关于中学生的原子、分子心智模型的研究

学生对于科学概念的认识被称为学生的心智模型。本研究探讨了学生关于原子、分子2个概念的心智模型。研究采用半结构的访谈法,访谈对象是初三、高一和大学一年级的学生。文章从2个方面对研究结果进行了分析：学生关于原子模型的认识、学生对于原子、分子的描述。文章最后对研究结果进行了讨论。     

Solubility of oxygen in aqueous sodium carbonate solution at pressures up to 10 MPa

The solubilities of oxygen in 0.2, 0.5, 0.7 and 1.0 M Na₂CO₃ solution have been measured at 300.15 K and under pressures up to 10 MPa using a magnetically stirred autoclave and a direct sampling technique. The accuracy of apparatus was verified by duplicating the solubility of oxygen in pure water in literature. The experimental data of the solubility of oxygen in aqueous sodium carbonate solution were shown that the solubility of oxygen increases with increasing pressure and decreases with increasing salt concentration due to salting-out effect. The experimentally measured data were satisfactorily compared with the predicted values by our model based on non-primitive mean spherical approximation (MSA) and perturbation theory.     

Calculating thermodynamic properties from perturbation theory: II. An analytic representation for the square-well chain fluid

An analytic representation of thermodynamic properties of the freely jointed square-well chain fluid is developed based on the thermodynamic perturbation theory of Barker–Henderson, Zhang and Weitheim. By using a real function expression for the radial distribution function and incorporating structural information for square-well monomer of TPT1 model, an analytic expression for the Helmholtz energy of square-well chain fluid is expanded from Zhang’s analytic expressions for thermodynamic properties of square-well monomer. The expression leads to good predictions of the compressibility factor, residual internal energy and constant-volume heat capacity for 4-mer, 8-mer and 16-mer square-well fluids when compared with the Monte Carlo (MC) simulation results. The incorporating structural information for square-well dimer of TPT-D model is also calculated. To obtain the constant-volume heat capacity needed, NVT MC simulations were performed.     

应用结构异质性阈模型定位阈性状基因位点:I理论研究(英文)

结构异质性是在定位阈性状基因位点过程中普遍存在的一个问题 .例如 ,数量遗传学家通常根据连锁分子标记推断性状位点基因型 ,由于性状位点基因型的不确定性 ,一个亲折方差组分被引入阈模型 .针对这个问题 ,我们提出了一个新颖的统计模型并推广到多阈值性状 .在这篇理论文章中 ,我们给出了详细的理论推导和计算策略     

基于遗传算法的生产批量优化问题

本文针对生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的最优的能力约束生产批量问题,建立基于遗传算法的数学模型,通过模拟试验及实际问题的计算验证了算法的可行性。     

灰色预测模型在汇率分析中的应用

首先建立IM（1,1）预测模型,在此基础上再使用马尔科夫预测方法,构造出一种全新的预测方法,应用于汇率的预测与控制中。     

Kerr效应对非简并双光子J—C模型中光场相位的影响

应用Pegg-Barnett相位理论研究了高Q Kerr介质腔中的二能级原子与双模光场相互作用系统中光场相位的演化特性,通过计算光场的相位几率分布函数,频率漂移量以相位涨落,分析讨论了Kerr效应对光场相位性质的影响。     

模型化学的创立及科学方法研究

回顾了和分析了模型化学的创立过程,并运用科学认识论和方法论总结了其方法特点及历史启示,对于探索未来化学新领域具有重要意义。     

Modelling silicosis: Existence,uniqueness and basic properties of solutions

We present a model for the silicosis disease mechanism following the original proposal by Tran et al. (1995), as modified recently by da Costa et al. (2020). The model consists in an infinite ordinary differential equation system of coagulation–fragmentation–death type. Results of existence, uniqueness, continuous dependence on the initial data and differentiability of solutions are proved for the initial value problem.     

融合学习模型的岩石光谱特征自动分类

岩石光谱综合反映了岩石的物理化学性质、成分及其结构构造。岩石光谱数据已被应用于岩石分类的研究,但是不同于矿物光谱,岩石光谱并无标准数据库,且受较多干扰因素影响,例如矿物组分、结构构造、化学成分、风化力度,测量仪器的误差等。传统岩石光谱分类模型先是对岩石光谱进行预处理排除干扰,然后采用不同方法对部分光谱特征分析,以达到分类目的。但对光谱数据特征遗失较多,使得分类准确率低下且操作过程繁琐、效率不高。因此,建立一个简单、快速、准确的岩石光谱自动分类模型具有重要意义。机器学习能够对获得的所有数据进行学习,不存在遗漏,大大提高了分类精度,且是对原始数据直接操作,不需预处理,简化流程。为此,选取辽宁兴城地区作为研究区,采集了若干种典型岩石样本,利用美国ASD便携式光谱仪实测光谱,最终获得608条数据,依据岩石光谱特征分为三类进行研究。首先利用决策树(DT)及决策树的升级模型--随机森林（RF）对数据进行分类,但当数据噪音较大时随机森林容易陷入过拟合;因而利用对异常值不敏感的K-最近邻（KNN）建模,但KNN需要对每个样本都考虑,数据量大时计算量会很大,效率不高;所以通过支持向量机（SVM）来提升分类准确率。从实验结果可以看出,4种分类模型的准确率排序为：SVM>KNN>RF>DT。为进一步提高岩石光谱特征的自动分类精度,采取了融合多个不同模型的办法,即对不同模型的分类结果进行投票,选择投票最多的作为最后分类结果。由于硬投票可在一定程度上减少过拟合现象的发生,更加适合分类模型,所以利用硬投票法融合了RF、KNN与SVM三个机器学习模型,最终的分类准确率可达到99.17%。综上所述,基于融合学习模型进行岩石光谱特征自动分类是切实可行且准确高效的。