μm 和μin和 μinch关系

这个单位是用在电镀行业,一般是指膜厚.um中国单位.uinch国际单位
1um(微米)=39.37uinch(微英寸
1cm(厘米)=10mm(毫米)    1mm=1000um
1ft(英尺)=1000mil(密尔)=1000000uinch(微英寸)   
1ft(英尺)=12inch(英寸)   1inch=25.4mm    1ft=0.3048m
1mil=25.4um=1000uinch
uinch如上所说,是念mai.有些电镀厂的膜厚报告上用 u'' 来表示.


内部表面处理平均粗糙度(RA)的

SFV3 = 30μin。最大,BPE,SFV3
SFV4 = 15μin。最大,电解抛光,BPE,SFV4
SFV6 = 25μin。最大,电解抛光,BPE,SFV6

Internal Surface Finish
Roughness Average (Ra)
SFV1 = 20 μin. max, BPE-SFV1
SFV2 = 25 μin. max, BPE-SFV2
SFV3 = 30 μin. max, BPE-SFV3
SFV4 = 15 μin. max, electropolish, BPE-SFV4
SFV5 = 20 μin. max, electropolish, BPE-SFV5
SFV6 = 25 μin. max, electropolish, BPE-SFV6

AP管
- Annealed and Pickled Pipe
酸洗管
MP管
- Mechanically Polished Pipe
机械抛光管
BA管
- Bright Annealed Pipe
光亮退火管
EP管
- ElectroPolished Pipe
电抛光管

一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示: x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格,Δt 是两个时间之间的间隔(Δt=t n ​ -t n-1 ​ ),μ 是股票价格的增长率,σ 是股票价格的波动率,r 0 ​ ,...,r n-1 ​ 是正态分布的随机数(均值为 0,标准差为单位标准差)。股票的初始价格 x 0 ​ μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意:(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化: dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n=0, …, N(N=5000步),时间 T=180 天,步长 Δt=T/N。 请根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成函数编写,通过随机游走模拟股票价格,并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N): 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数), N 表示模拟步数(此时,公式(1)中步长Δt=T/N);函数返回0..N步内(含N), 每一步股票价格构成的向量; ∙draw_picture(prices): 绘制股票价格变化趋势图,并保存图片。 要求: 横轴为模拟步数,坐标轴范围为[-100,5200];纵轴为股票价格,坐标轴范围为[8,29]; 图片大小设为 8*4 (单位为 inch);
06-08
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