3、生命的化学:有机层面解析

生命的化学:有机层面解析

一、有机化合物概述

有机化合物是相对复杂的含碳化合物。碳原子之间容易相互结合,所以大多数有机化合物的主链是由不同长度和形状的碳链构成,氢、氧和氮原子通常连接在这些碳链上。每个碳原子的化合价为 4,这极大地促进了可形成化合物的复杂性。此外,碳与相邻原子形成双键甚至三键的能力,进一步增加了有机化合物分子结构的多样性。

常见的有机化合物包括烃类(碳和氢的分子组合,不溶于水且分布广泛)、醛类(末端碳原子上连接有双键氧,该碳 - 氧组合称为羰基)、酮类(内部碳原子上连接有双键氧)、有机醇(含有一个或多个羟基)和有机酸(含有羧基)。曾经人们认为有机化合物只能由生物体产生,但 1828 年尿素的合成表明,有机化合物可以由更简单的无机化合物合成。与基本生命过程密切相关的有机化合物有碳水化合物、蛋白质、脂质和核酸(多核苷酸)。

二、碳水化合物

2.1 单糖

碳水化合物是碳的水合物,通式为 $C_x(H_2O)_y$,包括糖类。基本的糖单位是单糖,即简单糖,可能含有 3 - 7 个或更多碳原子,最常见的单糖含有 6 个碳原子,称为己糖。例如葡萄糖(又称右旋糖),是典型的己糖单糖,由连接着羟基的碳链组成,这些羟基赋予了分子甜味和水溶性。葡萄糖末端碳原子上连接有 =O,使其成为醛糖;如果内部存在 C=O 基团(如果糖),则该单糖被称为酮糖。

2.2 二糖和多糖

单糖可以通过缩合(脱水合成)过程结合。在这个过程中,两个单糖结合形成二糖,并释放出一个水分子(一个单糖的 -OH 和另一个单糖的 -H 被去除,形成两个单体之间的 C - O - C 键)。常见的食糖是二糖,由葡萄糖和果糖缩合而成

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值