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热力学是对热、功、温度和能量之间关系的研究。热力学定律描述了一个系统中的能量如何变化，以及该系统是否能对其周围环境进行有用的工作。
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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Using T-ds Relationships
Finding the change in entropy associated with a process requires integration of an appropriate equation for $d S$. (I know you were hoping to avoid calculus, but here it is.) To perform the integration, you must know the kind of path the process takes. Common paths are isothermal, isobaric, isochoric, isenthalpic, isentropic, and adiabatic. I discuss these process paths in Chapter 2.
The path taken by a real process differs somewhat from these ideal-process, constant-property paths. In the section “Working with T-s Diagrams,” I show that the integration for an isothermal path is quite easy. When the temperature varies in a process, you need a mathematical relationship between the heat transfer $(\delta Q)$ and the temperature $(T)$ to perform the integration of $d S$. Two important relationships, known as the Gibbs equations, are used to define relationships between entropy, heat transfer, and temperature.
The energy equation developed in Chapter 5, written in differential form, gives a mathematical relationship between heat transfer $(\delta Q)$, internal energy $(d U)$, and work $(\delta W)$ for an internally reversible process as follows:
$$
\delta Q_{\text {rev }}=d U+\delta W_{\text {rev }}
$$
You get the first Gibbs equation by replacing $\delta Q_{\text {rev }}$ with $d U+\delta W_{\text {rev }}$ in the equation that defines entropy:
$$
d S=\left(\frac{\delta Q}{T}\right)_{\text {tim. Rer. }}
$$
The first Gibbs equation relates the change in entropy of a system (dS) to internal energy $(d U)$ and boundary work where $\delta W_{\mathrm{rev}}=P d V$, as follows:
$$
d S=\frac{d U}{T}+\frac{P d V}{T}
$$
Intemal energy is the energy in a material related to its molecular activity. I discuss internal energy in Chapter 2. Boundary work occurs when a boundary in a system moves, such as a piston moving in a cylinder (see Chapter 5).
The second Gibbs equation relates the entropy change of a system to enthalpy and flow work. Enthalpy $(H)$ is a property that combines internal energy $(U)$ plus the product of pressure and specific volume $(P V)$ as I discuss in Chapter 2. Flow work is associated with the work done by flowing fluids in a process, such as a turbine or a compressor in a gas turbine engine (see Chapter 5). The second Gibbs equation is written as follows:
$$
d S=\frac{d H}{T}-\frac{V d P}{T}
$$
I discuss how these relationships are used to calculate changes in entropy for several different thermodynamic systems in the following sections.
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Calculating Entropy Change
In this section, I discuss how to use and modify the two Gibbs equations from the preceding section to determine the entropy change for processes involving solids, liquids, gases, saturated liquid-vapor mixtures, and ideal gases. You can find the enthalpy change of a process by integrating either of the Gibbs equations between the initial and final states of a process.
To perform the integration of the Gibbs equations, you must know the relationship between internal energy or enthalpy and temperature for a substance. You must also know the relationship between the pressure, volume, and temperature of a substance to complete the integration. For an ideal gas, the ideal-gas law can be used. For other substances, you need to use tabulated data, which can be found in the appendix.
For pure substances
Entropy is a property, and you can find the value of entropy for a substance from thermodynamic tables just like any other property, such as internal energy or enthalpy. You need any two independent intensive properties – for example, temperature and pressure or internal energy and specific volumeto determine the value of entropy for a substance. Figure 83 shows you what I mean. You can find the entropy of several different substances from the thermodynamic property tables in the appendix. I discuss intensive properties in Chapter 2.
Although the third law of thermodynamics states the entropy of a substance is zero at absolute zero temperature, thermodynamic tables usually define entropy as being equal to zero at a more convenient reference temperature. This definition means that at temperatures below the reference temperature, entropy can have negative values. The reference temperature for water is 0.01 degree Celsius at the saturated liquid state. For refrigerant R-134a as a saturated liquid, the reference temperature is -40 degrees Celsius. The reference temperature for ideal gases is absolute zero temperature. Negative values for entropy aren’t significant, because only the change in entropy for a thermodynamic process is important. Check out the thermodynamic property tables in the appendix to see these reference values for yourself.
Figure $8-3$ shows that the entropy of a compressed liquid, $s(T, P)$, at temperature $T$ and pressure $P$, can be approximated by the entropy of the saturated liquid, $s,(T)$, at the given temperature $T: s(T, P)=s_f(T)$.
For example, you can look up the entropy of saturated liquid water at 10 megapascals pressure and 260 degrees Celsius in Table A- 2 of the appendix to find that it’s 2.870 kilojoules per kilogram-Kelvin. This calculation requires a bit of interpolation of the table. I show you how to interpolate tables in Chapter 3. Or, you can look up the entropy of saturated water at 260 degrees Celsius in Table A-3 of the appendix and find that it has a value of 2.884 kilojoules per kilogram-Kelvin. You can see that the entropy for the saturated liquid is not that different from the entropy of the compressed liquid at the same temperature, so it’s a reasonable approximation.
热力学代写
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Using T-ds Relationships
寻找与过程相关的熵的变化需要对$d S$的适当方程进行积分。(我知道你希望避免微积分，但这就是。)要执行集成，您必须知道流程所采用的路径类型。常见的路径有等温、等压、等时、等焓、等熵和绝热。我将在第2章中讨论这些过程路径。
一个真实过程所采取的路径与这些理想过程、恒定性质的路径有些不同。在“使用T-s图”一节中，我展示了等温路径的积分是非常简单的。当温度在一个过程中变化时，你需要一个传热$(\delta Q)$和温度$(T)$之间的数学关系来对$d S$进行积分。两个重要的关系式，被称为吉布斯方程，用来定义熵、传热和温度之间的关系。
第5章的能量方程以微分形式给出了一个内部可逆过程的传热$(\delta Q)$、内能$(d U)$和功$(\delta W)$之间的数学关系如下:
$$
\delta Q_{\text {rev }}=d U+\delta W_{\text {rev }}
$$
通过将定义熵的方程中的$\delta Q_{\text {rev }}$替换为$d U+\delta W_{\text {rev }}$，可以得到第一个吉布斯方程:
$$
d S=\left(\frac{\delta Q}{T}\right){\text {tim. Rer. }} $$ 第一个吉布斯方程将系统的熵变(dS)与热力学能$(d U)$和边界功($\delta W{\mathrm{rev}}=P d V$)联系起来，如下:
$$
d S=\frac{d U}{T}+\frac{P d V}{T}
$$
内能是物质中与其分子活性有关的能量。我将在第二章讨论热力学能。边界功发生在系统的边界运动时，例如活塞在气缸中运动(见第5章)。
第二个吉布斯方程把系统的熵变与焓和流动功联系起来。焓$(H)$是热力学能$(U)$加上压强和比容$(P V)$的乘积的一个性质，我在第二章讨论过。流动功与过程中流动流体所做的功有关，例如燃气涡轮发动机中的涡轮或压气机(见第5章)。第二个吉布斯方程如下:
$$
d S=\frac{d H}{T}-\frac{V d P}{T}
$$
在接下来的章节中，我将讨论如何使用这些关系来计算几种不同热力学系统的熵变。
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Calculating Entropy Change
在本节中，我将讨论如何使用和修改上一节中的两个吉布斯方程来确定涉及固体、液体、气体、饱和液体-蒸汽混合物和理想气体的过程的熵变。你可以通过对一个过程的初始状态和最终状态的吉布斯方程积分来求出过程的焓变。
要计算吉布斯方程的积分，你必须知道一种物质的热力学能或焓与温度之间的关系。你还必须知道一种物质的压力、体积和温度之间的关系，才能完成积分。对于理想气体，可以用理想气体定律。对于其他物质，您需要使用表格数据，可以在附录中找到。
对于纯物质
熵是一种性质，你可以从热力学表中找到一种物质的熵值，就像其他性质一样，比如热力学能或热力学焓。你需要任意两个独立的强度性质——例如，温度和压力或内能和比容——来确定物质的熵值。图83向您展示了我的意思。你可以从附录中的热力学性质表中找到几种不同物质的熵。我将在第二章讨论密集性质。
虽然热力学第三定律指出物质的熵在绝对零度时为零，但热力学表通常将熵定义为在更方便的参考温度下等于零。这个定义意味着在低于参考温度的温度下，熵可以是负值。水在饱和液态时的参考温度是0.01摄氏度。制冷剂R-134a为饱和液体时，参考温度为-40℃。理想气体的参考温度是绝对零度。熵的负值并不重要，因为只有热力学过程的熵变才是重要的。查看附录中的热力学属性表，以查看这些参考值。
图8-3表明，在温度$T$和压力$P$下，压缩液体$s(T, P)$的熵可以近似为给定温度$T下饱和液体$s，(T)$的熵:s(T, P)=s_f(T)$。
例如，你可以在附录的表A- 2中查找在10兆帕斯卡压力和260摄氏度下饱和液态水的熵，发现它是2.870千焦耳每公斤开尔文。这种计算需要对表进行一些插值。我将在第3章中向您展示如何插入表。或者，你可以在附录的表a -3中查找260摄氏度饱和水的熵，发现它的值是2.884千焦耳每公斤开尔文。你可以看到饱和液体的熵和相同温度下压缩液体的熵并没有太大的不同，所以这是一个合理的近似。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
