СТАТИСТИКА ЯДЕРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "СТАТИСТИКА ЯДЕРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ"

Транскрипт

1 Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Герасимов Сергей Анатольевич СТАТИСТИКА ЯДЕРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ Учебно-методическое пособие к курсу «Экспериментальные методы ядерной физики» для студентов физического факультета обучающихся по специальности основного профессионального образования «Радиационная безопасность человека и окружающей среды» и дополнительного профессионального образования по специальности «Эколог (в области профессиональной деятельности» Ростов-на-Дону 7

2 Содержание Введение... 3 Распределение во времени случайных событий... 3 Число случайных событий в интервале времени. Закон Пуассона Нормальное распределение (распределение Гаусса... 9 Закон радиоактивного распада... Литература... 4

3 Введение Исследование ядерных процессов или процессов взаимодействия ионизирующего излучения с веществом имеет ряд особенностей. В первую очередь это связано с тем, что в таких исследованиях наиболее отчетливо проявляется случайный характер измеряемых экспериментатором величин. Случайный характер измеряемых величин обусловлен самой природой наблюдаемых процессов. Так, например, распределение во времени моментов возникновения отдельных элементарных процессов в атомной и ядерной физике или физике элементарных частиц не может быть заранее определено, так как каждый такой акт является событием случайным. Никакой периодичности или какой-либо строгой функциональной зависимости между моментами возникновения изучаемых событий не может быть установлено. Однако при наблюдении большого числа событий можно установить определенные статистические законы распределения их во времени. Если повторить тот же эксперимент, получается новое распределение, точно не совпадающее с полученным в первом эксперименте. Совершенно строгие статистические законы распределения устанавливаются путем мысленного перехода к пределу, достигаемому при стремлении числа измеряемых величин или зарегистрированных событий к бесконечности. Распределение во времени случайных событий В качестве примера имеет смысл рассмотреть задачу о распределении во времени моментов попадания в регистрирующий прибор ионизирующих частиц, испускаемых каким-либо источником, интенсивность которого со временем не меняется. Чтобы найти закон распределения вероятностей различных временных интервалов между

4 моментами попадания в прибор ионизирующих частиц, рассмотри интервал времени t и вычислим вероятность того, что за это время ни одна частица в прибор не попала. Разделим интервал времени t на большое число равных интервалов Δt и найдем сначала вероятность того, что ни одна частица не попала в один произвольно выбранный интервал времени Δt. Вероятность того, что в интервал Δt попадет хотя бы одна частица, очевидно должна быть пропорциональна средней частоте событий n и Δt, при условии, что n Δt <<. Вероятность попадания одной частицы, таким образом: p ( t = n Δt. ( Δ Ниже будет показано, что коэффициент пропорциональности в этом выражении равен единице. Если интервал времени Δt достаточно мал, то вероятность того, что в интервал времени n и Δt не попадет ни одной частицы: p Δ ( t = n Δt. ( Так как взятый нами отрезок t мы разделили на t/δt равных интервалов, то вероятность того, что ни одна частица не попадет за весь интервал времени t, определяется как произведение вероятностей, то есть Принимая во внимание, что находим p t Δt ( t lim ( n Δ t / Δt =. (3 lim (+α α p / α = ( t, t = xp( n. (4 Эта формула и определяет вероятность того, что в интервал времени t не попадет ни одной частицы. Чтобы найти вероятность того, что временной интервал между двумя попадающими друг за другом в

5 регистрирующий прибор частицами будет лежать в пределах от t до t+δt, мы должны взять произведение вероятностей p ( = t p ( Δ t xp( n t n Δt f ( t Δt Отсюда можно видеть, что закон распределения вероятностей временных интервалов является экспоненциальным законом (рис. и наиболее вероятным оказывается не средний интервал времени <t>=/n, а самый малый интервал t. Найдем вероятность того, интервал времени является любым от до : =. (5 При этом средний интервал времени xp( n t ndt =. (6 < t >= txp( nt ndt = n. (7 Таким образом, найденный закон распределения вероятностей временных интервалов (5, выведенный из основного соотношения (, в котором коэффициент пропорциональности положен равным единице, приводит к правильным результатам. Число случайных событий в интервале времени. Закон Пуассона. Практика ядерно-физических исследований предполагает измерение интенсивностей тех или иных процессов. Измерения той или иной

6 величины проводятся в течение ограниченного, как правило, большого интервала времени. Но иногда, число событий оказывается малым. Рассмотри комбинированный интервал времени t+dt и будем искать, чему равна вероятность того, что в него попадет частиц. Сначала сделаем это для случая =. Искомая вероятность P (t+dt есть вероятность того, что событие произошло в интервале времени t и не произошло в течение интервала времени dt или событие не произошло в течение интервала времени, но произошло в течение малого интервала dt: или p ( t t + Δ t = p ( t p ( Δt + p ( t p ( Δ = = p ( t( n t + p ( t n Δt = Δ = p ( t p ( t n t + p ( t n Δt, (8 p ( t + Δt p Δt Δ ( t = n p( t + p( t Переход к пределу Δt приводит к неоднородному дифференциальному уравнению dp n t ( t n p t n ( + dt =. Решение этого уравнения достигается методом вариации постоянной: n. Аналогично для =: и n t p t n t ( =. (9 dp n t ( t = n p t n t ( + dt n t n t p t ( =. ( Совершенно очевидно, что

7 ( n t n t p ( t =. (! Имеет смысл вычислить среднее число <> частиц, зарегистрированных прибором в течение интервала времени t: ( n t n t ( nt < >= = n t! (! = = n t = n t, ( поскольку вероятность зарегистрировать любое число частиц в течение интервала времени, разумеется, равна единице. Этот результат означает, что распределение Пуассона полностью определяется заданием только одного параметра среднего числа зарегистрированных в течение фиксированного интервала времени частиц. Экспериментальное определение <> является, как правило, основной целью большей части измерений, проводимых в ядерной физике. Зависимость P (<> показана на рис.. При малых <> наблюдается асимметрия. По мере роста <> максимум становится более острым, а график более симметричным относительно =<>. При больших <> график практически симметричен. Из формулы ( следует, что при всяком значении <> возможно осуществление любого числа актов. Однако не все события встречаются одинаково часто. Если величина близка к <>, то вероятность P (<> велика, в противном случае мала. Мерой отклонения случайной величины от ее среднего значения является дисперсия. Дисперсией некоторой случайной величины x называется величина

8 Поскольку для распределения Пуассона: D x =< ( x < x> >. (3 то ( n t n t < >= =! = Т = ( nt (! ( n t n t = n t ( + n t n t n t = ( + (! = n t, + n t = и абсолютная флуктуация D =< > < > = n t =< > / /, (4 Δ = D =< >. (5 Соотношения (4 и (5 играют основную роль во всех приложениях закона Пуассона. Их смысл состоит в следующем. Если регистрировать отсчеты счетчика в очень большом числе равных интервалов, то в большей части интервалов число отсчетов будет отличаться от <> не более, чем на <> /. Абсолютная флуктуация (5 возрастает с числом <>, однако относительная ошибка уменьшается обратно пропорционально квадратному корню из числа зарегистрированных частиц. Отсюда можно найти число частиц, которое нужно зарегистрировать для достижения заданной относительно ошибки δ=/<> / : =/ δ. (6 Таким образом, для измерения среднего числа частиц со статистической ошибкой % нужно зарегистрировать частиц. Для того, чтобы статистическая ошибка составила %, требуется уже 4 частиц и т.д. Закон Пуассона определен только для положительных значений. На практике он часто применяется в тех случаях, когда нужно оценить надежность измерений и ошибки измеренных величин в случае

9 наблюдения редких событий, то есть, явлений, отличающихся малой интенсивностью. Нормальное распределение (распределение Гаусса Рассмотрим случай, когда велико. При большом числе частиц можно воспользоваться формулой Стирлинга и записать распределение Пуассона в виде! = π (7 Так как P π =. (8 ( /, (9 то P ( / π =, ( где =<>. частиц Для этого распределения среднее значение числа зарегистрированных < >= π ( / π x d = π x dx+ + x dx= π (

10 и дисперсия D= ( π ( / d = = π x x dx=. ( Распределение ( является частным случаем нормального закона распределения p( x dx πσ ( x a / σ dx =, (3 со средним значением <x>=a и дисперсией D(x=σ. Величина y=-, имеющая смысл отклонения числа отсчетов от среднего значения, распределена по закону P y y / π =. (4 При помощи этого выражения можно вычислить вероятность того, что величина y=- заключена в интервале от y=y до y=y : P( y < y< y = π y y y / dy = где - функция Гаусса. = Φ y / Φ( y /, (5 ( z z / Φ ( z = dz (6 π

11 Распределение Гаусса является хорошим приближением для описания широкого круга статистических явлений. В ядерной физике оно, например, описывает распределение углов упругого рассеяния при прохождении заряженных частиц через вещество, распределение пробегов тяжелых заряженных частиц в веществе, распределение импульсов по амплитудам при регистрации заряженных частиц полупроводниковыми и сцинтилляционными детекторами. Распределение Гаусса широко используется при анализе погрешностей эксперимента. Широкое применение нормального распределения в теории измерений основано на доказываемом в теории вероятности утверждения о том, что случайная величина, являющаяся суммой очень большого числа независимых случайных величин с практически произвольным распределением, подчиняется распределению Гаусса. Последнее утверждение означает, что использование нормального закона распределения при описании экспериментальных данных возможно в тех случаях, когда исследуемую случайную величину можно представить в виде суммы достаточно большого числа независимых элементарных слагаемых, каждое из которых сравнительно мало влияет на сумму. Такая ситуация часто характерна для сложных экспериментов. Закон радиоактивного распада Ядро атома, находящееся в возбужденном состоянии, не может никак изменить энергию возбуждения кроме распада. Это означает, что мы должны считать, что вероятность распасться в какой-то случайно выбранный нами интервал времени dt должна быть равна λdt, где не зависящая от времени, характерная для данного сорта радиоактивных ядер константа. Для определения вероятности того, что выделенный нами

12 радиоактивный атом проживет время t не распавшись, можно использовать выражение (4 p ( t = xp( λ. (7 t Вероятность того, что ядро проживет, не испустив частицу, в течение времени t, а затем за время dt испустит, очевидно, равна произведению двух вероятностей p ( t p ( dt = xp( λt λdt. (8 Следовательно, среднее время жизни ядра T=/λ. Зная закон радиоактивного распада для одного атома, найдем теперь закон распределения вероятностей испускания того или иного числа частиц определенным количеством распадающихся атомов в течение заданного интервала времени t. Вероятность того, что какой-то атом будет существовать не распадаясь, в течение времени t, равна xp(-λt; следовательно, вероятность того, что этот атом распадется за время t, равна - xp(-λt. Пусть в начальный момент число радиоактивных атомов равно, и мы хотим найти вероятность того, что за время t распадется атомов, а остальные - атомов не распадутся. Вероятность такого события равна xp( λt (xp( λt (. (9 Если теперь учесть, что атомов из общего числа мы можем выбрать C! =!(! различными способами, то искомая вероятность распада атомов из за время t равна

13 P = C p ( p ( t. (3 Мы пришли к биномиальному распределению вероятностей, в котором величина p=-xp(-λt является вероятностью распада атома за время t. Формула (3 получена исходя из основного соотношения (7, справедливого для каждого отдельного атома. Теперь, воспользовавшись этим выражением, дающей распределение вероятностей распада различного числа атомов, определим закон радиоактивного распада вещества. Найдем зависимость среднего значения числа распадающихся атомов <> от времени: Но Следовательно, Так как то < >= = < >= C p p C = (. (3 C ( = ( p C p p ( = p. (3 λt p=, λt < >= (. Этой формулой и определяется среднее число атомов радиоактивного вещества, распадающихся за время t ( или число испущенных источником частиц, для того случая, когда и λ точно известны.

14 Литература. Калашников В.И., Козодаев М.С. Детекторы элементарных частиц. М.: Наука Абрамов А.И., Казанский Ю.И., Матусевич Е.С. Основы экспериментальных методов ядерной физики. М.: Энергоатомиздат Худсон Д. Статистика для физиков. М.: Мир Агекян Т.А. Основы теории ошибок. М.: Наука. 968.

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Д. И. Вайсбурд А. В. Макиенко ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО АТОМНОЙ ФИЗИКЕ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Д. И. Вайсбурд А. В. Макиенко ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО АТОМНОЙ ФИЗИКЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Д. И. Вайсбурд А. В. Макиенко ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

Подробнее

= (3) 2 1. КРАТКАЯ ТЕОРИЯ.

= (3) 2 1. КРАТКАЯ ТЕОРИЯ. ИЗУЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА Лабораторная работа 8 Цель работы: 1. Подтверждение случайного, статистического характера процессов радиоактивного распада ядер.. Ознакомление

Подробнее

Измерения и обработка результатов измерений Случайные погрешности

Измерения и обработка результатов измерений Случайные погрешности В теории вероятностей изучаются различные законы распределения, каждому из которых соответствует определенная функция плотности вероятности Они получены путем обработки большого числа наблюдений над случайными

Подробнее

Обработка результатов измерений

Обработка результатов измерений Приложения Обработка результатов измерений 1. Введение Величины, измеряемые в эксперименте, по своему характеру случайны, и это обусловлено либо статистической природой самого исследуемого явления, либо

Подробнее

Математическое ожидание

Математическое ожидание Числовые характеристики непрерывных случайных величин 1 Математическое ожидание Математическим ожиданием непрерывной случайной величины с плотностью распределения называется число M X px ( ) xp( x) dx.

Подробнее

Числовые характеристики непрерывных случайных величин

Числовые характеристики непрерывных случайных величин Числовые характеристики непрерывных случайных величин 1 Математическое ожидание Математическим ожиданием непрерывной случайной величины с плотностью распределения называется число M X + = px ( ) xp( x)

Подробнее

3.4 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА

3.4 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА Лабораторная работа 3.4 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА Цель работы: изучение закономерностей радиоактивного распада путем компьютерного моделирования; определение постоянной распада и периода полураспада

Подробнее

Формулы по теории вероятностей

Формулы по теории вероятностей Формулы по теории вероятностей I. Случайные события. Основные формулы комбинаторики а) перестановки P =! = 3...( ). б) размещения A m = ( )...( m + ). A! в) сочетания C = =. P ( )!!. Классическое определение

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации. НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Р.Е.

Министерство образования и науки Российской Федерации. НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Р.Е. Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им РЕАЛЕКСЕЕВА

Подробнее

ния которой изменяются в диапазоне от 0 до 1 (рисунок 33а).

ния которой изменяются в диапазоне от 0 до 1 (рисунок 33а). Лекция 8 8.1. Законы распределения показателей надежности Отказы в системах железнодорожной автоматики и телемеханики возникают под воздействием разнообразных факторов. Поскольку каждый фактор в свою очередь

Подробнее

электрона. Упругое рассеяние может быть разделено на следующие виды: однократное рассеяние ( х << 1/(σ N))

электрона. Упругое рассеяние может быть разделено на следующие виды: однократное рассеяние ( х << 1/(σ N)) Лабораторная работа 2. Обратное рассеяние β- излучения Цель работы: выявить закономерности отражения β-частиц, испускаемых радионуклидами. Теоретическая часть Основные закономерности процесса обратного

Подробнее

N(E) = AE γ, (2) E γ exp ( a/e) de, (4) n(ϑ) = kaa 1 γ exp( y)y γ 2 dy = kaa 1 γ Γ(γ 1), (5) mcl(0)

N(E) = AE γ, (2) E γ exp ( a/e) de, (4) n(ϑ) = kaa 1 γ exp( y)y γ 2 dy = kaa 1 γ Γ(γ 1), (5) mcl(0) Регистрация мюонов космического излучения и определение их энергетического спектра Составитель: к. ф.-м. н., А. И. Гончаров Рецензент: д. ф.-м. н. А. В. Пляшешников Цель работы: Оборудование: 1. Убедиться

Подробнее

Работа 5.13 Определение периода полураспада долгоживущего изотопа

Работа 5.13 Определение периода полураспада долгоживущего изотопа Работа 5.13 Определение периода полураспада долгоживущего изотопа Оборудование: эталонный препарат. счетная установка, соль калия (KCl), секундомер, Введение Ядра большого количества изотопов могут самопроизвольно

Подробнее

Изучение статистических закономерностей на доске Гальтона

Изучение статистических закономерностей на доске Гальтона Ярославский государственный педагогический университет им. К. Д. Ушинского Кафедра общей физики Лаборатория молекулярной физики Лабораторная работа 5 Изучение статистических закономерностей на доске Гальтона

Подробнее

Основные понятия и определения

Основные понятия и определения 1 Основные понятия и определения Вспомним основные понятия и определения, которые употреблялись в курсе теории вероятностей. Вероятностный эксперимент (испытание) эксперимент, результат которого не предсказуем

Подробнее

Лекции 8 и 9 Тема: Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей

Лекции 8 и 9 Тема: Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей Лекции 8 и 9 Тема: Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей Закономерности в поведении случайных величин тем заметнее, чем больше число испытаний, опытов или наблюдений Закон больших

Подробнее

Практическое занятие 8. Числовые характеристики случайных величин

Практическое занятие 8. Числовые характеристики случайных величин Практическое занятие 8. Числовые характеристики случайных величин Закон распределения вероятностей случайной величины содержит полную информацию о случайной величине. Однако полная информация не всегда

Подробнее

ИЗУЧЕНИЕ ФЛУКТУАЦИЙ ПОТОКА ИЗЛУЧЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО РАДИАЦИОННОГО ФОНА

ИЗУЧЕНИЕ ФЛУКТУАЦИЙ ПОТОКА ИЗЛУЧЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО РАДИАЦИОННОГО ФОНА ИЗУЧЕНИЕ ФЛУКТУАЦИЙ ПОТОКА ИЗЛУЧЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО РАДИАЦИОННОГО ФОНА Цель работы: исследование флуктуаций потока естественного фона излучения и изучение статистических закономерностей случайных процессов.

Подробнее

n 1 Когда значение измеряемой величины неизвестно, ее оценка Поэтому в случае б) несмещенная оценка дисперсии

n 1 Когда значение измеряемой величины неизвестно, ее оценка Поэтому в случае б) несмещенная оценка дисперсии Элементы математической статистики. Пример. Для определения точности измерительного прибора, систематическая ошибка которого практически равно нулю, было произведено пять независимых измерений, результаты

Подробнее

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Случайные величины Функции распределения вероятностей случайных величин Простейшая модель физического эксперимента последовательность независимых опытов (испытаний

Подробнее

Лабораторная работа 1.71 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева

Лабораторная работа 1.71 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева Лабораторная работа 1.71 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева Цель работы: изучение распределения случайных величин на механической модели. Задание: по экспериментально

Подробнее

ГЛАВА 5. СТОЛКНОВЕНИЯ И РАССЕЯНИЕ ЧАСТИЦ Упругие столкновения

ГЛАВА 5. СТОЛКНОВЕНИЯ И РАССЕЯНИЕ ЧАСТИЦ Упругие столкновения ГЛАВА 5. СТОЛКНОВЕНИЯ И РАССЕЯНИЕ ЧАСТИЦ 5.. Упругие столкновения Рассмотрим упругое столкновение двух частиц. В таких столкновениях сохраняются суммарные импульс и энергия сталкивающихся частиц: p + p

Подробнее

Описание атома на основе свойств частиц вакуума Якубовский Е.Г.

Описание атома на основе свойств частиц вакуума Якубовский Е.Г. Описание атома на основе свойств частиц вакуума Якубовский ЕГ e-a aubov@abeu Внутренность элементарной частицы описывается четырехмерным комплексным пространством Пересчитывая волновое уравнение в комплексном

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ О.Ю.Пелевин МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов физического

Подробнее

Иркутский государственный технический университет Кафедра общеобразовательных дисциплин ФИЗИКА. Лабораторная работа 1.1. «Математический маятник»

Иркутский государственный технический университет Кафедра общеобразовательных дисциплин ФИЗИКА. Лабораторная работа 1.1. «Математический маятник» Иркутский государственный технический университет Кафедра общеобразовательных дисциплин ФИЗИКА Лабораторная работа «Математический маятник» доц Щепин ВИ e:mai shch@istuedu x Asi( t 0 ) Иркутск 04 Лабораторная

Подробнее

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ по курсу физики

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ по курсу физики Ю. В. Тихомиров ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ по курсу физики С ЭЛЕМЕНТАМИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КВАНТОВАЯ ОПТИКА. АТОМНАЯ ФИЗИКА. ФИЗИКА АТОМНОГО ЯДРА И ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ЧАСТИЦ для студентов всех специальностей

Подробнее

1.3. Распределение молекул газа в сосуде.

1.3. Распределение молекул газа в сосуде. .3. Распределение молекул газа в сосуде..3.. Распределение молекул между двумя половинками сосуда. Применим элементы теории вероятности для описания поведения одноатомного газа в сосуде. Рассмотрим распределение

Подробнее

A.В. Браилов П.Е. Рябов Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации по самостоятельной работе Часть 3

A.В. Браилов П.Е. Рябов Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации по самостоятельной работе Часть 3 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВАЯ АКАДЕМИЯ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» ФИНАКАДЕМИЯ Кафедра «Теория вероятностей и математическая

Подробнее

Курс: Статистические Методы Обработки Данных. Лекция 4. Идентификация формы распределений

Курс: Статистические Методы Обработки Данных. Лекция 4. Идентификация формы распределений Курс: Статистические Методы Обработки Данных Лекция 4. Идентификация формы распределений Специальность: 1-53 01 0 Автоматизированные системы обработки информации УО «ГГУ им. Ф. Скорины» Преподаватель:

Подробнее

и ряды» Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая Методические указания по теме «Функциональные последовательности

и ряды» Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая Методические указания по теме «Функциональные последовательности Федеральное агентство по образованию Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Р. М. Гаврилова, Г. С. Костецкая Методические

Подробнее

Типовой расчет по теме «Теория вероятностей» разработан преподавателями. кафедры «Высшая математика»

Типовой расчет по теме «Теория вероятностей» разработан преподавателями. кафедры «Высшая математика» Типовой расчет по теме «Теория вероятностей» разработан преподавателями кафедры «Высшая математика» Руководство к решению типового расчета выполнила преподаватель Тимофеева Е.Г. Основные определения и

Подробнее

ИЗМЕРЕНИЕ ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ МЮОНА

ИЗМЕРЕНИЕ ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ МЮОНА Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

- число силовых линий центрального поля конечно. Число силовых линий поля протона с массой М в М/m раз больше, чем число линий поля электрона с

- число силовых линий центрального поля конечно. Число силовых линий поля протона с массой М в М/m раз больше, чем число линий поля электрона с Как известно, дискретные частоты излучения при возбуждении атома водорода испускаются сериями. Самая высокочастотная из них серия Лаймана. Она описывается эмпирической формулой Ридберга ν = R (1-1 n 2

Подробнее

Введение Статистический подход 2 Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное

Введение Статистический подход 2 Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное Введение Статистический подход Теория Распределение вероятности 3 Стандартное отклонение среднего 5 Функция плотности вероятности 6 Биномиальное распределение 8 Распределение Пуассона 9 Распределение Гаусса

Подробнее

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 19. ИССЛЕДОВАНИЕ СХЕМЫ УРОВНЕЙ ЯДРА 181 Та. I. Введение

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 19. ИССЛЕДОВАНИЕ СХЕМЫ УРОВНЕЙ ЯДРА 181 Та. I. Введение ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 19 ИССЛЕДОВАНИЕ СХЕМЫ УРОВНЕЙ ЯДРА 181 Та МЕТОДОМ γ γ-совпадений I. Введение Важные сведения о характере взаимодействия нуклонов в ядре дает изучение возбужденных состояний ядер. Общим

Подробнее

Цель : Напомнить основные понятия теории надежности, характеризующие случайные величины.

Цель : Напомнить основные понятия теории надежности, характеризующие случайные величины. Лекция 3. Основные характеристики и законы распределения случайных величин Цель : Напомнить основные понятия теории надежности, характеризующие случайные величины. Время: часа. Вопросы: 1. Характеристики

Подробнее

Лекция 5 Тема. Содержание темы. Основные категории. Непрерывные случайные величины (НСВ)

Лекция 5 Тема. Содержание темы. Основные категории. Непрерывные случайные величины (НСВ) Лекция 5 Тема Непрерывные случайные величины (НСВ) Содержание темы Способы задания: интегральный закон распределения, плотность распределения. Связь между ними. Свойства плотности распределения. Применение

Подробнее

Так как y, то уравнение примет вид x и найдем его решение. x 2 Отсюда. x dy C1 2 и получим общее решение уравнения 2

Так как y, то уравнение примет вид x и найдем его решение. x 2 Отсюда. x dy C1 2 и получим общее решение уравнения 2 Лекции -6 Глава Обыкновенные дифференциальные уравнения Основные понятия Различные задачи техники естествознания экономики приводят к решению уравнений в которых неизвестной является функция одной или

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 2 ВОЛНЫ ДЕ БРОЙЛЯ. СООТНОШЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

ЛЕКЦИЯ 2 ВОЛНЫ ДЕ БРОЙЛЯ. СООТНОШЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ЛЕКЦИЯ 2 ВОЛНЫ ДЕ БРОЙЛЯ. СООТНОШЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ 1. Корпускулярно-волновой дуализм Электромагнитное излучение при некоторых условиях обладает корпускулярными свойствами, а в других проявляет себя

Подробнее

Случайные величины и законы их распределения.

Случайные величины и законы их распределения. Случайные величины и законы их распределения. Одним из основных понятий теории вероятностей является понятие случайной величины. Сначала рассмотрим примеры. Число вызовов, поступивших от абонентов в течение

Подробнее

ТЕМА 7. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

ТЕМА 7. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ ТЕМА 7. НЕПРЕРЫВНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ Понятие непрерывной случайной величины. Функция распределения, плотность распределения, их взаимосвязь и свойства. Математическое ожидание непрерывной случайной величины

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ МОЛЕКУЛЯРНАЯ ФИЗИКА: ЧАСТЬ 4. СТАТИСТИЧЕСКИЙ ХАРАКТЕР ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИХ ЗАКОНОВ Практикум для вузов Составители: В.И. Кукуев, В.В. Чернышев, И.А.Попова. ВОРОНЕЖ 009

Подробнее

Динамические системы и методы математического моделирования. Имитационное моделирование

Динамические системы и методы математического моделирования. Имитационное моделирование Динамические системы и методы математического моделирования Имитационное моделирование Метод Монте-Карло Общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического

Подробнее

Лекция Сглаживание экспериментальных зависимостей. 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей

Лекция Сглаживание экспериментальных зависимостей. 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей Лекция 5 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей 6.. Метод наименьших квадратов 6... Теоретическое обоснование метода наименьших квадратов 7. Проверка статистических гипотез 7..Критерий согласия

Подробнее

Тема 11. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема. Интегральная теорема Муавра-Лапласа

Тема 11. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема. Интегральная теорема Муавра-Лапласа Тема. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева. Теорема Бернулли. Центральная предельная теорема. Интегральная теорема Муавра-Лапласа Содержание Предельные теоремы теории вероятности 2 Неравенство Чебышева

Подробнее

Тема 5. Непрерывные случайные величины.

Тема 5. Непрерывные случайные величины. Тема 5. Непрерывные случайные величины. Цель и задачи. Цель контента темы 5 дать определение непрерывной случайной величины, ее функции распределения и функции распределения; рассмотреть особенности задания

Подробнее

Свойства атомных ядер. N Z диаграмма атомных ядер

Свойства атомных ядер. N Z диаграмма атомных ядер Лабораторная работа 1 Свойства атомных ядер Цель работы: научиться пользоваться современными базами данных в научно-исследовательской работе, получить более углубленное представление о материале, изучаемом

Подробнее

1.2. Элементы теории вероятностей.

1.2. Элементы теории вероятностей. .. Элементы теории вероятностей.... Случайные события. Случайные события обычное явление в жизни. Примеры случайных событий: выпадение «орла» или «решки» при бросании монеты, выпадение числа при бросании

Подробнее

Лабораторная работа 18 Опыт Резерфорда

Лабораторная работа 18 Опыт Резерфорда I II III Лабораторная работа 18 Опыт Резерфорда Цель работы Теоретическая часть 1 Введение 2 Рассеяние α -частиц 3 Дифференциальное сечение рассеяния 4 Формула Резерфорда Экспериментальная часть 1 Методика

Подробнее

, ориентированный перпендикулярно к вектору j. Сила тока через произвольный элемент поверхности ds di j ds. (4)

, ориентированный перпендикулярно к вектору j. Сила тока через произвольный элемент поверхности ds di j ds. (4) ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3-3 Проверка закона Ома. Определение удельного сопротивления проводника. Цель работы. Проверка закона Ома для однородного проводника.. Проверка линейности зависимости сопротивления

Подробнее

Лабораторная работа 1.17 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева

Лабораторная работа 1.17 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева Лабораторная работа 1.17 ИЗУЧЕНИЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН М.В. Козинцева Цель работы: изучение распределения случайных величин на механической модели (доска Гальтона). Задание:

Подробнее

ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДИКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДИКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины Государственное высшее учебное заведение «Национальный горный университет» Методические указания к лабораторной работе 11 ИЗУЧЕНИЕ МЕТОДИКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ

Подробнее

Числовые характеристики нормального распределения

Числовые характеристики нормального распределения Числовые характеристики нормального распределения X Если случайная величина, имеющая нормальное распределение с параметрами a и, то математическое ожидание совпадает с параметром, дисперсия с M X a, D

Подробнее

Лекция 11. Метод наибольшего правдоподобия. Другие характеристики вариационного ряда.

Лекция 11. Метод наибольшего правдоподобия. Другие характеристики вариационного ряда. 1 Лекция 11 Метод наибольшего правдоподобия Другие характеристики вариационного ряда 1 Метод наибольшего правдоподобия Кроме метода моментов, который изложен в предыдущем параграфе, существуют и другие

Подробнее

Курс: Статистические Методы Обработки Данных

Курс: Статистические Методы Обработки Данных Курс: Статистические Методы Обработки Данных Лекция 5. Сравнение гистограмм. Операции с гистограммами. Специальность: -53 0 0 Автоматизированные системы обработки информации УО «ГГУ им. Ф. Скорины» Преподаватель:

Подробнее

ТЕОРИЯ ОЦЕНОК. Основные понятия в теории оценок Состоятельность и сходимость.

ТЕОРИЯ ОЦЕНОК. Основные понятия в теории оценок Состоятельность и сходимость. Поиск оценки может быть рассмотрен как измерение параметра (предполагается, что он имеет некоторое фиксированное, но неизвестное значение), основанное на ограниченном числе экспериментальных наблюдений.

Подробнее

называют пару гипотез. 9. Случаями называют равновозможные гипотезы. n событий A i, A i

называют пару гипотез. 9. Случаями называют равновозможные гипотезы. n событий A i, A i . ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. Основные понятия теории вероятностей Многие объекты в математике определяются указанием операций которые можно выполнять над объектами и перечислением свойств которым удовлетворяют

Подробнее

Равномерное распределение.

Равномерное распределение. Равномерное распределение. Равномерным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, плотность которого имеет вид, если xa ; b f x b a 0, если xa ; b Математическое ожидание M X

Подробнее

, (3.4.3) ( x) lim lim

, (3.4.3) ( x) lim lim 3.4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОЧНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ До сих пор мы рассматривали способы построения прогнозных моделей стационарных процессов, не учитывая одной весьма важной особенности.

Подробнее

Лекция 3 СТАТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА АТОМНЫХ ЯДЕР

Лекция 3 СТАТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА АТОМНЫХ ЯДЕР Лекция 3 СТАТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА АТОМНЫХ ЯДЕР Атомные ядра условно принято делить на стабильные и радиоактивные. Условность состоит в том что, в сущности, все ядра подвергаются радиоактивному распаду, но

Подробнее

Лекция 9. Тема Введение в теорию оценок.

Лекция 9. Тема Введение в теорию оценок. Лекция 9 Тема Введение в теорию оценок. Содержание темы Предмет, цель и метод задачи оценивания Точечные выборочные оценки, свойства оценок Теоремы об оценках Интервальные оценки и интеграл Лапласа Основные

Подробнее

Дифференциальные уравнения

Дифференциальные уравнения Глава 1 Дифференциальные уравнения 1.1 Понятие о дифференциальном уравнении 1.1.1 Задачи, приводящие к дифференциальным уравнениям. В классической физике каждой физической величине ставится в соответствие

Подробнее

Аналогично можно вычислить энергии отдельных орбиталей. Например, энергия 1S-орбитали определяется из выражения:

Аналогично можно вычислить энергии отдельных орбиталей. Например, энергия 1S-орбитали определяется из выражения: Лекция 7 Свойства водородоподобного атома 7 Энергия атомных орбиталей В соответствии с постулатами квантовой механики знание полной волновой функции системы позволяет вычислять ее свойства Рассмотрим вычисление

Подробнее

Потоки событий. Пуассоновский поток событий. Потоки с ограниченным последействием. Обслуживание заявок. Стационарный (Простейший) Нестационарный

Потоки событий. Пуассоновский поток событий. Потоки с ограниченным последействием. Обслуживание заявок. Стационарный (Простейший) Нестационарный Потоки событий Пуассоновский поток событий Стационарный Простейший Нестационарный Потоки с ограниченным последействием Потоки Пальма Потоки Эрланга Обслуживание заявок ИМЭП - УлГТУ каф. ИС Евсеева О.Н.

Подробнее

200 взятая деталь изготовлена первым, вторым и третьим цехами соответственно. Из условия следуют:

200 взятая деталь изготовлена первым, вторым и третьим цехами соответственно. Из условия следуют: . На складе 00 деталей, из которых 00 изготовлено цехом, 60 цехом и 40 цехом. Вероятность брака для цеха %, для цеха % и для цеха %. Наудачу взятая со слада деталь оказалась бракованной. Найти вероятность

Подробнее

В данной главе исследуются флуктуации для равновесных термодинамических

В данной главе исследуются флуктуации для равновесных термодинамических 7 РАВНОВЕСНЫЕ ФЛУКТУАЦИИ В данной главе исследуются флуктуации для равновесных термодинамических систем. 7.1 Флуктуации энергии Рассматривается закрытая система, состояние которой представляется каноническим

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 5. Распределение скоростей молекул по Максвеллу. Измерение скоростей молекул. Опыт Штерна. Опытная проверка распределения молекул по скоростям.

ЛЕКЦИЯ 5. Распределение скоростей молекул по Максвеллу. Измерение скоростей молекул. Опыт Штерна. Опытная проверка распределения молекул по скоростям. ЛЕКЦИЯ 5 Распределение скоростей молекул по Максвеллу. Измерение скоростей молекул. Опыт Штерна. Опытная проверка распределения молекул по скоростям. В результате многочисленных соударений молекул газа

Подробнее

Консультационный тренинговый центр «Резольвента»

Консультационный тренинговый центр «Резольвента» ООО «Резольвента», wwwresolventaru, resolventa@listru, (495) 509-8-10 Консультационный тренинговый центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К Л САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое

Подробнее

Лекция 8 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

Лекция 8 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Лекция 8 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: определить функции плотности и числовые характеристики случайных величин имеющих равномерное показательное нормальное и гамма-распределение

Подробнее

План лекции. Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров. Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок

План лекции. Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров. Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок План лекции Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров метод моментов метод максимума правдоподобия метод наименьших квадратов Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок Функция результатов

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 12. НЕПРЕРЫВНАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА. 1 Плотность вероятности.

ЛЕКЦИЯ 12. НЕПРЕРЫВНАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА. 1 Плотность вероятности. 1 ЛЕКЦИЯ 12. НЕПРЕРЫВНАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА. 1 Плотность вероятности. Помимо дискретных случайных величин на практике приходятся иметь дело со случайными величинами, значения которых сплошь заполняет некоторые

Подробнее

1. Свободные колебания пружинного маятника. Общие сведения

1. Свободные колебания пружинного маятника. Общие сведения Цель работы. Ознакомиться с основными характеристиками незатухающих и затухающих свободных механических колебаний. Задача. Определить период собственных колебаний пружинного маятника; проверить линейность

Подробнее

М.В.Дубатовская Теория вероятностей и математическая статистика. Основные законы распределения дискретных случайных величин

М.В.Дубатовская Теория вероятностей и математическая статистика. Основные законы распределения дискретных случайных величин МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 9 Основные законы распределения случайных величин Основные законы распределения дискретных случайных величин Биномиальное распределение

Подробнее

Лекция 7 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. . Производящей функцией для случайной величины X называется функция вида

Лекция 7 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. . Производящей функцией для случайной величины X называется функция вида Лекция 7 РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: определить производящую функцию и вычислить параметры биномиального, пуассоновского, геометрического и гипергеометрического распределений;

Подробнее

Лекция 16. Электрический парамагнитный резонанс и ядерный магнитный резонанс

Лекция 16. Электрический парамагнитный резонанс и ядерный магнитный резонанс Лекция 16. Электрический парамагнитный резонанс и ядерный магнитный резонанс момент сил M 1 Прецессия атомов в магнитном поле Из электродинамики известно, что на магнитный момент M в магнитном поле действует

Подробнее

Лекция 7. Работа. Теорема об изменении кинетической энергии

Лекция 7. Работа. Теорема об изменении кинетической энергии Лекция 7 Работа. Теорема об изменении кинетической энергии. Консервативные силы. Потенциальная энергия частицы в потенциальном поле. Примеры: упругая сила, гравитационное поле точечной массы. Работа. Теорема

Подробнее

2.5.3 Закон Пуассона (закон редких явлений)

2.5.3 Закон Пуассона (закон редких явлений) Лекция 8 План лекции 53 Закон Пуассона 54 Показательный закон распределения 55 Нормальный (гауссов) закон распределения вероятностей 53 Закон Пуассона (закон редких явлений) Дискретная случайная величина

Подробнее

ГЛАВА 5. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. 1. Случайный анализ

ГЛАВА 5. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. 1. Случайный анализ ГЛАВА 5. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. Случайный анализ Часто при исследовании различных явлений природы, экономических и технических процессов приходится иметь дело со случайными величинами, изменяющимися во времени.

Подробнее

Репозиторий БНТУ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ

Репозиторий БНТУ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ В данном разделе приведены контрольные задания в форме тестов, выполнение которых способствует закреплению знаний по курсу. Каждое задание состоит из задач, решение которых, как правило,

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

Д. А. Паршин, Г. Г. Зегря Физика Электромагнетизм (часть 1) Лекция 21 ЛЕКЦИЯ 21

Д. А. Паршин, Г. Г. Зегря Физика Электромагнетизм (часть 1) Лекция 21 ЛЕКЦИЯ 21 1 ЛЕКЦИЯ 21 Электростатика. Медленно меняющиеся поля. Уравнение Пуассона. Решение уравнения Пуассона для точечного заряда. Потенциал поля системы зарядов. Напряженность электрического поля системы зарядов.

Подробнее

1. Нестационарная ТВ. Переходы в непрерывном спектре

1. Нестационарная ТВ. Переходы в непрерывном спектре Квантовая теория Второй поток. Осень 2014 Список задач 11 Тема: Переходы. Нестационарная теория возмущений. Внезапные воздействия. Адиабатическое приближение 1. Нестационарная ТВ. Переходы в непрерывном

Подробнее

Лекция 3. Метод статистической термодинамики

Лекция 3. Метод статистической термодинамики Лекция 3. Метод статистической термодинамики 1. Основные положения статистической термодинамики Основные термодинамические параметры: температура и давление, при помощи которых описывается макроскопическое

Подробнее

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА РЕГИСТРАЦИИ ИЗЛУЧЕНИЙ

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА РЕГИСТРАЦИИ ИЗЛУЧЕНИЙ Министерство образования Республики Беларусь Учебно-методическое объединение по естественнонаучному Заместитель Министра Республики Беларусь..., А.и.жук Регистрационный ТД- (}. ЦВЬ /тип. МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 3 ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ФОТОНОВ С АТОМАМИ. А. Взаимодействие одномодового света с атомом

ЛЕКЦИЯ 3 ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ФОТОНОВ С АТОМАМИ. А. Взаимодействие одномодового света с атомом ЛЕКЦИЯ 3 ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ФОТОНОВ С АТОМАМИ А. Взаимодействие одномодового света с атомом Из квантовой механики известно, что атомы могут излучать/ поглощать фотоны, совершая переходы между энергетическими

Подробнее

ГЛАВА 13. Лагранжев формализм в СТО

ГЛАВА 13. Лагранжев формализм в СТО ГЛАВА 3 Лагранжев формализм в СТО 3.. О вариационном методе в механике В данной главе уравнения движения, импульс и энергия релятивистской частицы будут получены вариационным методом. Общим принципом,

Подробнее

По таблице приложения 4 по γ = 0,99 и n = 15 найдем q = 0,73. Искомый доверительный интервал

По таблице приложения 4 по γ = 0,99 и n = 15 найдем q = 0,73. Искомый доверительный интервал Лекция 9. Оценка точности измерений. Оценка вероятности (биномиального распределения) по относительной частоте. 1. Оценка точности измерений. В теории ошибок принято точность измерений (точность прибора)

Подробнее

1. ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА 1.1. Основные понятия

1. ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА 1.1. Основные понятия . ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА.. Основные понятия Дифференциальным уравнением называется уравнение, в которое неизвестная функция входит под знаком производной или дифференциала.

Подробнее

13. Теория Хаузера-Фешбаха.

13. Теория Хаузера-Фешбаха. 3. Теория Хаузера-Фешбаха.. Следуя Хаузеру и Фешбаху выразим сечения компаунд-процессов через средние значения ширин. Будем исходить из формализма Брейта-Вигнера. Для элемента S-матрицы при наличии прямого

Подробнее

Статистические закономерности, возникающие при измерениях Отчёт по лабораторной работе 1.1

Статистические закономерности, возникающие при измерениях Отчёт по лабораторной работе 1.1 Статистические закономерности, возникающие при измерениях Отчёт по лабораторной работе 1.1 Москалев Александр Сергеевич Физический факультет. Группа 81.2. (8.1) Золкин Александр Степанович Доцент КОФ НГУ,

Подробнее

Лекция 1 ТЕОРИЯ МЕРЫ ЛЕБЕГА МНОЖЕСТВ ИЗ R Необходимость расширения понятия интеграла

Лекция 1 ТЕОРИЯ МЕРЫ ЛЕБЕГА МНОЖЕСТВ ИЗ R Необходимость расширения понятия интеграла Лекция 1 ТЕОРИЯ МЕРЫ ЛЕБЕГА МНОЖЕСТВ ИЗ R 2 1. Необходимость расширения понятия интеграла Сначала обсудим построение интеграла Римана. Пусть функция f(x) задана на собственном отрезке [a, b]. Определим

Подробнее

Функции многих переменных

Функции многих переменных Функции многих переменных Задача 7 Найти все производные второго порядка функции f ( x, y) : f ( x, y) y x Искомые производные: Задача 9 Найти полный дифференциал и градиент функции А: 3 4 f ( x, y) ln

Подробнее

c В физике элементарных частиц импульс и массу удобно выражать в энергетических единицах. Импульс, выраженный в этих единицах, следует

c В физике элементарных частиц импульс и массу удобно выражать в энергетических единицах. Импульс, выраженный в этих единицах, следует 4-5 уч год 6, кл Физика Физическая оптика Элементы квантовой физики ЭЛЕМЕНТЫ РЕЛЯТИВИСТСКОЙ ДИНАМИКИ 5 Введение К началу XX века накопилось большое количество экспериментальных данных о величине скорости

Подробнее

Министерство образования и науки РФ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Министерство образования и науки РФ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Министерство образования и науки РФ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Утверждаю зав. кафедрой общей и экспериментальной физики В. П. Демкин 2015 г. ВЫНУЖДЕННЫЕ КОЛЕБАНИЯ

Подробнее

Показательное распределение.

Показательное распределение. Показательное распределение. 1) Распределение с.в. X подчинено показательному закону с параметром 5. Записать вычислить M X DX. f x Показательное распределение с параметром имеет плотность вероятности:

Подробнее

Статистическое определение энтропии. Флуктуации термодинамических величин

Статистическое определение энтропии. Флуктуации термодинамических величин http://lectoriy.mipt.ru из 6 ЛЕКЦИЯ 9 Статистическое определение энтропии. Флуктуации термодинамических величин ds dt = 0 при S = S max, ds dt 0 G = G G, S = K ln G = S + S, v = const, S = SE. 9.. Статистическое

Подробнее

Основное уравнение кинетической теории газов

Основное уравнение кинетической теории газов Основное уравнение кинетической теории газов До сих пор мы рассматривали термодинамические параметры (давление, температуру, теплоемкость, ), а также первое начало термодинамики и его следствия безотносительно

Подробнее

Интервальные оценки.

Интервальные оценки. Лекция 1. Интервальные оценки. Точечные оценки параметров генеральной совокупности могут быть приняты в качестве ориентировочных, первоначальных результатов обработки выборочных данных. Их недостаток заключается

Подробнее

ТЕМА 5. ПОВТОРЕНИЕ ОПЫТОВ. ПОТОК СОБЫТИЙ

ТЕМА 5. ПОВТОРЕНИЕ ОПЫТОВ. ПОТОК СОБЫТИЙ ТЕМА 5 ПОВТОРЕНИЕ ОПЫТОВ ПОТОК СОБЫТИЙ Последовательность независимых испытаний Формула Бернулли Асимптотическая формула Пуассона и условия ее применения Локальная теорема Муавра Лапласа Свойства функции

Подробнее

{ статистическая гипотеза - критерии принятия гипотез - критерий согласия Пирсона - критерий проверки пример - критерии согласия Колмогорова и

{ статистическая гипотеза - критерии принятия гипотез - критерий согласия Пирсона - критерий проверки пример - критерии согласия Колмогорова и { статистическая гипотеза - критерии принятия гипотез - критерий согласия Пирсона - критерий проверки пример - критерии согласия Колмогорова и Смирнова } В математической статистике считается, что данные,

Подробнее