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101.
从数值计算角度研究M/M/c休假排队系统稳定状态的概率分布.采用GMRES方法求解概率分布向量所满足的大型线性方程,构造了一个循环预处理算子加速GMRES方法的收敛.数值实例验证了该算法的优越性.  相似文献   
102.
多组分聚合物体系的动态流变行为与其相行为的关系   总被引:3,自引:1,他引:2  
对多组分聚合物体系相行为所采用的常规研究方法都存在不可避免的缺陷。而用动态流变学方法研究具有独特的优点,其理论依据是:对具有临界相行为(LCST、UCST)或微相分离行为的多组分聚合物体系,在小应变状态下的动态流变行为对体系在相分离过程中形态和结构的形成与演化极其敏感,非均相结构的产生使体系在长时松弛区域表现出与均相聚合物体系不同的粘弹松弛行为,即弹性显著增加、松弛时问明显增长以及时-温叠加原理失效,偏离经典的线性粘弹理论模型。本文综述了用Han曲线、Cole-Cole曲线、时-温叠加失效和G′-T曲线等动态流变学方法对多组分聚合物体系相行为的研究进展。  相似文献   
103.
以安徽产葛根药材为分析对象,选择Agilent ZORBAX SB-C18柱(4.6 mm×250 mm,5μm),甲醇-水梯度洗脱,流量为0.9 mL.min-1,检测波长为250 nm,柱温25℃,建立了葛根药材HPLC指纹图谱。结果表明,10批供试品的保留时间在60 min之内,共有18个典型的共有色谱峰。采用HPLC法获得的葛根药材指纹图谱稳定、可靠、重复性好,能较全面地反映葛根药材的内在质量,可用于葛根药材的质量控制。  相似文献   
104.
陈建新 《经济数学》2012,29(2):28-34
建立了需求不确定下两个竞争的生产商和一个强势零售商组成的具有产品再制造的闭环供应链模型.利用逆向归纳法对不同废旧品回收渠道下的模型进行分析,然后通过算例分析了不同模型的回收成本和新增回收率对零售价格、回收模式决策、供应链系统及成员期望利润的影响.结果表明:回收成本的增加导致生产商和系统的期望利润降低,零售商领头下只有在零售商负责回收的模式中,零售商的期望利润才是增加的;新增回收率的增加,可降低产品的零售价,增加供应链成员的期望利润,继而提高整个供应链系统的利润.  相似文献   
105.
吹扫捕集/色谱-质谱法测定植物叶片中的单萜烯类化合物   总被引:1,自引:0,他引:1  
植物叶片样品经甲醇浸提后, 用吹扫捕集/色谱-质谱法对其单萜烯含量进行了测定。对9种单萜烯甲醇浸提效率大于90%, 吹扫捕集效率大于99%, 甲醇中9种单萜烯含量在0.5~100.0μg/mL范围内质量浓度与响应值有很好的线性关系(r>0.99)。5 g鲜叶共用100 mL甲醇浸提并取20μL进样情况下, 9种单萜烯的方法检出限在1.1~2.7μg/g。方法简便, 可用于常温下叶片中单萜烯含量的快速准确分析。  相似文献   
106.
给出了对流—扩散方程的交替分组格式,并得到该方法的无条件稳定性及具有并行本性兼顾的结果.能够适合在并行计算系统上使用.文中还进行了并行计算的数值实验.  相似文献   
107.
108.
大学物理实验考试改革初探   总被引:7,自引:0,他引:7  
本简单介绍大学物理实验教学改革中考试的改革,以提高大学物理实验课程的教学效果及学生的学习效果。  相似文献   
109.
产品价格和质量是消费者永恒的关注点。虽然多渠道给消费者带来了便捷的购物途径, 但是不同渠道的产品存在质量和价格分差异, 消费者在购买时须面对一个渠道、价格和质量的协调选择问题。本文提出了消费者对产品质量和价格偏好的双渠道定价决策模型, 并讨论了以制造商为领导者的分散决策和集中决策情形下的最优策略。比较了消费者偏好及产品质量水平对不同决策情形下的供应链决策的影响, 并通过设计收益共享契约机制实现了渠道的协调并证明了其有效性。研究表明:当产品质量在一定范围内时, 制造商和零售商可以获得最大利润;当消费者对质量的偏好逐渐增加时, 制造商的利润和零售商的利润随着消费者对质量的偏好提高而下降;制造商和零售商可以通过协调销售价格消除供应链的双重边际效应,从而实现供应链的协调。最后利用算例分析了消费者的质量、价格偏好对总利润的影响并给出了相应的管理启示。  相似文献   
110.
考虑退货可再销售的情况下,应用条件风险价值(CVaR),构建纳入不同风险偏好的报童模型,并给出了不同环境下的最优订货量.通过解析和数值仿真,进一步分析了决策者的风险偏好水平、产品退货率以及残值对最优订货量决策的影响.研究结果表明:最优订货量随着决策者风险追逐偏好水平的增加而增加,随着风险规避偏好水平的增加而减小;最优订货量随着退货率的增加而减小,随着产品残值的增加而增加.结合订货决策的实际特点,给出了不同环境下的最优订货量,为决策者提供了全面且动态的决策建议.  相似文献   
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