空间跃迁的技巧
35双原子分子波函数的对称性和电子跃迁的选择定则
两类分子数相对含量正比于两类分子的核自旋态数
N正 I 1 N仲 I
对于给定的T值，在磁场方向有(2T+1)个取值，不管是对称的或反对称的核自 旋波函数的数目都是(2T+1)个。
例如，H原子核的I=1/2，H2分子的总T = 0和1，T = 1相应于对称的核 自旋函数(两个核的自旋平行)，有三个对称态，T = 0相应于反对称的 核自旋函数，有一个反对称态，或直接由上式也得到两种态的数目比 为3:1。
(9) △Ω=0,±1 这仅对洪特情况(a)成立，相当原子中△MJ=0,±1。
(10) △N=0,±1 (对ΣΣ,△N≠0) 这仅对洪特情况(b)成立。
(11) △L=0,±1 这仅对洪特情况中(d)成立。
三、电子跃迁选择定则
只有在13eV附近观察到很强的C1Πu偶极允许跃迁，以及在12.5 eV附近有较弱 的B1Σ+u吸收光谱。
对称电场较强，另两种情况Λ没有意义。 这相当于原子中△L=0,±1。例如ΣΣ,ΣΠ,ΠΠ,Π△是允许
的，Σ△是禁戒的。
对ΣΣ还有如下一个定则：
(6) Σ+Σ+,Σ-Σ- (Σ+Σ-禁戒) 这由群论得到，仅对洪特情况(a)和(b)成立。
但ΣΣ电子态跃迁中，Σ态常包含σ轨道，有σσ禁戒，因此这类跃迁 往往是半禁戒。
三、电子跃迁选择定则
(1) △J=0,±1 (00禁戒) 这是由角动量守恒得到的普遍成立的定则，对磁偶极辐射也成立。
(2) +- (++和--禁戒)
这里+,-是转动能级的宇称，表示空间反演下分子总波函数的奇偶性， 而不是电子态对σv变换的宇称。
多电子原子光谱-- 电偶极跃迁的选择定则
0 ∆S = ∆L = 0, ±1 ∆J = 0, ±1 ( J = 0 → J = 0除外） ∆M J = 0, ±1 (当∆J = 0时，M J = 0 → M J = 0除外)
jj耦合
∆j = 0, ±1 (跃迁电子） ∆J = 0, ±1 ( J = 0 → J = 0除外） ∆M = 0, ±1 (当∆J = 0时，M = 0 → M = 0除外) J J J
X射线不带电、很强的穿透性、直 线传播、使照相底片感光、使气 体电离奇特性质等。
The Nobel Prize in Physics 1901
§4.5原子的内层能级和特征X射线—X射线的波性 X射线是电磁波
晶体衍射 1912年，劳厄建议，鉴于晶体内部原子间距与X射 线的波长数量级相同，同时规则排列，可以当作 三维光栅，做晶体衍射实验。
(波长10-3 nm~1nm)
Max von Laue (1879 -1960)
实验：W. Friedrich, P. Knipping
劳厄斑
The Nobel Prize in Physics 1914
§4.5原子的内层能级和特征X射线—X射线的能谱
晶体衍射 1912年，小布拉格提出一种更简便的晶体衍射方法。 规则排列的原子形成布拉格平面，X射线从相邻平面 散射，形成干涉。
1 1 − 2 2 2 3
0.9
0.8
Lα线
L = ν R ( Z − 7.4) 2
Kα
0.7
Lα
0.6
Cr FeCu
0.5 20
Mo
40
W
Z
60
80
K线和L线的莫塞莱图
根据实验测量的特征线波数，从莫塞莱图上就可以标识元素的种类， 所以特征谱又称为标识谱。
第5节 辐射跃迁的普用选择定则
l
不允许出现跃迁
i
1 2 3 （奇数）
同理，同一组态中不同原子组态间的跃迁也是不允许的。
除了满足奇偶性条件外，还要满足如下关系： L-S耦合选择定则： S 0、L 1、J 0, 1(0 0除外) 碱金属的只有一个电子，如果满足了 l 1 ，自然也 就满足了奇偶性的变化以及 L 1 的要求；同时S总 是1/2，所以 S 0 自然满足。 在有些较重的原子中，由于L-S 耦合遭到部分破坏，会产 生例外的跃迁。如汞原子的一个波长2537埃的强谱线，是 由6s6p3P1 6s6s1S0跃迁产生的，违反了 S 0 。 J-J耦合选择定则： J p 0 或对换 j 0, 1
J 0,பைடு நூலகம்1(0 0除外）
P165有错
§ 5.5 辐射跃迁的普用选择定则
对于多个电子的辐射跃迁，也存在着一个选择定则 原子中电子的空间分布分为偶性和奇性两类，这性质称作 “宇称”。原子中各电子的 l 量子数相加，如果得到偶数， 则原子为偶性，如果得到奇数，则原子为奇性。跃迁只发生 在不同宇称的状态之间.
偶性态（ li 偶数) 奇性态（ li 奇数) （必要条件）
空间定位几种常用的空间定位技术
△t3为信号 传播时间改正 ，从激光脉冲离开测距仪至到达卫星间的时间 ， △t3=S/c
3）大气延迟改正
4）卫星上的反射棱镜偏心改正
5）潮汐改正
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12
五、SLR的用途现状及前景
1、激光测卫站
1）中国已经建立的武汉、上海、长春、北京和昆明等5个激光测卫站。 2）流动激光测卫站：乌鲁木齐，拉萨
长春
TROS, Urumqi, China
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5
§4.3、激光测卫和激光测月
一、激光测卫（SLR) 2、原理(续) D=C.⊿t/2+ ⊿D ⊿D为测距改正数
激光测距 仪
带反射棱镜的激光 卫星
h
6
§4.3、激光测卫和激光测月
二、激光测距卫星
1、激光测距专用卫星 Lageos卫星 Starlette卫星
Starlette
h
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§4.3、激光测卫和激光测月
背景的噪声，从而大大提高信噪比。 ⑶激光的发散角极小，在很远的距离上光能量仍能集中在一个很
小的范围内，有的激光测距系统发散角只有2″，在月球表面上 光斑直径也只有4km。
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§4.3、激光测卫和激光测月
一、激光测卫测距原理
2、原理
用安装在地面测站的激光测距仪向安 装了后向反射棱镜的激光卫星发射激光脉 冲信号，该信号被棱镜反射后返回测站， 精确测定信号的往返传播时间，进而求出 仪器到卫星质心间的距离的方法和技术称 为卫星激光测距或激光测卫（ SLR:Satellite Laser Ranging) 。目前的 测距精度可达1cm左右
三、人卫激光测距仪 1 激光仪分类 1)按激光类型来分 脉冲式 相位式激光测距仪：是用无线电波段的频
线性代数的学习方法和心得体会
线性代数的学习方法和心得体会一、学习方法今天先谈谈对线形空间和矩阵的几个核心概念的理解..这些东西大部分是凭着自己的理解写出来的;基本上不抄书;可能有错误的地方;希望能够被指出..但我希望做到直觉;也就是说能把数学背后说的实质问题说出来..首先说说空间space;这个概念是现代数学的命根子之一;从拓扑空间开始;一步步往上加定义;可以形成很多空间..线形空间其实还是比较初级的;如果在里面定义了范数;就成了赋范线性空间..赋范线性空间满足完备性;就成了巴那赫空间；赋范线性空间中定义角度;就有了内积空间;内积空间再满足完备性;就得到希尔伯特空间..总之;空间有很多种..你要是去看某种空间的数学定义;大致都是“存在一个集合;在这个集合上定义某某概念;然后满足某些性质”;就可以被称为空间..这未免有点奇怪;为什么要用“空间”来称呼一些这样的集合呢大家将会看到;其实这是很有道理的..我们一般人最熟悉的空间;毫无疑问就是我们生活在其中的按照牛顿的绝对时空观的三维空间;从数学上说;这是一个三维的欧几里德空间;我们先不管那么多;先看看我们熟悉的这样一个空间有些什么最基本的特点..仔细想想我们就会知道;这个三维的空间：1. 由很多实际上是无穷多个位置点组成；2. 这些点之间存在相对的关系；3. 可以在空间中定义长度、角度；4. 这个空间可以容纳运动;这里我们所说的运动是从一个点到另一个点的移动变换;而不是微积分意义上的“连续”性的运动;认识到了这些;我们就可以把我们关于三维空间的认识扩展到其他的空间..事实上;不管是什么空间;都必须容纳和支持在其中发生的符合规则的运动变换..你会发现;在某种空间中往往会存在一种相对应的变换;比如拓扑空间中有拓扑变换;线性空间中有线性变换;仿射空间中有仿射变换;其实这些变换都只不过是对应空间中允许的运动形式而已..因此只要知道;“空间”是容纳运动的一个对象集合;而变换则规定了对应空间的运动..下面我们来看看线性空间..线性空间的定义任何一本书上都有;但是既然我们承认线性空间是个空间;那么有两个最基本的问题必须首先得到解决;那就是：1. 空间是一个对象集合;线性空间也是空间;所以也是一个对象集合..那么线性空间是什么样的对象的集合或者说;线性空间中的对象有什么共同点吗2. 线性空间中的运动如何表述的也就是;线性变换是如何表示的我们先来回答第一个问题;回答这个问题的时候其实是不用拐弯抹角的;可以直截了当的给出答案..线性空间中的任何一个对象;通过选取基和坐标的办法;都可以表达为向量的形式..通常的向量空间我就不说了;举两个不那么平凡的例子：L1. 最高次项不大于n次的多项式的全体构成一个线性空间;也就是说;这个线性空间中的每一个对象是一个多项式..如果我们以x0; x1; ...; x n为基;那其么任何一个这样的多项式都可以表达为一组n+1维向量;其中的每一个分量ai实就是多项式中x i-1项的系数..值得说明的是;基的选取有多种办法;只要所选取的那一组基线性无关就可以..这要用到后面提到的概念了;所以这里先不说;提一下而已..下面来回答第二个问题;这个问题的回答会涉及到线性代数的一个最根本的问题..线性空间中的运动;被称为线性变换..也就是说;你从线性空间中的一个点运动到任意的另外一个点;都可以通过一个线性变化来完成..那么;线性变换如何表示呢很有意思;在线性空间中;当你选定一组基之后;不仅可以用一个向量来描述空间中的任何一个对象;而且可以用矩阵来描述该空间中的任何一个运动变换..而使某个对象发生对应运动的方法;就是用代表那个运动的矩阵;乘以代表那个对象的向量..简而言之;在线性空间中选定基之后;向量刻画对象;矩阵刻画对象的运动;用矩阵与向量的乘法施加运动..是的;矩阵的本质是运动的描述..如果以后有人问你矩阵是什么;那么你就可以响亮地告诉他;矩阵的本质是运动的描述..chensh;说你呢可是多么有意思啊;向量本身不是也可以看成是n x 1矩阵吗这实在是很奇妙;一个空间中的对象和运动竟然可以用相类同的方式表示..能说这是巧合吗如果是巧合的话;那可真是幸运的巧合可以说;线性代数中大多数奇妙的性质;均与这个巧合有直接的关系..接着理解矩阵、、、我们说“矩阵是运动的描述”;到现在为止;好像大家都还没什么意见..但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转..因为运动这个概念;在数学和物理里是跟微积分联系在一起的..我们学习微积分的时候;总会有人照本宣科地告诉你;初等数学是研究常量的数学;是研究静态的数学;高等数学是变量的数学;是研究运动的数学..大家口口相传;差不多人人都知道这句话..但是真知道这句话说的是什么意思的人;好像也不多..简而言之;在我们人类的经验里;运动是一个连续过程;从A点到B点;就算走得最快的光;也是需要一个时间来逐点地经过AB之间的路径;这就带来了连续性的概念..而连续这个事情;如果不定义极限的概念;根本就解释不了..古希腊人的数学非常强;但就是缺乏极限观念;所以解释不了运动;被芝诺的那些著名悖论飞箭不动、飞毛腿阿喀琉斯跑不过乌龟等四个悖论搞得死去活来..因为这篇文章不是讲微积分的;所以我就不多说了..有兴趣的读者可以去看看齐民友教授写的《重温微积分》..我就是读了这本书开头的部分;才明白“高等数学是研究运动的数学”这句话的道理..“矩阵是线性空间里跃迁的描述”..可是这样说又太物理;也就是说太具体;而不够数学;也就是说不够抽象..因此我们最后换用一个正牌的数学术语——变换;来描述这个事情..这样一说;大家就应该明白了;所谓变换;其实就是空间里从一个点元素/对象到另一个点元素/对象的跃迁..比如说;拓扑变换;就是在拓扑空间里从一个点到另一个点的跃迁..再比如说;仿射变换;就是在仿射空间里从一个点到另一个点的跃迁..附带说一下;这个仿射空间跟向量空间是亲兄弟..做计算机图形学的朋友都知道;尽管描述一个三维对象只需要三维向量;但所有的计算机图形学变换矩阵都是4 x 4的..说其原因;很多书上都写着“为了使用中方便”;这在我看来简直就是企图蒙混过关..真正的原因;是因为在计算机图形学里应用的图形变换;实际上是在仿射空间而不是向量空间中进行的..想想看;在向量空间里相一个向量平行移动以后仍是相同的那个向量;而现实世界等长的两个平行线段当然不能被认为同一个东西;所以计算机图形学的生存空间实际上是仿射空间..而仿射变换的矩阵表示根本就是4 x 4的..又扯远了;有兴趣的读者可以去看《计算机图形学——几何工具算法详解》..一旦我们理解了“变换”这个概念;矩阵的定义就变成：“矩阵是线性空间里的变换的描述..”到这里为止;我们终于得到了一个看上去比较数学的定义..不过还要多说几句..教材上一般是这么说的;在一个线性空间V 里的一个线性变换T;当选定一组基之后;就可以表示为矩阵..因此我们还要说清楚到底什么是线性变换;什么是基;什么叫选定一组基..线性变换的定义是很简单的;设有一种变换T;使得对于线性空间V中间任何两个不相同的对象x和y;以及任意实数a和b;有：Tax + by = aTx + bTy;那么就称T为线性变换..接着往下说;什么是基呢这个问题在后面还要大讲一番;这里只要把基看成是线性空间里的坐标系就可以了..注意是坐标系;不是坐标值;这两者可是一个“对立矛盾统一体”..这样一来;“选定一组基”就是说在线性空间里选定一个坐标系..就这意思..好;最后我们把矩阵的定义完善如下：“矩阵是线性空间中的线性变换的一个描述..在一个线性空间中;只要我们选定一组基;那么对于任何一个线性变换;都能够用一个确定的矩阵来加以描述..”同样的;对于一个线性变换;只要你选定一组基;那么就可以找到一个矩阵来描述这个线性变换..换一组基;就得到一个不同的矩阵..所有这些矩阵都是这同一个线性变换的描述;但又都不是线性变换本身..但是这样的话;问题就来了如果你给我两张猪的照片;我怎么知道这两张照片上的是同一头猪呢同样的;你给我两个矩阵;我怎么知道这两个矩阵是描述的同一个线性变换呢如果是同一个线性变换的不同的矩阵描述;那就是本家兄弟了;见面不认识;岂不成了笑话..好在;我们可以找到同一个线性变换的矩阵兄弟们的一个性质;那就是：若矩阵A与B是同一个线性变换的两个不同的描述之所以会不同;是因为选定了不同的基;也就是选定了不同的坐标系;则一定能找到一个非奇异矩阵P;使得A、B之间满足这样的关系：A = P-1BP线性代数稍微熟一点的读者一下就看出来;这就是相似矩阵的定义..没错;所谓相似矩阵;就是同一个线性变换的不同的描述矩阵..按照这个定义;同一头猪的不同角度的照片也可以成为相似照片..俗了一点;不过能让人明白..而在上面式子里那个矩阵P;其实就是A矩阵所基于的基与B矩阵所基于的基这两组基之间的一个变换关系..关于这个结论;可以用一种非常直觉的方法来证明而不是一般教科书上那种形式上的证明;如果有时间的话;我以后在blog里补充这个证明..这样一来;矩阵作为线性变换描述的一面;基本上说清楚了..但是;事情没有那么简单;或者说;线性代数还有比这更奇妙的性质;那就是;矩阵不仅可以作为线性变换的描述;而且可以作为一组基的描述..而作为变换的矩阵;不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去;而且也能够把线性空间中的一个坐标系基表换到另一个坐标系基去..而且;变换点与变换坐标系;具有异曲同工的效果..线性代数里最有趣的奥妙;就蕴含在其中..理解了这些内容;线性代数里很多定理和规则会变得更加清晰、直觉..二、学习心得线性代数是一门对理工科学生极其重要数学学科..线性代数主要处理的是线性关系的问题;随着数学的发展;线性代数的含义也不断的扩大..它的理论不仅渗透到了数学的许多分支中;而且在理论物理、理论化学、工程技术、国民经济、生物技术、航天、航海等领域中都有着广泛的应用..同时;该课程对于培养学生的逻辑推理和抽象思维能力、空间直观和想象能力具有重要的作用..线代课本的前言上就说：“在现代社会;除了算术以外;线性代数是应用最广泛的数学学科了..”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少;课本上涉及最多的只能算解线性方程组了;但这只是线性代数很初级的应用..我自己对线性代数的应用了解的也不多..但是;线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用..没有应用到的内容很容易忘;就像现代一样;我现在高数还基本记得..因为高数在很多课程中都有广泛的应用;比如在开设的大学物理课中..所以;如果有时间的话;要尽可能地到网上或图书馆了解线性代数在各方面的应用..如：《线性代数》居余马等编;清华大学出版社上就有线性代数在“人口模型”、“马尔可夫链”、“投入产出数学模型”、“图的邻接矩阵”等方面的应用..也可以试着用线性代数的方法和知识证明以前学过的定理或高数中的定理;如老的高中解析几何课本上的转轴公式;它就可以用线性代数中的过渡矩阵来证明..线性代数被不少同学称为“天书”;足见这门课给同学们造成的困难..在这门课的学习过程中;很多同学遇到了上课听不懂;一上课就想睡觉;公式定理理解不了;知道了知识但不会做题;记不住等问题..我认为;每门课程都是有章可循的;线性代也不例外;只要有正确的方法;再加上自己的努力;就可以学好它..一定要重视上课听讲;不能使线代的学习退化为自学..上课时干别的会受到老师讲课的影响;那为什么不利用好这一小时四十分钟呢上课时;老师的一句话就可能使你豁然开朗;就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生..上课时一定要“虚心”;即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路..上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业..实际上应该先试着做题;不会时看书后或做完后看书..这样;作业可以帮你回忆老师讲的内容;重要的是这些内容是自己回忆起来的;这样能记得更牢;而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好..作业尽量在上课的当天或第二天做;这样能减少遗忘给做作业造成的困难..做作业时遇到不会的题可以问别人或参考同学的解答;但一定要真正理解别人的思路;绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄..适当多做些题对学习是有帮助的..数学上的方法是相通的..比如;考虑特殊情况这种思路..线性代数中行列式按行或列展开公式的证明就是从更简单的特殊情况开始证起；解线性方程组时先解对应的齐次方程组;这些都是先考虑特殊情况..高数上解二阶常系数线性微分方程时先解其对应的齐次方程;这用的也是这种思路..方法真的很难讲;而方法包含许多细节的内容很难讲出来甚至我都意识不到;但它们会对学习起很大的作用..我感觉“做完题要总结”;“上课想到老师前面”;“注重知识之间的联系”很重要..以上就是我学习线性代数的心得..。
化学分子的空间构型和立体异构体
非对映异构体（非对映体）
01
02
03
定义
在含有两个或多个手性中 心的分子中，具有不同空 间构型的异构体，但它们 不是镜像关系。
性质
非对映异构体具有不同的 物理和化学性质，包括旋 光性、溶解度和生物活性 等。
命名
通常使用系统命名法或习 惯命名法来区分不同的非 对映异构体。
外消旋混合物和内消旋化合物
反应速率
立体异构体在化学反应中的反应 速率可能存在差异，这与其分子
结构和反应机理有关。
反应选择性
立体异构体可能对某些化学反应具 有不同的选择性，即优先发生某种 反应。
稳定性
立体异构体的稳定性可能存在差异 ，这与其分子内的相互作用和能量 状态有关。
生物活性差异
药效差异
在药物化学中，立体异构体可 能具有不同的药效，即治疗作
手性药物合成策略
手性源合成
利用天然手性化合物或手性试剂进行合成，获得具有特定立体构 型的药物分子。
手性助剂法
在反应过程中加入手性助剂，通过与底物形成暂时的手性环境来 引导反应按照特定立体构型进行。
手性催化剂法
利用手性催化剂对底物进行不对称催化反应，获得具有特定立体 构型的产物。
不对称催化反应在药物合成中应用
分子轨道形成原理与能量关系
线性组合原子轨道（LCAO）
01
分子轨道由原子轨道线性组合而成，形成成键轨道、反键轨道
和非键轨道。
能量关系
02
成键轨道能量低于原子轨道，反键轨道能量高于原子轨道，非
键轨道能量与原子轨道相近。
洪特规则与泡利不相容原理
03
在填充分子轨道时，需遵循洪特规则和泡利不相容原理，即电
不对称氢化反应
线性代数的学习方法和心得体会
线性代数的学习方法和心得体会一、学习方法今天先谈谈对线形空间和矩阵的几个核心概念的理解。
这些东西大部分是凭着自己的理解写出来的，基本上不抄书，可能有错误的地方，希望能够被指出。
但我希望做到直觉，也就是说能把数学背后说的实质问题说出来。
首先说说空间(space)，这个概念是现代数学的命根子之一，从拓扑空间开始，一步步往上加定义，可以形成很多空间。
线形空间其实还是比较初级的，如果在里面定义了范数，就成了赋范线性空间。
赋范线性空间满足完备性，就成了巴那赫空间；赋范线性空间中定义角度，就有了内积空间，内积空间再满足完备性，就得到希尔伯特空间。
总之，空间有很多种。
你要是去看某种空间的数学定义，大致都是“存在一个集合，在这个集合上定义某某概念，然后满足某些性质”，就可以被称为空间。
这未免有点奇怪，为什么要用“空间”来称呼一些这样的集合呢大家将会看到，其实这是很有道理的。
我们一般人最熟悉的空间，毫无疑问就是我们生活在其中的（按照牛顿的绝对时空观）的三维空间，从数学上说，这是一个三维的欧几里德空间，我们先不管那么多，先看看我们熟悉的这样一个空间有些什么最基本的特点。
仔细想想我们就会知道，这个三维的空间：1. 由很多（实际上是无穷多个）位置点组成；2. 这些点之间存在相对的关系；3. 可以在空间中定义长度、角度；4. 这个空间可以容纳运动，这里我们所说的运动是从一个点到另一个点的移动（变换），而不是微积分意义上的“连续”性的运动，认识到了这些，我们就可以把我们关于三维空间的认识扩展到其他的空间。
事实上，不管是什么空间，都必须容纳和支持在其中发生的符合规则的运动（变换）。
你会发现，在某种空间中往往会存在一种相对应的变换，比如拓扑空间中有拓扑变换，线性空间中有线性变换，仿射空间中有仿射变换，其实这些变换都只不过是对应空间中允许的运动形式而已。
因此只要知道，“空间”是容纳运动的一个对象集合，而变换则规定了对应空间的运动。
EVE新纪元--四级任务攻略
四级任务4级任务抗性不重要，只要60％起即可；修盾和修甲一定都要永动。
重要的是火力要够强大，DPS要达到800~1000还是比较客观的标准。
A级任务---敌舰极多，火力极猛，非常容易暴动。
高安篇安全任务技巧：1、在高安开战列做任务，切记船上装备的市价不可以超过1B（船插除外）；2、在高安开“金鹏”做任务，切记船上装备的市价不可以超过600M（船插除外）。
3、防御永远是首先要解决的问题：由于加入了蜘蛛无人机，所以无论配的是什么船，防御首先必须达标。
IV级任务安全防效标准：针对伤害防御效率≥500，全抗防御效率≥4004、雷达强度≥30 新纪元版本 ECM被改得很强大，NPC非常聪明（掠夺改弱）这是针对Incursion 改版后古斯塔斯的一个数据，雷达强度低于30，会经常出现被3-5个ECM怪无限连的情况，那景象真是……痛不欲生……IV级任务推荐配置及分析：在总结了大量经验，同时燃烧了无数ISK后，以下这套几乎万能的脑插方案绝对是任务党的不二首选，IV 级任务推荐配置及分析：1号槽：感知+5、2号槽：（T2回盾脑插，记忆力+2，回盾量增加2%）、3号槽：（T2回盾脑插，毅力+2，回盾量增加3%）、4号槽：学习脑插，智力+5), 5号槽：（T2回盾脑插，魅力+2，回盾量增加5%）6号槽：（回电脑插，电容回充时间减少3%） 8号槽：（回电脑插，电容总量增加3%）评价：本配置在一般常用的1-5号槽位全插学习脑插的配置基础上，对古斯塔斯ECM的加强，使得混血船再次超过掠夺舰，混血船成为了任务党的首选。
马克瑞（入侵改版后的第一神器）评分：10分：防御力600评价：为了论证该配置的王者地位。
（矿业侵占，这任务谁冲谁死）。
而在加力支持下，吉斯特 B-XL回盾则保证了在近距离和敌人接战时所需的防御力。
武器系统方面，本配置使用了800mm频射火炮加海军弹药，该炮免疫炮扰（NPC的炮扰不减失准），同时在30KM内的实际火力傲视所有混血和掠夺，T3更是难望其项背。
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空间跃迁的技巧
空间跃迁是一种科幻概念，通常用于描述在太空中快速移动的方法。
虽然目前我们还没有实现真正的空间跃迁技术，但以下是一些在科幻作品中常见的空间跃迁的技巧和概念。
1. 超光速引擎：在一些科幻故事中，太空船通过超光速引擎以超越光速的速度前进。
这样的引擎通常使用虚构的物质或能量来创造一个“超光速泡沫”，使船只能够在其内部移动。
2. 虫洞：虫洞是一种连接两个点之间非常短距离的“隧道”，通过这个隧道可以快速穿越宇宙空间。
这一概念通常建立在爱因斯坦的相对论理论基础上，利用曲折时空来实现。
3. 次元旅行：有些作品中，空间跃迁是通过在不同的维度或次元之间进行移动来实现的。
这些次元通常被描绘为平行宇宙或超越我们所知的现实。
4. 脱离外层空间：在一些故事中，太空船可以通过进入或脱离外层空间来进行快速移动。
外层空间被认为是超过我们所知的物理定律的空间，所以可以实现超光速或更快的移动。
5. 自身变形：在某些作品中，太空船可以通过自身变形来进行快速穿越。
这种技术通常基于虚构的技术或外星科技，使船只能够在空间中以不同的形态移动。
需要强调的是，这些都是科幻作品中的想象和虚构，目前在现实世界中我们还没有找到真正实现空间跃迁的方法。
然而，科幻文化中的这些概念仍然能够激发我们对未知世界的想象力，并且对未来科技的发展可能产生影响。