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101.
标度指数计算的即时性与准确性对相关时间序列的动力学结构突变分析至关重要,然而现有方法在即时性与准确性上一直无法兼顾.将小波分析方法与滑动移除窗口技术相融合,提出一种新的动力学结构突变检测方法——滑动移除小波分析法.通过选取不同的滑动移除窗口,分别对构建的线性、非线性理想时间序列进行动力学结构突变分析,结果表明不论是线性时间序列还是非线性时间序列,滑动移除小波分析能够准确地检测到序列的动力学结构突变点及突变区间,对于滑动移除窗口长度依赖性较小,具有很强的稳定性,而且在计算速度上明显优于滑动移除重标极差和滑动移除方差分析方法,将在大数据处理中具有一定的优势.同时分别对线性、非线性理想时间序列添加高斯白噪声,结果表明滑动移除小波分析具有很强的抗噪能力,能够准确地检测到加噪后序列的突变点.对佛坪站日最高温度实测资料的动力学结构突变的准确检测进一步验证了该方法的有效性.滑动移除小波分析法可为具有相关性的系统动力学结构突变的快速、准确检测提供一种途径. 相似文献
102.
对半掺杂氧化钴Pr0.5Sr0.5CoO3在居里温度附近的磁熵变进行了研究。研究表明,磁熵变的最大值依赖于外磁场强度;半高宽也与磁场强度有关;相对制冷能力与磁场强度几乎呈线性关系。另外,在不同的温度和磁场强度下测得的磁熵变能够重新标度为一条普适的曲线。依据该唯象的普适曲线,能够较准确的计算出在不同温度和磁场强度下磁熵变的大小。 相似文献
103.
在全温范围内应用的光纤陀螺,标度因数误差是其主要的误差之一。特别是在大角速率或者高精度应用时,光纤陀螺的标度因数误差甚至超过零偏漂移误差。在实际使用中,需对陀螺标度因数在全温范围内进行建模和补偿。对光纤陀螺标度因数误差机理进行详细分析后,提出了一种连续旋转的光纤陀螺全温标度因数快速建模补偿方法。基于单轴速率转台的连续旋转,可以自动快速完成标度因数全温建模且工程实现简单易行。更重要的是该方法可以有效识别标度因数在全温范围内的变化拐点,提高建模和补偿的精度。对比试验结果表明,采用此方法后能精确测得某型光纤陀螺全温工作的标度因数真实拐点为48℃,全温标度因数补偿精度优于15′10~(-6),较按照GJB2426-2004进行的多点测试后补偿提高10%左右。 相似文献
104.
无标度区间是时间序列在统计意义上存在分形自相似性的尺度范围,是交通流多重分形特征研究中的重要组成部分.为解决交通流多重分形研究中多重分形去趋势波动分析法(multi-fractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)缺乏有效识别无标度区间方法的问题,本文在分析算法过程中交通流波动函数对数曲线突变点性质的基础上,结合传统无标度区间识别方法的构建思想,建立基于MF-DFA算法的无标度区间自动识别方法.以北京市二环快速路外环方向的部分道路为例开展实例研究,通过与传统无标度区间识别方法的结果对比,验证新方法的有效性.研究结果表明:本文方法能自动识别交通流多重分形无标度区间,且稳定性好;案例研究可知交通流短时间内波动较小、自相似性较强,随着研究时间段变长、交通流波动逐渐变大,自相似性逐渐消失,进一步解释了交通流无标度区间的有限性. 相似文献
105.
建立非线性择优连接非均齐超网络演化模型,研究非均齐超网络演化机制和拓扑性质.使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,给出超网络超度的特征方程.利用超度特征方程不仅证明网络稳态平均超度分布存在,而且获得超度分布的解析表达式.分析表明这个网络具有"富者愈富"现象.仿真实验和理论分析相符合.随着网络规模的增大,这个动态演化的非均齐超网络的超度分布表现出拉直指数分布的特征,而不一定是幂律分布.结果表明"富者愈富"不一定导致幂律分布. 相似文献
106.
3标度层次分析法下盘锦人口预测方法的优选 总被引:1,自引:0,他引:1
基于目前我国人口数量预测方法繁多,优缺点不一的现状,以盘锦市1978~2008年人口数据为基础,分别采用曲线回归、GM(1,1)与等维递补灰色模型、BP神经网络与RBF神经网络、马尔萨斯模型与费尔哈斯模型、宋健模型与Leslie矩阵方法分别对盘锦市2030、2050、2070、2090年人口进行预测,并根据预测结果设置了盘锦市人口预测方法的多目标定量优选体系,并采用Matla,b2009b软件运用3标度层次分析法方法进行了预测方法的优选.优选结果显示在盘锦市人口预测中,径向基网络(RBF)为最优方案. 相似文献
107.
108.
109.
利用Monte-Carlo模拟研究了全局耦合网络上扩散限制的不可逆聚集-湮没过程的动力学行为. 在系统中, 同种类集团相遇, 将发生聚集反应; 不同种类的集团相遇, 则发生部分湮没反应. 模拟结果表明:1) 当两种粒子初始浓度相等时, 系统长时间演化后, 集团浓度c(t)和粒子浓度g(t)呈现幂律形式, c(t)~t- α和g(t)~t-β, 其中幂指数α 和β 满足α=2β 的关系, 且α=2/(2 + q); 集团大小分布随时间的演化满足标度律, akt)=k-τt-ω\varPhi (k/t^z), 其中τ≈-1.27q, ω≈(3 + 1.27q)/(2 + q), z=α/2=1/(2 + q); 2) 当两种粒子初始浓度不相等时, 系统经长时间演化后, 初始浓度较小的种类完全湮没, 而初始浓度较大的那个种类的集团浓度cA(t)仍具有幂律形式, cA(t)~t-α, 其中α=1/(1+q), 其集团大小分布随时间的演化也满足标度律, 标度指数为τ≈-1.27q, ω≈(2 + 1.27q)/(1 + q)和z=α=1/(1 + q). 模拟结果与已报道的理论分析结果相符得很好. 相似文献
110.