Low Star Formation Rates for z=1 Early-Type Galaxies in the Very Deep GOODS-MIPS Imaging Im

Low Star Formation Rates for z=1 Early-Type Galaxies in the Very Deep GOODS-MIPS Imaging Im
Low Star Formation Rates for z=1 Early-Type Galaxies in the Very Deep GOODS-MIPS Imaging Im

a r X i v :0705.3394v 1 [a s t r o -p h ] 23 M a y 2007

Accepted for publication in ApJ

Preprint typeset using L A T E X style emulateapj v.10/09/06

LOW STAR FORMATION RATES FOR Z =1EARLY-TYPE GALAXIES IN THE VERY DEEP GOODS-MIPS

IMAGING:IMPLICATIONS FOR THEIR OPTICAL/NEAR-INFRARED SPECTRAL ENERGY

DISTRIBUTIONS 1,2

A.van der Wel 3,M.Franx 4,G.D.Illingworth 5P.G.van Dokkum 6

Accepted for publication in ApJ

ABSTRACT

We measure the obscured star formation in z ~1early-type galaxies.This constrains the in?uence of star formation on their optical/near-IR colors,which,we found,are redder than predicted by the model by Bruzual &Charlot (2003).From deep ACS imaging we construct a sample of 95morphologically selected early-type galaxies in the HDF-N and CDF-S with spectroscopic redshifts in the range 0.852σdetections (~25μJy)is 17+9?4%.Of the 15galaxies with signi?cant detections at least six have an AGN.Stacking the MIPS images of the galaxies without signi?cant detections and adding the detected galaxies without AGN we ?nd an upper limit on the mean star formation rate (SFR)of 5.2±3.0M ⊙yr ?1,and on the mean speci?c SFR of 4.6±2.2×10?11yr ?1.Under the assumption that the average SFR will decline at the same rate as the cosmic average,the in situ growth in stellar mass of the early-type galaxy population is less than 14±7%between z =1and the present.We show that the typically low IR luminosity and SFR imply that the e?ect of obscured star formation (or AGN)on their rest-frame optical/near-IR SEDs is negligible for ~90%of the galaxies in our sample.Hence,their optical/near-IR colors are most likely dominated by evolved stellar populations.This implies that the colors predicted by the Bruzual &Charlot (2003)model for stellar populations with ages similar to those of z ~1early-type galaxies (~1?3Gyr)are most likely too blue,and that stellar masses of evolved,high-redshift galaxies can be overestimated by up to a factor of ~2.

Subject headings:galaxies:evolution—galaxies:active—galaxies:elliptical and lenticular—galaxies:

fundamental parameters—galaxies:photometry—galaxies:starburst—infrared:galaxies

1.INTRODUCTION

A convenient way to estimate stellar masses of galax-ies is through modeling their spectral energy distri-butions (SEDs)with stellar population models (e.g.,Worthey 1994;Vazdekis et al.1996;Bruzual &Charlot 2003;Maraston 2005).This is the most e?cient method to quantify the stellar mass function at high redshift (e.g.,Kau?mann et al.2004;Drory et al.2004;F¨o rster Schreiber et al.2004;Rudnick et al.2006;Borch et al.2006).The robustness of this method re-lies on the reliability of the assumed model parameters,such as the star formation history.The correctness of the models,given the star formation history and other parameters,is an obvious requirement as well.

With the advent of the Infrared Array Camera (IRAC,Fazio et al.2004)on the Spitzer Space Telescope

1

Based on observations with the Hubble Space Telescope ,ob-tained at the Space Telescope Science Institute,which is operated by AURA,Inc.,under NASA contract NAS 5-26555

2This work is based in part on observations made with the Spitzer Space Telescope ,which is operated by the Jet Propulsion Laboratory,California Institute of Technology under NASA con-tract 1407.

3Department of Physics and Astronomy,Johns Hopkins Uni-versity,3400North Charles Street,Baltimore,MD 21218;wel@https://www.360docs.net/doc/4217274025.html,

4Leiden Observatory,Leiden University,P.O.Box 9513,NL-2300AA Leiden,Netherlands

5University of California Observatories/Lick Observatory,Uni-versity of California,Santa Cruz,CA 95064

6Department of Astronomy,Yale University,P.O.Box 208101,New Haven,CT 06520-8101

(Werner et al.2004)the rest-frame near-infrared (near-IR)has become a commonly used part of the SED to in-fer stellar masses of z 1galaxies.However,especially in the near-IR di?erent stellar population models di?er from each other (Maraston 2005),which indicates that there might be systematic biases in such mass estimates.In van der Wel et al.(2006a)we used IRAC imaging of a sample of early-type galaxies at z ~1in the GOODS-South ?eld with dynamically measured masses in order to infer the evolution of the rest-frame near-IR M/L of early-type galaxies between z =1and the present.We compared this with the evolution of the rest-frame opti-cal M/L and the predictions from several stellar popu-lation models.We found that the near-IR M/L of the z ~1galaxies are lower (or,the rest-frame B ?K col-ors redder)than predicted by,for example,the model by Bruzual &Charlot (2003)for a range of model parame-ters.This indicates that stellar mass estimates inferred from near-IR photometry su?er from signi?cant system-atic uncertainties (van der Wel et al.2006b).

The most straightforward interpretation of this result is that the model colors are too blue,but this depends on the assumption that the stellar populations of early-type galaxies are simple and can be well described by a single burst stellar population.If we add a signi?-cant population of young,heavily obscured stars ( 10%in mass),then we would reconcile the observations with the Bruzual &Charlot model (van der Wel et al.2006b).Moreover,such a high level of obscured star formation could account for the observed increase of the stellar mass

2Star Formation Rates of z=1Early-Type

Galaxies

Fig. 1.—ACS z850-band cutouts of nine early-type galaxies with bright(>83μJy)24μm detections(top row)and nine randomly selected early-type galaxies from our sample with similar rest-frame B-band luminosities but without signi?cant24μm detections(bottom row).The cutouts are1.′′9on the side,which corresponds to15kpc at z=1.The morphologies of all18galaxies are S0/a or earlier (T≤0),even though some of the galaxies with MIPS counterparts have somewhat more irregular morphologies than the galaxies without MIPS counterparts.

density of red sequence galaxies between z=1and the present(Bell et al.2004;Faber et al.2005;Borch et al. 2006;Brown et al.2006).Hence,determination of the star formation rate is interesting and relevant in its own right.Recently,Rodighiero et al.(2007)showed through pan-chromatic SED modeling that,indeed,a signi?cant fraction of the early-type galaxy population at z<1 shows signs of hidden activity.

In this paper we construct a sample of morphologi-cally selected early-type galaxies with spectroscopic red-shifts at z~1,and measure(upper limits of)their 24μm?uxes with the Multiband Imaging Photometer for Spitzer(MIPS,Rieke et al.2004)on the Spitzer Space Telescope(Sec.2).We use these to constrain their star formation rates(SFRs)and the increase of their stellar masses with cosmic time in Sec. 3.Then we proceed, in Sec.4,to test the hypothesis that the rest-frame optical/near-IR colors of z~1early types are signif-icantly a?ected by obscured star formation or Active Galactic Nuclei(AGN),and can explain the observed red colors.We summarize our conclusions in Sec. 5. Throughout the paper we adopt the concordance cos-mology,(?M,?Λ,h)=(0.3,0.7,0.7).

2.SAMPLE SELECTION AND MULTI-W AVELENGTH

PHOTOMETRY

We select galaxies with spectroscopic redshifts and early-type morphologies from Hubble Space Tele-scope/Advanced Camera for Surveys(HST/ACS)imag-ing from the Great Observatories Origin Deep Survey (GOODS,Giavalisco et al.2004)in the Chandra Deep Field-South(CDF-S)and the Hubble Deep Field-North (HDF-N).Several spectroscopic surveys conducted in the CDF-S(Le F`e vre et al.2004;Mignoli et al.2005; van der Wel et al.2005;Vanzella et al.2006)are com-bined to give381spectroscopic redshifts in the range 0.85

Early-type galaxies are morphologically distinguished from late-type galaxies by?tting Sersic models to the F850LP(hereafter,z850)GOODS images of all galaxies using the technique developed by van Dokkum&Franx (1996).The best?tting n-parameter was determined for every galaxy,with n an integer,1,2,3or4.The asym-metry A,the fraction of the total z850?ux not situated in the point-symmetric part of the light distribution,was also determined for each object.The criteria used to se-lect early-type galaxies are n≥3,A<0.15,χ2<3, and r e?>0.′′09.The latter three criteria are chosen upon visual inspection of the images and the residuals of the?ts.The limitχ2<3excludes galaxies that are poorly?t by any model,and the requirement r e?>0.′′09 excludes galaxies that are very compact and for which the shape of the light distribution cannot be reliably inferred.The majority of the galaxies satisfying these criteria have early-type morphologies as visually deter-mined,but a small number of Sa galaxies with clear spiral structure and compact galaxies with small-scale ir-regularities,most likely mergers,are rejected upon visual inspection.The sample contains95early-type galaxies with E+S0+S0/a morphologies,with T≤0in the clas-si?cation scheme of Postman et al.(2005).Total z850-band magnitudes are derived from the?tted pro?les. PSF-matched ACS and GOODS IRAC images are used to measured rest-frame B?K colors within5′′diame-ter apertures,as described by van der Wel et al.(2006a). Even though the used spectroscopic surveys are neither complete nor necessarily representative for the z~1 galaxy population,there is no reason to assume that our morphologically selected sample has a bias in favor of or against early-type galaxies with obscured star formation or AGN.Therefore,we can assume that our sample is representative for z~1early types as far as their IR properties are concerned.

We use the GOODS MIPS images7to obtain24μm photometry for our sample of95early-type galaxies.Six galaxies turn out to be located in areas with exposure times less than10%of the deepest parts of the images. We henceforth exclude these objects from the analysis, such that we have a?nal sample of89early-type galax-ies.The publicly available catalogs from the GOODS team8are used as a reference to verify our own photom-etry,which we push deeper than than the83μJy?ux limit from the GOODS catalogs.This limit is a trade-o?between completeness and the number of spurious detec-tions,but since we already know the positions of our ob-jects,deeper photometry is justi?ed.Deeper photometry is necessary because Bell et al.(2005)already concluded that the vast majority of early-type galaxies at z~0.7 are not detected down to83μJy,an upper limit that is too conservative for our goals.

We determined the two-dimensional background 7

https://www.360docs.net/doc/4217274025.html,/popular/goods/Documents/goods

van der Wel et al.

3 Fig. 2.—Panel(a):The number and redshift distribution of

the early-type galaxies in our sample.The heavily shaded area in-

dicates the distribution of the galaxies with signi?cant detections

in the24μm MIPS image.The non-shaded area indicates the

distribution of the galaxies without signi?cant counterpart.For

six galaxies confusion prevented reliable identi?cation of the MIPS

counterpart.Panel(b):The redshift distribution of the24μm

?uxes.The galaxies with signi?cant(>2σ)and secure MIPS coun-

terparts are indicated with the solid dots.The other data points

are the2×σ?uxes for the non-detections,i.e.,galaxies with mea-

sured?uxes lower than2σ.The six possibly misidenti?ed galaxies

are omitted.

across the image with the Sextractor software

(Bertin&Arnouts1996),using the global back-

ground setting.We subtracted this background to

obtain an image with background set to zero.Following,

e.g.,Papovich et al.(2004)and Zheng et al.(2006),we

produce composite PSF-images for both?elds,com-

prised of isolated stars(identi?ed in the ACS images),

which we use to create model images of MIPS sources at

the positions of the galaxies in our sample and objects

in their vicinity.The3.6μm IRAC images are used

as a reference to identify these sources and pinpoint

their positions9The total?ux of an object is inferred

from the PSF?tting model.By default,the positions

of the24μm sources are left as free parameters,

however,in case of obviously erroneous results,we?x

the positions at the IRAC positions.This is necessary

for very low S/N sources.In all cases,IRAC and ACS

images are used to visually identify the counterpart of

24μm sources.This procedure gives robust24μm?ux

measurements for83out of89galaxies in our sample,

of which15have a signi?cant24μm?uxes,with a

signal-to-noise ratio of at least two.For six galaxies

we cannot produce reliable measurements because the

centers of the low S/N24μm objects cannot be de?ned

9The GOODS ACS,IRAC and MIPS images are registered to

the same world coordinate system with high accuracy,with vir-

tually no systematic o?set(<0.1”)and a rms of~0.4′′in the

di?erence between the centroid positions of bright MIPS sources

and their IRAC counterparts,such that uncertainties therein do

not a?ect our measurements.

su?ciently accurate to identify their counterparts with

any con?dence.We label these objects as’possibly

misidenti?ed’.

The photometric error is dominated by noise and the

uncertainty in the background level.In addition we in-

clude a5%error due to the uncertainty in the aperture

correction and a2%error due to the uncertainty in the

absolute photometric calibration.

10of the galaxies with the brightest MIPS counterparts

are also found in the GOODS catalogs.The total?uxes

as listed in the GOODS catalogs agree within~5%with

the values that we derive,except for one confused object

for which we determined an accurate?ux measurement

with the deconvolution method described above.As an a

posteriori veri?cation of our morphological classi?cation

methodology we show ACS z850-band cutout images of

nine of these galaxies in Fig.1,together with nine ran-

domly selected galaxies without signi?cant MIPS coun-

terparts:even the IR-bright galaxies in our sample are

genuine early types,as far as their optical morphologies

are concerned.We conclude that our morphological se-

lection criteria described above are su?ciently stringent

to exclude all late-type galaxies.

We list the measured?uxes in Table1,and in Fig.2a

we show the redshift distribution of our sample.The

mean redshift is z=0.984.The shaded regions in

Fig.2a show the galaxies with MIPS counterparts.The

lightly shaded regions indicate the six galaxies with pos-

sibly misidenti?ed MIPS counterparts.The fraction of

galaxies in our sample with MIPS counterparts(typically

25μJy)is f=0.17+0.09

?0.04

.If we adopt the brighter?ux

limit of83μJy,the limit used for the GOODS MIPS

catalogs,we?nd f=0.11±0.03.In Fig.2b we show the

24μm?ux distribution.The typical?ux of the objects

with signi?cant detections is S24~100μJy,and ranges

from~25μJy up to almost1mJy.As mentioned above,

most galaxies in the sample have no signi?cant24μm

counterparts.For those galaxies the2σ?ux levels,i.e.,

2×the photometric error,are shown.

3.CONSTRAINTS ON THE STAR FORMATION RATE

We use S24to constrain the bolometric infrared lu-

minosity and SFR.Papovich et al.(2006)have shown

that this is feasible with reasonable accuracy.First,

given S24,we compute L12=νLν,12μm for z=1.0and

L15=νLν,15μm for z=0.6.With the conversions from

Chary&Elbaz(2001)(Equations4and5)we estimate

the associated values for the bolometric infrared lumi-

nosity L IR.We introduce a K-correction by interpolat-

ing between the values for L IR inferred from L12and L15

to obtain L IR at the observed redshift z of each object.

The K-correction is generally small(typically10%)since

all redshifts are in the range0.85

assuming a Salpeter IMF,L IR is converted into a SFR

as(1.71×10?10L IR/L⊙)M⊙yr?1(Kennicutt1998).

The systematic uncertainties in the derived L IR and

SFR are considerable.According to Chary&Elbaz

(2001)the uncertainty in the transformation of L12

into L IR is of order50%.Furthermore,as noted

by Papovich et al.(2006),the models by Dale&Helou

(2002)yield L IR that are lower by a factor of2-3for the

most luminous objects(L IR>1012.5L⊙).For less lumi-

nous objects,like the objects in our sample,the di?er-

ences are smaller,therefore we adopt a systematic uncer-

4Star Formation Rates of z =1Early-Type

Galaxies

Fig.3.—Stacked 24μm image (38”on the side)of the galaxies without signi?cant individual detections and without X-ray coun-terparts.The average ?ux is 6.8±1.2μJy,which,at the average redshift of z =0.97,corresponds to a SFR of 1.2M ⊙yr ?1.This SFR is an upper limit to the real SFR,as some of the ?ux might be due to AGN activity or silicate emission.

tainty of 50%.Finally,the conversion of L IR into SFR is uncertain by about 30%,such that the total uncertainty in the derived SFR is a factor of two.

We have 15galaxies with signi?cant and secure detections,six of which have X-ray counterparts (Alexander et al.2003),with total X-ray luminosities in the range L X =1?25×1042erg s ?1,which most cer-tainly means that these galaxies harbor type 2AGN.This is corroborated by the fact that in all cases at least half of L X is due to hard X-rays.

Assuming that the 24μm ?ux of the other nine galaxies is due to dust heated by star formation,we ?nd SFRs ranging from 5to 80M ⊙yr ?1.The IRAC colors of the two galaxies with SFR exceeding 50M ⊙yr ?1are consistent with the colors of a star-forming galaxy,and,moreover,in the rest-frame UV F435W and F606W ACS ?lters these galaxies clearly show irregular morphologies.We stress,however,that,according to their rest-frame optical morphologies,these galaxies are genuine early-type galaxies with ~90%of the z 850-band ?ux accounted for by a smooth De Vaucouleurs pro?le (see Fig.1).In order to constrain the SFR of the galaxies with-out signi?cant individual detections we stack their MIPS images.We omit the galaxies with X-ray counterparts.The stacked image shown in Figure 3is created by co-adding the individual images,clipping the pixels (outside a 6”radius aperture centered on the ?ducial position of the co-added object)at 2.3σto mask surrounding ob-jects (see also,e.g.,Burgarella et al.2006).Then we proceed to determine the total ?ux within a 12”diam-eter aperture.To compute the total ?ux,we subtract the background (the median in a concentric annulus be-tween 30”and 40”)and multiply by the aperture correc-tion 1.697.The uncertainty is determined by the noise properties of the stacked image,the systematic uncer-tainties in the zero point calibration and aperture cor-rection,and an additional uncertainty of 5%due to sub-pixel variations in the source positions of the individ-

ual images (Zheng et al.2006).The measured ?ux is 6.8±1.2μJy per galaxy.This corresponds to a SFR of 1.2M ⊙yr ?1for a galaxy at the average redshift of the sample (z =1),which should be regarded an upper limit to the true SFR.Some of the ?ux will be due low-luminosity AGN,and,in addition,low levels of silicate emission can be expected from circumstellar dust around Asymptotic Giant Branch stars (see,e.g.,Bressan et al.1998;Piovan et al.2003;Bressan et al.2006).It is be-yond the scope of this paper to constrain the various contributions of the measured ?ux.

The average SFR of the galaxies without signi?cant detections (those used to create the stacked image)and the nine galaxies with signi?cant detections but with-out X-ray counterparts is 5.2±3.0M ⊙yr ?1.This is an order of magnitude lower than the SFR of the typi-cal MIPS source at z ~1(P′e rez-Gonz′a lez et al.2005).Also,~80%of the star formation is accounted for by ~10%of the galaxies,which suggests either interlopers or that such obscured star-formation events in early-type galaxies are short lived.

Next,we estimate an upper limit on the speci?c SFR.We assume that M/M ⊙=2×L B /L ⊙,B ,which is the typical M/L as was determined by recent z ~1funda-mental plane studies (van der Wel et al.2005;Treu et al.2005).The inferred masses are typically in the range of 5×1010?2×1011M ⊙.We ?nd an upper limit for the average speci?c SFR of 4.6±2.2×10?11yr ?1,that is,a growth in stellar mass of 5%per Gyr.This is two or-ders of magnitude lower than the speci?c SFR of a typ-ical MIPS source at z ~1,which has a stellar mass of M/M ⊙=1010M ⊙(P′e rez-Gonz′a lez et al.2005).We can use the speci?c SFR to crudely constrain the growth in stellar mass of the early-type galaxy population between z ~1and the present.In the case that the SFR remains constant for the population as a whole,i.e.,that obscured bursts of star formation are as prevalent in the local uni-verse as they are at z =1,the stellar mass would increase by 35±17%.It is quite unlikely that the average SFR in early types has remained constant over the past 7.5Gyr,as many studies have shown that the SFR has decreased by an order of magnitude since z ~1(e.g.,Madau et al.1996;Wolf et al.2003;Le Floc’h et al.2005;Bell et al.2005;P′e rez-Gonz′a lez et al.2005;Zheng et al.2006).If we assume that the SFR declines exponentially and by a factor of 10between z =1and the present,the growth in stellar mass is 14±7%.We stress that these num-bers are upper limits due to the various other potential contributors to the measured IR ?ux.Most likely,the true in situ growth of the stellar mass of the early-type galaxy population is still lower.

These upper limits are consistent with the residual stel-lar mass growth of ~7%estimated by Gebhardt et al.(2003)and the residual star formation of ~2M ⊙yr ?1derived by Koo et al.(2005)for early-type galaxies and bulges in the Groth Strip Survey.Treu et al.(2005)?nd signi?cant young stellar populations in low-mass early-type galaxies (M <1011M ⊙)at redshifts 0.2

van der Wel et al.

5

the observed 24μm-?ux is due to star formation,which is probably unrealistic.The speci?c SFRs for galaxies more and less massive than 1011M ⊙(the median mass)are 5.1±2.5×10?11yr ?1and 3.3±1.6×10?11yr ?1,re-spectively.This di?erence is not statistically signi?cant since the co-added ?uxes only di?er from each other on the 1.2σlevel.Still,if anything,the speci?c SFR of high-mass early types is higher than that of low-mass early types,but,in addition to the low signi?cance of the measurement,we should keep in mind that high mass galaxies are more likely to have AGN that might con-tribute to the 24μm ?ux.To reconcile these results with

the large fraction of young stars in low-mass early types (Treu et al.2005),these young stellar populations must have formed in other galaxies that later became part of an early type,or at a time when the galaxies had not yet attained their early-type morphologies.

We conclude that the in situ SFR of the early-type galaxy population at z ~1is low,and can only account for an increase in the stellar mass density of early-type galaxies by 20%between z =1and the present.Addi-tional mergers and/or morphological transformations of galaxies are required to explain the observed increase in stellar mass density of red galaxies by a factor of two (Bell et al.2004;Faber et al.2005;Borch et al.2006;Brown et al.2006).

4.THE EFFECT OF STAR FORMATION ON THE

OPTICAL/NEAR-IR COLOR

Now we explore the question whether star formation a?ects the rest-frame optical/near-IR colors of the galax-ies in our sample,or whether light from evolved stellar populations dominates that part of their SEDs,as is usu-ally assumed.In order to do so,we use the (upper limits on the)speci?c star-formation rate derived in the previ-ous section,and compare this with the rest-frame B ?K color (see Fig.4).The median B ?K color of the galax-ies without signi?cant 24μm ?uxes is B ?K =3.52.The median B ?K of the 15galaxies with signi?cant 24μm ?uxes is 0.2mag redder,whereas the uncertainty in the B ?K color is only 0.05mag.This implies that obscured activity can indeed a?ect the B ?K colors of galaxies.

We compare the colors of the galaxies in our sam-ple with the expected color of a z =1galaxy with an evolved stellar populations.We estimate this ex-pected color as follows.Given the measured evolution of M/L (Treu et al.2005;van der Wel et al.2005),the Bruzual &Charlot (2003)model (with solar metallicity and a Salpeter IMF)predicts a certain amount of evo-lution in B ?K .Therefore,from the B ?K color of local early types (van der Wel et al.2006a),we can de-rive the expected color for z ~1early types.We ?nd B ?K =3.29.We note that the B ?K colors of the galax-ies with measured dynamical M/L (van der Wel et al.2006a)do not deviate from those of the larger sample presented in this paper.

The median observed color is 0.2mag redder than the expected color B ?K =3.29(see Fig.4).In particular,the galaxies without signi?cant 24μm counterparts are redder than B ?K =3.29.The question is how much room the upper limits on their 24μm ?uxes leave for at-tenuation of the B ?K color by obscured star formation.With the star-formation rates derived in Sec.3we can

Fig. 4.—Speci?c SFR vs.rest-frame B ?K for galaxies with robust photometry (the six confused sources are left out).Data points with error bars indicate galaxies with a signi?cant MIPS detection,the other data points are upper limits for the galaxies without signi?cant detections.The lines are Bruzual &Charlot models consisting of two components:an evolved stellar population and a young,obscured population with a constant SFR and A V increasing from bottom to top.See text for details.The observed values of the speci?c SFR are much lower than predicted by the model for the majority of the galaxies,which implies that star formation likely does not signi?cantly a?ect their B ?K colors.

constrain this scenario.

In Fig.4we show two-component Bruzual-Charlot models,consisting of an evolved stellar population with B ?K =3.29(see above)and a 200Myr old stellar pop-ulation with a constant star formation rate (solar metal-licity,Salpeter IMF).Varying the age of the young pop-ulation with constant star formation between 50and 500Myr does not signi?cantly change the models shows in Fig. 4.Besides the speci?c SFR,the attenuation A V (increasing from bottom to top)is the only other vari-able.Only the young component is attenuated:A V of the evolved component with B ?K =3.29is assumed to be zero.We assume the Calzetti et al.(2000)extinction law.

As expected,models with low A V predict blue colors for high SFRs,whereas models with high A V predict red colors.Models with highly obscured star formation can reach B ?K colors that match those of the galaxies in our sample.However,the associated SFRs of those models are only observed for a handful of objects that have signi?cant MIPS detections.For the majority of the galaxies in our sample,the observed SFRs are much lower than expected on the basis of these models.This implies these models are inconsistent with the red colors of the galaxies in our sample.As indicated in Sec.3,the measured SFRs are systematically uncertain on the level of a factor of two or so.The discrepancy with the model SFRs is much larger than this (an order of magnitude for most galaxies).

Besides obscured SFR,obscured AGN could poten-tially also redden the B ?K color of a galaxy.How-

6Star Formation Rates of z=1Early-Type Galaxies

ever,the vast majority of the galaxies in our sample do not show evidence for nuclear activity in the IR or in X-ray(see also Rodighiero et al.2007).It is highly un-likely that AGN a?ect the B?K colors of the majority of the galaxies without leaving a trace at other wavelengths that are commonly used to identify AGN.The most straightforward conclusion is that the Bruzual&Charlot (2003)model predicts colors that are too blue for stel-lar populations in the age range of those of early-type galaxies at z~1(1?3Gyr,assuming solar metallicity).

5.SUMMARY

From MIPS24μm imaging we derived constraints on the IR luminosities of a sample of89morphologically se-lected early-type galaxies at z~1with the purpose to identify obscured star formation or AGN activity.We ?nd that15(17+9?4%)have>2σ(~25μJy)24μm coun-terparts.The X-ray luminosities of six of these indicate that an obscured AGN is responsible for the IR emis-sion.These?ndings are consistent with recent work by Rodighiero et al.(2007)who study obscured activity in a z<1sample of morphologically selected early-type galaxies.

We derive an upper limit on the24μm?ux of the galaxies without signi?cant individual detections by stacking their MIPS images.When we add this sample to the galaxies with signi?cant detections but without luminous AGN we?nd5.2±3.0M⊙yr?1as the upper limit of the average star formation rate.If we assume that the SFR of the early-type population as a whole is constant between z=1and the present,this implies that the increase in stellar mass density of the early-type galaxy population through in situ star formation is at most35±17%.More realistically,if we assume that the average SFR declines by an order of magnitude be-tween z=1and the present,i.e.,if we assume that it follows the evolution of the average cosmic SFR,we?nd 14±7%.This amount is too small to explain the observed increase by a factor of~2(Bell et al.2004;Faber et al. 2005;Borch et al.2006;Brown et al.2006).

10%of the galaxies account for as much as~80% of the integrated IR luminosity,i.e.,the majority of the galaxies are quiescent in terms of star formation and AGN activity(see also,Bell et al.2005).The low IR luminosities of the galaxies imply that the optical/near-IR colors of z~1early-type galaxies are dominated by their evolved stellar populations,and are most likely not signi?cantly a?ected by obscured star formation or AGN(see Sec.4).Hence,the conclusions from van der Wel et al.(2006a)and van der Wel et al. (2006b)hold:the rest-frame B?K colors of the stellar populations of z~1early-type galaxies are most likely redder than predicted by the stellar population model from Bruzual&Charlot(2003),and,consequently,stel-lar masses of evolved galaxies at high redshift that are inferred from optical/near-IR photometry are overesti-mates by up to a factor of two relative to stellar mass estimates at low redshift.

We thank the referee for very useful comments,and we thank Eric Bell for stimulating discussions.A.v.d. W.thanks Andrew Zirm for providing MIPS photometry software,and acknowledges support from NASA grant NAG5-7697.

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van der Wel,A.,Franx,M.,van Dokkum,P.G.,Huang,J.,Rix, H.-W.,&Illingworth,G.2006a,ApJ,636,L21

van der Wel, A.,Franx,M.,van Dokkum,P.G.,Rix,H.-W., Illingworth,G.D.,&Rosati,P.2005,ApJ,631,145

van der Wel,A.,Franx,M.,Wuyts,S.,van Dokkum,P.G.,Huang, J.,Rix,H.-W.,&Illingworth,G.2006b,ApJ,652,97

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van der Wel et al.7

TABLE1

The Sample

ID S24log(L12)log(L K)B-K z

μJy L⊙L⊙

J123641.30+621618.4<17.9<9.29.8 3.470.85 J123604.28+621050.3<27.1<9.410.3 3.270.85 J123745.19+621655.8<20.2<9.310.2 3.920.85 J123648.61+621553.0<17.9<9.210.6 3.350.85 J123706.52+621818.7<29.5<9.510.2 3.860.86 J123714.48+621530.1<17.5<9.210.4 3.760.86 J123647.37+621628.4<17.9<9.310.5 3.410.87 J123714.24+621958.9<21.8<9.410.2 3.500.89 J123702.92+621428.1<18.5<9.39.4 2.690.90 J123646.13+621246.8<25.0<9.510.0 3.220.90 J123648.34+622010.2<21.3<9.410.3 3.680.91 J123748.67+621313.2X369.7±11.210.710.5 4.020.91 J123601.81+621126.8<18.2<9.310.6 3.880.91 J123609.58+620845.1342.8±9.710.710.7 3.720.91 J123728.95+621127.8<23.2<9.510.3 3.500.94 J123645.96+621101.3<35.0<9.610.2 3.610.94 J123720.37+621523.9X······10.6 3.780.94 J123712.70+621546.5297.5±11.010.610.2 3.060.94 J123722.37+621543.7<17.9<9.410.3 3.480.94 J123734.36+622031.075.7±9.510.110.6 3.800.94 J123652.32+621537.5<17.8<9.410.4 3.740.94 J123654.28+621655.5<30.8<9.610.5 3.780.94 J123640.15+621656.0X<17.9<9.410.3 3.240.94 J123618.94+620844.8<17.9<9.910.6 3.690.94 J123600.63+621147.8<17.9<9.410.3 3.610.95 J123630.05+620924.2X202.4±11.610.510.4 4.110.95 J123656.64+621220.5<18.0<9.410.3 3.490.95 J123652.55+620920.1<23.6<9.510.4 3.460.95 J123644.86+620844.7<27.7<9.610.2 3.220.97 J123745.15+621322.9<18.8<9.510.9 3.720.97 J123651.81+620900.2<18.3<9.410.2 3.400.97 J123637.32+620831.2X<41.0<9.810.2 3.160.97 J123620.68+620906.9<18.7<9.510.6 3.69 1.01 J123650.30+622004.9X<26.1<9.610.2 3.68 1.01 J123644.39+621133.5X<18.0<9.411.1 3.82 1.01 J123619.23+620923.2<18.1<9.410.5 3.31 1.01 J123615.32+621135.0X147.9±6.010.410.5 3.71 1.02 J123620.28+620844.6<18.7<9.610.9 3.77 1.02 J123622.06+620851.0<17.0<9.410.5 3.59 1.02 J123630.69+620929.3<18.2<9.410.5 3.62 1.02 J123640.02+621207.7<17.9<9.410.3 3.18 1.02 J123658.09+621639.4<17.7<9.410.4 3.45 1.02 J123715.46+621212.2<18.1<9.410.4 3.68 1.02 J123653.52+622018.9X110.0±7.110.310.0 3.71 1.02 J123556.74+621406.6<17.5<9.410.3 3.37 1.03 J123700.66+622103.2<31.6<9.710.5 3.43 1.04 J123714.39+621221.5X58.0±9.010.110.0 3.35 1.08 J123611.24+620903.4X557.0±11.911.110.6 4.01 1.14 J123613.50+621118.8<17.9<9.611.0 3.31 1.14 J123659.83+621934.5······10.3 3.54 1.14 J123727.86+622035.1<29.3<9.810.6 3.52 1.15 J033250.33-275246.849.6±9.49.710.2 4.130.85 J033243.14-274242.0<18.4<9.310.3 5.440.86 J033238.36-274128.4<19.2<9.310.1 3.220.87 J033208.65-274501.8<19.0<9.310.5 3.560.87 J033235.45-274421.1······10.1 3.430.89 J033224.39-274624.3<18.5<9.310.3 3.650.90 J033232.04-274451.7<18.0<9.310.4 3.590.90 J033206.48-274403.6<20.6<9.410.3 3.830.96 J033223.26-275101.8<36.9<9.710.4 3.620.96 J033222.93-275434.329.6±9.19.410.8 3.650.96 J033227.70-274043.7<27.4<9.610.4 3.660.97 J033256.92-274634.1<18.6<9.49.4 2.590.98 J033214.68-274337.143.0±9.29.49.8 3.120.98 J033239.60-274909.6<27.8<9.610.8 3.580.98 J033254.23-274903.8181.9±7.210.710.5 3.730.98

8Star Formation Rates of z=1Early-Type Galaxies

TABLE1

continued

ID S24log(L12)log(L K)B-K z

μJy L⊙L⊙

J033224.08-275214.6<18.1<9.49.7 3.33 1.01 J033229.93-275252.4<19.4<9.59.7 3.59 1.02 J033212.46-274729.2<18.4<9.510.3 3.44 1.02 J033217.77-274714.9······10.3 2.95 1.02 J033219.02-274242.7<18.9<9.510.1 3.54 1.02 J033210.12-274333.3<18.3<9.510.3 3.81 1.02 J033210.04-274333.1<18.3<9.510.7 3.81 1.02 J033244.29-275009.7<18.4<9.510.1 3.28 1.04 J033211.61-274554.2<36.0<9.810.5 3.64 1.04 J033217.91-274122.7<19.6<9.510.5 3.78 1.04 J033219.77-274204.0<18.7<9.59.7 3.26 1.04 J033231.37-275319.2<18.2<9.610.9 3.69 1.14 J033227.86-273858.2<36.7<9.810.3 3.38 1.08 J033301.27-275307.2<18.6<9.59.9 2.76 1.08 J033222.82-274518.4<18.3<9.59.8 2.80 1.09 J033216.17-275241.4<18.6<9.510.2 3.52 1.09 J033219.30-275219.3X<18.3<9.510.4 3.64 1.10 J033237.19-274608.1······10.9 3.60 1.10 J033231.22-274532.7<18.6<9.510.0 3.22 1.10 J033225.20-275009.4<18.3<9.510.1 3.41 1.10 J033245.15-274940.0······10.5 3.40 1.12 J033223.61-275306.3<18.4<9.610.4 3.43 1.12 J033218.52-275508.397.3±8.110.410.1 3.00 1.14

Note.—IDs,MIPS24μm?uxes,12μm luminosities,K-band luminosities,rest-frame B?K colors and redshifts of the89galaxies in our?nal sample.24μm2σvalues are given for objects with non-signi?cant detections.The corresponding12μm luminosities are calculated with that value. Objects with X-ray counterparts are labeled with X.

UML系统建模基础教程答案

第一章面向对象设计与UML 填空题 1 UML 2 类名 属性操作 3 封装继承多态 4 继承 5 对象模型动态模型功能模型 2.选择题 1 C 2 A B C D 3 A B C D 4 A B C 5 A 3.简答题 1.试述对象和类的关系。 类是具有相同或相似结构、操作和约束规则的对象组成的集合 而对象是某一类的具体化实例 每一个类都是具有某些共同特征的对象的抽象。类与对象的关系就如模具和铸件的关系 类的实例化结果就是对象 而对一类对象的抽象就是类.类描述了一组有相同特性和相同行为的对象。 2.请简要叙述面向对象的概念。 面向对象设计是以数据为中心,使用类作为表现数据的工具,类是划分程序的基本单位,而函数在面对对象中成了类的接口。 3.请简述面向对象设计的原则有哪些。 面向对象设计的准则包括模块化、抽象、信息隐藏、低耦合和高内聚等。 4.软件开发的模式有几种?它们的优缺点各是什么? 瀑布模型、喷泉模型、基于组件的开发模型、xp开发模型 (1)优点:有利于软件开发过程中人员的组织和管理。完成前一阶段后,再关注后一阶段,这样有利于开发大型的项目。 缺点:只有在项目生命周期的后期才能看到结果;通过过多的强制完成日期和里程碑来跟踪各个项目阶段;在软件需求分析阶段,要完全地明确系统用户的所有需求是一件比较困难的事情,甚至可以说完全确定是不太可能的。 (2)优点:可以提高软件项目的开发效率,节省开发时间,适用于面向对象的软件开发过程。 缺点:由于喷泉模型在各个开发阶段是重叠的,因此在开发过程中需要大量的开发人员,不利于项目的管理。 第二章UML通用知识点综述

.填空题 1 依赖泛化关联实现 2 视图图模型元素 3 实现视图部署视图 4 构造型标记值约束 5 规格说明修饰通用划分 2.选择题 1 D 2 C 3 A 4 A B 5 D 3.简答题 1 在UML中面向对象的事物有哪几种 在UML中 定义了四种基本的面向对象的事物 分别是结构事物、行为事物、分组事物和注释事物等。 2 请说出构件的种类。 构件种类有 源代码构件、二进制构件和可执行构件。 3 请说出试图有哪些种类。 在UML中主要包括的视图为静态视图、用例视图、交互视图、实现视图、状态机视图、活动视图、部署视图和模型管理视图。 4 请说出视图和图的关系。 视图和图是包含和被包含的关系。在每一种视图中都包含一种或多种图。 5 请简述UML的通用机制。 UML提供了一些通用的公共机制 使用这些通用的公共机制 通用机制 能够使UML 在各种图中添加适当的描述信息 从而完善UML的语义表达。通常 使用模型元素的基本功能不能够完善的表达所要描述的实际信息 这些通用机制可以有效地帮助表达 帮助我们进行有效的UML建模。UML提供的这些通用机制 贯穿于整个建模过程的方方面面。前面我们提到 UML的通用机制包括规格说明、修饰和通用划分三个方面。 第三章Rational统一过程 1.填空题 1 角色活动产物工作流 2 逻辑视图过程视图物理视图开发视图用例视图 3 设计开发验证 4 二维 5 周期迭代过程里程碑 2.选择题 1 A B C D 2 A C D 3 A C D 4 A B C 5 A B C D 3.简答题 1 请描述迭代过程有几个阶段。初始阶段、细化阶段、构造阶段和移交阶段。 2 Rational统一过程以一种能够被大多数项目和开发组织都适用的形式建立起来 其所包含的六项最佳时间指的是什么 迭代式软件开发、需求管理、基于构件的架构应用、建立可视化的软件模型、软件质量验证和软件变更控制。 3 在Rational统一过程的开发流程中 分别使用哪几种最主要的建模元素来进行表达 在Rational统一过程的开发流程中 分别使用角色、活动、产物和工作流四种建模元素来进行表达。 4 对于一个以架构为中心的开发组织 需要对架构的那些方面进行关注 对于一个以架构

发动机润滑系统教案

发动机润滑系统教案 班级: 姓名: 学号:

汽车构造教案 课程名称汽车构造课时 2 授课班级教学方式授课多媒体教学课题发动机润滑系统任课教师 教学目的与要求 1.了解润滑系的功用; 2. 掌握润滑的方式; 3.了解润滑系的组成; 4.了解润滑系的常用零部件的结构特点; 5.掌握机油泵的结构原理; 教学重点 1. 润滑的方式; 2. 机油泵的结构原理; 教学难点 1.润滑系的组成; 2.机油泵的结构原理; 教学过程 引言: 发动机工作时,各运动零件之间存在一定的相互作用力,并伴随高速的相对运动,零件表面必然要产生摩擦,加速磨损。因此,为了 减轻磨损,减小摩擦阻力,延长使用寿命,发动机上都必须有润滑系。 授课内容: 1.润滑系统的功用 润滑作用:将机油不断地供给运动零件的摩擦表面,形成一定的油膜, 减少零件的摩擦和磨损; 冷却作用:润滑油在润滑各摩擦表面的同时,吸收各摩擦表面的热量, 降低各摩擦表面的温度; 清洁作用:润滑油在循环流动中,可清除摩擦表面的磨屑等杂质; 密封作用:在运动零件之间、气缸壁上形成的油膜可以提高零件的密 封效果; 防锈作用:在零件表面形成油膜,防止金属机件发生氧化锈蚀; 液压作用:可以利用润滑油作液压油; 缓冲作用:在运动零件表面形成油膜,吸收冲击减小振动。 2.润滑方式 压力润滑:以一定的压力将润滑油供入摩擦表面的润滑方式,适于负 荷和转速较大机件,如:曲轴主轴承、连杆轴承、凸轮轴轴承、摇臂 轴等; 飞溅润滑:利用发动机工作时运动零件溅泼起来的油滴或油雾润滑摩 擦表面的润滑方式,适于负荷较轻和速度较小或露在外面的机件,如 气缸壁、活塞销、凸轮轴、挺杆等; 润滑脂润滑:通过油脂嘴定期加注润滑脂来润滑零件的工作表面的润 滑方式,适用于发动机的辅助系统,如水泵轴承,发电机轴承。备注 举例说明各种作用 通过讲解特点提问应用装置

外汇保证金交易新手入门

外汇保证金交易新手入门 【字体:大中小】【收藏】【复制网址】【打印】 随着网络炒汇的兴起,外汇保证金交易飞速发展。相对于外汇实盘交易来讲,保证金交易最大的特点是以小搏大,其利用杠杆效应,使实际交易金额在原基础上放大几十倍甚至上百倍。 何谓外汇保证金交易?作为一种外汇交易方式,外汇保证金系由外汇期货衍生而来,它们具有共同的特点:都是合约而不是现货,看涨看跌都有可能获利,并且都具有保证金放大功能。二者的区别是,前者没有期限的约定,可以长期持仓。 作为一种投资工具,外汇保证金交易拥有适合不同类型投资者的优点:杠杆灵活,目前国内拥有自主交易平台并推出外汇保证金交易的三家银行——交通银行、中国银行、民生银行,其杠杆倍数从5倍到30倍不等;可以双向交易投资,没有熊市、牛市之分;资金进出灵活,随时可以补仓也可以调回资金;24小时连续交易,投资者能自主安排交易时间。另外,全球外汇市场交易量巨大,几乎没有被庄家操纵的可能,即使是国际财团抑或一国央行。 炒汇不需要高深的学问。知名外汇分析师何志成认为,“只要一台连接宽带的电脑,一个高中生都可以炒汇”。一般来讲,炒汇获利的主要因素是心理素质、经验积累、信息分析和一定程度的运气。 开户步骤 开设交易账户步骤 交通银行“满金宝” (目前仅限上海地区) 1、在中行网点办理CA证书,领取数字证书软盘和密码信封,并支付10元的证书工本费; 2、持本人有效身份证件和主账户为活期一本通的长城电子借记卡至上海市分行各理财中心办理开户及签约手续,限本人办理。 中国银行“外汇保” 1、办理交行个人N太平洋借记卡; 2、在交行网点将人民币兑换成美元,存入办好的太平洋借记卡内;

许强《外汇交易快速入门》

许强《外汇交易快速入门》 (一) 觀念篇 1.人人平等﹑機會各半 2.風險大小操之在我 3.小戶一樣有機會 4.是投資不是賭博 5.我們是人不是賭神 (二)買賣實戰篇 6.從小錢做起 7.先學虧再學賺 8.不怕錯就怕拖 9.止蝕單永隨左右 10.撿了銅板﹑掉了金塊 11.不要敢虧不敢賺 12. 重勢(市)不重價 (三) 贏家教戰手冊篇 13.乘風破浪`順市而爲——市匯楊百萬的故事 14.不要猜頭猜底,去頭去尾賺中間;留一點給別人賺 15.控制好自己的EQ

1、人人平等﹐機會各半 客戶最常問我的一個問題之一是﹕投資期貨﹑外匯是不是很多人賠錢﹖難道真是十賭九輸嗎﹖我十有八九也立即反問我的客戶﹐如果有人輸錢﹐而且很多人輸錢﹐那請問錢輸到哪里去了﹖輸到神秘而且常讓舟船無故消失的百慕達大三角嗎﹖答案當然不是。真正的答案是當你買入時﹐市場相對地有人賣出﹔當你賣出時﹐市場相對有人買入。故你輸錢﹐市場必定有人賺錢。哪里會大部份虧損﹐是“贏家”贏走了大部份的錢. 我久居金融投資中心新加坡﹐以前也在臺北的大型外資銀行工作多年。姑且不論自己的操盤能力﹐周遭所及﹐放眼望去﹐交易高手彼彼皆是﹐看他們賺市場的錢﹐有如呼吸一樣簡單自然。多年的磨煉(當然也有年輕天生者)使之有節奏地長期從市場中獲取豐厚的回報率。事實證明這個市場有輸家﹐就有贏家。看錯的送錢給看對的﹐贏家贏盡天下﹐沒有僥倖﹐真有專家在長期贏錢。買家賣家其實機會幾乎各半(當然買賣手續費須合理的前提下)﹐無關乎學歷﹑身份﹑地位﹑家勢背景。概率一半一半﹐在機會之神面前﹐人人平等。而且做多做空,買大買小全由自己決定﹐沒人能勉強﹐是世界上最公平的市場。 至於誰賺誰賠,誰賺多誰賺少,也無一定公式可循。市場的參與者包含了各國中央銀行.金融機構.公私企業及社會大衆。因參與者的目的不同,故無法用其進出場價格定義賺賠。 大多數國家中,中央銀行的主要功能在監督金融體系的運作,並維持金融體等穩定成長,以實現政府的政策目標。中央銀行必須負責監督本國貨幣對外國貨幣的價值。若因貨幣兌換價值的改變而影響到本國經濟的發展,中央銀行就必須出面干預以維持其兌換價值,以保護本國産業及經濟的發展。因此中央銀行不只要維持一個有次序`有效率的外匯市場,而且扮演外匯的最終供給者或需求者。故中央銀行對所擁有的外匯頭寸以穩定的組合爲主,不以賺取彙差爲目的。 另外金融機構亦扮演了舉足輕重的角色,亦可說是最主要的參與者。其規模大者,甚而可與中央銀行之力量抗衡而左右市場。若持有自營頭寸,則涉及很大的賺賠損益。 而各企業亦需要通過其在外匯市場的參與,以達到商品`勞務的交易與資本移動等目的,亦是外匯市場的主要參與者。 社會大衆因其有國外旅行`商務`國際投資與投機等需求,亦爲外匯市場的重要參與者。各參與者必須視本身之個別需求,以控制期貨﹑外匯風險爲首務,進而累積成功交易的經驗,加上好的市場分析及資金管理,從行情中賺取利潤。虧少賺多,慢慢便能站到贏家的行列。 2、風險大小﹐操之在我 我們做任何生意皆有風險﹐皆在獲利前付出“成本”。就是開一個小店鋪也需店租﹑裝修﹑員工薪水﹐每月維持開銷的費用﹐而且還不保證賺錢。也就是說獲利與風險是一體兩面之物﹐常伴隨接踵而至。投資國際市場一如開店鋪﹐不可腦中只想如何好賺﹐如何發大財去吃魚翅鮑魚。應先在心中估算出願意付出的“成本”有多少﹐也就是說其實外匯投資的風險大小可完全在自己的掌握之中。主要的風險控制方式﹐就是善用止損單(STOP LOSS ORDER)。你必須在進場的同時﹐就訂立出認賠的額度﹐設好止損(單)點﹐預先下好萬一斷臂的單子。

UML软件建模教程课后习题及标准答案

UML软件建模教程课后习题及答案

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UML软件建模教程课后习题 习题 1 一、简答题 1. 简述模型的作用。 答:现实系统的复杂性和内隐性,使得人们难于直接认识和把握,为了使得人们能够直观和明了地认识和把握现实系统,就需要借助于模型。 2. 软件模型有什么特征? 答:建模对象特殊,复杂性,多样性 3. 软件建模技术有哪些因素? 答:软件建模方法,软件建模过程,软件建模语言,软件建模工具 4. 软件模型包括哪些方面的内容? 答:从模型所反映的侧面看:功能模型,非功能模型,数据模型,对象模型,过程模型,状态模型,交互模型,架构模型,界面模型等;从软件开发工作看:业务模型,需求模型,分析模型,设计模型,测试模型等。 5. 软件建模工具应该具有哪些基本功能? 答:软件模型的生成和编辑,软件模型的质量保障,软件模型管理等 二、填空题 1、模型是对现实的(抽象)和模拟,是对现实系统(本质)特征的一种抽象、简化和直观的描述。 2、模型具有(反映性)、直观性、(简化性)和抽象性等特征。

3、从抽象程度,可以把模型分为(概念模型)、逻辑模型和(物理模型)三种类型。 4、较之于其他模型,软件模型具有(建模对象特殊)、复杂性和(多样性)等特征。 5、软件模型是软件开发人员交流的(媒介),是软件升级和维护的(依据)。 6、软件建模技术的要素包括软件建模方法、(软件建模过程)、软件建模语言和(软件建模工具)。 7、从开发阶段看,软件建模有业务模型、(需求模型)、分析模型、(设计模型)和测试模型。 8、软件语言有软件需求定义语言、(软件设计语言)、软件建模语言、(软件结构描述语言)、软件程序设计语言等。 9、根据软件建模工具的独立性,把软件建模工具分为(独立软件)建模工具和(插件式软件)建模工具。 10、OMG在( 1997 )年把UML作为软件建模的标准,UML2.0版本是( 200 5 )年颁布的。 三、选择题 1、对软件模型而言,下面说法错误的是( D )。 A.是人员交流的媒介 B.是软件的中间形态 C.是软件升级和维护的依据 D.是软件的标准文档 2、下面说法错误的是( B )。 A.数据流图是面向功能软件建模方法提供的方法 B.用例图是面向对象方法提供的建模方法 C.类图是面向对象建模方法提供的建模方法

外汇交易技巧初级教程

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外汇新手如何学习外汇基础入门知识方法

外汇市场并不是随便可以捡钱的地方,它是勤奋、律己和耐心的人的乐园,也是贪婪、幻想和固执的人的葬身之地。外汇走势既简单又复杂。简单的是就那么3个方向:上升下降和盘整,而复杂的是大浪之中有小波,大波之中有小浪。说它是“人性弱点的照妖镜”一点也不为过。那么做外汇需要注意那些呢?为此皇玛外汇hmarl分析师就给我们大家讲解一下外汇交易需要注意的事情。 第一:完善思维上的交易系统,一个完善的交易系统是系统交易思维的立体化。系统交易思维是一种理念,它体现为在行情判断分析中对价格运动的总体性的观察和时间上的连续性观察。交易系统必须能够充分体现你的操作规则的每一个细节,必须是机械性和灵活性的结合体。通俗一点就是你的思维交易系统必须能够应付行情的各种变化,兵来将挡,水来土掩。 第二:炒汇前的准备 1. 确定风格:根据自己的性格和习惯确定适合自己的风格。短线、中线和长线的操作规则是不同的。短线是短平快,要求命中率得高,快进快出,绝不能有丝毫贪婪和幻想。中线是稳准狠,长线要结合基本面分析。 2. 制定规则:根据自己的风格制定交易规则。 (1). 趋势判断规则:趋势的判断是炒汇的重中之重。顺势交易是炒汇的基本原则。所谓大趋势是由一级一级小级别的趋势累积形成的。汇价的运行规律是趋势过去是盘整,盘整过后是趋势,周而复始,循环往复。具体操作时应该先看大势,然后到小级别图上等候汇价运行方向顺应大趋势时进场。汇价的高点低点依次抬高是上升趋势,依次降低是下降趋势。汇价的高点和低点一般不会呈直线运行,用画趋势线的方法判断趋势应注意趋势线的修正。通过趋势判断应该得出以下几个结论: (a):当前趋势:大趋势里面有小波段,观察当前汇价运行在大趋势的顺势波段还是逆势波段,只做顺势波段。 (b):趋势状态:当前汇价运行到本趋势的前期中期还是后期,前期是趋势延续,中期是趋势放缓,后期是趋势停顿。在同一趋势里汇价运行到不同时期的操作方法截然不同。前期应该等回撤顺势进场,中期的时候应该无单观望有单持单,后

网络教学系统UML建模

网络教学系统UML建模 1、软件问题描述 随着现代信息技术的迅猛发展,网络技术在教育中的应用日益广泛与深入,特别就是Internet与校园网的接轨,为教育提供了丰富的资源,使网络教学真正成为现实,同时也为教育开辟了广阔的前景。对于如何有效地利用网上的资源,建构基于网络的现代教学模式就是一个迫切研究的问题,而开展网络教学模式研究的重要理论基础之一就就是网络教学的设计与评价。因此,开展网络教学的设计与评价的探索与实践研究有着十分重要的意义。 1、1需求分析 1、1、1系统功能需求 (1)系统的功能需求主要包括以下几个方面: ①学生可以登陆网站浏览与查找各种信息以及下载文件。 ②教师可以登陆网站给出课程见解、发布、修改与更新消息以及上传课件。 ③系统管理员可以对页面进行维护与批准用户的注册申请。 (2)满足上述需求的系统主要包括下面几个模块: ①数据库管理模块:提供使用者录入、修改并维护数据的途径。 ②基本业务模块:教师可以上传文件、发布消息、修改与更新消息;学生可以下载文件;管理员可以维护页面,批准注册等。 ③信息浏览、查询模块:主要用于对网站的信息进行浏览、搜索查询。 图1、1系统功能需求图1、2数据库管理模块 1、1、2数据库管理模块 (1)教师信息管理:负责教师信息的管理。 (2)课程简介信息管理:负责课程简介信息的管理。 (3)文件上传信息管理:负责文件上传信息的管理。 1、1、3基本业务模块 (1)文件上传:教师可以使用此模块将课程的数据上传到网站服务器。 (2)文件下载:学生可以使用此模块从网站上下载课件及其她资料。 (3)消息发布:教师可以通过此模块发布学习方法、课程重点等与教学

炒外汇入门,炒外汇基础知识

炒外汇入门,外汇基础知识 最近有很多朋友想要炒外汇,问了我很多关于外汇的一些基本知识,想必还有更多的年 轻朋友想要靠此赚点外快。因此我从外汇论坛、…..一些权威机构,东凑西拼整理了此文章,如果觉得不够好的请原谅。 炒外汇我们需要了解几个问题的回答: 1、什么是个人外汇买卖 个人外汇买卖一般有实盘和虚盘之分,目前只能进行实盘外汇买卖。 2、个人实盘外汇买卖和个人虚盘外汇买卖有什么区别 个人实盘外汇买卖,俗称“外汇宝”,是指个人客户在银行通过柜面服务人员或其他电子金融服务方式进行的不可透支的可自由兑换外汇(或外币)间的交易。 5、个人实盘外汇买卖可交易货币有哪些 美元、欧元、日元、英镑、瑞士法郎、港元、澳大利亚元等主要货币,也包括加拿大元、荷兰盾、法国法郎、德国马克、比利时法郎、新加坡元等货币。 6、止损 在进行个人实盘外汇买卖时,如果市场汇率向不利客户的方向变化,使投资者面临较大的汇率波动风险。为了防止损失进一步扩大,投资者应及时将头寸平仓。 空头:持有卖单的投资者 多头:持有多单的投资者 空开:没有持仓的投资者,判断市场将下跌,而进行卖出开仓 多开:没有持仓的投资者,判断市场将上涨,而进行买入开仓 空平:原进行卖出开仓的投资者,进行买入平仓 多平:原进行买入开仓的投资者,进行卖出平仓 7、外汇市场 外汇市场是指由银行等金融机构、自营交易商、大型跨国企业参与的,通过中介机构或电讯系统联结的,以各种货币为买卖对象的交易市场。它可以是有形的---如外汇交易所,也可以是无形的---如通过电讯系统交易的银行间外汇交易。 █外汇市场的特点 如果从外汇交易的区域范围和周围速度来看,外汇市场具有空间统一性和时间连续性两个基本特点。 所谓空间统一性是指由于各国外汇市场都用现代化的通讯技术(电话、电报、电传等)进行外汇交易,因而使它们之间的联系非常紧密,整个世界越来越联成一片,形成一个统一的世界外汇市场。 所谓时间连续性是指世界上的各个外汇市场在营业时间上相互交替,形成一种前后继起的循

外汇交易入门基础知识资料

外汇交易入门基础知识 1、汇率与标价方式 汇率,又称汇价,指一国货币以另一国货币表示的价格,或者说是两国货币间的比价。 按国际惯例,通常用三个英文字母来表示货币的名称,以上中文名称后的英文即为该货 币的英文代码。 汇率又分为基本汇率和交叉汇率 基本汇率(也叫直盘或基础汇率):一般指一国货币与美元的比价,又叫做主要货币对。六大主要货币对是: EUR/USD 即欧元 / 美元(简称欧美) GBP/USD 即英镑 / 美元 ( 简称镑美) USD/JPY 即美元 / 日元(简称美日) USD/CHF 即美元 / 瑞郎(简称美瑞) AUD/USD即澳元/美元(简称澳美) USD/CAD即美元/加元(简称美加) 交叉汇率(也叫交叉盘):是指两种非美元货币之间的比价,交叉汇率可从基本汇率套 算而来。 按市场惯例,外汇汇率的标价通常由五位有效数字组成,从右边向左边数过去,第一 位称为“X个点”,它是构成汇率变动的最小单位;第二位称为“X十个点”,如此类推。如:1欧元 = 1.1011 美元; 1美元 = 120.55日元 欧元对美元从 1.1010变为1.1015, 称欧元对美元上升了5点 美元对日元从120.50变为120.00,称美元对日元下跌了50点。 2、汇率与美元指数的关系 各币种在美元指数中所占权重 欧元57.6% 日元13.6% 英镑11.9% 加拿大元9.1% 瑞士法郎 3.6% 由于欧元所占权重大,所以EUR/USD走势和美元指数一般来说是呈现较紧密负相关 的关系,如美元指数涨,EUR/USD跌;在实盘中,可以结合美元指数判断欧美走势。(有 些交易商也将美元指数作为交易品种)其他有些汇率虽然也跟美元指数有相关性,但并 不是非常紧密。 欧美也是汇市中交易量最大的品种,技术走势也最为标准,最适合新人操作。而日 元虽然权重也较大,但美日走势一般来讲波动较小,跟美元指数相关性也不是很紧密, 个人认为除非大机会,一般不操作。

UML软件建模教程课后习题和答案

UML软件建模教程课后习题 习题1 一、简答题 1、简述模型的作用。 答:现实系统的复杂性与内隐性,使得人们难于直接认识与把握,为了使得人们能够直观与明了地认识与把握现实系统,就需要借助于模型。 2、软件模型有什么特征? 答:建模对象特殊,复杂性,多样性 3、软件建模技术有哪些因素? 答:软件建模方法,软件建模过程,软件建模语言,软件建模工具 4、软件模型包括哪些方面的内容? 答:从模型所反映的侧面瞧:功能模型,非功能模型,数据模型,对象模型,过程模型,状态模型,交互模型,架构模型,界面模型等;从软件开发工作瞧:业务模型,需求模型,分析模型,设计模型,测试模型等。 5、软件建模工具应该具有哪些基本功能? 答:软件模型的生成与编辑,软件模型的质量保障,软件模型管理等 二、填空题 1、模型就是对现实的( 抽象)与模拟,就是对现实系统( 本质)特征的一种抽象、简化与直观的描述。

2、模型具有( 反映性)、直观性、( 简化性)与抽象性等特征。 3、从抽象程度,可以把模型分为( 概念模型)、逻辑模型与( 物理模型)三种类型。 4、较之于其她模型,软件模型具有( 建模对象特殊)、复杂性与( 多样性)等特征。 5、软件模型就是软件开发人员交流的( 媒介),就是软件升级与维护的( 依据)。 6、软件建模技术的要素包括软件建模方法、( 软件建模过程)、软件建模语言与( 软件建模工具)。 7、从开发阶段瞧,软件建模有业务模型、( 需求模型)、分析模型、( 设计模型)与测试模型。 8、软件语言有软件需求定义语言、( 软件设计语言)、软件建模语言、( 软件结构描述语言)、软件程序设计语言等。 9、根据软件建模工具的独立性,把软件建模工具分为( 独立软件)建模工具与( 插件式软件)建模工具。 10、OMG在( 1997 )年把UML作为软件建模的标准,UML2、0版本就是( 2005 )年颁布的。 三、选择题 1、对软件模型而言,下面说法错误的就是( D )。 A、就是人员交流的媒介 B、就是软件的中间形态 C、就是软件升级与维护的依据 D、就是软件的标准文档

四 上海大众车系发动机润滑系统

4 上海大众系列车型发动机润滑系统 学习目标 知识目标: (1)掌握润滑系的类型、组成和工作原理; (2)能正确识别润滑系主要部件的结构; (3)掌握润滑系统油路结构组成和工作原理。 能力目标: (1)能正确判断发动机润滑系统的类型和结构; (2)能掌握润滑系统油路结构和润滑方式。 (3)会根据发动机的性能与使用条件选择和更换适当的润滑油。 4.1 润滑系统概述 1. 润滑系统功用 为了减轻磨损,减少摩擦阻力,延长使用寿命,发动机上设置了润滑系统,润滑系统将清洁的润滑油不断地供给给运动零件的摩擦表面。润滑系统使用的润滑油具有以下作用。 润滑:润滑运动零件表面,减小摩擦阻力和磨损,减小发动机的功率消耗。 清洗:机油在润滑系内不断循环,清洗摩擦表面,带走磨屑和其它异物。 冷却:机油在润滑系内循环带走摩擦产生的热量,起到冷却作用。 密封:在运动零件之间形成油膜,提高它们的密封性,有利于防止漏气或漏油。 防锈蚀:在零件表面形成油膜,对零件表面起保护作用,防止腐蚀生锈。 液压:润滑油可用作液压油,起液压作用,如液压挺柱。 减震缓冲:在运动零件表面形成油膜,吸收冲击并减小振动,起减震缓冲作用。 2. 润滑方式 根据发动机中各运动副工作条件的不同,发动机一般采用下面两种润滑方式。 压力润滑:利用机油泵,将具有一定压力的润滑油源源不断地送往摩擦表面。例如,曲轴主轴承、连杆轴承及凸轮轴轴承、摇臂等处形成油膜以保证润滑。 飞溅润滑:利用发动机工作时运动零件飞溅起来的油滴或油雾来润滑摩擦表面的润滑方式称为飞溅润滑。可使裸露在外面承受载荷较轻的气缸壁,相对滑动速度较小的活塞销,以及配气机构的凸轮表面、挺柱等得到润滑。 大众轿车发动机其润滑系都是压力润滑与飞溅润滑相结合的复合润滑系统。

1、外汇交易新手需要了解哪些基础知识

外汇交易新手需要了解哪些基础知识? 想要成为外汇高手,那是需要大量的时间和精力的,所以需要打好基础。为了避免更多的交易者在自我摸索中走太多的弯路,在此就给大家介绍一下,外汇交易入门需要掌握的哪些基础知识,新手交易者从这里开始学习可以取得更好的效果。 了解外汇市场的特点 由于所处的时区不同,各外汇交易市场在交易时间上此开彼关,市场的参与者可以在世界各地进行涨跌双向交易,市场便捷灵活、交易透明,资金流动顺畅,市场间的汇率差异极小,形成了全球一体化运作、全天候运行的国际外汇交易市场。 了解如何选择外汇平台 对于外汇新手来说,最快融入到外汇市场的方法莫过于找一个可靠的外汇交易平台。继续以之前提到的巨汇ggfx为例,作为一个正规的国际平台,巨汇ggfx有国际上比较权威的FSP和NFA的双重监管,使用最稳定的MT4平台提供交易,在业内拥有最快的秒速交易和闪电出金的操作速度,安全性和稳定性皆有保障。而且它有针对新手的导师1对1指导服务,可以帮助新手快速入门。 了解基础货币 新手进入外汇市场,首先必须要了解的就是可交易的基础货币有哪些。目前外汇市场上可交易的每一种货币,都有国际统一的符号,如:USD(美元)、EUR(欧元)、GBP(英镑)等。而需要注意的是外汇都是以货币对形式交易,例如:欧元/美元(EUR/USD)或美元/日元(USD/JPY)等。 了解点差的概念 点,即“最小浮动单位”。如英镑美元(GBPUSD)的报价是0.98000,若英镑美元的报价变为0.97990,就可以说英镑美元的价格波动了1个点。在外汇市场上,点差就是投资者的交易成本,点差越小成本越低,因此巨汇ggfx等低点差、低手数交易的平台普遍受到大众投资者的喜爱。 学会控制风险 投资有风险,尤其是在震荡的行情中,也许上一秒还在盈利,下一秒已经亏损。所以建议新手一定要学会止损,不要贪图一时的利益,有小利皆可出,若无小利,当行情与自己预期的走势不同时,也要先退出市场观望。 最后,做外汇投资也和大多数投资一样,保持良好的心态非常关键,但是也最难做到建议投资者们在外汇投资中遇到问题时一定要头脑清晰,避免盲目操作交易。

UML系统建模课程设计报告

UML系统建模课程设计报告 2011 ~ 2012 学年第一学期 教学单位信息工程系 课程名称软件开发工具 课程设计题目图书馆管理系统的分析与设计指导教师 学生姓名 专业班级

【课程设计名称】图书馆管理系统的分析与设计 【课程设计目的】1.掌握UML建模的基础知识和其应用; 2.熟悉Rational Rose环境及功能,能够设计出完整系统。【课程设计要求】1.对系统功能进行必要的描述; 2.绘制系统的主要模型图; 3.模型图要有说明性文字解释。 【课程设计内容】1.图书馆管理系统的需求分析; 2.图书馆管理系统UML建模。 【课程设计步骤】 系统的配置与实现 1.图书馆管理系统的需求分析 1 系统功能需求 2 基本数据维护模块 3 基本业务模块 4 数据库模块 5 信息查询模块 1.1系统功能需求 系统的功能需求主要包括以下几个方面: (1)借阅者可以通过网络查询书籍信息和预定书籍。 (2)借阅者能够借阅书籍和还书。 (3)图书管理员能够处理借阅者的借阅和还书请求。 (4)系统管理员可以对系统的数据进行维护,如增加、删除和更新书目,增加、删除和更新借阅者帐户,增加和删除书籍。 1.2 基本数据维护模块 基本数据维护模块包括的主要功能模块: (1)添加借阅者帐户

(2)修改更新借阅者帐户信息 (3)添加书目 (4)修改和更新书目信息 (5)添加书籍 (6)删除书籍 1.3基本业务模块 基本业务模块包含的功能: (1)借书 (2)还书 (3)书籍预留 (4)取消书籍预定 1.4数据库模块 数据库模块的功能: (1)借阅信息管理 (2)书籍信息管理 (3)帐户信息管理 (4)书籍预留信息管理 1.5信息查询模块 信息查询模块主要是查询数据库中的相关信息: (1)查询书籍信息 (2)查询借阅者信息 2 系统的UML基本模型

外汇交易新手入门:认识最简单的外汇交易系统

外汇交易新手入门:认识最简单的外汇交易系统 一个最简单的交易系统,至少包括四个部分:买进,卖出,止损,头寸控制。 作为投机者,我们是在利用市场的价格波动来获得利益。只有当市场出现你所能够把握的波动的情况时,你才有可能获利--看起来很简单,但是这一点非常非常重要--就是说,一些波动你能够把握,另一些波动你不能把握,或者根本不需要,比如向下的波动(股票市场),或者幅度非常小的波动。因此,交易是参与你的系统能够参与的波动,而不是所有的。 一、买进 一个交易是一个过程,不是一次简单的预测。简单的说,你要判断在什么情况买入,买多少,如果市场并非想你想象的发展,你应该如何处理你的头寸,如果市场向你想象的那样发展,你应该如何处理。 在我的交易系统(杠杆操作法)中,关于买入有四个原则: 1、在简单上升趋势中买入; 2、在复杂上升趋势的回调中,出现向下分形的时候买入; 3、向上突破前期高点的时候买入; 4、在横盘趋势停顿的下沿买入;

这四条原则是买入交易的基本原则,当市场没有出现这四中情况之一的时候,我根本不会考虑买的。巨汇外汇分析师这么写的意思,并非要你也这么做,而是想说,做为交易者,你同样需要类似的原则,在你的交易系统中。另外,你还需要相当的卖出的原则。 二、卖出 如果你有一些交易经验,很多时候对市场变化会有一些“感觉”,这些“感觉”应该建立在你的交易系统之上。我们相信,交易在更多的时候是要依靠感觉的。 当市场按照你的系统发展的时候,你不需要做什么,耐心看着就可以,你必须明白,就交易的行为而言,是一瞬间的事情,一年二百多个交易日,真正交易的时候,可能只有几个小时,其他都是漫长而寂寞的等待。 在市场有利的时候,你必须学会习惯于获利,这是区别交易者是否成熟的一个重要标志。假设你的成本是8元,市场价格现在是80元,但是趋势依然向上,你是否会坚定的持有?很多的交易者在获利的时候惴惴不安,而亏损的时候却心安理得,这样如何能够长期稳定的获利?

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炒外汇入门详细全集 入门入籍,建议你看了后再加油看蜡烛图分析,货币战争等。 炒外汇教程 1、什么是个人外汇买卖? 答:个人外汇买卖一般有实盘和虚盘之分,目前只能进行实盘外汇买卖。 2、个人实盘外汇买卖和个人虚盘外汇买卖有什么区别? 答:个人实盘外汇买卖,俗称“外汇宝”,是指个人客户在银行通过柜面服务人员或其他电子金融服务方式进行的不可透支的可自由兑换外 汇(或外币)间的交易。 个人虚盘外汇买卖,是指个人在银行交纳一定的保证金后进行的交易金额可放大若干倍的外汇(或外币)间的交易。 3、个人实盘外汇买卖业务与传统的储蓄业务有什么不同? 答:传统的储蓄业务是一种存取性业务,以赚取利息为目的。个人实盘外汇买卖是一种买卖性业务,以赚取汇率差额为主要目的,同时客户还可以通过该业务把自己持有的外币转为更有升值潜力或利息较高的外币,以赚取汇率波动的差价或更高的利息收入。 4、哪些人可以进行个人实盘外汇买卖?

答:凡持有有效身份证件,拥有完全民事行为能力的境内居民个人,具有一定金额外汇(或外币)均可进行个人实盘外汇交易。 5、个人实盘外汇买卖可交易货币有哪些? 答:美元、欧元、日元、英镑、瑞士法郎、港元、澳大利亚元等主要货币,也包括加拿大元、荷兰盾、法国法郎、德国马克、比利时法郎、新加坡元等货币。 6、个人实盘外汇买卖可以进行那些货币之间的交易? 答:客户可以通过个人实盘外汇买卖进行以下两类的交易:一、美元兑欧元、美元兑日元、英镑兑美元、美元兑瑞士法郎、美元兑港元、澳大利亚元兑美元(还可以进行美元兑加拿大元、美元兑荷兰盾、美元兑法国法郎、美元兑德国马克、美元兑比利时法郎、美元兑新加坡元)。二、以上非美元货币之间的交易,如英镑兑日元、澳大利亚元兑日元等,在国际市场上,此类交易被称为交叉盘交易。 7、个人实盘外汇买卖中的基准货币指的是什么货币? 答:在个人实盘外汇买卖中,英镑、澳元、和欧元兑美元的报价,英镑、澳元和欧元是基准货币,其余的货币兑美元的报价中,美元是基准货币。 8、客户手上只有人民币没有外币,可以进行个人实盘外汇买卖吗?

UML系统建模基础教程课后习题答案

UML系统建模基础教程课后答案 第一章面向对象设计与UML (1)UML (2)封装继承多态 (3)继承 (4)瀑布模型喷泉模型基于组件的开发模型XP开发模型 2.选择题 (1) C (2) A B C D (3) A B C D (4)ABC 3?简答题1?试述对象和类的关系。 (1)类是具有相同或相似结构、操作和约束规则的对象组成的集合,而对象是某一类的具体化实例,每一个类都是具有某些共同特征的对象的抽象。类与对象的关系就如模具和铸件的关系,类的实例化结果就是对象,而对一类对象的抽象就是类?类描述了一组有相同特性和相同行为的对象。 第二章UML通用知识点综述

1?填空题 (1)依赖泛化关联实现 (2)视图图模型元素 (3)实现视图部署视图 (4)构造型标记值约束 (5)规格说明修饰通用划分 2.选择题 (1)D (2)C (3)A (4) A B (5)D 3?简答题 (1 )在UML中面向对象的事物有哪几种? 在UML中,定义了四种基本的面向对象的事物,分别是结构事物、行为事物、分组事物和注释事物等。 (2 )请说出构件的种类。 构件种类有:源代码构件、二进制构件和可执行构件。 (3)请说出试图有哪些种类。 在UML中主要包括的视图为静态视图、用例视图、交互视图、实现视图、状态机视图、活动视图、部署视图和模型管理视图。 (4 )请说出视图和图的关系。

视图和图是包含和被包含的关系。在每一种视图中都包含一种或多种图 (5)请简述UML的通用机制。 UML提供了一些通用的公共机制,使用这些通用的公共机制(通用机制)能够使UML在各种图中添加适当的描述信息,从而完善UML的语义表达。通常,使用模型元素的基本功能不能够完善的表达所要描述的实际信息,这些通用机制可以有效地帮助表达,帮助我们进行有效的UML建模。UML提供的这些通用机制,贯穿于整个建模过程的方方面面。前面我们提到,UML的通用机制包括规格说明、修饰和通用划分三个方面。 第三章Rational统一过程 1?填空题 (1)角色活动产物工作流 (2)逻辑视图过程视图物理视图开发视图用例视图 (3)设计开发验证 (4)二维 (5)周期迭代过程里程碑 2?选择题 (1) A B C D (2) A C D (3) A C D (4)ABC (5) A B C D

操盘手教程外汇交易

操盘手教程外汇交易 Prepared on 22 November 2020

谭建飞先生外汇交易培训材料精选 一. RST RST是一种相当有效的价格逆转图形,全称叫做Reverse Symmetrecal Triangle,翻成中文叫做“反向对称三角形”。这 是一种当价格振动性扩大时出现的图表形态。 我们先看一下常见的对称三角形Symmetrical Triangle 对称三角形是一般技术分析资料中经常提到的图形。 对称三角形一般来说有5 个价格转折点,其中第五点往往不接触三角形的一边,提早显示价格有可能向另一面突破。见图-9 下降趋势中的对称三角形则和上面讲的正好相反。价格在突破三角形的下边之后,往往会形成新的下滑趋势。见图-10 对称三角形这一类的图形都应用了价格的震动性在逐步由大变小之后,又会从小变大,带来价格的突破。 反向对称三角形则和上面的对称三角形正好相反。见图-11(买入图形)和图-12(卖出图形) 反向对称三角形(RST)这样的图表形态一直是存在的,但是很少有操盘手会按照RST图形进行操作,因为这类图形往往使观察者得出和我们要操作的方向正好相反的结论,特别是在即日操盘或超短线的时间阶段内。 我们做的恰恰是和大多数人得到的结论相反,当振动性达到极端时,我们就要考虑应用RST图形来选择高概率的入场时机。 在实际操作中,RST并不一定每次都是具备完美规则的对称图形,但经过一定的练习,你就不会有什么困难来找出这样的图表形态。 具体寻找RST图形的方法是从图表的右边向左看起,确认五个明显的价格转折点。最靠右边的高点或是低点就是第五点。如果这些价格转折点不全是上升高点和下降低点的话,则该图形就不能算是有效的RST图形。 从RST图形的定义来看,一个有效的RST图形必须至少包括7 条价格线,见图-13 当然,绝大多数时候一个有效的RST图形包含远远多于7 条的价格线。见图-14,这是一个RST买入图形。 图中从右向做看起,最新的一个价格转折低点为第五点。 然后我们向左确认其余的四个价格转折点。 图中价格转折高点都是上升趋势(2、4),而转折低点都是下降趋势(1、3、5)。 RST卖出图形,见图-15。 此图形和上面买入图形正好相反。 应用RST图形进行操作,我们是希望在价格出现逆转时尽早的入场,在应用RST图形时,也要尽量结合其他的分析手段,包括轴线,支撑/阻力线,振动带,费伯纳奇,移动平均线等等。 我们会结合实例对这种图表分析方法做更多讲解。

外汇新手入门教程

外汇新手入门教程 一、认识外汇市场 (一)外汇汇率定义 外汇汇率是一国货币对外国货币的兑换率,取决于两国相互间的国际收支状况,或两国货币的购买力,在实际经验上,外汇汇率决定于两国间的长期经济因素,也是投资人预期的表现。 (二)外汇市场 外汇市场从广义上讲泛指外汇交易场所,包括个人外汇买卖场所,外币期货交易所等;从狭义上讲是指以外汇专业银行,外汇经纪商,中央银行等为交易主体,通过电话、电传、交易机等现代化通讯手段实现交易的交易市场;外汇市场既是一个有形的市场也是一个无形的市场,有形是指外汇交易市场有自己的地理位置,比如东京外汇市场、纽约外汇市场等;而无形则是表明市场并没有一个具体的范围,个人、机构、银行之间发生货币转化也可以无形中形成外汇市场。 国际上主要的外汇市场有:悉尼、东京、新加坡、香港、法兰克福、苏黎世、伦敦、纽约,由于以上各个城市地跨多个时区,工作时间基本上为当地时间的早9点到下午4点,因此基本上可以将一天24小时覆盖。 以下按北京时间计算的各个主要外汇市场开休市时间表: 悉尼开市时间早7:00 东京开市时间早8:00 欧洲开市时间下午14:30 伦敦开市时间下午15:30 纽约开市时间晚21:00 伦敦休市时间晚24:30 纽约休市时间早4:00

了解各个外汇市场的开市时间的现实意义在于:及时掌握市场信息,通过阅读经济数据对汇率预测有很大帮助,理解汇率的真实性。 一般汇率会在市场开市的时间内较为活跃,许多重要的经济数据也会在这些时候公布。像日本央行干预日元一般都发生在北京时间的白天,也就是在东京市场开市的时候,德国、英国公布央行利率决定一般会在我们北京时间的下午5点到7点,而美国公布一些重要的数据在晚上8点半,9点半这样的时间,美联储的重要决议一般在北京时间的凌晨公布。 通常我们所说的收盘价格是指纽约市场的收市价格。 (三)外汇汇率的表达方式 工商银行的汇率表示方式一般采取的是国际常用报价方式,按照直接报价法、间接报价法进行报价。 直接报价法:以本国货币表示每一单位外国货币的价格。(本国货币是价格,外国货币是商品)例如在日本,一件衣服=5000日元,一辆汽车=15万日元,在日本,货币的报价方式也采用了此种方法,如1美元=118.35日元。还有几个常见的币种也是采取此报价方式:瑞士法郎(CHF)、加拿大元(CAD)、新加坡元(SGD)、日元(JPY)、港币(HKD)、瑞典克朗(SEK)。 间接报价法:每一单位的本国货币折合若干的外国货币。(本国货币是商品,外国货币是价格)如:在英国,1英镑=1.5980美元。在国际市场上:英镑(GBP)、澳大利亚元(AUD)、新西兰币(NZD)、欧元(EUR)采用此报价法。 (四)基础货币与非基础货币 基础货币是指一个货币对中写在前面的货币;非基础货币是指一个货币对中写在后面的货币。 例如:美元/日元中美元是基础货币,日元是非基础货币;欧元/英镑中欧元是基础货币,英镑是非基础货币。工商银行基础与非基础货币的表现方式按照国际常用方式。 (五)买入价(BID)与卖出价(OFFER或ASK) 在国际市场上,买入价与卖出价表示的含义是指银行准备从对手(通常指客户)那里的买入(BID)价、卖出(OFFER)价,买入价(BID)在左,卖出价(OFFER)价在右。 对于买入价与卖出价实际应用中的说明:银行所标示的买入价均是对基础货币而言的买入价格,银行所标示的卖出价均是对基础货币而言的卖出价格。例如:工商银行的美元兑日元买入、卖出价分别为109.30/109.60;即表明工商银行从客户处买入美元卖出日元使用的牌价为109.30,则客户卖出美元买入日元就要使用109.30的牌价,反之亦然。 银行的卖出价均要高于银行的买入价,也就是客户在与银行进行交易的时候,客户的买入价高于客户的卖出价;原因有二:(1)客户不论何时均可与银行进行交易,银行要无条件的买入或卖出,这样就要求银行必须要用这样的价差来保证自己的利益。(2)对于投资者而言,只有市场发生变化时,才有可能获利,如果市场没有任何变动,投资者在汇率静止的情况下,进行一买一卖是要赔钱的。而投资者的投资的目的是为了获利,获利的要素就是要求我们看准汇率走势方向,待汇市变化的时候,才有获利的可能,汇市汇率静止,客户将不可能获利。 (六)国际外汇市场主要币种及其符号 美元:USD、英镑:GBP、欧元:EUR、日元:JPY 澳元:AUD、港币:HKD、加元:CAD、瑞郎:CHF、瑞典克朗:SEK 新加坡元:SGD、挪威克朗:NOK、丹麦克朗:DKK

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