计算

太简单了，你为啥要别人做，分分钟就出答案了5981

假设数据在A1,=IF(A1<2000,0,IF(A1<=2500,(A1-2000)*0.5,IF(A1<=3000,250+0.6*(A1-2500),550+0.7*(A1-3000))))3500以上怎么算呢?

要看接线头接铜箔的哪里.... 唉 居然没有人来回答，我再给你说一点吧。每一种材料都有它的电阻率，电阻率是材料自身的特性。电阻率在国际标准单位制里面，数值上等于某种材料制成的长1米、横截面积是1平方毫米的在常温下（20℃时）导线的电阻。一篇铜箔，它的形状，你接线的部位不同，等效的长度和横街面积也不同。明白了吧？真的要计算呢，以正方形为例哈，当然就需要查到铜的电阻率了，让后要测量铜箔的厚度啊，边长啊，然后根据你接线的部位，来计算等效的长度和横截面积，这个应该需要用微积分呐，然后就可以计算了额，具体的公式呢，电阻 R=ρl/s 其中的ρ就是电阻率，l等效长度, s是等效横截面积。

公式难写，编辑不出来

具体请参照2009年高考全国卷，理科综合卷第24题！

9个 先除去主干，分支和小支共90个由题意得，分支数目若是X，小支既然是分支的同倍数，就应该是X的平方，X加X的平方＝90 结果为9

是不是只在桌面删了？要在系统任务里删除。或者再开机时提醒优化时，点击链接，找到储存位置，然后删除。

标称截面积/ 1.0 1.5 2.5 4.0 6.0 10.0 16.0 25.0 35.0 /（mΩ/m） 17.8 11.9 6.92 4.40 2.92 1.73 1.10 0.69 0.49

如果将题目改成“请帮忙计算一下,100米一平方的铜线和一平方的铁线电阻分别是多少？电阻率分别是多少”则答案如下：铜线电阻=0.0175*100/1=1.75Ω；铁线电阻=0.1*100/1=10Ω；铜线电阻率=0.0175Ω·mm^2/m=0.000001.75Ω.cm；铁线电阻率=0.1Ω·mm^2/m=0.00001Ω.cm。

　　铜电阻率(20℃时)为0.Ω·mm2/m，也就是截为1平方毫米、长度为1米的铜导线电阻是0.Ω。不同温度下的电阻率会有些差别，电阻率有一个温度系数。这个电阻估计需要详细的说明才弄的了去硬之城看看吧或许有人会。

r=ρl/s，同导电率，同长度，电阻值大小与截面积之比成反比，3.4/4=0.85

原发布者:cxxthfr*S10000导体标准电阻率r导体电阻()00*1000*4(%)*d2*(*mm2/m)S导体截面积（mm2)d导体直径(mm)导电率(%)1.导体电阻计算方法:绞线引起的电阻增大系数绞合根数截面系数单根导体直径相对导电率20℃标准软铜电阻率最大直流电阻kncdfρ0ohm/m=1.02190.970.194%0.0172410.1292

60*(1+30%)和60＊（1－30％）不懂的话给我发站内信

数量积： 又称“内积”、“点积”，物理学上称为“标量积”。两向量a与b的数量积是数量｜a｜*｜b｜cosθ，记作a·b；其中｜a｜、｜b｜是两向量的模，θ是两向量之间的夹角(0≤θ≤π)。 若有坐标（ax,ay,az）;（bx,by,bz）那么 ab=axbx+ayby+azbz |a|=sqrt(ax^2+ay^2+az^2) 因此，用数量积可以求出两向量的夹角的余弦 已知两个向量A和B,它们的夹角为C,则A的模乘以B的模再乘以C的余弦称为A与B的数量积(又称内积) 即已知两个非零向量a和b,它们的夹角为θ,则数量|a||b|cosθ叫做a与b的数量积,记作a·b 向量的数量积运算律： 1.a·b=b·a 2.(λa)·b=λ(a·b)=a·(λb) 3.a·(b+c)=a·b+a·c 注：特殊的，我们把a·a记作a^2，则可得a^2=|a|^2

向量数量积公式：如果向量 a、b 的坐标分别是（a1,a2,.,an）、（b1,b2,.,bn）,那么 a*b=a1b1+a2b2+.+anbn 。数量积是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积，叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算。向量积(带方向):也被称为矢量积，叉积即交叉乘积，外积，是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同，它的运算结果是一个伪向量而不是一个标量。向量数量积的基本性质：设ab都是非零向量θ是a与b的夹角则。① cosθ=a·b/|a||daob|。②当a与b同向时a·b=|a||b|当a与b反向时a·b=-|a||b|。③ |a·b|≤|a||b|。④a⊥b=a·b=0适用在平面内的两直线。向量数量积运算规律。1.交换律α·β=β·α。2.分配律(α+β)·γ=α·γ+β·γ。3.若λ为数(λα)·β=λ(α·β)=α·(λβ)。若λμ为数(λα)·(μβ)=λμ(α·β)。4.α·α=|α|^2 此外α·α=0=α=0。向量的数量积不满足消去律即一般情况下α·β=α·γα≠0 ≠β=γ。向量的数量积不满足结合律即一般α·β)·γ ≠α·β·γ。相互垂直的两向量数量积为0。

iloc[行:列] 冒号表示从*到 * 逗号表示 * 和 * x[:,0] 对于X[:,0]; 是取二维数组中第一维的所有数据 对

物体的相对密度=物体的质量/同体积水的质量。相对密度是指在规定条件下物质密度与参考物密度之比，为无量纲量。一般参考物质为空气或水。相对密度也称比重，比重液法常被用于宝石鉴定。利用相对密度，还可以测定液体和固体物质（譬如豆类）的密度。

沥青相对密度p=15/(15-55.1892+55.0611)沥青密度P=p/0.9960.996为15℃水的密度

某种物质的密度与水的密度之比叫这种物质的相对密度。相对密度公式：ρ相对=m物质/m水。 气体的相对密度等于两气体密度之比，密度等于质量除以体积。而同温同压下气体摩尔体积相同，故气体的相对密度又等于摩尔质量之比，即相对分子质量之比。 相对密度比重瓶测定法 （1）取洁净、干燥并精密称定重量的比重瓶，装满测试样品； （2）装上温度计（瓶中应无气泡），置20℃的水浴中放置10～20分钟，使瓶内被测物的温度达到20℃； （3）用滤纸除去溢出侧管的液体，立即盖上罩； （4）将比重瓶自水浴中取出，用滤纸将比重瓶的外面擦干，精密称定，减去比重瓶的重量，求得供试品的重量； （5）将供试品倾去，洗净比重瓶，并装满新煮沸过的冷水。 （6）照上法测得同一温度时水的重量，按下式计算，即得。 测试样品的相对密度=供测试样品重量/水重量 相对密度实例 当以水作为参考密度时，即1g/cm3作为参考密度(水4℃时的密度)时，过去称为比重。相对密度一般是把水在4℃的时候的密度当作1来使用，另一种物质的密度跟它相除得到的。相对密度只是没有单位而已，数值上与实际密度是相同的。 例如：甲烷相对密度：相对密度(空气=1)为0.555。（常温常压下）使用非常方便，计算时也可以这样使用的。 根据某些物质的相对密度，可推测其某种消防特性，采取相应消防措施。如相对密度<1的易燃和可燃液体发生火灾不应用水扑救，因为它会浮在水面上，非但救不灭，反而随水流散，扩大了损失。因此应使用泡沫、干粉灭火。

公式P是指排列，从N个元素取R个进行排列。公式C是指组合，从N个元素取R个，不进行排列。N-元素的总个数 R参与选择的元素个数 ！-阶乘 ，如 9！＝9*8*7*6*5*4*3*2*1从N倒数r个，表达式应该为n*（n-1)*(n-2)..(n-r+1); 因为从n到（n-r+1)个数为n－（n-r+1)＝r举例：Q1: 有从1到9共计9个号码球，请问，可以组成多少个三位数？A1: 123和213是两个不同的排列数。即对排列顺序有要求的，既属于“排列P”计算范畴。 上问题中，任何一个号码只能用一次，显然不会出现988,997之类的组合， 我们可以这么看，百位数有9种可能，十位数则应该有9-1种可能，个位数则应该只有9-1-1种可能，最终共有9*8*7个三位数。计算公式＝P（3，9)＝9*8*7,(从9倒数3个的乘积）Q2: 有从1到9共计9个号码球，请问，如果三个一组，代表“三国联盟”，可以组合成多少个“三国联盟”？A2: 213组合和312组合，代表同一个组合，只要有三个号码球在一起即可。即不要求顺序的，属于“组合C”计算范畴。 上问题中，将所有的包括排列数的个数去除掉属于重复的个数即为最终组合数C(3,9)=9*8*7/3*2*1

排列与组合的概念与计算公式1．排列及计算公式从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列；从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，用符号p(n,m)表示.p(n,m)=n(n-1)(n-2)……(n-m+1)=n!/(n-m)!(规定0!=1).2．组合及计算公式从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数.用符号c(n,m)表示.c(n,m)=p(n,m)/m!=n!/((n-m)!*m!)；c(n,m)=c(n,n-m);3．其他排列与组合公式从n个元素中取出r个元素的循环排列数＝p(n,r)/r=n!/r(n-r)!.n个元素被分成k类，每类的个数分别是n1,n2,...nk这n个元素的全排列数为n!/(n1!*n2!*...*nk!).k类元素,每类的个数无限,从中取出m个元素的组合数为c(m+k-1,m).

排列组合计算公式如下：从n个不同元素中，任取m(m≤n）个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合；从n个不同元素中取出m(m≤n）个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数。用符号 C(n,m) 表示。李如：从4种颜色中，取出2种颜色，能形成多少种组合？解：C(4,2)=A(4,2)/2!={[4x(4-1)x(4-2)x(4-3)x(4-4+1)]/[2x(2-1)x(2-2+1)]}/[2x(2-1)x(2-2+1)]=[(4x3x2x1)/2]/2=6。扩展资料加法原理和分类计数法介绍1、加法原理：做一件事，完成它可以有n类办法，在第一类办法中有m1种不同的方法，在第二类办法中有m2种不同的方法，……，在第n类办法中有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N=m1+m2+m3+…+mn种不同方法。2、第一类办法的方法属于集合A1，第二类办法的方法属于集合A2，……，第n类办法的方法属于集合An，那么完成这件事的方法属于集合A1UA2U…UAn。3、分类的要求 ：每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务；两类不同办法中的具体方法，互不相同（即分类不重）；完成此任务的任何一种方法，都属于某一类（即分类不漏）。

推导：把n个不同的元素任选m个排序，按计数原理分步进行：取第一个：有n种取法；取第二个：有(nu22121)种取法；取第三个：有(nu22122)种取法；取第m个：有(nu2212m+1)种取法；根据分步乘法原理，得出公式。 从n个不同元素种取出m(m≤n)个元素的所有不同排列的个数，叫做从n个不同元素种取出m个元素的排列数，用符号Amn表示。

计算方法——（1）排列数公式排列用符号A(n,m)表示，m_n。计算公式是：A(n,m)＝n(n-1)(n-2)??(n-m+1)＝n!/(n-m)!此外规定0!=1，n!表示n(n-1)(n-2)?1例如：6!=6x5x4x3x2x1=720，4!=4x3x2x1=24。（2）组合数公式组合用符号C(n,m)表示，m_n。公式是：C(n,m)=A(n,m)/m!　或　C(n,m)=C(n,n-m)。例如：C(5,2)=A(5,2)/[2!x(5-2)!]=(1x2x3x4x5)/[2x(1x2x3)]=10。扩展资料：排列有两种定义，但计算方法只有一种，凡是符合这两种定义的都用这种方法计算；定义的前提条件是m_n，m与n均为自然数。（1）从n个不同元素中，任取m个元素按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。（2）从n个不同元素中，取出m个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数。参考资料来源：百度百科-组合数公式

计算方法如下：排列A(n,m)=n×（n-1）.（n-m+1）=n!/（n-m）!(n为下标,m为上标,以下同)组合C(n,m)=P(n,m)/P(m,m) =n!/m!（n-m）!；例如A(4,2)=4!/2!=4*3=12C(4,2)=4!/(2!*2!)=4*3/(2*1)=6扩展资料：基本理论和公式排列与元素的顺序有关，组合与顺序无关。如231与213是两个排列，2+3+1的和与2+1+3的和是一个组合。(一)两个基本原理是排列和组合的基础(1)加法原理：做一件事，完成它可以有n类办法，在第一类办法中有m1种不同的方法，在第二类办法中有m2种不同的方法，第n类办法中有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N=m1+m2+m3+…+mn种不同方法。(2)乘法原理：做一件事，完成它需要分成n个步骤，做第一步有m1种不同的方法，做第二步有m2种不同的方法，做第n步有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N=m1×m2×m3×…×mn种不同的方法。　这里要注意区分两个原理，要做一件事，完成它若是有n类办法，是分类问题，第一类中的方法都是独立的，因此用加法原理；做一件事，需要分n个步骤，步与步之间是连续的，只有将分成的若干个互相联系的步骤，依次相继完成，这件事才算完成，因此用乘法原理。这样完成一件事的分“类”和“步”是有本质区别的，因此也将两个原理区分开来。(二)排列和排列数(1)排列：从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列．从排列的意义可知，如果两个排列相同，不仅这两个排列的元素必须完全相同，而且排列的顺序必须完全相同，这就告诉了我们如何判断两个排列是否相同的方法．(2)排列数公式：从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有排列当m=n时，为全排列Pnn=n(n－1)(n－2)…3·2·1=n！参考资料：百度百科--排列数公式

计算公式如下：公式A是排列公式，从N个元素取M个进行排列（即排序）。排列数公式就是从n个不同元素中，任取m（m≤n）个元素（被取出的元素各不相同），按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。排列与元素的顺序有关，组合与顺序无关，加法原理和乘法原理是排列和组合的基础。两个常用的排列基本计数原理及应用：1、加法原理和分类计数法：每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务，两类不同办法中的具体方法，互不相同(即分类不重)，完成此任务的任何一种方法，都属于某一类(即分类不漏)。2、乘法原理和分步计数法：任何一步的一种方法都不能完成此任务，必须且只须连续完成这n步才能完成此任务，各步计数相互独立。只要有一步中所采取的方法不同，则对应的完成此事的方法也不同。

7英寸的就是17.78厘米！17.78厘米就是屏幕的对角线长度！屏幕尺寸和长宽

如果配制的溶液是1000毫升，那么需要5000毫克/升的溶液的体积是：50*1000/5000=50毫升即量取5000毫克/升的溶液50毫升与水配制成1000毫升溶液即可。

分解，再提到根式外。

如其他人回答的方法，也有两种方法近似计算二次根式的值即：1.来自百度百科2.逼近法求平方

氯化钠=0.5Lx0.4mol/L=0.2mol氯化钠质量=0.2x58.5=11.7g

Formula: 1000mL=1L; M=mol/LNaCl= 22.99g + 35.45g = 58.44g100mL = 0.1L; M = 58.44mol / 0.1L = 5.844mol/L∴100mL 1mol/L NaCl = 5.844mol/L.

密度=摩尔质量/气体摩尔体积 氢气的密度=2/22.4=0.089g/L 氧气的密度=32/22.4=1.43g/L 二氧化碳的密度=44/22.4=1.96g/L

百度知道钠的里德伯常数怎么计算帐号已注销TA获得超过75.4万个赞钠的里德伯常数计算：根据氯化钠晶胞模型，一个晶胞中含有4个钠、4个氯，设氯化钠分子量为M，设胞长为2A，则有4M/（密度×阿伏伽德罗常数）=（2A）的3次方。里德伯常量是原子物理学中的基本物理常量之一，为一经验常数，一般取R=1.097373157×10^7m－1。里德伯常量起初是在为表示氢原子光谱的里德伯公式中引入的， 1/λ=R[(1/n1)-(1/m1)]。其中的R，即里德伯常量，实验测得的数值为：R=1.0967758×10^7m-1。1913年波尔推导出其理论值，为R=1.09737315689396×10^7 m-1，与实验值吻合得很好。后来，波尔引入约化质量，计算出理论值R=10967757.8m-1

氢气的相对密度.条件不够则么解释呢. 既然是相对密度,那么总有个相对量吧?就像氢的相对分子质量为2,其相对两就是碳-12.这个相对两其实可以是任意的. 假设某温某压下氢气的相对密度是2,那么所有的气体的在改条件下密度都能用以氢气为相对量来表示,以为所有气体在相同条件下密度比等于摩尔质量之比,比如同温同压下氧气的相对密度就是32,氮气就是28.以此类推.能理解么?

里德伯常量计算公式为：R=1.096 77×107m-1。里德伯常量是原子物理学中的基本物理常量之一，为一经验常数，一般取R=1.097373157×10^7m－1。里德伯常量起初是在为表示氢原子光谱的里德伯公式中引入的， 1/λ=R[(1/n2)-(1/m2)]。其中的R，即里德伯常量，实验测得的数值为：R=1.0967758×10^7m-1。2、1913年波尔推导出其理论值，为R=1.09737315689396×10^7 m-1，与实验值吻合得很好。3、后来，波尔引入约化质量，计算出理论值R=10967757.8m-1

钠的里德伯常数计算：根据氯化钠晶胞模型，一个晶胞中含有4个钠、4个氯，设氯化钠分子量为M，设胞长为2A，则有4M/（密度×阿伏伽德罗常数）=（2A）的3次方。里德伯常量是原子物理学中的基本物理常量之一，为一经验常数，一般取R=1.097373157×10^7m－1。里德伯常量起初是在为表示氢原子光谱的里德伯公式中引入的， 1/λ=R[(1/n1)-(1/m1)]。其中的R，即里德伯常量，实验测得的数值为：R=1.0967758×10^7m-1。1913年波尔推导出其理论值，为R=1.09737315689396×10^7 m-1，与实验值吻合得很好。后来，波尔引入约化质量，计算出理论值R=10967757.8m-1。原子结构碱金属原子与氢原子光谱规律相似，是由于它们的原子结构相似，虽然碱金属元素与氢元素的性质极不相同，但它们都只有一个外层电子，称为价电子。内满充壳层电子与原子核组成原子实，价电子即处于原子实的中心势场中。按锂、钠、钾、铷、铯的次序原子实内的电子数分别是2、10、18、36、54、86，价电子所在的轨道的主量子数分别为n≥2、n≥3、n≥4、n≥5、n≥6。以上内容参考：百度百科-碱金属原子光谱

光谱（spectrum）：是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，全称为光学频谱。光谱中最大的一部分可见光谱是电磁波谱中人眼可见的一部分，在这个波长范围内的电磁辐射被称作可见光。光谱并没有包含人类大脑视觉所能区别的所有颜色，譬如褐色和粉红色。

1/λ=R*[1/(2^2)-1/(n^2)]λ=6.563*10^-7m=656.3nm(取n=3,波长最长)参考:巴耳末系是指氢原子从n=3、4、5、6……能级跃迁到m=2能级时发出的光子光谱线系，因瑞士数学教师巴耳末(J. J. Balmer) 于1885年总结出其波长通项公式（巴耳末公式）而得名。 巴耳末公式为 1/λ=R*[1/(2^2)-1/(n^2)]。 R为里德伯常量，R=1.097*10^7m^-1。 其中最早发现的在可见光区的四条谱线波长如下： Hα=656.3nm（红光）,Hβ=486.1nm（绿光）,Hγ=434.1nm（蓝光）,Hδ=410.2nm（紫光）。 当N>7时，发出的是紫外线。

大致上第一激发电势乘以电子电荷就等于第一激发能(不考虑热运动的话).原子的第一激发能是原子基态和第一激发态之差,依次类推可知第一、第二激发能和能级结构的关系.

类氢离子的不同量子态的能量En＝e^4hR/n（e为核电荷数，R即为里德伯常数），然后电离势就是E1－0＝hR（即普朗克常量乘以里德伯常数）对于He＋离子，因为核电荷数为2，故E1＝2^4hR＝16hR，电离势就是这个值。

类氢离子的不同量子态的能量En＝e^4hR/n（e为核电荷数,R即为里德伯常数）,然后电离势就是E1－0＝hR（即普朗克常量乘以里德伯常数） 对于He＋离子,因为核电荷数为2,故E1＝2^4hR＝16hR,电离势就是这个值.

T∕CECA-G0018-2018氢燃料电池车辆用加注规范第一部分：通用要求此团体标准内有详细的计算方法，可以计算0.1～100MPa、220～500K内氢气的密度。具体是先算氢气的压缩因子Z，需要使用双重求和∑∑，计算过程有点复杂；然后计算氢气的密度：ρ=Mp/（ZRT）。

氢气的相对密度。。。条件不够则么解释呢。。。既然是相对密度，那么总有个相对量吧？就像氢的相对分子质量为2，其相对两就是碳-12。这个相对两其实可以是任意的。假设某温某压下氢气的相对密度是2，那么所有的气体的在改条件下密度都能用以氢气为相对量来表示，以为所有气体在相同条件下密度比等于摩尔质量之比，比如同温同压下氧气的相对密度就是32，氮气就是28。以此类推。能理解么？

解：（1）由题意得：y=90-3（x-50）化简得：y=-3x+240；（3分）（2）由题意得：w=（x-40）（-3x+240）=-3x2+360x-9600；（3分）（3）w=-3x2+360x-9600∵a＜0∴抛物线开口向下．当 时，w有最大值．又x＜60，w随x的增大而增大．∴当x=55元时，w的最大值为1125元．∴当每箱苹果的销售价为55元时，可以获得1125元的最大利润．（

注意，整数除分数与整数除以分数是不一样的。除一般是除以的相反，比如2除4即为4除以2.经过分析，您问的应该是整数除以分数该怎么算，一般的整数除以分数，分3步走。第一步，整数除以分数即为整数乘以分数的倒数比如，10除以5分之2等于10乘以2分之5第二步，将整数与转换为乘的分数的分子相乘。比如2分之50最后化简，如果能整除，算出答案，不能整除，则找到他的最大公因数，然后分子分母同时除以最大公因数即为25

果园里有桃树100颗(比苹果树多10棵)，苹果树有多少棵?100-10=90

果园里有桃树100颗(比苹果树多10棵)，苹果树有多少棵? 100-10=90

长方体的表面积=（长×宽+长×高+宽×高）×2正方体的表面积＝棱长×棱长×6推导：1、把长方体的表面展开，得到六个长方形（特殊情况也有两个相对的面是长方形）长方体表面积就是长方体六个面的面积总和。根据长方形的面积＝长×宽，得六个面的面积总和为：长×宽×2+长×高×2+宽×高×22、正方体的表面积＝棱长×棱长×6把正方体的表面展开，得到六个面积相等的正方形。正方体的表面积，就是正方体六个面的面积总和。（只要求出一个面的面积，再求六个面的面积。）

长方体的表面积=（长×宽+长×高+宽×高）×2　正方体的表面积＝棱长×棱长×6推导：1、把长方体的表面展开，得到六个长方形（特殊情况也有两个相对的面是长方形）长方体表面积就是长方体六个面的面积总和。根据长方形的面积＝长×宽，得六个面的面积总和为：长×宽×2+长×高×2+宽×高×22、正方体的表面积＝棱长×棱长×6把正方体的表面展开，得到六个面积相等的正方形。正方体的表面积，就是正方体六个面的面积总和。（只要求出一个面的面积，再求六个面的面积。

（没有底面） 正方体(只有5个面):设棱长为a 5(a×a) （没有底面） 长方体(只有5个面):设长为a,宽为b,高为c. 1(a×b)＋2(b×c)＋2(a×c)

正方体表面积：棱长x棱长x棱长正方体体积：棱长x棱长x3

一、第一类换元法（即凑微分法）通过凑微分，最后依托于某个积分公式。进而求得原不定积分。例如 。二、注：第二类换元法的变换式必须可逆，并且在相应区间上是单调的。第二类换元法经常用于消去被积函数中的根式。当被积函数是次数很高的二项式的时候，为了避免繁琐的展开式，有时也可以使用第二类换元法求解。常用的换元手段有两种：1、 根式代换法，2、 三角代换法。在实际应用中，代换法最常见的是链式法则，而往往用此代替前面所说的换元。链式法则是一种最有效的微分方法，自然也是最有效的积分方法，下面介绍链式法则在积分中的应用：链式法则：我们在写这个公式时，常常习惯用u来代替g，即：如果换一种写法，就是让：就可得：这样就可以直接将dx消掉，走了一个捷径。分部积分法设函数和u，v具有连续导数，则d(uv)=udv+vdu。移项得到udv=d(uv)-vdu[1]不定积分两边积分，得分部积分公式∫udv=uv-∫vdu。 ⑴称公式⑴为分部积分公式．如果积分∫vdu易于求出，则左端积分式随之得到．分部积分公式运用成败的关键是恰当地选择u,v一般来说，u,v 选取的原则是：[2]1、积分容易者选为v， 2、求导简单者选为u。例子：∫Inx dx中应设U=Inx,V=x分部积分法的实质是：将所求积分化为两个积分之差，积分容易者先积分。实际上是两次积分。有理函数分为整式（即多项式）和分式（即两个多项式的商），分式分为真分式和假分式，而假分式经过多项式除法可以转化成一个整式和一个真分式的和．可见问题转化为计算真分式的积分．可以证明，任何真分式总能分解为部分分式之和。

1、∫0dx=c 不定积分的定义2、∫x^udx=(x^(u+1))/(u+1)+c3、∫1/xdx=ln|x|+c4、∫a^xdx=(a^x)/lna+c5、∫e^xdx=e^x+c6、∫sinxdx=-cosx+c7、∫cosxdx=sinx+c8、∫1/(cosx)^2dx=tanx+c9、∫1/(sinx)^2dx=-cotx+c10、∫1/√（1-x^2) dx=arcsinx+c11、∫1/(1+x^2)dx=arctanx+c12、∫1/(a^2-x^2)dx=(1/2a)ln|(a+x)/(a-x)|+c13、∫secxdx=ln|secx+tanx|+c 基本积分公式14、∫1/(a^2+x^2)dx=1/a*arctan(x/a)+c15、∫1/√(a^2-x^2) dx=(1/a)*arcsin(x/a)+c16、∫sec^2 x dx=tanx+c;17、∫shx dx=chx+c;18、∫chx dx=shx+c;19、∫thx dx=ln(chx)+c;不定积分解题技巧个人经验首先，要知道一下，不定积分其实就是求导的逆运算，就像下面的公式；只不过在后面加上常数C，因为加上C与不加C的导数结果一样，毕竟，常数的导数为0嘛。下图是书上的公式以验证词步骤。其次，要谈论对第一类换元法的理解，所谓的第一类换元其实就是一种拼凑利用f"(x)dx=df(x)；而前面的剩下的正好是关于f（x）的函数，再把f（x）看为一个整体，求出最终的结果。（用换元法说，就是把f（x）换为t，再换回来）分布积分，就那固定的几种类型，无非就是三角函数乘上x，或者指数函数、对数函数乘上一个x这类的，我认为比较好的记忆方法是把其中一部分利用上面提到的f‘（x）dx=df（x）变形，再用∫xdf(x)=f(x)x-∫f（x）dx这样的公式，当然x可以换成其他g（x）

协方差：协方差表示的是两个变量的总体的误差.如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值.如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值. 协方差公式:X,Y为两个随机变量；COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt] = μt，那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。扩展资料在有限的二阶矩的情况下，两个共同分布的实值随机变量X和Y之间的协方差被定义为它们偏离各自期望值的期望乘积。但协方差的计算有多种形式，和定义的一般格式有所区别。需要注意，如果用协方差计算相关系数。协方差中的X,Y已经假设样本数据为全体数据的集合。此时，协方差公式中的标准差计算时，需要除以N而不是N-1。参考资料：百度百科-协方差计算

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

你好，请采纳！cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明这组数据X,Y之间相关性很好!

关于致期望收首率，方差，协方差，相关系数的计算工式，可以查阅一下相关资料

两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y) 因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。 [编辑本段]协方差的性质 （1）COV(X，Y)=COV(Y，X)； （2）COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，（a，b是常数）； （3）COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)。 由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念： 定义 ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数。 定义 若ρXY=0，则称X与Y不相关。 即ρXY=0的充分必要条件是COV(X，Y)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。 定理 设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有 （1）∣ρXY∣≤1； （2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0） 定义 设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩。 若E{[X-E(X)]^k}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。 若E(X^kY^l)，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合原点矩。 若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。 显然，X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩，方差D(X)是X的二阶中心矩，协方差COV(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩。 [编辑本段]协方差在农业上的应用 农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子(也称协变量)综合起来加以考虑。 比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。a = -1 1 2 -2 3 1 4 0 3for i=1:size(a,2) for j=1:size(a,2) c(i,j)=sum((a(:,i)-mean(a(:,i))).*(a(:,j)-mean(a(:,j))))/(size(a,1)-1); end endc = 10.3333 -4.1667 3.0000 -4.1667 2.3333 -1.5000 3.0000 -1.5000 1.0000 c为求得的协方差矩阵，在matlab以矩阵a的每一列为变量，对应的每一行为样本。这样在矩阵a中就有3个列变量分别为a（:,1), a(:,2), a(:,3)。 在协方差矩阵c中，每一个元素c(i,j)为对第i列与第j列的协方差，例如c(1,2) = -4.1667为第一列与第二列的协方差。 拿c(1,2)的求解过程来说 c(1,2)=sum((a(:,1)-mean(a(:,1))).*(a(:,2)-mean(a(:,2))))/(size(a,1)-1); 1. a(:,1)-mean(a(:,1))，第一列的元素减去该列的均值得到 -1.3333 -2.3333 3.66672, a(:,2)-mean(a(:,2))，第二列的元素减去该列的均值得到 -0.3333 1.6667 -1.33333, 再将第一步与第二部的结果相乘 -1.3333 -0.3333 0.4444 -2.3333 .* 1.6667 = -3.8889 3.6667 -1.3333 -4.88894, 再将结果求和/size(a,1)-1 得 -4.1667,该值即为c（1,2）的值。再细看一下是不是与协方差公式：Cov(X,Y) = E{ [ (X-E(X) ] [ (Y-E(Y) ] } 过程基本一致呢，只是在第4步的时候matlab做了稍微的调整，自由度为n-1，减少了一行的样本值个数。已知协方差求其特征值：先写出协方差矩阵s,再调用eig(s)这个库函数，调用方法：[ev,ed]=eig(s).ed为特征值矩阵，ev特征向量矩阵，排列顺序：从低阶到高阶。》s=[2291.333 1340 1934 2523.333 1245.333 2482； 1340 956.6667 1596 1401.333 883.3333 1480；1934 1596 4281.667 1436.667 1663 1945.667；2523.333 1401.333 1436.667 2984.667 1236 2800.667； 1245.333 883.333 1663 1236 843 1343；2482 1480 1945.667 2800.667 1343 2729.667]》[ev,ed]=eig(s) 先写出协方差矩阵s,再调用eig(s)这个库函数，调用方法：[ev,ed]=eig(s).ed为特征值矩阵，ev特征向量矩阵，排列顺序：从低阶到高阶。》s=[2291.333 1340 1934 2523.333 1245.333 2482； 1340 956.6667 1596 1401.333 883.3333 1480；1934 1596 4281.667 1436.667 1663 1945.667；2523.333 1401.333 1436.667 2984.667 1236 2800.667； 1245.333 883.333 1663 1236 843 1343；2482 1480 1945.667 2800.667 1343 2729.667]》[ev,ed]=eig(s)

1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望。 2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望。 2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望。2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

　　1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望。 　　2、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 　　3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

A的预期收益率 0.15*20%+0.20*5%+0.30*40%+0.45*35%=31.25% B的预期收益率 0.05*20%+0.10*5%+0.05*40%+0.15*35%=8.75% 协方差 20%*（0.15-31.25%）（0.05-8.75%）+5%*（0.20-31.25%）(0.10-8.75%)+40%(0.30-31.25%)(0.05-8.75%)+35%*(0.45-31.25%)(0.15-8.75)= 不容易 呀这么多数字,强烈要求加分

Excel里面有两个协方差函数：COVARIANCE.P和COVARIANCE.S其中：COVARIANCE.P的公式如下，用来计算全集：COVARIANCE.S的公式如下，用来计算样本：用法如下：

实际上协方差的公式是这样表达的：cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)其中stdA为资产组合A的标准差，stdB为资产组合B的标准差，cor(A，B)为资产组合A和B之间的相关系数。（你提供的协方差=相关系数*Var1*Var2公式并不正确，若要这样表达应为协方差=相关系数*(Var1*Var2)^(1/2)）故此根据上述的式子和数据可得cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)=2.24%*2.24%*1=0.0005注意对于协议差的计算应该要忽略两个组合之间的所占的投资比例，原因是协议差的计算并不涉及相关比例的问题，而对于两个投资组合的方差则要考虑到投资所占比例问题，原因是在这个计算中投资比例会影响方差的结果，这是两个投资组合的方差公式：VAR(A，B)=x^2*varA+(1-x)^2*varB+2x(1-x)*cov(A，B)注：X为投资组合A所占的投资比例，故此投资组合了相应的投资比例为1-X

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

引爆时威力大一点

逆水航行时应该是用船速减去水速；顺流时是水速加上船速。

电量的计算公式如下：其中Q为电量，单位库仑(C)，I为电流，单位安培(A)，t为时间，单位秒(s)电量表示物体所带电荷的多少。一般来说，电荷的数量叫电量，用符号Q表示，单位是库（仑）(符号是C)，库仑是一个很大的单位。电量还可以指用电设备所需用电能的数量，这时又称为电能或电功。电能的单位是千瓦·时(kW·h)。W=P*t（W表示电能；P表示有功功率，单位是kW；t表示时间，单位为小时h）。这里的电量也分为有功电量和无功电量。无功电量的单位是千乏·时(kVar·h)。扩展资料：无功电量与有功电量：有功电量是由其他能源转换过来的电能量，能够实际做功的，而无功不是。但有功电量不是单独产生的，发电机发出有功的同时一般总伴随着无功的产生。无功虽然不能做功，但是对系统电压的稳定有非常重要的作用，因此受到重视，电网中有一些设备如调相机专门用来发出无功以稳定电网电压，所以现在电费中包含有有功电量的电费，同时也包含无功电量的电费。参考资料来源：百度百科-电量

电量的计算公式如下：其中Q为电量，单位库仑(C)，I为电流，单位安培(A)，t为时间，单位秒(s)电量表示物体所带电荷的多少。一般来说，电荷的数量叫电量，用符号Q表示，单位是库（仑）(符号是C)，库仑是一个很大的单位。电量还可以指用电设备所需用电能的数量，这时又称为电能或电功。电能的单位是千瓦·时(kW·h)。W=P*t（W表示电能；P表示有功功率，单位是kW；t表示时间，单位为小时h）。这里的电量也分为有功电量和无功电量。无功电量的单位是千乏·时(kVar·h)。扩展资料：无功电量与有功电量：有功电量是由其他能源转换过来的电能量，能够实际做功的，而无功不是。但有功电量不是单独产生的，发电机发出有功的同时一般总伴随着无功的产生。无功虽然不能做功，但是对系统电压的稳定有非常重要的作用，因此受到重视，电网中有一些设备如调相机专门用来发出无功以稳定电网电压，所以现在电费中包含有有功电量的电费，同时也包含无功电量的电费。参考资料来源：百度百科-电量

节=1852米/小时为什么都用“节”表示航海速度，“节”是什么意思？其实在16世纪，航海事业已相当发达，但当时却无时钟、航程记录仪等仪器来确切判定船的航行速度。于是，一位聪明的水手想出一个妙法：在船航行时向海面抛出一条系有浮体的绳索，在绳索上用打结的方式将绳分成若干节，根据一定时间拖出的绳索的节数来计算船的航速，于是“节”就成了海上船舶航行速度的计量单位。而海水流速、海上风速、鱼雷等水中兵器的运行速度也用“节”来表示。其实，绳索结节计速法也不是很准确。随着科学技术的发展，现代海船的测速仪器已可直接用数字显示出航速，但“节”作为海上计量各种速度的单位仍被沿用。现代精确的“节”的含义是每小时行驶1海里(1海里=1852米)。

1000mA=？A

电量的计算公式如下：其中Q为电量，单位库仑(C)，I为电流，单位安培(A)，t为时间，单位秒(s)电量表示物体所带电荷的多少。一般来说，电荷的数量叫电量，用符号Q表示，单位是库（仑）(符号是C)，库仑是一个很大的单位。电量还可以指用电设备所需用电能的数量，这时又称为电能或电功。电能的单位是千瓦·时(kW·h)。W=P*t（W表示电能；P表示有功功率，单位是kW；t表示时间，单位为小时h）。这里的电量也分为有功电量和无功电量。无功电量的单位是千乏·时(kVar·h)。扩展资料：无功电量与有功电量：有功电量是由其他能源转换过来的电能量，能够实际做功的，而无功不是。但有功电量不是单独产生的，发电机发出有功的同时一般总伴随着无功的产生。无功虽然不能做功，但是对系统电压的稳定有非常重要的作用，因此受到重视，电网中有一些设备如调相机专门用来发出无功以稳定电网电压，所以现在电费中包含有有功电量的电费，同时也包含无功电量的电费。参考资料来源：百度百科-电量

“度”用术语叫“千瓦每小时” 公式是 功率（千瓦）X 时间（小时）=度(千瓦每小时)

一节＝一海里/小时＝1.852公里/小时 [节]：为轮船航行速度的单位，后来，也用於风及洋流的速度。 “节”的代号是英文“Knot”，是指地球子午线上纬度1分的长度，由于地球略呈椭球体状，不同纬度处的1分弧度略有差异。在赤道上1海里约等于1843米；纬度45°处约等于1852.2 米，两极约等于1861.6 米。1929年国际水文地理学会议，通过用1分平均长度1852米作为1海里；1948年国际人命安全会议承认，1852米或6O76.115英尺为1海里，故国际上采用1852米为标准海里长度。中国承认这一标准，用代号“M”表示。 轮船 轮船的来历 "轮船"一词始于我国唐代，它的出现与船的动力改革有关。 原来,我国唐代李皋发明了"桨轮船"。他在船的舷侧或艉部装上带有桨叶的桨轮,靠人力踩动桨轮轴,使轮周上的桨叶拨水推动船体前进。因为这种船的桨轮下半部浸入水中,上半部露出水面,所以称为"明轮船"或"轮船"，以便和人工划桨的木船、风力推动的帆船相区别。 而最早建造蒸汽轮船的是法国发明家乔弗菜，他在1769年就建造了世界第一艘蒸汽轮船“皮罗斯卡菲”号，用蒸汽机启动。后来，英国人薛明敦在1802年也建成一艘蒸汽轮船。可惜它们均未得到实际应用。 直到1807年9月，美国人富尔敦设计、制造的蒸汽轮船“克莱蒙特”号试航成功，才使轮船开始真正成功为水上舞台的主角。“克莱蒙特”号，全长45.72米，宽9.14米，排水量100吨，船速每小时6.4公里。 蒸汽机船发明后，用蒸汽机为动力代替人力带动桨轮，沿用了100多年之久。 后来螺旋桨推进器取代了桨轮，这种“明轮船”被淘汰了。因为称呼上的通俗和习惯，用螺旋桨推进的船仍称为“轮船”，并沿袭至今。 轮船的分类 按不同的标准，则有不同的分类： 1. 按民用运输可分为客船、货船、渡船、驳船； 2. 按航行区域可分为海船、内河船和港湾船； 3. 按航行状态可分为排水量船、滑行艇、水翼船、气垫船、冲翼艇； 4. 按动力装置可分为蒸汽动力装置船、内燃机动力装置船、核动力船、电力推进船； 5. 按推进器形式分：螺旋桨船、平旋推进器船、喷水推进器船、喷气推进器船、螺杆艇、明轮船。 在诸多船舶中，最常见的是钢质船、内燃机动力船、螺旋桨推进船等。

1、其中Q为电量，单位库仑(C)，I为电流，单位安培(A)，t为时间，单位秒(s)。 2、电量表示物体所带电荷的多少。一般来说，电荷的数量叫电量，用符号Q表示，单位是库（仑）(符号是C)，库仑是一个很大的单位。 3、电量还可以指用电设备所需用电能的数量，这时又称为电能或电功。电能的单位是千瓦·时(kW·h)。W=P*t（W表示电能；P表示有功功率，单位是kW；t表示时间，单位为小时h）。这里的电量也分为有功电量和无功电量。无功电量的单位是千乏·时(kVar·h)。