高化公式推导
高分子化学 公式推导
浙江大学材化学院高分子化学公式推导第一章绪论(Introduction)(1)分子量的计算公式:M0:重复单元数的分子量M1:结构单元数的分子量(2)数均分子量:N1,N2…N i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的分子数。
x i表示相应的分子所占的数量分数。
(3)重均分子量:m1,m2…m i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的重量W i表示相应的分子所占的重量分数(4)Z均分子量:(5)粘均分子量:α:高分子稀溶液特性粘度—分子量关系式中的指数,一般在 0.5~0.9之间(6)分布指数:分布指数第二章自由基聚合(Free-Radical Polymerization)(1)引发剂分解动力学:引发剂的分解速率:引发剂的浓度引发剂分解一般属于一级反应,因而分解速率为的一次方。
将上式积分得:进而得到半衰期(引发剂分解至起始浓度一半时所需的时间)对应半衰期时:,由前面的推导有:半衰期(2)自由基聚合微观动力学链引发速率:链增长速率:链终止速率:式中:kd、kp、kt分别为引发、增长及终止速率常数;[M]为体系中单体总浓度;为体系中活性种(自由基)的总浓度;f为引发剂效率。
推导如下:链引发反应由以下两个基元反应组成:式中:为初级自由基;为单体自由基。
若第二步的反应速率远大于第一步反应(一般均满足此假设),有:引入引发剂效率后,得引发速率的计算式如下:一般用单体的消失速率来表示链增长速率,即:链增长反应如下式:引入自由基聚合动力学中的第一个假定:等活性理论,即链自由基的活性与链长基本无关,即各步速率常数相等,kp1=kp2=kp3=…kp x=kp推得:自由基聚合一般以双基终止为主要的终止方式,在不考虑链转移反应的情况下,终止反应方程式如下:偶合终止:歧化终止:终止总速率:式中:Rtc为偶合终止速率;Rtd为歧化终止速率;Rt为总终止速率;ktc、ktd、kt为相应的速率常数。
在以上公式的基础上,引入处理自由基动力学的三个假设,得到以单体消耗速率表示的总聚合速率,其计算公式为:以及单体浓度随时间的变化关系为:若引发剂浓度可视为常数,则上式还原为:以上公式推导如下:自由基浓度较难测定,也很难定量化,因而无实用价值,引入处理自由基动力学的第二个假定——稳态假定,假定体系中自由基浓度在经过一段很短的时间后保持一个恒定值,或者说引发速率和终止速率相等, Ri=Rt即:解出:再引入处理自由基动力学的第三个假定:大分子的聚合度很大,用于引发的单体远少于增长消耗的单体, Ri <<Rp由此,用单体消失速率来表示的聚合总速率就等于链增长速率代入引发速率的表达式得:代入引发剂浓度随时间的变化关系得到:积分得:两边同时变号当引发剂的浓度可看作常数时即:即:此时:可略去高阶无穷小量得:(3)动力学链长及平均聚合度1)不考虑链转移反应自由基聚合过程中双基终止有两种方式,一种为双基偶合终止,另一种为双基歧化终止,二者所占的分率的不同将会引起平均聚合度的改变,但两种终止方式不会改变动力学链长的大小,二者的计算公式为:式中:Rtc为双基偶合终止的反应速率;Rtd为双基歧化终止的反应速率;Rp为链增长速率。
高阶求导公式法
高阶求导公式法高阶求导公式法是微积分中常用的一种方法,用于求解高阶导数。
本文将介绍高阶求导公式法的基本概念、原理和应用,并通过具体的例子加深理解。
一、基本概念和原理高阶求导公式法是指通过一系列的公式,将高阶导数表示为低阶导数的线性组合。
在微积分中,导数表示函数在某一点上的变化率,而高阶导数则表示函数变化率的变化率。
高阶求导公式法的基本思想是将高阶导数表示为一阶导数的多次求导结果。
二、常用的高阶求导公式1. 幂函数求导公式:对于幂函数y = x^n,其中n为常数,其k阶导数可以通过如下公式求得:y^(k) = n(n-1)(n-2)...(n-k+1)x^(n-k),其中k为正整数。
2. 指数函数求导公式:对于指数函数y = e^x,其k阶导数可以通过如下公式求得:y^(k) = e^x,其中k为正整数。
3. 三角函数求导公式:对于正弦函数y = sin(x)和余弦函数y = cos(x),其k阶导数可以通过如下公式求得:y^(k) = sin(x + kπ/2),其中k为正整数。
三、高阶求导的应用高阶求导公式在物理学、工程学等领域有着广泛的应用。
以下是一些具体的应用示例:1. 高阶导数在物理学中的应用:在物理学中,速度是位移对时间的导数,而加速度则是速度对时间的导数。
我们可以通过对位移-时间函数进行高阶求导,得到速度和加速度的变化情况。
2. 高阶导数在工程学中的应用:在工程学中,高阶导数可以用于分析电路中的电流和电压的变化。
通过对电流-时间函数或电压-时间函数进行高阶求导,可以了解电路中的变化速率和变化加速度。
3. 高阶导数在经济学中的应用:在经济学中,边际效应是指某一变量的微小变化对另一变量的影响。
通过对经济学模型中的函数进行高阶求导,可以计算出边际效应的变化情况,从而帮助经济学家做出决策。
四、例子分析为了更好地理解高阶求导公式法的应用,我们以一个具体的例子进行分析。
例子:已知函数y = x^3 - 2x^2 + 3x - 4,求函数的四阶导数。
常用高阶导数公式证明
常用高阶导数公式证明一阶导数假设函数y=y(y)在y处可导,则函数y=y(y)在y处的导数为:$$ f'(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f(x + \\Delta x) - f(x)}}{\\Delta x} $$二阶导数如果函数y=y(y)在y处可导,那么它的二阶导数为:$$ f''(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f'(x + \\Delta x) - f'(x)}}{\\Delta x} $$高阶导数函数y=y(y)的y阶导数定义如下:$$ f^{(n)}(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f^{(n-1)}(x + \\Delta x) - f^{(n-1)}(x)}}{\\Delta x} $$常用高阶导数公式证明二阶导数的公式一阶导数为:$$ f'(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f(x + \\Delta x) - f(x)}}{\\Delta x} $$二阶导数为:$$ f''(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f'(x + \\Delta x) - f'(x)}}{\\Delta x} $$将一阶导数y′(y)的定义代入二阶导数公式中,得到:$$ f''(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0}\\frac{{\\left(\\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f(x + \\Delta x) - f(x)}}{\\Delta x}\\right)\\big|_{x+\\Delta x} - f'(x)}}{\\Delta x} $$根据导数的定义,上式可简化为:$$ f''(x) = \\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{\\lim_{{\\Delta x}\\to0} \\frac{{f(x + \\Delta x) - f(x)}}{\\Delta x} -f'(x)}}{\\Delta x} $$由此可得到二阶导数的通用公式。
关于高中化学常用计算公式有哪些
关于高中化学常用计算公式有哪些在每年的化学考试中,计算题的分值大约占15%,但高中化学计算题的得分率却不高,高中化学计算类型比较多,其中有些计算经常考查,如能用好方法,掌握技巧,就一定能节约时间,提高计算的正确率。
下面小编为大家带来高中化学常用计算公式有哪些,希望对您有所帮助!高中化学常用计算公式有哪些1. 有关物质的量(mol)的计算公式⑴ 物质的量(n)质量(m)摩尔质量(M)和物质所含微粒数(N)之间的换算关系物质的量(mol)=物质的质量(g)÷物质的摩尔质量(g/mol)n=m÷M或M=m÷n或m=n×M⑵ 物质的量(n)、阿伏加德罗常数(NA)、微粒数(N)之间有换算关系物质的量(mol)=微粒数(个)÷6.02×10∧23(个/mol)n=N÷NA或N=n×NA或NA=N÷n⑶ 在标准状况下,气体的物质的量(n)、气体体积(V)、气体摩尔体积(Vm)的换算关系气体物质的量(mol)=标准状况下气体的体积(L)÷22.4(L/mol)n=V÷22.4或V=n×22.4⑷ 物质的量浓度C(B),溶质的物质的量n(B),与溶液体积(V)的换算关系:溶质的物质的量(mol)=物质的量浓度(mol/L)×溶液体积(L)n(B)=C(B)×V或C(B)=n(B)÷V或V=n(B)÷C(B)⒉ 标准状况下气体的密度ρ(g/L)=气体的摩尔质量(g/mol)÷气体摩尔体积(L/mol)=M/22.4mmol/Lρ(g/L)=M÷22.4mmol/L标准状况下气体的摩尔质量M=22.4ρmol/L⒊ 平均摩尔质量或平均式量的计算公式⑴ 已知混合物的总质量m(混)和总物质的量n(混):M=m(混)÷n(混)说明:这种求混合物平均摩尔质量的方法,不仅适用于气体,而且对固体或液体也同样适用。
高化公式推导
第一章绪论(Introduction)(1)分子量的计算公式:M:重复单元数的分子量0M:结构单元数的分子量1(2)数均分子量:N,N…N分别是分子量为M,M…M的聚合物分子的分子数。
i212i1x表示相应的分子所占的数量分数。
i (3)重均分子量:m,m …m 分别是分子量为M ,M …M的聚合物分子的重量i22i11W i表示相应的分子所占的重量分数(4)Z均分子量:(5)粘均分子量:α:高分子稀溶液特性粘度—分子量关系式中的指数,一般在0.5~0.9之间(6)分布指数:分布指数第二章自由基聚合(Free-Radical Polymerization)(1)引发剂分解动力学:引发剂的分解速率:引发剂的浓度的一次方。
引发剂分解一般属于一级反应,因而分解速率为将上式积分得:进而得到半衰期(引发剂分解至起始浓度一半时所需的时间)对应半衰期时:,由前面的推导有:半衰期(2)自由基聚合微观动力学链引发速率:链增长速率:链终止速率:为体系中单体总浓度;增长及终止速率常数;分别为引发、[M]kp式中:kd、、kt为体系中活性种(自由基)的总浓度;f为引发剂效率。
推导如下:链引发反应由以下两个基元反应组成:式中:为初级自由基;为单体自由基。
若第二步的反应速率远大于第一步反应(一般均满足此假设),有:引入引发剂效率后,得引发速率的计算式如下:一般用单体的消失速率来表示链增长速率,即:链增长反应如下式:引入自由基聚合动力学中的第一个假定:等活性理论,即链自由基的活性与链长基本=kp =kp=kp=…kpkp 无关,即各步速率常数相等,x123推得:自由基聚合一般以双基终止为主要的终止方式,在不考虑链转移反应的情况下,终止反应方程式如下:偶合终止:歧化终止:终止总速率:为kt、ktd、ktc为总终止速率;Rt为歧化终止速率;Rtd为偶合终止速率;Rtc式中:相应的速率常数。
在以上公式的基础上,引入处理自由基动力学的三个假设,得到以单体消耗速率表示的总聚合速率,其计算公式为:以及单体浓度随时间的变化关系为:若引发剂浓度可视为常数,则上式还原为:以上公式推导如下:自由基浓度较难测定,也很难定量化,因而无实用价值,引入处理自由基动力学的第二个假定——稳态假定,假定体系中自由基浓度在经过一段很短的时间后保持一个恒定值,或者说引发速率和终止速率相等,Ri=Rt即:解出:再引入处理自由基动力学的第三个假定:大分子的聚合度很大,用于引发的单体远少于增长消耗的单体,Ri <<Rp由此,用单体消失速率来表示的聚合总速率就等于链增长速率得:代入引发速率的表达式得到:代入引发剂浓度随时间的变化关系积分得:两边同时变号当引发剂的浓度可看作常数时即:即:此时:可略去高阶无穷小量得:(3)动力学链长及平均聚合度1)不考虑链转移反应自由基聚合过程中双基终止有两种方式,一种为双基偶合终止,另一种为双基歧化终止,二者所占的分率的不同将会引起平均聚合度的改变,但两种终止方式不会改变动力学链长的大小,二者的计算公式为:式中:Rtc为双基偶合终止的反应速率;Rtd为双基歧化终止的反应速率;Rp为链增长速率。
高中化学必备公式大全
高中化學·公式、定理匯總有機除雜方法及原理1、化合價(常見元素的化合價) :鹼金屬元素、Ag 、H:+1 F:—1Ca 、M g、B a 、Zn :+2 Cl :—1,+1,+5 ,+7Cu:+1,+2 O:—2Fe :+2,+3 S:—2,+4,+6Al:+3P:—3,+3,+5Mn :+2,+4,+6,+7 N:—3 ,+2,+4,+52 、氧化還原反應定義:有電子轉移(或者化合價升降)的反應本質:電子轉移(包括電子的得失和偏移)特徵:化合價的升降氧化劑(具有氧化性)——得電子——化合價下降——被還原——還原產物還原劑(具有還原性)——失電子——化合價上升——被氧化——氧化產物口訣:得——降——(被)還原——氧化劑失——升——(被)氧化——還原劑3 、金屬活動性順序表K Ca Na Mg Al Zn Fe Sn Pb (H) Cu Hg Ag Pt Au還原性逐漸減弱4 、離子反應定義:有離子參加的反應電解質:在水溶液中或熔融狀態下能導電的化合物非電解質:在水溶液中和熔融狀態下都不能導電的化合物離子方程式的書寫:第一步:寫。
寫出化學方程式第二步:拆。
易溶于水、易電離的物質拆成離子形式;難溶(如CaCO3 、BaCO3、BaSO4 、AgCl 、AgBr 、AgI、Mg(OH)2 、Al(OH)3、Fe(OH)2、Fe(OH)3 、Cu(OH)2 等),難電離(H2CO3、H2S、CH3COOH、HClO、H2SO3、NH3•H2O、H2O等),氣體(CO2、SO2 、N H3 、Cl2 、O2、H2 等),氧化物(Na2O 、M gO 、Al2O3 等)不拆第三步:刪。
刪去前後都有的離子第四步:查。
檢查前後原子個數,電荷是否守恆離子共存問題判斷:①是否產生沉澱(如:Ba2+和 SO42-,Fe2+和 OH-);②是否生成弱電解質(如:NH4+和 OH- ,H+和 CH3COO-)③是否生成氣體(如:H+和CO32-,H+和SO32-)④是否發生氧化還原反應(如:H+ 、N O3-和 Fe2+/I-,F e3+和 I-)5 、放熱反應和吸熱反應化學反應一定伴隨著能量變化。
高中化学化学平衡常数计算公式推导
高中化学化学平衡常数计算公式推导化学平衡常数是描述化学反应达到平衡时反应物和生成物浓度之间的关系的一个重要指标。
在化学平衡常数的计算中,有一些常用的公式可以帮助我们进行推导和计算。
本文将介绍一些常见的化学平衡常数计算公式,并通过具体的例子来说明其应用。
一、平衡常数的定义化学平衡常数(Kc)是指在特定温度下,反应物和生成物浓度之间的比值的乘积,用于描述化学反应达到平衡时各组分浓度的相对大小。
平衡常数的计算公式如下:Kc = [C]^c [D]^d / [A]^a [B]^b其中,[A]、[B]、[C]、[D]分别表示反应物A、B和生成物C、D的浓度,a、b、c、d分别表示反应物A、B和生成物C、D的摩尔系数。
二、浓度单位的转换在计算平衡常数时,我们需要将反应物和生成物的浓度转换为适合计算的单位。
常见的浓度单位包括摩尔/升(mol/L)、摩尔分数和百分比。
下面以摩尔/升为例进行说明:1. 摩尔分数转换为摩尔/升:浓度(mol/L)= 摩尔分数 ×溶液的密度2. 百分比转换为摩尔/升:浓度(mol/L)= 百分比浓度 ×溶液的密度 / 100三、平衡常数的计算公式推导1. 反应物和生成物浓度已知的情况下:假设反应物A、B和生成物C、D的初始浓度分别为[A]₀、[B]₀、[C]₀、[D]₀,平衡时浓度分别为[A]、[B]、[C]、[D]。
根据化学平衡常数的定义,我们可以得到以下公式:Kc = [C]^c [D]^d / [A]^a [B]^b= ([C] / [C]₀)^c ([D] / [D]₀)^d / ([A] / [A]₀)^a ([B] / [B]₀)^b2. 初始浓度和平衡浓度之间的关系:在大多数情况下,初始浓度和平衡浓度之间存在一定的关系。
例如,对于一个反应物A,其初始浓度为[A]₀,平衡时浓度为[A],则有以下关系:[A] = [A]₀ - x其中,x表示反应物A的消耗量。
高中化学化学平衡常数计算公式推导详解
高中化学化学平衡常数计算公式推导详解在高中化学学习中,化学平衡常数是一个非常重要的概念。
它描述了化学反应在达到平衡时,反应物和生成物之间的相对浓度关系。
化学平衡常数的计算公式是化学平衡表达式中各物质浓度的乘积之比。
本文将详细介绍化学平衡常数的计算公式的推导过程,并通过具体的例子来说明此题的考点和解题技巧。
在化学平衡反应中,我们通常使用化学平衡表达式来描述反应物和生成物之间的相对浓度关系。
对于一般的反应aA + bB ⇌ cC + dD,化学平衡表达式可以写为:Kc = [C]^c[D]^d / [A]^a[B]^b其中,[A]、[B]、[C]、[D]分别表示反应物A、B和生成物C、D的浓度,a、b、c、d分别表示它们的摩尔系数。
化学平衡常数Kc的计算公式就是根据化学平衡表达式推导得出的。
首先,我们需要明确一个重要的概念——平衡浓度。
平衡浓度是指在反应达到平衡时,各物质的浓度值。
根据化学平衡表达式,我们可以得到:Kc = [C]^c[D]^d / [A]^a[B]^b在平衡状态下,各物质的浓度值就是平衡浓度。
因此,我们可以将化学平衡表达式中的浓度值替换为平衡浓度,得到:Kc = (C_eq)^c(D_eq)^d / (A_eq)^a(B_eq)^b其中,C_eq、D_eq、A_eq、B_eq分别表示C、D、A、B的平衡浓度。
接下来,我们需要推导平衡浓度与初始浓度之间的关系。
假设反应物A的初始浓度为[A]0,反应物B的初始浓度为[B]0,生成物C的初始浓度为[C]0,生成物D的初始浓度为[D]0。
根据化学平衡反应的特点,反应物和生成物的浓度在反应过程中会发生变化,但在达到平衡时,它们的浓度值会保持不变。
因此,我们可以得到以下关系:[B]0 - b[C]eq = 0[C]0 + c[C]eq = 0[D]0 + d[C]eq = 0由上述关系,我们可以解得平衡浓度与初始浓度之间的关系:[C]eq = [C]0 / (1 + c)[D]eq = [D]0 / (1 + d)[A]eq = [A]0 / (1 - a)[B]eq = [B]0 / (1 - b)将平衡浓度代入化学平衡常数的计算公式中,我们可以得到:Kc = ([C]0 / (1 + c))^c * ([D]0 / (1 + d))^d / ([A]0 / (1 - a))^a * ([B]0 / (1 - b))^b经过进一步的化简,我们可以得到化学平衡常数的最终计算公式:Kc = ([C]0 / [A]0)^c * ([D]0 / [A]0)^d * ([A]0 / [B]0)^a * ([A]0 / [B]0)^b通过上述推导过程,我们可以看出,化学平衡常数的计算公式与反应物和生成物的初始浓度有关,同时也与它们的摩尔系数有关。
(完整版)高分子化学常用公式集合
高分子化学公式推导浙江大学
第一章绪论(Introduction)(1)分子量的计算公式:
M0:重复单元数的分子量,DP为重复单元数
M1:结构单元数的分子量, Xn为结构单元数
(2)数均分子量:定义为某体系的总质量m被分子总数所平均.
N1,N2…N i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的分子数。
x i表示相应的分子所占的数量分数。
(3)重均分子量:i聚体的分子量乘以其重量分数的加和.
m1,m2…m i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的重量
W i表示相应的分子所占的重量分数
(6)分布指数
:分布指数
第二章自由基聚合(Free-Radical Polymerization)(1)引发剂分解动力学
:引发剂的分解速率:引发剂的浓度
引发剂分解一般属于一级反应,因而分解速率为的一次方。
将上式积分得:
进而得到半衰期(引发剂分解至起始浓度一半时所需的时间)
对应半衰期时:,由前面的推导有:
半衰期
(2)自由基聚合微观动力学
链引发速率:
链增长速率:
链终止速率:
式中:kd、kp、kt分别为引发、增长及终止速率常数;[M]为体系中单体总浓度;为体系中活性种(自由基)的总浓度;f为引发剂效率。
推导如下:
链引发反应由以下两个基元反应组成:
式中:为初级自由基;为单体自由基。
若第二步的反应速率远大于第一步反应(一般均满足此假设),有:。
公式推导原理
公式推导原理
公式推导原理是通过逻辑推理和数学方法,从已知的数学规律和关系出发,推导出新的数学公式。
在推导过程中,通常需要使用各种数学符号和语言来描述数学规律和关系,并将数学问题转化为具体的表达式。
此外,对于一些高阶的数学公式,可能需要进行近似表达。
例如,设f(x)在
x0处具有n阶导数,可以找一个关于(x−x0)的n次多项式pn(x)来近似表
达f(x),要求使得pn(x)与f(x)之差是当x→x0时比(x−x0)n高阶的无穷小。
以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅相关文献或咨询数学专业人士。
高一化学公式
代入
x=v0t +(at平方)/2 = v0(v-v0)/a + a(v-v0)平方/2a=(v平方-v0平方)/2a
既得到v的平方-v0的平方=2ax
二.常用公式:
1、硫酸根离子的检验: BaCl2 + Na2SO4 = BaSO4↓+ 2NaCl
65、Si + 2F 2 = SiF4
66、Si + 2NaOH + H2O = NaSiO3 +2H2↑
67、硅单质的实验室制法:粗硅的制取:SiO2 + 2C 高温电炉 Si + 2CO (石英沙)(焦碳) (粗硅)
粗硅转变为纯硅:Si(粗) + 2Cl2 △ SiCl4
SiCl4 + 2H2 高温 Si(纯)+ 4HCl
30、往硅酸钠溶液中通入二氧化碳:Na2SiO3 + CO2 + H2O = Na2CO3 + H2SiO3↓
31、硅酸钠与盐酸反应:Na2SiO3 + 2HCl = 2NaCl + H2SiO3↓
32、氯气与金属铁反应:2Fe + 3Cl2 点燃 2FeCl3
33、氯气与金属铜反应:Cu + Cl2 点燃 CuCl2
26、氯化亚铁中通入氯气:2FeCl2 + Cl2 = 2FeCl3
27、二氧化硅与氢氟酸反应:SiO2 + 4HF = SiF4 + 2H2O
硅单质与氢氟酸反应:Si + 4HF = SiF4 + 2H2↑
28、二氧化硅与氧化钙高温反应:SiO2 + CaO 高温 CaSiO3
反函数高阶导数公式推导
反函数高阶导数公式推导一、反函数的导数反函数的定义为:x=f^{-1}(y) \tag{1}这里f^{-1}表示f的逆映射。
该反函数的导数和直接函数的导数关系十分简单:\frac{dx}{dy}=\frac{1}{\frac{dy}{dx}} \\一种非正式但十分方便的说法是:反函数的导 (d\check{a} o) 数等于直接函数的倒(d \grave{a} o) 数。
教材中已经给出过严密的证明,这里不再赘述。
而另一种简单的理解方式则是直接将导数看作“商”来处理。
因为这里所有的“商”对应的极限都是存在的。
(在这篇回答里已经解释过:关于Leibniz记号)。
接下来讨论几个简单却又常在初学时容易犯晕的问题。
二、反函数的高阶导数同济习题2-3.4:设\frac{dx}{dy}=\frac{1}{y^\prime},试导出\frac{d^2x}{dy^2},\frac{d^3x}{dy^3}。
这里容易犯迷糊的问题:(1)\frac{d^2x}{dy^2} 不就已经是反函数的二阶导数了吗?(2)为什么\frac{d^2x}{dy^2},\frac{d^3x}{dy^3} 不能写成x^{\prime\prime},x^{\prime\prime\prime}?解析:(1)没错!\frac{d^2x}{dy^2},\frac{d^3x}{dy^3}本来就是反函数的二、三阶导数。
通常问这个问题的原因就是没有读清题意。
这道题的隐含的意思是,要我们包含y^\prime,y^{\prime\prime} 等符号的表达式来表示反函数的导数。
另外也要注意,y,y^\prime,y^{\prime\prime} 本质上都是关于 x 的函数,在它们有显式表达式时都是关于 x 的表达式。
(2)如果我们明确说明x=f^{-1}(y) 的话,用x^{\prime\prime},x^{\prime\prime\prime} 来表示\frac{d^2x}{dy^2},\frac{d^3x}{dy^3}。
高分子化学常用公式集合
高分子化学公式推导浙江大学第一章绪论(Introduction)(1)分子量的计算公式:M0:重复单元数的分子量,DP为重复单元数M1:结构单元数的分子量, Xn为结构单元数(2)数均分子量:定义为某体系的总质量m被分子总数所平均.N1,N2…N i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的分子数。
x i表示相应的分子所占的数量分数。
(3)重均分子量:i聚体的分子量乘以其重量分数的加和.m1,m2…m i分别是分子量为M1,M2…M i的聚合物分子的重量W i表示相应的分子所占的重量分数(6)分布指数:分布指数第二章自由基聚合(Free-Radical Polymerization)(1)引发剂分解动力学:引发剂的分解速率:引发剂的浓度引发剂分解一般属于一级反应,因而分解速率为的一次方。
将上式积分得:进而得到半衰期(引发剂分解至起始浓度一半时所需的时间)对应半衰期时:,由前面的推导有:半衰期(2)自由基聚合微观动力学链引发速率:链增长速率:链终止速率:式中:kd、kp、kt分别为引发、增长及终止速率常数;[M]为体系中单体总浓度;为体系中活性种(自由基)的总浓度;f为引发剂效率。
推导如下:链引发反应由以下两个基元反应组成:式中:为初级自由基;为单体自由基。
若第二步的反应速率远大于第一步反应(一般均满足此假设),有:引入引发剂效率后,得引发速率的计算式如下:一般用单体的消失速率来表示链增长速率,即:链增长反应如下式:引入自由基聚合动力学中的第一个假定:等活性理论,即链自由基的活性与链长基本无关,即各步速率常数相等, kp1=kp2=kp3=…kp x=kp推得:自由基聚合一般以双基终止为主要的终止方式,在不考虑链转移反应的情况下,终止反应方程式如下:偶合终止:歧化终止:终止总速率:式中:Rtc为偶合终止速率;Rtd为歧化终止速率;Rt为总终止速率;ktc、ktd、kt为相应的速率常数。
在以上公式的基础上,引入处理自由基动力学的三个假设,得到以单体消耗速率表示的总聚合速率,其计算公式为:以及单体浓度随时间的变化关系为:若引发剂浓度可视为常数,则上式还原为:以上公式推导如下:自由基浓度较难测定,也很难定量化,因而无实用价值,引入处理自由基动力学的第二个假定——稳态假定,假定体系中自由基浓度在经过一段很短的时间后保持一个恒定值,或者说引发速率和终止速率相等, Ri=Rt即:解出:再引入处理自由基动力学的第三个假定:大分子的聚合度很大,用于引发的单体远少于增长消耗的单体, Ri <<Rp由此,用单体消失速率来表示的聚合总速率就等于链增长速率代入引发速率的表达式得:代入引发剂浓度随时间的变化关系得到:积分得:两边同时变号当引发剂的浓度可看作常数时即:即:此时:可略去高阶无穷小量得:(3)动力学链长及平均聚合度1)不考虑链转移反应自由基聚合过程中双基终止有两种方式,一种为双基偶合终止,另一种为双基歧化终止,二者所占的分率的不同将会引起平均聚合度的改变,但两种终止方式不会改变动力学链长的大小,二者的计算公式为:式中:Rtc为双基偶合终止的反应速率;Rtd为双基歧化终止的反应速率;Rp为链增长速率。
常用高阶导数的公式怎么推导出来
常用高阶导数的公式推导导数在微积分中扮演着重要角色,描述了函数在某一点的变化速率。
在实际问题中,常常需要计算高阶导数来研究函数的性质和变化规律。
常用的高阶导数公式可以通过导数的定义和基本导数法则推导而来。
本文将对常用高阶导数的公式进行推导。
首先,我们回顾一下导数的定义。
对于函数f(f),在点f 处的导数定义为:$$ f'(x) = \\lim_{h \\to 0} \\frac{f(x+h)-f(x)}{h} $$其中,f为极限趋近于零的一个增量。
利用导数的定义,我们可以推导出一阶导数的公式。
对于f′(f),我们有:$$ f'(x) = \\lim_{h \\to 0} \\frac{f(x+h)-f(x)}{h} $$将函数f(f)做泰勒展开,得到:$$ f(x+h) = f(x) + hf'(x) + \\frac{h^2}{2}f''(x) +\\frac{h^3}{6}f'''(x) + ... $$将上式代入导数的定义中,并化简得到:f′(f)=f′(f)这是一阶导数的推导过程。
接下来,我们来推导二阶导数的公式。
为方便推导,我们用f′(f)表示一阶导数,f″(f)表示二阶导数。
对于f″(f),我们有:$$ f''(x) = \\lim_{h \\to 0} \\frac{f'(x+h)-f'(x)}{h} $$同样地,将f′(f)做泰勒展开,并代入导数的定义,化简得到:f″(f)=f″(f)这是二阶导数的推导过程。
类似地,我们可以推导出三阶导数、四阶导数等的公式。
通过这样的推导过程,我们可以获得常用高阶导数的公式。
在实际问题中,利用这些公式可以更方便地计算函数的高阶导数,并进一步研究函数的性质和特点。
综上所述,通过导数的定义和基本导数法则,我们可以推导出常用高阶导数的公式,从而更好地理解函数的性质和变化规律。
初等函数的高阶导数公式
初等函数的高阶导数公式初等函数是指一元函数或多元函数,其中变量只有一个或多个。
它是最基本的函数,可以用数学公式表示,也可以用图像表示。
它有很多比较特殊的性质,而高阶导数公式就是用来描述这些性质的公式之一。
定义高阶导数:高阶导数是指函数的n次导数,其中n∈N^*(N是正整数集),即函数的第n阶导数。
它给出了函数曲线的变化情况,也反映了函数的极值点、拐点和凹点对曲线的影响。
公式推导:假设函数f(x)为n次可导函数,x∈R(R是实数集),它的第n 阶导数可用数学归纳法得到:若n=1,f(x)=limH→0[f(x+H)-f(x)]/H若k>1,f(k)(x)=limH→0[f(k-1)(x+H)-f(k-1)(x)]/H其中可以推广得,任意n(n∈N^*),f(n)(x)=limH→0[f(n-1)(x+H)-f(n-1)(x)]/H这就是初等函数的高阶导数公式。
特殊情况:1、当n=1时,即函数的一阶导数公式为f(x)=limH→0[f(x+H)-f(x)]/H。
2、当n=2时,即函数的二阶导数公式为f(x)=limH→0[f(x+H)-f(x)]/H。
3、当n=3时,即函数的三阶导数公式为f(x)=limH→0[f(x+H)-f(x)]/H。
4、当n=4时,即函数的四阶导数公式为f(x)=limH→0[f(x+H)-f(x)]/H。
……由此可见,初等函数的高阶导数公式可由低阶导数公式逐步推导而出。
应用:初等函数的高阶导数公式可以应用在求解函数的极值、拐点和凹点等问题中,如:1、求函数的极值点及其所处位置,只需要求出函数的一阶二阶导数,如果f(x)=0,f (x)不等于0,则此极值点为极大值点;如果f(x)=0,f(x)小于0,则此极值点为极小值点。
2、求函数的拐点及其所处位置,只需要求出函数的一阶二阶三阶导数,如果f(x)=0,f(x)=0,f(x)不等于0,则此拐点为凸拐点;如果f(x)=0,f(x)=0,f(x)小于0,则此拐点为凹拐点。
拉普拉斯高阶导数变换公式证明
拉普拉斯高阶导数变换公式证明引言在数学中,拉普拉斯变换是一种重要的积分变换技术,它常常用于解决微分方程和信号处理等问题。
而拉普拉斯高阶导数变换公式是在拉普拉斯变换的基础上推导出来的,具有一定的复杂性和重要性。
本文将通过推导的方式,证明拉普拉斯高阶导数变换公式的有效性和准确性。
拉普拉斯变换回顾在拉普拉斯变换中,给定函数f(f)的变换f(f)定义为:$$ F(s) = \\int_{0}^{\\infty} e^{-st} f(t) dt $$其中,f为变换域中的复变量。
通过这种变换,我们可以将一个函数由时间域转换到频率域。
不仅如此,拉普拉斯变换还可以简化微分和积分的处理过程,并在许多领域有着广泛的应用。
拉普拉斯高阶导数变换公式推导我们定义f(f)的拉普拉斯变换为f(f),那么对f(f)进行f 次导数后的函数对应的拉普拉斯变换记为f(f)(f)。
为了推导拉普拉斯高阶导数变换公式,我们首先考虑f(f)的拉普拉斯变换f(f)的导数f′(f),根据导数的定义,有:$$ F'(s) = \\frac{d}{ds} \\int_{0}^{\\infty} e^{-st} f(t) dt $$根据导数与积分的次序交换定理,我们可以将导数运算符移到积分符号内,得到:$$ F'(s) = \\int_{0}^{\\infty} \\frac{d}{ds} (e^{-st} f(t)) dt $$进一步求导可得:$$ F'(s) = \\int_{0}^{\\infty} (-t)e^{-st} f(t) dt $$类似地,对f′(f)继续求导,我们可以得到f″(f)的表达式:$$ F''(s) = \\int_{0}^{\\infty} (-t)^2e^{-st} f(t) dt $$以此类推,当我们对f(f−1)(f)进行一次导数运算后,可以得到f(f)(f)的表达式:$$ F^{(n)}(s) = \\int_{0}^{\\infty} (-t)^ne^{-st} f(t) dt $$结论通过以上推导过程,我们成功证明了拉普拉斯高阶导数变换公式的有效性。
初等函数的高阶导数公式
初等函数的高阶导数公式在数学当中,分析函数的行为是一项重要的基本研究内容。
函数的导数有助于我们更好地分析函数的行为,特别是函数的高阶导数。
本文旨在对初等函数的高阶导数表达式,以及其各种进行一定程度的分析和推导。
首先,我们来讨论一下函数的概念。
函数是一种规律性的表达式,即一个变量与另一个变量之间的关系,函数可以用一个图表来表示,这个图表可以使我们更加直观地了解它。
当一个函数满足某种特定性质时,它就被称为初等函数。
例如,常见的初等函数包括多项式函数,三角函数,指数函数,对数函数等。
其次,我们来讨论一下函数的导数。
它是函数表达式在变量上的偏导数,即函数的变化率,它可以帮助我们更好地了解函数的变化趋势。
一阶导数可以描述函数的一阶变化,高阶导数可以描述函数的高阶变化。
再次,让我们来讨论一下初等函数的高阶导数公式。
首先,多项式函数的高阶导数可以表示为:f(n)(x)=a(n)x的n次方,其中a(n)为n次导数的系数,而该高阶导数的绝对值等于a(n)的绝对值。
其次,三角函数的高阶导数可以表示为:f(n)(x)=(-1)n-1*n!sin(x),其中n!表示n的阶乘。
最后,指数函数的高阶导数可以表示为:f(n)(x)=(-1)n-1*n!ae^ax,其中ae^ax表示指数函数,a为指数函数的幂指数。
最后,我们来讨论一下利用高阶导数可以做什么。
函数的高阶导数可以用来分析函数的极值,包括极大值和极小值。
此外,它还可以用来帮助我们更好地判断函数的行为,以及函数的拐点,这对于函数的研究十分重要。
综上所述,初等函数的高阶导数公式及其各种可以帮助我们更好地分析函数的行为,而利用这些公式,我们可以更好地推导函数的极值,以及函数的拐点,这对于函数的研究非常重要。
常用的高阶导数的公式
常用的高阶导数的公式常用的高阶导数的公式一阶导数的公式•常数函数:f(x)=c,c为常数,一阶导数为f′(x)= 0例如:f(x)=5,f′(x)=0•幂函数:f(x)=x n,n为正整数,一阶导数为f′(x)=n⋅x n−1例如:f(x)=x3,f′(x)=3x2•指数函数:f(x)=e x,e为自然对数的底数,一阶导数为f′(x)=e x例如:f(x)=e x,f′(x)=e x二阶导数的公式•一阶导数为常数的函数:f(x)=cx+d,c,d为常数,二阶导数为f″(x)=0例如:f(x)=4x+2,f″(x)=0•幂函数:f(x)=x n,n为正整数,二阶导数为f″(x)=n⋅(n−1)⋅x n−2例如:f(x)=x3,f″(x)=6x•指数函数:f(x)=e x,e为自然对数的底数,二阶导数为f″(x)=e x例如:f(x)=e x,f″(x)=e x三阶导数的公式•一阶导数为常数的函数:f(x)=cx+d,c,d为常数,三阶导数为f‴(x)=0例如:f(x)=4x+2,f‴(x)=0•幂函数:f(x)=x n,n为正整数,三阶导数为f‴(x)=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋅x n−3例如:f(x)=x3,f‴(x)=6•指数函数:f(x)=e x,e为自然对数的底数,三阶导数为f‴(x)=e x例如:f(x)=e x,f‴(x)=e x四阶及更高阶导数的公式四阶及更高阶导数的公式的推导过程较为复杂,但仍然可以通过逐阶求导得到。
在实际问题中,高阶导数的计算往往涉及到更加复杂的函数关系,因此需要根据具体情况进行推导和计算。
注意:在实际计算中,我们可以使用符号计算软件、数值计算软件或计算机编程来求解高阶导数,以避免繁琐的手工计算和可能的错误。
以上是常用的高阶导数的公式及其解释。
通过熟练掌握这些公式,我们可以更好地理解和分析函数在不同点的变化情况。
五阶导数的公式•一阶导数为常数的函数:f(x)=cx+d,c,d为常数,五阶导数为f(5)(x)=0例如:f(x)=4x+2,f(5)(x)=0•幂函数:f(x)=x n,n为正整数,五阶导数为f(5)(x)=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋅(n−3)⋅(n−4)⋅x n−5例如:f(x)=x3,f(5)(x)=6•指数函数:f(x)=e x,e为自然对数的底数,五阶导数为f(5)(x)=e x例如:f(x)=e x,f(5)(x)=e x六阶导数的公式•一阶导数为常数的函数:f(x)=cx+d,c,d为常数,六阶导数为f(6)(x)=0例如:f(x)=4x+2,f(6)(x)=0•幂函数:f(x)=x n,n为正整数,六阶导数为f(6)(x)=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋅(n−3)⋅(n−4)⋅(n−5)⋅x n−6例如:f(x)=x3,f(6)(x)=6•指数函数:f(x)=e x,e为自然对数的底数,六阶导数为f(6)(x)=e x例如:f(x)=e x,f(6)(x)=e x更高阶导数的公式对于更高阶导数,我们可以根据同样的方法进行推导。
高程归化改正和高斯投影改正计算公式
高程归化改正和高斯投影改正计算公式
高程归化。
归化到城市轨道交通线路测区平均高程面上的测距边长度D,应按下式计算:
式中:
:测距两端点平均高程面上的水平距离(m);
Ra:参考椭球体在测距边方向法截弧的曲率半径(m);
Hp:现有城市坐标系统投影面高程或城市轨道交通工程线路
的平均高程(m);
Hm:测距两端点的平均高程(m);
地铁工程精密导线网高程归化的影响非常小,基本可以忽略不计...
5、投影改化:测距边在高斯投影面上的长度Dz,按下式计算:
式中:
Ym:测距边两端点横坐标平均值(m);Rm:测距边中点的平均曲率半径(m);
:测距边两端点近似横坐标的增量(m)。
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(4)Z均分子量:(5Fra bibliotek粘均分子量:α:高分子稀溶液特性粘度—分子量关系式中的指数,一般在0.5~0.9之间
(6)分布指数
:分布指数
第二章自由基聚合(Free-Radical Polymerization)
(1)引发剂分解动力学
:引发剂的分解速率
:引发剂的浓度
引发剂分解一般属于一级反应,因而分解速率为 的一次方。
若已知双基偶合终止和歧化终止的分率,设总双基终止速率为R t,就有
再由稳态假设,终止速率等于引发速率 得
再由:
可得到:
因而以上公式推导是建立在双基终止为唯一的终止方式,及稳态假设的基础上的。
2)考虑链转移反应
由于链转移后,动力学链尚未终止,因此动力学链长应是每个初级自由基自链引发开始到活性中心真正死亡为止所消耗的单体分子数,因而在有链转移存在时动力学链长的计算式与无链转移时相同
以及单体浓度随时间的变化关系为:
若引发剂浓度可视为常数,则上式还原为:
以上公式推导如下:
自由基浓度较难测定,也很难定量化,因而无实用价值,引入处理自由基动力学的第二个假定——稳态假定,假定体系中自由基浓度在经过一段很短的时间后保持一个恒定值,或者说引发速率和终止速率相等,Ri=Rt
即:
解出:
再引入处理自由基动力学的第三个假定:大分子的聚合度很大,用于引发的单体远少于增长消耗的单体,Ri <<Rp
动力学链长可以由增长速率和引发速率之比求得,稳态时引发速率等于终止速率,并且在(2)中已由三个假设推得:
及
得:
平均聚合度的定义为大分子的总的结构单元数比去大分子的个数。
自由基聚合中结构单元数取决于链增长速率
而大分子的个数取决于终止速率(在这里提到的终止都是指双基终止)
双基偶合终止时两个自由基反应只生成一个大分子,因而除以系数2。因为双基偶合终止、歧化终止的速率都是用反应掉的自由基数来表示的。因而:
推得:
自由基聚合一般以双基终止为主要的终止方式,在不考虑链转移反应的情况下,终止反应方程式如下:
偶合终止:
歧化终止:
终止总速率:
式中:Rtc为偶合终止速率;Rtd为歧化终止速率;Rt为总终止速率;ktc、ktd、kt为相应的速率常数。
在以上公式的基础上,引入处理自由基动力学的三个假设,得到以单体消耗速率表示的总聚合速率,其计算公式为:
第一章绪论(Introduction)
(1)分子量的计算公式:
M0:重复单元数的分子量
M1:结构单元数的分子量
(2)数均分子量:
N1,N2…Ni分别是分子量为M1,M2…Mi的聚合物分子的分子数。
xi表示相应的分子所占的数量分数。
(3)重均分子量:
m1,m2…mi分别是分子量为M1,M2…Mi的聚合物分子的重量
5)稳态,要求自由基总浓度和两种自由基的浓度都不变,除引发速率和终止速率相等外,
将上式积分得:
进而得到半衰期(引发剂分解至起始浓度一半时所需的时间)
对应半衰期时: ,由前面的推导有:
半衰期
(2)自由基聚合微观动力学
链引发速率:
链增长速率:
链终止速率:
式中:kd、kp、kt分别为引发、增长及终止速率常数;[M]为体系中单体总浓度; 为体系中活性种(自由基)的总浓度;f为引发剂效率。
式中:Rtc为双基偶合终止的反应速率;Rtd为双基歧化终止的反应速率;Rp为链增长速率。
V:动力学链长
而若已知二者所占的分率时,如偶合终止所上分率为C,歧化终止所占分率为D,则有平均聚合度的计算公式为:
以上三个公式是建立在双基终止为唯一的终止方式,及三个假设的基础上的。原因在以下推导过程中给出。
公式推导如下:
而聚合度则要考虑链转移终止,计算式为:
式中:C X定义为链转移常数,是链转移速率常数和增长速率常数之比,代表这两反应的竞争能力,计算式如下:
ktr,M、ktr,I、ktr,S分别代表向单体、向引发剂、向溶剂的链转移反应的速率常数。
当终止方式为全部双基偶合终止时,即C=1,D=0时,上式还原成
当终止方式为全部双基歧化终止时,即C=0,D=1时,原式还原成
(1)以共聚物组成摩尔比(或浓度比)表示的微分方程
式中: , 分别为单体1,2的浓度。
上式的推导用到了以下假定:
1)自由基活性与链长无关,这个等活性理论与处理均聚动力学时相同。
2)前末端(倒数第二)单元结构对自由基活性无影响,即自由基活性仅决定于末端单元的结构。
3)无解聚反应,即不可逆聚合。
4)共聚物聚合度很大,引发剂和终止对共聚物组成无影响。
转成倒数,再代入:
得:
由CX的定义式得:
再由稳态假设下:
得到:
代入平均聚合度的计算式得到:
当全部为双基偶合终止时,C=1,D=0
当全部为双基歧化终止时,C=0,D=1
在一些特殊条件下,如聚氯乙烯的链转移速率远远大于其正常终止速率,并且主要向单体转移,此时
第三章自由基共聚合(Free-Radical Co-polymerization)
公式推导如下:
由平均聚合度的定义:
存在链转移反应,因而:
式中: 为各种链转移速率的加和。
式中: , , 分别表示活性自由基向单体,引发剂,溶剂的链移转移速率。
其中:
上式中 其实为大分子的生成速率, 才是真正的以自由基消耗速率来表示的终止速率,它等于引发速率(稳态)。
再由:
得到:
以及已知:
将以上方程代入 的定义式得到
推导如下:
链引发反应由以下两个基元反应组成:
式中: 为初级自由基; 为单体自由基。
若第二步的反应速率远大于第一步反应(一般均满足此假设),有:
引入引发剂效率后,得引发速率的计算式如下:
一般用单体的消失速率来表示链增长速率,即:
链增长反应如下式:
引入自由基聚合动力学中的第一个假定:等活性理论,即链自由基的活性与链长基本无关,即各步速率常数相等,kp1=kp2=kp3=…kpx=kp
由此,用单体消失速率来表示的聚合总速率就等于链增长速率
代入引发速率的表达式 得:
代入引发剂浓度随时间的变化关系 得到:
积分得:
两边同时变号
当引发剂的浓度可看作常数时即:
即:
此时:
可略去高阶无穷小量得:
(3)动力学链长及平均聚合度
1)不考虑链转移反应
自由基聚合过程中双基终止有两种方式,一种为双基偶合终止,另一种为双基歧化终止,二者所占的分率的不同将会引起平均聚合度的改变,但两种终止方式不会改变动力学链长的大小,二者的计算公式为: