新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

基尔霍夫定律怎么理解

发布时间:2026/10/27 1:14:19来源:尧图网络
基尔霍夫定律怎么理解
一句话: KCL 管电流守恒——流入多少流出多少。KVL 管电压守恒——绕一圈升降代数和为零。不是记公式是两条自然规律。嵌入式里调分压电阻、查短路开路本能就该想这两条。适合谁读学电路分析觉得 KCL/KVL 公式会列但感觉没建立起来的初学者。KCL——电流守恒一个节点流入的电流 流出的电流。或者说流出的为正、流入的为负代数和为零。就像水管三通——一根主管分两根支管主管流量 支管 A 流量 支管 B 流量。水不会凭空消失电流也一样。关键推论串联电路电流处处相等。不管串联了多少电阻、混了什么受控源——同一条支路上的电流全一样。KVL——电压守恒任意闭合回路绕一圈电压升 电压降代数和为零。就像爬山——从山脚出发上坡、下坡、绕一圈回到原地。你爬过的所有上坡高度加起来等于所有下坡高度加起来。回原地时净高度为零。关键推论并联元件两端电压相等。不管并联了多少支路各自走了多远——只要两端挂在同两个节点之间电压就是同一个值。怎么列方程KCL每个节点的独立方程有 n-1 个n 个节点有一个是参考节点不列方程。KVL独立回路方程有 b-n1 个b 条支路n 个节点。参考方向随便假设——算出来正的就是跟假设一样负的就是反了。计算结果的符号自动纠错不需要提前知道真实方向。嵌入式里什么时候用到调 ADC 分压——两个电阻串联ADC 接在中间。分压公式本质就是 KVL总电压 R1 压降 R2 压降ADC 读到的是 R2 的压降。查短路——某个点电压不对顺着电路拿 KVL 往回推这点的电压等于电源电压减掉中间所有元件的压降。哪个元件的压降异常大那个元件就是问题点。故障时拿万用表量电压——量的就是 KVL 的某一环。有用的话点个收藏下次调试直接用。有问题欢迎评论区交流看到了都会回。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/10/25 3:20:41

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/10/25 3:43:49

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/10/26 12:48:02

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/10/26 10:03:11

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/10/25 3:54:32

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/10/26 21:26:08

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉