有环图ksp算法

Ⅰ ksp的实施步骤

使用KSP方法进行知识规划时，具体包括如下六个步骤：
步骤1：确定业务环境与挑战(Specify the business context and challenges)
第一步首先选定需要分析的业务范围，明晰该业务背景、环境、战略及挑战等。KSP可以从组织不同的角度来切入，在实践操作中，我们可以选择公司、业务单元、部门、流程、产品，甚至实践社区等不同层面来产生知识的策略。
该步骤中，需要与公司高层进行充分地沟通，设定好业务环境的边界，同时为后面KPI的选择打好基础。需要说明的是，当一个组织整体战略不清晰的时候，后面的步骤很难操作。如果一个企业自己的方向还不够确定，其它的分析无疑是空中楼阁。这一步也可以与情景规划(Scenario Planning)的方法结合，以更好地理解组织未来的趋势及发展。
步骤2：识别知识领域(Identify Knowledge areas in context of case)
在解读组织业务环境的基础之上，充分了解组织的战略和业务运作模型，并据此来识别知识领域。所谓的知识领域（Knowledge Area）系指某专业领域内所有经验、理论、方法论的知识组群，它是能够让人们回答诸如我知道生产线如何工作、我知道如何达到欧洲销售的目标等问题的经验和Know-how。
在这一步骤，我们使用多种技术来识别知识领域，例如脑图、卡片分类、头脑风暴、分组技术等。
步骤3：确定关键绩效指标(Identify important KPI in the context of the business case)
这一步骤中需要识别相关的KPI。KPI与所选的分析角度及层面有关，建议使用组织正在采用的KPI。一般来说， KPI不要仅仅局限于财务指标上，可以参考类似平衡记分卡BSC或EFQM模型等。例如客户满意度、市场份额、品牌形象、新产品开发周期、员工满意度等。
该步骤中还需要收集当前KPI的真实数据及绩效，同时明确未来预期提升的目标。有时会将步骤3与步骤2综合起来考虑，迭代重复，以期达到最优。
步骤4：给知识领域打分(Score KAs in terms of current and future impact on KPI)
接着我们需要结合组织的KPI，找出其中最需要关注的知识领域。所以我们必须分析各个知识领域对企业当前的影响度是怎么样的，另外需要关注它们对企业未来的影响度是怎么样的。首先在时间坐标选择上要达成一致，未来是指1、2、3年后还是更长的时间。再根据二维分析矩阵找出关键的知识领域（如上图中的右上象限里筛选出的关键知识K1、K2及左上象限中的前瞻知识K3），这些知识领域既是对当前影响非常大，同时也是对未来影响非常大。所以是最需要关注的内容。
步骤5：知识状态PDC分析(Knowledge Areas are assessed in terms of PDC)
将选出的最需要关注的知识领域（例如上图中的关键知识K1、K2、K3）按照掌握度（Proficiency）、编码度（Codification）、扩散度（Diffusion）进行详细分析。我们要组织企业的中高管理层及骨干员工，一起通过研讨、问卷等形式对筛选的最需要关注的知识领域进行打分评估，看看企业目前各个关键知识的掌握度P、编码度C、扩散度D得分是多少，为了实现战略目标，这些关键知识未来需要的掌握度P、编码度C、扩散度D又分别是多少。
做完上述PCD的分析，我们就知道组织内这些知识领域的状况。我们可能发现有些重要知识的掌握度很低（例如K3知识），有些重要知识的扩散度很低（例如K2知识），有些重要知识的编码度很低（例如K1知识）。
步骤6：制定行动计划(Formulate KM action plan)
最后我们将根据上面分析的结果提出具体的建议行动(Action)。例如对于K3知识领域，我们是否期望未来要通过努力来提高其掌握度？目前K3掌握度的水平基本上为零，未来的期望要做到专家的级别。怎么才能实现这个跨越？于是我需要设计一些行动计划(Action)。例如可以通过引入外来空降兵的方式使得K3掌握度P值提升，也可以通过收购兼并某家公司的方式使得K3掌握度P值提升，也可以通过加强自身学习及研发创新方面的投入来提升K3掌握度P 值。对K3编码度C、扩散度D的分析同理可以进行。这样经过分析设计出来的行动计划才是有针对性的，才是实实在在的可以执行的。通过KSP，我们以知识的角度重新审视及诊断组织的发展战略，透过Workshop进行知识目录分析，协助研究企业内部的知识断层，并且建立了知识管理的行动方案。结果表明，制定的知识管理行动计划，许多其实正好是业务部门年度工作计划的一部分。殊路同归，这样就保证了知识管理与业务无间地融合在一起。
在此过程中，我们可以得到：
一份与组织有关的知识目录：Knowledge Portfolio
一份知识领域清单，透过KPI来评估这些知识对现在及未来的影响
透过三个面向来评估这些知识：掌握度、编码度、散播度
针对现况与理想进行差异分析：As-is、To-be
满足愿景与优先级的行动计划：Action Plan

Ⅱ 高中化学ksp计算 求详解

你的题目不全，步骤四是什么？按你的题意，我猜测大致是要沉淀含有铬离子和三价铁离子的溶液，保证两者都沉淀完全。
因为Fe(OH)3、Cr(OH)3结构相似，所以可以直接比较KSP大小决定谁更难溶
KSP[Fe(OH)3 ] 小于KSP[Cr(OH)3]，因此Fe(OH)3更难溶，将先沉淀，所以要保证两者都沉淀完全，应按KSP[Cr(OH)3 ]来计算

KSP[Cr(OH)3 ]= CCr3+ × ( COH - )3 = 6.3×10 -31
要让Cr(OH)3沉淀完全，即CCr3+浓度小于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 为什么滴定曲线中计算Ksp要用突变中点呢

突变中点意味着恰好完全反应。你算一下，25ml硝酸银时，二者恰好完全反应。此时溶液中存在氯化银沉淀，而澄清溶液就是氯化银的饱和溶液，此时银离子浓度等于氯离子浓度。可以根据图中银离子浓度计算Ksp. 其它的点银离子和氯离子浓度不等。
希望对你有帮助！

Ⅳ vc环境 最短路径算法

单源最短路径算法---Dijkstra算法
转自:http://space.flash8.net/space/html/07/14107_itemid_400760.html

算法介绍
Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发现的。算法解决的是有向图中最短路径问题。

举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离。 Dijkstra算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

Dijkstra 算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。 (u,v)表示从顶点u到v有路径相连。我们以E所有边的集合，而边的权重则由权重函数w: E → [0, ∞]定义。因此，w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负花费值(cost)。边的花费可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的花费值，就是该路径 上所有边的花费值总和。已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低花费路径(i.e. 最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。

算法描述
这个算法是通过为每个顶点v保留目前为止所找到的从s到v的最短路径来工作的。 初始时，源点s的路径长度值被赋为0（d[s]=0），同时把所有其他顶点的路径长度设为无穷大，即表示我们不知道任何通向这些顶点的路径（对于V中所有 顶点v除s外d[v]= ∞）。当算法结束时，d[v]中储存的便是从s到v的最短路径，或者如果路径不存在的话是无穷大。 Dijstra算法的基础操作是边的拓展：如果存在一条从u到v的边，那么从s到u的最短路径可以通过将边(u,v)添加到尾部来拓展一条从s到v的路 径。这条路径的长度是d[u]+w(u,v)。如果这个值比目前已知的d[v]的值要小，我们可以用新值来替代当前d[v]中的值。拓展边的操作一直执行 到所有的d[v]都代表从s到v最短路径的花费。这个算法经过组织因而当d[u]达到它最终的值的时候没条边(u,v)都只被拓展一次。

算法维护两个顶点集S和Q。集合S保留了我们已知的所有d[v]的值已经是最短路径的值顶点，而集合Q则保留其他所有顶点。集合S初始状态为空，而后每一步 都有一个顶点从Q移动到S。这个被选择的顶点是Q中拥有最小的d[u]值的顶点。当一个顶点u从Q中转移到了S中，算法对每条外接边(u,v)进行拓展。

伪码
在下面的算法中,u:=Extract_Min(Q)在在顶点集Q中搜索有最小的d[u]值的顶点u。这个顶点被从集合Q中删除并返回给用户。

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算法主体
u := Extract_Min(Q)
S := S union {u}
for each edge (u,v) outgoing from u
if d[v] > d[u] + w(u,v) // 拓展边(u,v)
d[v] := d[u] + w(u,v)
previous[v] := u
}

如果我们只对在s和t之间寻找一条最短路径的话，我们可以在第9行添加条件如果满足u=t的话终止程序。

现在我们可以通过迭代来回溯出s到t的最短路径

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

现在序列S就是从s到t的最短路径的顶点集.

时间复杂度
我们可以用大O符号将Dijkstra算法的运行时间表示为边数m和顶点数n的函数。

Dijkstra算法最简单的实现方法是用一个链表或者数组来存储所有顶点的集合Q,所以搜索Q中最小元素的运算(Extract-Min(Q))只需要线性搜索Q中的所有元素。这样的话算法的运行时间是O(n2)。

对 于边数少于n2稀疏图来说，我们可以用邻接表来更有效的实现Dijkstra算法。同时需要将一个二叉堆或者斐波纳契堆用作优先队列来寻找最小的顶点 (Extract-Min)。当用到二叉堆的时候，算法所需的时间为O((m+n)log n)，斐波纳契堆能稍微提高一些性能，让算法运行时间达到O(m + n log n)。

相关问题和算法
在Dijkstra 算法的基础上作一些改动，可以扩展其功能。例如，有时希望在求得最短路径的基础上再列出一些次短的路径。为此，可先在原图上计算出最短路径，然后从图中删 去该路径中的某一条边，在余下的子图中重新计算最短路径。对于原最短路径中的每一条边，均可求得一条删去该边后子图的最短路径，这些路径经排序后即为原图 的一系列次短路径。

OSPF（open shortest path first, 开放最短路径优先）算法是Dijkstra算法在网络路由中的一个具体实现。

与Dijkstra算法不同，Bellman-Ford算法可用于具有负花费边的图，只要图中不存在总花费为负值且从源点 s 可达的环路（如果有这样的环路，则最短路径不存在，因为沿环路循环多次即可无限制的降低总花费）。

与最短路径问题有关的一个问题是旅行商问题(traveling salesman problem)，它要求找出通过所有顶点恰好一次且最终回到源点的最短路径。该问题是NP难的；换言之，与最短路径问题不同，旅行商问题不太可能具有多项式时间算法。

如果有已知信息可用来估计某一点到目标点的距离，则可改用A*算法 ，以减小最短路径的搜索范围。

另外，用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”， 有时被简称作“路径算法”。 最常用的路径算法有：
Dijkstra算法
A*算法
SPFA算法
Bellman-Ford算法
Floyd-Warshall算法
Johnson算法
所谓单源最短路径问题是指：已知图G＝（V，E），我们希望找出从某给定的源结点S∈V到V中的每个结点的最短路径。
首先，我们可以发现有这样一个事实：如果P是G中从vs到vj的最短路，vi是P中的一个点，那么，从vs沿P到vi的路是从vs到vi的最短路。

Ⅳ 化学平衡常数(Kc、Kp、Ksp、Ka、Kb 、Kw)及其表达式

Kc是平衡浓度；Kp是平衡压强。这两个化学平衡常数是没有表达式的；
Ksp是沉淀溶解平衡常数，表达式即为等于离子浓度幂的乘积。例如Ksp(AgCl)=[Ag+][Cl-]
;
Ka是酸的电离平衡常数，表达式：Ka(HAc)=[H+][Ac-]/[HAc]
；
Kb是碱的电离平衡常数，表达式：Kb（OHAc）=[OH-]/[OHAc]；
Kw是水的离子积常数，表达式：Kw=[H+][OH-]
。
(5)有环图ksp算法扩展阅读：
在书写平衡常数表达式时，要注意以下问题：
1、在应用平衡常数表达式时，稀溶液中的水分子浓度可不写。
2、在反应中，固体的物质的量浓度对反应速率和平衡没有影响，所以就不用写固体的浓度。
3、化学平衡常数表达式与化学方程式的书写方法有关。同一个化学反响，因为书写的方法不同，各反响物、生成物的化学计量数不同，平衡常数就不同。可是这些平衡常数可以彼此换算。
4、平衡常数大，说明生成物的平衡浓度较大，反应物的平衡浓度相对较小，即表明反应进行得较完全。
5、一般认为K>10^5反应较完全（即不可逆反应），K<10^(-5)反应很难进行（即不反应）。
参考资料：网络—化学平衡常数

Ⅵ 高中化学ksp公式是什么

ksp计算公式为ksp=c(Am+)n*c(Bn-)m，式中的浓度都是平衡浓度。

ksp是沉淀平衡常数，简称溶度积，难溶电解质在水中会建立一种特殊的动态平衡。

溶度积是指难溶电解质尽管难溶，但还是有一部分阴阳离子进入溶液，同时进入溶液的阴阳离子又会在固体表面沉积下来，当这两个过程的速率相等时，难溶电解质的溶解就达到平衡状态，固体的量不再减少。

这样的平衡状态叫溶解平衡，其平衡常数叫溶度积常数（即沉淀平衡常数），简称溶度积（英语：solubility proct)。

溶度积规则

与离子积的关系

离子积IP(ion proct)：任一条件下离子浓度幂的乘积。Ksp表示难溶电解质的饱和溶液中离子浓度幂的乘积，仅是IP的一个特例。

数值分析

1、 IP=Ksp 表示溶液是饱和的。这时溶液中的沉淀与溶解达到动态平衡，既无沉淀析出又无沉淀溶解。

2.、IP<Ksp 表示溶液是不饱和的。溶液无沉淀析出，若加入难溶电解质，则会继续溶解。

3、 IP>Ksp 表示溶液为过饱和。溶液会有沉淀析出。

Ⅶ 什么是Ksp如何计算

Ksp沉淀平衡常数 （solubility proct constant）Ksp简称溶度积.难溶电解质在水中会建立一种特殊的动态平衡。难溶电解质尽管难溶，但还是有一部分阴阳离子进入溶液，同时进入溶液的阴阳离子又会在固体表面沉积下来。

当这两个过程的速率相等时，难溶电解质的溶解就达到平衡状态，固体的量不再减少。这样的平衡状态叫沉淀溶解平衡，其平衡常数叫溶度积。

Ksp(solubility proct)在一定温度下是个常数，它的大小反映了物质的溶解能力。对于相同数目离子组成的沉淀，溶度积越小越难溶。Ksp值只随温度的变化而变化，不随浓度增大而增大。

计算公式：Ksp(AmBn)＝[c(An＋)]m·[c(Bm－)]n，式中的浓度都是平衡浓度。

(7)有环图ksp算法扩展阅读

Ksp的相关应用：

判断在一定条件下沉淀能否生成或溶解：

1、Q>Ksp：溶液过饱和，有沉淀析出；

2、Q＝Ksp：溶液饱和，处于平衡状态；

3、Q<Ksp：溶液未饱和，无沉淀析出。

化合物溶解度关系：

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 化学中ksp和浓度有什么关系啊，例如ksp(RX)=1.8X10^-16,ksp(RY)=1.8x10^-16,ksp(R 2 Z)=1.8x10^-12 则难溶

饱和溶液中R+的浓度吗?Ksp(RX)=[R+][X-] 饱和溶液中R+的浓度=X-的浓度 所以R+的浓度为1.3*10^-8
其他两个也一样的算法
所以R2Z>RX=RY

Ⅸ 无向有环图怎样查找最小的最大距离

比较直观的办法是，从初始结点 S 开始，用深度优先的方法遍历图的结点，如果在这个过程中，你遇到了一个先前就已经发现过的结点（假定它叫 V），说明存在一个环。
如果你想输出这个环，那么就从 V 沿路返回，直到又遇到 V，途中经过的所有结点就组成了这个环。

Ⅹ 在原电池中如何用ksp算平衡常数

Kc是平衡浓度、Kp是平衡压强,这个指平衡时的状况,没有一般表达式
Ksp是沉淀溶解平衡常数,等于离子浓度幂的乘积,例如Ksp(AgCl)=[Ag+][Cl-]
Ksp[Fe(OH)3]=[Fe3+]*([OH-]^3)
Ka是酸的电离平衡常数Ka(HAc)=[H+][Ac-]/[HAc]
Kb是碱的电离平衡常数,算法与酸类似
Kw是水的离子积常数,Kw=[H+][OH-]
298K,101kPa条件下Kw=1.0*10^(-14)