的参考答案
文档格式:DOC 文档大小:195KB 文档页数:5
第一章概论 3.基准试剂主体含量大于99.9%;高纯试剂杂质含量少;专用试剂指在某一特殊应用中无 干扰,如光谱纯、色谱纯。 6.标定c(NaOH)=0.05mol·-1时,草酸m=0.05×0.025×63=0.08g 0.0002 称量误差E=008=0.25%>0.1% 0.08 而m(邻)=0.05×0.025×204=0.26g
浙江大学:《数学建模概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 微分方程模型 3.2 Malthus模型与 Logistic模型
文档格式:PPS 文档大小:364.5KB 文档页数:17
为了保持自然资料的合理开发与利用,人类必须保持并控制生态平衡,甚至必须控制人类自身的增长。 本节将建立∏个迫的畄种群增长模型,以简略分析下这方离散化为连续,方3分析可以通过一些简单模型的便研究以根据生态系统的特征自行建美丽的大自然种群的数量本应取离散值,但由于种群数 量一般较大,为建立微分方程模型,可将种群数量看作连续变量,甚至允许它为可微变量, 由此引起的误差将是十分微小的
兰州大学:《经济预测与决策》课程教学资源(PPT课件)第三章 回归分析预测法
文档格式:PPT 文档大小:354KB 文档页数:68
第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测
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