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密度計算范文1
分析：本題主要考查同學們理解概念的能力和綜合分析問題的能力.由于題中的已知條件不能直接應用，不少同學感到解答困難.這里介紹幾種解法，啟發和引導同學們用不同的思路解答同一個問題.
解答的前提表述：設容器的質量為m0.第一次實驗中液體的體積為V1， 液體和容器的總質量為m1；第二次實驗中液體的體積為V2，液體和容器的總質量為m2.
解法一：利用同種液體的密度不變建立方程求解.
由同種液體的密度不變，得
m1-m0/V1=m2-m0/v2.
將m1=10.7g，m2＝12.8g，V1＝5.8cm3，V2＝
7.9 cm3代入上式，解方程得
m0＝4.9g.
所以ρ液＝ m1-m0/V1=10.7g-4.9g/5.8cm3＝1g/cm3.
解法二：利用容器的質量不變建立方程求解.
由容器的質量不變，得
m1－ ρ液V1＝m2－ ρ液V2.
將m1=10.7g，m2＝12.8 g，V1＝5.8cm3 ，V2＝7.9 cm3代入上式，解方程得
ρ液＝1g/cm3.
所以m0＝m1－ρ液V1＝10.7g－1g/cm3×5.8cm3＝4.9g.
解法三：從求容器的質量入手建立方程組求解.
由第一次實驗可得
m0＝m1－ρ液V1＝10.7g- 5.8cm3ρ液； ①
由第二次實驗可得
m0＝m2－ρ液V2＝12.8 g －7.9 cm3ρ液.②
①、②兩式聯立，解方程組得
ρ液＝1g/cm3，m0＝4.9g.
解法四：從求液體的密度入手建立方程組求解.
由第一次實驗可得
ρ液＝ m1-m0/V1=10.7g-m0/5.8m3 ①
由第二次實驗可得
ρ液＝m2-m0/v2＝12.8g-m0/7.9cm3. ②
①、②兩式聯立，解方程組得
ρ液＝1g/cm3，m0＝4.9g.
解法五：利用前后兩次液體的質量變化量與體積變化量的比值等于液體的密度列式求解.
由于第二次實驗相對于第一次實驗，液體質量的變化量為m＝12.8 g－10.7g＝2.1 g， 液體體積的變化量為V＝7.9 cm3－5.8cm3＝2.1cm3.
所以ρ液＝m/v＝2.1g/2.1cm3＝1g/cm3，m0＝m1-p液V1＝10.7g－1g/cm3×5.8cm3＝4.9g.
密度計算范文2
密度等于物質的質量與體積的比值。
密度的變化規律：不論什么物質，也不管它處于什么狀態，隨著溫度、壓力的變化，體積或密度也會發生相應的變化。聯系溫度、壓力和密度三個物理量的關系式稱為狀態方程。氣體的體積隨它受到的壓力和所處的溫度而有顯著的變化。對于理想氣體，如果它的溫度不變，則密度同壓力成正比；如果它的壓力不變，則密度同溫度成反比。對一般氣體，如果密度不大，溫度離液化點又較遠，則其體積隨壓力的變化接近理想氣體。
（來源：文章屋網 ）
密度計算范文3
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10、網站有關信息，要嚴格遵循網絡媒體特征，必須由分管領導審核后才可,并認真登記，以原始件存檔。
密度計算范文4
關鍵詞：二氧化碳；密度泛函；電荷分布
采用Gaussian view軟件的繪圖模塊繪制二氧化碳分子的分子模型，繪制好之后點擊Clean，圖1為二氧化碳分子的Gaussian view圖[1]。
圖1二氧化碳分子的Gaussian view圖
1 密度泛函方法的選擇
經過從頭算的HF/6-31G（d，p）方法幾何優化后的二氧化碳，再在密度泛函（DFT）的LSDA、BPV86、B3LYP、B3PW91、PBEPBE和HCTH計算方法下對二氧化碳分子進行再次幾何優化，同時計算單點能和頻率。
分別對不同方法計算出的結果進行提取分析，分析了二氧化碳的C-O鍵鍵長、鍵角、能量以及CPU時間，與二氧化碳的實際值比較，綜合選出較為合適的計算方法。不同計算方法對二氧化碳計算結果如表1所示。
查閱相關書籍可知二氧化碳分子的實際C-O鍵鍵長為0.116nm，采用以上六種方法計算得到的計算出的二氧化碳分子鍵長均與二氧化碳分子的實際鍵長有一定程度的偏差，所有計算方法中B3LYP和B3PW91的計算結果最接近C-O鍵鍵長的真實值。相差不到0.001nm，其他方法計算的C-O鍵鍵長均與實際值相差較大，不適合后續研究。所有方法計算的鍵角均為180°這與實際值一致。由于分子的鍵長越大，鍵能越小，同時鍵能越高，總能量越低，六種就算方法得到二氧化碳分子總能量大小排序為（從大到小）： LSDA >PBEPBE> B3PW91> HCTH > B3LYP> BPV86。另外CPU計算時間是反應計算成本的重要指標，雖然二氧化碳分子式較小，但是不同方法計算仍有差異，其中B3LYP 和PBEPBE的計算成本最小[2]。
綜合對比不同方法計算得到二氧化碳的C-O鍵鍵長、鍵角、總能量以及CPU時間，可知B3LYP計算結果較為精準且計算成本較低，故下面的實驗采取B3LYP的計算方法研究二氧化碳的密度泛函理論。
2 二氧化碳分子的DFT/B3LYP密度泛函計算
對于研究對象為大分子體系常選用極化基組；而彌散機組主要適用于帶有較多電荷的研究對象；根據實際，我們計算的為二氧化碳分子，其分子式較小，不同機組計算的成本幾乎相差不大，因此本文選用了較多的機組進行計算比較。本文先用從頭算HF方法對分子初步優化。再選用優選的密度泛函B3LYP方法，研究二氧化碳的性質，在B3LYP的方法下選用的機組為最常用的6種機組：3-21、6-31G（d）、6-31G（d，p） 、6-31+G（d，p）、6-311G（d，p）和6-311++G（d，p）。
使用上節中HF/6-31G（d，p）分子優化計算結果的LOG文件為DFT/B3LYP方法的輸入文件，然后在DFT/B3LYP方法中的六組機組分別進行再次幾何優化、能量計算、頻率計算和光譜的分析。
3 二氧化碳分子結構計算
表2為二氧化碳分子的結構計算結果，通常來說，不同機組的計算出的分子鍵長鍵角均有一定的差異，但是由于二氧化碳分子的分子結構簡單，在氫原子上增加極化函數或者增加彌散函數，不會引起二氧化碳分子中鍵長和鍵角的改變，所以出現了相似機組計算結果相同或者相近。二氧化碳分子的結構計算，主要包括鍵長、鍵角以及分子的總能量計算。分子的空間構型主要由鍵長、鍵角和二面角組成。總核能由核動能及排斥兩項組成，由于核是固定不動的因此動能為零，只剩下核排斥，所以總的來說研究對象的總能量就是電子能量和核斥能之和。
上述的描述可知，二氧化碳分子的實際C-O鍵鍵長為0.116nm，在DFT/B3LYP方法下采用以上六種方法計算得到的二氧化碳分子鍵長均與二氧化碳分子的實際鍵長有一定程度的偏差，高機組計算鍵長比簡單機組計算的更加準確，C-O鍵鍵長最接近真實值的機組為6-311G（d，p）和6-311++G（d，p），計算值與實際值差距不足0.0001nm。
4 二氧化碳分子頻率計算
由于原子是處于振動狀態，但是幾何優化和能量計算都忽略了原子的振動。而在研究體系處于平衡態時，體系的振動是規則并且可預測的。頻率計算的方法是求解能量對坐標的二階導數得到的常數除以原子的質量，即可求得振動頻率。振動頻率的表現形式是紅外光譜和拉曼光譜。
HF方法，DFT，MP2和CASSCF均可解決二階導數問題。頻率分析必須在幾何優化和能量計算的基礎上進行。Gaussian軟件計算結果可以提供頻率信息。圖3以及圖前數據給出了二氧化碳分子頻率計算結果（以6-311G（d，p）機組為例）。由頻率數據可知，采用6-311G（d，p）機組計算的結果中均無虛頻（無負頻率），這表明優化后的二氧化碳分子穩定性較好。其中分子震動波數和紅外強度計算結果顯示：波數分別為666.63、1375.40以及2435.67時對應紅外強度計算結果分別為32.7918、0.000和618.6082。二氧化碳分子的紅外光譜在666.63和2435.67出有兩個明顯的吸收峰。
參考文獻
[1] N?rskov J K， Abild-Pedersen F， Studt F， et al. Density functional theory in surface chemistry and catalysis[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2011， 108（3）： 937-943.
[2] 笪良國，張倩茹. 量子化學計算方法及其在結構化學中的應用[J]. 淮南師范學院學報，2007，03：101-103.
密度計算范文5
關鍵詞 長效托寧 有機磷農藥中毒 阿托品
選擇2006年以來75例急性有機磷農藥中毒患者，分析比較長托寧和阿托品在治療有機磷農藥中毒中的療效和不良反應，現將結果報告如下。
資料與方法
所以患者根據病史、癥狀、體征及膽堿酯酶檢測均符合急性有機磷農藥中毒的診斷標準［1］。男21例，女54例，隨機分為長托寧組（治療組）37例和阿托品組（對照組）38例。治療組中男10例，女27例，平均年齡30.50±4.61歲，輕度中毒7例，中度中毒12例，重度中毒18例；對照組中男11例，女27例，16～50歲，平均年齡29.32±5.28歲，輕度中毒9例，中度中毒13例，重度中毒16例。其年齡，性別，中毒程度差異均無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。
方法：①一般治療：兩組均徹底洗胃，清除胃內容物。徹底清洗受污染的皮膚、頭發、指甲或傷口，換除污染衣物。給予補液、利尿、對癥支持治療，防治并發癥。②復能劑及抗膽堿藥的應用：兩組均根據輕度、中度、重度首次分別肌肉注射氯解磷定0.25～0.5g、1.0～1.5g、1.5～2.0g。初始治療后每4小時監測膽堿酯酶活性，達到50%～60%（全血膽堿酯酶）停藥觀察，未達到則給予氯解磷定0.5～1.0g肌肉注射，經用3次復能劑無效，則停用復能劑。長托寧組，根據病情輕度、中度、重度首次分別肌肉注射長托寧2mg、4mg及6mg。1小時后給予首劑的1/2，以盡快達到“長托寧”化。維持量1～2mg，每6～12小時1次。阿托品組，根據病情輕度、中度、重度分別靜脈注射1～2mg、5～10mg和10～20mg，分別于用藥后1小時、30分鐘、10～20分鐘追加劑量，達“阿托品化”后減量維持。
觀察指標：觀察兩組的治愈率、24小時癥狀緩解率、死亡率及不良反應發生率。治愈以臨床癥狀消失，膽堿酯酶活性達到50%～60%為標準。不良反應主要觀察患者是否出現小躁動，重度中毒后昏迷者結合高熱、皮膚潮紅、心動過速、瞳孔散大等征象作出判斷。
統計學分析：計量資料以（X±S）表示，組間比較采用t檢驗，計數資料的比較采用X2檢驗。
結 果
治療組37例中治愈35例，死亡2例，治愈率94.59%；對照組38例中治愈32例，死亡6例，治愈率84.21%。治療組與對照組比較，兩組有顯著差異（P＜0.05）。兩組用藥總量與治愈時間：試驗組輕、中、重度中毒患者的用藥總量、用藥次數及治愈時間與對照組比較，差異均有顯著性（P＜0.01），提示長托寧可縮短住院時間，減少患者醫療費用。治療組病人長托寧過量發生率5.41%，而對照組病人阿托品過量發生率36.84%，且治療組躁動、心動過速、尿潴留等不良反應明顯少于對照組，提示長托寧使用劑量較阿托品容易掌握，不良反應少，不易發生過量或中毒情況。見表1。
討 論
在中間綜合征（IMS）中，最具有臨床意義的為呼吸肌無力引起的呼吸衰竭?，F認為，IMS所致的遲發性呼吸衰竭是復能劑使用不足的結果，應用大劑量阿托品可能是導致IMS發生的主要原因，究其原因一是阿托品為非選擇性M膽堿能受體阻滯劑，其劑量過大可阻滯分布于神經元突觸前膜上的M2受體，通過負反饋調控乙酰膽堿（Ach）釋放，導致Ach釋放增多，產生一系列類似嚴重的有機磷農藥中毒的癥狀，常被誤認為有機磷農藥中毒加重或反跳，進而加大阿托品的用量，引起危及生命的惡性循環；二是阿托品對中樞神經受體無明顯作用，其作用時間也短。阿托品類藥物的治療作用在于它可以有效地同乙酰膽堿爭奪膽堿能受體，阻滯乙酰膽堿作用，對抗中毒癥狀及體征，但阿托品的不良反應及藥物耐受性個體差異較大，臨床治療劑量與中毒劑量接近，生物半衰期短，需頻繁反復重復給藥，而且阿托品對M1、M2、M3、M4等亞型無明顯選擇作用，應用后可導致心率明顯加速，此外，過量應用后負反饋調節作用也受到抑制和阻斷，造成神經末梢釋放乙酰膽堿（Ach）進一步增多，Ach不良反應加重，因此使用不當將發生阿托品中毒或死亡，阿托品并非治療急性有機磷中毒的理想藥物［2］。長托寧用于救治中毒時能較全面地對抗毒蕈堿（M）樣、煙堿（N）樣癥狀和中樞神經系統中毒癥狀，同時長托寧主要選擇性作用于M膽堿能受體亞型M1、M3，而對M2無明顯作用，其主要作用部位是腦、腺體和平滑肌，而對心臟或神經元突觸前膜M2受體無明顯作用［3］。所以能明顯減輕阿托品類抗膽堿藥物的不良反應。作為新型具有選擇性作用的抗膽堿藥，對中樞和外周神經均有較強的抗膽堿作用，其有效劑量小，作用時間長，能較好地對抗有機磷毒物引起的驚厥、中樞性呼吸衰竭及其他中毒癥狀。因此長托寧具有長效，抗中樞神經系統中毒癥狀的作用強，不良反應小，劑量容易掌握等優點，是治療有機磷殺蟲藥中毒較為理想的抗毒劑，在搶救急性有機磷農藥中毒中多方面療效均優于阿托品，尤其在救治急性有機磷中毒時應列為解毒的首選抗膽堿藥物，值得推廣。
參考文獻
1 黃韶清.現代急性中毒診斷治療學［M］.北京:人民軍醫出版社,2002:244-246.
密度計算范文6
評價醫院實驗室檢測結果的準確性和穩定性，需要進行精密度實驗，以確定檢測結果是否處于所控制的范圍內。通過計算精密度實驗批內、批間、天間以及總的變異系數，能夠反映實驗儀器精密度好壞。通過編寫SAS宏程序，可以應用SAS統計軟件直接輸出以上變異系數的統計報表。
【關鍵詞】 精密度實驗； 變異系數； 統計分析報表； SAS宏程序
1 精密度實驗
評價醫院實驗室檢測結果的準確性和穩定性，需要進行精密度評價實驗，以確定檢測結果是否處于所控制的范圍內。精密度實驗通常包括批內、批間以及日間重復實驗。對同一批次質控標本的重復測定，要求每天在不同時間點測定同一批次質控標本2次（2次測定間隔不得少于2小時），為批內重復實驗；每次測定均做不同批次質控標本雙份，為批間重復實驗；一般要求連續測定20天，為天間重復實驗，這是對檢測系統天間不精密度的觀察。
對精密度實驗結果進行統計分析，反映實驗儀器精密度好壞的指標是變異系數（CV）。CV越小精密度越好，反之則差，故也稱其為不精密度。通常按以下公式可以計算出批內、批間、天間和總CV，其中總CV最重要，它代表整個分析體系的可重復程度。
S批內=ni=1 2j=1 (Xij1-Xij2)24n
式中:S批內為批內標準差；n為實驗天數(n=20)；i為第i天(1～20)；j為1天內的批數(1或2)；xij1為第i天第j批的第1個結果；xij2為第i天第j批的第2個結果。
A=ni=1 （Xi1-Xi2)22n
式中: A為批間差異水平；Xi1為第i天第1批的結果均數；Xi2為第i天第2批的結果均數。
B=ni=1 （i-)2n-1
式中：B為天間差異水平；i為第i天的結果均數；為所有實驗結果均數。
S總=2B2+A2+S2批內2
式中：S總為總標準差。
CV總=S總/
式中：CV總為總變異系數；S總為總標準差；為所有實驗結果均數。
2 編寫SAS宏程序
為直接得到如表1所示統計分析報表，編寫以下SAS宏程序。數據集名為&database，統計變量為&var，其中第1批2次測定數據結果分別為&var.1和&var.2，第2批2次測定數據結果分別為&var.3和&var.4，輸出總變異系數的數據集名為&dataout。
表1 精密度試驗變異系數統計分析（略）
2.1 定義輸出表的格式
%macro tformat; /*定義宏，輸出統計報表的格式*/
proc format;
invalue g
1=20
2=40;
%mend tformat;
2.2 計算變異系數
調用proc univariate過程計算批內標準差s、批間差異水平a、天間差異水平b和所有實驗結果均數x，利用公式計算出總的變異系數CV。
%macro cv(database，var，dataout); /*定義sas宏程序cv*/
data data1;
set &database(keep=&var.1 &var.2 &var.3 &var.4);
d1=(&var.1-&var.2)**2+(&var.3-&var.4)**2;
proc univariate normal noprint;
var d1;
output out=d1 sum=sum n=n;
data s;
set d1;
s=sqrt(sum/(4*n)); /*取平方根值，得到批內標準差s*/
run;
data data2;
set &database(keep=&var.1 &var.2 &var.3 &var.4);
d2=((&var.1+&var.2)/2-(&var.3+&var.4)/2)**2;
proc univariate normal noprint;
var d2;
output out=d2 sum=sum n=n;
data a;
set d2;
a=sqrt(sum/(2*n)); /*取平方根值，得到批間差異水平a*/
run;
data data3;
set &database(keep=&var.1 &var.2 &var.3 &var.4);
d3=(&var.1+&var.2+&var.3+&var.4)/4;
proc univariate normal noprint;
var d3;
output out=b std=b mean=x; /*生成天間差異水平b和所有實驗結果均數x*/
run;
data cv;
merge s(keep=s) a(keep=a) b(keep=b x);
cv=sqrt((2*(b**2)+a**2+s**2)/2)/x;
run;
data &dataout;
set cv(keep=s a b cv) nobs=nobs; /*合并數據集，其中包含s，a，b*/
nu=nobs;
s=100*s; /*由于變異系數通常用百分數表示，因此，將所得到的值乘以100*/
a=100*a;
b=100*b;
cv=100*cv;
run;
proc datasets;
delete data1 data2 data3 d1 d2 s a b cv; /*刪除程序中生成的臨時數據集*/
quit;
%mend cv;
2.3 定義輸出結果的位置
定義宏FC，輸出批內標準差s、批間差異水平a、天間差異水平b和總的變異系數CV的位置。
%macro fc(invar，cvar，p);
if &invar then do;
if inds=1 then do;
row+&p;
put #row @4 "&cvar" @22 s 6.2 '%' @34 a 6.2 '%' @50 b 5.2 '%' @64 cv 5.2 '%'
#(row+1) @2 75*'-';
end;
if inds=1 then inds=0;
end;
%mend fc;
定義宏nullset，產生一個輸出表，集成已產生的批內標準差s、批間差異水平a、天間差異水平b和總的變異系數CV，并按定義排列。將輸出表存入d盤sas目錄下，文件名為&tab的文本文件，&tab為宏變量。
%macro nullset(data);
data _null_;
file "d:＼sas＼&tab..txt" print n=ps notitles header=head;
set &data;
inds+1;
col=input(g，g.);
%mend nullset;
2.4 運行宏程序
將以上SAS程序提交SAS系統運行，即可自動生成統計分析表1。其中數據集名為main，變量名分別為high、mid、low。
%let tab=表1; /*將宏變量&tab賦值為表1，即生成的文件名為：表1.txt*/
%tformat;
%cv(main，high，fhigh);
%cv(main，mid，fmid);
%cv(main，low，flow);
%nullset(fhigh(in=fhigh) fmid(in=fmid) flow(in=flow));
%fc(fhigh，全血高切粘度值，2);
%fc(fmid，全血中切粘度值，2);
%fc(flow，全血低切粘度值，2);
2.5 其他輔助程序
/*定義輸出表的表頭*/
return;
head:
put # 2 @10 "&tab 精密度試驗變異系數統計分析"
# 3 @2 75*'-'
# 4 @6 '檢測指標' @20 '批內變異系數' @34 '批間變異系數' @48 '天間變異系數' @62 '總變異系數'
# 5 @2 75*'-';
row=6;
return;
run;
/*將d:＼sas＼&tab..txt文件在PGM窗口輸出*/
%macro dminc( );
Dm"inc'd:＼sas＼&tab..txt'";
run;
%mend dminc;
%dminc;
3 討論
精密度實驗是醫院實驗室進行質量控制經常采用的方法，其數據統計分析較多采用Excel2000等軟件進行，對批內、批間變異系數計算比較方便容易，但對總變異系數的計算往往比較困難，而且常常需要人為轉抄為word文檔，容易出現錯誤。SAS統計分析軟件是當前國際上最流行、并具有權威性的統計分析軟件，目前在我國臨床藥物研究領域應用較為廣泛。我們通過編制SAS宏程序，直接由SAS系統計算得到總變異系數，并輸出簡明的統計分析報表，減少了人為轉抄產生的錯誤，保證結果的真實準確性。對于精密度實驗其他檢測指標的統計分析，只需要在SAS宏程序中對變量名進行相應的修改，就能夠方便地得到統計表，減少分析處理時間。
參考文獻
1 高慧璇，李貴斌，耿直，主編.SAS系統Base SAS軟件使用手冊.北京:中國統計出版社，2001.
