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[主观题]

用似晶格模型并假定从稀溶液推导的X1值不适用于浓溶液,计算25℃时50%(体积分数)的聚乙酸乙烯酯的甲乙酮溶液

用似晶格模型并假定从稀溶液推导的X1值不适用于浓溶液,计算25℃时50%(体积分数)的聚乙酸乙烯酯的甲乙酮溶液的蒸气压。25℃纯甲乙酮的蒸气压为100mmHg。

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第1题
应用近似晶格模型,计算10-6mol聚合度为500的聚合物从完全取向态变为无规取向态的熵变(假定配位数是12)。

应用近似晶格模型,计算10-6mol聚合度为500的聚合物从完全取向态变为无规取向态的熵变(假定配位数是12)。

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第2题
二组分溶液中溶剂的化学位,从临界条件,求临界组成声φ2,c临界X1值Xc。

二组分溶液中溶剂的化学位二组分溶液中溶剂的化学位,从临界条件,求临界组成声φ2,c临界X1值Xc。二组分溶液中溶剂的化学位,,从临界条件,求临界组成声φ2,c临界X1值Xc

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第3题
考虑一理想晶格模型,它有N个格点和同样数目的空隙位置,ε是把一个原子从格点移到空隙位上所需要的能量.用n表
示平衡时占据空隙位的原子数目.问:
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第4题
若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=()

若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=()若X1,X2=

( )

若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=()若X1,X2

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第5题
pH值只适用于稀溶液,当[H£«<£¯sup>]>1mol£¯L时,就直接用H£«<£¯sup>的浓度表示。()
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第6题
某企业为了制定合适的销售政策,需要了解客户的信用程度。假定该企业从五个方面来分析评价客户的信
用度,即品格、能力、资本、担保品和环境,分别用X1、X2、X3、X4、X5表示。现抽取10家具有可比性的同类企业作为样本,并聘请5位专家分别对这10家企业的上述五个方面进行评分(每项都实行百分制),然后将5位专家的评分结果进行简单平均,其计算的结果作为每个企业各个项目的实际得分。具体得分情况如表9-1所示:

某企业为了制定合适的销售政策,需要了解客户的信用程度。假定该企业从五个方面来分析评价客户的信用度,即要求:用主成分分析法评估各企业的信用等级。

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第7题
若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=( )=( )

A.若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=( )

B.若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=( )

C.若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=( )

D.若X1,X2,…,Xn为总体X~N(μ,σ2)的样本观察值,则σ2的最大似然估计值=( )

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第8题
两种液体的混合热为△Hm=△W12N12,若令,试应用晶格模型求证高分子溶液的混合热为。

两种液体的混合热为△Hm=△W12N12,若令两种液体的混合热为△Hm=△W12N12,若令,试应用晶格模型求证高分子溶液的混合热为。两种液体的混,试应用晶格模型求证高分子溶液的混合热为两种液体的混合热为△Hm=△W12N12,若令,试应用晶格模型求证高分子溶液的混合热为。两种液体的混

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第9题
催化剂减小活性的方式有很多种,一个普通的现象称为抑制作用。酶的抑制作用是产生药性延缓细菌或滤过性毒菌的
生命循环所需化学反应的最普通的方式。在下面的例子中,当抑制剂作用时[I=抑制剂,S=底物,P=产物,E=酶(催化剂)],用Michaelis-Menton动力学模型,推导产物形成速率的动力学表达式。用推导的速率方程来解释每一种抑制作用是如何使速率远离最大速率vmax的。

a.在竞争性抑制作用中,抑制剂以结合常数K1与底物竞争催化剂的结合部位。

催化剂减小活性的方式有很多种,一个普通的现象称为抑制作用。酶的抑制作用是产生药性延缓细菌或滤过性毒菌

b.在非竞争性抑制作用中,抑制剂与底物同时与催化剂结合,但是此时抑制剂结合的催化剂是非活化的。假定抑制剂I与E及ES的结合常数K1是相同的。

催化剂减小活性的方式有很多种,一个普通的现象称为抑制作用。酶的抑制作用是产生药性延缓细菌或滤过性毒菌

c.在非产物抑制作用中,底物与酶有时结合成一种非活化模式(ES')。

催化剂减小活性的方式有很多种,一个普通的现象称为抑制作用。酶的抑制作用是产生药性延缓细菌或滤过性毒菌

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第10题
关于时间序列的趋势拟合法说法正确的有
A.趋势拟合法就是把时间作为自变量,相应的序列观测值作为因变量,建立序列值随时间变化的回归模型

B.在进行趋势拟合时,假定序列中不存在周期项,即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt

C.在进行趋势拟合时,我们希望误差项是一个白噪声序列,也就是不含什么信息的序列,从统计学的角度看,就是这个序列的均值为零,或者接近于零,它的方差为一个常数

D.趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征,因此,趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分,对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式

E.在趋势拟合中的t表示时序,可以从零开始取值,也可以从1开始取值。尽管在一些模型中,比如线性模型可以直接用年份为自变量,也可以用时序为自变量,但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量

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