有環圖ksp演算法

Ⅰ ksp的實施步驟

使用KSP方法進行知識規劃時，具體包括如下六個步驟：
步驟1：確定業務環境與挑戰(Specify the business context and challenges)
第一步首先選定需要分析的業務范圍，明晰該業務背景、環境、戰略及挑戰等。KSP可以從組織不同的角度來切入，在實踐操作中，我們可以選擇公司、業務單元、部門、流程、產品，甚至實踐社區等不同層面來產生知識的策略。
該步驟中，需要與公司高層進行充分地溝通，設定好業務環境的邊界，同時為後面KPI的選擇打好基礎。需要說明的是，當一個組織整體戰略不清晰的時候，後面的步驟很難操作。如果一個企業自己的方向還不夠確定，其它的分析無疑是空中樓閣。這一步也可以與情景規劃(Scenario Planning)的方法結合，以更好地理解組織未來的趨勢及發展。
步驟2：識別知識領域(Identify Knowledge areas in context of case)
在解讀組織業務環境的基礎之上，充分了解組織的戰略和業務運作模型，並據此來識別知識領域。所謂的知識領域（Knowledge Area）系指某專業領域內所有經驗、理論、方法論的知識組群，它是能夠讓人們回答諸如我知道生產線如何工作、我知道如何達到歐洲銷售的目標等問題的經驗和Know-how。
在這一步驟，我們使用多種技術來識別知識領域，例如腦圖、卡片分類、頭腦風暴、分組技術等。
步驟3：確定關鍵績效指標(Identify important KPI in the context of the business case)
這一步驟中需要識別相關的KPI。KPI與所選的分析角度及層面有關，建議使用組織正在採用的KPI。一般來說， KPI不要僅僅局限於財務指標上，可以參考類似平衡記分卡BSC或EFQM模型等。例如客戶滿意度、市場份額、品牌形象、新產品開發周期、員工滿意度等。
該步驟中還需要收集當前KPI的真實數據及績效，同時明確未來預期提升的目標。有時會將步驟3與步驟2綜合起來考慮，迭代重復，以期達到最優。
步驟4：給知識領域打分(Score KAs in terms of current and future impact on KPI)
接著我們需要結合組織的KPI，找出其中最需要關注的知識領域。所以我們必須分析各個知識領域對企業當前的影響度是怎麼樣的，另外需要關注它們對企業未來的影響度是怎麼樣的。首先在時間坐標選擇上要達成一致，未來是指1、2、3年後還是更長的時間。再根據二維分析矩陣找出關鍵的知識領域（如上圖中的右上象限里篩選出的關鍵知識K1、K2及左上象限中的前瞻知識K3），這些知識領域既是對當前影響非常大，同時也是對未來影響非常大。所以是最需要關注的內容。
步驟5：知識狀態PDC分析(Knowledge Areas are assessed in terms of PDC)
將選出的最需要關注的知識領域（例如上圖中的關鍵知識K1、K2、K3）按照掌握度（Proficiency）、編碼度（Codification）、擴散度（Diffusion）進行詳細分析。我們要組織企業的中高管理層及骨幹員工，一起通過研討、問卷等形式對篩選的最需要關注的知識領域進行打分評估，看看企業目前各個關鍵知識的掌握度P、編碼度C、擴散度D得分是多少，為了實現戰略目標，這些關鍵知識未來需要的掌握度P、編碼度C、擴散度D又分別是多少。
做完上述PCD的分析，我們就知道組織內這些知識領域的狀況。我們可能發現有些重要知識的掌握度很低（例如K3知識），有些重要知識的擴散度很低（例如K2知識），有些重要知識的編碼度很低（例如K1知識）。
步驟6：制定行動計劃(Formulate KM action plan)
最後我們將根據上面分析的結果提出具體的建議行動(Action)。例如對於K3知識領域，我們是否期望未來要通過努力來提高其掌握度？目前K3掌握度的水平基本上為零，未來的期望要做到專家的級別。怎麼才能實現這個跨越？於是我需要設計一些行動計劃(Action)。例如可以通過引入外來空降兵的方式使得K3掌握度P值提升，也可以通過收購兼並某家公司的方式使得K3掌握度P值提升，也可以通過加強自身學習及研發創新方面的投入來提升K3掌握度P 值。對K3編碼度C、擴散度D的分析同理可以進行。這樣經過分析設計出來的行動計劃才是有針對性的，才是實實在在的可以執行的。通過KSP，我們以知識的角度重新審視及診斷組織的發展戰略，透過Workshop進行知識目錄分析，協助研究企業內部的知識斷層，並且建立了知識管理的行動方案。結果表明，制定的知識管理行動計劃，許多其實正好是業務部門年度工作計劃的一部分。殊路同歸，這樣就保證了知識管理與業務無間地融合在一起。
在此過程中，我們可以得到：
一份與組織有關的知識目錄：Knowledge Portfolio
一份知識領域清單，透過KPI來評估這些知識對現在及未來的影響
透過三個面向來評估這些知識：掌握度、編碼度、散播度
針對現況與理想進行差異分析：As-is、To-be
滿足願景與優先順序的行動計劃：Action Plan

Ⅱ 高中化學ksp計算 求詳解

你的題目不全，步驟四是什麼？按你的題意，我猜測大致是要沉澱含有鉻離子和三價鐵離子的溶液，保證兩者都沉澱完全。
因為Fe(OH)3、Cr(OH)3結構相似，所以可以直接比較KSP大小決定誰更難溶
KSP[Fe(OH)3 ] 小於KSP[Cr(OH)3]，因此Fe(OH)3更難溶，將先沉澱，所以要保證兩者都沉澱完全，應按KSP[Cr(OH)3 ]來計算

KSP[Cr(OH)3 ]= CCr3+ × ( COH - )3 = 6.3×10 -31
要讓Cr(OH)3沉澱完全，即CCr3+濃度小於10 -5
所以
( COH - )3 = 6.3×10 -31/10 -5

pOH = - lg COH- = - lg[( COH - )3]1/3
= - 1/3 lg( COH - )3 = -1/3 lg（6.3×10 -31/10 -5）
= -1/3 [lg6.3×10 -31 - lg10 -5]
= -1/3 × [－30.2+5] = 8.4

pH = 14 - pOH = 5.6

Ⅲ 為什麼滴定曲線中計算Ksp要用突變中點呢

突變中點意味著恰好完全反應。你算一下，25ml硝酸銀時，二者恰好完全反應。此時溶液中存在氯化銀沉澱，而澄清溶液就是氯化銀的飽和溶液，此時銀離子濃度等於氯離子濃度。可以根據圖中銀離子濃度計算Ksp. 其它的點銀離子和氯離子濃度不等。
希望對你有幫助！

Ⅳ vc環境 最短路徑演算法

單源最短路徑演算法---Dijkstra演算法
轉自:http://space.flash8.net/space/html/07/14107_itemid_400760.html

演算法介紹
Dijkstra演算法是由荷蘭計算機科學家艾茲格·迪科斯徹發現的。演算法解決的是有向圖中最短路徑問題。

舉例來說，如果圖中的頂點表示城市，而邊上的權重表示著城市間開車行經的距離。 Dijkstra演算法可以用來找到兩個城市之間的最短路徑。

Dijkstra 演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G，以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。 (u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數w: E → [0, ∞]定義。因此，w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負花費值(cost)。邊的花費可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的花費值，就是該路徑 上所有邊的花費值總和。已知有V中有頂點s及t，Dijkstra演算法可以找到s到t的最低花費路徑(i.e. 最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。

演算法描述
這個演算法是通過為每個頂點v保留目前為止所找到的從s到v的最短路徑來工作的。 初始時，源點s的路徑長度值被賦為0（d[s]=0），同時把所有其他頂點的路徑長度設為無窮大，即表示我們不知道任何通向這些頂點的路徑（對於V中所有 頂點v除s外d[v]= ∞）。當演算法結束時，d[v]中儲存的便是從s到v的最短路徑，或者如果路徑不存在的話是無窮大。 Dijstra演算法的基礎操作是邊的拓展：如果存在一條從u到v的邊，那麼從s到u的最短路徑可以通過將邊(u,v)添加到尾部來拓展一條從s到v的路 徑。這條路徑的長度是d[u]+w(u,v)。如果這個值比目前已知的d[v]的值要小，我們可以用新值來替代當前d[v]中的值。拓展邊的操作一直執行 到所有的d[v]都代表從s到v最短路徑的花費。這個演算法經過組織因而當d[u]達到它最終的值的時候沒條邊(u,v)都只被拓展一次。

演算法維護兩個頂點集S和Q。集合S保留了我們已知的所有d[v]的值已經是最短路徑的值頂點，而集合Q則保留其他所有頂點。集合S初始狀態為空，而後每一步 都有一個頂點從Q移動到S。這個被選擇的頂點是Q中擁有最小的d[u]值的頂點。當一個頂點u從Q中轉移到了S中，演算法對每條外接邊(u,v)進行拓展。

偽碼
在下面的演算法中,u:=Extract_Min(Q)在在頂點集Q中搜索有最小的d[u]值的頂點u。這個頂點被從集合Q中刪除並返回給用戶。

function Dijkstra(G, w, s)

// 初始化
for each vertex v in V[G] {
d[v] := infinity
previous[v] := undefined
d[s] := 0
}

S := empty set
Q := set of all vertices

while Q is not an empty set { // Dijstra演算法主體
u := Extract_Min(Q)
S := S union {u}
for each edge (u,v) outgoing from u
if d[v] > d[u] + w(u,v) // 拓展邊(u,v)
d[v] := d[u] + w(u,v)
previous[v] := u
}

如果我們只對在s和t之間尋找一條最短路徑的話，我們可以在第9行添加條件如果滿足u=t的話終止程序。

現在我們可以通過迭代來回溯出s到t的最短路徑

1 S := empty sequence
2 u := t
3 while defined u
4 insert u to the beginning of S
5 u := previous[u]

現在序列S就是從s到t的最短路徑的頂點集.

時間復雜度
我們可以用大O符號將Dijkstra演算法的運行時間表示為邊數m和頂點數n的函數。

Dijkstra演算法最簡單的實現方法是用一個鏈表或者數組來存儲所有頂點的集合Q,所以搜索Q中最小元素的運算(Extract-Min(Q))只需要線性搜索Q中的所有元素。這樣的話演算法的運行時間是O(n2)。

對 於邊數少於n2稀疏圖來說，我們可以用鄰接表來更有效的實現Dijkstra演算法。同時需要將一個二叉堆或者斐波納契堆用作優先隊列來尋找最小的頂點 (Extract-Min)。當用到二叉堆的時候，演算法所需的時間為O((m+n)log n)，斐波納契堆能稍微提高一些性能，讓演算法運行時間達到O(m + n log n)。

相關問題和演算法
在Dijkstra 演算法的基礎上作一些改動，可以擴展其功能。例如，有時希望在求得最短路徑的基礎上再列出一些次短的路徑。為此，可先在原圖上計算出最短路徑，然後從圖中刪 去該路徑中的某一條邊，在餘下的子圖中重新計算最短路徑。對於原最短路徑中的每一條邊，均可求得一條刪去該邊後子圖的最短路徑，這些路徑經排序後即為原圖 的一系列次短路徑。

OSPF（open shortest path first, 開放最短路徑優先）演算法是Dijkstra演算法在網路路由中的一個具體實現。

與Dijkstra演算法不同，Bellman-Ford演算法可用於具有負花費邊的圖，只要圖中不存在總花費為負值且從源點 s 可達的環路（如果有這樣的環路，則最短路徑不存在，因為沿環路循環多次即可無限制的降低總花費）。

與最短路徑問題有關的一個問題是旅行商問題(traveling salesman problem)，它要求找出通過所有頂點恰好一次且最終回到源點的最短路徑。該問題是NP難的；換言之，與最短路徑問題不同，旅行商問題不太可能具有多項式時間演算法。

如果有已知信息可用來估計某一點到目標點的距離，則可改用A*演算法 ，以減小最短路徑的搜索范圍。

另外，用於解決最短路徑問題的演算法被稱做「最短路徑演算法」， 有時被簡稱作「路徑演算法」。 最常用的路徑演算法有：
Dijkstra演算法
A*演算法
SPFA演算法
Bellman-Ford演算法
Floyd-Warshall演算法
Johnson演算法
所謂單源最短路徑問題是指：已知圖G＝（V，E），我們希望找出從某給定的源結點S∈V到V中的每個結點的最短路徑。
首先，我們可以發現有這樣一個事實：如果P是G中從vs到vj的最短路，vi是P中的一個點，那麼，從vs沿P到vi的路是從vs到vi的最短路。

Ⅳ 化學平衡常數(Kc、Kp、Ksp、Ka、Kb 、Kw)及其表達式

Kc是平衡濃度；Kp是平衡壓強。這兩個化學平衡常數是沒有表達式的；
Ksp是沉澱溶解平衡常數，表達式即為等於離子濃度冪的乘積。例如Ksp(AgCl)=[Ag+][Cl-]
;
Ka是酸的電離平衡常數，表達式：Ka(HAc)=[H+][Ac-]/[HAc]
；
Kb是鹼的電離平衡常數，表達式：Kb（OHAc）=[OH-]/[OHAc]；
Kw是水的離子積常數，表達式：Kw=[H+][OH-]
。
(5)有環圖ksp演算法擴展閱讀：
在書寫平衡常數表達式時，要注意以下問題：
1、在應用平衡常數表達式時，稀溶液中的水分子濃度可不寫。
2、在反應中，固體的物質的量濃度對反應速率和平衡沒有影響，所以就不用寫固體的濃度。
3、化學平衡常數表達式與化學方程式的書寫方法有關。同一個化學反響，因為書寫的方法不同，各反響物、生成物的化學計量數不同，平衡常數就不同。可是這些平衡常數可以彼此換算。
4、平衡常數大，說明生成物的平衡濃度較大，反應物的平衡濃度相對較小，即表明反應進行得較完全。
5、一般認為K>10^5反應較完全（即不可逆反應），K<10^(-5)反應很難進行（即不反應）。
參考資料：網路—化學平衡常數

Ⅵ 高中化學ksp公式是什麼

ksp計算公式為ksp=c(Am+)n*c(Bn-)m，式中的濃度都是平衡濃度。

ksp是沉澱平衡常數，簡稱溶度積，難溶電解質在水中會建立一種特殊的動態平衡。

溶度積是指難溶電解質盡管難溶，但還是有一部分陰陽離子進入溶液，同時進入溶液的陰陽離子又會在固體表面沉積下來，當這兩個過程的速率相等時，難溶電解質的溶解就達到平衡狀態，固體的量不再減少。

這樣的平衡狀態叫溶解平衡，其平衡常數叫溶度積常數（即沉澱平衡常數），簡稱溶度積（英語：solubility proct)。

溶度積規則

與離子積的關系

離子積IP(ion proct)：任一條件下離子濃度冪的乘積。Ksp表示難溶電解質的飽和溶液中離子濃度冪的乘積，僅是IP的一個特例。

數值分析

1、 IP=Ksp 表示溶液是飽和的。這時溶液中的沉澱與溶解達到動態平衡，既無沉澱析出又無沉澱溶解。

2.、IP<Ksp 表示溶液是不飽和的。溶液無沉澱析出，若加入難溶電解質，則會繼續溶解。

3、 IP>Ksp 表示溶液為過飽和。溶液會有沉澱析出。

Ⅶ 什麼是Ksp如何計算

Ksp沉澱平衡常數 （solubility proct constant）Ksp簡稱溶度積.難溶電解質在水中會建立一種特殊的動態平衡。難溶電解質盡管難溶，但還是有一部分陰陽離子進入溶液，同時進入溶液的陰陽離子又會在固體表面沉積下來。

當這兩個過程的速率相等時，難溶電解質的溶解就達到平衡狀態，固體的量不再減少。這樣的平衡狀態叫沉澱溶解平衡，其平衡常數叫溶度積。

Ksp(solubility proct)在一定溫度下是個常數，它的大小反映了物質的溶解能力。對於相同數目離子組成的沉澱，溶度積越小越難溶。Ksp值只隨溫度的變化而變化，不隨濃度增大而增大。

計算公式：Ksp(AmBn)＝[c(An＋)]m·[c(Bm－)]n，式中的濃度都是平衡濃度。

(7)有環圖ksp演算法擴展閱讀

Ksp的相關應用：

判斷在一定條件下沉澱能否生成或溶解：

1、Q>Ksp：溶液過飽和，有沉澱析出；

2、Q＝Ksp：溶液飽和，處於平衡狀態；

3、Q<Ksp：溶液未飽和，無沉澱析出。

化合物溶解度關系：

1、AB型化合物 s2=Ksp；

2、AB2型化合物 s3=Ksp/4；

3、AB3型化合物 s4=Ksp/27。

Ⅷ 化學中ksp和濃度有什麼關系啊，例如ksp(RX)=1.8X10^-16,ksp(RY)=1.8x10^-16,ksp(R 2 Z)=1.8x10^-12 則難溶

飽和溶液中R+的濃度嗎?Ksp(RX)=[R+][X-] 飽和溶液中R+的濃度=X-的濃度 所以R+的濃度為1.3*10^-8
其他兩個也一樣的演算法
所以R2Z>RX=RY

Ⅸ 無向有環圖怎樣查找最小的最大距離

比較直觀的辦法是，從初始結點 S 開始，用深度優先的方法遍歷圖的結點，如果在這個過程中，你遇到了一個先前就已經發現過的結點（假定它叫 V），說明存在一個環。
如果你想輸出這個環，那麼就從 V 沿路返回，直到又遇到 V，途中經過的所有結點就組成了這個環。

Ⅹ 在原電池中如何用ksp算平衡常數

Kc是平衡濃度、Kp是平衡壓強,這個指平衡時的狀況,沒有一般表達式
Ksp是沉澱溶解平衡常數,等於離子濃度冪的乘積,例如Ksp(AgCl)=[Ag+][Cl-]
Ksp[Fe(OH)3]=[Fe3+]*([OH-]^3)
Ka是酸的電離平衡常數Ka(HAc)=[H+][Ac-]/[HAc]
Kb是鹼的電離平衡常數,演算法與酸類似
Kw是水的離子積常數,Kw=[H+][OH-]
298K,101kPa條件下Kw=1.0*10^(-14)