学年论文 院系 :物理学院 物理学 :崔颖 :101001116 指导教师 :白世民 波尔兹曼熵的推广—塞力斯熵摘要:本文简单地介绍了塞力斯熵论述了塞力斯熵的提出和塞力斯统计介
一玻尔兹曼熵公式和熵增加原理第四十二讲 熵熵增加原理注意到(2)在相同的高温热源与相同的低温热源间工作的一切热机中不可逆热机的效率总小于可逆热机的效率克劳修斯不等式p说明2. 若系统经历一个可逆的绝热过程或者一孤立系统经历一个可逆过程则其熵增为零无限小过程1启发:熵一定是个态函数而经过不可逆的绝热过程熵一定要增加那么此中逻辑上那里出了问题了呢P熵变与路径无关TA整个系统1(P1V1T)计算理
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96 热力学第二定律的统计意义 玻尔兹曼熵一、热力学第二定律的微观意义系统的热力学过程就是大量分子无序运动状态的变化功变热过程、热传递过程、气体自由膨胀过程大量分子从无序程度较小(或有序)的运动状态向无序程度大(或无序)的运动状态转化热力学第二定律的微观意义一切自然过程总是沿着无序性增大的方向进行。二、热力学概率与玻尔兹曼熵1、热力学概率不可逆过程的初态和终态存在怎样的差别假设A中装有a、b、c、
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波尔兹曼常数测定实验数据处理以T=27℃为例说明由实验数据求得波尔兹曼常数过程:对于线方程 1 先利用最小二乘法计算系数与过程如下:令 2
当考虑到ZR分子在与其它分子的相邻两次碰撞之间所经历路程的平均值为d碰撞频率的倒数为 相邻两次碰撞时间自由程算式2vd2l2p
卡尔曼滤波卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的包含噪声的对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的 HYPERLINK :baike.baiduview161356.htm t _blank 坐标及 HYPERLI
function [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V varargin) Kalman filter. [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V ...) INPUTS: y(:t) - the observation at time t
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