气体超临界吸附研究进展

综述了近年来国内外学者对超临界气体在固体表面吸附的研究情况。指出了气体在临界温度以上吸附与临界温度以下吸附的不同之处;对现行的关于超临界气体的吸附理论研究进行了讨论,并在此基础上提出了研究中存在的总是及进一步的研究方向。     

最大泡压法测表面张力等温线的数据处理方法比较*

对乙酸、丙酸、正丁酸、2-甲基丁酸、3-甲基丁酸、正戊酸、正己酸、乙醇、丙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇、1,2-丙二醇等13种常用试剂在25 ℃下的表面张力数据拟合方法进行了比较,分析了图解法处理数据及多项式、一阶指数函数、幂函数、Shishkovsky经验公式拟合数据的优缺点。指出Shishkovsky经验公式拟合结果准确,受数据样本量影响小,是理想的表面张力数据拟合方法。     

原位拉曼光谱与X射线吸收光谱研究能源转换电催化反应

近年来,水分解、氧气/二氧化碳还原等电化学能源转换技术为解决全球能源短缺及环境问题提供了新的思路和方向.然而,对这些能源转换技术的反应机理及其催化剂的活性位点目前仍缺乏深刻的认识和理解,这限制了高效、稳定催化剂的开发,以致阻碍该类电化学技术的进一步发展.原位光谱技术的快速发展为解决上述问题提供了坚实的基础,其中拉曼光谱...     

利用MGI方法寻找锂离子扩散激活能的材料基因

锂离子电池的应用涉及了正负极和电解质等关键材料,材料中的锂离子扩散属于最核心的微观过程。通过实验测量和理论计算可以找到锂离子扩散激活能小的优秀材料,但是通过一个好的激活能参数,我们不能明确它的影响因素是什么,也无法实现优化现有材料和发现新的锂电材料的目的。本文利用材料基因组计划(MGI)的研究思路,利用第一性原理计算得到的40多种典型体系的激活能参数,结合能带结构特征的计算结果,并通过数据分析,明确了晶格结构中影响锂离子扩散激活能的因素,确定出价带宽度和价带中d电子轨道比例数等基因参数影响激活能的规律。这些结果反映了锂离子材料能带整体特征研究的必要性,也体现了MGI研究方法的优势和特点。     

聚噻吩的固相聚合及其应用

作为共轭聚合物的典型代表,因聚噻吩衍生物具有良好的稳定性和结构易改性,其在有机光电子领域、新能源等有重要的应用。而固相聚合作为一种环保、可大规模制备等优点,受到研究者的关注。本文主要总结了近年来聚噻吩及其衍生物的固相聚合反应单体分子设计、聚合研究机理以及相关应用的进展,并展望了未来的研究方向。     

有序介孔材料: 历史、 现状与发展趋势

有序介孔材料是指孔径在2~50 nm之间的多孔材料, 是一类具有均匀孔径、 高有序度纳米孔道和高比表面积的新材料. 在过去30年里, 有序介孔材料的研究取得了长足的进步, 在可控合成、 结构设计和调控及功能化等方面形成了系统的理论. 同时, 其应用领域也不断被拓展, 包括能源存储与转化、 催化、 生物医药和传感等方面. 本文首先回顾了有序介孔材料的发展历史, 简要介绍发展过程中“里程碑式”的研究工作; 然后根据构效关系总结了其在不同领域应用的最新进展; 最后讨论了有序介孔材料领域进一步发展所面临的挑战与机遇, 并对未来前景进行了展望.     

惊心动魄的六分钟--"勇气号"登陆火星的图解分析

利用美国宇航局网站提供的录像资料，捕捉图像中提供的数据，就“勇气号”登陆火星的关键过程“进入、降落、着陆”提出相关的问题，通过力学分析和计算，发现和解答“勇气号”登陆火星的一些细节，积极有效地提高学生的信息素养和实际探究能力．     

DATA PREORDERING IN GENERALIZED PAV ALGORITHM FOR MONOTONIC REGRESSION

Monotonic regression （MR） is a least distance problem with monotonicity constraints induced by a partiaily ordered data set of observations. In our recent publication [In Ser. Nonconvex Optimization and Its Applications, Springer-Verlag, （2006） 83, pp. 25-33], the Pool-Adjazent-Violators algorithm （PAV） was generalized from completely to partially ordered data sets （posets）. The new algorithm, called CPAV, is characterized by the very low computational complexity, which is of second order in the number of observations. It treats the observations in a consecutive order, and it can follow any arbitrarily chosen topological order of the poset of observations. The CPAV algorithm produces a sufficiently accurate solution to the MR problem, but the accuracy depends on the chosen topological order. Here we prove that there exists a topological order for which the resulted CPAV solution is optimal. Furthermore, we present results of extensive numerical experiments, from which we draw conclusions about the most and the least preferable topological orders.     

混合复发事件与面板数据下的可加可乘模型

事件历史记录数据(Event History Data)是随时间观察而得到的,记录特定事件发生时间和发生类型的观测数据.这种数据类型在生物医学等领域的研究中十分常见,它包含了两类非常重要的数据类型,复发事件数据(Recurrent Event Data)和面板计数数据(Panel Count Data).在实际生产过程中,有时会出现上述两种数据类型混杂的情况,文本提出了可加可乘半参数建模的方法来分析这种混杂数据.我们讨论了参数估计的相合性和渐近正态性,以及基准率函数的渐近高斯性质.我们进行了数据模拟,比较了我们提出的方法与naive方法的区别.     

基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计

基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同的波动率替代,文章也给出了最优波动率替代选择标准.模拟研究和实证研究表明所提估计方法有很好的表现和一定的应用价值.