理工科论文降AIGC率技巧：公式与代码植入的增效方法！

核心结论：公式和代码是理工科降 AIGC 率的 “天然利器”

一、公式植入：3 个增效技巧（直接照做，降 AIGC 率 + 提严谨性）

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1. 给公式加 “个性化实验参数”（AI 不会抄你的专属数据）

• AI 生成纯文字（AIGC 率高）：“通过欧姆定律计算电路电阻，得到电阻值后分析电路稳定性。”
• 植入带参数公式（AIGC 率降）：“本实验采用欧姆定律计算串联电路电阻，结合实测电压 U=5.2V、电流 I=0.31A，代入公式（1）得电阻 R=16.77Ω，该值与理论计算值（17Ω）误差仅 1.3%，验证电路连接无误。
   
  公式（1）：$R=\genfrac{}{}{0ex}{}{U}{I}$
   
  式中：$U$为实验实测电压（单位：V），本实验取 5.2V；$I$为实验实测电流（单位：A），本实验取 0.31A；$R$为电路电阻（单位：Ω）。”
   
  关键：标清 “参数来源（你的实验）”“单位”“误差分析”，AI 无法生成你的专属数据。

2. 补 “公式推导步骤”（AI 常跳过推导，直接给结果）

• AI 生成简略版（AIGC 率高）：“通过牛顿第二定律得出加速度与力的关系，用于分析物体运动状态。”
• 补推导步骤（AIGC 率降）：“为分析滑块运动状态，基于牛顿第二定律（$F=ma$）推导加速度计算式：

1. 忽略空气阻力，滑块受力（为拉力，$f$为摩擦力）；
2. 代入牛顿第二定律得，整理得加速度公式（2）：
    
   公式（2）：
3. 代入实验实测值、$f=0.3N$、$m=0.5kg$，得$a=4.4m/s^2$，与传感器实测值（4.3m/s²）一致。”
    
   关键：分步骤写推导逻辑，每步关联你的实验条件，AI 无法复现专属推导过程。

3. 公式 +“数据验证”（用你的实验结果佐证公式，双重降 AIGC 率）

• 仅公式（AIGC 率仍高）：“用高斯分布公式（3）拟合实验数据：$f(x)=\genfrac{}{}{0ex}{}{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{-\genfrac{}{}{0ex}{}{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$”
• 公式 + 数据验证（AIGC 率降）：“用高斯分布公式（3）拟合传感器采集的温度数据，公式中均值、标准差（由本实验 300 组数据计算得），拟合结果见表 1。表 1 显示，拟合值与实测值误差≤0.5℃，说明该公式适用于本实验温度分布分析。
   
  公式（3）：$f(x)=\genfrac{}{}{0ex}{}{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{-\genfrac{}{}{0ex}{}{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$
   
  表 1：温度实测值与高斯拟合值对比（部分数据）
   
  | 实测温度（℃） | 拟合温度（℃） | 误差（℃） |
   
  |---------------|---------------|-----------|
   
  | 24.1 | 24.3 | 0.2 |
   
  | 25.3 | 25.3 | 0.0 |
   
  | 26.5 | 26.4 | 0.1 |”
   
  关键：公式参数来自你的实验，数据验证是专属结果，AI 无法复制。