程序由算法和什么组成

7.1 物体是由分子组成的

一、教学目标

1．在物理知识方面的要求：

（1）知道一般分子直径和质量的数量级；

（2）知道阿伏伽德罗常数的含义，记住这个常数的数值和单位； （3）知道用单分子油膜方法估算分子的直径。

2．培养学生在物理学中的估算能力，会通过阿伏伽德罗常数估算固体和液体分子的质量、分子的体积（或直径）、分子数等微观量。

3．渗透物理学方法的教育。运用理想化方法，建立物质分子是球形体的模型，是为了简化计算，突出主要因素的理想化方法。

二、重点、难点分析

1．重点有两个，其一是使学生理解和学会用单分子油膜法估算分子大小（直径）的方法；其二是运用阿伏伽德罗常数估算微观量（分子的体积、直径、分子数等）的方法。

2．尽管今天科学技术已经达到很高的水平，但是在物理课上还不能给学生展现出分子的真实形状和分子的外观。这给讲授分子的知识带来一定的困难，也更突出了运用估算方法和建立理想模型方法研究固体、液体分子的体积、直径、分子数的重要意义。

三、教具

1．幻灯投影片或课件：水面上单分子油膜的示意图；离子显微镜下看到钨原子分布的图样。

2．演示实验：演示单分子油膜：油酸酒精溶液（1∶200），滴管，直径约20cm圆形水槽，烧杯，画有方格线的透明塑料

7.1 物体是由分子组成的

一、教学目标

1．在物理知识方面的要求：

（1）知道一般分子直径和质量的数量级；

（2）知道阿伏伽德罗常数的含义，记住这个常数的数值和单位； （3）知道用单分子油膜方法估算分子的直径。

2．培养学生在物理学中的估算能力，会通过阿伏伽德罗常数估算固体和液体分子的质量、分子的体积（或直径）、分子数等微观量。

3．渗透物理学方法的教育。运用理想化方法，建立物质分子是球形体的模型，是为了简化计算，突出主要因素的理想化方法。

二、重点、难点分析

1．重点有两个，其一是使学生理解和学会用单分子油膜法估算分子大小（直径）的方法；其二是运用阿伏伽德罗常数估算微观量（分子的体积、直径、分子数等）的方法。

2．尽管今天科学技术已经达到很高的水平，但是在物理课上还不能给学生展现出分子的真实形状和分子的外观。这给讲授分子的知识带来一定的困难，也更突出了运用估算方法和建立理想模型方法研究固体、液体分子的体积、直径、分子数的重要意义。

三、教具

1．幻灯投影片或课件：水面上单分子油膜的示意图；离子显微镜下看到钨原子分布的图样。

2．演示实验：演示单分子油膜：油酸酒精溶液（1∶200），滴管，直径约20cm圆形水槽，烧杯，画有方格线的透明塑料

导学案 第一节 物体是由大量分子组成的

制作：吴海峰 2011、 3 、7 目标导航

（1）知道物体是由大量分子组成的。

（2）知道用油膜法测定分子大小的原理和方法。

（3）知道物质结构的微观模型，知道分子大小的数量级。

（4）理解阿伏加德罗常数的含义，并记住这个常数的数值和单位；会用这一常数进行有关计算或估算；领会阿伏加德罗常数是联系宏观物理量和微观物理量的纽带

重点：油膜法测定分子大小的原理和方法。 难点 : 宏观物理量和微观物理量之间的转换

课前预习：

（一）用油膜法估算分子的大小

1估算油酸分子大小的原理是什么？计算公式呢？

2怎样测一滴油酸溶液中油酸的体积？

3如何测油膜的面积？

（二）分子的大小 1分子模型有哪几类？

2对于利用固体、液体、气体分子大小计算分别适用和类型？

3分子大小数量级是 。 （三）阿伏价德罗常数

1阿伏价德罗常数定义如何？物理意义是什么？

2怎样估算分子体积、分子质量、分子数目？

课中学习

一、用油膜法估算分子的大小 1估算油酸分子大小的原理

2测一滴油酸溶液中油酸的体积

3测油膜的面积

4数据处理

二、分子的大小 1分子模型

第2章 我们身边的物质 第一节 有多种物质组成的空气 学习目标： 知识与技能：

1．能说出空气的主要成分，能用实验事实说明空气是混合物； 2．了解空气成分保持相对稳定的原因； 3．了解空气中各成分在生产、生活中的用途；

4．了解造成空气污染的主要原因，认识保持空气洁净的重要性； 过程与方法：

1．学会实验室研究氧气在空气中含量的实验，并理解各项注意点； 2．学会实验方法“捕捉”空气，采集空气样品 情感态度与价值观：

1．养成关心空气质量，自觉保护大气环境的良好习惯与责任感； 2．初步学会科学探究的思想 学习重点与难点：

1．空气的成分与探究空气成分的方法； 2．氮气和稀有气体的性质与用途； 3．人类需要洁净的空气和空气的污染。 学习内容： 一、探究空气的成分

1．测定空气（Air）中氧气体积分数的实验方法 （1）实验装置（如右图所示） （2）实验现象：

a．点燃红磷后，打开止水夹前观察到红磷燃烧，发出黄白色火焰，产生大量的白烟，放出大量热；

b．待集气瓶冷却到室温后，打开止水夹，观察到白烟消失，烧杯中的水进入集气瓶中，其体积约占集气瓶容积的1/5；

c．等反应结束后，用燃着的木条伸入到集气瓶中，发现立即熄灭，说明集气瓶中不含有氧气（Oxyg

由一只虫子想到的

虫子，是何等渺小，它既无强大的身躯，也无有益的作用，更显其渺小，但自从发生那件事，让我对它改观了。

清晨，我趴在地上看书，偶然一抬眼，见一只黑色的小爬虫，我心为之一惊，站起身来，好奇着小爬虫接下来的所做所为。我无心看书，目不转睛地盯着它，小爬虫向木桌爬去，并于木桌前停了下来，它竟企图爬上光滑的木桌！真是不自量力。”我这样想。第一次，它只爬了六分之一，便滑下来了，再爬也似乎没什么进展，但它似乎心有不甘，又接着爬，终于爬至三分之一处，可由于木桌表面的光滑，它又跃下来了，似乎受了伤，在地上歇了好一会儿，才慢慢开始爬动。这下它不会再有什么妄想了吧？”我这样想，可是我想错了，它又开始攀登，并结合了之前的经验，作文再次向上爬去，这次它一边蹬着腿，一边扒着木桌，成绩颇为显著。过了一会儿，竟快爬上木桌了。结果不知由于什么原因，它又摔了下去，我闭眼不忍再看下去，又压不住好奇的欲望，睁开了眼睛，只见它抽蓄着小身躯，支离破碎。我怜惜地望着它，用纸巾托住它将它放置于木桌上，它缓过劲来，不知是出于晕头转向，还是自尊所迫，它又纵身跳下，又开始不断地爬。我走出屋子，不忍心再看下去。

第二天我在木桌上看到了它，但它已经死了，可我想得到在最

基本粒子群算法的原理和matlab程序

作者——niewei120（nuaa）

一、粒子群算法的基本原理

粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题。PSO 算法中，每个优化问题的解都是粒子在搜索空间中的位置，所有的粒子都有一个被优化的目标函数所决定的适应值，粒子还有一个速度值决定它们飞翔的方向和距离，然后粒子群就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

PSO 算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量数决定了解空间的维数。每个粒子有了初始位置与初始速度。然后通过迭代寻优。在每一次迭代中，每个粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己在解空间中的空间位置与飞翔速度。第一个极值就是单个粒子本身在迭代过程中找到的最优解粒子，这个粒子叫做个体极值 。另一个极值是种群所有粒子在迭代过程中所找到的最优解粒子，这个粒子是全局极值。上述的方法叫全局粒子群算法。如果不用种群所有粒子而只用其中一部分作为该粒子的邻

5.2.1 载波频偏的捕获 A．前导序列估计

由于发送端和接收端载波频率的不同，每一个采样信号在时间t时包含一个未知的相位因素ej2??fct，这里?fc指的是未知的载波频偏。这个未知的相位因素在接收端必须被估计和补偿，否则子载波的正交性将会被破坏。例如，当载波频率为5GHz时，那么100ppm的晶振偏移相对应的频率偏移为50kHz。若符号的间隔时期为T?3.2us，那么?fcT?1.6。

前面对IEEE802.11a的分析，我们知道在它的帧结构中包含10个完全相同的短前导序列和两个相同的背靠背的长前导序列。其中短前导序列主要用于自动增益控制、分集选择、定时估计以及粗频率估计，而长前导序列主要用于信道估计和精确的频率估计。故结合这两个序列可以较精确的估计出载波的频偏，其中具体算法主要是利用它们良好的相关性[21]。首先设???fcT，则两个长前导字的相关值为：

J??y(l)y(l?N)?e?|y(l)|*?j2??l?0l?0N?1N?12 （39）

J*?，这里的y(l)指的是接收信号。 因此我们可以估计出??1arg???2??|J|? 然而我们知道实际?的值会比1大（如前面提到的100

5.2.1 载波频偏的捕获 A．前导序列估计

由于发送端和接收端载波频率的不同，每一个采样信号在时间t时包含一个未知的相位因素ej2??fct，这里?fc指的是未知的载波频偏。这个未知的相位因素在接收端必须被估计和补偿，否则子载波的正交性将会被破坏。例如，当载波频率为5GHz时，那么100ppm的晶振偏移相对应的频率偏移为50kHz。若符号的间隔时期为T?3.2us，那么?fcT?1.6。

前面对IEEE802.11a的分析，我们知道在它的帧结构中包含10个完全相同的短前导序列和两个相同的背靠背的长前导序列。其中短前导序列主要用于自动增益控制、分集选择、定时估计以及粗频率估计，而长前导序列主要用于信道估计和精确的频率估计。故结合这两个序列可以较精确的估计出载波的频偏，其中具体算法主要是利用它们良好的相关性[21]。首先设???fcT，则两个长前导字的相关值为：

J??y(l)y(l?N)?e?|y(l)|*?j2??l?0l?0N?1N?12 （39）

J*?，这里的y(l)指的是接收信号。 因此我们可以估计出??1arg???2??|J|? 然而我们知道实际?的值会比1大（如前面提到的100

匈牙利算法及程序

匈牙利算法自然避不开Hall定理，即是：对于二部图G，存在一个匹配M，使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是：对于X的任意一个子集A，和A邻接的点集为T(A)，恒有： │T(A)│ >= │A│
匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，其基本步骤为：
1．任给初始匹配M；
2．若X已饱和则结束，否则进行第3步；
3．在X中找到一个非饱和顶点x0，作V1 ← {x0}, V2 ← Φ；
4．若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止，否则任选一点y ∈T(V1)\V2；
5．若y已饱和则转6，否则做一条从x0 →y的可增广道路P，M←M?E(P)，转2；
6．由于y已饱和，所以M中有一条边(y,z)，作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}， 转4；


设数组up[1..n] --- 标记二分图的上半部分的点。
down[1..n] --- 标记二分图的下半部分的点。
map[1..n，1..n] --- 表示二分图的上，下部分的点的关系。
True-相连， false---不相连。
over1[1..n]，over2[1..n] 标记上下部分的已盖点。
use[1..n，1..n] - 表示该条边

C语 言 程 序 设 计 本章要点：

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第三章 算法和最简单的 C 程序设计

掌握了解算法的基本概念与特征 掌握熟悉结构化程序设计的基本概念

第 三 章

掌握算法的表示方法

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第 三 章

3.1 算法 语 言 一、算法的概念 程 Nikiklaus Wirth 公式 序 设 程序 = 数据结构 + 算法 计 数据结构：对数据的描述，在程序中指定数据的 类型和数据的组成形式。算法：对操作的描述，即解决问题的方法和步骤。

程序 = 数据结构 + 算法 + 程序设计方法 + 语言工具 + 环境四川理工学院

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3.1 算法

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语 二、算法的特性 言 1. 有穷性 程 一个算法包含的操作步骤应当是有限的。 序 设 2. 确定性 一个算法的含义应当是唯一的，算法中的每一个 计 步骤应当是确定的，不应产生 “ 歧义性 ”。 第 3. 有零个或多个输入 4. 有一个或多个输出 三 5. 有效性 算法中的每一步都应当能有效地执行， 章 并得到正确的结果。 四川理工学院

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