第六章灵敏度分析
电路邱关源第六章课后知识题目解析

第6章 角度调制与解调电路6.1 已知调制信号38cos(2π10)V u t Ω=⨯,载波输出电压6o ()5cos(2π10)V u t t =⨯,3f 2π10rad/s V k =⨯,试求调频信号的调频指数f m 、最大频偏m f ∆和有效频谱带宽BW ,写出调频信号表示式[解] 3m 3m 2π108810Hz 2π2πf k U f Ω⨯⨯∆===⨯3m 33632π1088rad2π102(1)2(81)1018kHz()5cos(2π108sin 2π10)(V)f f o k U m BW m F u t t t Ω⨯⨯===Ω⨯=+=+⨯==⨯+⨯6.2 已知调频信号72()3cos[2π105sin(2π10)]V o u t t t =⨯+⨯,3f 10πrad/s V k =,试:(1) 求该调频信号的最大相位偏移f m 、最大频偏m f ∆和有效频谱带宽BW ;(2) 写出调制信号和载波输出电压表示式。
[解] (1) 5f m =5100500Hz=2(+1)2(51)1001200Hzm f f m F BW m F ∆==⨯==+⨯=(2) 因为mf f k U m Ω=Ω,所以352π1001V π10f m fm U k ΩΩ⨯⨯===⨯,故27()cos 2π10(V)()3cos 2π10(V)O u t t u t t Ω=⨯=⨯6.3 已知载波信号m c ()cos()o u t U t ω=,调制信号()u t Ω为周期性方波,如图P6.3所示,试画出调频信号、瞬时角频率偏移()t ω∆和瞬时相位偏移()t ϕ∆的波形。
[解] FM ()u t 、()t ω∆和()t ϕ∆波形如图P6.3(s)所示。
6.4 调频信号的最大频偏为75 kHz ,当调制信号频率分别为100 Hz 和15 kHz 时,求调频信号的f m 和BW 。
[解] 当100Hz F =时,37510750100m f f m F ∆⨯===2(1)2(7501)100Hz 150kHz f BW m F =+=+⨯= 当15kHz F =时,33751051510m f f m F ∆⨯===⨯ 32(51)1510Hz 180kHz BW =+⨯⨯=6.5 已知调制信号3()6cos(4π10)V u t t Ω=⨯、载波输出电压8()2cos(2π10)V o u t t =⨯,p 2rad /V k =。
第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶

这个约束条件的对偶价格就和这个剩余变量的
z
有关了。这将使得最优目
j
标值特别“恶化”而不是改进,故这时约束条件的对偶价格应取 z j 值的相反
数- z j。
对于含有等于号的约束条件,其约束条件的对偶价格就和该约束方
程的人工变量有关了。其约束条件的对偶价格就等于此约束方程的人工变
量的 z j值。
管理运筹学
XB
bb12
5
5
,
X
B
5
5
b3 15
15
对于b1:比值的分母取B-1的第一列,这里只有β11=1,而β21=β31=0,则
1
max
b1
11
5 1
5
Δb1无上界,即Δb1≥-5,因而b1在[35,+∞) 内变化时对偶价格不变。
管理运筹学
18
§1 单纯形表的灵敏度分析
对于b2:比值的分母取B-1的第二列,β12<0,β22>0,则
§1 单纯形表的灵敏度分析
一、目标函数中变量Ck系数灵敏度分析
1.在最终的单纯形表里,X k是非基变量 由于约束方程系数增广矩阵在迭代中只是其本身的行的初等变换与Ck没有任何关系, 所以当Ck变成Ck+ Ck时,在最终单纯形表中其系数的增广矩阵不变,又因为Xk是非 基变量,所以基变量的目标函数的系数不变,即CB不变,可知Zk也不变,只是Ck变
xBi di1
|
d 'i1
0
50
而Min
xBi di1
|
d 'i1
0
25,故有当 50
b1
25,即250
b
b
325第一个
约束条件的对偶价格不变。
第六章 自感式传感器 ppt课件

L f ,S
线圈中放入圆形衔铁
ppt课件
L f1 变气隙型传感器
L f2 S 变截面型传感器
可变自感 螺管型传感器。
7
6 自感式传感器
6.1 工作原理 6.2 变气隙式自感传感器 6.3 变面积式自感传感器 6.4 螺线管式自感传感器 6.5 自感式传感器测量电路 6.6 自感式传感器应用举例
螺旋管
l r
铁心 x
ppt课件 单线圈螺管型传感器结构图
19
6.4 螺线管式自感传感器
差动式螺管型传感器结构图
1-螺线管线圈Ⅰ; 2-螺线管线圈Ⅱ; 3-骨架; 4-活动铁芯
L0
L10
L20
r 2 m0W 2
l
1
mr
1
rc r
2
lc l
ppt课件
17
6 自感式传感器
6.1 工作原理 6.2 变气隙式自感传感器 6.3 变面积式自感传感器 6.4 螺线管式自感传感器 6.5 自感式传感器测量电路 6.6 自感式传感器应用举例
ppt课件
18
6.4 螺管型自感传感器
有单线圈和差动式两种结构形式。 单线圈螺管型传感器的主要元件为一只螺管线圈和一根 圆柱形铁芯。传感器工作时,因铁芯在线圈中伸入长度的变 化,引起螺管线圈自感值的变化。当用恒流源激励时,则线 圈的输出电压与铁芯的位移量有关。
ppt课件
16
6.3 变面积式自感传感器
传感器气隙长度保持不变,令磁通截面积随被测非电量 而变,设铁芯材料和衔铁材料的磁导率相同,则此变面 积自感传感器自感L为
L
l
W2 l
AHP灵敏度分析

AHP灵敏度分析1. 简介层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种多标准决策分析方法,用于对复杂问题进行系统化的分析和决策。
AHP具有结构化、直观和灵活等特点,广泛应用于各个领域,如工程管理、经济学、环境科学等。
在进行决策分析时,灵敏度分析是 AHP 中重要的一部分,用于评估决策结果对输入参数变化的敏感性。
2. AHP 简要回顾在 AHP 中,决策问题被组织成层次结构,包括目标层、准则层和方案层。
目标层是最高层,表示要达到的总体目标;准则层是目标的分解层次,包含影响目标实现的关键准则;方案层是准则层的子层次,表示可供选择的方案。
AHP 使用一种两两比较的方法来判断每个层次结构中的元素(目标、准则和方案)之间的相对重要性。
比较结果通过建立判断矩阵表示,矩阵的每个元素代表两个元素之间的相对权重。
通过计算每个层次结构的权重,可以确定最终决策的最佳选择。
但是,由于AHP 是基于主观判断的方法,输入参数的变化可能会对结果产生影响。
因此,需要进行灵敏度分析来评估决策结果对参数变化的敏感性。
3. AHP 灵敏度分析方法AHP 灵敏度分析主要通过以下几个步骤进行:3.1 确定输入参数的范围在进行灵敏度分析前,需要确定哪些输入参数会产生变化,并确定它们的取值范围。
可以通过专家意见、历史数据或试验结果等来确定参数的范围。
3.2 设计实验方案根据参数的范围,设计一组实验方案来评估参数变化对决策结果的影响。
实验方案可以通过正交试验设计等方法来确定。
3.3 运行实验根据设计的实验方案,运行实验并记录结果。
可以使用 AHP 方法对每组实验结果进行权重计算,得到不同参数取值下的最佳选择。
3.4 分析实验结果根据实验结果,分析不同参数取值下的决策结果变化情况。
可以比较最佳选择的权重变化,评估参数对结果的影响程度。
还可以使用灵敏度指标来度量参数变化对结果的影响程度。
4. AHP 灵敏度分析的意义AHP 灵敏度分析可以帮助决策者评估决策结果的可靠性和稳定性。
韩伯棠管理运筹学(第三版)_第六章_单纯形法的灵敏度分析与对偶

迭代 基
次数 变 量
CB
x1 x2 。 s1 50 100 0
s2
s3
0 0b
x1 50 1 0 1
0 -1 50
S2 0 0 0 -2
1 1 50
2
x2 100 0 1 0
0 1 250
zj
50 100 50 0 50
σj=cj-zj
0 0 -50
0 -50 2750 0
❖
从上表可以发现设备台时数的约束方程中的松弛变量S1
j ck akj 0, ck akj j ,
当a kj
0, ck
j
akj
,这里 j
akj
0;
当a kj
0, ck
j
akj
,这里 j
akj
0;
而当j k时, k ck ck zk ck ck zk ckaKK ,
因为xk是基变量,知 k 0, akk 1,故知 k 0.
x1 x2 s1 50 100 0 1 01 0 0 -2 0 10
s2
s3
00
b
0 -1 50
1 1 50
0 1 250
zj σj=cj-zj
50 100 50 0 0 -50
0 50 0 -50
Z= 27500
先对非基变量s1的目标函数的系数C3进行灵敏度 分析。这里σ3=-50,所以当C3 的增量ΔC3≤-(-50)即 ΔC3≤50时,最优解不变,也就是说S1的目标函数的系 数C′3=C3+△C3≤0+50=50时,最优解不变。
规划问题的对偶价格就不变。而要使所有的基变量仍然
是基变量只要当bj 变化成b′j =bj+△bj时,原来的基不变所 得到的基本解仍然是可行解,也就是所求得的基变量的
射线照相底片评定

第六章射线照相底片的评定大连开发区质量技术监督稽查队陈伟6.1 评片工作的基本要求通过射线照相,使缺陷在底片留下足以识别的影像。
评片时,要考虑三要素:第一要考虑的是底片质量必须符合标准要求;第二应考虑与观片有关的设备和环境条件;第三为评片人员对观察到的影像应能作出正确的分析与判断,这些都取决于评片人员的知识、经验、技术水平以及责任心。
6.1.1 底片质量要求大家都知道,不同的检测标准对底片质量的要求有所不同,本部分按特种设备使用的《承压设备无损检测》JB∕T 4730·2—2005射线检测来评述底片质量。
1. 底片灵敏度底片灵敏度又称像质计灵敏度,它是底片质量的最重要的指标,也是影像射线照相质量诸多因素的综合结果。
底片灵敏度通常是用丝型像质计测定的,评片底片灵敏度的指标是像质计上应识别丝号,它等于底片上能识别的最细金属丝的编号。
显然,给定透照厚度的底片上显示的金属丝直径越小,识别丝号越大,底片灵敏度就越高。
对底片的灵敏度检查内容包括:底片上是否有像质计影像,像质计型号、像质计规格、摆放位置是否正确,能够观察到的金属丝识别丝号是否到达到相应技术等级规定等要求。
*有关像质计灵敏度的识别,请见JB∕T 4730·2—2005标准中的有关章节和附录A中的表A.1、表A.2和表A.3的要求和规定。
但应注意以下三点:⑴、标准是用透照厚度W来确定应识别丝号的,即单壁透照W=T,双壁透照W=2T。
⑵、既不是焊缝或热影响区上的丝号,也不是加垫板单面焊焊缝相邻的母材和垫板上金属区的丝号,而应识别的是焊缝相邻的母材金属区的丝号,且能够清晰地看到长度不少于10mm的连续金属丝,专用像质计至少应能识别两根金属丝。
⑶、单壁透照,像质计若放于胶片侧时,应做对比试验,使灵敏度满足标准要求,并在像质计适当位置加F标记。
⑷、像质计的摆放应符合要求。
2、底片的黑度底片的黑度是射线照相底片质量的又一重要指标,为保证底片具有足够的对比度,黑度不能太小。
第六章 电网络的灵敏度分析

(G1 + G2 + G3 )∆U1 − G3 ∆U 2 = G2 I 2 ∆R2
(7)
−G3 ∆U1 + (G3 + G4 )∆U 2 = G4 I 4 ∆R4 − β ∆I 2 − I 2 ∆β
∆I 2 = G2 (∆U1 − I 2 ∆R2 )
( β G2 − G3 )∆U1 + (G3 + G4 )∆U 2 = β G2 I 2 ∆R2 + G4 I 4 ∆R4 − I 2 ∆β
T
(18)
6 −2 1 10 2 1 5 1 −1 Yn = = 64 −2 6 = 32 −1 3 2 10
−1
(19)
A( I S − YbU S ) = − AYbU S 0 G1 0 G 2 −1 1 1 0 0 = − 0 0 0 0 −1 1 1 0 0 0 G2 β G1U S 4 = 0 0 0 0 G3 0 0 0 0 0 G4 0 0 U S 0 0 0 0 0 0 0 0 (20)
2 4
R1
1
I2
R3
2 +
I1 + US − G1
1 I3
2 I5
+
US
R2 R4 U0
3
β I2 -
G3 I 4 + + G2 U G4 2 G2βU2 − − 3
解:
−1 1 1 0 0 A= 0 0 −1 1 1
(16)
0 G1 0 G 2 Yb = 0 0 0 0 0 G2 β
(22)
0 G1 0 G 2 ∂ U 1 1 5 1 −1 1 1 0 0 ∂ 0 =− 0 ∂x U 2 32 −1 3 0 0 −1 1 1 ∂x 0 0 0 G2 β
《管理运筹学》第四版第6章单纯形法灵敏度分析与对偶课后习题解析

《管理运筹学》第四版第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶课后习题解析《管理运筹学》第四版第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶课后习题解析《管理运筹学》第四版课后习题解析第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶1(解:(l)cl?24⑵ c2?6(3)cs2?82(解:(1)cl??0.5(2)?2?c3?0(3)cs2?0.53(解:(1)bl?250(2)0?b2?50(3)0?b3?1504(解:(1)bl??4(2)0?b2?10(3)b3?4最优基矩阵和其逆矩阵分别为:B???最优解变为xl?10??10??l??, B????41??;41?????x2?0, x3?13,最小值变为-78;?0, x2?14, x3?2,最小值变为-96;最优解没有变化;最优解变为xl6(解:⑴利润变动范围cl?3,故当cl=2时最优解不变。
⑵根据材料的对偶价格为1判断,此做法有利。
(3)0?b2?45o(4)最优解不变,故不需要修改生产计划。
(5)此时生产计划不需要修改,因为新的产品计算的检验数为?3小于零,对原生产计划没有影响。
7.解:⑴设xl,x2,x3为三种食品的实际产量,则该问题的线性规划模型为max z?2.5xl?2x2?3x3约束条件:8xl?16x2?10x3?35010xl?5x2?5x3?4502xl?13x2?5x3?400xl,x2,x3?0解得三种食品产量分别为xl?43.75,x2?x3?0,这时厂家获利最大为109.375万ye©(2)如表中所示,工序1对于的对偶价格为0.313万元,由题意每增加10工时可以多获利3.13万元,但是消耗成本为10万元,所以厂家这样做不合算。
(3)B食品的加工工序改良之后,仍不投产B,最大利润不变;若是考虑生产甲产品,则厂家最大获利变为169.7519万元,其中xl?14.167,x2?0, x3?ll, x4?31.667;(4)若是考虑生产乙产品,则厂家最大获利变为163.1万元,其中xl?ll,x2?0, x3?7.2, x4?38;所以建议生产乙产品。
吸光光度法

显示装置
6.2
光度分析法的设计
1 显色反应(color reaction)
待测物质本身有较深的颜色,直接测 定;待测物质是无色或很浅的颜色,需 要选适当的试剂与被测离子反应生成有 色化合物再进行测定,此反应称为显色 反应,所用的试剂称为显色剂(color reagent)。
6.2
光度分析法的设计
苯 (254nm) A 甲苯 (262nm)
230
250
270
苯和甲苯在环己烷中的吸收光谱
6.1 概述
在可见光,KMnO4溶液 对波长525 nm附近绿色光 的吸收最强,而对紫色和 红色的吸收很弱。λmax= 525 nm。浓度不同时, 光吸收曲线形状相同, λmax不变,吸光度不同。
光吸收程度最大处的波 长,称为最大吸收波长, 常用λ最大或λmax表示, 任何可见光区内、溶液 的颜色主要是由这个数值决定的。
6.1 概述
溶液中溶质分子对光的吸收与吸收光谱
不同颜色的可见光波长及其互补光
/nm
吸收光
颜色
400-450 450-480
480-490 490-500 500-560 560-580 580-610 610-650 650-760
紫 蓝
绿蓝 蓝绿 绿 黄绿 黄 橙 红
黄绿 黄
橙 红 红紫 紫 蓝 绿蓝 蓝绿
6.1 概述
其实,任何一种溶液.对不同波长的光的吸收
程度是不相等的。如果将某种波长的单色光依 次通过一定浓度的某一溶液,测量该溶液对各 种单色光的吸收程度,以波长为纵坐标,以吸 光度为纵坐标可以得到一条曲线,叫做吸收光 谱曲线或光吸收曲线。它清楚地描述了溶液对 不同波长的光的吸收情况。
第六章单纯形法灵敏度分析与对偶

X4 X5 X6 19 0 0 1 2/3 -10/3 0 -1/6 4/3 0 -13/3 -10/3
bθ
2 1 Z = 88
∴ 最优生产计划是:生产1个单位产品C,生产2个单位产 品D,不生产A、B产品。可得最大总利润 88 个单位。
可能改变 C – CBB-1A ≤ 0 变
求出使该表达式仍然成立的 C 的变化范围
若 C 的变化超出该范围,则原最优解将改变
例1:某工厂用甲、乙两种原料生产A、B、C、 D
四种产品,要求确定总利润最大的最优生产 计划。该问题的线性规划模型如下:
Max Z = 9 x1 +8x2 + 50x3 + 19x4
则:在原最终单纯形表上,新变量对应的系数列为Pj '= B-1Pj,
检验数为 σj= Cj – CBB-1 Pj
若 σj= Cj – CBB-1 Pj ≤ 0,则原最优解不变;
若 σj= Cj – CBB-1 Pj ≥ 0,则继续迭代以求出新的最优解。
例3: 沿用例1 ►
如果该工厂考虑引进新产品E ,已知生产 E 产品1 个单位要消耗甲材料3个单位和乙材料1个单位。
要求:⑶产品E 的利润达到多少时才值得投产?
解: 设生产 E 产品X7个单位,单位产品的利润为C7,
则模型变为:
Max Z = 9 x1 +8x2 + 50x3 + 19x4 + 0x5 + 0x6+ C7x7 3x1+ 2 x2 + 10 x3 + 4 x4 + x5 + 3 x7 = 18(甲材料) 2x3+ 1/2x4 + x6 + x7 = 3 (乙材料)
管理运筹学ppt6第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶ok

§ 1 单纯形表的灵敏度分析
解:首先求出x3在最终表上的系数列B−1P'6,zj,σj
迭代 基变
x1
x2
s1
s2
s3
x3
次数 量
cB
50 100
0
0
0
160
x1
50
1
0
1
0
-1
10.5
s2
0
0
0
-2
1
1
20
2
x2
100
0
1
0
0
1
1
zj
50
100
50
0
50 125
σj=cj-zj
0
0
-50
0
-50 35
➢ 基变量系数cB变化 ➢ 对所有的zj都变化,包括zk
z j cB p j
假设cB=(cB1, cB2,…, ck ,…,cBm)
(cB1, cB2,…, ck+ck ,…,cBm)
§ 1 单纯形表的灵敏度分析
原最优单纯形表可表示如下。
迭代 基变
…
xk
…
xj
…
次数 量
cB
…
ck
…
cj
…
xB1
若要最优解不变
j = j ck akj
当j≠k时, j
0
akj 0
ck
j
akj
akj 0
ck
j
akj
当j=k时, k ck ck zk
xk为基变量 k 0, akk 1
k = 0
=ck ck zk ck akk
max{
j
第六章 模型的正确性、有效性、信度与检验

3、建立因果关系图和流图; 4、写出系统工程学方程; 5、进行仿真试验和计算。
(2)参数含义及其数值检验:一是参数是否可 在实际系统中辨别出它们相应的具体含义。二是 参数值范围的选择是否较好地与实际反馈系统中 的可获得的信息变化情况一致。
6.1.4 模型行为与实际系统一致性检验 (1)模型行为是否能重现参考模式; (2)认真对待模型的奇特行为; (3)极端条件下的模拟; (4)统计学方法检验。 6.2 建立系统动力学模型的步骤
(2)方程式极端条件检验;
(3)模型界限是否合适。
6.1.2 模型行为适合性检验
(1)参数灵敏度:检验模型行为对参数值在合 理范围内变化的灵敏度;
(2)结构灵敏度:检验模型行为对结构与相应 的方程式的合理变动是否过于敏感。
6.1.3 模型结构与实际系统一致性检验
(1)外观检验:检验模型的结构看起来是否与 实际系统相像;
第六章 模型的正确性、有效性、信度与检验
6.1 系统动力学模型的检验
❖
系统动力学模型的检验包括适合性与一致性
检验两个方面。适合性检验包括结构的适合性检
验与行为的适合性检验;一致性检验包括模型结
构与实际系统的一致性检验与模型行为与实际系
统的一致性检验;
6.1.1 模型结构适合性检验
பைடு நூலகம்
(1)量纲的一致性;
第六章 环境有机污染物的色谱法分析

第六章 环境有机污染物的色谱法分 析
第一节 概述
一、我国优先控制的有机污染物
在我国环境优先控制污染物的“黑名单”中, 有卤代(烷、烯)烃类(10种)、苯系物类(6 种) 、氯代苯类(4种) 、多氯联苯类(1种) 、 酚类(6种) 、硝基苯类(6种) 、苯胺类(4 种) 、多环芳烃类(7种) 、酞酸酯类(3种) 、 农药类(8种) 、丙烯睛类(1种) 、亚硝胺类 (2种)共12类58种有机污染物,环境有机污染 物的分析主要是对这些物质的分析。
3. 载气及流速的选择 首先,必须考虑检测器的适应性。 TCD常用H2、He和N2作载气;FID 和FPD(常用N2作载气,H2作燃气,空气 作助燃气; ECD常用N2作载气。 其次,应考虑载气流速的大小。 在实验条件下,作一条塔板高度H和载 气流速μ曲线,在曲线最低点,找到最佳流 速μ最佳,此时,塔板高度H最小,柱效最 高。
若质谱库中没有这种化合物,还必须 配合其他分析手段,如元素分析、红外光 谱分析、核磁共振波谱分析等,才能得出 最终的结论。 质谱法的特点是鉴别能力强、灵敏度 高、响应速度快,不足之处是,它仅适于 作单一的纯样品的定性分析。而实际样品, 尤其是环境样品是很复杂的混合物,质谱 法不能直接对它们进行分析。
中应用有限。
第六章稳健设计 PPT

第二节 信噪比与灵敏度计算公式
信噪比的类型与计算公式 灵敏度的类型与计算公式
一、信噪比
望目特性信噪比 望小特性信噪比 望大特性信噪比 动态特性信噪比
望目特性信噪比
定义式 设质量特性 的期望值为µ,方差为σ2 ,称为望目特性信噪比。 计算式
测得质量特性 y的 n个数据:y1、y2…yn ,望目特 性信噪比估计公式为
4)在参数设计阶段,先进行信噪比分析,通过优 选稳定因素,使设计方案稳健性最好。其次,进 行灵敏度分析,通过调整因素,来调整设计的系 统偏差。
稳健设计原理
5)以正交表为工具进行内设计、外设计,以此来 大幅度地减少试验次数。
6)在容差设计阶段,来谋求质量与成本的最佳平 衡,以此来合理确定参数的公差范围
一、质量特性
望大特性:不取负值,希望质量特性越大越好 (理想值为∞),且波动越小越好,这样的质 量特性称为望大特性。
动态特性:目标值可变的望目特性,称为动态 特性。( 与此相反,望目特性、望小特性、望 大特性,统称为静态特性。)
二、质量特性的干扰因素
质量特性的干扰因素主要有三种类型:
外干扰(外噪声):由于使用条件及坏境条件 (如温度、湿度、位置、输入电压、磁场、操作 者等)的波动或变化,将引起产品质量特性值的 波动,称之为外干扰,也称为外噪声。
三、与质量特性相关的术语
信号因素:在动态特性的稳健设计中,为实现人 变动着的意志或赋予不同目标值而选取的因素, 称为信号因素。 稳健性:指质量特性的波动小、抗干扰能力强。
信噪比:稳健设计中用以度量产品质量特性的稳 健程度的指标。
三、与质量特性相关的术语
灵敏度:稳健设计中用以表征质量特性可调整性 的指标。
第一节 基本概念
第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶对偶问题

b'= B-1 b=
-2 0
σj= Cj-CBB-1 P j
CB CB 0 0 0 XB x3 x4 x5 j CB CB 50 0 XB x1 x4 b b
50 x1 1 2 0
50
100 x2 1 1 1
怎么样 简单吧
对称型线性规划问题
2、非对称型对偶问题
表 对偶变换的规则
好难记呀!
原问题(max,) 技术系数矩阵 A 价值系数 C 右端项 b 第 i 行约束条件为 型 第 i 行约束条件为 型 第 i 行约束条件为 = 型 决策变量 xj 0 决策变量 xj 0 决策变量 xj 不限
最 终 3/5 -3/10 1/10 3/10 -1/10 单 纯 -2/5 1/5 -2/5 -1/5 2/5 形 表 0 -1/2 -1/2 ½-M ½-M 格
x3
x4
x5
x6
x7
例5:对称形线性规划问题:
maxZ=50x1+100x2+0x3 +0x4 +0x5 maxZ=50x1+100x2 x1 +x2 ≤300 x1 +x2 +x3 =300
XS
b
B CB
检验数j
当迭代若干步,基变量为X B时,新的单纯形表: Cj
CB XB CB CN XN B-1N CN- CB B-1N 0 XS B-1 - CB B-1
XB
B-1b
I 0
检验数j
举例
maxZ=3x1 +5 x2 +0x3 +0x4+0x5 =0 x1 + x3 =8 2x2 + x4 =12 3x1 +4 x2 + x5=36
电网络第六章

U j Z j I j I j Z j
上式表明,在增量网络Ni中,第j支路应由原网络N的第j支路阻 抗Zj与电压为IjZj的电压源串联构成,各种元件在增量网络中的 构成如表6-1所示。
由原网络N绘出增量网络Ni。用任何方法求解增量网络,得到网 络变量增量与有关元件参数增量间的关系式,进而导出非归一化 灵敏度。
T SR 2
ˆ T 0.0625 S R3
T R1 2 0.2292 0.9167 R1 T 0 .5 T R2 16 0.0208 0.6667 R2 T 0.5 T R3 6 0.0625 0.750 R3 T 0 .5
T SR 31 Rm ) 1 jC1 ( Rm R2 )
,试求
S
T R2
R2 (1 jC1Rm ) N T 1 jC1 ( Rm R2 ) D
T T T2 1 / T2 1 Sx Sx Sx
据第七个恒等式
T N SR SR 2
T x
x ln T x ln x
网络函数的偏差及相对偏差与灵敏度的关系为:
T ˆ T x T x S x x
T T x Sx T x
偏差 相对偏差
如果网络中有多个元件参数x1、x2、…xn同时产生微小变化,则 这些参数同时改变所引起网络函数T的偏差和相对偏差分别为:
T(s)对x的灵敏度
S
T (s) x
T ( s ) x R( s ) xE ( s ) R( s ) x R( s ) S x x T x E ( s ) R( s ) x R( s )
该式表明,网络函数对参数x的灵敏度则与网络输出变量对参数 x的灵敏度相等。 频域中的网络函数T(j),它是一个复数,可表示为
流行病学第六章 实验流行病学研究

五、实验流行病学研究分类
(一)按研究场所划分
1、临床试验(clinical trial) 2、现场试验(field trial) 3、社区干预试验(community intervention trial)
1、临床实验(clinical trial)
研究对象:以病人个体为单位;包括住院和未住院病人 研究目的:某种药物或治疗方法的效果检验和评价 设计模式: 有效应 实验组 研究 对象 随机分组 对照组 无效应 有效应 无效应
2、有危险因素的妇女(Ⅱ层) 根据NICHD MFMU Network在高危女性中关于阿司匹林试验发表的数据和从上 述两个合作的三级产科中心得到的数据,我们估计在这层中主要结果得发生率 将为15%。同样,我们假设主要结果的发生率将下降30%。在α错误为5%,效 能为90%的情况下,需要2392名女性(每组1196人)来证明主要结果的危险度 下降30%(从15.0%到10.5%)。我们将在Ⅱ层每组招募1250人,共2500人。
利状况的潜在效益。
二、确定实验现场 根据实验目的确定
1、实验地区和单位人口要相对稳定,流动性小,数量 要足够,人口的统计学特征应与总体一致 2、实验研究的疾病有相对较高而且稳定的发病率 3、评价疫苗时,应选择近期内未发生该病流行的地区 4、现场医疗卫生条件应能保证实验的顺利实施 5、该地区各级部门重视,群众乐于接受
第一节 概 述
一、概念
实验:人为控制研究条件 实验流行病学研究:是指在研究者的控制下,对受试 对象施加某种因素或干预措施,或者消除某种因素,以 观察对发生疾病或者健康状态的影响
二、简史
James Lind(1747年):证实了新鲜水果如柠檬和柑桔等可 预防坏血病 Goldberg(1915年):否定了糙皮病系感染引起的观点,证 实为营养缺乏病的治疗试验 1920-30s:美国洛克菲勒研究所的Webster及英国的Topley、 Wilson、和Greenwood等进行了动物流行病学的经典研究 1948年:链霉素治疗肺结核效果的随机对照试验 Taylor(1946-1950年):百日咳菌苗的预防试验
第六章灵敏度分析

n
n
x
1
2
T1 T2
x
1
T1 T2
x
2
§ 6-3 增量网络法
• 在本节和以下两节中,我们将介绍线性网络频域灵敏度计算的几 种方法。本节所讨论的增量网络法是一种根据给定电网络直接求 网络变量对网络元件参数的非归一化灵敏度的方法。
• 当网络的拓扑结构和激励固定时,任意支路电流、电压均为网络 元件参数的函数。下面通过分析支路导纳的微小改变所引起电流 、电压的增量,进而确定网络变量对网络元件参数的非归一化灵 敏度。
§ 6-1 网络的灵敏度
网络灵敏度的定义:考察一个集总、线性、时不变网络N,某一网络 函数为T(s)。设x为与该网络某元件有关的参数,它可以是元件值, 或是影响元件值的一些物理量(如温度、压力),为研究x的微小 变化对网络性能的影响,将网络函数表示为T(s,x)。设参数x在标 称值xo附近有微小改变 Δx=x-x0 将T(s,x)在x0附近用泰勒级数展开,设函数T(s,x)在x0处连续,且Δx 很小,忽略Δx的平方及各高次方项,可得 T s, x T T(s, x) - T(s, x 0 ) x x0 x (6 1 2) x 式中 T 为由于参数x偏离标称值 x0而引起的网络函数 T (s,x) 的偏差 量。因此,网络函数 T (s,x) 相对参数x的未归一化灵敏度定义为
增量网络法求网络变量(或网络函数)的非归一化灵敏度的基本步 骤归纳如下: (1)根据题意所要求的非归一化灵敏度确定那些元件参数是可微变参 数,构造相应的增量网络Ni。 (2)解原网络N,求出增量网络Ni中所需原网络N的网络变量。 (3)解增量网络Ni,导出有关网络变量增量与各可微变参数增量间的关 系式。 (4)应用第(3)步所得关系式求网络变量对元件参数的偏导数。将以 上结果除以激励电压(或电流),便可得到有关网络函数对该元 件参数的偏导数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
• 频域网络函数对参数x的灵敏度为
T j Sx
ln T j ln T j x ln x x
§ 6-2 灵敏度恒等式
• 根据式(6-1-4)的灵敏度定义,可以导出下列灵敏度恒等式: T 0 (1)如果T不是x的函数,则 S x (2)设C是任意常数,则 S xCx 1 /T T S x (3) S 1 x T (4) S1T/ x S x T y ST (5)设T是y的函数,y是x的函数,则 S x y Sx TT T T Sx Sx Sx (6) T /T T T Sx Sx Sx (7) T T (8) Sx nSx 1 T T Sx Sx (9) n Cf x (10) Sx Sxf x (11) S (T T ) T1 S T T2 S T
1 2 1 2 1 2 1 2
n
n
x
1
2
T1 T2
x
1
T1 T2
x
2
§ 6-3 增量网络法
• 在本节和以下两节中,我们将介绍线性网络频域灵敏度计算的几 种方法。本节所讨论的增量网络法是一种根据给定电网络直接求 网络变量对网络元件参数的非归一化灵敏度的方法。
• 当网络的拓扑结构和激励固定时,任意支路电流、电压均为网络 元件参数的函数。下面通过分析支路导纳的微小改变所引起电流 、电压的增量,进而确定网络变量对网络元件参数的非归一化灵 敏度。
•
考察一个含线性时不变电阻、电感、电容元件、线性受控源和独立源的 网络N,指定参考节点并任选一树。网络N的关联矩阵为A,基本回路矩阵 为 B f ,网络N的KCL、KVL方程分别为 (6-3-1) AIb 0 B f Ub 0 (6-3-2) U b 分别表示网络N的复频域支路电流向量和支路电压向量。 式中Ib、 如果网络N中某些支路导抗发生微小改变,则各支路电流、电压也会有微 小改变,我们将此网络称为“微扰网络”,用符号 N p 表示。由于网络 N p 与N有相同的拓扑结构,两者有相同的关联矩阵和基本回路矩阵,故N p 的KCL、KVL方程为 AI I 0
T Sx (6 1 3) x
^T
• 网络函数T(s,x)相对于参数x的归一化灵敏度定义为
T Sx
T x T x ln T / x T T x ln x
• 网络函数的偏差及相对偏差与灵敏度的关系为
^T T T x S x x x
T T x Sx T x
I b1 H11 U H b 2 21
I b1 H 11 U b 2 H 21
^
H12 U b1 U b1 H b I I H 22 b2 b2
H 12 U b1 H U b1 b H 22 I b2 I b2
• 设集总、线性、时不变网络N由二端电阻、电感、电容和四类 受控源组成。将N中所有的(或部分的)网络元件参数分别用 不同的变量(x1,…,xn)表示,网络N的网络函数T(T可为U0/Uin 、 U0/Iin、 I0/Iin 或I0/Uin)必定可以表示为两个多项式之比,且每 一多项式对于代表元件参数的任意变量xi都是一次的。即网络 函数T可表示为
N x1 ,, xn T Dx1 ,, xn
• 将网络N中两个元件参数分别用x1、x2表示,其余元件参数用数 值表示,则
T
A0 A1 x1 A2 x2 A12 x1 x2 B0 B1 x1 B2 x2 B12 x1 x2
A12 、 式中 A0 、…、 B0 、…、B12 为常数。利用网络函数T的以上性质, 我们可以导出灵敏度计算的符号网络函数法。 式(6-5-1)可改写为
(1) I p ZOC I p I b Zb I b 式给出了网络N的端口阻抗参数增量与内部阻抗参数增量间的关 系,是用伴随网络法计算灵敏度的公式之一。 T T (2) U p Y U U b Y U SC p b b 式给出了网络N的端口导纳参数增量与内部导纳参数增量间的关 系,是用伴随网络法计算灵敏度的公式之二。 (3 ) T T H T T H H U H12 U b1 EE EJ E 11 U b1 I b 2 U E I J I H H I H H JE JJ J 21 22 b2 式是用伴随网络法计算网络的非归一化灵敏度的一般公式,它包含 了上面两种特殊情形。
T T
§ 6-5 符号网络函数法
• 在复频域和频域分析中,输出量与输入量之比称 为网络函数。有时网络的支路特性不是用数值, 而是用某些变量表示,这样得到的网络函数就是 符号网络函数。
网络函数分为以下三类:
• 第一类,全符号网络函数:全部元件参数(R、L 、C等)均用符号表示。复频域用s表示。 • 第二类,部分符号网络函数:部分元件参数用符 号表示,另一部分元件参数用数值表示。复频域 变量用s表示。 • 第三类,具有数值系数的s的有理函数:全部元件 参数均用数值表示。复频域变量用s表示。
上式中,P
1 H Dx1 ,, xn N x1 ,, xn Dx1 ,, xn PN x1 ,, xn 0 T H 1
T
。经过推到得到下式:
T xi
H中不含xi的各项各项 S H中不含P的各项各项
上式便是用符号网络函数法计算归一化灵敏度的公式。
u i iu u i i u 0
T T ^ ^ ^ ^
称上式为特勒根似功率定理。
伴随网络定义:两个线性时不变的集总网络N与 N 如果满足下列三个 条件,则称它们互为伴随网络: ^ ^ (1)网络N与 N 的拓扑结构相同,即关联矩阵 A A。 ^ (2)网络N和 N 的非独立源支路的参数矩阵间有以下关系: T Z 存在,则 Z b Z b a.如果支路阻抗矩阵 Z b 、 b T T Y Y b.如果支路导纳矩阵 b 、b 存在,则Yb Yb c.一般情形下,非独立源支路特性总可以用混合参数矩阵表征为
• 设网络N的微扰网络为Np,伴随网络为 N ,I、(I+ΔI)、I 和U、 U (U+ΔU)、 分别为以上三个网络的电流向量和电压向量。由于N 、Np和 N 三者有相同的拓扑结构,其中任意二网络的电流、电 压均满足特勒根定理所给出的关系,故有
I U U I 0
I U U U I I 0
§ 6-1 网络的灵敏度
网络灵敏度的定义:考察一个集总、线性、时不变网络N,某一网络 函数为T(s)。设x为与该网络某元件有关的参数,它可以是元件值, 或是影响元件值的一些物理量(如温度、压力),为研究x的微小 变化对网络性能的影响,将网络函数表示为T(s,x)。设参数x在标 称值xo附近有微小改变 Δx=x-x0 将T(s,x)在x0附近用泰勒级数展开,设函数T(s,x)在x0处连续,且Δx 很小,忽略Δx的平方及各高次方项,可得 T s, x T T(s, x) - T(s, x 0 ) x x0 x (6 1 2) x 式中 T 为由于参数x偏离标称值 x0而引起的网络函数 T (s,x) 的偏差 量。因此,网络函数 T (s,x) 相对参数x的未归一化灵敏度定义为
§ 6-4 伴随网络法
• 伴随网络法是计算任意网络函数对网络中各元件 参数的非归一化灵敏度的有效方法,它的主要理 论基础是特勒根定理。
特勒根的两种基本形式
(1)对任意集总网络有
uT i iT u 0
上式表明,任意集总网络任意时刻各支路吸收的瞬时功率之和 为零,这是电网络瞬时功率守恒性的数学描述。 ^ (2)对任意两个关联矩阵相同的集总网络 N 和 N有 T
U I 0 将上式中各电流、电压向量按端口支路与内部支路的划分写为分块 形式,得 T T T T
T
T
I p U p U p I p I b Ub U b I b
上式是推导灵敏度计算公式的依据。
按网络N的端口参数及内部(非源支路)参数的几种类型
增量网络法求网络变量(或网络函数)的非归一化灵敏度的基本步 骤归纳如下: (1)根据题意所要求的非归一化灵敏度确定那些元件参数是可微变参 数,构造相应的增量网络Ni。 (2)解原网络N,求出增量网络Ni中所需原网络N的网络变量。 (3)解增量网络Ni,导出有关网络变量增量与各可微变参数增量间的关 系式。 (4)应用第(3)步所得关系式求网络变量对元件参数的偏导数。将以 上结果除以激励电压(或电流),便可得到有关网络函数对该元 件参数的偏导数。
B f Ub Ub 0
b b
由式(6-3-1)至式(6-3-4)可得
AIb 0
B f Ub 0
将以上二式与式(6-3-1)、(6-3-2)相比较,不难看出,增量电流 I b 、 增量电压 U b和原网络电流 Ib 、电压 U b 满足相同的拓扑约束关系。因此 ,可以设想构造一个与原网络N拓扑结构相同的“增量网络”Ni,Ni的各 支路电流、电压就是增量电流向量 I b 、增量电压向量 U b 的各元,而Ni 的支路特性则应按Np中各支路增量电流与增量电压间的关系确定。
导言
• 由于在网络综合与设计时,无论设计者如何精确 仔细地计算,但实际构成的电路总会包含一些非 理想的因素。电路设计人员需要在设计时事先估 计上述非理想因素对电路性能影响的大小,换言 之,应当能够分析电路性能对各种非理想因素敏 感的程度,以便设计的电路在工作环境下能满足 设计的技术要求,本章所介绍的网络灵敏度分析 为解决以上问题提供了十分有利的工具。
则
11 H H 21
^
T HT H H 12 11 12 T T H H 21 22 H 22