本书是为大学物理系热学课程编写的的习题指导书,其内容分七章:第一章热力学系统及平衡态的基本概念和状态方程,第二章热平衡系统中微观粒子按微观运动状态的统计分布,第三章偏离平衡态不太的系统中的输运现象及其本质,第四章和第五章为热力学过程的动力学规律,第六章液体的基本性质,第七章相和相变的基本概念以及单元系中常见相变的现象、性质、规律及其唯象理论描述方法。共230多道习题,其中相当一部分具有研究层面的意味,由之可以加强训练、提高能力。本书着重理论与应用的有机结合;力求循序渐进、准确严谨,着重物理图像和知识体系的建立,并适时联系前沿研究现状。整体以求窥得物理学”见物讲理、依理造物”的学科真谛。
目前工业企业户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件,该类软件均基于ISO9613-2标准,而该标准的前提条件就是基于互不相干声源的能量叠加。然而在对某些工业企业,如高压直流换流站进行现场测试时,发现站内存在大量相干声源,换流站周围存在大量相干声场,因此预测结果往往误差较大。阮学云所著的《相干声场噪声预测理论及其应用/博士论丛》基于几何衍射理论、相干虚源法等理论方法,在深入研究影响工业企业户外噪声预测精度各因素的基础上,提出一种适合于工程算法的户外噪声相干预测模型。该相干预测模型不仅能计算声源在经过有限长声屏障或多重声屏障时,由于多条路径衍射声形成的相干声场,还可计算声源在屏障等界面之间经多次反射后,多个反射声形成的相干声场。应用该相干预测模型对某变电站电力变压器周围的相干声场进行
目前工业企业户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件,该类软件均基于ISO9613-2标准,而该标准的前提条件就是基于互不相干声源的能量叠加。然而在对某些工业企业,如高压直流换流站进行现场测试时,发现站内存在大量相干声源,换流站周围存在大量相干声场,因此预测结果往往误差较大。阮学云所著的《相干声场噪声预测理论及其应用/博士论丛》基于几何衍射理论、相干虚源法等理论方法,在深入研究影响工业企业户外噪声预测精度各因素的基础上,提出一种适合于工程算法的户外噪声相干预测模型。该相干预测模型不仅能计算声源在经过有限长声屏障或多重声屏障时,由于多条路径衍射声形成的相干声场,还可计算声源在屏障等界面之间经多次反射后,多个反射声形成的相干声场。应用该相干预测模型对某变电站电力变压器周围的相干声场进行
本书是供大学本科热力学与统计物理学课程教学使用习题解答以及解题思路讲解,在内容上配合作者的《热力学与统计物理学(第二版)》,在解题的过程中梳理教材中与各章节相配的解题思路、要领,帮助学生通过解题学习和提高。 为配合《热力学与统计物理学(第二版)》所作的增删,《习题解答》第二版也作了相应的修订和增删;第七章新增8题;第八章新增5题;第三章删去2题;第八、十一两章各删去1题。另外,主要参考书目也改为与第二版书一致。 本书既可配合教材使用,可作为热力学与统计物理学课程的教学参考用书。
本书是基于作者多年来在北京大学讲授“组合数学”课程的讲义补充、修改而成的,内容包括组合计数、存在性结果、图论基础、集合相交理论、组合设计、组合的代数和概率方法等。本书注重对基本概念、基本理论和基本方法的理解和掌握,强调组合思想及组合数学在各个领域的应用。 全书分为十章,第一章给出了本书用到的一些基本概念以及初等计数方法;第二章至第五章给出几种组合计数的方法,如递推关系、生成函数、容斥原理、P6lya计数定理等,以及几个重要的组合数,如Catalan数、Stirling数、分拆数等;第六章给出鸽笼原理以及它的推广——Ramsey理论和相异代表系等存在性结果;第七章介绍了图论的基础知识;第八章介绍了初步的集合相交理论;第九章介绍了组合设计理论;第十章简要介绍了组合数学的概率方法。书中每章之后都配有丰富的习题
本书的宗旨是既要介绍传统的回归和分类方法,又要引入大量 加有效的机器学习方法,并且通过实际例子,运用R和Python两种软件来让读者理解各种方法的意义和实践,能够自主做数据分析并得到结论。 本书主要内容包括:经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting方法、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、AdAboost、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)。其中,混合效应模型、生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用。
本书的宗旨是既要介绍传统的回归和分类方法,又要引入大量 加有效的机器学习方法,并且通过实际例子,运用R和Python两种软件来让读者理解各种方法的意义和实践,能够自主做数据分析并得到结论。 本书主要内容包括:经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting方法、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、AdAboost、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)。其中,混合效应模型、生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用。
目前工业企业户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件,该类软件均基于ISO9613-2标准,而该标准的前提条件就是基于互不相干声源的能量叠加。然而在对某些工业企业,如高压直流换流站进行现场测试时,发现站内存在大量相干声源,换流站周围存在大量相干声场,因此预测结果往往误差较大。阮学云所著的《相干声场噪声预测理论及其应用/博士论丛》基于几何衍射理论、相干虚源法等理论方法,在深入研究影响工业企业户外噪声预测精度各因素的基础上,提出一种适合于工程算法的户外噪声相干预测模型。该相干预测模型不仅能计算声源在经过有限长声屏障或多重声屏障时,由于多条路径衍射声形成的相干声场,还可计算声源在屏障等界面之间经多次反射后,多个反射声形成的相干声场。应用该相干预测模型对某变电站电力变压器周围的相干声场进行
书号:9787301326909 书名:21世纪物理规划基础课系列 力学习题与解答(第2版) 定价:45 注:预售品种请单独下单,与预售品种一起拍的品种默认和预售品种一起发货!
本书的宗旨是既要介绍传统的回归和分类方法,又要引入大量 加有效的机器学习方法,并且通过实际例子,运用R和Python两种软件来让读者理解各种方法的意义和实践,能够自主做数据分析并得到结论。 本书主要内容包括:经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting方法、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、AdAboost、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)。其中,混合效应模型、生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用。
书号:9787575300605 书名:牛津通识读本:物理学 定价:39 注:预售品种请单独下单,与预售品种一起拍的品种默认和预售品种一起发货!
目前工业企业户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件,该类软件均基于ISO9613-2标准,而该标准的前提条件就是基于互不相干声源的能量叠加。然而在对某些工业企业,如高压直流换流站进行现场测试时,发现站内存在大量相干声源,换流站周围存在大量相干声场,因此预测结果往往误差较大。阮学云所著的《相干声场噪声预测理论及其应用/博士论丛》基于几何衍射理论、相干虚源法等理论方法,在深入研究影响工业企业户外噪声预测精度各因素的基础上,提出一种适合于工程算法的户外噪声相干预测模型。该相干预测模型不仅能计算声源在经过有限长声屏障或多重声屏障时,由于多条路径衍射声形成的相干声场,还可计算声源在屏障等界面之间经多次反射后,多个反射声形成的相干声场。应用该相干预测模型对某变电站电力变压器周围的相干声场进行
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目前工业企业户外噪声预测大多采用国外的通用噪声预测软件,该类软件均基于ISO9613-2标准,而该标准的前提条件就是基于互不相干声源的能量叠加。然而在对某些工业企业,如高压直流换流站进行现场测试时,发现站内存在大量相干声源,换流站周围存在大量相干声场,因此预测结果往往误差较大。阮学云所著的《相干声场噪声预测理论及其应用/博士论丛》基于几何衍射理论、相干虚源法等理论方法,在深入研究影响工业企业户外噪声预测精度各因素的基础上,提出一种适合于工程算法的户外噪声相干预测模型。该相干预测模型不仅能计算声源在经过有限长声屏障或多重声屏障时,由于多条路径衍射声形成的相干声场,还可计算声源在屏障等界面之间经多次反射后,多个反射声形成的相干声场。应用该相干预测模型对某变电站电力变压器周围的相干声场进行
以上ISBN信息均为平台自动生成,部分商品参数可能存在些许误差,商品准确参数详情可咨询客服。本店为新华书店总部直营店铺,所售图书均为正版,请放心购买! 基本信息 书 名 科学的感动 爱因斯坦和相对论 出版社 广东人民出版社 作 者 茂木健一郎 出版时间 20180301 I S B N 9787218126074 定价 38 开 本 32开 130*185 装 帧 覆膜 版 次 1 字 数 120 (千字) 页 数 159 读者范围 大众
本书的宗旨是既要介绍传统的回归和分类方法,又要引入大量 加有效的机器学习方法,并且通过实际例子,运用R和Python两种软件来让读者理解各种方法的意义和实践,能够自主做数据分析并得到结论。 本书主要内容包括:经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting方法、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、AdAboost、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)。其中,混合效应模型、生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用。
本书的宗旨是既要介绍传统的回归和分类方法,又要引入大量 加有效的机器学习方法,并且通过实际例子,运用R和Python两种软件来让读者理解各种方法的意义和实践,能够自主做数据分析并得到结论。 本书主要内容包括:经典线性回归、广义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归方法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting方法、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、随机森林、AdAboost、人工神经网络、支持向量机、k 近邻方法)。其中,混合效应模型、生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用。