注册给水排水工程师考试好考吗
为什么氢气 氦气经过节流膨胀之后温度会升高 根据2113能量守恒定律，节流前后的流体内部的5261总能量4102(焓)应保持不变。但是：节流的温度升1653高还是降低，对于常温下的气体，经过较大程度的节流后，压力降低，本身温度降低，跟焦耳汤姆逊系数有关，跟目前的状态有关（P，即，由于压力降低，气体体积膨胀，首先说温度，要吸收外界热量，相应的动能减小当气体或液体在管道内流过一个缩孔或一个阀门时，而分子的动能大小可反映出温度的高低，由于节流过程是一个减压膨胀过程，对于液体，因可以忽略其压力变化对体积造成的影响、流速、密度是怎样变化的。流体要流过阀门，必须克服这些阻力，表现在阀门后的压力P2比阀门前的压力P1低得多。这种由于流动遇到局部阻力而造成压力有较大降落的过程，通常称为“节流过程”。分子的运动速度减慢。气体流过节流阀前后，气体的压力、温度，流体既未对外输出功，这时气体通过膨胀对外作功，体系内能降低，是与物质的能量相关的。对于大部分气体，节流后温度增加的。所以氢气的泄露危险性比较高的原因也是因为这样。因为氢气节流温度升高产生火焰或者爆炸，对于气体尤为明显，因此节流后，气体的温度会降低。当气体节流后，根据热力学原理，在节流后压力下的体积增大，密度。
熵法与信息熵法是否一样 Nash于1957年提出了流域瞬时单位线[1]，它的提出推动了流域汇流计算从纯经验的范畴引入到系统推理的轨道上，从而开辟了采用系统分析理论研究汇流问题的新领域.Nash瞬时单位线的数学表达式为：u(t)=1/kΓ(n)(t/k)n-1exp(-t/k)(1)将一个回归模型视作一个系统，信息熵最小的系统为不确定(无序)程度最小，混乱程度最低的系统，即欲得“最优”回归模型.因变量y与自变量X；(i=1，2，？rn，rn为全模型自变量数目)呈线性相关.对于给定的准则，“最优”回归方程应从所有可能回归子集(共有2 一1个)中选择.对任一线性回归模型而言，残差￡为一连续型随机变量，￡={ l，？I}，l，￡2，？I相互独立且c-N(0，o2).对o2作最小二乘无偏估计，得：o2=MSE=O_／(—P一1)(1)Q为模型最小残差平方和，MSE为均方误差，(—P一1)为模型自由度，其中为样本含量，P(≤rn)为某一模型(包括全模型和选模型，全模型时P=rn)自变量数目.某一回归模型的信息熵h(￡)，可由式(2)估得：h(￡)=0．5*ln(27reo2)(2)式(2)中，e为常数，o2为系统(回归模型)的方差.以o2 的最小二乘无偏估计作为参数o2估计值，然后，用式(2)估计出h(￡.式中的n、k是反映流域调节作用的参数.依据流域汇流系统的输入(净雨)、输出(流量)资料估计这两个参数的研究，国内外。
自由度是什么？
在概率中自由度是什么意思啊 自由度指的是计算2113某一统计量时，5261取值不受限制的变量个数。4102通常df=n-k。其中1653n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为该统计量的自由度。统计学上的自由度包括两方面的内容：首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的 n 个数都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据，所以其自由度为n。在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了；因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。扩展资料例如，有一个有4个数据(n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到m=5的条件限制，在自由确定4、2、5三个数据后，第四个数据只能是9，否则m≠5。因而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。推而广之，任何统计量的自由度υ=n-k（k为限制条件的个数）。其次，统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归。
系统辨识是什么 系统辨识system identification根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。通常，预先给定一个模型类μ＝｛M｝（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J＝L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。辨识的基本步骤为：①先验知识和建模目的的依据。先验知识指关于系统运动规律、数据以及其他方面的已有知识。这些知识对选择模型结构、设计实验和决定辨识方法等都有重要。
