1) Configurational entropy model
构象熵模型
2) conformational entropy
构象熵
1.
The conformational entropy S,the mean conformational energy and the mean number of state gauche (including g ++ and g +-) were calculated for a three-fold rotational isomeric state polymer chain model.
研究了三重旋转异构态近似模型的高分子链的构象熵S、平均构象能〈E〉、g态平均个数〈Wg〉之间的关系 ,发现构象熵S(以kB 为单位 )和 g态平均个数〈Wg〉之间存在关系 : S η=η 〈Wg〉 η ,参数 η( η =ε/(kBT) )是与温度T、g态构象能ε有关的量 。
2.
The conformational entropy S and mean number of state gauche (including g + and g -) are calculated for polymer chains self-avoiding walk (SAW) on a diamond lattice by using exact enumeration method.
计算了链长Ｎ为１０～１９的金刚石格点上自回避行走高分子链的构象熵Ｓ和平均ｇ态个数＜Ｗｇ＞。
3) conformation entropy theory
构象熵理论
1.
Based on the recent years' references, the effective medium theory, the conformation entropy theory and the dynamic bond percolation theory are introduced in detail and the applicability of these conduction mechanisms is also discussed.
主要讨论了复合固体聚合物电解质的导电增强机制,并结合近几年的相关文献,详细介绍了有效介质理论、构象熵理论和动态键合渗透理论3种具有代表性的导电理论,对其适用范围、优缺点等进行了评述。
4) configurational entropy
构型熵
1.
Temperature dependence of configurational entropy in amorphous polymer;
非晶聚合物构型熵的温度关系
2.
A study on the relationship between configurational entropy and stretched exponential function;
构型熵与弛豫函数相关性的研究
3.
In this theses,the author uses thermodynamice to study the relationship between the stereoisomer yield in Asymmetric synthesis of Amino acid and configurational entropy and temperature.
从热力学角度分析了氨基酸不对称化学合成中光学收率与构型熵及温度的关
5) entropy production model
熵增模型
1.
The minimum entropy production model of hydropower energy system and its solution;
水电能源系统最小熵增模型及其求解
6) entropy model
熵模型
1.
Fundamental peculiarities of the entropy model of energy processes in seismic areas;
震源区能量积累和释放过程的熵模型基本特征(英文)
2.
Evaluation and Application of Production Logistics Based on Entropy Models in Discrete Manufacturing Enterprise;
离散制造企业生产物流的熵模型评价及其应用
3.
A kind of entropy model for information fusion was proposed.
建立了一种用于信息融合的熵模型 ,依据融合的几个步骤即信息提取、关联与决策 ,描述了基于熵模型进行信息自适应融合的新方法·该方法可对从各对象源 (如传感器、数据库、知识库等 )中提取的特征属性信息进行模型化 ,对这些模型化的属性信息进行关联后 ,得到准确的决策·为了实现多对象源的信息融合 ,提出了EAA算法·该算法基于熵自适应聚集规则 ,通过缩减关联模型联合动作的复杂性来控制其收敛性·并通过应用实例 ,检验了这种方法的可行
补充资料：构象熵
分子式：
CAS号：
性质：度量分子链构象无序程度的热力学函数。对于由成千上万个C—C单键所组成的高分子链，每个单键围绕其相邻的单键做不同程度的内旋转，分子内原子在空间的排布方式随之不断地变更而取不同的构象。若以W表示高分子链在空间全部可取的构象数，则高分子链的构象熵S与W之间的关系服从玻尔兹曼公式：S=KlnW。这里K是玻尔兹曼常数。当高分子链取伸直形态时，构象只有一种，构象熵等于零。如果高分子链取蜷曲形态，则分子可取的构象数将很大。构象数越大，相应的构象熵就越大，分子链蜷曲越厉害。由熵增原理，孤立高分子链在没有外力作用下总是自发地采取卷曲形态，使构象熵趋于最大。这就是高分子链柔性的实质。
CAS号：
性质：度量分子链构象无序程度的热力学函数。对于由成千上万个C—C单键所组成的高分子链，每个单键围绕其相邻的单键做不同程度的内旋转，分子内原子在空间的排布方式随之不断地变更而取不同的构象。若以W表示高分子链在空间全部可取的构象数，则高分子链的构象熵S与W之间的关系服从玻尔兹曼公式：S=KlnW。这里K是玻尔兹曼常数。当高分子链取伸直形态时，构象只有一种，构象熵等于零。如果高分子链取蜷曲形态，则分子可取的构象数将很大。构象数越大，相应的构象熵就越大，分子链蜷曲越厉害。由熵增原理，孤立高分子链在没有外力作用下总是自发地采取卷曲形态，使构象熵趋于最大。这就是高分子链柔性的实质。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条