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定量预测物理

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  • 基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    [b][size=18px][font=宋体]1[/font][font=宋体]、背景介绍[/font][/size][/b][font=宋体] 随着微机电技术的发展,近几年,便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]被广泛应用于食品、饮料、医药、煤炭等各个领域,相较于传统的大型傅里叶变换光谱分析系统,其具有结构简单、成本低廉、携带方便、结果实时可见等优势,目前已成为光谱领域的热门产品。但是便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]易受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响,使得采集的光谱数据稳定性差,精度低,进而造成预测结果不稳定、预测准确率低等问题。[/font][font=宋体] 为了解决上述问题,提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果的稳定性及准确性,目前行业内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据建模优化工作,主要集中于数据源筛选、预处理算法优化、模型筛选算法优化等基于PLS算法的单模型建模优化工作,此类建模算法主要适用于高精度的傅里叶[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。对于自身硬件分辨率较低的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],适用性较差。因此本帖在基于PLS算法建模的基础上,提出多模型加权预测的方法,以特定准则选取相对稳定、准确率较高的若干个光谱模型,结合模型自身系数进行加权预测的方式来提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]整体性能,进而提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的预测稳定性及准确率。[/font][b][size=18px][font=宋体]2[/font][font=宋体]、方法解析[/font][/size][font=宋体]2.1[/font][font=宋体]样本集合划分[/font][/b][font=宋体] 使用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集400个待测样品,采用Kennard Stone(K-S)算法对样本进行划分,将样本划分为训练集(200个)、验证集(100个)、盲测集(100个)、避免人为划分样本的主观性。[/font][b][font=宋体]2.2[/font][font=宋体]光谱预处理[/font][/b][font=宋体] 便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采用常规的单一预处理方式效果不佳,本贴采用双预处理嵌套的方式对样品进行处理,其中第一级、第二级预处理均可设置不同的预处理参数,通过不同预处理方式,预处理参数的设置可以获取多种预处理结果。[/font][align=center][img=双预处理嵌套,690,325]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042103332831_7122_5075516_3.png!w690x325.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.3[/font][font=宋体]光谱建模[/font][/b][font=宋体] [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析建模方法包括多元线性回归([/font][font='Times New Roman',serif]MLR[/font][font=宋体])、主成分回归([/font][font='Times New Roman',serif][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url][/font][font=宋体])、偏最小二乘回归([/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体])、人工神经网络([/font][font='Times New Roman',serif]ANN[/font][font=宋体])和支持向量机([/font][font='Times New Roman',serif]SVM[/font][font=宋体])等。其中,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法应用最为广泛,选用[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法进行建模。通过多种预处理结果、不同[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择组合建立多个光谱定量分析模型,若设定一级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]M[/font][font=宋体]种,二级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]N[/font][font=宋体]种,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择为[/font][font='Times New Roman',serif]T[/font][font=宋体]种,则通过不同排列组合可以建立合计[/font][font='Times New Roman',serif]M*N*T[/font][font=宋体]个光谱定量分析模型。[/font][align=center][img=多种建模方式,690,198]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104079253_7276_5075516_3.png!w690x198.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.4[/font][font=宋体]光谱模型选择[/font][/b][font=宋体] 基础模型一:在上述建立的大量光谱定量分析模型中,选择光谱模型最通用的两大表征系数,即模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)以及均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)进行基础模型筛选,选择模型相关系数最大的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体],模型均方根误差最小的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B。[/font][font=宋体] 基础模型二:在基础模型一中引入验证集,通过训练集建立的多个光谱模型对验证集进行预测,将预测值与验证集标定值进行计算,获取偏差值,选择偏差值最小的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]C。[/font][align=center][img=基础模型C,690,264]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104332526_3725_5075516_3.png!w690x264.jpg[/img][/align][font=宋体] 基础模型三:在基础模型二中引入准确率,在近红外快检的实际应用中,对于预测偏差值在一定阈值范围内的样本定义为准确预测样本,若超出阈值则为预测错误样本,选择准确率最高的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]D。[/font][align=center][img=基础模型D,690,235]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104460652_3475_5075516_3.png!w690x235.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.5[/font][font=宋体]权重系数计算[/font][/b][font=宋体] 光谱模型不同,对盲测样本的预测能力不同,结合光谱模型的模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)或者均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)计算各个模型的预测权重,以模型相关系数为例:[/font][align=center][font='Times New Roman',serif]Ti=Ri/(R1+R2+R3+R4)[/font][/align][font=宋体] 其中,[/font][font='Times New Roman',serif]R1[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]的模型相关系数,[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]的模型相关系数,依此类推。[/font][font='Times New Roman',serif]Ti[/font][font=宋体]为各个基础模型对应权重系数。[/font][b][font=宋体]2.6[/font][font=宋体]多模型加权预测[/font][/b][font=宋体] 分别采用光谱基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]C[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]D[/font][font=宋体]对盲测集[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个样本进行预测,以盲测集单个样本为例,四个光谱模型对应获取四个预测值[/font][font='Times New Roman',serif]a[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]b[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]c[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]d [/font][font=宋体],结合权重系数计算最终单一预测值[/font][font='Times New Roman',serif]S[/font][font=宋体]:[/font][align=center][font=宋体][/font][/align][align=center][font='Times New Roman',serif]S=a*T1+b*T2+c*T3+d*T4[img=多模型加权预测,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042106560595_5692_5075516_3.png!w690x212.jpg[/img][/font][/align][b][size=18px][font=宋体]3[/font][font=宋体]、实际应用[/font][/size][font=宋体]3.1[/font][font=宋体]硬件信息[/font][/b][font=宋体] 硬件设备为四川长虹研发的[/font][font='Times New Roman',serif]PV800-III[/font][font=宋体]便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],光谱仪波段范围为[/font][font='Times New Roman',serif]1350nm-2150nm[/font][font=宋体],采样间隔为[/font][font='Times New Roman',serif]6nm[/font][font=宋体],尺寸为[/font][font='Times New Roman',serif]Φ100mm×76.8mm[/font][font=宋体],重量约[/font][font='Times New Roman',serif]750g。[/font][b][font=宋体]3.2[/font][font=宋体]样本采集:[/font][/b][font=宋体] 采集[/font][font='Times New Roman',serif]400[/font][font=宋体]个酒醅样品,其中酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标均由车间经验丰富化验员按常规化学方法测定所得。[/font][b][font=宋体]3.3[/font][font=宋体]分析对比[/font][/b][font=宋体] 结合酒醅常用的光谱预处理算法及[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]单模型建模算法对本应用中酒醅数据进行建模,通过多种预处理组合优化,有效剔除光谱数据中的大量无用信息,并结合[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法,将高维光谱数据进行有效降维,提升光谱数据的有效性及准确度。最后以[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]作为模型筛选指标,利用筛选的最优模型对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行模型外验证,图[/font][font='Times New Roman',serif]a~c[/font][font=宋体]依次给出了传统单模型水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况,图中横坐标为标定值,纵坐标为预测值,黄色区域为模型允许的误差范围(水分、淀粉允许误差为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±1[/font][font=宋体],酸度允许误差范围为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±0.3[/font][font=宋体]),采用基于多模型加权预测的近红外定量分析方法对上述酒醅光谱数据进行建模,利用筛选的多个光谱模型对相同的[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行加权预测,图[/font][font='Times New Roman',serif]d~f[/font][font=宋体]依次依次给出了多模型加权预测方法水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况。[/font][img=酒醅定量分析,690,318]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042105316390_239_5075516_3.png!w690x318.jpg[/img][font=宋体] 多模型加权预测方法相较于传统单模型预测方法,各指标准确率均有不同幅度提升,3个指标准确率平均提升约11%。各指标准确率均达到了企业车间应用要求。[/font][b][size=18px][font=宋体]4[/font][font=宋体]、结论[/font][/size][/b][font=宋体] 利用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],分别以传统单模型建模方法、多模型加权预测方法进行酿酒车间酒醅各成分光谱建模,并对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个未知样本进行模型外预测分析。结果表明,基于多模型加权预测的近红外定量分析方法,可以有效弥补便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在采样精度、稳定性等方面的不足。相较于单模型建模预测结果,多模型加权预测方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约[/font][font='Times New Roman',serif]11%[/font][font=宋体],甚至可有效逼近大型傅里叶光谱仪设备预测效果,是一种可以在便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快检领域推广应用的实用方法。[/font]

  • NIR近红外定量指标校正或者预测误差均方根RMSEC的意义及影响因素

    在近红外(NIR)进行定量时的指标有相关系数R和校正误差均方根RMSEC及预测误差均方根RMSEP的意义是什么呢?应该还有个RMSECV交叉验证误差均方根。他们的影响因素是什么呢?意义:我的理解是计算值和实际值(或参考值)的偏差大小,那它的影响因素都有什么呢?在建模时,有时相关系数已经达到0.9以上了,但是RMSEC还很大,有0.3多,通过什么手段能降低呢?

  • 婴童用品行业机械物理性能定量测试项目------内部质控评价标准?

    针对婴童用品行业(手推车,婴儿床)机械物理性能检测的项目,实验室内部质控一般采取人员间比对或留样重检,针对定性的结果,我们的比对评价标准为属性判定结果一致,但是针对定量的如何界定?(标准未提及质控要求)注:这些产品涉及的机械物理性能安全检测主要分为定性和定量测试;定性:比如产品附件带的玩具上不可产生小零件,产品是否有剪切挤压 定量:测试结果会有量化数据,比如针对儿童增高座椅中结构完整性的条款, 标准要求座位表面相对于地面角度变化应不超过10度;针对儿童高脚椅背带附件的测试条款,标准要求腰带和肩带的最小宽度应该至少为15mm.

  • 如何从原子物理微观的角度推导AAS定量分析的理论基础--Lambert Beer定律?

    如何从原子物理微观的角度推导AAS定量分析的理论基础--Lambert Beer定律?众所周知,Lambert Beer定律是通过分子吸收的实验得到的,那如何从原子物理微观的角度推导AAS定量分析的理论基础--Lambert Beer定律?为何分子及原子吸收均在一定的含量范围内均服从Lambert Beer定律?从某种意议上来说,若没有Lambert Beer定律的原子物理微观推导过程,或许也就没有今天的AAS!

  • 疼痛程度可以定量检测

    疼痛程度可以定量检测 据物理学家组织网近日报道,美国科罗拉多大学博尔德分校、纽约大学等多家机构研究人员开发出一种以功能性核磁共振成像为基础的检测方法,能预测一个人所感受的疼痛程度。这一发现有望带来一种可靠的方法,让医生能客观地定量检测出病人的疼痛。相关论文发表在近日出版的《新英格兰医学杂志上》。 目前,要确定病人感受的疼痛强度只能依据他自己的描述,一般分为10个等级。客观检测疼痛不仅能验证病人描述是否属实,还能为研究大脑是怎样形成不同类型的疼痛提供新线索,也为开发其他客观性方法,如客观地检测焦虑、抑郁、生气等情绪状态的方法创造了条件。 “目前临床上还没有令人满意的方法来检测疼痛及其他情绪,只能询问病人感觉怎么样。”论文第一作者、该校心理与神经科学副教授托韦杰说,“我们发现了一种跨越多个脑区的图案,能反应人们因受热而引起的疼痛,可作为一种诊断的方式。”他们利用计算机数据挖掘技术分析了114个脑图像,拍摄脑图像时,让志愿者经受不同程度的热,从轻微的温暖到灼热疼痛的热力。经过分析后,识别出一种明显不同的神经特征标志。

  • 在近红外定量分析中,如何处理校正模型预测值异常偏离的情况?

    [font=Calibri][font=宋体]在仪器性能稳定,运行正常的条件下,[/font][/font][font=Calibri][font=宋体]校正模型的应用常[/font][/font][font=宋体]会[/font][font=Calibri][font=宋体]出现预测值偏离,与参考方法测定值有明显差异的现象,但检查待测样品的光谱又未超出模型校正样品光谱空间的合理范围。出现这种现象,可暂时不必忙于添加样品维护模型,应该检查整个近红外分析检测过程是否规范,[/font][/font][font=宋体]参考[/font][font=Calibri]GB/T 2985[/font][font=宋体][font=Calibri]8-2013[/font][/font][font=Calibri][font=宋体]有关校[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]正和测定误差的主要类型、来源、影响因素及解决途径[/font][/font][font=宋体]的相关内容,[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]先[/font][/font][font=宋体]排除校正模型之外的其他影响因素,最后,再来处理校正模型有可能存在的问题。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]因为光谱误差、样品误差、校正误差和预测误差的产生或叠加,都会导致预测值偏离[/font][/font][font=宋体]。这里举个实例,说明如何处理[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]在[/font][/font][font=宋体]近红外[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]预测[/font][/font][font=宋体]同一个[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]初烤[/font][/font][font=宋体]烟叶样品[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]的氯、还原糖和总糖含量时,出现氯的预测值是负值,还原糖预测值大于总糖预测值的异常现象[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体])[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]光谱误差[/font][/font][font=宋体]。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]如更替[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]使用了石英窗光学一致性差的样品池[/font][/font][font=宋体]测量[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]光谱,造成样品光谱[/font][/font][font=宋体]重现性变差,[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]导致[/font][/font][font=宋体]样品光谱[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]偏离[/font][/font][font=宋体]合理的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]校正空间。检查样品池石英窗的光学一致性,或使用同一[/font][/font][font=宋体]支[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]样品池,[/font][/font][font=宋体]经常[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]对样品池作必要的清洁[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体])[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]样品误差[/font][/font][font=宋体]。如果样品粒度不[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]均匀,[/font][/font][font=宋体]温度和含水率不稳定,必然会[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]造成光谱的重现性下降[/font][/font][font=宋体],[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]导致[/font][/font][font=宋体]预测值不稳定,按建模时制作校正样品的统一实验方案,规范制作和保存待测样品。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体])[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]使用了对水分比较敏感的波长或光谱波段(水分在[/font]7500[/font][font=宋体][font=Times New Roman]~[/font][/font][font='Times New Roman']7000cm[/font][sup][font='Times New Roman']-1[/font][/sup][font='Times New Roman'][font=宋体]或[/font]5600[/font][font=宋体][font=Times New Roman]~[/font][/font][font='Times New Roman']5100cm[/font][sup][font='Times New Roman']-1[/font][/sup][font='Times New Roman'][font=宋体]有明显的吸收)建模,样品含水率的改变,如样品含水[/font][/font][font=宋体]率[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]过高[/font][/font][font=宋体]或过低[/font][font='Times New Roman'][font=宋体],没有控制在[/font][/font][font=宋体]建模时所要求的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]合理的范围之内,[/font][/font][font=宋体]则会[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]对测定含羟基[/font][/font][font=宋体]的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]成分[/font][/font][font=宋体]的结果[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]产生明显的影响[/font][/font][font=宋体]。因此,一是控制样品含水率稳定,二是[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]尝试删除这些对水分敏感的波段并重新建模[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=宋体]4)[/font][/font][font=宋体]使用了含高频噪音的波段([/font][font='Times New Roman']10000[/font][font='Times New Roman']~[/font][font='Times New Roman']8[/font][font=宋体][font=Times New Roman]500[/font][/font][font='Times New Roman']cm[/font][sup][font=宋体]-1[/font][/sup][font=宋体])和较大的主成分数[/font][font=宋体]建立[/font][font=宋体]校正模型,引入了过多的噪音,光谱微小的改变导致预测结果不稳定。尝试删除含高频噪音的波段[/font][font=宋体],并[/font][font=宋体]优化[/font][font=宋体]模型[/font][font=宋体]主成分数[/font][font=宋体],[/font][font=宋体]选择[/font][font=宋体]适宜[/font][font=宋体]的主成分数[/font][font=宋体]重新[/font][font=宋体]建模[/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=宋体]5)检查[/font][/font][font=宋体]校正模型中[/font][font=宋体]参考值与校正模型计算值,对模型[/font][font=宋体]计算[/font][font=宋体]值[/font][font=宋体]为负值的校正样品[/font][font=宋体],[/font][font=宋体]应从校正模型中删除或[/font][font=宋体]复检[/font][font=宋体]参考值[/font][font=宋体],然后重建校正模型。[/font]

  • 【分享】2009年八大科学突破预测排行榜

    据国外媒体报道,2009年全球经济受经济危机影响将延缓增长速度,但是科学研究的步伐却并不会因此而停滞。目前,美国《国家地理》杂志征求了专家小组意见,预测了2009年的重大科学突破,这些科学突破涉及各个领域,比如动物学、天文学、生物学、地球科学等。1.动物学:对野生动物的基因跟踪2.考古学:海底考古和前哥伦布时期探险 3.天文学:新型研究更关注太空飞行 4.生物学:揭示污染物质在细胞内的影响变化 5.进化生物学:再现群选择理论? 6.地球科学:岩石揭示奇特的早期地球环境 7.医学:个性化药物 8.物理学:强子对撞机

  • 【求助】地球物理专业技术讨论

    [size=4]我是地球物理学在读本科生,对本专业的主要研究方向和方法不是很清楚,据说以后工作要用到很多仪器之类的,哪些仪器是我们需要用到的?所以我特别关注这个难得的“仪器信息网”,请各位专家高手们给我指点一二![color=#013add]地球物理学,如果狭义的理解,指的就是固体地球物理学。这一般又可分为两大方面:研究大尺度现象和一般原理的叫做普通地球物理学,利用由此发展出来的方法来勘探有用矿床和石油的,叫做勘探地球物理学(或物理探矿学)。应用于[/color][/size][url=http://baike.baidu.com/view/197049.htm][color=#013add][size=4]工程地质[/size][/color][/url][color=#013add][size=4]勘探、工程检测的发展为工程地球物理学,应用于环境探测和监测及环境保护而形成的[/size][/color][url=http://baike.baidu.com/view/2573988.htm][color=#013add][size=4]环境地球物理学[/size][/color][/url][color=#013add][size=4]。地球物理学形成了独立的分支学科:地震学、重力学、地电学、地磁学,还有正在发展可能形成地热学。(云南省地球物理学会 胡家富提供)[color=#f10b00]业务培养要求:本专业学生主要学习地球物理学方面的基本理论和基本知识,受到基础研究和应用基础研究方面的科学思维和科学实验训练,掌握地球深部构造、地震预测、地球物理工程、能源及矿产资源勘察等研究与开发的基本技能。[/color][/size][/color]

  • 【转帖】日本9.0级强震如何影响预测东海大地震

    长期以来,日本地震学界一直把关注的目光投向静冈县南部大海骏河湾,这里潜伏着让日本举国忧患的东海大地震。但命运仿佛在和人类开玩笑,9.0级强震在几无任何征兆的情况下在日本东北海域突然降临。  3月11日,日本静冈县南部大海骏河湾平静如常。这里潜伏着让日本地震学界乃至普通百姓忧患的东海大地震,已经超过了150年的发震周期,至今迟迟没有发生。  命运仿佛在和人们开玩笑。在预测中不会发生强震的日本东北海域,却爆发了9.0级地震,赫然列入人类有史以来最大的5次地震之一。  漫长的150秒  2011年3月11日,许多日本人伏在震颤的地板上挨过了艰难的150秒。  这是前所未有的地震体验。佐藤忠弘开始有些犹豫了,拿不准待在屋里到底对还是不对。这位日本东北大学的大地测量与地震专家在后来与中科院研究生院教授孙文科的通信中写道:  与以往地震时强烈晃动10多秒、至多半分钟就恢复平静的体验不一样,这次地震发生了一连串的震动,前后有4~5次往复,持续时间长达2~3分钟。这可能是发震断层产生了持续的破裂过程。  一切恢复平静后,佐藤忠弘起身发现,办公室内的桌子移动了40厘米,电脑倾倒在地,资料散落一地。  孙文科2010年因入选“千人计划”回国,此前10年他一直在日本东京大学地震研究所从事研究工作。震后他关切相知同行的安危,第一时间打去越洋电话,但没能接通一个,两封E-mail被退回。好在13日下午5点35分,终于等到佐藤忠弘回复的邮件:在我所知的范围,大家都没事,请安心。  日本东京大学地震研究所后来的反演结果验证了佐藤忠弘的判断,这次强震“很不一般”。太平洋板块在长约450公里、宽约150公里的断裂带上,以每秒2公里的破裂速率低角度俯冲至日本列岛以下地壳深处,整个破裂过程长达150秒,断层中间最大相对滑动距离达18米。  这次发生在宫城以东130公里处的海沟强震还打破了区域地震的历史纪录。日本地震学界的研究表明,日本东北海域通常发生六七级强度地震,最高的一次震级为8.3级。几个地震易发区从北到南分别是宫城冲、福岛冲以及靠近东京以北的茨城冲,历史上这些易发区往往单独发生地震,每次破坏区域在100公里左右。  “而这次强震则是三个危险区连成一片,在地下深处同时发生连续的破坏过程。9级强震能量之大的原因也就在这里,但为何同时连片破裂,现在还无法解释。”孙文科对《科学时报》记者表示。  没想到震级这么大  “考虑到太平洋板块推进的误差,这次地震我们可以说预测出来了。但是发震断层四五百公里这么广,不断发生障碍体破坏,产生这么大地震,我想谁也没有考虑到。”佐藤忠弘在邮件中的语气透着沮丧。  佐藤忠弘所指的是此前日本地震预测推进本部的预测,该预测明确显示,2011年宫城县附近发生地震的概率达70%。  或许正因为如此,3月9日发生在同一海域的7.3级地震才没有引起人们足够的注意。彼时,日本地震学界担心的也许是迟迟未来的东海大地震。  根据历史及地震数据记载,东海大地震是受菲律宾板块挤压日本列岛造成逆断层运动,以前述骏河湾为震源的周期性大地震,受灾地区包括东京、静冈县、爱知县,覆盖日本的首都地区和中部地区。  1988年孙文科留学日本时,就不断地听到导师和周围的人们谈论,如果东海大地震来了怎么办,如果是直下型地震(震源位于东京等城市的直下方)结果会如何。  地震学家普遍预测,日本东海地区每150年会爆发一次规模为8.0级的大地震。前一次东海大震发生在1854年,8.4级的强震造成两三千人死亡,3万多间房屋倒塌烧毁,沿岸还发生了海啸。时间向前推至1707年,这里爆发了日本历史上最大规模的8.6级地震,富士山爆发,约2万人死亡,6万多间房屋损毁。  从1923年关东大地震之后,日本地震界非常重视可能到来的东海大地震,这种关切蔓延到了人们的日常生活中。孙文科回忆说,很多电视台的节目都在不断地谈论地震,地震学界的精力几乎都放在了东海。  为应对东海大地震,日本政府可谓不惜血本。1978年日本制定了《大规模地震对策特别措施法》,据此在东海地区21处设置探测地下板块运动的设备,不断完善大地震预测系统。  据美国《亚洲华尔街日报》1980年11月7日的报道,日本东京为担心东海大地震引发火灾,将成千上万的木结构房屋全部拆除,改建为钢筋混凝土结构的住房。日本人正在储存大量的食品、毛毯及婴儿奶瓶。为了防止地震时供水管道被破坏,还在抗震水库中储备了40万吨水,足够1200万东京居民饮用10天。报道称,日本政府在防震方面的开支,几乎与国防费相当。  “几乎十分肯定”要在20世纪末发生的东海大地震并未到来。  2003年,东海大地震对策专门调查委员会还预测,大地震将导致最多1万人死亡。同年5月29日,日本中央防灾会议出台了《东海地震对策大纲》,针对极具杀伤力的东海大地震进行预想并制定应对措施。  2009年8月11日静冈县发生了6.5级地震,这是东海地区86年以来的最大地震,唤起了日本人对东海大地震的恐慌,但日本气象厅随后急急出来解释:此次地震是横向断层型,与东海大地震无关。然而这丝毫未能减轻人们的不安。日本政府再发预测:“30年内东海地区发生大地震的几率为87%。”  悬着的靴子  预测中的东海大地震成了随时可能落下的另一只靴子,它会否因为此次9级强震提前到来,或者延迟发生?孙文科对此表示:“理论上有影响,但很难定量描述。”  “理论上这次强震必然带来周围地区应力场的改变,可能会影响日本东海、南海的应力调整,但是很难说它是会加速东海大地震的到来,还是由此削减这一危险区地下深部积累的能量使东海大地震推迟发生。一般而言,联动发生强震的可能性比较小。”他说。  孙文科所在的团队,正在计算日本强震对于中国大陆、东南亚以及全球应力场和重力场的影响。  3月14日,佐藤忠弘所在的东北大学地震与火山喷发预测研究中心开始“复旧”作业,确认该中心受损程度,恢复计算机系统。在条件具备的情况下,他和同事们将着手对此次大地震进行解析研究。  孙文科介绍说,日本地震界非常注意研究俯冲带地震的发生过程。尤其是板块在滑动过程中与陆地板块紧密固着的区域(障碍体,asperity),这是发生大地震的危险区。在太平洋板块低角度俯冲到地下几公里到几十公里深处,这些固着区域一旦破坏,将产生破坏性极强的大地震。“日本科学家一直观测板块俯冲滑动的速率,障碍体的位置以及可能积累了多少能量,研究合适的预测模型,这方面做了很多工作。”  原本计划3月14日访问孙文科实验室的日本华裔地震地质学家林爱明,因为此次强震临时取消了北京之行,转身前往现场,考察地震直接产生的断层的出露和分布情况。  与此同时,中科院研究生院计算地球动力学重点实验室的张怀研究团队也正在焦急地等待来自日本同行的活动断裂数据,期待早日解开笼罩在日本大地震之上的科学谜团。

  • 【原创】物理知识版系列活动之一

    物理知识版系列活动之一本版每月都有一定量的物理基础知识讲座,用很浅显的语言表达出来,希望大家能够多多关注。同时,不定期会举行围绕着“基础知识讲座”进行知识竞赛,届时欢迎大家参加!

  • 【转帖】PRL:新理论预测聚合物玻璃的老化过程

    据physorg.com网站2007年4月23日:聚合物玻璃是一种广泛地应用在从飞机挡风玻璃到DVD盘片等领域的塑料。美国Illinois大学的科学家们发展出一种理论,能够预测这些材料是怎样老化的,并解释了分子水平的运动是怎样产生宏观结果的。他们的结果发表在4月20日的《Physical Review Letters》上。Illinois大学的材料学教授Kenneth S. Schweizer说:“玻璃,包括聚合物玻璃,本质上都是冻结了的液体。它们看起来是固体,但是由于是冻结的液体,其分子持续地进行小运动,从而导致其性能随着时间而逐渐改变。”  3年前,Schweizer曾发明出一种理论来描述聚合物玻璃从液态到玻璃态的转化过程。现在,Schweizer和博士后研究员Kang Chen发明了预测聚合体材料老化的新理论。他们的新理论不仅描述了聚合物分子的运动,而且描述了这种材料在很大时间尺度和温度尺度下的性能改变。  聚合物玻璃因为具有很高的强度、韧性和很低的制造成本而在很多方面都有应用。不像普通玻璃的熔点在室温的1200度以上,聚合物玻璃的熔点十分接近于室温。因此在室温下,聚合物玻璃仍保留了许多液体的性质,如在分子水平的运动。  Schweizer说:“这种运动十分微小和缓慢,但是却会随着时间显著地改变这种材料的机械和热性能。同其他作用一起,老化过程会使聚合物玻璃逐渐变得僵硬和易碎。我们的理论描述了在时间尺度上聚合物玻璃的物理性质改变,这些信息对于工程应用具有十分重要的作用。”

  • 【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示

    【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示

    尊敬的老师,您好!【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示点击立即报名:http://form.mikecrm.com/daRs2e主 题: 如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示时 间: 2016年9月6日(周二下午2:30-4:30)主办方: 上海凡默谷主讲人: 何红梅技术支持费 用:免费 背景如何根据化合物的结构式预测化合物的ADMET性质,评估该化合物的成药性?如何通过ADMET性质指导化合物的结构优化?筛选性质更优的化合物进入研发下一阶段?如何通过已有化合物的结构与实验数据,建立新的QSPR(定量结构与性质关系)模型?网络讲座内容ADMET Predictor软件已被罗氏、药明康德、中检院化药所,中检院安评中心上海药检所、浙江药检所、中国药科大学、上海药物所、协和药物所、上海中医药大学广泛使用。ADMET Predictor 8.0 于2016年8月份正式发布,为使用户更好地使用ADMET Predictor;让药物研发人员可利用新工具提高研发效率及节约成本;凡默谷特举办本次网络讲座,诚邀您参加本次网络讲座。 讲座涉及内容:1. ADMET Predictor 概述;2. ADMET Predictor 8.0的新特点;3. 案例演示4. 软件操作及演示关于ADMET Predictor全球领先的药物ADME/Tox性质预测软件 FDA、CFDA、美国环保署EPA、欧盟化学品管理局ECHA等法规部门长期信赖的ADMET预测软件。TOP 50制药企业,学术单位运用最广的ADMET预测软件只需输入化学结构式,即可快速准确地预测理化性质、吸收、分布、代谢、排泄及毒性等性质,还可利用已有的数据,通过ADMET Predictor搭建高质量的QSPR预测模型。需了解更多信息,请联系我们:客服QQ:1114996120;邮箱:market@pharmogo.com;电话:021-50263208;021-60541123http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/08/201608291537_607295_1929645_3.png关注公众号了解更多资讯

  • 科学家研发激光检测腕表:可预测死亡时间

    新浪科技讯 据国外媒体13日报道,英国兰卡斯特大学的科学家研发出一种非侵入式激光检测手段,可预测一个人的死亡时间。这种检测设备将采用腕表形设计,利用激光束分析毛细血管衬里细胞,旨在鼓励用户选择和保持健康的生活方式。http://i1.sinaimg.cn/IT/2013/0814/U2550P2DT20130814102920.jpg英国兰卡斯特大学的科学家研发出一种非侵入式激光检测手段,可预测一个人的死亡时间  发明人表示血管衬里细胞是一种内皮细胞,同时也是一个人健康状况的关键指示器。通过对这些细胞进行监测,便可以确定哪些人的衰老速度超过正常水平。检测之后,用户便可了解自己还有多长寿命。例如,这种检测设备会告诉用户,如果不改变当前的生活方式,他们将在20年内死亡。此外,这种内皮检测还能判断用户是否存在癌症或者痴呆症风险。内皮是毛细血管内的内皮细胞层。  兰卡斯特大学的物理学家希望这项技术能够帮助人们增进健康。对于这项技术的效用,一些人也提出质疑。一些用户可能因此改变他们的生活方式,进而让自己的身体处于最佳状况,其他一些用户则可能相信宿命,不会做出改变。此外,保险公司与退休基金也可能利用这些信息调整保险金和退休金。  目前,兰卡斯特大学的物理学家已经研制出一个笨重的实验用原型。他们正利用这个原型进行小型化设计,最终让激光检测设备可以像手表一样戴在手腕上。他们表示如果能够获得充足的资金,他们能够在一年内将迷你版推向市场。http://i1.sinaimg.cn/IT/2013/0814/U2550P2DT20130814102951.jpg英国科学家研制的激光检测手段能够对血管内皮细胞的血量进行测量,进而判断一个人健康状况  这种激光检测装置的造价为几百英镑,用户可以在家中使用,监测他们的健康,此外也可以应用于全科医生诊所和医院。医生可以借助这种装置比较患者的生物学年龄和实际年龄,以了解他们的衰老速度。在对220名身体健康的参与者进行的测试中,一些参与者的衰老速度明显超过或者低于预计。  项目负责人安奈塔-斯特凡维斯卡教授表示:“在不久的将来,一款售价200英镑到300英镑(约合300美元到460美元)的检测设备便可走进千家万户。我希望我们研发的技术能够鼓励人们更加关注自身的健康。”激光检测装置由斯特凡维斯卡与同事彼得-麦克克林托克教授共同研制,目前已经申请专利。  斯特凡维斯卡指出:“我们希望这种装置能够应用于所有全科医生诊所。它们能够成为全科医生的一件价值不可估量的医疗设备。借助于这款装置,医生可以了解患者的心血管系统,判断他们是否存在中风或者心脏病风险,同时了解内皮是否出问题。内皮会分泌各种能够影响组织的化学物质。它也是一个重要器官,但并没有得到人们的重视。”  麦克克林托克教授承认并非所有人都会因为这种检测装置提供的信息改变自己的生活方式。他说:“你可能认为自己的衰老速度太快,应该采取措施加以遏制。你可能因此改变自己的生活方式,少吃油炸火星棒和经常跑步。当然,你也可能对这些信息置之不理。”(孝文)

  • 【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示

    【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示

    尊敬的老师,您好!【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示点击立即报名http://form.mikecrm.com/daRs2e主 题: 如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示时 间: 2016年9月6日(周二下午2:30-4:30)主办方: 上海凡默谷主讲人: 何红梅技术支持费 用: 免费 背景如何根据化合物的结构式预测化合物的ADMET性质,评估该化合物的成药性?如何通过ADMET性质指导化合物的结构优化?筛选性质更优的化合物进入研发下一阶段?如何通过已有化合物的结构与实验数据,建立新的QSPR(定量结构与性质关系)模型?网络讲座内容ADMET Predictor软件已被罗氏、药明康德、中检院化药所,中检院安评中心上海药检所、浙江药检所、中国药科大学、上海药物所、协和药物所、上海中医药大学广泛使用。ADMET Predictor 8.0 于2016年8月份正式发布,为使用户更好地使用ADMET Predictor;让药物研发人员可利用新工具提高研发效率及节约成本;凡默谷特举办本次网络讲座,诚邀您参加本次网络讲座。 讲座涉及内容:1. ADMET Predictor 概述;2. ADMET Predictor 8.0的新特点;3. 案例演示4. 软件操作及演示关于ADMET Predictor全球领先的药物ADME/Tox性质预测软件 FDA、CFDA、美国环保署EPA、欧盟化学品管理局ECHA等法规部门长期信赖的ADMET预测软件。TOP 50制药企业,学术单位运用最广的ADMET预测软件只需输入化学结构式,即可快速准确地预测理化性质、吸收、分布、代谢、排泄及毒性等性质,还可利用已有的数据,通过ADMET Predictor搭建高质量的QSPR预测模型。需了解更多信息,请联系我们:客服QQ:1114996120;邮箱:market@pharmogo.com;电话:021-50263208;021-60541123http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/08/201608291531_607293_1929176_3.png关注公众号了解更多资讯

  • 【网络讲座通知】9月6日(周二) 如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示

    尊敬的老师,您好!【网络讲座通知】9月6日(周二)如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示 点击立即报名:http://form.mikecrm.com/daRs2e(做超链接)主题: 如何采用ADMET Predictor预测及评价化合物ADMET性质及新版本操作演示时间:2016年9月6日(周二下午2:30-4:30)主办方:上海凡默谷主讲人: 何红梅技术支持费用:免费 背景如何根据化合物的结构式预测化合物的ADMET性质,评估该化合物的成药性?如何通过ADMET性质指导化合物的结构优化?筛选性质更优的化合物进入研发下一阶段?如何通过已有化合物的结构与实验数据,建立新的QSPR(定量结构与性质关系)模型?网络讲座内容ADMET Predictor软件已被罗氏、药明康德、中检院化药所,中检院安评中心、上海药检所、浙江药检所、中国医药工业研究总院、中国药科大学、上海药物所、协和药物所、上海中医药大学等广泛使用。ADMET Predictor 8.0 于2016年8月份正式发布,为使用户更好地使用ADMET Predictor;让药物研发人员可利用新工具提高研发效率及节约成本;凡默谷特举办本次网络讲座,诚邀您参加本次网络讲座。 讲座涉及内容:1. ADMET Predictor 概述;2. ADMET Predictor 8.0的新特点;3. 案例演示4. 软件操作及演示关于ADMET Predictor全球领先的药物ADME/Tox性质预测软件 FDA、CFDA、美国环保署EPA、欧盟化学品管理局ECHA等法规部门长期信赖的ADMET预测软件。TOP 50制药企业,学术单位运用最广的ADMET预测软件只需输入化学结构式,即可快速准确地预测理化性质、吸收、分布、代谢、排泄及毒性等性质,还可利用已有的数据,通过ADMET Predictor搭建高质量的QSPR预测模型。需了解更多信息,请联系我们:客服QQ:1114996120;邮箱:market@pharmogo.com;电话:021-50263208;021-60541123

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  • 请教线性预测的含义

    在核磁检测中遇到是否进行线性预测的选项.请问线性预测的含义是什么?有什么具体功能?

  • 【分享】测量不确定度是否也是一种物理量?

    [font=Times New Roman] [/font][font=宋体]物理量是可测的量[/font][font=Times New Roman],[/font][font=宋体]可测的量在[/font][font=Times New Roman]JJG1001[font=宋体]—[/font]1998[/font][font=宋体]《通用计量术语及定义》中被定义为:现象、物体或物质可定性区别和定量确定的属性.在不确定度的定义中,说它是一个参数,没有说它是一个量。根据GB3103—1993《有关量、单位和符号的一般原则》,不管是参数还是参量也都是一种物理量,它们无例外地是通过量来定义并可定量地表达为量值的量。因此,把不确定度认为只是参数而非量是不对的。测量不确定度是物理量,它说明测量结果可能存在的分散性或不可靠的程度。其定义将在第三讲中详细讨论。由于它具有与被测量相同的量纲,并且可以定量它以量值给出,把它作为一种物理量是正确的。同样,相对不确定度也同样是量。[/font]

  • 【原创大赛】碳数规律预测乙酸甲酯的出峰情况

    【原创大赛】碳数规律预测乙酸甲酯的出峰情况

    前几天同事扩项工作场所空气中饱和脂肪酸酯类物质包括乙酸甲酯,乙酸乙酯,乙酸丙酯,乙酸丁酯,标准是GBZ/T160.63-2007。柱子是SH-Rtx5(30m*0.32mm*0.25um),同事欲恒温同时分离这四种酯类,我提示乙酸乙酯,乙酸丙酯,乙酸丁酯混一起恒温做没事,如果乙酸甲酯也混一起做那么会与溶剂二硫化碳峰难分离,于是他计划先做乙酸乙酯,乙酸丙酯,乙酸丁酯再另外单独做乙酸甲酯。 乙酸乙酯,乙酸丙酯,乙酸丁酯色谱条件:岛津气相色谱GC2010PLUS 柱温60℃ 检测器进样器均为200℃ 分流比50 恒线速度22cm/shttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/01/201701191702_673938_2103464_3.jpg三种乙酸酯峰型还不错。接下来他说想试试乙酸甲酯在这个条件下出峰会怎么样?因为我之前用OV101做过二硫化碳中乙酸甲酯,它是紧挨着在二硫化碳前出峰,同时也用DB-FFAP做过它是在二硫化碳之后。SH-Rtx5极性比OV101强些 比DB-FFAP弱很多,那么在二硫化碳之前还是二硫化碳之后出峰呢? 看到甲乙丙丁突然有了一想法:不是有碳数规律吗?利用碳数规律推测乙酸甲酯的保留时间:保留时间:乙酸乙酯 2.854min 乙酸丙酯 3.562min 乙酸丁酯5.162min 二硫化碳2.612min碳数规律:lnt‘=An+C t’为调整保留时间 n为同系物中碳个数 A, C均为常数首先精确计算死时间:间隔均匀同系物 精确死时间计算公式:http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2016090616020890_01_2103464_3.pngtm=(2.854*5.162-3.562*3.562)/2.854+5.162-3.562-3.562=2.292min调整保留时间代入碳数规律公式:乙酸乙酯ln0.562=4A+C 乙酸丙酯 ln1.27=5A+C 求得乙酸甲酯调整保留时间lnt’=3A+C t’=0.249min乙酸甲酯的预测保留时间0.249+2.292=2.541min.这个保留时间在二硫化碳(2.612min)之前,两者仅仅相差0.07min。于是预测同条件下乙酸甲酯在二硫化碳之前出峰并且分离度不好!同条件实验做二硫化碳中乙酸甲酯3000ug/ml来验证:http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2016090616132954_01_2103464_3.jpg实验结果乙酸甲酯保留时间是2.571min与预测的2.541min比较符合,外推是有误差的,而且本例碳数不多,碳数多些会更准确。降低柱温至40℃,线速度15cm/s 乙酸甲酯与二硫化碳分离达到定量要求!http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/09/201609061616_608604_2103464_3.jpg 结论:碳数规律还是比较准的,可以预测出峰情况。

  • NIR预测值可否修正?

    各位高手:本人使用布鲁克的MPA,软件是OPUS。已建成一个模型,预测时发现NIR的数据比真实值高0.5.请问有没有办法在软件中,把NIR预测值加上0.5,再报结果呢?

  • 【分享】爱情物理学简史

    (一)伟大的Bohr对gal心事的不可预测性给出了量子化描述. 他指出, 女孩的心事是阶跃的, 不是连续的. 这些心事的不连续台阶叫作量子态. 究竟处于哪个态, 那必须作统计描述. 云云. Bohr指出了这一物理本质后, 作了大量的唯象研究. 他发现, gal的这种心理复杂现象, 其实是自然界一个普遍现象, 有微观机理. 比如他发现, 氢原子的光谱, 竟然可以用同样一套量子化规则来说明. 最后Bohr因此获了Nobel奖. Bohr的工作, 大大的得罪了一个同样是女孩心理学方面的大权威---Einstein.Einstein在女孩心理学学方面的成就, 是指出女孩心理的虚伪性---噢, 失言了, 是相对性. 本世纪初期, 他在一个小破专利局当工人的时候, 相信考虑了这样一个问题----为什么女同志对恋爱的投入程度会那样高, 以至于寻死觅活? 又为什么一旦女同志陷入一段新爱情时, 又会如此决断抛弃旧情, 似乎什么都没有发生过? 他得出结论---一定有深刻的理论原因在背后. 1905年他生小孩后, 突然开悟, 发表了无理学史上的里程碑论文: 狭义相对论. 这狭义相对论(以后简单称SPR)里面只有两个基本原理: 1. 所有同年纪女人的心理都是一样的 2. 爱情对所有同年纪的女人的诱惑以及程度, 速度都是一样的.并且不依赖于爱情的来源 同样, 最后他发现女孩心理的这种相对性原理竟然暗和宇宙的道理, 立刻解决了电磁学的困难, 还发现许多别的新用处. 可惜由于纳粹的捣乱, 他没有Bohr的运气好, 没有因此得Nobel奖. 他很不服气, 继续研究. 后来他发现, 其实相对论条件1.可以改为: 3. 所有女人的心理都是一样的 这就是广义相对论了. 这个理论再次被证明同样是关于宇宙的正确描述. 如今的宇宙学就建立在这上面说. 由于他的这些大大的贡献, 后来获得Nobel 奖, 用他一个小工作的名义给的. 量子力学, 相对论的成功表明, 宇宙的奥秘, 就是女人的奥秘. 所以研究物理学, 可以另辟蹊径, 多多和mm来往就行. 如此便可得到物理规律, 同时又可以避免传统物理学研究方法的枯燥无味, 何乐而不为呢? 那么, 为什么Bohr的量子无理学会气坏了老爱的相对论无理学呢? 这其实是因为他们两个童年经历不一样, 道德观念不一样, 以及对未来的乐关程度不一样导致的. 这个爱因斯坦, 从小比较坎坷, 老师都说他笨. 在苏黎寺上大学的时候, 他的本科老师叫责慢, 还是个Nobel奖获得者, 就说老爱是不行的. 老爱毕业了, 老师都不给些推荐信, 只好去专利局当工人. 幸好这样, 他才有机会研究无理学, 从而最终解决物理学问题. 可惜这样的生世是他这个人很保守----他心中希望女孩能够被看透, 这样就好研究一些. 而且作为男人来说, 信心也会足一些. 他不能想象, 一个女孩心事本质上不可琢磨的世界, 是多么的一团乱麻啊....

  • 车内VOC模拟预测

    哪位大神有丰田VOC预测模型资料的?能不能分享一下,非常感谢!!或者关于VOC模拟预测的资料都可以!

  • 【资料】水环境分析及预测

    水环境分析及预测[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=159153]水环境分析及预测[/url]版主:这个资料是从网上下载的。带有网站标识,看了仪器论坛发帖准则并没有提到这一点。如果斑竹觉得不合时宜,请先告知一下。

  • 求一份物理性能方面的方法验证模板

    如题;楼主需要一份物理性能方面的方法验证。大体方法验证从哪里下手,楼主心中还是有个大概的西瓜模型,但平时我多些定量方面的方法验证(eg,化学,准确度,精密度,检出限等等这类),到物理性能检测了,多一些半定量.定性的检测项目,对于多次检测后数据的分析,我有点没招。所以来论坛,希望大家对我点灵感,最好是给我点模板,谢谢啦~~~

  • 有关样品预测

    各位好,近期在样品扫描的时候遇到一些问题,样品预测值超出数据库范围的上限约3个点,请问谁知道出现这种情况的原因?

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