的危害最大是就是会造成！如果戴假发的方法不恰当，对原本的毛发有拉扯力，并捂住头皮的话，很容易引起外力脱发！戴假发会对原本的头皮造成压力，长期的绑住头发会让自然生长的毛发出现病态。
佩戴假发后，由于头上就像戴了顶厚帽子，使头皮发热，而热是一种催化剂，能促使头皮新陈代谢加快。因此，头皮就容易冒汗，并分泌出较多的油脂，变得较为油腻。有头皮屑增多趋势的人，则戴假发会使症状更严重。佩戴假发者每晚最好洗一次头，清除头上的油腻、污垢，以保护头皮、头发的清洁、卫生。
假发的透气性差，在夏天的时候，头皮容易出汗出油，假发没有办法让头皮透气，很容易使头皮长湿疹，还会让过多的油脂堵塞头皮的毛孔引起瘙痒。在风大的地方，或者游泳的时候戴了假发就很不方便，它容易移位，也容易掉，十分影响美观。
坏处：（1）脱发：长时间佩戴假发，会在头皮上形成较为封闭的环境，而头皮富含皮脂腺，闷热、流汗的情况下会加剧油脂的分泌，清洁不当容易导致脱发。
这是不一定的，要看情况，只是因为现在电力系统都比较复杂，才总体上表现为高斯-赛德尔法迭代次数比较多。高斯-赛德尔法与PQ分解法、牛拉法所用的迭代矩阵不一样，收敛的快慢就是要看迭代矩阵的谱半径。谱半径小于1说明收敛，否则不收敛。谱半径越小，收敛速度越快。
在保留非线性算法的应用研究中，文献[保留非线性的电力系统概率潮流计算]提出了一种新的概率潮流计算方法，结合了P-Q解耦方法，提高了计算精度，尤其适合大电网的随机潮流计算。
PQ分解法是在牛拉法基础上的简化。在交流高压电网中，线路电抗远大于电阻，因此有功功率的传输主要受电压相位的影响，无功功率的传输主要受电压幅值的影响。在修正方程中，有功功率的不平衡量只用于电压相位的修正；无功功率的不平衡量只用于电压幅值的修正，这就是PQ分解法。
收敛速度是指迭代次数，牛拉法的迭代次数比PQ法少，所以收敛速度快。不同情况两种方法收敛速度不同。牛顿—拉夫逊法比较通用，但是收敛速度不高，但基本所有问题都通用；P—Q 分解法适用于有P-Q能分解开的情况，适用面没有牛顿—拉夫逊法广，但是一旦可以适用，则收敛速度比较快。
三角部分，减少了三角分解的计算量并节约了内存。由于上述原因，P-Q 分解法所需的内存 量约为牛顿法的60%，而每次迭代所需时间约为牛顿法的1/5。二：因为牛顿法每次迭代都要重新生成雅克比矩阵，而PQ法的迭代矩阵是常数阵（第一次形成的）。
复杂电力系统潮流的计算机算法 节点导纳矩阵、电力网络方程的建立；功率方程及变量、节点的分类；高斯-塞德尔迭代法和牛顿-拉夫逊迭代法的基本原理；牛顿-拉夫逊迭代法潮流计算的基本原理、数学模型和计算步骤；P-Q分解法潮流计算原理和计算步骤。
1、通过几十年的发展，潮流算法日趋成熟。近几年，对潮流算法的研究仍然是如何改善传统的潮流算法，即高斯-塞德尔法、牛顿法和快速解耦法。
2、电力系统潮流计算作为电力系统分析的核心技术，历经多年发展，正逐步趋向成熟与优化。近年来，研究焦点主要集中在改进传统算法，以提高计算效率和精度。其中，高斯-塞德尔法、牛顿法与快速解耦法等基础算法得到了深入研究与优化。
3、电力系统潮流计算，自20世纪50年代中期开始，已利用电子计算机进行。方法发展围绕基本要求：算法可靠性、计算速度与内存使用、计算便利性与灵活性。电力系统潮流计算属于稳态分析，不考虑元件动态特性与过渡过程，数学模型为一组高阶非线性方程。解此类方程需迭代，要求算法可靠收敛，给出正确答案。
1、电力系统潮流计算，自20世纪50年代中期开始，已利用电子计算机进行。方法发展围绕基本要求：算法可靠性、计算速度与内存使用、计算便利性与灵活性。电力系统潮流计算属于稳态分析，不考虑元件动态特性与过渡过程，数学模型为一组高阶非线性方程。解此类方程需迭代，要求算法可靠收敛，给出正确答案。
2、利用电子计算机进行潮流计算从20世纪50年代中期就已经开始。此后，潮流计算曾采用了各种不同的方法，这些方法的发展主要是围绕着对潮流计算的一些基本要求进行的。
3、世纪90年代，三相交流输电系统研制成功，并很快取代了直流输电，成为电力系统大发展的里程碑。20世纪以后，人们普遍认识到扩大电力系统的规模可以在能源开发、工业布局、负荷调整、系统安全与经济运行等方面带来显著的社会经济效益。于是，电力系统的规模迅速增长。
4、同时，基于直角坐标形式的潮流方程特点，保留非线性快速潮流算法应运而生，既提高了数学模型的精度，又保留了P-Q解耦的优点，特别适用于大电网的随机潮流计算。