四则运算速算法简介

速算法，就是灵活运用数学运算的特性、原理和规律，把各种要计算的较繁杂的数，合理改变其计算程序和方法，使之简化，以便迅速计算出结果（得数）的方法。熟练地掌握各种速算法，就能提高计算速度的技巧，从而提高工作和学习效率，对加快社会主义现代化建设有重大意义和作用。     

强色指数的一个新的上界

给出了图的强色指数的一个新的上界，并指出几类恰好达到该上界的图，从而改进了Erodoes和Nesetri的强色指数猜想，在某种意义上证明了这个猜想。     

负极添加剂CoO对储氢合金电极性能的影响

负极添加剂CoO在储氢金合金颗粒表面形成的Co膜有助于抑制合金粉的表面氧化和成分的偏析，进而减少电解液的损耗，因而有助于储氢合金负极和电池性能的提高。本文从电池内阻和容量衰减角度考察了CoO对电池循环寿命的影响。并以溶解——沉积理论为基础，利用循环伏安研究分析了CoO对储氢合金的保护机理。     

SJTU-1型新型医用超声设备声输出测量系统通过鉴定

2003年2月27日由国家药品监督管理局医疗器械司委托全国医用电器标准化技术委员会组织,在上海市举行了SJTU-1型医用超声设备声输出测量系统的技术成果鉴定会。由王威琪院士、冯若教授、张德俊教授为主任委员的鉴定委员会,对此项成果进行了测试和技术鉴定,认为SJTU-1型医用超声设备声输出测量系统的技术指标达到了同类系统的国际先进水平,某些功能优于国外同类系统。     

关于随机环境分枝过程混合重组的一个注记

给定一个繁衍概率母函数均值待定的两状态独立同分布随机环境分枝过程,证明了若该随机环境分枝过程是下临界的,则通过适当选择其繁衍概率母函数均值的取值后,它的两个独立复制过程总能够混合重组为一个上临界随机环境分枝过程;但反之,若该随机环境分枝过程是上临界的,则它的两个独立复制过程不一定总能够混合重组为一个下临界随机环境分枝过程。     

林火干扰对栎类群落幼苗天然更新的影响

依据空间代替时间的方法,研究地表火干扰下不同恢复阶段栎类幼苗库的动态特征。结果表明:火后不同恢复阶段栎类群落内有木本幼苗25科37属49种,随着火烧迹地植被的恢复,乔木幼苗种类数量增多,灌木幼苗数量减少,但栎类幼苗始终占据优势;林下幼苗库的密度随恢复时间增加逐步变小,栎类幼苗密度则呈现出从高到低再升高然后变低的趋势,栎类幼苗密度在火后1年最高,平均达到(2.30±2.9)株/(10 m2);栎类幼苗密度变化出现2个过程,恢复1年与恢复5年、恢复10年与恢复15年幼苗密度之间有显著差异,但不同恢复阶段的栎类幼苗库与对照林相比没有显著差异;幼苗库不同恢复阶段的Shannon-Wiener指数(H′)之间有极显著差异。随演替时间的增加,乔木实生苗比例逐渐增加,乔木根蘖苗的比例不断减少。林火干扰对栎类Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的幼苗高度分配和苗木转化率有显著影响,但火烧干扰对Ⅳ级以上幼苗的高度分布和转化率影响不显著。     

超宽带减反射膜的设计和制备

设计了400～900 nm波段上的超宽带减反射膜,在410～850 nm范围内的平均残余反射率设计值约为0.2%,在设计的全波段上约为0.24%.讨论了初始膜系结构的选择原则,分析了带宽、膜层折射率差、最外层折射率和膜层总厚度等因素对宽带减反射特性的影响.对特定的带宽.增加两种薄膜材料的折射率差和选择尽可能低的最外层折射率对获得优良的减反射特性是非常重要的.实验制备了K9玻璃上TiO2/MgF2两种材料组成的8层结构的超宽带减反射膜,实测结果表明,在带宽520 nm范围内的平均残余反射率约为0.44%,说明用二种材料设计超宽带减反射膜是成功的,对垂直入射的减反射膜.多种材料的膜系并不比两种材料更具优越性.     

品牌联盟的博弈分析

品牌联盟作为不断适应消费者需求变化的一种营销新模式,在实践中得到了广泛应用.但是,目前关于品牌联盟的形成动因、最优产量与均衡利润、合作模式、产生质量问题时消费者是否起诉以及联盟的内部监督等研究并不多.通过运用博弈论的方法,对以上5个问题进行分析,得到了一些有价值的结论.     

基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型

为提高基于天气预报的参考作物蒸散量(ETo)预报模型精度,通过引入序数(ORD),独热(O-H),目标(TAR)和CatBoost(CAT)4种编码方法对天气类型和风力等级进行数值化处理,结合Light Gradient Boosting Decision Machine(LGB)算法构建了基于天气预报类别特征的ETo预报模型.结果表明,同时引入编码处理的天气类型和风力等级数据可以有效提升LGB3模型精度(R²较LGB1提升-0.97%～9.36%),提升排名为O-H>CAT>TAR>ORD.单独引入天气类型数据的LGB4能够获得与LGB3模型相近的精度,而单独引入风力等级对LGB5模型精度贡献不显著,甚至可能会引入噪声而降低精度.因此采用O-H编码处理天气类型和风力等级数据扩展输入维度,可以提高模型精度,适用于缺少气象站或数据种类不全地区的ETo精准预测.