逐差法

摘要： 基于Matlab GUI强大的计算、人机交互功能,设计出牛顿环干涉实验数据处理系统,该系统包括逐差法和最小二乘法两个数据处理应用界面。系统界面控件布局合理,操作简单,即时显示运行结果,功能符合逐差法和最小二乘法的数据处理要求。在界面上分别运行牛顿环实验数据,结果显示,两个处理界面均能快速、直观、准确地计算出凸透镜的曲率半径和不确定度,从而避免繁琐的计算和出现人为失误,大大提高学生处理牛顿环实验数据的效率。

摘要： 物理是一门以实验为基础的学科,实验题是高考的必考题型,实验中为了减小偶然误差和充分利用实验数据,经常采用多次测量求平均值的方法,本文通过分析用逐差法处理“研究匀变速直线运动”实验的方向,给教学中的教师和学习中的学生提供了一些思路。

摘要： 直线拟合是大学物理实验数据处理中的常见问题,常用的数据处理方法有两种:逐差法、最小二乘法,哪种方法最优的争论存在已久。利用Excel这一常用软件,以“拉伸法测金属丝的杨氏模量”这一实验为案例,评定逐差法和最小二乘法处理数据后测量结果的不确定度,对两种方法进行定量比较发现:精确测量时逐差法的劣势非常明显,此时应尽量用最小二乘法处理数据,逐差法只适用于粗略估算测量结果。

摘要： 通过对高阶差等比数列的通项公式深入研究,发现可将该通项公式设为与等差数列及等比数列通项公式相关的标准形式,基于矩阵变换及差分算子的思想,得到了求通项公式中各系数的解矩阵.从而给出了高阶差等比数列通项公式及前n项和的一种新方法.

摘要： 加速度的测量是高中物理中最重要的实验之一,高考对其的考查既有源于教材的基本实验,又有高于教材的横向拓展与纵向挖掘.从近几年的高考命题情况来看,其考查情境多为纸带类、光电门类和频闪照相类,其中打点计时器-纸带组合类最为常见,为历年高考的高频考点.而“逐差法”是根据纸带计算加速度最常用的方法,其优点是充分利用测量数据,有效降低实验误差.但教学实践表明,学生在应用逐差法计算加速度时正确率并不高,其原因并不限于计算能力不够,更主要的是学生不清楚逐差法的来龙去脉,对逐差法的规律本质缺乏深层的认识,以至于在具体的新实验情境中难以灵活应用。

摘要： 用误差理论分析对比包括逐差法在内的几种常见的使用代数运算处理打点纸带的方法.在对打点纸带的测量方法和实验数据处理方法进行深入剖析的基础上,对高中阶段引入逐差法进行多角度的探讨.

摘要： 实验是高中物理教学的重要内容,每年高考必考。而纸带上数据的处理,常出现在高考试题中,学生在处理这类问题时容易出错。为了有效提高学生处理纸带类实验数据的能力,文章先简单介绍“逐差法”和“两段法”的原理,然后将“逐差法”与“两段法”进行对比分析,最后结合两道高考题探讨“逐差法”和“两段法”的拓展应用。

摘要： 针对运用逐差法求解加速度时的困惑,通过理论及例题研究,探讨在数据处理过程中如何选取与舍弃数据,使计算结果更具有科学性。

摘要： 梁弯曲法测量杨氏模量是大学物理实验中比较常用的方法之一,实验的关键技术在于样板中心的微小挠度(垂直位移)的测量.利用自制的单缝衍射实验装置,将待测黄铜板中心的微小挠度转化为狭缝的缝宽的变化量,测量单缝衍射条纹的变化记录不同负载时黄铜板的微小挠度,利用逐差法计算黄铜板的杨氏模量.此方法具有样品位置稳定,需要调节的部位少,操作简单,现象直观明显等特点,实验结果表明,该方法测量精度高、相对误差为1.4%.

摘要： 杨氏模量是描述固体材料抵抗弹性形变能力的重要力学参数,对它的精确测量在科学研究和技术应用中都具有重要意义。本研究经过深入调研和实践,在测量仪器上改进创新,通过排水法来取代大学物理实验课中常用的光杠杆法,实现了对金属丝拉升长度变化量的间接测量。本装置实验器材结构操作简单、使用方便、廉价、易拆卸和组装、不易损坏、读数精准稳定,具有较高的推广价值,适用于学生进行金属丝杨氏模量测量的实验探究。

摘要： 发现在逐差法处理数据的误差估计中存在不少错误,为了纠正那些错误,正确地用逐差法处理数据,以拉伸法测量金属丝的弹性模量为例,根据不确定度传播律,给出逐差法的不确定度评定方法。

摘要： 本文阐述了逐差法弥补算术平均法处理数据的不足,指出逐差法配合作图法组织教学更直观更形象,用逐差法获得近似最佳直线方程。

摘要： 以伏安法测电阻为例,介绍物理试验中常用三种处理实验数据方法的不确定度的评定。其中作图法的不确定度的评定取决于坐标轴的最小分度;逐差法和最小二乘法的不确定度的评定都与各自的算法存在一定的联系。

摘要： 本发明公开了一种逐跨均匀荷载面曲率差的梁结构损伤识别方法，步骤如下：由梁结构损伤前后的频率和振型计算柔度矩阵；对梁结构各跨逐跨施加均匀荷载，将荷载与结构损伤前后的柔度矩阵差相乘，得到位移差；损伤指标取各跨均匀荷载作用下位移差曲率的绝对值之和；假定梁结构损伤前后荷载作用下弯矩不变；根据梁结构损伤前后的弯矩变化和位移曲率计算节点损伤程度，进而计算单元损伤程度；若梁结构为超静定结构，通过上一步计算的单元损伤程度和有限元模型得到损伤前后弯矩变化后，再重复一次上一步骤得到最终的单元损伤程度。本发明有效提高了柔度曲率指标损伤定位的能力，并能准确地进行损伤程度识别，可较好应用于梁结构的无损检测。

摘要： 本发明公开了一种基于残差摄动法的边界条件变化对流场影响差量的计算方法，涉及计算流体动力学技术流域，旨在提高对边界条件小量变化带来的解的影响的分辩能力。本发明技术要点：针对待测对象建立流场矩阵方程Ax+b＝0；计算边界条件为b

摘要： 一种到达时间差定位法及装置，所述到达时间差定位法包括：获取网络侧下发的包含预配置的参考小区和邻区列表的信息；若预配置的参考小区为服务小区或者预配置的邻区列表包含服务小区，则选取所述服务小区作为实际参考小区；设置所述邻区列表中邻区的位置参考信号的检测优先级；参照所述检测优先级，对邻区进行位置参考信号的检测，将所述邻区位置参考信号较于所述参考小区位置参考信号至终端之间的到达时间差的检测结果按照所述邻区列表既定的优先级上报至网络侧。所述到达时间差定位法及装置可以提升到达时间差定位法对通信资源的利用率，提升定位准确性，降低对通信质量的影响。

摘要： 本公开提供了一种基于变分法的共轭梯度法光束法区域网平差方法，包括：获取区域内具有一定重叠度的影像和对应的成像参数，对成像方程进行线性化，构建光束法区域网平差的误差方程，并变换得到光束法区域网平差的法方程，以及构建一组在n维向量空间中关于法方程系数阵的线性无关的向量组；采用变分法将法方程的求解问题转化为求解目标函数S(X)最小值的问题；依次沿着相互共轭的方向进行方程组解的搜索，采用迭代计算方法，求得共轭梯度法光束法区域网平差法方程的最优解。本公开的计算方法能够保证平差区域网平差的严密性和平差解算结果的几何精度，且计算简便高效、容易程序实现。

摘要： 本公开提供了一种基于不完全分解预处理的共轭梯度法光束法平差方法，包括：步骤S1，构建光束法平差的法方程的统一形式，采用多类未知数交替趋近解法的多类法方程；步骤S2，采用对角线矩阵块作为预处理矩阵进行不完全Cholesky分解预处理，降低法方程系数阵的条件数；步骤S3，给定共轭梯度法光束法平差的迭代初值，依次沿着相互共轭的方向进行相关目标函数解的搜索，并将目标函数改造为能够直接求得原法方程的解X的值的形式；步骤S4，给定一小值ε作为迭代收敛条件进行迭代计算，直至满足收敛条件迭代终止，输出方程的最优解。本公开能够有效地提高区域网平差的稳定性和计算效率，更好地适应大区域影像产品生产和三维重建等工作。

摘要： 本发明是一种在油气水三相混合流动状态下,求得油、气、水和水各自的产量的一种技术方法。该方法采用气液分离后,气体单独计量,油水两相混合计量的方法。该方法应用油水密度差,在连同的水位计和计量容器中的液柱高度差的测量,经过本发明所提供的公式计算,可以直接求出日产油量、日产水量和日产气量,含水比,水油比,液油比等参数。

摘要： 本发明公开了一种逐跨均匀荷载面曲率差的梁结构损伤识别方法，步骤如下：由梁结构损伤前后的频率和振型计算柔度矩阵；对梁结构各跨逐跨施加均匀荷载，将荷载与结构损伤前后的柔度矩阵差相乘，得到位移差；损伤指标取各跨均匀荷载作用下位移差曲率的绝对值之和；假定梁结构损伤前后荷载作用下弯矩不变；根据梁结构损伤前后的弯矩变化和位移曲率计算节点损伤程度，进而计算单元损伤程度；若梁结构为超静定结构，通过上一步计算的单元损伤程度和有限元模型得到损伤前后弯矩变化后，再重复一次上一步骤得到最终的单元损伤程度。本发明有效提高了柔度曲率指标损伤定位的能力，并能准确地进行损伤程度识别，可较好应用于梁结构的无损检测。

摘要： 本发明公开了一种基于残差摄动法的边界条件变化对流场影响差量的计算方法，涉及计算流体动力学技术流域，旨在提高对边界条件小量变化带来的解的影响的分辩能力。本发明技术要点：针对待测对象建立流场矩阵方程Ax+b＝0；计算边界条件为b

摘要： 一种到达时间差定位法及装置，所述到达时间差定位法包括：获取网络侧下发的包含预配置的参考小区和邻区列表的信息；若预配置的参考小区为服务小区或者预配置的邻区列表包含服务小区，则选取所述服务小区作为实际参考小区；设置所述邻区列表中邻区的位置参考信号的检测优先级；参照所述检测优先级，对邻区进行位置参考信号的检测，将所述邻区位置参考信号较于所述参考小区位置参考信号至终端之间的到达时间差的检测结果按照所述邻区列表既定的优先级上报至网络侧。所述到达时间差定位法及装置可以提升到达时间差定位法对通信资源的利用率，提升定位准确性，降低对通信质量的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于绝对中位差法和标准差法去除异常值的优化算法，也就是一种结合了绝对中位差法和标准差法这两种判断方式的优化算法，该优化算法主要包括处理原始数据、绝对中位差法和标准差法的结合判断、获取异常值和去除异常值等步骤，通过这种结合判断的方法更好解决了在正态分布的样本中异常值对结果产生影响的技术问题；同时，这种优化算法不但避免现有单一算法中在去除异常值的同时容易出现误删正常数值的问题，而且还避免了各自算法上的不足，并且在不增加计算量的基础上，也更好提升了算法的准确性和效率性。