Chemistry 101 Topics to be Covered Molecular Quantum Mechanics

本课程为化学101介绍性普通化学课程,主要内容包括粒子、原子、分子、离子等基本概念,化学计量学原理,气体定律,原子量子力学理论,化学键合原理,分子量子力学理论以及液体和固体的相关性质。

Chemistry 101
Topics to
be Covered

Introduction and Review:Chapter 1, appendices A & B

Particles, Atoms, Molecules,Ions: Chapters 1 & 2

Stoichiometry:Chapter 1

Gases: Chapter3

Atomic Quantum Mechanics:Chapter 13

Chemical Bonding:Chapters 2 & 14

Molecular QuantumMechanics: Chapters 14 & 15

Liquids and Solids:Chapters 17

Other Topics: To Be Determined


Molecular Quantum Mechanics

I. Localized Electron Model: Hybridization/"Valence Bond Theory"

  • Introduction
  • Hybridization of Atomic Orbitals
- sp-3 Hybridization -- Figures 4.1-4.5 , Mathematica files

- sp-2 Hybridization -- Figures 5.1-5.3, 7.1-7.2

- sp Hybridization -- Figures 8.1-8.5, 9.1-9.3

II. Molecular Orbitals

III. Resonance Structures: Delocalized Pi-Bonding -- card 24--

Figures 24.1-24.4

IV. Suggested Text Problems -- card 25



Copyright © 1996, J. KentBlasie & The Trustees of the University of Pennsylvania

Chemistry 101:
Introduction to General Chemistry I

Spring, 1997
Professor Marsha I. Lester

Room 250, Chemistry Building
Phone: 898-4640 e-mail: lester@a.chem.upenn.edu


Topics to beCovered ---------- Course Information
Lecture Schedule ----------Announcements & Updates
(2/4/97)
Assigned Text Problems


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Copy right © 1996 , J.Kent Blasie & The Trustees of The University of Pennsylvania

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考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
03-20
### 关于“Covered”在IT背景下的含义 在信息技术领域,“covered”通常作为动词使用,表示某项功能、服务或特性被实现、支持或包含。以下是几个可能的相关概念和技术: #### 1. **网络覆盖 (Network Coverage)** 在网络通信中,“covered”可以指代某个区域是否被某种网络信号所覆盖。例如,在无线网络规划中,术语“coverage area”描述的是特定基站能够提供可靠连接的地理范围[^5]。 ```python def check_network_coverage(area, signal_strength_threshold): """Check if a given area has sufficient network coverage.""" return any(signal >= signal_strength_threshold for signal in area.signals) area_with_signal = {"signals": [80, 90]} print(check_network_coverage(area_with_signal, 75)) # Example usage ``` --- #### 2. **测试覆盖率 (Test Coverage)** 在软件开发中,“test coverage”是一个重要指标,用于衡量单元测试或其他形式自动化测试对源代码的实际执行比例。如果某些部分未被测试到,则认为这些地方尚未“covered”。工具如 JaCoCo 或 Istanbul 可帮助开发者分析哪些分支语句已被充分验证[^6]。 ```bash # Running test coverage with Jest framework npx jest --coverage ``` --- #### 3. **数据隐私与合规性中的覆盖范围** 当讨论 GDPR(通用数据保护条例)、CCPA 等法规时,“covered entities”指的是那些受到法律约束并需遵循严格的数据处理标准的企业或机构。这同样适用于医疗行业内的 HIPAA 法规下定义的服务提供商和个人健康信息管理实践[^7]。 > 数据加密机制应确保所有敏感字段均得到妥善保护,从而满足监管要求下的全面覆盖需求。 --- #### 4. **自然语言处理中的词汇标准化** 利用像 WordNet 这样的资源库进行词语规范化操作时,“cover”及其变形形式可能会映射回基本形态以便进一步分析比较。下面展示了一个简单的例子说明如何应用 Python 的 NLTK 库完成此过程[^4]: ```python from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() text = "The topic was thoroughly covered." tokens = ["thoroughly", "covered"] lemmas = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens] print(" ".join(lemmas)) ``` 上述脚本会输出 `thorough cover` ,表明原始输入已经被简化成更基础的形式供后续计算使用。 --- #### 5. **场景理解中的视觉感知任务** 对于自动驾驶车辆而言,“scene understanding”涉及识别道路环境里的各个组成部分以及它们之间的关系。这里提到的一个关键目标就是让机器学习模型具备足够的泛化能力去应对各种未曾见过却理论上应该能‘cover’的情况——即无论天气状况还是光照条件变化多端都能保持稳健表现[^2]。 ---
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