化工實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理

前言

　　華東理工大學(xué)出版社經(jīng)過長期調(diào)查研究后，決定組織編寫并出版一套“化學(xué)工程與技術(shù)”學(xué)科的相關(guān)教學(xué)用叢書，多位在各自領(lǐng)域?qū)W有所長并對研究生培養(yǎng)工作有豐富經(jīng)驗的學(xué)者參加編寫。　　對于華東理工大學(xué)出版社的決定，我非常贊同。我本人是研究生畢業(yè)，從20世紀(jì)70年代末起，一直在指導(dǎo)研究生，包括授課及指導(dǎo)論文，我的主要工作都與研究生培養(yǎng)有關(guān)。加上報紙雜志的報道中多認(rèn)為我國在研究生培養(yǎng)方面尚顯不足，我也經(jīng)常在思考如何提高研究生培養(yǎng)質(zhì)量的問題。對此常感到有些話想說，只是沒有適當(dāng)?shù)膱龊先フf而已。因此當(dāng)出版社的編輯們要我為叢書作序時，我便欣然從命，以便借此說上幾句。　　1.關(guān)于教學(xué)用書（簡稱教材）　　教材對研究生教學(xué)是重要的，好的教材顯然十分有利于學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握相關(guān)的專業(yè)知識，此外還可以作為學(xué)生在學(xué)完課程后的案頭參考書?！　∫灿幸恍┓浅?yōu)秀的教授在教學(xué)過程中不規(guī)定使用固定教材，他們在課堂上主要講授思想和方法，或即使使用教材，講課時也完全不局限于教材內(nèi)容，然后要求學(xué)生在課后通過自學(xué)、做習(xí)題、討論、找材料、做筆記等多種形式掌握知識。這種教學(xué)方式對于一部分學(xué)習(xí)主動、基礎(chǔ)較好的學(xué)生，可能十分有利，但也許會使另一些學(xué)生感到困難，甚至抱怨連連。關(guān)鍵是看這些學(xué)生是否有克服困難，通過努力爭取學(xué)習(xí)主動的決心?！　?.關(guān)于例題和習(xí)題　　例題的重要性絲毫不遜于理論知識。正確的方法應(yīng)是有目的地講解例題：一個例題解決一類問題，引導(dǎo)多方面的思路，并培養(yǎng)學(xué)生舉一反三的能力。　　我要特別強(qiáng)調(diào)的是習(xí)題的作用，使學(xué)生鞏固、掌握知識和運用學(xué)到的方法只是起碼的要求，習(xí)題的功能應(yīng)被看作是對學(xué)生潛在創(chuàng)造力的培養(yǎng)，以及在面對困難時應(yīng)有的心理準(zhǔn)備。這里說的當(dāng)然不是指我們常見的這些只需稍稍復(fù)習(xí)就可以依樣畫瓢式的習(xí)題，而是指學(xué)生初看不知如何下手的那一類。當(dāng)學(xué)生要做這類習(xí)題時他們不得不去認(rèn)真復(fù)習(xí)和思考，相互討論，查找文獻(xiàn)，才能解答。他們會認(rèn)為這些習(xí)題很“難”，但也就是這種“難”，可以培養(yǎng)學(xué)生的能力。

內(nèi)容概要

　　《化工實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》主要介紹了誤差方差分析和區(qū)間估計、線性代數(shù)模型參數(shù)估計及方差分析方法；非線性模型參數(shù)估計及方差分析；基于線性代數(shù)模型的回歸正交實驗設(shè)計；基于非線性模型的序貫實驗設(shè)計等內(nèi)容。為便于讀者在實際學(xué)習(xí)、工作中應(yīng)用，在闡述過程中盡可能采用化學(xué)工程及其相關(guān)學(xué)科的專業(yè)語言，避免采用過多的純數(shù)學(xué)語言，所列舉的例子主要來自于實際科研中?！　　痘嶒炘O(shè)計與數(shù)據(jù)處理》既可作為高等院?；は嚓P(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，也可作為相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員的參考書。

書籍目錄

緒論第1章　實驗測定值的誤差估計1.1　概述1.2　誤差來源1.3　實驗誤差的分類1.3.1　隨機(jī)誤差1.3.2　過失誤差1.3.3　系統(tǒng)誤差1.4　實驗測定誤差方差的估計方法1.4.1　M次重復(fù)測定樣本誤差方差1.4.2　平行測定的方差公式1.4.3　不同重復(fù)測定次數(shù)的誤差方差1.5　實驗測定值的表示方法1.5.1　誤差方差已知時實驗測定值的表示方法1.5.2　誤差方差未知時實驗測定值的表示方法1.6　隨機(jī)誤差方差的傳遞1.6.1　線性函數(shù)誤差方差的傳遞1.6.2　非線性函數(shù)誤差方差的傳遞1.7　數(shù)值計算中應(yīng)注意的問題本章主要符號說明第2章　線性代數(shù)模型的回歸分析方法2.1　概述2.1.1　線性代數(shù)模型的特點2.1.2　回歸分析方法--黑箱法2.2　線性代數(shù)模型參數(shù)的最小二乘估計法2.3　參數(shù)估計值的數(shù)學(xué)期望和方差2.3.1　最小二乘估計值6的數(shù)學(xué)期望2.3.2　最小二乘估計值6的方差2.4　回歸方程的顯著性檢驗2.5　回歸系數(shù)的顯著性檢驗2.6　逐步回歸分析法2.7　預(yù)測和控制本章主要符號說明第3章　非線性模型的參數(shù)估計方法3.1　概述3.2　模型通式3.2.1　非線性代數(shù)模型通式3.2.2　常微分模型或偏微分模型通式3.3　參數(shù)估計的目標(biāo)函數(shù)3.3.1　最小二乘目標(biāo)函數(shù)3.3.2　最大似然估計3.4　非線性代數(shù)模型的最小二乘估計方法3.5　常微分模型參數(shù)估計方法3.6　用最優(yōu)化方法解決參數(shù)估計問題3.6.1　最速下降法3.6.2　牛頓法3.6.3　單純形法（直接搜索法）3.7　參數(shù)估計的幾個具體問題3.8　參數(shù)估計值的置信域3.9　參數(shù)估計應(yīng)用舉例本章主要符號說明第4章　回歸正交實驗設(shè)計4.1　概述4.2　一次回歸正交實驗設(shè)計所處理的模型4.3　一次回歸正交實驗設(shè)計的基本思想4.4　一次回歸正交實驗設(shè)計步驟4.4.1　實驗條件變量的線性變換4.4.2　選擇適當(dāng)?shù)亩秸槐?.4.3　回歸計算與方差分析4.4.4　一次回歸方程的線性檢驗4.5　一次回歸正交實驗設(shè)計的應(yīng)用4.6　二次回歸正交實驗設(shè)計4.6.1　二次回歸正交實驗設(shè)計所處理的模型4.6.2　組合實驗設(shè)計4.6.3　二次回歸正交實驗設(shè)計的正交性4.7　二次回歸正交實驗設(shè)計步驟4.8　二次回歸正交實驗設(shè)計舉例4.9　梯度尋優(yōu)本章主要符號說明第5章　序貫實驗設(shè)計5.1　概述5.2　參數(shù)估計的序貫實驗設(shè)計5.3　參數(shù)估計的序貫實驗設(shè)計舉例5.4　模型篩選的序貫實驗設(shè)計5.5　模型篩選的序貫實驗設(shè)計舉例本章主要符號說明參考文獻(xiàn)附錄

章節(jié)摘錄

　　第1章　實驗測定值的誤差估計　　1.1　概述　　化工數(shù)學(xué)模型的建立主要基于實驗所取得的實驗數(shù)據(jù)。數(shù)學(xué)模型參數(shù)值的準(zhǔn)確度以及模型能否便于鑒別，與實驗測定值的誤差密切相關(guān)。為了估計模型參數(shù)和鑒別模型，需要估計測定量的誤差。反之，為了使模型參數(shù)估計值達(dá)到一定的準(zhǔn)確度，便于模型鑒別，又對測定量的誤差提出了一定的要求。為此，需要根據(jù)誤差理論確定合理的測定方案，選擇相應(yīng)精度的儀器、儀表等?！　∪魏螌嶒灉y定值均存在誤差，實驗誤差總存在于一切科學(xué)實驗之中，它是普遍、客觀存在的。研究誤差的目的并非是將誤差減小到不能再小的程度，而是將實驗誤差從實驗數(shù)據(jù)中剝離下來，通過實驗數(shù)據(jù)的分析，得出過程的本質(zhì)規(guī)律以及預(yù)測目標(biāo)值可能波動的范圍，換言之，研究誤差是為了減小或消除誤差對規(guī)律認(rèn)識的干擾。唯如此，只要誤差不影響研究者科學(xué)地作出結(jié)論，即使誤差較大的實驗數(shù)據(jù)也是可以接受的，無需去無謂地減小實驗誤差?！　⊥瑫r，研究實驗測定值也是為了預(yù)測。一般說來，實驗誤差越大，與結(jié)果值相對應(yīng)的預(yù)測值的范圍就越寬。誠然，小的誤差能使研究結(jié)果具有更大的意義，往往能排除多個不同假設(shè)中的某一個，使之趨近正確的結(jié)論?！　　?/pre>




編輯推薦
　　本書為“化學(xué)工程與技術(shù)叢書”之一，主要介紹了誤差方差分析和區(qū)間估計、線性代數(shù)模型參數(shù)估計及方差分析方法；非線性模型參數(shù)估計及方差分析；基于線性代數(shù)模型的回歸正交實驗設(shè)計；基于非線性模型的序貫實驗設(shè)計等內(nèi)容。 本書既可作為高等院?；は嚓P(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，也可作為相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員的參考書。





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