关于感生电动势计算问题的分析

产生感生电动势的非静电力为感生电场力, 它是感生电场对电荷的作用力, 而感生电场及非闭合回路 感生电动势的计算是大学物理中较难理解的问题. 通过对一道计算感生电动势的问题进行分析, 得到了3种解决问 题的方法, 加深了学生对感生电场及感生电动势计算的理解和掌握     

双官能度引发剂引发苯乙烯聚合微观动力学

采用 2 ,5 二甲基 2 ,5 二己酰基过氧化己烷 (DMDEHPH)为引发剂 ,在 5 5～ 80℃下引发苯乙烯聚合 .通过研究影响聚合速率的各种因素 ,得出了聚合速率对单体浓度和引发剂浓度的级数分别为 1 0和 0 5次、聚合活化能为 92 0kJ mol、引发效率为 0 5 5± 0 0 3.温度一定 ,引发效率随引发剂浓度的增加而减小 .求得 6 0和70℃下DMDEHPH向引发剂的链转移常数分别为 0 0 37和 0 0 4 8、向单体的链转移常数分别为 0 5 9× 10 - 4和0 75× 10 - 4.     

利用复积分计算实积分

在物理学研究中,需要计算一些特殊实积分,这些积分按实积分计算比较麻烦,有些甚至不可能,但化为复积分,运用柯西积分定理及留数定理来计算简捷方便.给出了用复积分计算物理学中狄利克雷积分、菲涅耳积分、欧拉积分及开普勒积分等几种特殊实积分的方法.     

量子点在生物检测中的应用

过去十几年里,量子点从材料科学到生命科学、从基础研究到实际应用都开展了广泛的研究。 量子点在生物成像、光治疗、药物/基因转运、太阳能电池等领域均具有广泛的应用。 通过调节量子点的表面性质,实现量子点与细胞相互作用的可控性是一个关键的问题。 伴随着量子点潜在毒性问题的产生,纳米毒性成为纳米材料安全性评估的重要指标,并且受到科学家们的高度关注。 本文综述了量子点的特性、细胞生物学应用及在生物医药领域相关的细胞毒性研究,并展望了量子点的未来发展趋势。     

罗丹明B与基因共负载纳米粒子的制备与性能

药物/基因共负载的智能微载体的制备是肿瘤多元复合治疗的关键科学问题。本文以疏水性荧光染料罗丹明B为模型药物,采用聚乙烯亚胺－接枝－胆固醇两亲聚合物作为药物载体,成功制备了罗丹明与基因共负载的超分子组装体。通过组装条件的调控,获得了尺寸为150 nm、表面电位33 mV的球形纳米粒子,并依然具有很好的DNA缔合特性。细胞培养结果表明：表面正电荷的罗丹明与基因共负载纳米粒子很容易被细胞内吞,并能有效转染细胞,为高效安全的药物/基因共负载微载体的制备提供了切实可行的途径。 关键词 非病毒基因载体;超分子组装;药物/基因共负载     

基于阵列倏逝波荧光传感器的雌二醇免疫检测方法

近年来,环境内分泌干扰物愈来愈受到人们的关注。对其用传统的检测技术分析,过程复杂、耗时长、价格昂贵,因此急需发展灵敏度高、反应迅速快、价格低廉的检测手段。介绍了一种平面波导型阵列倏逝波荧光生物传感器,在对系统光路参数进行模拟优化的基础上,可实现24个传感位点的同步、快速、灵敏检测。基于此阵列倏逝波荧光传感器,运用间接竞争免疫检测模式,优化并建立环境内分泌干扰物雌二醇的标准检测条件。实验结果表明,入射角在61.8°时,系统灵敏度最高。该方法对雌二醇检测线性检测区间为0.08~2.52 μg·L-1,检测限为0.05 μg·L-1,半抑制浓度为0.46 μg·L-1,完成单次样品的检测时间为20 min。利用该传感器对污水处理厂出水进行加标回收测试,回收率在84%~120%之间,相对标准偏差小于15%,表明该方法能够用于实际水体中雌二醇的快速检测。     

关于Smarandache LCM对偶函数的一个方程

对任意的正整数n,Smarandache LCM对偶函数SL*(n)定义为最大的正整数k,使得lcm(1,2,…,k)整除n,其中lcm(1,2,…,k)表示1,2,…,k的最小公倍数.本文的主要目的是运用初等及解析方法研究SL*(n)方程的可解性,最后给出了方程的所有正整数解.     

《解析几何》中基于Matlab的可视化辅助教学研究

空间想象能力是在几何学习中需要培养的一种重要能力。对于生活中常见的一些几何体,我们可以直观感受。但对于一些较为复杂、抽象、在生活中并不常见的几何形状,有时候仅靠空间想象能力来认识图像就显得比较困难。因此,辅助其它工具将一些几何图形的形成过程动态地呈现给大家就显得尤为重要。Matlab是一款具有较强功能的数学常用软件,它不仅可以快速解决数学中的数值计算问题,还能够准确描绘出各种图像。本文针对大学《解析几何》教材中常见的平面和空间曲线,通过Matlab程序实现了这些曲线的可视化教学。     

改进的神经网络模型在水文模拟中的应用

将BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法耦合起来,建立BK(BP-KNN)模型,该模型以前期模拟流量和相应影响要素作为BP神经网络的输入,出口断面流量作为网络输出,对产汇流过程进行模拟;采用K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差和相应影响要素对网络输出进行修正,实现了非实时校正模式下的连续模拟。根据BK模型的计算流程将其参数分为3个层次,各层次分别使用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优选,提高了模拟精度、优化效率和网络泛化能力。分别将新安江模型的产流、产流分水源计算模块与BK模型相耦合,建立 XBK (Xinanjiang runoff production-BK) 和 XSBK (Xinanjiang runoff production and separation-BK)模型,在呈村等3个不同类型的流域应用新安江模型、BK模型、XBK模型和XSBK模型进行模拟精度比较,结果表明改进的模型模拟精度更高,较好地解决了神经网络模型在水文模拟中存在的问题。     

基于改进灰色模型的建筑能耗预测研究

针对公共建筑逐月能耗呈现周期性震荡的特点,提出一种基于改进灰色模型的建筑能耗预测方法.在传统灰色模型(grey model,GM)的基础上,对建筑能耗的历史数据进行三角变换法处理,较好地解决了震荡序列的模拟和预测;引入弱化缓冲算子改善原始数据序列变化率较大时TGM模型的预测效果.将弱化TGM预测模型应用于各类建筑物的能耗预测,取得较为满意的结果.