二次微分简易示波伏安法用于大豆甙元及其衍生物清除超氧阴离子自由基的研究

用二次微分简易示波伏安法研究了大豆甙元及其衍生物3′-大豆甙元磺酸钠对邻苯三酚自氧化产生超氧阴离子自由基(O2^- .)的清除作用，并计算了两种抗氧化剂对O2^- .清除作用的IC50。试验结果表明，大豆甙元和3′-大豆甙元磺酸钠对O2^- .。均有一定的清除作用，清除能力3′-大豆甙元磺酸钠大于大豆甙元，其原因与3′-大豆甙元磺酸钠分子的共轭程度高和分子内氢键的形成有关。与检测自由基的其它方法相比，该方法用于某些化学反应检测有其独特的优越性。     

锂离子二次电池碳负极材料的改性

作为锂离子二次电池的碳负极材料，其改性方面的研究内容主要有：引入非金属元素，引入金属元素，处理表面及其它方面。纺入的非金属元素有硼，硅，氮，磷和硫。引入的金属元素有钾，铝，镓和钒，镍，钴，铜，铁等过渡金属元素。表面处理的方法包括氧化，形成表面层等。     

高效液相色谱法测定橡胶促进剂TBBS

采用反相高效液相色谱法（HPLC）测定了橡胶促进剂N－叔丁基－2－苯并噻唑次磺酰胺（TBBS）的纯度，标准偏差小于0．3。     

全自动凯氏定氮仪测定已内酰胺中挥发碱

工业用已内酰胺挥发碱的测定采用的是GB／T13255．4-1991规定的方法。该方法原理是在碱性介质中，蒸馏出挥发碱，用过量的盐酸标准溶液吸收，以甲基红-次甲基蓝乙醇溶液为指示剂，用氢氧化钠标准溶液反滴定，根据空白消耗的氢氧化钠标准溶液与试样消耗的氢氧化钠标准溶液之差来计算挥发碱的含量。但该方法准备工作非常繁琐，用于蒸馏的玻璃仪器接口多极易漏气，造成结果降低。     

聚1-氨基蒽醌在二次锂电池正极材料中的应用

采用化学方法合成聚1-氨基蒽醌并用于二次锂电池正极材料,通过红外光谱、扫描电镜、粒度测试、循环伏安以及充放电测试等方法对材料的官能团结构、微观形貌、颗粒大小以及电化学性能等进行了研究与分析.实验表明,与金属锂组成二次锂电池后,聚1-氨基蒽醌达到了218.3 mAh•g－1的首次放电容量,经过25次循环后仍可保持较高的充放电效率.由于材料具有较高的能量密度且不含对环境有污染的元素S,因此是二次锂电池非常有希望的正极材料.     

覆氧或氧离子轰击下固体表面二次正离子发射的研究

通过对离子轰击下固体表面电离过程重新考虑认为，在固体表面覆氧或氧离子轰击下除表面原子的直接电离外，激发态双原子间电子交换和断键亦起重要作用。在此基础上修正了局部热力学平衡模型，得到了一个包含各类离子内配分函数、电离能、金属－氧原子键断键能以及表面金属原子与氧原子结合份数等参数决定的新电离几率分析表达式。应用该分析表达式解释了金属表面覆氧、氧离子轰击金属、化合物半导体表面二次离子发射中氧增强效应、充氧量对二次离子发射的影响及其基体效应等实验现象。并由此得到了元素相对灵敏度因子的分析表达式，对化合物半导体及一些陶瓷材料表面二次离子质谱分析中元素灵敏度因子随元素电离能变化曲线给予了相应的物理解释。     

一个求解广义圆锥互补问题的无导数光滑算法

本文研究了一个求解广义圆锥互补问题的无导数光滑算法.利用光滑函数将广义圆锥互补问题等价转化成一个光滑方程组,然后再利用牛顿法求解此方程组.该算法采用了一种新的非单调无导数线搜索技术,并且在适当条件下具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

某些子群介于正规与反正规之间的有限群北大核心CSCD

有限群G的子群H称为G的BNA子群,若对任意的x∈G有H^(x)=H或x∈.若有限群G的所有素数阶和4阶循环子群都是G的BNA子群,则称G为CBNA群.本文主要刻画CBNA群的结构,并且给出所有真子群都是CBNA群的完全分类.     

集值映射的(C,ε)-超次微分和集值优化问题的最优性条件北大核心CSCD

本文研究了集值映射的(C,ε)-超次微分.首先,引进了集合的(C,ε)-超有效点,呈现了(C,ε)-超有效点的一些性质和等价刻画,在(C,ε)-超有效性意义下,获得了集值优化问题的标量化定理.其次,定义了集值映射的(C,ε)-超次微分,研究了(C,ε)-超次微分的存在条件,建立了用(C,ε)-超次微分刻画的Moreau-Rockafellar定理.最后,作为应用,建立了涉及(C,ε)-超次微分的集值优化问题的最优性条件.本文获得的结果统一和推广了一些文献中用超次微分或ε-超次微分刻画的结果.     

带五次项的非线性Schrödinger方程的守恒差分格式

本文研究带有五次项的非线性Schrödinger方程初边值问题的有限差分法,其中方程中二阶偏导数项的系数、五次项的系数及初值满足下面的条件（1.6）.针对此问题,我们研究了一个守恒差分格式,在条件（1.6）下,差分解的$L^{\infty}$模先验估计被得到.在此基础上,我们得到了差分解最优$L^2$模的误差估计.