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物理 51 期中考试样本 #1 (23 分) 作者：Todd Sauke 问题 #1。一个点电荷 Q = -800 nC（纳库仑）和两个未知点电荷，
物理 51 期中考试样本 #1 (23 分) 由 Todd Sauke 提出 问题 #1。点电荷 Q = -800 nC（纳库仑）和两个未知点电荷 q 1 和 q 2 的放置位置如右图所示。由于电荷 Q、q 1 和 q 2 ，原点 O 处的电场等于零。我们要确定电荷 q 1 和 q 2 的值。原点处的电场矢量有两个分量（x 和 y）。由于原点处的电场为零，所以 x 和 y 分量都为零。我们可以分别考虑 x 和 y 分量。请记住，由于 q 1 引起的原点处电场的 y 分量为零，因为它在 x 轴上。由于电荷 Q 引起的原点处 E 场的 y 分量是多少？（使用三角函数求得 y 分量。）
用于扩展雷达模拟的信号通道混合...
表面。具有最小差频的频谱分量将对应于飞行的真实高度，而所有其他“尾部”频谱分量将降低雷达高度计的精度。这种不准确性的程度由拍频信号频谱的宽度决定。实际上，评估高度的最简单方法是测量频谱的中心，该频谱由拍频信号的零交叉计数器在时域中生成 [1, 8]。更精确的方法是基于对第一个频谱分量的评估，该分量通过使用傅里叶变换生成。因此，为了表示拍频信号的真实结构，模拟器的信号应由具有不同延迟和幅度的部分信号组成。一些表面模型在 [6, 8, 11] 中讨论。
4 地点 注明规格、合同条款等的交付地点
5.检查等：（1）经驻军卫生官卫生检查合格的物品，将进行抽样检验。 （2）提交便当的配料和数量的详细清单。 （3）提交生产地点、专职人员以及生产流程的概要（例如工作时间表）。 （4）每期间（每年 4 次）提交一次食品卫生检查表（有保健所所长的印章）。期间：4 月至 6 月、7 月至 9 月、10 月至 12 月、1 月至 3 月。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
量化动态激励下的轨道自旋矩比
磁化动力学的轨道分量（例如由铁磁共振 (FMR) 激发的轨道分量）可能在纳米磁性器件中产生“轨道电子”效应。然而，区分轨道动力学和自旋动力学仍然是一个挑战。在这里，我们采用 X 射线磁圆二色性 (XMCD) 来量化 Ni 80 Fe 20 薄膜中 FMR 诱导动力学的轨道分量和自旋分量之间的比率。通过在 Ni L 3 ; 2 边缘应用 XMCD 求和规则，我们获得动态磁化的轨道自旋比为 0.108 6 0.005。该值与静态磁化的 0.102 6 0.008 一致，使用与动态 XMCD 实验相同的 X 射线束配置进行探测。所展示的方法提出了一种可能的途径，可以将轨道电子效应与磁性介质中的自旋电子对应物区分开来。
用于研究复杂人类疾病的新型方差分量 TWAS 方法，应用于阿尔茨海默氏痴呆症
转录组关联研究 (TWAS) 已广泛用于整合转录组和遗传数据来研究复杂的人类疾病。在缺少转录组数据的测试数据集中，传统的两阶段 TWAS 方法首先通过创建加权和来估算基因表达，该加权和将 SNP 与其相应的顺式 eQTL 对参考转录组的影响聚合在一起。然后，传统 TWAS 方法采用线性回归模型来评估估算基因表达与测试表型之间的关联，从而假设顺式 eQTL SNP 对测试表型的影响是 eQTL 对参考转录组的估计影响的线性函数。为了提高 TWAS 对这一假设的稳健性，我们提出了一种新颖的方差分量 TWAS 程序 (VC-TWAS)，该程序假设顺式 eQTL SNP 对表型的影响是随机的（方差与相应的参考顺式 eQTL 效应成比例）而不是固定的。 VC-TWAS 适用于连续和二分表型，以及个体层面和汇总层面的 GWAS 数据。使用模拟数据，我们表明 VC-TWAS 比基于两阶段负担检验的传统 TWAS 方法更强大，尤其是当 eQTL 遗传效应对测试表型不再是其 eQTL 遗传效应对参考转录组的线性函数时。我们进一步将 VC-TWAS 应用于个体层面（N = ~3.4K）和汇总层面（N = ~54K）的 GWAS 数据来研究阿尔茨海默病 (AD)。利用个体层面的数据，我们检测到了 13 个显著的风险基因，包括 6 个已知的 GWAS 风险基因，例如 TOMM40，而传统 TWAS 方法却遗漏了这些基因。利用汇总级数据，我们检测到 57 个仅考虑顺式 SNP 的显著风险基因和 71 个同时考虑顺式和反式 SNP 的显著风险基因，这也通过个体级 GWAS 数据验证了我们的发现。我们的 VC-TWAS 方法已在 TIGAR 工具中实现，供公众使用。
具有外部期权的策略证明分配
例如，i 可以是某个 a ∈A i 和某个 b ∈A\A i 之间的无差异。令 ≻ i 和 ∼ i 分别表示 ≿ i 的非对称分量和对称分量。令 R i 表示 i 的偏好范围。令 ≿ I ≔ ( ≿ i ) i ∈ I 表示偏好概况，并且
大陆坡内部潮汐驱动的示踪物输送
摘要 使用简化的分层理论、通道模型实验和近陆架边缘系泊的观测诊断来研究内潮在驱动大陆坡示踪物输送中的作用。内潮的影响可以用斯托克斯漂移来解释，斯托克斯漂移分为两个不同的分量：一个由层厚度和速度的协方差驱动的弹丸分量，以及一个由速度跟随界面运动驱动的剪切分量。对于三层海洋，在模型实验和观测中，内潮的向岸传播驱动斯托克斯输送，该输送在表面和底层向岸，在跃层向离岸。这种反转结构是由于弹丸分量在边界附近占主导地位，而剪切分量在跃层占主导地位。在观测诊断中，斯托克斯输送不会被欧拉输送抵消，欧拉输送主要沿着测深轮廓线方向。如果大陆架上有示踪剂汇，则内潮的斯托克斯漂移会提供系统性的大陆架示踪剂输送，这些示踪剂汇在表面层或底层中携带。相反，如果大陆架上有示踪剂源，并且大陆架示踪剂羽流预计会沿着跃层被带到海上，则示踪剂输送会导向海上。内潮导致的示踪剂输送被诊断为热量、盐和硝酸盐。深度积分硝酸盐通量被导向大陆架，为富饶的大陆架海提供营养物质。
