DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 被试判断主人公发生积极/消极行为的反应时 首先对反应时的数据进行重复测量方差分析发现，行为类型主效应显著，F (1，151) = 8.05，p < 0.01，η 2 = 0.05。被试判断主人公发生消极行为的反应时比判断主人公发生积极行为的反应时要长。这表明被试在对一个人贴上“消极”标签时更为慎重，需要更长的时间进行衡量，见表1。 主人公性别和行为类型之间存在交互作用，F(1，151) = 10.68，p < 0.01，η 2 = 0.07。简单效应检验发现，被试判断男性发生消极行为的反应时比判断男性发生积极行为的反应时更长，表明被试对男性贴上消极标签时更为谨慎；面孔吸引力和行为类型之间存在交互作用，F(1，151) = 5.25，p < 0.05，η 2 = 0.03。简单效应检验发现，被试判断低吸引力主人公发生消极行为的反应时比判断低吸引力主人公发生积极行为所用时间要长，这与之前的“丑即恶”观念不同，被试将低吸引力与消极两个特质相连接所需时间更长。 3.2. 被试预测主人公发生积极/消极行为的概率 对被试预测行为发生的概率进行重复测量方差分析发现，面孔吸引力主效应显著，F (1，151) = 17.93，p < 0.001，η 2 = 0.11。道德行为类型主效应显著，F (1，151) = 18.62，p < 0.001，η 2 = 0.11。主人公性别主效应显著，F (1，151) = 17.00，p < 0.001，η 2 = 0.10，见表2。 主人公性别与面孔吸引力交互作用显著，F(1，151) = 11.88，p < 0.01，η 2 = 0.07。简单效应检验发现被试对男性高吸引力主人公的评分比对男性低吸引力主人公的评分高；主人公性别与行为类型之间交互作用显著，F(1，151) = 49.47，p < 0.001，η 2 = 0.25。简单效应检验发现，被试认为女性发生积极行为的概率比发生消极行为的概率要高，存在着女性更为善良的性别偏好；面孔吸引力与行为类型之间交互作用显著，F(1，151) = 47.31，p < 0.001，η 2 = 0.24。简单效应检验发现，被试认为高吸引力的主人公发生积极行为的概率比高吸引力的主人公发生消极行为的概率要高，出现了“美即善”的面孔偏好。 主人公性别、行为类型和被试性别之间交互作用显著，F(1，150) = 5.41，p < 0.05，η 2 = 0.04。进一步检验发现，男性认为异性发生积极行为的可能性(M 男女积极 = 4.65，SD = 0.72)显著高于女性认为同性发生积极行为的可能性(M 女女积极 = 4.65，SD = 0.75)；主人公性别、面孔吸引力和行为类型之间交互作用显著，F(1，150) = 39.14，p < 0.001，η 2 = 0.21。进一步检验发现，被试认为高吸引力的女性做出积极行为的可能性(M 女高积极 = 4.65，SD = 0.79)比低吸引力的女性做出积极行为的可能性(M 女低积极 = 4.08，SD = 0.82)要大。 3.3. 外显道德判断任务数据分析 对问卷数据进行卡方检验，结果发现无论从被试总体、还是分别从男生、女生来看，品质组的人数都显著高于外貌组。这说明在完成外显的道德判断任务时，个体并不认为面孔吸引力与道德品质之间有直接的联系，相反在对他人进行道德判断时，更加重视道德品质的重要性，见表3。 Table 1 Descriptive statistical table of reaction time (M ± SD 被试性别 男 女 主人公性别 男 3691.23 ± 1247.46 3688.66 ± 1379.31 女 3271.92 ± 1306.04 3616.99 ± 1332.94 面孔吸引力 高 3741.60 ± 1330.20 3639.94 ± 1397.18 低 3671.55 ± 1211.94 3665.71 ± 1343.22 行为类型 积极 3635.47 ± 1245.52 3536.48 ± 1148.51 消极 3777.68 ± 1297.09 3769.17 ± 1590.42 表1. 反应时的描述性统计表(M ± SD) Table 2 Descriptive statistical table of probability (M ± SD 被试性别 男 女 主人公性别 男 4.17 ± 0.39 4.12 ± 0.47 女 4.02 ± 0.42 4.03 ± 0.43 面孔吸引力 高 4.15 ± 0.42 4.17 ± 0.47 低 4.05 ± 0.44 3.98 ± 0.45 行为类型 积极 4.24 ± 0.56 4.28 ± 0.65 消极 3.95 ± 0.62 3.88 ± 0.68 表2. 概率的描述性统计表(M ± SD) Table 3 Analysis of the difference between the appearance group and the quality grou 外貌组 品质组 χ 2 总体 6 (3.9%) 147 (96.1%) 129.94*** 男生 3 (3.8%) 76 (96.2%) 67.46*** 女生 3 (4%) 71 (96%) 62.49*** 表3. 外貌组和品质组的差异分析 注： *** p < 0.001。
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生道德判断中存在内隐面孔刻板效应，但外显行为表现并不明显 研究发现，大学生道德判断中存在内隐的面孔刻板效应，这与之前的研究结果一致(Dion， Berscheid， & Walster， 1972；汝涛涛等，2015)。但外显行为表现并不明显，个体认为自己是根据他人的道德品质和人格特点做出判断的，是表里如一的。这一研究结果表明道德判断中的面孔刻板效应是内隐的。在日常的社会交往中，我们往往会根据一个人的外表来推断他的内在品质、脾性等，更多的以第一印象为主。当有了更深层次的交往之后，认知他人时就会拥有更多的加工材料，转而用更高级的思维过程来进行道德判断。 研究者认为这种内隐和外显的不一致可以用道德的双加工过程理论解释，该理论认为道德判断有两个加工系统，一个是情绪加工，另一个是认知加工。一般情况下，二者会协同完成道德判断。但当面对诸如道德两难的问题时，二者就会产生矛盾，而情绪加工由于加工速度快的原因，会主导道德判断，从而导致个体在进行内隐和外显道德判断任务时出现刻板效应不一致的现象(Rhodes， 2006；谢熹瑶，罗跃嘉，2009)。 4.2. 美即善，但丑不一定恶 研究发现了美即善，即面孔吸引力较高的个体更容易被认为发生积极行为的可能性更高，但关于“丑即恶”本研究得出了不同的结论，反应时的实验结果表明被试判断低吸引力主人公发生消极行为比判断低吸引力主人公发生积极行为所用时间要长，换句话说在内隐道德判断任务中，被试并不像预想中那样将低吸引力与消极行为连接较快，反而需要更长的时间，这与之前的研究结果不同(汝涛涛等，2015；华春，2012)。 吸引力判断的进化论解释认为人类的容貌和体貌特征是物种适应环境的结果。在不同的自然场景和社会状态下有着不同的判断标准，这种标准是动态变化的(陈欣，2008)。现今人类的生活环境与原始社会的生存环境有很大区别，相应的就具有与当代社会现状相匹配的判断标准。随着时代的发展，信息的传播和有关部门的宣传，在全社会中形成了较为正向的社会环境。大学生作为社会中更有活力，更具包容性的群体，在对道德行为进行判断时，更容易克服刻板印象，从而做出更理性的判断。 4.3. 大学生道德判断中面孔刻板效应存在性别差异 此外，本研究也发现被试认为女性发生积极行为的可能性显著高于发生消极行为的可能性，出现了女性更为善良的性别偏好，这与之前的研究结果一致(汝涛涛等，2015)。这与东方传统文化有关，女性更容易被认为温柔，善良等，她们更容易做出亲社会行为，从而出现了这样的性别偏好。反应时的研究结果表明被试对他人贴上消极标签时较为谨慎，需要更长的时间考量，这与之前的研究结果一致(汝涛涛等，2015)。同时发现被试对男性贴上消极标签所需时间较长，这一点在以后的研究中有待进一步探讨。在对概率进行数据分析时发现，男性认为异性发生积极行为的可能性显著高于女性认为同性发生积极行为的可能性。从进化心理学角度来看，“同性相斥，异性相吸”是自然法则，显然与同性相比，异性之间更容易产生积极的评价。同时也证明大学生道德判断中面孔刻板效应存在性别差异。
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user: 5. 小结与展望 善恶、美丑以及二者之间的关系是心理学研究领域的重点，也是人们在生活中不可或缺的社会活动。在众多研究者的努力之下，该领域已经形成了较为系统的研究体系。同时，随着认知神经科学的发展，也使研究者有了不同的研究方法和思路。但是有关道德判断和面孔刻板效应的研究仍然较少，并未形成一个完整的研究范式，缺乏统一性。本研究受实验技术和材料的影响，只分析了静态面孔，在未来的研究中可将实验材料延伸至动态面孔。同时还可以扩大研究范围，如从学历，职业，婚姻状况等方面探讨道德判断中的面孔刻板效应，对社会群体各个阶层的分析有助于完整、系统的了解该方向的发展趋势，更加贴合我国的社会环境。
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user: 摘 要 目的：探讨大学生内外控风格与恋爱满意度的关系。方法：随机选取正在恋爱的在校本科生343名，使用内控性、有势力的他人及机遇量表(IPC)和亲密关系满意度量表(QRI)对内外控风格和恋爱满意度进行评估。结果：QRI得分在恋人所在地、年级、恋爱时长上均存在显著差异；多元内控性进入恋爱满意度的回归方程。结论：内控性较强的大学生有更高的恋爱满意度。 关键词 :大学生，内外控，恋爱关系满意度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 心理控制源这一概念最早是由Rotter等人提出的(Rotter， Chance， & Phares， 1972)，用来描述个体对自身所处某一情境或事件的归因方式，同时也是一种人格特质，可分为内控性和外控性。内控性的人将行为和事件的结果归因于自己的努力和能力，内控性风格占主导的个体在面对学习、工作中出现的难题会尽全力发挥自己的才能，以求通过自己的努力取得成功。而外控性的人会将行为或事件的结果归因于他人的帮助和运气，过分强调外部环境的重要性。之后，Levenson发展了控制源的概念(Levenson， 1981)，将外控性细分为有势力的他人和机遇，即外控性的个体倾向于相信行为的结果受他人或者运气影响。相关研究表明，内控性与自信(车丽萍，2007)、生命意义感(谭亚菲，2013)呈正相关，内控性风格的个体生命意义感高于外控性风格的个体；而外控性与焦虑、抑郁、压力等负面情绪有关(郭庆科，1999；Gore，2016)。 恋爱是同性或异性之间互相爱慕的行为，是发展成为婚姻关系的必经阶段。恋爱关系存在于青少年和成年群体中，尤其在大学生群体中的恋爱关系十分普遍。学生时代的爱情通常被看做是浪漫美好的，但每个人在恋爱过程中体验到的感受是不同的，这种对自己恋爱关系的感知、评价以及在恋爱关系中体验到的关于愉悦、满意和幸福的主观感受程度就是恋爱关系满意度(谢佳佳，2013)。已有的研究表明，共情(王中杰，2017)、安全感(张晓霞，2017)、幽默风格(石向实，吴钟芳，2011)、攻击性(Bookwala， 1994)等都会影响个体的恋爱关系满意度，宜人性和责任感等积极的人格特质与恋爱关系满意度呈正相关，神经质与恋爱满意度呈负相关(Schaffhuser， 2014)。 目前较少有研究探讨大学生群体中内外控人格特质与恋爱满意度之间的关系。为此，我们从内控性、外控型人格特质角度出发，探讨其对恋爱满意度的影响。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 随机选取郑州某高校在校本科生作为调查对象，共发放问卷589份，回收有效问卷571份，有效率为96.9%。剔除尚未确立恋爱关系的228名大学生，正在恋爱的大学生有343名。其中男生140名(40.8%)，女生202名(58.9%)，数据缺失1名(0.3%)。年龄在18~24岁之间。大一年级137名(39.9%)，大二年级78名(22.7%)，大三年级90名(26.2%)，大四年级38名(11.1%)。与恋人同城221名(64.4%)，异地122名(35.6%)。年龄在18~24岁之间。 2.2. 研究工具 2.2.1. 内控性、有势力的他人及机遇量表(IPC) (汪向东，1999) 该量表用于测量个体的内外控风格，共24道题，包括内控性、有势力的他人及机遇三个分量表。各分量表采用7点计分，评分从−3 (很不同意)到+3 (很同意)，计算总分时加上24分以抵消负分。先前的研究证明了该量表具有较好的信效度，三个分量表的信度系数分别为0.64、0.77、0.78。 2.2.2. 亲密关系满意度量表(Quality of Relationship Index， QRI) (单志芳，2014) 该量表用于测量个体当前恋爱关系满意度，共有6个项目，采用1 (完全不赞同)——7 (完全赞同)7点评分，总分范围从6到42分，分数越高表示个体对当前亲密关系的满意度越高。该问卷的信度和效度都达到测量学标准，内部一致性系数为0.916，校标效度介于0.40~0.70之间，Cronbach’s α系数为0.88。 2.3. 统计分析 使用SPSS21.0软件。采用独立样本t检验和单因素方差分析比较不同人口学特征大学生的IPC和QRI得分；采用积差相关和回归分析探讨大学生内外控风格和恋爱满意度之间的相关性。P < 0.05时差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 不同人口学特征大学生的各量表得分比较 根据表1，男大学生在有势力的他人(P)得分上高于女大学生[(20.4 ± 7.6) vs. (18.4 ± 7.2)；P < 0.05]。同城恋人QRI得分显著高于异地恋人[(33.2 ± 7.2) vs. (30.6 ± 9.1)；P < 0.01]。但男大学生和女大学生的QRI得分差异无统计学意义。 不同年级、恋爱时长的大学生QRI得分差异具有统计学意义。大一年级的恋爱满意度(30.4 ± 8.7)最低，大三年级的恋爱满意度(34.5 ± 6.5)最高；恋爱时长为3~6个月的恋爱满意度(29.0 ± 8.7)最低，恋爱时长 > 3年的恋爱满意度(33.5 ± 8.9)最高。进一步两两比较分析显示，大三年级学生在QRI得分上显著高于其他年级学生；恋爱时长 > 3年的大学生QRI得分显著高于其他恋爱时长的大学生。结果如表2所示。 Table 1 Comparison of IPC and QRI scores among college students with different gender and location (M ± SD 项目 内控性 有势力的他人 机遇 QRI 男(140) 28.8 ± 6.8 20.4 ± 7.6 19.8 ± 6.4 32.9 ± 8.6 女(202) 29.5 ± 5.6 18.4 ± 7.2 19.6 ± 6.0 31.9 ± 7.6 t值 −0.98 2.37 0.28 1.17 P值 0.327 0.018 0.778 0.241 是否同城 是(221) 29.2 ± 5.6 19.2 ± 7.5 19.8 ± 6.0 33.2 ± 7.2 否(122) 29.2 ± 7.1 19.4 ± 7.3 19.5 ± 6.3 30.6 ± 9.1 t值 0.06 −0.29 0.52 3.00 P值 0.953 0.775 0.601 0.003 表1. 不同性别、恋人所在地的大学生IPC、QRI得分比较(M ± SD) 注：IPC，内外控量表；QRI，恋爱关系满意度量表。 Table 2 Comparison of IPC and QRI scores among college students of different grades and love duration (M ± SD 项目 内控性 有势力的他人 机遇 QRI 年级 大一① 28.8 ± 6.2 19.0 ± 7.4 20.3 ± 6.4 30.4 ± 8.7 大二② 28.9 ± 4.9 20.5 ± 7.0 20.9 ± 5.8 32.8 ± 7.5 大三③ 30.8 ± 6.3 19.0 ± 7.5 18.4 ± 5.7 34.5 ± 6.5 大四④ 27.7 ± 7.3 18.2 ± 8.1 18.3 ± 6.5 32.9 ± 8.4 F值 3.06 1.02 3.46 5.14 p值 0.028 0.383 0.017 0.002 两两比较(P < 0.01) ① < ③， ② < ③， ④ < ③ 恋爱时长 <3个月① 29.3 ± 5.1 19.8 ± 7.7 20.9 ± 5.6 31.1 ± 8.2 3~6个月② 29.1 ± 6.1 20.6 ± 7.5 21.0 ± 6.4 29.0 ± 8.7 6月~1年③ 28.3 ± 6.7 19.4 ± 8.0 19.2 ± 6.5 33.1 ± 7.5 1~3年④ 29.4 ± 5.2 19.4 ± 6.8 19.6 ± 5.7 33.3 ± 7.0 >3年⑤ 29.7 ± 8.5 16.8 ± 7.4 17.9 ± 6.6 33.5 ± 8.9 F值 0.45 1.95 2.38 3.60 p值 0.772 0.102 0.052 0.007 两两比较(P < 0.01) ② < ③， ② < ④， ② < ⑤ 表2. 不同年级、恋爱时长的大学生IPC、QRI得分比较(M ± SD) 注：IPC，内外控量表；QRI，恋爱关系满意度量表。 3.2. 内外控风格与恋爱满意度的关系 内控性(I)维度得分与恋爱满意度(QRI)得分呈正相关(r = 0.328， P < 0.01)。结果如表3所示。 3.3. 恋爱满意度对内外控风格的回归分析 以内控性(I)维度得分为自变量，恋爱满意度(QRI)得分为因变量进行回归分析。结果如表4所示，内控性风格对恋爱满意度有显著的正向预测作用，可解释10.7%的变异。
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user: 4. 讨论 研究发现，不同人口学特征在内外控风格和恋爱满意度方面存在一定差异。恋爱满意度不存在显著的性别差异；同城恋人的恋爱满意度高于异地恋人，这与郭瑾的研究一致(郭瑾，2017)。可能是因为，同城恋人有更多的见面机会，情感交流更加方便，恋爱双方在生活和学习方面可以给予对方更多的支持和陪伴，进而会体验到更高的恋爱满意度。而异地恋人聚少离多，恋人双方相处机会少，久而久之就会产生孤独等情绪，恋爱满意度也就较低。 恋爱时长与恋爱满意度的关系表明，恋爱时长为3~6个月的大学生恋爱满意度最低，大于三年的大学生恋爱满意度最高，总体呈现出恋爱满意度随恋爱时长增加而增长的趋势，这与国内外以往的研究结果一致(王中杰，赵山明，2017；Eidelson，1980)。这是因为，随着恋爱时长的增加，恋爱双方相处增多，更了解对方的脾气秉性、生活习惯，在面对矛盾和摩擦时，能体谅对方的情感变化，更能有效的解决问 Table 3 Correlation analysis of internal and external control style and love satisfaction (r 变量 内控性 有势力的他人 机遇 内控性 有势力的他人 0.006 机遇 0.039 0.640 ** QRI得分 0.328 ** −0.101 −0.088 表3. 内外控风格与恋爱满意度的相关分析(r) 注：IPC，内外控量表；QRI，恋爱关系满意度量表； * P < 0.05； ** P < 0.01。 Table 4 Regression analysis of internal and external control style and love satisfactio 因变量 自变量 R 2 β t 恋爱满意度 内控性 0.107 0.328 6.406 ** 表4. 内外控风格与恋爱满意度的回归分析 注：P < 0.01。 题；且随着交往时间的增加，感情中的不确定因素在不断减少，恋爱关系更稳定，恋爱满意度因此较高。研究年级与恋爱满意度的关系发现，大三年级的恋爱满意度显著高于其他年级，但其他年级之间恋爱满意度的差异并不显著。大一大二通常处于恋爱初期，且很多学生为初恋，他们需要时间适应这种恋爱关系，所以体验到的恋爱满意度低于高年级学生；另外，对于不同年级的大学生来说，面临的学业压力是不同的，高年级的学生有着更大的学业压力，大三是一个关键期，此时恋爱满意度最高；但大四年级的学生就要面临着考研、就业的抉择和毕业之后可能与恋人各奔前程的考验，因而恋爱满意度低。 内外控风格与恋爱满意度的相关分析结果显示，内控性与恋爱满意度之间存在显著的正相关，进一步回归分析发现，内控性可以正向预测恋爱满意度，内控性高的个体在恋爱过程中会体验到更高的满意度。内控性风格的人在与恋爱对象交往中表现的更加积极，主动，正性情绪较多，能自由灵活的处理各种生活事件，因此他们会与恋人保持一种和谐稳定的恋爱关系，恋爱满意度也较高。 综上，本研究探讨了部分人口学变量、内外控与恋爱满意度的关系，验证了原有假设，对研究大学生恋爱问题有借鉴意义，但是也存在一些局限。首先，没有研究与内外控联系密切的自尊、宜人性等其他人格特质的影响；第二，该研究主要在异性恋群体中进行，同性恋群体中是否会得到同样的结果还不得而知；第三，由于选取的样本数量较少，样本的代表性和研究结果的可推广性还需得到进一步检验。未来的研究可以进一步探讨内外控风格与恋爱满意度之间是否存在一个中介变量或调节变量。
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user: 摘 要 为鼓励我国志愿服务事业蓬勃发展，促进志愿服务事业规模不断壮大，团北京市委、市志愿服务联合会2017年继续开展《北京市小微志愿服务项目支持计划》。该计划通过资金支持、专业培训等方式促进申报项目的发展和完善。本研究以益行志愿服务队申报的手牵手大学生支教小微项目为例，运用文献研究法、实地调查法、深入访谈法等多种科学调查方法，在获取相关资料和阅读相关阅读文献以后，结和益行手牵手项目发展的全过程，探究在北京市《小微志愿服务项目支持计划》的政策支持下，该项目发展的优势以及发展过程中面临的困难。 关键词 :小微计划，“手牵手”项目，大学生支教 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 如今，大学生志愿者在青年志愿者当中已经是一股不可忽视的力量。我国大学生志愿者支教的开始，可以追溯到上个世纪九十年代开展的大中专学生志愿者暑期“三下乡”的文化活动和农村扫盲活动。而在2005年，“三支一扶”政策的提出标志着大学生支教得到了政府的认可和支持。大学生支教有利于加强学生的社会经验，给受援地区和学生带来先进的思想，而且缓解了师资力量紧缺的形式，甚至有利于社会思想道德价值的正确导向。 大学生的日常生活中，支教活动已经成为了最常见的公益项目之一。这些支教活动主要依托于学校社团和社会组织，而其中大部分的常态运行支教项目都是由小微型志愿服务组织发起的，但由于资金少、规模小、知名度低等问题，发展受到了极大阻碍。为了扶持基层志愿组织，北京市推出了“小微项目”，“小微项目”全称“北京市小微志愿服务项目支持计划”，是为了推动北京市志愿服务项目创新、支持民间志愿服务组织发展，自2014年起，团北京市委、市志愿服务联合会启动的。通过资金支持、培训指导、督导评估、推荐申请政府购买社会服务项目等方式全方位扶持入选项目。 在北京市，小微型大学生支教组织为了进一步发展，参加“小微项目”是一个提升自身能力、提高志愿专业度以及提高知名度的方式，但是由于这个项目比较新，相关的研究很少，所以人们对它的认识非常不足。因此，以一个实例为出发点，详细探讨“小微项目”的具体运作过程、特点以及存在的问题和缺失是非常必要的。
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user: 2. 国内研究现状 目前，有关大学生支教的研究大多集中在假期的短期支教，就志愿行为本身探讨支教的动机、现状分析以及如何建立长效机制。 支教的动机方面，王瑞等认为大学生支教的动机分为“利他”和“利己”两个部分，并且认为“利他”的动机成分要高于“利己”性动机成分 [ 1 ] 。而邓清华提出大学生参与志愿支教的动机一方面是道德理想，就是明知道志愿服务是一种没有收益但有利于他人和社会的奉献性活动，仍然选择继续下去，另一方面是组织的推动，是为了传播正确的社会道德规范和公共信号，在外部施加压力促使支教的发展 [ 2 ] 。在组织方面，大学生参与支教活动主要依赖于三种组织：各级团组织、高校社团以及民间非营利组织 [ 3 ] 。我们应该意识到组织在志愿活动中的重要性，对于大学生这一特殊群体更发挥着主导作用，研究显示随着市场经济体制的发展，大学生志愿服务未来的发展方向是社会化的组织方式，所以政府应该将志愿服务逐步向社会团体转移，使其社会化、规范化、制度化，而政府也确实正在扶持社会组织方面努力 [ 4 ] 。 对于现在大学生支教的现状，学者们普遍认为支教大学生数量逐年增加，且支教呈规模化、组织化的趋势，但同时存在很多问题，廖文东认为存在教育制度不合理和支教机制不完善等问题 [ 5 ] ，孙山指出目前大学生支教活动现状上呈现出普遍十分盲目的特性，缺乏必要的科学计划和理论指导 [ 6 ] 。王薛元认为支教组织管理机制不完善 [ 7 ] 。林丽以一个学校社团为例，探讨了基层组织存在多方面的问题，包括支教次数少并且缺乏持续性、支教活动信息获取渠道有限、支教人员选拔机制不健全，缺少带支教人员的系统培训、教授过程存在问题以及缺少课程的后续联系等 [ 8 ] 。支教存在的问题直接影响到支教项目是否能够长效发展 [ 9 ] 。罗婧就支教项目的长效发展进行研究，认为主要有几个方面的影响因素，即资金支持、需求联系、培训投入以及社会资本，她认为具有稳定的专项经费支持与长期合作的受援学校，对于支教项目提升其在潜在志愿者群体中的影响力具有决定性作用，并且打造“品牌”志愿项目对项目的持续性也非常重要 [ 10 ] 。 国内对于大学生长期支教活动研究较少，多为短期支教 [ 11 ] [ 12 ] 。朱佳卉认为短期支教具有时间短、灵活性和自由度大的优点，但同时存在支教活动对原有教学体系产生冲击等问题 [ 11 ] ，张健认为短期支教存在效果不明显、支教行为缺乏目的性、志愿者难以适应当地环境、志愿者期待过高等问题 [ 13 ] 。本文的目的是弥补在长期支教研究中的不足，挑选“小微项目”作为依据，一方面由于“小微项目”是支持小微型大学生支教组织，使其运行常态的项目，并促使支教活动长期有效发展。另一方面“小微项目”要想成为一个有效过程，必须基于对长期支教的具体性研究，掌握大学生支教现实的状况和影响其长效发展的因素等关键性问题，才能够达到更好的帮扶效果。
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user: 3. 调查基本情况 本次调查由小组成员组织，于2017年11月4日周六进行，调查的对象为益行志愿服务队“手牵手”公益项目，调查的项目点是大兴区清源街道社会组织发展服务基地。该支教点是组织在大兴区团区委的支持下建立的，受到小微计划的扶持。由于这是一个小微项目，整体规模较小，参与的志愿者老师及学生数量较少，在进行访谈时我们覆盖了所有参与者。表1是我们为了解该项目而访谈的对象。 3.1. 调查内容 本次调查的内容是益行志愿服务队“手牵手”项目的整体状况，访谈的主体有三类，包括益行志愿服务队的创始人兼负责人、大学生支教志愿者以及接受支教的学生。针对这三类主体，制定了不同的访谈提纲。 3.2. 调查结果与分析 1) 组织及项目基本情况介绍 Table 1 Interview object tabl 对象 负责人 志愿者老师 学生 数量(单位：人) 1 3 5 表1. 访谈对象表 益行志愿服务队，成立于2016年12月，是由个人发起并成立的一个志愿团体。团队包含15个管理人员和1000多个注册成员，截止到2017年9月已有800余志愿者参加过我们组织的志愿服务活动，其中包括北京市的小学生(家庭)、大学生(含学校社团)和社会爱心人士(含公司)。 “手牵手”项目截止到申请小微项目之前已经在开展，但由于在长期运营的过程中，出现了资金不足和专业化程度较低等困难，于是申报了2017北京市小微志愿服务项目支持计划，希望能够解决这两方面的困难，从而使项目更好地开展下去。目前的志愿者主要来自于北京外国语大学、中国农业大学和北京石油化工学院。益行志愿服务队目前已经开设了3个支教地点，分别是位于长子营镇、青云店镇、大兴区清源街道社会组织发展服务基地(以下简称黄村)。其中黄村支教点的建立受到了大兴团区委和小微计划的扶持，支教点每周六周日开课，给孩子们温习课内知识，预习将要学习的内容，制定合理的学习计划，并且带孩子们做游戏，学中有玩，玩中有学。考虑到孩子们的心理健康问题，益行志愿服务队还找到以为心理专家免费为孩子们进行心理辅导。 为了做好支教项目，益行团队特地成立了支教项目部，选拔出固定的4个支教小领队，轮流负责，做到互相接洽后统一调配志愿者老师资源，统一管理学生成绩和学习计划，并将每次支教的课程讲义，学生作业存档，以便于将爱的火炬传给后人。 2) 服务对象的筛选 政府提供了大兴区388户困难家庭的信息，以这个为标准，益行志愿服务队加入到大兴区生活困难家庭青少年帮扶工作行列中，将帮扶对象的教育辅导需求与大学生志愿支教的需求相融合，以困境青少年帮扶为主线，以各镇、街道团(工)委、爱心组织的活动中心为基点，多点一线，创新大兴区青少年精准帮扶工作新模式。 3.3. 小微计划支持的成效 1) 组织管理更加高效 小微计划致力于支持民间基层公益组织的发展，引导组织向专业化方向发展，在组织管理方面给予一系列指导。在组织沟通方面，由于益行志愿服务队的所有成员均有正式工作，在益行的工作是兼职，所以就存在很多沟通不到位的地方。针对这种情况，他们单独建立了一个参与支教项目人员的群，益行志愿服务队内部的工作人员都是没有职位高低之分的，所以有任何问题可以直接在群内发表意见和看法。各个组织申报小微计划的项目，需要有正式的申报书和策划书。为了申报成功，他们需要按照小微计划的要求来完成申请书和策划，这在一定程度上提升了组织撰写申请书和策划书的能力，也提升了其规范性。为了提升项目负责人的领导力，小微计划聘请了各个方面的专家开办讲座，讲座的内容包含如何提升组织的专业化、提升自身的领导力，还囊括了对于当前相关法律和政策解读，为组织的进一步发展指明方向。 2) 财务运营更加规范 小微计划为组织所申报的项目提供资金支持，但对于如何报账以及组织的财务运营有着严格的标准。这些都是非常细节但很重要的东西，但是一些基层志愿组织并不注意，导致财务状况并不明晰，若因此种原因产生了经济纠纷，那么对于基层志愿组织来说就是致命的打击。益行志愿服务队加入小微计划以后，对于开发票的格式及标准、报销程序和流程以及组织账本的记录能力方面相比之前都有较大改善。 3) 提升知名度 参加小微计划的项目必须在全北京市进行评选，这对基层志愿组织来说是一个相对较大的平台，在评选中能够脱颖而出的组织及项目自然受到社会各界的关注，这对组织是能力一种认可，提升其知名度，获得更多关注的同时，组织可以获取更多相关的资源，如来自社会人士或企业的资金捐助、物资支持等，为组织更长远的生存和发展奠定基础。 4) 志愿者管理的改善 志愿者普遍认为在小微计划的扶持下，志愿者的权益更有所保障，项目运行得更加规范，志愿服务的专业化程度有所提升。在大兴区团区委的支持与帮助下，益行志愿服务队的支教项目有了固定的教学和用餐地点。志愿者在开展志愿服务之前，需要向益行志愿服务队上报手机号、身份证号、银行卡号等个人信息，志愿北京会为参与的项目的志愿者购买保险，保障志愿者的人身安全。 5) 支教专业化程度提高 对于支教的讲义质量，项目领队也会有严格的把控，需要提前发给领队审核，不合格的需要修改，如果修改后仍不合格是不允许在课堂中使用的。在开展支教活动的过程中，每位老师需要针对自己负责的孩子需要制定针对性的学习帮扶计划，上课的节奏也需要按照这个计划来进行。领队会观察每个大学生支教老师在支教过程中的表现，根据其负责与否来决定下一次是否让其继续参与支教，结束以后，领队还会和支教老师进行谈话，询问今天教的是谁，教授的内容、授课的效果等，再根据孩子们对于支教老师的反馈决定是否还有机会继续参加该项目的支教。这在一定程度上，会激励大学生支教老师提高责任意识，改善支教活动的质量。 6) 学生的满意度提升 学生对整个项目及支教老师的好感度逐渐上升。学生们可以通过大学生支教老师那里，获取更多的知识和了解新鲜的事物，更新自己陈旧的认知，而不是局限于课本的学习。同时，学生们也更喜欢大学生新颖的教学方法，认为这样自己学习知识能够更加快速和更易于接受。再者，因为支教老师为自己量身打造了学习计划，自己学习有困难的科目或者知识点能够查缺补漏，提升成绩。 3.4. 项目持续发展存在的问题 1) 志愿者数量不足 目前“手牵手”项目面临的最大的问题还是志愿者老师的数量不足。益行“手牵手”项目希望能够做到一对一针对性、持续性的支教，这样对孩子的学习更有帮助，孩子不用频繁适应更换老师，而支教老师对于自己负责孩子的学习状况及需要采用的授课或辅导方法也十分清楚，不需要再一次耗费时间去重复做。但因为支教的地点过于偏远，又没有交通补贴，只提供一顿午饭，很多大学生就无法坚持做下去，所以目前最大的困难就是需要吸纳更多的大学生志愿者参与“手牵手”项目。 2) 资金支持不够充分 尽管益行手牵手项目成功入选北京市小微项目支持计划，有了一定的资金支持，但从项目整体运作的情况来看，目前小微计划给予的资金支持仍然不够充分。项目的主要开支包括志愿者的保险、管理成本等，也正是因为资金较少，无法给予志愿者补贴，不利于吸引更多志愿者前来参与本项目。
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user: 4. 总结 此次调查借助实地调查和访问调查，深入了解了益行支教“手牵手”项目从其前期申报小微项目到长期运营的组织情况，为大学生支教项目的活动开展提供了很多宝贵的经验。 益行支教作为一个民间公益组织，借助小微项目的扶持，提升了其知名度，并得到组织管理上的指导和改进，使得“手牵手”项目的开展更为顺利。项目申报过程又促使该项目在组织结构和规划上更为完备，有利于项目的开展和实施。志愿活动的开展虽然伴随着公益，但也需要一些必要的资金投入。小微项目为益行支教活动提供了一份资金支持，还带去了财务运营方面的程序和标准。这是一个支教活动在政策引导下的外在改进。 在“手牵手”项目实施中，支教活动的对象和志愿者均感受得到项目的内在提升。系统规范的运行结构，专业用心的志愿服务，让学生们感受到项目带来的切切实实的帮助和益处。一对一的学习体验，量身打造的学习计划，能够帮助每一个学生在此次支教活动中有所收获。而项目的规范给参与其中、奉献和努力的志愿者们带来了值得称道的活动体验。对参与支教活动的老师们的人身安全保障，支教活动开展的财物支持，活动程序的规范严谨，让志愿者们切切实实的感受到项目规范化带来的良好的支教授课体验。而针对志愿者授课内容的审核和改进意见，无疑是对志愿者支教能力专业化的进一步提升。这些小微项目带来的内在改变，对支教活动的可持续发展产生深远影响。 小微项目给益行支教活动带来的内在和外在的全面变化将为大学生支教活动开展提供更多有益的模式探索，为小而优的支教活动开展提供了更多可能的组织形式。 组织上的完善不能完全掩盖活动开展过程中存在的问题。作为小微支教项目，参与支教活动的老师人数少，限制了支教活动的进一步开展和完善。教师资源缺乏带来的一系列问题以及其中原因也是值得深入探究，从而发掘支教活动进一步开展的主观动力。 支教活动的开展绝不仅仅凭借一颗热忱的心奋然的投入。它需要对组织活动形式的不断探索，寻求真正对学生有利，开展顺畅，持续有效的组织方式。希望此小微项目的调查研究能为大学生支教活动提供一些有益的启示。
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user: 摘 要 星系的光度在Z > 0.0041全电磁波段普适光滑函数，在Z-logL图中存在近似等光度，近似等光度分析验证了当星系的光度是定值时，计算定值光度与距离(或与红移)无关；当某定值光度超过一定距离时无法观测到，在均匀宇宙极弱引力效应下，是暗物质存在条件之一。统计分析验证下可知，只凭logL λ 1 -logL λ 2 图不能了解点集紧致或疏散于对角线上，线性统计数字直观地了解logL λ 1 -logL λ 2 图的点集紧致或疏散于对角线上的特性。星系的电磁波在宇宙中长距离传播中受极弱引力效应，波长缩短exp(Z/2)倍，光度必须增加exp(Z/2)倍，比前述2种数据分析验证，星系的近似等光度和logL λ 1 -logL λ 2 线性关系分析更精确。补充了星系集群主要以星系长城局域的例子。 关键词 :红移光度图，L-L图线性统计，等光度样品统计方差，新引力宇宙度规，星系长城局域 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 星系的光度距离和光度图，具体是logL-logd L 图，简称dZL图。红移和光度图，为Z-logL图，简称为ZL图。光度在Z > 0.0041全电磁波段都适用。dZL图在所有文献中不存在。ZL图文献中虽有，但不是全部红移的图，或Z < 1，或红移某段局域图，已在文献 [ 1 ] 介绍上述2种图主要内容。下面由新引力宇宙度规推导出的系列方程对上述ZL图进一步的分析。推导的源方程，参阅文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。上述介绍的图的点坐标都是在曲线簇上，过logL轴上作垂线，为等光度直线，至少有1个以上的点坐标相交，当n个点在等光度直线上时，这时星系发出电磁波各波段的通量密度与对应红移都与宇宙基本均匀极弱引力效应密切相关。现有文献的ZL图也有上述等光度直线上多个点相交，因标准宇宙学的光度方程(即光度距离或经典距离)在定义域非光滑函数，或者在变量红移分段才普适；新引力宇宙度规推导出的光度方程在定义域是光滑函数，即在红移Z > 0.0041全普适。这是两者最根本的区别。标准宇宙学的等光度直线上多个点相交，因前述原因现有文献没有分析。logL λ 1 -logL λ 2 图在文献中都以图出现，极少用线性统计分析，原因是Z > 0.0041标准宇宙学的光度方程非光滑函数。现在不凭logL λ 1 -logL λ 2 图可以用线性统计分析更清晰，数值上直观地了解logL λ 1 -logL λ 2 图的点集紧致或疏散于对角线上的特性。下面理论分析是借鉴了标准宇宙学和史瓦西度规的分析方法，但比标准宇宙学的分析更深入更细致，是宇宙观测基础数据理论分析必知基础，比文献 [ 1 ] 光度分析更进一步。补充星系集群主要以星系长城局域或星系纤维柱为主要特征的例子。
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user: 2. 基础方程的列出 宇宙视界恆量 r s = 200 亿 I . y = 6 . 1 3 1 2   G p c = 1 . 8 9 2 × 1 0 2 6   m ，是教材中最大的哈勃常量。 星系所测的视星等m或通量密度S与红移Z计算的光度，很多近似相等值，由方程(6a)后方程导出，并略去常量，那么必有 ν S ( c h Z − 1 ) = ν n S n ( c h Z n − 1 ) .(1) 上式中下标 n = 1 ， 2 ， ⋯ ； ν n 对应S n 的频率，Z n 为定值，左边为任选定常量，n对应S的频率，则 S n = ν S ( c h Z − 1 ) ν n ( c h Z n − 1 ) . (2) 或 Z n = a r c h [ ν S ( c h Z − 1 ) ν n S n + 1 ] . (3) 星系经典距离是 r = 200 ( 1 − e − Z ) ，单位：亿光年。 (4) 电磁波在宇宙中传播时间 t = 200 Z ，单位：亿年。 (5) 红外光度方程是 L μ m = 4 π d L 2 ( c / λ μ m ) ( 10 − 32 S μ m ) ，其中 d L 2 = 2 r s 2 ( c h Z − 1 ) 。 (6) 补光度一般方程 L λ = 4 π S λ ( 或 F λ ) ( c / λ ) d L 2 或 L ν = 4 π ν S ν ( 或 F ν ) d L 2 (6a) 上面方程(6a)，前方程用波长表述，后方程用频率表述。 通量密度3.6 μm和4.5 μm的光度常量简写如下(其中太阳光度 L s u n = 3 . 826 × 10 26   W 。) log ( L 3.6 / L s u n ) = 9.29186 + log [ S 3.6 ( cosh Z − 1 ) ] . (7) log ( L 4.5 / L s u n ) = 9.19495 + log [ S 4.5 ( cosh Z − 1 ) ] . (8) 同法SDSS的视星等g r光度分别是(参阅文献 [ 1 ] )，视星等光度方程可由方程(6a)推导，即 log F λ = 0.4 ( 22.5 − m ) 导出， log ( L g / L s u n ) = 10.73443 + 0.4 ( 22.5 − g ) + log ( cosh Z − 1 ) .(9) log ( L r / L s u n ) = 10.6182 + 0.4 ( 22.5 − r ) + log ( cosh Z − 1 ) . (10) 在标准宇宙学的k改正不够，需要改为广义相对论的k改正量： Δ k = 2.5 log [ e Z / ( 1 + Z ) ] . (11) 现在所有星系、类星体表中的视星等应修正为 m k = m + 2.5 log [ e Z / ( 1 + Z ) ] . (12) 广义相对论的新引力宇宙度规k改正是 2.5 log e Z 。代替 2.5 log ( 1 + Z ) ，所有表中视星等，方程(12)中减去 2.5 log ( 1 + Z ) 后，再加上 2.5 log e Z 。视星等光度计算统计分析才会知道k改正量不足够。注：下面的计算值，所用的都是光滑函数，一般取小数4个有效数字，统计分析较精确。
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user: 5. 星系长城局域补充 文献 [ 1 ] 介绍了红移约大于0.5的2个星系团具体成员星系红移分布，计算分析知2个星系团是星系长城局域或星系纤维柱，例子仅2个，现在补充列表13有15个Abell Cluster (简写为A)及后发座Coma Cluster。 文献 [ 1 ] [ 2 ] 并给出了同视向星系集群间距： Δ r = r s ( e − Z 1 − e − Z 2 ) (26) 和星系视径： D = r s θ e − Z / 2 ( 1 − e − Z ) 206264.8 (27) 方程中θ是星系观测视径角秒，表13第4列用方程(26)据第3列的计算值，第6列用方程(27)据第2、5列的计算值。6列比4列值在39.1%~0.03%。 后发座Coma星系集群分别是2007、2008年的表，2007表(1)各个星系红移值用cz表述，星系红移值约300个。有2008年的表(2)各个星系直接用红移值表述，星系红移值约570个。现在还没有统一选取红移间距方法，只能唯象分析红移值某范围数量定出表13的红移间距。视角直径约6˚是教材常识。后发座6列比4列值分别是1%和0.83%。(1) http://vizier.u-strasbg.fr/viz-bin/VizieR?-source=J/ApJS/169/225 (2) http://vizier.u-strasbg.fr/viz-bin/VizieR?-source=J/A%2BA/490/923。表13中A1413、AM546-324和A85红移间距文献中可能不很准确，视纵向间距小于60 Mpc，文献中作者们对红移间距测量不很重视，没有上述分析内容。表13中的第3列红移间距有些值原文献中以cz = v表出，现统一用红移表出。充分验证了Z > 0.01的星系集群非团，应该是星系长城局域或星系纤维柱为主要特征。 如表(3) http://vizier.u-strasbg.fr/viz-bin/VizieR-2?-kw.cat=51011561 中刊出近百个星系集群各个星系红移值，符合上面的分析。因最近本星系群的室女座星系团的cz = v不确定性较大(或因Z < 0.0041)，无法计算出近似视纵向间距。 Table 1 3 15 Abell Cluster and the first， second， third， fifth column is the data of original literature in the bracket. The fourth and sixth column is calculated value of Equation (1) and (6) in Literature [ 1 ] (of Equation (26) and (27)). (P.S: the bracket in the first and sixth column is references Cluster redshift redshiftspacing Column length(Mpc) Coverage Coverage diameter(Mpc) A773 [ 9 ] 0.22 0.0401~0.461或 0.0969~0.4425 2023.54或1636.94 17.14' × 12.14' 5.4 × 3.8 A2218 [ 10 ] 0.175 0.162~0.184或 0.1238~0.1869 113.46或331.27 4' × 4' 1.079 × 1.079.或 [ 22 ] R ≈ 4.6 A2192 [ 11 ] [ 12 ] 0.188 0.1803~0.1957或 0.17~0.22 78.24或252.27 0 R ≈ 1.5~2 A963 [ 12 ] 0.206 0.1897~0.2223或 0.164~0.224 162.67或303.05 0 R ≈ 1.5~2 A119 [ 13 ] 0.044 0.04~0.095 315.25 36' × 36' 2.7 × 2.7 A1689 [ 14 ] 0.183 0.189~1.703 3858.6 26' × 28' 6.98 × 7.52 A1914 [ 15 ] 0.168 0.1532~0.1963或 0.08255~0.4867 221.9或1878.8 7.4' × 5.3' 1.87 × 1.34 AM546-324 [ 16 ] = 0.0705 0.0692~0.0718 14.86 18' × 18' 2.1 × 2.1 A2142 [ 17 ] 0.0909 0.07~0.13 332.91 60“ × 60“ 0.148 × 0.148 A85 [ 18 ] 0.055 0.05254~0.06150 51.89 18' × 18' 1.67 × 1.67 A2255 [ 19 ] 0.0806 0.078~0.084或 0.07618~0.09021 33.925 0 R ≈ 2 A963 [ 20 ] 0.206 0.161~0.208 230.638 0 0 A2670 [ 21 ] 0.08 0.0410~0.0932 229.312 0 R ≈ 1，或 [ 21 ] R ≈ 3 A36677 [ 22 ] 0.0556 0.044 ≤ z ≤ 0.068 139.138 5.3' × 3.8' 0.497 × 0.356 A1413 [ 21 ] 0.1427 0.1381~0.1429 25.572 0 R ≈ 4.9 Coma 0.02302 0.01381~0.2851(1) 0.0177~0.3583(2) 1436.82 1738.76 D ≈ 6˚ D ≈ 14.45 表13. 15个Abell Cluster及后发座，1 2 3 5列是小括号文献原数据，4、6列是据文献 [ 1 ] 的方程(1) (6) (或方程(26)(27))计算值。(注：第1、6列方括号是参考文献)
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user: 6. 小结与讨论 以上计算分析了星系等光度和光度logL λ 1 -logL λ 2 线性紧致度知：1) 前述导出的光度方程都是红移Z > 0.0041的光滑函数。标准宇宙学的光度方程非光滑函数。2) 当星系(天体、类星体)的光度是定值时，在宇宙中任何距离，观测的红移和通量密度(或视星等)是变量，计算出来的光度是不变量。从所有星系表中，文献 [ 1 ] 讨论了红移Z定值时，对应几个以上不等通量密度(或视星等)，计算出的光度也不相等，在Z-logL图1中，垂直于Z轴直线上的上述点列，低光度近Z轴，高光度离Z轴远。再过这些点列作logL轴系列垂线，由表1、表2、表5、表6知，低光度与点集交点少而线段短，高光度与点集交点多而线段长。那么低光度短线段向高光度长线段增加，高红移是线段增长方向，低红移是线段近似起点。低光度红移短线段向高红移处无点集，可不可以断定高红移处不存在前述矮星系及Irr星系吗？就不存在暗弱星系？事实上很多观测的星系摄影图中，存在大量无法测出红移、视星等的天体。所以低光度矮星系、Irr星系及暗弱星系在高红移处大量存在，这就是无法直测的暗物质主要原因之一。同时高光度长线段也是有限长，再高红移处也存在，但宇宙引力效应而观测不到红移和通量等。3) 光度L-L图用线性统计数字分析，直观性好，凭a 趋近于1和置信度r值大小，判断2光度线性相关密切程度，可以对某波长的全部星系演化比已有文献了解更细致更精确。现有文献极少用线性统计分析，原因现有文献的光度方程非光滑函数。近似等光度分析也是这种原因。附图2作者没有线性分析。4) 文献 [ 7 ] (p. 229)：“中性氢可以吸收L y α 光子，它的波长在被共振吸收处是λ α = 1216 Å。由于宇宙学红移，该光子从遥远天体(例如类星体)发出时的波长应小于λ α 。”文献 [ 7 ] 正确。详述参阅文献 [ 3 ] ，星系光度增加exp(Z/2)倍后，近似等光度的平均方差、标准差更小。logL λ 1 -logL λ 2 图用线性统计的a更加趋近于1和置信度r值更大。向守平、冯泷泷 [ 7 ] 猜想得到验证。同时表11和表12反映全部或各个星系初歩数字化演化规律。据数学n个线性统计理论，可以计算n个L的线性统计，已超出此处的分析范围。由表1，表2，表5，表6看出用视星等计算的光度精确度差于通量计算的光度，深入分析光度物理规律时只用通量计算的光度较精确，少用视星等计算的光度。5) 星系发出的电磁波传播到地球沿空间类螺线，传播时间是光锥方程计算的时间比光度距离的时间大，红移已超10，据方程(5)知故人类已观测了2000亿多年的星系演化史，远超当代公认的宇宙年龄138亿年。方程(4)是新引力宇宙度规经典距离，人类观测的星系最远不超过200亿光年。网上天文学家认为当代星系最远距离426~460亿光年 (http://www.360doc.com/content/13/1228/22/1582698_340879792.shtml)。宇宙视界200亿光年是计算大量星系各电磁波长的光度与现有文献光度反复比较，以及角径长和引力透镜应用得出，精确度还未最后确定而已。6) 据以上分析，星系集群是以星系长城局域或星系纤维柱为主要特征的例子，极少以星系团出现。7) 可以开启用图1结合星系表理论分析，类似恆星赫罗图结合恆星表的理论分析。希望读者用标准宇宙学，作出比以上分析更好的分析结论。8) 星系质量的计算，不能只用引力定律，文献 [ 2 ] 中的计算星系质量有关方程必须参与，—定会对星系动力学应用有重要作用。以上的讨论仅是开了门，计算机软件参与分析会更深入全面，发掘出星系演化更丰富的新知识。
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user: 摘 要 在复杂网络基础上，本文提出新的参数来评估电网脆弱性。文中给出了新的权重公式与脆弱线路辨识的算法，并通过IEEE5节点系统证实方法有效性。 关键词 :复杂网络理论，脆弱性，权重参数，效能 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1959年，Rényi等专家提出随机网络的概念 [ 1 ] 。1998年Watts和Strogatz提出小世界(Small-World)网络概念 [ 2 ] ，1999年Barabási和Albert发现无标度(Scale-Free)网络特性 [ 3 ] ，推动了复杂网络研究的发展。 近年来复杂网络已被用于对电网建模和分析 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，例如：Albert在2003年8月美国电网大停电后，分析北美电网的脆弱性 [ 9 ] ；同样，Crucitti分析了意大利电网的大规模停电和连锁故障 [ 10 ] ；Motter和Lai指出 [ 11 ] ，由于电网中一些重要节点出现故障，引起的节点负荷重新分配可以导致连 锁故障。 复杂网络理论认为每个网络都有一些关键线路连接，这些连接使系统在遭受攻击时很脆弱。如果这些关键连接可预先识别，就可以大大提高网络可靠性。 本文提出一种基于系统潮流分析的新的权重参数，并通过IEEE5节点系统算例验证参数的有效性。
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user: 2. 复杂网络理论中的基本概念 1) 平均路径长度：所有节点对之间距离的平均值。 L = 1 N ( N − 1 ) ∑ i ≠ j d i j (1) 2) 节点度数：节点的度数是指连接该节点的边数。 3) 网络平均度数K：全部节点度数的平均值。网络的平均度数可表示为： K = 2 E / n (2) 4) 线路介数值：线路被网络中发电机与负荷节点间最短路径所通过的次数。
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user: 3. 权重与效能参数的新定义 1) 权重参数的新定义 为简化模型，我们假设线路传输过程中没有损耗 [ 12 ] 。由于功率流将取决于节点电压和线路电抗，因此，从节点i到j的功率传输可表示如下： P = v i v j x i j sin α i j (3) 其中：P是流经线路的有功功率；v i 、v j 为节点i、j的电压；a ij 为电压相位角；x ij 为线路电抗。 根据以上分析，考虑电网的实际运行特性，本文提出表征线路在输送功率中重要性的新的权重参数，表示如下： ω i j = x i j v i v j (4) 2) 系统故障指标效能的新定义 在电网中，最短路径就是电网的最短电气路径。假定更多功率将流过电抗值较小，节点间电压值较大的路径，本文以w ij 作为该线路的权重，最短电气路径为沿两节点间全部路径中线路权重和最短的路径，可以由邻接矩阵A和连接的权值来计算。 系统的效能E定义为网络中所有发电机与负荷节点间最有效路径的均值，其定义为： E = 1 N L N G ∑ i ∈ N L ∑ j ∈ N G e i j (5) 或 E = 1 N L N G ∑ i ∈ N L ∑ j ∈ N G 1 ω i j (6) 其中：E是网络的效能；N L 和N G 分别代表网络负荷节点总数与发电节点总数；i、j分别代表N L 和N G 中的节点编号；e ij 是节点i和节点j之间的效能；w ij 是节点i和节点j之间的最短电气距离。