基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃，霍阳，羌建兵，以铜为心的[Cu-Cu4Ti8]立方八面体共晶团簇为基础，利用团簇加链接原子模型设计具有大玻璃形成能力（GFA）的Ti基块体金属玻璃合金。据�

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选择山东菜园矿的气煤和山西古交矿的焦煤的平衡水煤样对不同浓度的CH4和CO2混合气体进行了吸附-解吸实验,分析了CH4和CO2在吸附-解吸过程中各组分浓度的变化规律,并探讨分析了实验过程中出现高压阶段吸附量小于低压时的原因.结果表明,不同浓度的CH4和CO2混合气体的解吸曲线都滞后于吸附曲线;相同条件下,焦煤的吸附量大于气煤的吸附量;CO2与CH4浓度之比越大,气体的吸附量越大;吸附过程中,CO2组分的吸附速率是先快后慢,而CH4组分的吸附速率先慢后快,解吸时则相反.吸附和解吸平衡时,游离相中的CO2浓度低于原始混合气体中的CO2浓度,CH4浓度高于原始气体中CH4浓度.实验结果证实了CO2在与CH4的竞争吸附中占据优势,注入CO2可以有效地置换或驱替煤层CH4,注入CO2气体的数量越大、相对浓度越高,单位压差CH4解吸率和CO2吸附率就越高.

该程序允许使用四种最常用的 EOS：van der Waals (vdW)、Redlich-Kwong (RK)、Soave-Redlich-Kwong (SRK) 绘制二元蒸汽混合物中组分的压缩系数和逸度系数与压力的关系图）和彭罗宾逊（公关）。 系统温度是固定的，而压力是变化的。 每个cubic eos都有自己的函数文件。 主文件是“binary_mixture_fugacity.m”。 请阅读文档以获得相应的指导。

matlab编写二元函数的计算代码二元混合共沸行为 这些是我为2018年的物理化学实验室会议准备的代码，因此我不必使用我的教授提供的VBA，因为我喜欢这样做，因为我刚发现了如何使用暴力手段并想编写算法:) 这两个代码输入了两个组分的一些已知参数，并根据组分组成之一随温度的变化预测了气液平衡。 其中一种代码在没有任何活动系数的情况下进行了计算，因此根本无法预测任何共沸行为（这与实际情况有所不同）。 第二个代码吸收了活度系数，并且正确地吸收了共沸点，尽管仅在质量上（至少目前如此）。 至少对于甲醇和四氯化碳的混合物，我做了实验。 通过阅读报告刷新内存后，我将在自述文件中添加更多内容。 我还将在MATLAB代码中添加注释，以使其更容易理解。 干杯

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因果关系审查 代码（python），图形和数据，用于评估双变量时间序列数据的因果关系指标的性能。 这篇评论是在Lungarella等人以前的工作之后进行的。 （2007）。 该评价中包括的方法是： 扩大的格兰杰因果关系（Chen et al。2004） 非线性格兰杰因果关系（Ancona et al。2004） 可预测性的提高（Feldmann和Bhattacharya 2004） 转移熵（直方图划分和Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计）（Schreiber 2000，Kraskov et al。2004） 有效传递熵（直方图划分）（Marschinski和Kantz，2002年） 粗粒度的信息传递率（Palus等，2001） 相似指数（Arnhold等1999，Bhattacharya等2003） 收敛交叉映射（Sugihara et al.

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matlab编写二元函数的计算代码SIGPRO 概要 SIGPRO是一个信号处理功能库，旨在协助听觉研究软件的开发。 当前功能包括随机数生成器，fft，反fft，频率整形（滤波）和采样率转换。 提供了有限的支持来加载和保存MATLAB（版本4）二进制（MAT）文件。 程式码范例 // Butterworth filter sp_butter(b, a, no, wn, ft); // filter coefficients sp_filter(b, nc, a, nc, x, y, np); // impulse response 动机 为C程序提供MATLAB中可用的基本信号处理功能。 安装 从下载repo。 提供了Makefile，用于在Linux，MacOS或MinGW命令行上构建测试程序。 VS9文件夹中提供了一个解决方案文件，用于在Visual Studio下进行构建。 API参考 有关API的说明，请参见《用户手册》中的。 测验 提供了测试程序来演示库中包含的功能的若干功能： tst_afd - test analog-filter design tst_cpx - tes

本资源是用二元泊松模型预测2022年世界杯结果的R语言模型源码 网上有很多文章用双泊松（Double Poisson）模型来预测世界杯比赛结果。但是双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。比如足球比赛，当主队1:0领先，且距离比赛结束只剩10分钟时，落后的客队会孤注一掷，甘愿冒更大风险去争取平局。但如果主队3:0甚至4:0领先时，领先的主队可能会稍微放松下来，甚至教练会用新人换下主力，此时落后的客队更容易进1球（甚至主队会礼貌性让球）。所以比赛中两队比分是相关的，这种相关性可以通过依赖性参数来描述。 二元泊松（Bivariate Poisson）模型可以度量两队比分的依赖性参数，用二元泊松模型对比赛进行的预测准确率更高，在1/8决赛已经进行的4场比赛中，二元泊松模型预测正确率100%。