Graphing exponential functions

Graphing exponential functions

Graphs of exponential functions with different positive coefficients can be shown on the same axis.

y = e x and y = 4e x

The graph can be shown as following with the value of x in the domain between 1 and 5.

From the above graph, we can interpret that the larger the coefficient, the more sharply the graph curves.

Two functions with different exponents can be shown by the following graph.

y =e x and y= e2x

From the above graph, we can see that the larger the exponent, the more sharply the curve increases.

电池参数设置

Description The Battery block implements a generic dynamic model parameterized to represent most popular types of rechargeable batteries. The equivalent circuit of the battery is shown below: Lead-Acid Model Discharge model (i* > 0) f1(it,i?,i,Exp)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?0). Charge Model (i* < 0) f2(it,i?,i,Exp)=E0?K?Qit+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?1s). Lithium-Ion Model Discharge Model (i* > 0) f1(it,i?,i)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+A?exp(?B?it). Charge Model (i* < 0) f2(it,i?,i)=E0?K?Qit+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+A?exp(?B?it). Nickel-Cadmium and Nickel-Metal-Hydride Model Discharge Model (i* > 0) f1(it,i?,i,Exp)=E0?K?QQ?it?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?0). Charge Model (i*< 0) f2(it,i?,i,Exp)=E0?K?Q↓↓it↓↓+0.1?Q?i??K?QQ?it?it+Laplace?1(Exp(s)Sel(s)?1s),

计量经济学术语(国际经济与贸易)

计量经济学术语 A 校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用?一个自由度来调整。 对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。 AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。 渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。 渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。 渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。 渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。 渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。 渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。 渐近有效（Asymptotically Efficient）：对于服从渐近正态分布的?一致性估计量，有最小渐近方差的估计量。 渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。 衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数的绝对值。 自回归条件异方差性（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。 ?一阶自回归过程[AR（1）]（Autoregressive Process of Order One [AR(1)]）：?一个时间序列模型，其当前值线性依赖于最近的值加上?一个无法预测的扰动。 辅助回归（Auxiliary Regression）：用于计算检验统计量——例如异方差性和序列相关的检验统计量——或其他任何不估计主要感兴趣的模型的回归。 平均值（Average）：n个数之和除以n。 B 基组、基准组（Base Group）：在包含虚拟解释变量的多元回归模型中，由截距代表的组。 基期（Base Period）：对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为衡量标准的时期。 基期值（Base Value）：指定的基期的值，用以构造指数数字；通常基本值为1或100。 最优线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE）：在所有线性、无偏估计量中，有最小方差的估计量。在高斯—马尔科夫假定下，OLS是以解释变量样本值为条件的贝塔系数（Beta Coef?cients）：见标准化系数。 偏误（Bias）：估计量的期望参数值与总体参数值之差。 偏误估计量（Biased Estimator）：期望或抽样平均与假设要估计的总体值有差异的估计量。 向零的偏误（Biased Towards Zero）：描述的是估计量的期望绝对值小于总体参数的绝对值。 二值响应模型（Binary Response Model）：二值因变量的模型。 二值变量（Binary Variable）：见虚拟变量。 两变量回归模型（Bivariate Regression Model）：见简单线性回归模型。 BLUE（BLUE）：见最优线性无偏估计量。 Breusch-Godfrey 检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。 Breusch-Pagan 检验（Breusch-Pagan Test）：将OLS残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。 C 因果效应（Causal Effect）：?一个变量在其余条件不变情况下的变化对另?一个变量产生的影响。 其余条件不变（Ceteris Paribus）：其他所有相关因素均保持固定不变。 经典含误差变量（Classical Errors-in-Variables, CEV）：观测的量度等于实际变量加上?一个独立的或至少不相关的测量误差的测量误差模型。 经典线性模型（Classical Linear Model）：全套经典线性模型假定下的复线性回归模型。 经典线性模型（CLM）假定（Classical Linear Model (CLM) Assumptions）：对多元回归分析的理想假定集，对横截面分析为假定MLR.1至MLR.6，对时间序列分析为假定 对参数为线性、无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。 科克伦—奥克特（CO）估计（Cochrane-Orcutt (CO) Estimation）：估计含AR（1）误差和严格外生解释变量的多元线性回归模型的?一种方法；与普莱斯—温斯登估计不同，科克伦—奥克特估不使用第?一期的方程。 置信区间（CI）（Con?dence Interval, CI）：用于构造随机区间的规则，以使所有数据集中的某?一百分比（由置信水平决定）给出包含总体值的区间。 置信水平（Con?dence Level）：我们想要可能的样本置信区间包含总体值的百分比，95%是最常见的置信水平，90%和99%也用。 不变弹性模型（Constant Elasticity Model）：因变量关于解释变量的弹性为常数的模型；在多元回归中，两者均以对数形式出现。 同期外生回归元（Contemporaneously Exogenous）：在时间序列或综列数据应用中，与同期误差项不相关但对其他时期则不?一定的回归元。 控制组（Control Group）：在项目评估中，不参与该项目的组。 控制变量（Control Variable）：见解释变量。 协方差平稳（Covariance Stationary）：时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中任意两个随机变量之间的协方差仅与它们的间隔有关。 协变量（Covariate）：见解释变量。 临界值（Critical Value）：在假设检验中，用于与检验统计量比较来决定是否拒绝虚拟假设的值。 横截面数据集（Cross-Sectional Data Set）：在给定时点上从总体中收集的数据集 D 数据频率（Data Frequency）：收集时间序列数据的区间。年度、季度和月度是最常见的数据频率。 戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnon Test）：用于检验相对于非嵌套对立假设的模型的检验：它可用相争持模型中得出的拟合值的t检验来实现。 自由度（df）（Degrees of Freedom, df）：在多元回归模型分析中，观测值的个数减去待估参数的个数。 分母自由度（Denominator Degrees of Freedom）：F检验中无约束模型的自由度。 因变量（Dependent Variable）：在多元回归模型（和其他各种模型）中被解释的变量。

EMA指数平均数指标的推导

EMA（Exponential Moving Average）是以指数式递减加权的移动平均。EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday;平滑系数α 平滑系数α 1/1/a,所以 p1表示今天价格，p2表示昨天价格，以此类推。 从该式中可以更清楚地看出EMA加权平均的特性。在EMA指标中，每天价格的权重系数以指数等比形式缩小。时间越靠近当今时刻，它的权重越大，说明EMA 函数对近期的价格加强了权重比，更能及时反映近期价格波动情况。所以EMA 比MA更具参考价值，而EMA也不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，EMA就更加稳定了。 理解了MA,EMA的含义后，就可以理解其用途了，简单的说，当要比较数值与均价的关系时，用MA就可以了，而要比较均价的趋势快慢时，用EMA更稳定；有时，在均价值不重要时，也用EMA来平滑和美观曲线。 MACD称为指数平滑异同平均线（Moving Average Convergence集合/ Divergence 分叉），是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。

指数平均数指标(EXPMA)

指数平均数指标（EXPMA） EXPMA指标（Exponential Moving Average）中文名称叫作指数平均数指标，它也是一种趋向类指标，其构造原理是仍然对价格收盘价进行算术平均，并根据计算结果来进行分析，用于判断价格未来走势的变动趋势。 与MACD指标、DMA指标相比，EXPMA指标由于其计算公式中着重考虑了价格当天（当期）行情的权重，因此指标自身的计算公式决定了作为一类趋势分析指标，它在使用中克服了MACD指标信号对于价格走势的滞后性。同时也在一定程度中消除了DMA指标在某些时候对于价格走势所产生的信号提前性，是一个非常有效的分析指标。 我们先来看一下EXPMA指标的计算公式，并以此对指标的特征作进一步的了解： EXPMA＝（当日或当期收盘价－上一日或上期EXPMA）／N＋上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值为上一期收盘价，N为天数。 实际上，从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看，这一指标更接近于均线指标，而且由于EXPMA指标通过对参数进行有效地设定，可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。 在技术分析软件中，EXPMA指标由三条线构成，价格Ｋ线、短期EXPMA线（以白色线条或其他稍浅色的线条表示）、长期EXPMA线（以黄色线条或其他稍深色的线条表示），EXPMA指标的坐标图上，纵坐标代表价格运行的价位，横坐标代表价格运行的时间，这一点也和均线指标保持了一致。 EXPMA指标的应用原则： 1、在多头趋势中，价格Ｋ线、短天期天数线、长天期天数线按以上顺序从高到低排列，是为多头特征；在空头趋势中，长天期天数线、短天期天数线、价格Ｋ线按以上顺序从高到低排列，是为空头特征。 2、当短天期天数线从下而上穿越长天期天数线时是一个值得注意的买入信号；此时短天期天数线对价格走势将起到助涨的作用，当短天期天数线从上而下穿越长天期天数线时是一个值得注意的卖出信号，此时长天期天数对价格走势将起到助跌的作用。 3、一般来说，价格在多头市场中将处于短天期天数线和长天期天数线上方运行，此时这两条线将对价格走势形成支撑。在一个明显的多头趋势中，价格将沿短天期天数线移动，价格反复的最低点将位于长天期天数线附近；相反地，价格在空头市场中将处于短天期天数线和长天期天数线下方运行，此时这两条线将对价格走势形成压力。在一个明显的空头趋势中，价格也将沿短天期天数线移动，价格反复的最高点将位于长天期天数线附近。 4、一般地，当价格Ｋ线在一个多头趋势中跌破短天期天数线，必将向长天期天数线靠拢，而长天期天数线将对价格走势起到较强的支撑作用，当价格跌破长天期天数线时，往往是绝好的买入时机；相反地，当价格Ｋ线在一个空头趋势中突破短天期天数线后，将有进一步向长天期天数线冲刺的希望，而长天期天

Exponential and logarithmic functions

Inverse and Transformation4. 指数运算，对数运算，根式运算 1. Simplify the expression: [(?4)5]4 (A) 2041- (B) (?4)20 (C) 94 1- (D) (?4)9 Solution: B 2. Simplify the expression: (?9x )2 (A) 81x 2 (B) 81x (C) ?9x 2 (D) ?81x 2 Solution: A 3. Simplify ( 2x 4)2 x 3. (A) 4x 18 (B) 2x 11 (C) 4x 11 (D) 4x 9 Solution: C 4. Simplify the expression. Write your answer using exponents: 104 1x x ?. (A) x 6 (B) x 14 (C) 61x (D) 40x Solution: A 5. Evaluate the expression: 15?2 (A) 225 (B) 225 1 (C) 225- (D) 2251- Solution: B 6. Evaluate the expression: 3 71-?? ? ??. (A) 343 (B) 3431 (C) ?343 (D) 3431- Solution: A 7. Evaluate the expression: 0?12 (A) undefined (B) ?12 (C) 0 (D) 1 Solution: A 8. Evaluate the expression: 32 3?2 (A) 3 (B) 0 (C) undefined (D) 1 Solution: D 9. Evaluate the expression. (2?2)2 (A) ?16 (B) 16 1 (C) 1 (D) 16 Solution: B 10. Evaluate the expression: 43 1- (A) 81 (B) 81 1- (C) 811 (D) ?81 Solution: A

Windows平台上NCL的安装

图文详解Windows平台上NCL的安装 NCL在Linux下的安装非常容易，只需下载适当版本的文件，设置好环境变量即可使用。 NCL在Windows下的安装则要麻烦一些，需要先安装一个虚拟Linux环境（Cygwin/X）。 以下内容详细介绍NCL在Windows平台上的安装过程，希望仅具备Windows基本操作技能的用户也能轻松安装NCL。 一、NCL简介 二、准备工作 三、安装Cygwin/X 四、熟悉Cygwin/X环境 五、安装NCL 六、运行NCL范例 七、语法高亮显示（此部分供有兴趣的用户参考） 八、.hluresfile文件（此部分供有兴趣的用户参考） 九、FAQ 十、获取帮助 一、NCL简介 NCL（NCAR Command Language）是由NCAR的“Computational & Information Systems Laboratory”开发的。 NCL是一种编程语言，专门用于分析和可视化数据。主要用于以下三个领域： 文件输入/输出（File input and output）： 资料处理（Data processing）： 图形显示（Graphical display）：可生出出版级别的黑白、灰度或彩色图。 从5.0起，NCL和NCAR Graphics已经打包在一起发行。2009年3月4日，NCL发布了最新的5.1.0版，该版本更新了地图投影，修正了一些bug，增加了更多的函数及资源。下图为新增的含中国省界的地图（见图1-1）。

二、准备工作 2.1 安装环境 安装环境为WinXP Professional SP3，并做如下假定： 计算机名：TEAM 用户名：Grissom 安装目录：D:\download 用户在实际安装中，请根据自己系统的信息替换本教程中的计算机名和用户名。 特别说明：用户名中不能出现空格，否则会在使用中出现一些问题。 2.2 下载Cygwin/X Cygwin/X=Cygwin+X。通俗地说，Cygwin/X可以在Windows平台上实现命令行+图形的Linux模拟环境。 Cygwin/X的下载与安装非常灵活，用户可根据自己的需求定制。为便于大家的安装，我已下载了安装NCL所需的软件包，包括编译器、编辑器、X Server等，用户可直接从以下地址下载，并解压至D:\download\install 目录下。 Cygwin下载：https://www.sodocs.net/doc/ea3938145.html,/xglm/2009/2/wnx45afnq7.htm 以下关于Cygwin和Cygwin/X的详细介绍供参考：

exponential utility 证明

1Appendix:Derive certainty equivalent from exponential utility function Given an exponential utility function u (w )= exp ( rw );here w N ;s 2 ; the corresponding density function for w is f (w )=1s p 2 exp (w )22s 2!The corresponding expected exponential utility function is Eu (w )= E exp ( rw )= Z 1 1exp ( rw )f (w )dw = Z 1 1exp ( rw )1s p 2 exp (w )22s ! dw = Z 1 11s p 2 exp rw (w )22s 2!dw Notice that rw (w )22s 2 = rw (w )22s 2+r r +r 2s 22 r 2s 2 2= rw +(w )22s 2 r +r 2s 22! r +r 2s 22= 12 (w )2s 2+2r (w )+r 2s 2! r +r 2s 22= 12s 2 (w )+rs 2 2 r +r 2s 22This implies that Eu (w )= Z 1 11s p 2 exp rw (w )22s 2!dw = Z 1 11s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 r +r 2s 22 dw = exp r +r 2s 22 Z 1 11s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 dw As g (w )=1s p 2 exp 12s 2 (w )+rs 2 2 1

ncl源码安装方案

气象项目NCL开发环境配置手册 1建立和测试源码安装ncl所需要的编译环境 1.1安装ncl所需要的编译器 源码编译安装ncl需要C编译器和Fortran编译器。C编译器使用gcc即可。安装ncl5.2.1版本时，最好使用gfortran或g95作为Fortran编译器，而不要使用g77。 1.2为外部软件配置环境变量 例如设置C编译器环境变量，export CC=gcc；设置Fortran编译器，export FC=gfortran。 2下载安装非可选外部软件 注：安装时最好把所有的外部软件都安装到同一根目录下，这样做便于以后告诉ncl编译系统所有的外部软件的安装位置。本文假设所有的外部软件都安装在/usr/local目录下。官网上说如果源码编译安装ncl，则下面的几款软件都是必须安装的： ●JPEG 支持jpeg图形的软件，我下载的jpeg源码安装文件是jpegsrc.v8c.tar.gz。一旦有了源码，执行以下命令进行安装： ./configure --prefix=/usr/local make all install 如果jpeg版本是v6的，则还要额外执行以下命令： make install-lib make install-headers ●zlib 如果想要支持png图形，或者支持grib2数据，则需要下载安装此软件。我下载的zlib源码安装文件是zlib-1.2.5.tar.gz。一旦有了源码，执行以下命令进行安装： ./configure - -prefix=/usr/local make all install ●NetCDF 支持NetCDF数据格式读取的软件包。（如果不需要NetCDF数据读取的话，应该可以 不用安装） - 1-

MA、EMA、SMA三个函数地区别

EMA与MA－理解公式算法－EMA与MA2008/03/07 13:08计算：有一组数据（收盘价为）：1,2,3, 4,5,6,7，求其EMA（c，5）解答：对应上面数据，X1，X2，X3，X4，X5分别对应3、4、5、6、7则EMA（c，5）＝5/15*X5+4/15*X4+3/15*X3+2/15*X2+1/15*X1＝(5*X5+4*X4+3*X3 +2*X2+1*X1)/15=5.67而，MA(c,5)=(3+4+5+6+7)/5=5理解公式算法－EMA与MA（理解 了公式算法，才能更好的应用公式）MA和EMA的数学表达式：1、MA(X，N)，求X的N日移动平均值。算法是：(X1+X2+X3+…..+Xn)/N例如：MA(C，20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。2、EMA(X，N)求X的N日指数平滑移动平均。算法是：若Y=EMA(X，N)，则Y=［2*X+(N-1)*Y’］/ (N+1)，其中Y’表示上一周期的Y值。EMA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，但不容易理 解。例举分析说明EMA函数。X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X 3，….，Xn如果N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1如果N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1如果N=3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3 -1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X 1=3/6*X3+2/6*X2+1/6*X1如果N=4，则EMA(X，4)=［2*X4+(4-1)*Y’］/(4+1)=2/5* X4+3/5*((1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1)=4/10*X4+3/10*X3+2/10*X2+1/10*X1= 2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3/30*X1如果N=5，则EMA(X，5)=2/(5+1)*X5+(5-1)/(5 +1)(2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3/30*X1)=(1/3)*X5+(4/15)*X4+(3/15)*X3+(2/1 5)*X2+(1/15)*X1=5/15*X5+4/15*X4+3/15*X3+2/15*X2+1/15*X1…………循环下去 吧：）EMA（X，6）＝6/21*X6+5/21*X5+4/21*X4+3/21*X3+2/21*1/21X1注意到上面我标记的颜色部分，应该发现一个规律：即任何时候系数之和恒为1（如果X是常量，每天的X值都不变，则E MA(X,N)=MA(X,N).），但系数该如何确定呢？这个你还是自己观察一下吧（提示，系数的分母是各个系数分子之和，而系数的个数就是EMA(X,N)中的N，还有一个需要注意的就是系数的分子和系数后参数的下标是一致的）使用总结：从以上的例举分析中，我们可以看到时间周期越近的X值它的权重越大，说明EMA 函数对近期的X值加强了权重比，更能及时反映近期X值的波动情况。所以EMA比Ma更具参考价值，而ema业不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，ema就更加稳定了。 *************************** EMA（Exponential Moving Average），指数平均数指标。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。求X的N日指数平滑移动平均，在股票公式中一般表达为：EMA（X，N），它真正的公式表达是：当日指数平均值=平滑系数*（当日指数值-昨日指数平均值）+昨日指数平均值；平滑系数=2/（周期单位+1）；由以上公式推导开，得到：EMA(C,N)=2*C/(N+1)+ (N-1)/(N+1)*昨天的指数收盘平均值； 算法是：若Y=EMA(X，N)，则Y=［2*X+(N-1)*Y’］/(N+1)，其中Y’表示上一周期的Y值。E MA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，但不容易理解。例举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，….，Xn 如果N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1 如果N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1 如果N=3，则EMA(X，3)=［2*X3+(3-1)*Y’］/(3+1)=［2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X 1)］/4=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1 如果N=4，则EMA(X，4)=［2*X4+(4-1)*Y’］/(4+1)=2/5*X4+3/5*((1/2)*X3+(1/ 3)*X2+(1/6)*X1) =2/5*X4+3/10*X3+1/5*X2+1/10*X1 如果N=5，则EMA(X，5)=2/(5+1)*X5+(5-1)/(5+1)(2/5*X4+3/10*X3+3/15*X2+3 /30*X1) =(1/3)*X5+(4/15)*X4+(3/15)*X3+(2/15)*X2+(1/15)*X1

wrf手册中文

Chapter 1: Overview Introduction The Advanced Research WRF (ARW) modeling system has been in development for the past few years. The current release is Version 3, available since April 2008. The ARW is designed to be a flexible, state-of-the-art atmospheric simulation system that is portable and efficient on available parallel computing platforms. The ARW is suitable for use in a broad range of applications across scales ranging from meters to thousands of kilometers, including: ?Idealized simulations (e.g. LES, convection, baroclinic waves) ?Parameterization research ?Data assimilation research ?Forecast research ?Real-time NWP ?Coupled-model applications ?Teaching 简介 Advanced Research WRF (ARW)模式系统在过去的数年中得到了发展。最近公布了第三版，从2008年4月开始可供使用。ARW是灵活的，最先进的大气模拟系统，它易移植，并且有效的应用于各种操作系统。ARW适用于从米到成千上万公里尺度的各种天气系统的模拟，它的功能包括： ?理想化模拟（如，LES，对流，斜压波） ?参数化研究 ?数据同化研究 ?预报研究 ?实时数值天气预报 ?耦合模式应用 ?教学 The Mesoscale and Microscale Meteorology Division of NCAR is currently maintaining and supporting a subset of the overall WRF code (Version 3) that includes: ?WRF Software Framework (WSF) ?Advanced Research WRF (ARW) dynamic solver, including one-way, two-way nesting and moving nest. ?The WRF Preprocessing System (WPS) ?WRF Variational Data Assimilation (WRF-Var) system which currently supports 3DVAR capability ?Numerous physics packages contributed by WRF partners and the research community ?Several graphics programs and conversion programs for other graphics tools And these are the subjects of this document. The WRF modeling system software is in the public domain and is freely available for community use.

指数函数多项式展开及其应用

本科毕业论文（设计） ( 2013届) 指数函数的多项式展开及其应用院系数学系 专业数学与应用数学姓名许月 指导教师齐继兵 职称讲师 等级

摘要 指数函数是基本的初等函数，它的性质及其多项式逼近形式应用非常广泛.本文将主要围绕指数函数的多项式展开式进行研究，首先论述了指数函数的泰勒展开式的概念，给 出了泰勒公式的一种证明，利用MATLAB做出了指数函数与其不同多项式逼近函数的图像， 并进行了误差分析和比较.简要介绍了自然指数函数展开式的两种多重分割法的概念及性 质.接着又讨论了指数函数的泰勒展开式在求解非线性发展方程，求解极限，近似估值以 及在不等式证明当中的应用.这些应用反映了利用指数函数展开式及相关性质在解决一些 问题中的技巧和方法，有助于进一步深入理解指数函数及其多项式展开在解决实际问题中 的重要作用. 关键词：指数函数初等函数多项式泰勒展开 装 订 线

ABSTRACT Exponential function is the basic elementary function, it has a very wide range of properties and its application form of polynomial approximation. This paper will mainly focus on the exponential polynomial expansion is studies, firstly discusses the concept of Taylor expansion of exponential function, one can prove the Taylor formula, using MATLAB to make the exponential function with different images of the polynomial approximation function, and the error analysis and comparison. Nature of exponential function expansion is briefly introduced the concept of two multiple segmentation and nature, and then discussed the Taylor expansion of exponential function in solving nonlinear evolution equations, the solving limit, approximate valuation as well as the application in the middle of the inequality proof. These applications reflects the use of exponential function expansion and related properties in the methods and skills in solving some problems, will help to further understand exponential and polynomial expansion’s important role in solving practical problems[10]. Key words:exponential function elementary function polynomial Taylor expansion 装 订 线

矩阵指数函数的性质与计算

矩阵指数函数的性质与计算PROPERTIES AND CALCULATION OF MATRIX EXPONENTIAL FUNCTION 指导教师： 申请学位级别：学士 论文提交日期：2014年6月 8日

摘要 矩阵函数是矩阵理论的重要组成部分，而矩阵函数中的一个最重要的函数就是矩阵指数函数，它广泛地应用于自控理论和微分方程。本文深入浅出地介绍了矩阵指数函数，并进一步探讨如何借助矩阵指数函数分析相关问题。文章以齐次线性微分方程组求解基解矩阵为出发点引出矩阵指数函数的概念，证明求解矩阵指数函数就是求解齐次线性微分方程组的基解矩阵，然后得到矩阵指数函数的一些基本性质。本文的重点是讨论矩阵指数函数的五种计算方法。其中，前三种方法广泛适用于各种矩阵，虽然计算过程复杂程度不同，但都需要计算矩阵特征值，如遇高阶矩阵或复特征值，则特征值的计算会变得异常麻烦。后两种方法较特殊，虽然缺乏普适性，只能计算特殊矩阵的指数函数，但却避过了特征值计算，简化了运算过程。最后，本文具体阐述矩阵指数函数在微分方程求解中的应用。 关键词：矩阵指数函数；Jordon 标准形；微分方程组

ABSTRACT Matrix function is an important part of the matrix theory. And among the matrix function, there is a special and important function that is matrix exponential function. It has been widely used in automatic control theory and differential equations. This paper introduces profound theories on matrix exponential function in simple language, furthermore, it explores how to use matrix exponential function analysis related issues. Through the basic solution matrix of homogeneous linear differential equations, this paper draws out the concept of matrix exponential function. In this part, the author proves that solving matrix exponential function is to solve the basic solution matrix of the homogeneous linear differential equations. Then, some basic properties of matrix exponential function can be derived. The focus of this paper is on the discussion of five kinds of calculation on matrix exponential function. The first three methods can be applied to general cases. Although each method is different, in complexity, all of them need to compute the matrix eigenvalues. The calculation on high-order matrix or complex eigenvalues will be in trouble frequently. The latter two methods is more special for they can only calculate special matrix exponential function. These methods simplify the operation process instead of calculating eigenvalues, but their shortcomings are obvious. At the final part of this paper, the article expounds the application of

一、指数平均数指标(EXPMA)与移动平均线指标(MA)的配合运用

EXPMA指标（Exponential Moving Average）中文名称叫作指数平均数指标，它也是一种趋向类指标，其构造原理仍然是对价格收盘价进行算术平均，并根据计算结果来进行分析，用于判断价格未来走势的变动趋势。3 R0 Q0 P9 j1 @/ T! I& ]$ { ; |1 w/ Z% o" c4 h- w! x0 e 从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看，这一指标更接近于均线指标，而且由于EXPMA指标通过对参数进行有效地设定，可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。在具体运用时，注意以下几点：# {: ]. T' g* \, C 1、EXPMA指标由短天期天数线EXPMA1（白线）和长天期天数线EXPMA2（黄线）组成，一般的股价分析软件中将该指标的时间区间设为（12，50）。股价与EXPMA的多空排列和MA指标一样。在判断股价的多空趋势时，二者相互结合，会有相对准确的判断。关于该指标的多空趋势划分，以白线和黄线的排列为基本多空划分，具体如下： 本帖隐藏的内容 （1）多空趋势的划分。白线在上、黄线在下的为多头排列；白线在下、黄线在上的为空头排列。 （2）标准多空趋势的划分。白线和黄线均向右上方延伸的，为明显多头排列，此时，白线和黄线的数值均上涨；白线和黄线均向右下方延伸的，为明显空头排列，此时，白线和黄线的数值均下跌。 # r& {2 m" M9 q, [6 w+ d1 W （3）多头中的空头。在多头趋势下，黄线向右上方延伸，而白线向右下方延伸，为多头中的空头，此时，黄线的数值均上涨，白线的数值下跌，以回档和洗盘的角度分析。 （4）空头中的多头。在空头趋势下，黄线向右下方延伸，而白线向右上方延伸，为空头中的多头，此时，黄线的数值均下跌，白线的数值上涨，以下跌中继和暂时反弹的角度分析。 2、当白线由下往上穿越黄线时，注意买入时机，此时，白线对价格走势将起到助涨的作用；反之，当白线自上而下穿越黄数线时，注意卖出时机，此时，黄线对价格走势将起到助跌的作用。但就日线格局而言，短线研判时不可依据此原则确定买卖点，明显滞后。 ３、一般来说，价格在多头市场中将处于白线和黄线上方运行，此时这两条线将对价格走势形成支撑。在一个明显的多头趋势中，价格将沿白线移动，价格反复的最低点将位于黄线附近，此时，注意K线是否出现止跌的形态。相反，价格在空头市场中将处于白线和黄线下方运行，此时这两条线将对价格走势形成压力。在一个明显的空头趋势中，价格也将沿白线移动，价格反复的最高点将位于黄线附近，此时，注意K线是否出现止涨形态。 * {4 @* ]/ ?5 {9 R 股价在黄线附近是否能够止跌，进而反转，应对此处的K线组合进行分析，并结合MA的多空排列判断，如果MA已经明显转空，则后市希望不大。此时，尽量选择MA多头排列的个股。 3 @- V7 Y# ~0 K$ u1 ]( S ４、一般情况下，当价格Ｋ线在一个多头趋势中跌破白线，则很可能将向黄线靠拢，而黄线将对价格走势起到较强的支撑作用，当价格跌破黄线时，往往是较好的买入时机；相反，当

《叉车操作手册》

叉车电瓶和充电器使用规程 一、电瓶： 当叉车配备了其它种类的电瓶及/或充电器时，遵从其制造商的指导。 （一）远离火种（爆炸性气体） 绝对禁止火焰接近电瓶。电瓶内部会产生爆炸性气体；吸烟、火焰及火花，均会引起电瓶爆炸。 （二）小心触电 严禁引起短路，电瓶带有高电压和能量。当处理电瓶时，要戴护目镜、穿胶鞋和戴橡皮手套。 （三）正确接触 严禁将电瓶的正、负极调乱，否则可导致火花、燃烧及/或爆炸。 （四）远离工具 严禁让工具接近电瓶两极，以免引起火花或短路。 （五）勿过量放电 严禁让叉车的电量耗至叉车不能移动时，才进行充电。（会引致电池寿命缩短）当电瓶负荷显示器显示无电时，请立刻进行充电。 （六）保持清洁 保持电瓶上表面干净。严禁使用干布擦电瓶表面，以免引起静电。清洁电瓶要戴护目镜、穿胶鞋和戴橡皮手套。当清洁电瓶后，才能进行充电。 （七）穿着安全服 为了个人安全，需配戴护目镜、穿胶鞋和戴橡皮手套。 （八）小心电瓶电解液。 电瓶电解液含有硫酸，严禁让皮肤接触电瓶电解液。 （九）急救 电瓶电解液含有硫酸，若与之接触可能造成烧伤。发生意外时，请立即进行急救并请医生治理。 ①溅到皮肤上：用水冲洗10-15分钟 ②溅到眼睛上：用水冲洗10-15分钟 ③误咽：喝大量的水和牛奶 ④溅到衣服上：立即脱下衣服 如不遵守以上各点，可造成严重的伤亡事故。 （十）拧紧电瓶通风盖 拧紧电瓶通风盖，以防泄漏电解液。 （十一）清洗 严禁在叉车上清洗电瓶，以免损坏叉车。 （十二）不正常的电瓶 如电瓶发生下列情况，与和资格的服务机构或电瓶生产商联系。 ①电瓶发臭 ②电解液变浊 ③电解液减少速度过快 ④电解液温度过高 （十三）严禁拆解电瓶 不得让电解液耗尽、拆卸或自行维修电瓶。