Оптика Практична робота - Завантажити PDF безкоштовно

Практична оптична робота Ці практичні вправи проводяться на 1 поверсі корпусу C фізики, кімната C114. На першому занятті кожна пара виконує зазначену лабораторію. Потім обертання на різних ТП здійснюється відповідно до порядку ТП: Біном n 1: Інтерферометр Майкельсона Біном n: Дифракційне явище Біном N 3: Оптика Фур’є Біном N 4: Вимірювання індексу в анізотропному середовищі Біном N 5: Дослідження поляризованого світла (Частина n 1) Біном N 6: Вивчення поляризованого світла (Частина n) 4h 4h 4h 4h 4h 4h Бібліографія ОПТИЧНОЇ теми Г. Брухат - Оптичний курс (Masson). Ф. С. Кроуфорд - Берклі: курс фізики, том 3 (Арманд Колін). Г. Р. Фаулз - Вступ до сучасної оптики (Дувр). М. Франсон - Сучасна оптика та її розробки з моменту появи лазера (Hachette). Р. Гюнтер - Сучасна оптика (Джон Вілі). Е. Гехт - Оптика. Секстантська експериментальна оптика (Герман) Дж. Ф. Перес - Геометрична, хвильова та поляризаційна оптика (Массон). Хвильова оптика Дж. М. Бребека (Hachette, серія "Hprepa") Протасов Імовірності та невизначеності Ch.III Intro-1

значущих цифр

Не забудьте прикріпити документ під час подачі: Натисніть тут, щоб додати звіт про практичну роботу. Оцінка (індивідуальна) стосуватиметься цілого: - поведінка в практичній роботі (коефіцієнт 1) - усна презентація (коефіцієнт 1 для презентації, 1 для питання) - письмовий звіт (коефіцієнт 1) 4 Повага до матеріалу: Ви будете мати на кожному занятті на своєму практичному робочому столі, як правило, 5 к матеріалів, часто крихких. Ми просимо вас подбати про це: не торкайтеся налаштувань, не замислюючись, не кладіть пальці на оптичні поверхні, не кладіть обладнання на стіл, як і коли воно вам більше не потрібно, не переміщуйте обладнання з одного столу до іншого. В кінці лабораторії стіл потрібно прибрати. Якщо у вас є сумніви щодо роботи пристрою, повідомте про це вчителю. Вступ-3

Кількість значущих цифр: Завжди забезпечуйте узгодженість кількості значущих цифр, яку ви зберігаєте, записуючи результат. Кількість значущих цифр передбачає точність числового значення, наприклад: і, 0 - це дві різні речі: передбачає точність порядку ± 1, тоді як 0 означає точність порядку ± 0,1, наприклад, G = 6,136 ± 0,1 нічого не означає. Зауважимо G = 6, ± 0,1 ("1" G додається до G): при написанні G та G. після десяткової коми має бути однакова кількість цифр. Якщо G = x/y, де x = 1,0 та y = 3,0 (значущі цифри), тоді G = 1,0/3,0 = 0,33 (також значущі цифри), а не 0,3333 (що дає ваш калькулятор), а також 0,3. Тут ми повинні написати таку ж кількість значущих цифр для G = x/y, як для x та y (якщо ви не впевнені, обчисліть G, приймаючи x = y = 0,1) Зверніть увагу на різницю між двома попередніми прикладами. На практичній роботі похибка, як правило, відома з 1 (або навіть) значущою цифрою. Спочатку потрібно розрахувати невизначеність G, перш ніж вирішувати, як округляти виміряне значення G, щоб набір G ± G був послідовним. Вступ-8

1 - великі похибки, лінійне прилягання B 14 y = m1 + m * M0 Помилка значення 1 m1 3,0039 0,47553 м 1,7898 0,313 10 Chisq 4,0885 NA 8 R 0,9679 NA 6 4 - 1 0 1 3 4 5 6 A Випадок: Слабкі смуги помилок, моделювання прямою лінією. Ми знаходимо χ = 36,797 замість ідеального значення 6 - = 4 (з помилкою 8). Отже, моделювання зараз є поганим (точне вимірювання складніше моделювати), хоча коефіцієнти лінії наводяться з досить хорошою точністю (наприклад, нахил тепер дається з точністю 4%). У цьому прикладі ми бачимо, що для перевірки моделі не слід покладатися на точність коефіцієнтів моделювання: лише значення χ (або C m) може підтвердити вибір функції моделі. Також зауважте, що коефіцієнт регресії R однаковий у випадках 1 і (він не залежить від невизначеності): цей коефіцієнт не може надати інформацію про валідність моделізації. - низька невизначеність, лінійна відповідність B 14 1 10 8 y = m1 + m * M0 Значення Помилка m1 3,0039 0,15851 m 1,7898 0,077377 Chisq 36,797 NA R 0,9679 NA 6 4 - 1 0 1 3 4 5 6 A Вступ-13

Випадок 3: Стрибки з низькою похибкою, моделювання за допомогою параболи. Ми знаходимо χ = 3,555 замість ідеального значення 6-3 = 3 (з помилкою 4). Тому моделювання за допомогою параболи є гарним: можна сказати, що експериментальні результати добре представлені параболічним законом, беручи до уваги експериментальні невизначеності (у випадку 1, коли невизначеності були більшими, достатньо було лінійного закону). B y = m1 + m * m0 + m3 * m0 ^ Помилка значення 14 m1 3,5899 0,1883 1 м 0,49391 0,3771 м3 0,3019 0,05361 Chisq 10 3,555 NA R 0,99689 NA 8 3 - низька невизначеність, параболічна придатність 6 4-1 0 1 3 4 5 6 Випадок 4: Великі смуги помилок, моделювання за допомогою параболи. Ми знаходимо χ = 0,39473 замість ідеального значення 6-3 = 3 (з помилкою 4). Тут значення χ досить низьке, що означає, що моделізація є дійсною, але не дуже чутливою: парабола підходить, але не краща за лінію! Більше того, можна зауважити, що невизначеність параметрів моделізації дуже велика. B y = m1 + m * m0 + m3 * m0 ^ Помилка значення 14 m1 3,5899 0,5649 м 1 0,49391 0,71313 м3 0,3019 0,15708 Chisq 10 0,39473 NA R 0,99689 NA 8 4 - сильні невизначеності, параболічна придатність 6 4-1 0 1 3 4 5 6 Вступ-14