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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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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