准晶体中八方晶系点群的对称性与矩阵表示

从理论上对准晶体中八方晶系各点群进行了研究.运用八方晶系各点群的极赤投影图,列出了各点群的所有对称操作;填出了固有点群822的群乘表.运用坐标变换和群论在自定义的八方坐标系中,推导出八方晶系点群所有对称操作的矩阵.这32个3×3矩阵的结构是相当简洁的,它们的矩阵元只有5种可能取值:0,±1,±2.其中2是反映八方晶系准晶体所具有的准周期性的特殊无理数.     

XY(H,Li,Na)分子基态的结构与势能函数

运用群论及原子分子反应静力学方法,推导了XY(H,Li,Na)分子基态的电子态及相应的离解极限.并采用密度泛函方法(B3LYP)和二次组态相互作用方法(QCISD)优化计算了XY(H,Li,Na)分子基态的平衡结构、振动频率和离解能.使用QCISD/6-311++G(3df,3pd)方法,对XY(H,Li,Na)分子基态进行了单点能扫描计算,采用最小二乘法拟合Murrell-Sorbie函数得到了相应的势能函数和与该基态相对应的光谱常数(Be,αe,ωe和ωexe),计算结果与实验数据符合得相当好.     

函数的图象与性质

本讲主要讨论函数图象的三种变换：平移、对称、翻折，并介绍如何利用函数的图象解题。     

一个仅在有限个点连续且可微的函数

本文构造了一个 n元实函数 f ( x1,… ,xn) ,这个函数定义在整个 n维空间 Rn。除了在任意指定的 m个点 P1,P2 ,… ,Pm 处连续且可微外 ,在其它点上皆不可微、皆不连续。不妨设 Pi 点的坐标为 ( ai1,… ,ain) ( i=1 ,… ,m)。定义 Rn上的实函数f ( x1,… ,xn) =D( x1,… ,xn) mi=1[ nj=1( xj-aij) 2 ]其中　D ( x1,… ,xn) =1　当 x1,… ,xn 全为有理数0　其它 ,则有如下命题命题 1 :f ( x1,… ,xn)仅在 P1,P2 ,… ,Pm 点连续。证明 :先证明 f ( x1,… ,xn)在 Pi 点连续。显然 f ( Pi) =0 ( i=1 ,… ,m)。当 P( x1,… ,xn)→ Pi 有 li…     

聚丙烯孔洞铁电驻极体膜的电极化及其电荷动态特性

根据栅控恒压电晕充电组合反极性电晕补偿充电法的实验结果计算出铁电驻极体的极化强度.结果说明，伴随着薄膜内孔洞气体的Paschen击穿，该铁电体的极化强度随栅压增加而显著上升.利用上述充电方法和热刺激放电(TSD)谱的分析讨论了这类空间电荷型宏观电偶极子，及与其补偿的空间电荷热退极化的电荷动态特性；阐明了这两类俘获电荷的能阱分布，即构成宏观电偶极子的位于孔洞上下介质层内的等值异号空间电荷分别被俘获在深、浅两种能值陷阱内，而位于薄膜表面层的注入空间电荷则被俘获在中等能值陷阱中. 关键词： 反极性电晕补偿充电法 铁电驻极体 充电电流 热刺激放电     

一类相空间中的准几率分布函数系

定义了一类相空间中的准几率分布函数系，这个准几率分布函数系直接建立在具有更加广泛意义的量子相空间Schr?dinger方程解的基础之上，其中定义_α=αp-i?q和_α=(1-α)q+i?p.发现了两个有趣的关系.(1)建立的量子相空间Schr?dinger方程的解实际上是对函数φ(λ)exp［i(1-α)qp］做窗口Fourier变换.(2)这个窗口函数g(λ)起着选择窗口形式的作用，而且不同的窗口对应着不同的分布函数.当g(λ)是一个代表Gauss窗的Gauss函数的时候，准几率分布函数就是一个类似于Husimi的分布函数f^HL_α(q,p)；当g(λ)是一个表示椭圆的复函数时，准几率分布函数就是一个椭圆分布函数f^E_α(q,p)；再在g(λ)为复函数的基础上附加α=0，就可得到标准序分布函数f^S(q,p)、反标准序分布函数f^AS(q,p)和Wigner分布函数f^W(q,p)，此时g(λ)表示高度为1/12π?而长度为λ的矩形窗. 关键词： 窗口Fourier变换 相空间 Wigner分布函数     

火焰原子吸收光谱法测定生物样品中锌、铜和锰

生物样品经消化处理后,用火焰原子吸收光谱法测定样品中锌、铜和锰的含量,平均加标回收率为97.3%-102.4%,相对标准偏差(RSD)为0.65 %-1.40%.锌、铜和锰在给定范围内呈现良好的线性关系,相关系数分别为0.9994、0.9994和0.9983,方法简便,快速,结果可靠.     

基于校园网的实验管理系统的设计

主要讨论了应用实验室管理系统的必要性,并从用户需求分析、系统总体设计、功能模块的设计等方面对B/S实验室管理系统的开发进行了详细的阐述。     

随机函数的几乎处处中心极限定理

设{X_n,n≥1}是独立同分布随机变量序列,EX_1=0,EX_1~2=1．设S_n=∑_i~n=1 X_i,T_N=T_N(X_1,…,X_n)是随机函数且T_N=AS_N+R_n．我们证明若supE|R_n|＜∞,R_n=o n~(1/2)a．s．或R_n=O(n~(1／2-2γ))a．s．(0＜γ＜1／8),则对随机函数T_n几乎处处中心极限定理(简记为ASCLT)和函数型几乎处处中心极限定理(简记为FASCLT)成立．由此作为推论,可得对U统计量、Von-Mises统计量、线性过程、移动平均过程、线性模型中误差方差估计、功率和、连续分布函数的乘积极限估计和分位点函数的乘积极限估计等均成立着ASCLT和FASCLT．