状态函数的含义及其基本特征是什么,态函数的特点是什么 _生活百科

状态函数的基本特征是什么,t,p,v,q,m,n,中那些是状态函数

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就是只随状态改变而改变的量不遂过程不同而改变的量 T,Q,P,U这几个能不能说清楚点是什么意义能表示很多东西的
态函数的特点是什么

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状态函数的特征：1，状态函数的变化值只取决于系统的始态和终态，与中间变化过程无关；并非所有的状态函数都是独立的，有些是相互关联、相互制约的，例如：对于普通的温度-体积热力学体系，p（压强）、V（体积）、T（温度）、n（物质的量）四个只有三个是独立的，p与V相互之间常有状态方程f(p,V)=0相关联（如理想气体中pV=nRT）。2，状态函数的微变dX为全微分。全微分的积分与积分路径无关。利用这两个特征，可判断某函数是否为状态函数。3，具有单值性。
有些状态函数，如V和n,所表示的体系的性质具有加和性，称体系的量度性质或广延性质,其自身称为“广延量” 。有些状态函数如P和T等,所表示的性质不具有加和性，称体系的强度性质，其自身称为“强度量” 。
状态函数的基本特征是什么,t,p,v,q,m,n,中那些是状态函数，属于强度性质的有哪些，属于广度

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基本特征：
1、状态函数的变化值只取决于系统的始态和终态，与中间变化过程无关；并非所有的状态函数都是独立的，有些是相互关联、相互制约的，例如：对于普通的温度-体积热力学体系，p（压强）、V（体积）、T（温度）、n（物质的量）四个只有三个是独立的，p与V相互之间常有状态方程f(p,V)=0相关联（如理想气体中pV=nRT）。
2、状态函数的微变dX为全微分。全微分的积分与积分路径无关。利用这两个特征，可判断某函数是否为状态函数。
3、具有单值性。
4、.状态函数的集合（和、差、积、商）也是状态函数。
支持向量机基本原理 matlab程序及其应用

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支持向量机
1 简介
支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logistic回归出发，引出了SVM，既揭示了模型间的联系，也让人觉得过渡更自然。
2 重新审视logistic回归
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。
形式化表示就是
假设函数
其中x是n维特征向量，函数g就是logistic函数。
的图像是
可以看到，将无穷映射到了(0,1) 。
而假设函数就是特征属于y=1的概率。
当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求，若大于0.5就是y=1的类，反之属于y=0类。
再审视一下，发现只和有关， >0，那么，g(z)只不过是用来映射，真实的类别决定权还在。还有当时， =1，反之 =0 。如果我们只从出发，希望模型达到的目标无非就是让训练数据中y=1的特征，而是y=0的特征。Logistic回归就是要学习得到，使得正例的特征远大于0，负例的特征远小于0，强调在全部训练实例上达到这个目标。