KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/知网大学生论文近来要写个论文，需要下载一些参考文献，但是在中国知网，万 方，维普等文献检索网站上只能查看论文摘要，无法下载全文，怎么 办呢，于是就开始了百度论文免费全文下载方法的艰苦历程，终于有 所收获，找到了一些方法，但是这些方法大部分都已经失效了，无法 使用。不过，最终还是让我找到了一个比较好的工具，通过这个工具 可以很方便的下载论文全文，解决了知网大学生论文的问题。下面就为大家介绍一下这个方法，亲测可用。其实也很简单首先，下载一个软件，软件地址：http://rj.baidu.com/soft/detail/39244.html或者：http://www.wenxianjiansuo.com/此软件为绿色软件，下载后不用安装，直接解压缩打开 文献检索浏 览器。KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/下图是软件界面：里面有大量的中英文数据库可供大家使用，下面以知网为例给 大家做个演示，其它数据库的使用方法与此类似，首先打开知网数据 库KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/选择一个入口KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/输入搜索词，搜索点击标题下载KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/是不是很简单啊， 知网大学生论文的问题是不是就这样很简单的解决 了啊？这个文献检索浏览器不仅有中国知网免费入口，还有万方，维普，龙 源，读秀等数据库的免费入口。那么问题来了，这个浏览器可以免费使用吗，答案是不能免费使用。不过注册费用很低，不过就是一瓶饮料钱，不过我认为和大家东奔西 走花费很大的精力自己去寻找这些免费入口比起来，简直是太划算 了。KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/好了， 下面大家可以测试检索一下下面这篇示例文章， 看看是否好用。伴随法在潮汐和海温数值计算中的应用研究--《中国科学院海洋研究 所》2001 年博士论文变分数据同化中的伴随法可实现数值模型与观测数据的拟合。 随 着物理海洋数值KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/计算和数值预报业务的不断发展，其具有广阔的应用前景。本文主要 研究关于伴随数据同化的有关理论及其在物理海洋数值模型中的应用。KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/本文介绍了变分伴随数据同化的基本原理， 从模型方程的连续和 离散形式出发讨论采用两种不同的方法推导伴随方程，一是拉格朗日乘子（Lagrange multiplier）法；KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/二是基于泛函的 Gateaux 微分概念的方法， 这里简称 Gateaux 微分法。 文中讨论了导出离散伴随模型方程和目标函数梯度的两种不同途径， 其中一种途径 是由连续的正模KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/型得到连续的伴随模型及连续的目标函数梯度表达式， 然后再对伴随 模型和目标函数梯度进行差分离散（简称“伴随的差分” ） ；另外一种途径是由离散的 正模型直接导出KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/离散的伴随模型及梯度表达式（简称“差分的伴随” ） 。目前尽管人们 比较一致的看法是应该采用后一种途径，即建立伴随模型系统应该采用“差分的伴 随” ，但对由这两KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/种途径建立的伴随系统的相互关系，人们探讨的并不多。本文利用了 简单的模型对该问题进行了研究。另外，对有关初始猜测和伴随优化系统的多解性问 题进行了探讨。KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/本文着重研究并实现了利用伴随法优化非线性潮汐模型的开边 界条件。其中采用的二维非线性浅水模型既考虑非线性底摩擦和侧向粘性涡动混合， 又 包括非线性平流KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/项；离散伴随模型的建立是基于 ADI 格式（不受 CFL 条件限制） ，改 善了变分伴随数据同化过程中涉及的计算量和计算存储问题， 使之减小若干倍 （约 5～ 7 倍） ，从而使KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/得模式适于业务化的需求，具有实用价值；同化过程中使用的观测数 据既包括常规验潮站水位观测资料，又包括 TOPEX/POSEIDON 卫星测高数据。实测 数据同化数值试KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/验表明，开边界条件的最优控制对数值计算结果有一定程度的改进。本文还探讨了将伴随法应用于海表面温度 （SST） 的数值预报中。 其中采用的 SSTKKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/数值预报模型是基于国家“七五”期间科技攻关项目《中国近海海表 面温度短期数值KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/摘 要 文中国科学院海洋研究所博士学位论KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/预报模式入文中利用船舶报 SST 观测数据进行伴随数据同化试验， 以优化初始场，其结果是比较满意的，表明变分数据同化对改进 SST 数值预报的效 果是比较明显的，KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/将伴随法引入中国海域 SST 数值预报业务化中是可行的。本文最后讨论了伴随数据同化中尚待深入研究的问题， 着重指出 了在物理海洋学KKME---专业医学搜索引擎 http://www.kkme.net/领域开展二阶伴随模型应用研究的内容和必要性。你的知网大学生论文的问题解决了吗？
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