静态和动态模型
软件可靠性模型与评估方法

软件可靠性模型与评估方法软件可靠性是指在特定环境中,系统在规定时间内以满足用户需求的准确性、稳定性和可用性的概率。
在软件开发过程中,确保软件的可靠性是至关重要的。
本文将介绍软件可靠性模型与评估方法,以帮助开发人员提高软件的可靠性。
一、可靠性定义与重要性软件可靠性是指在特定条件下,软件系统在规定时间内以满足用户需求的准确性、稳定性和可用性的概率。
软件可靠性评估的主要目的是为了确定软件在特定条件下的可靠性水平,以评估软件系统的可信度和稳定性。
软件可靠性的提高将直接影响到用户对软件系统的满意度和信任度。
二、软件可靠性模型1. 静态模型静态模型是通过对软件设计和代码进行分析,检测潜在的软件错误,以预测软件系统的可靠性。
静态模型主要包括代码静态分析、软件结构分析和软件测试。
1.1 代码静态分析代码静态分析通过对源代码的分析,发现代码中的潜在错误和缺陷。
常用的代码静态分析工具包括Lint、FindBugs等,可以帮助开发人员提前发现代码中的潜在问题,从而减少软件系统的错误率。
1.2 软件结构分析软件结构分析主要是通过对软件系统的结构进行分析,检测系统的层次结构、调用关系、模块依赖等,以评估软件系统的可靠性。
软件结构分析常用的方法有层次分析法、结构方程模型等。
1.3 软件测试软件测试是通过执行一系列测试用例,检查软件系统的功能是否正常,以及是否存在潜在的错误和缺陷。
软件测试主要包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。
通过全面的软件测试,可以提高软件系统的可靠性和稳定性。
2. 动态模型动态模型是通过对软件系统运行状态进行监测和分析,以评估软件系统的可靠性。
常用的动态模型包括故障树分析、可靠性块图和Markov模型等。
2.1 故障树分析故障树分析通过将软件故障转化为逻辑关系,来描述故障的发生和传播过程。
故障树分析可以帮助开发人员识别和定位软件系统中的关键故障点,从而制定相应的改进和优化方案。
2.2 可靠性块图可靠性块图是通过将系统的可靠性表示为块和连接线的图形化表示方法,来描述系统的可靠性。
中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究

中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究一、本文概述1、研究的背景与意义2、国内外研究现状和评价3、研究目的、内容和方法二、中国区域创新生产的现状分析1、创新生产的定义和指标体系创新生产是一个多维度、复杂且动态的过程,涵盖了从新思想的产生、研发活动的进行,到新技术、新产品、新服务的商业化应用的整个过程。
在中国,创新生产被赋予了推动经济转型升级、实现高质量发展的关键角色。
本文所指的创新生产,主要关注科技创新,即通过科学研究和技术开发产生新知识、新技术,并将其转化为实际生产力,推动经济社会的持续发展。
为了全面、系统地衡量创新生产,需要构建一个综合性的指标体系。
本文在参考国内外相关研究和实际数据可获得性的基础上,构建了一个包含创新投入、创新产出和创新环境三个维度的指标体系。
创新投入指标主要包括研发投入、研发人员数量等,反映了一个地区对科技创新的重视程度和投入力度;创新产出指标则包括专利数量、技术市场成交额等,直接体现了科技创新的成果和效益;创新环境指标涵盖了教育水平、科技服务机构数量等,这些因素对于激发创新活力、促进创新成果的转化和应用具有重要影响。
通过这一指标体系,可以全面评估中国各地区创新生产的水平、结构和特点,为后续的空间计量分析提供基础数据支撑。
这一指标体系也具有一定的动态性,可以根据实际情况进行调整和完善,以适应创新生产不断发展变化的需要。
2、中国区域创新生产的总体情况中国作为世界上最大的发展中国家,近年来在区域创新生产方面取得了显著的进步。
从总体情况来看,中国的区域创新生产呈现出以下几个显著的特点。
创新生产的地理分布不均。
尽管全国范围内的创新活动都在不断增加,但东部地区,特别是长三角、珠三角和京津冀等经济发达区域,其创新生产的规模和速度明显领先于其他地区。
这些地区的创新资源丰富,科研机构和高校众多,为创新生产提供了强大的支撑。
创新生产的行业差异明显。
高新技术产业,如信息技术、生物技术和新材料等,是创新生产的主要领域。
动态建模与静态建模之间的关系课件PPT

• 引言 • 动态建模概述 • 静态建模概述 • 动态建模与静态建模的比较 • 动态建模与静态建模的关联性 • 动态建模与静态建模的实际应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
动态建模和静态建模是两种常用的系统建模方法,在许多领域中都有广泛的应用。
动态建模关注系统随时间变化的特性,而静态建模则关注系统在某一时刻的状态。
指导动态模型的演变过程
基于静态模型,我们可以进一步分析系统随时间的变化规律,指导动态模型中变量和参数的设置,以 及模拟不同条件下的系统演化过程。
静态模型有助于理解动态机制
通过静态模型,我们可以更好地理解系统的基本原理和机制,从而更好地构建能够反映系统动态行为 的动态模型。
动态建模与静态建模的互补性
静态模型简单明了
01
静态模型相对简单明了,可以快速地给出系统的整体结构和关
系,有助于我们快速地理解系统。
动态模型揭示变化规律
02
动态模型能够揭示系统随时间的变化规律,提供关于系统演化
过程的深入理解,补充了静态模型在时间维度上的不足。
结合静态和动态模型提供全面分析
03
在实际应用中,确定性
动态建模能够应对生产过程中的不确定性和变化,如设备故障、物料短缺等,通过实时调整和优化,降 低生产损失和风险。
静态建模在城市规划中的应用
城市规划
静态建模在城市规划中用于描述城市的结构和功能,分析 城市发展的问题和趋势,为城市规划和政策制定提供依据。
空间布局与功能分区
静态建模通过对城市空间布局和功能分区的分析,优化城 市结构和发展方向,提高城市居民的生活质量和环境质量。
VS
经济趋势分析
静态和动态模型课件

03
静态模型分类
Chapter
概念模型
01
概念模型是一种抽象化的表示方法,用于描述事物的本质特征和内在联系。
02
概念模型通常用图形、符号或文字来表达,帮助人们理解和掌握事物的本质。它 简化了现实世界中的复杂性,突出了关键特征,使得复杂问题变得易于理解和解 决。
数学模型
数学模型是用数学语言描述自然现象或实际问题的模型。
静态和动态模型课件
目录
• 静态模型概述 • 动态模型概述 • 静态模型分类 • 动态模型分类 • 静态和动态模型的比较与选择
01
静态模型概述
Chapter
定义与特点
定义
静态模型是指表现形式相对固定 、不随时间变化的模型。
特点
静态模型通常用于展示事物的基 本形态、结构和比例关系,具有 直观、简洁的优点。
静态模型的应用领域
建筑领域
教育教学
用于展示建筑物的外观、结构和比例 关系。
用于辅助教学,帮助学生理解抽象概 念和原理。
工业设计
用于展示产品外观、结构和比例关系 。
静态模型的优缺点
优点
静态模型制作简单、成本低,易于理 解和使用,能够提供直观的视觉效果 ,帮助人们更好地理解事物的形态和 结构。
缺点
静态模型无法表现事物的动态变化和 过程,对于需要展示时间变化和过程 的情况不太适用。
应用领域:物理学、化学、生物学、经 济学等。
差分方程模型
差分方程模型是描述离散时间系统变化过程的一种数学模型,通过差分 方程来描述系统状态在时间步长的变化规律。
差分方程模型通常用于描述离散时间系统的动态行为,如人口增长、股 票价格等。通过建立差分方程,可以预测系统未来的状态,并分析系统
场景模型分类

场景模型分类
场景模型是计算机视觉中的一种重要技术,用于描述和识别不同的场景环境。
基于场景模型的分类,可以将不同的场景分为不同的类别,以便进行更精细的分析和处理。
目前常见的场景模型分类包括以下几种:
1.静态场景模型:静态场景模型是指在一段时间内不发生明显变化的场景,例如室内和室外的静态场景,建筑物、景观等。
2.动态场景模型:动态场景模型是指随着时间变化而发生变化的场景,例如交通场景、人群活动等。
3.半静态场景模型:半静态场景模型是指在一段时间内只有部分元素发生变化的场景,例如天气变化、季节变化等。
4.多模态场景模型:多模态场景模型是指包含多种不同模态的场景,例如结合视觉和声音的场景模型。
以上是常见的场景模型分类,不同的场景模型适用于不同的场景环境,可以为计算机视觉领域的相关应用提供更多的技术支持。
- 1 -。
小学数学认识数学模型和应用

小学数学认识数学模型和应用数学是一门广泛应用于各个领域的学科,而数学模型则是数学在实际问题中的应用体现。
本文将着重介绍小学数学中认识数学模型和应用的相关知识。
一、什么是数学模型数学模型是指利用数学方法对实际问题进行描述和分析的一种工具。
它通过建立各种数学符号和关系,将复杂的现实问题转化为具有数学结构和性质的数学模型,从而通过计算、推理和模拟等手段对问题进行求解和预测。
二、数学模型的分类数学模型可以分为静态模型和动态模型两类。
静态模型是指对问题在某一时刻或某一状态的描述;而动态模型则是对问题随时间演化变化的描述。
在小学数学中,我们通常接触到的数学模型包括几何模型、代数模型和图表模型。
1. 几何模型几何模型是通过几何图形和形状来描述和解决问题的模型。
例如,在学习面积和周长时,我们可以利用几何模型来计算不同形状的图形的面积和周长,如正方形、长方形、圆等。
2. 代数模型代数模型是通过代数方程或式子来描述和解决问题的模型。
例如,在学习方程式时,我们可以利用代数模型解决一些实际问题,如求解未知数的值、解方程组等。
3. 图表模型图表模型是通过图表和统计数据来描述和解决问题的模型。
例如,在学习统计图表时,我们可以利用图表模型来呈现和分析数据,如柱状图、折线图、饼图等。
三、数学模型的应用数学模型在小学数学中的应用非常丰富,它不仅帮助我们更好地理解和认识数学知识,还能激发我们的思维和创造力。
1. 解决实际问题数学模型可以应用于解决各种实际问题,如物体的运动问题、购物计算问题、时间和距离问题等。
通过建立相应的数学模型,我们可以通过计算和推理得出问题的解答,深化对数学知识的理解。
2. 培养逻辑思维数学模型的建立过程需要我们运用逻辑思维和推理能力,从实际问题中抽象出数学模型的关键要素,并与数学知识进行对应。
这一过程培养了我们的逻辑思维和问题解决能力,使我们在面对复杂问题时能够有条不紊地进行分析和求解。
3. 培养数学思维数学模型的应用可以帮助我们培养数学思维,即运用数学知识和方法解决实际问题的能力。
静态和动态稳态模型在生物学研究中的应用

静态和动态稳态模型在生物学研究中的应用在生物学研究中,我们可以通过建立和分析模型来更好地理解和预测生物系统的行为。
其中,静态、动态和稳态模型是常见的三种模型类型。
它们各自有着不同的特点和应用场景,在生物学研究中发挥着重要的作用。
静态模型是描述一种状态或情况下的生物系统的模型。
在静态模型中,时间被认为是不变的,因此静态模型所关注的内容是系统中各种变量之间的静态关系。
例如,在研究蛋白质结构和功能中,我们可以通过构建静态模型来预测不同氨基酸残基之间的空间位置和相互作用,从而深入了解蛋白质的结构和功能。
与之相反,动态模型是描述生物系统在时间上变化过程中的模型。
在动态模型中,时间被认为是可变的,各种变量随着时间的推进而发生变化。
动态模型可以更全面地揭示生物系统的运行机制。
例如,在研究免疫反应时,我们可以使用动态模型来模拟免疫细胞的活动过程,重现细胞在感染或疫苗注射后的应答过程,从而预测系统在不同条件下的动态行为。
至于稳态模型,则强调系统内变量在经过一段时间的演化后,达到某种特定状态的模型。
在稳态模型中,时间被认为是稳定的,因此该模型所关注的内容是系统中各种变量之间达到稳定状态所需要的条件或机制。
例如,在研究代谢网络时,我们可以通过稳态模型来预测代谢物浓度的变化趋势,揭示不同代谢途径之间的相互作用和优化模式。
当然,这三种模型并不是相互独立的。
事实上,在许多应用场景中,它们可能需要相互结合才能更好地理解生物系统的行为。
例如,在研究药物作用机制时,我们往往需要构建静态模型来预测药物与受体的结合情况,同时考虑动态模型来分析药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄(ADME)过程,以及稳态模型来评估药物达到治疗效果所需的时间和剂量。
这种模型结合的方法称为“QSP”,即定量系统药理学或定量系统生物学。
总之,静态、动态和稳态模型是生物学研究中常见的三种模型类型。
它们各自有着不同的特点和应用场景,但在实际研究中也存在相互结合的情况。
静态与动态预测模型研究

静态与动态预测模型研究随着信息技术的迅猛发展,数据分析及预测模型的应用正越来越广泛,静态和动态预测模型作为其中重要的两种模型类型,在不同领域中,有着不同的应用。
本文将围绕着静态和动态预测模型开展研究,更深入地了解其概念、应用、传统算法及新型算法等方面的内容。
第一章静态预测模型静态预测模型是指预测在一定时间内,随机变量不发生变化的条件下,未来的观测结果。
静态预测模型按照数据的结构分为回归模型和分类模型两种。
1.1 回归模型回归模型是指在给定的数据中,通过数学模型找到变量之间的相关性,并利用相关的函数关系进行预测。
常见的回归模型有线性回归和非线性回归两种。
1.1.1 线性回归线性回归是回归分析中最简单的一种线性模型,其假设因变量与自变量之间存在线性关系。
在这种情况下,线性回归模型可以通过最小二乘法求解。
常见的线性回归模型有一元线性回归(y = β0 + β1 x + ε),多元线性回归(y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + …… + βkxk + ε)等。
1.1.2 非线性回归非线性回归是指自变量与因变量之间存在非线性关系的回归模型。
在这种情况下,常见的非线性回归模型有指数模型(y = α eβx + ε)、幂函数模型(y = αx β + ε)和对数模型(y = α ln(x) + ε)等。
1.2 分类模型分类模型是指当不同地区、不同时间段、不同样本具有不同特征时,将其归纳到不同类别中的预测模型。
常见的分类模型有决策树、朴素贝叶斯、随机森林等。
第二章动态预测模型动态预测模型是指预测在未来一定时间内,随机变量可能发生变化的情况下,未来的观测结果。
动态预测模型按照时间序列的不同性质,分为平稳时间序列和非平稳时间序列两种。
2.1 平稳时间序列平稳时间序列是指时间序列本身的分布在时间上并不随时间变化而发生变化的情况。
在平稳时间序列的情况下,可以使用ARIMA模型进行预测。
2.1.1 ARIMA模型ARIMA模型是自回归滑动平均模型的一种,用于处理平稳时间序列。
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静态系统模型是指决定系统特性的因素不随时间推移而 变化的系统模型。当然在现实世界中,不存在绝对静态 的系统;静态系统的假定本身是对系统的一种简化。当 系统对象的主要特征在我们所关心的时间段内不发生明 显变化,或者发生的变化对系统的整体性质明显没有影 响时,把一个系统看做是静态可能是一种明智的选择。 静态系统模型一般而言,相对比较简单。建立静态系统 模型的关键就是找到模型的平衡关系,并用模型表示出 来。
X = ( I − A ) ) −1 N ( ' T
如果知道生产量X时 如果知道生产量 时,固定资产折旧和新创造的价值为
N = ( I − A )) X ( ' T
七、实物型与价值型的优缺点 实物型与价值型的优缺点
实物型投入产出模型与价值型投入产出模型作为两种 投入产出分析方法,各有优缺点: 实物型投入产出模型可充分利用现有资料,真正反映 技术经济联系,适应计划平衡工作。 实物型投入产出模型仅仅反映了投入产出的技术经济 联系,没有能从分反映国民经济整体运行的状况。 价值型投入产出模型包含所有的部门,统一了单位, 利于计算价值的形成和分析国民经济整体运行,由于 引入了价格因素,某部门的投入产出比较难真实反映 部门的技术状况和部门直接的技术经济联系。
蛛网理论是20世纪30年代出现的关于市场 动态均衡分析的经济学理论,它的内容是 考察价格波动对下一个周期产量的影响, 以及由此产生的均衡的波动,也为价格与 产销量周期波动问题
1、蛛网模型中的供给函数与需求函数
Qts 决定于前一 蛛网模型的基本假设是: 蛛网模型的基本假设是:商品的本期供给量 Pt −1 , 即 供 给 函 数 为 Qts = f ( Pt −1 ) ; 商 品 本 期 需 求 量 期的价格 d Qd P t ,即需求函数为 t = f ( Pt ) . 根据以上 Q 决 t 决定于本期的价格 假设条件,蛛网模型可以用以下联立方程式来表示: 假设条件,蛛网模型可以用以下联立方程式来表示:
升学模型
x1 (k + 1) = 0.1x1 (k ) + 1000 x (k + 1) = 0.1x (k ) + 0.8 x (k ) 2 1 2 x3 (k + 1) = 0.1x3 (k ) + 0.8 x2 (k ) x (k + 1) = 0.8 x (k ) 3 4 x5 (k + 1) = 0.9 x4 (k )
b i j 的物理概念很清楚,即增加一个单位j最终产品,相应 增加生产 b i j 个i部门的最终产品。
五、实物型投入产出模型
Q
N
i
=
∑
ij
N
q
j =1
ij
+
y
i
aij = qij / Q j
∑a
j =1
Q j + yi = Qi
AQ + Y = Q
已知社会需求Y时,可求得生产规模
Q = ( I − A ) −1Y
1. 2. 3.
八、投入产出模型的贡献、价值和缺 投入产出模型的贡献、 投入产出模型的贡献 陷
投入产出模型的理论贡献是强调了经济系统健康发展所 必须遵守的平衡性原则。 投入产出模型抓住了产业之间、产品生产之间多次关联 和多重关联的重要特征,获得了产业之间的直接影响( 直接消耗系数)和全面影响(全消耗系数)的度量。 投入产出模型也存在一些致命的缺陷(需要大量历史数 据与资料,建模周期长,成本比较大 ;由于当前技术进 步速度加快,导致模型得到的各个产业之间的比例结构 关系与未来实际系统的情况严重不一致。)。
四、完全消耗系数
假如炼钢生产过程中要直接消耗电力、生 铁、焦碳、氧气以及钢材本身电力、生铁 、焦碳、氧气的生产过程中同样要消耗电 力,定义这种消耗为钢材对电力的一次性 间接消耗,类似可形成钢对电力的二次、 三次……n次间接消耗。并定义各次间接 消耗之和为间接消耗。
四、完全消耗系数
氧 气 a1 1 a3 1 焦3 炭 b3 5 2 b2 5 a2 1 a5 1 炼1 钢 电5 力 b1 5 a4 b 4 1 5 生4 铁
t 1
2)模型假设 )
x1 (t) x2(t) 表示处于弱肉强食关系中甲、乙种群在时刻 的数量 表示处于弱肉强食关系中甲、乙种群在时刻t的数量 a 1、 甲种群只以乙种群为食物资源, 1 , b1为两个折算因子,分别表示 、 甲种群只以乙种群为食物资源, 为两个折算因子, 一个单位数量的甲物种维持其正常生存需占用的资源量、 一个单位数量的甲物种维持其正常生存需占用的资源量、一个单位 & 数量的乙物种为甲种群提供的资源量;甲种群数量的增长率 x1(t) 与 数量的乙物种为甲种群提供的资源量; 该种群数量 x1 (t ) 成正比,同时也与有限资源 s1 ( t ) 成正比。 r 1 表示甲 成正比, 成正比。 种群的固有增长率; 种群的固有增长率;
收敛型蛛网:需求弹性大于供给弹性
P P1 P3 Pe P2 D Q1 Q3 Qe Q2 Q S
Q = f ( p)
d t
Q = f ( p)
s t
Q =Q
d t
s t
25
发散型蛛网:需求弹性小于供给弹性
P P3 P1 Pe P2 S
D Q3 Q1 Qe Q2 Q4 Q
封闭型蛛网: 封闭型蛛网:需求弹性等于供给弹性
二、价值型投入产出表
从纵向看:转移价值+折旧+新创造的价 值=总产值 ,新创造的价值=工资+利 润税收。
∑
N
i =1
x ij + d j + v j = X
j
j = 1,2,LN
三、 直接消耗系数
定义 aij = qij / Q j 为单位j产品对i产品的直接消 耗系数(投入产出技术系数),由 aij 组成的矩阵 称为投入产出矩阵。如 Qj 表示钢产量,qij表示生 产Qj吨钢所消耗的标准煤,则aij表示生产一吨钢 所消耗的标准煤。 ' aij = xij / X j 为j部门生产单位价值产品对i部 定义 ' 门的直接消耗系数,很明显 a ij ≠ a ij
二、价值型投入产出表 价值型投入产出表
第一块反映了产品的使用情况。从横向看, 反映了产品作为中间产品使用的情况,从纵 向看,反映了生产部门消耗情况或者说转移 价值的构成,数字 x 表示第i部门分配给第 j部门作为中间产品的数量(价值),或者 说第j部门消耗了第i部门产品的价值,这 一块反映了各部门之间的生产工艺、技术经 济联系,是投入产出分析中最重要的一块。
Q td = α − β Pt s Q t = − δ + γ Pt − 1 Q td = Q ts
(4.3-17) )
式中,α、β、δ和γ均为常数,且均大于零。 式中, 均为常数,且均大于零。
2、价格与产量周期波动的几种情况 讨论供给的价格弹性和需求的价格弹 性相对大小对价格稳定的影响 (1)收敛型蛛网波动 (2)发散型蛛网 (4)封闭型蛛网
P P1 Pe S
D Q1 Qe Q2 Q
收敛型蛛网
发散型蛛网
封闭型蛛网
4.4、离散和连续模型
4.4.1、离散模型(升学模型) 4.4.1、离散模型(升学模型) 4.4.2、连续模型(弱肉强食模型) 4.4.2、连续模型(弱肉强食模型)
4.4.1、离散模型(升学模型) 4.4.1、离散模型(升学模型)
Y = ( I − A' ) X
六、价值型投入产出模型 价值型投入产出模型
从纵向看: 从纵向看:
∑
N
N
i =1
x ij + d
j
+ v
j
= X
j
j
∑
i =1
a ' ji X i + n j = X
( A ' )T X + N = X
( A' )T 为转置矩阵
如果知道固定资产折旧和新创造价值和为N, 如果知道固定资产折旧和新创造价值和为 ,可求得生产规模
四、完全消耗系数
定义:完全消耗系数=直接消耗系数+间接消耗系数,并令b ij 为j部门生产单位最终产品对i部门产品的完全消耗系数
bij = a ij + ∑ bil a lj
l =1 N
l为 中 间 产 品
令 b i j 元素组成矩阵B,且(1-A)满秩。则Biblioteka B=A+BA或
B = A(I − A)
−1
Q
i
=
∑
N
q
j=1
ij
+ yi
i = 1,2,L, N
总产出=中间使用+最终产品
一、实物型投入产出表
从纵向看,反映了某类产品,为了维护正常 的生产消耗其它产品的数量,同时也消耗产 品本身,由于计量单位不统一,无法计算产 品的转移量, q i j 表示j产品在生产过程中 消耗的i产品的数量。
二、价值型投入产出表
假设一所大学学制为5年,每年招收1000名 学生,一到三年级采用相同的淘汰率和留 级率,比例为a,四年级只采用淘汰制,淘 汰率为b,升至五年级后可全部毕业,据此 可建立相应的模型。
升学模型
设 xi (k) 表示第k年第i年级在读学生人数,i=1,2,3,4 ,5。在第k+1年,一年级在校学生人数由新招收的学生 人数(比如说1000)和k年一年级的留级学生人数所组 成,如果留级生比例a=10% ,那么第k+1年的一年级学 生人数为: x1 (k + 1) = 0.1x1 (k ) + 1000 假设二年级与一年级具有相同的淘汰率和留级率,则 升级率为1-2a=0.8,那么第k+1年二年级在读学生: