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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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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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