时间的改变量为什么有负值

㈠ 函数的增量可正可负可为零吗

函数的增量可正可负可0。

函数的增量亦称函数的改变量，指的是在一段时间内，自变量取不同的值所对应的函数值之差，不同的函数有不同的增长特点，自变量变化同样的值对应的增量也是不同的。

且常见的函数增量有一次函数、反比例函数、二次函数、指数型函数、对数型函数、幂函数，另外增量这个词可理解成增加的量，但可以取负值或0。

基本信息

首先要理解，函数是发生在集合之间的一种对应关系。然后，要理解发生在A、B之间的函数关系有且不止一个。最后，要重点理解函数的三要素。

函数的对应法则通常用解析式表示，但大量的函数关系是无法用解析式表示的，可以用图像、表格及其他形式表示。

在一个变化过程中，发生变化的量叫变量（数学中，变量为x，而y则随x值的变化而变化），有些数值是不随变量而改变的，我们称它们为常量。

㈡ 速度变化方向为正 加速度方向可能为负 高中物理判断 在线等！

“速度变化方向为正
加速度方向可能为负”
没有这种可能。这句话是错的。
加速度的方向始终和速度变化量的方向相同，速度变化方向为正，加速度一定为正。速度的变化是后来的速度减去原来的速度，后来的速度减去原来的速度为正值，说明速度增加了，加速度方向为正。后来速度比原来速度减小了，速度变化为负，加速度也为负。

㈢ 高中物理。。 减小量只能是正值吗，而改变量有正有负

减小量、增加量、改变量 可能是针对具体情况的量的变化而言的。

一般情况下，上述各量可称为某量的增量。
增量可以是正值，也可以是负值。

㈣ 物理问题

1.加速度的符号是a

2.减速有两种
①加速度减小的减速运动
②加速度增加的减速运动

㈤ 速度改变量的大小为两者绝对值的和，那怎么加速度会有负数

加速度有负数，当加速度为负数时，表示此物体在做减速运动（如加速度是-3，则物体每秒的速度减少3m/s）。
速度改变量的大小举个例子，物体向 右 做2m/s的运动，之后做-3m/s的运动（在这里-3m/s指此物体在向 左 的方向做3m/s的运动。因为当规定了向右为正数时，向左运动的速度就成了负数；反之当规定向左为正数时，向右运动的速度就为负数），那么改变量就不能以2+（-3）这个方法算出来了，因为物体运动的方向变了，所以速度的改变量应该是5m/s，所以改变量=2+│-3│。

㈥ 速度的改变量有没有方向 速度的改变量有没有负的

有的,有的,速度是个矢量,所谓矢量就是既反映大小又反映方向的表示方法.
所以速度的改变量当然也要同时反映出大小的该变和方向的改变才可以,也就说速度的改变量是有方向的.
注意这个量的正负只代表了方向,不代表大小.例如同方向速度V1从5m/s 变成速度V2的8m/s,我们可以说V1到V2的改变量为V2-V1=3m/s,但如果速度V2
不是8m/s,而是3m/s也就是说速度的大小变小了,那速度的改变量就是V2-V1=-2m/s 也就是说速度改变量的大小为2m/s,而负号表示,和开始的v1的速度方向相反

㈦ 在物理学里，有什么关于时间的论文吗越多越好！

摘要:从对时空本质的思考，时空的本质在于差异只有存在着差异，对称就不可能有时空。就形成了时空。否定和破缺是由点到时空的一种爆炸。因为由点世界变为时空的过程中还没有时间！从点到时空的过程是一个无时间的过程，产生了现实的四维时空，时空演化规律是非线性微分方程的奇解只要仔细地思考问题，只有在时空中才能谈论事件，所以宇宙时空的演化规律应该是非线性微分方程的奇解。时空中存在一种虚实关系现实的时空有个基本性质：时间是一维而空间为三维。

内容提要：本文提出关于时空的六点看法。从对时空本质的思考，认为不能谈论宇宙的边界条件；认为描述宇宙的基本方程应是非线性 半整数阶微分方程。一、 时空的本质在于“差异”只有存在着差异，才能有时间与空间。绝对的统一、同一、静止、平衡、对称就不可能有时空。在绝对“同一”的世界里，一切不可区分，没有“先后”与“方向”的感觉、没有动静的区别，更不会有“变化”、“耗散”与“运动”的概念。细想起来，绝对同一的世界里，由于没有上下、左右。前后、方向、过去、现在、将来等等概念，因而不会有距离、面积、体积、也不会有因果性、随机性的区分！无论你如何思考，绝对同一的世界只能是一个“点”！

同一性的否定或“破缺”，就形成了时空。因此，否定和破缺是由“点”到“时空”的一种“爆炸”。为什么要用“爆炸”来形容时空的形成？因为由“点世界”变为“时空”的过程中还没有“时间”！也就是说，从“点”到“时空”的过程是一个无时间的过程，与爆炸相似，瞬息即成。这就是为什么“宇宙创生的大爆炸理论”能够成立的根本原因。

二、同一性的“N维破缺”产生N维空间和N元数

同一性的“破缺”是产生“数量”的根源。当我们感知一条一维直线时，实质是以“相对距离”的大小将各点区分开来，这种“相对距离”的存在，使得线上每一点与一个实数联系了起来，可以认为一维“破缺”是产生实数的依据；同样地，同一性的二维破缺，产生了二维平面，各点之间的差异用两个“相对距离”反映，实质是，同一性的二维“破缺”是产生复数的依据，类似地，同一性的四维破缺，产生了现实的四维时空，产生了反映各点差异的“四元数”。但是，这个四元数是否就是经典数学中的那个四元数呢，很象，但不一定完全一样。

一个N维空间仰赖于一个“N元数”来描述和认识，不同的N维空间有不同的N元数。1/2维空间、分数维空间、应该对应地有“1/2元数”、“分数元数”,它们同样都是物理世界某种同一性破缺特性的描述工具。

三、 时空演化规律是非线性微分方程的奇解

只要仔细地思考问题，就可发现：“开始”、“终结”等概念是在已经认定“时间”存在的前提下才有意义。只有在时空中才能谈论事件，才能理解事件的始终。“开始”、“终结”这些概念只适用于除时间自身外的事物，不适用于时间本身。因此，谈论时间的起点、终点是毫无意义的。

追问宇宙大爆炸“之前”的状态也是没有意义的。有鉴如此，我们不能谈论整个宇宙演化的“初始条件”，如果用微分方程来描述宇宙的演化，那么现实世界随时间的演化规律应该是这个方程的不需要初始条件的“奇解”（包络）。而存在这种性质奇解的方程必须是非线性的，所以宇宙时空的演化规律应该是非线性微分方程的奇解。

四、 时空中存在一种“虚实”关系

现实的时空有个基本性质：时间是一维而空间为三维。因此，时间只可能有正负两个方向，而空间则有无穷多个方向。将这种特征与数学中的四元数对比，可以将时间与实数部分对应、将空间与三个虚数部分对应。于是，时间和空间有一种虚实匹配关系，可以认为，时间是实的，空间则是虚的，它可被理解为 “分化为三维”的“虚化”了的时间。

五、 不能谈论时间本身的快慢，只能说时间的缩放

研究事物进程的快慢和运动速度，都是相对于时间进程而言的，都是状态变量对时间的变化率。时间作为世界的基本进程，对其自身而言无所谓快慢，我们不能谈论时间本身的快慢与速度，因为那是没有意义的。

任何情况下，时间都是进程的基准，对一定的参照系，它一往无前，没有停顿、加速、返回、缓慢等等概念。《相对论》中所指的时间相对性，是说明所有在时间中的事物的具体进程的速度与参照系的运动状态有关。例如运动的钟走得馒些、运动系统中的生物节律也要馒些，但不能说时间走得馒些，而只能说描述时间的数值缩小了。事物的时间间隔的长短是相对的，是与观察者的运动状态有关的。时间本身不存在“快慢”的概念，“快慢”只对具体的事物有意义，如此而已。

六、 自然定律应是关于时间的“半整数阶”微分积分方程

采用实数来描述时间时，必须注意时间的不可逆性。即现实世界只允许时间前进，不允许倒退。如果用t表示时间变量，Δt表示时间变量的改变量，则这种不可逆性意味着t与 Δt均大于零。因此，描述物理过程的方程不允许t 与Δt为负，一旦它们为负，方程就失去意义。让我们看看 这个“时间的平方根”变量，只有Δt为正时，它才取实数值，若Δt取负值 ，它就变成了虚数，即变成不可观测的量了，这样恰能描述时间不可倒退的事实！显然，Δt和t都表示一段时间，在描述物理变量随时间变化的方程中应该包含它们的平方根即可见事物的状态变量的半整数阶微分积分方程的解，一般会含有时间平方根因子，因而可以描述时间的不可逆特性。也就是说，自然定律应是状态变量对时间的“半整数阶”微积方程。

㈧ 万急高中一物理问题！

这个公式是匀加速直线运动的变式。
根据速度公式：末速度(V末)=初速度(V0)+at;即：Vt=Vo+at.
其中a是加速度，对于竖直上抛而言a=g,在竖直上抛过程中，速度方向与运动方向相反，所以g取负值。所以前面加上负号。

㈨ 为什么会出现负值，怎么能让倒计到时间的时候提示时间到

'一个最简单的办法，不用任何API，用REGEDIT的命令行参数
Shell "RegEdit.exe /e """ + App.Path + "\Settings.reg" + """ HKEY_CURRENT_USER\Software\VB and VBA Program Settings\Class 3 Name Search_CN\Settings"""
'如果目标键值不存在，则REG文件不会被创建

㈩ SPSS时间序列预测问题——预测值为什么是负数

没用过SPSS的ARIMA。
不过ARMA本身是针对平稳时序建模的，就是没有趋势。ARIMA就是为了处理有趋势的序列，先用差分去趋势然后对剩下的平稳趋势建模。
这样实际预测结果中，ARMA模型虽然是在一定区间内分布的，但要做原始值预测时，还是做差分操作的逆向叠加。

所以你的数据本身如果有递减趋势，而且差分后的波动幅值相对不大，那么长期预测肯定还是会出现负值。这个问题显示不可能强加约束解决，因为ARIMA本身没有这个处理机制。

如果你的数据本身离0值较远，那么应该缩短预测步长，以获得0值之上的预测。
如果数据本身离0值很近，比如指数函数那种逼近横轴的情况，那估计只好强加约束了，比如负值都视为0。