что такое опытные данные в физике

опытные данные

Смотреть что такое «опытные данные» в других словарях:

опытные данные — экспериментальные данные — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом Синонимы экспериментальные данные EN experience based dataexperimental data … Справочник технического переводчика

опытные данные — eksperimentiniai duomenys statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Eksperimentinio tyrimo metu gauti duomenys. atitikmenys: angl. experimental data vok. Experimentalwerte, m; experimentelle Angaben, f rus. опытные данные, n;… … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas

опытные данные — eksperimentiniai duomenys statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. experimental data vok. Experimentalwerte, m; Versuchsdaten, f rus. опытные данные; экспериментальные данные pranc. données expérimentales, f … Fizikos terminų žodynas

экспериментальные данные — eksperimentiniai duomenys statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Eksperimentinio tyrimo metu gauti duomenys. atitikmenys: angl. experimental data vok. Experimentalwerte, m; experimentelle Angaben, f rus. опытные данные, n;… … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas

экспериментальные данные — eksperimentiniai duomenys statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. experimental data vok. Experimentalwerte, m; Versuchsdaten, f rus. опытные данные; экспериментальные данные pranc. données expérimentales, f … Fizikos terminų žodynas

Исходные данные — 1) при выдвижении криминалистических версий совокупность сведений, составляющих их базу. И.д. могут быть доказательства, оперативные данные, сообщения средств массовой информации и др.; 2) в судебной экспертизе сведения об обстоятельствах… … Криминалистическая энциклопедия

ДОКАЗАТЕЛЬСТВО — рассуждение, устанавливающее истинность к. л. утверждения путем приведения др. утверждений, истинность которых уже установлена. В Д. различаются тезис утверждение, которое нужно доказать, и основание, или аргументы, те утверждения, с помощью… … Философская энциклопедия

Светопреломляющая и светорассеивающая способность химических соединений — под именем С. способности какого нибудь тела подразумевается некоторое отношение показателя преломления этого тела к его плотности. Впервые это понятие было формулировано и введено в науку Ньютоном. По господствовавшей в то время теории истечения … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

Электрическое освещение — § 1. Законы излучения. § 2. Тело, накаливаемое электрическим током. § 3. Угольная лампа накаливания. § 4. Изготовление ламп накаливания. § 5. История угольной лампочки накаливания. § 6. Лампы Нернста и Ауэра. § 7. Вольтова дуга постоянного тока.… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

Источник

Физика. 10 класс

Конспект урока

Урок 1. Физика и естественнонаучный метод познания природы

Перечень вопросов, рассматриваемых на уроке:

предмет изучения физики;

роль и место физики в формировании современной научной картины мира;

понятия: физическая величина, физический закон, физическая теория, эксперимент, моделирование;

методы исследования физических явлений и процессов;

Моделирование – это процесс замены реального объекта, процесса или явления другим, называемым моделью.

Модель – упрощенная версия реального объекта, процесса или явления, сохраняющая их основные свойства.

Научный факт – утверждение, которое можно всегда проверить и подтвердить при выполнении заданных условий.

Научная гипотеза – предположение, недоказанное утверждение, выдвигаемое для объяснения каких-нибудь явлений.

Постулат – исходное положение, допущение, принимаемое без доказательств.

Физика – это наука, занимающаяся изучением основополагающих и вместе с тем наиболее общих свойств окружающего нас материального мира.

Физическая величина – свойство материального объекта или явления, общее в качественном отношении для класса объектов или явлений, но в количественном отношении индивидуальное для каждого из них.

Физический закон – основанная на научных фактах устойчивая связь между повторяющимися явлениями, процессами и состоянием тел и других материальных объектов в окружающем мире.

Физический эксперимент – способ познания природы, заключающийся в изучении природных явлений в специально созданных условиях.

Список обязательной литературы:

Г. Я. Мякишев, Б. Б. Буховцев, Н.Н.Сотский. Физика.10 класс. Учебник для общеобразовательных организаций М.: Просвещение, 2017. – С. 5 – 9.

1. В.А.Касьянов. Физика.10. Учебник для общеобразовательных учреждений: профильный уровень.

М.: Дрофа, 2005. С. 3-16.

2. Перельман М.Е. Наблюдения и озарения, или как физики выявляют законы природы. Издательство: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012.

Основное содержание урока

Физика тесно связна с астрономией, химией, биологией, геологией и другими естественными науками. Физическими методами исследования пользуются ученые всех областей науки. За последние четыре столетия люди освоили географию, проникли в недра Земли, покорили океан. Человек создал устройства, благодаря которым он может передвигаться по земле и летать, общаться с жителями других континентов, не покидая собственного жилища. Люди научились использовать источники энергии, предотвращать эпидемии смертоносных болезней. Эти и другие достижения – результат научного подхода к познанию природы

Физика – фундаментальная наука, занимающаяся изучением основополагающих и вместе с тем наиболее общих свойств окружающего нас материального мира.

Физика основывается на количественных наблюдениях. Основателем количественного подхода является Галилео Галилей.

Материя – объективная реальность, существующая независимо от нас и нашего знания о нем. Материя существует в виде вещества и поля.

Формы материи: пространство, время. Движение – способ существования материи.

Все физические процессы и явления, происходящие в природе можно объяснить типами фундаментальных взаимодействий:

Естественнонаучное познание происходит по этапам: Наблюдение – Гипотеза – Теория – Эксперимент. Именно эксперимент является критерием правильности теории.

Особенности научного наблюдения: целенаправлено; сознательно организовано; методически обдумано; результаты можно записать, измерить, оценить; наблюдатель не вмешивается в ход наблюдаемого процесса.

Эксперимент, как исследование каких-либо явлений путем создания новых условий, соответствующих целям исследования, следует различать на мысленный и реальный.

Примерный план проведения эксперимента

1.Формулировка цели опыта

2.Формулировка гипотезы, которую можно было положить в основу опыта.

3.Определение условий, необходимых для проверки гипотезы, установления причинно-следственной связи.

4. Подбор оборудования и материалов, необходимых для опытов.

5. Практическая реализация опыта, сопровождаемая фиксированием результатов измерений и наблюдений выбранными способами.

6. Математическая обработка полученных данных.

Структура физической теории: основание (фундамент) – ядро – выводы (следствие) – применение. Особенностью фундаментальных физических теории является их преемственность.

Как правило, гипотеза высказывается на основе ряда подтверждающих её наблюдений (примеров) и поэтому выглядит правдоподобно. В ходе эксперимента гипотезу доказывают, превращая её в установленный факт (теорию, теорему, закон), ИЛИ же опровергают.

Примерный план изучения физических законов:

1. Связь между какими явлениями (или величинами) выражает закон

2. Формулировка и формула закона.

3. Каким образом был открыт закон: на основе анализа опытных данных или теоретически (как следствие из теории)

4. Опыты, подтверждающие справедливость закона.

5. Примеры использования и учета действия закона на практике.

6. Границы применимости закона.

Одним из важнейших методов исследования является моделирование. Модель – это идеализация реального объекта или явления при сохранении основных свойств, определяющих данный объект или явление. Примеры физических моделей: материальная точка, абсолютно твердое тело, идеальный газ, др.

Для того, чтобы понять и описать эксперимент вводятся физические величины.

С развитием научных знаний появилась необходимость в развитии единой системы единиц измерений.

При обработке результатов измерений нужно оценивать, с какой точностью проводится измерение, какую ошибку допускает ваш прибор, то есть определить погрешность измерений и как влияет сам процесс измерения на объект, который вы измеряете.

Объективность получаемых данных обеспечивают различные физические приборы. Следует различать: приборы наблюдения (микроскоп, телескоп, бинокль и др.) и приборы измерения (термометр, барометр, линейка, весы и др.).

Примеры и разбор тренировочных заданий

Вопросы к кроссворду:

2. Подчеркните слова, обозначающие приборы для измерения, одной чертой; приборы для наблюдения – двумя: термометр, бинокль, секундомер, микроскоп, транспортир.

Правильный вариант: Одной чертой: термометр, секундомер, транспортир. Двумя чертами: бинокль, микроскоп.

Источник

Виды физических величин и их единицы измерения

Физические величины — что под этим понимается

Физические величины — это понятие в физике описывает характеристики тел или процессов, которые могут быть измерены на опыте с использованием измерительных методов и приборов.

Физическая величина — это одно из свойств материальных объектов (физической системы, явления или процесса), общее в качественном отношении для многих физических объектов, но по количественной характеристике индивидуальное для каждого из них.

Значение физической величины выражается одним или несколькими числами, характеризующими необходимую физическую величину, у которой обязательно должна быть указана размерность.

Размер физической величины — это значения чисел, указанные в значении физической величины.

Описание основных физических величин в системе СИ, единицы их измерения, обозначения и формулы

Основными физическими величинами в Международной системе единиц (СИ) являются: длина, масса, время, сила электрического тока, термодинамическая температура, количество вещества, сила света.

Единицы измерения основных физических величин в системе СИ

Время в системе СИ измеряется в секундах (с).

Расчет величины секунды основан на фиксировании численного значения частоты сверхтонкого расщепления основного состояния атома цезия-133 при температуре 0 °К, равной в точности 9 192 631 770 Гц.

Солнечные сутки разбираются на 24 часа, каждый час разбирается на 60 минут, а каждая минута состоит из 60 секунд. Таким образом, секунда — это 1 / ( 24 * 60 * 60 ) = 1 / 86400 от солнечных суток.

Единица длины по системе СИ — это метр (м). Величина метра определяется фиксацией численного значения скорости света в вакууме, равной 299 792 458 м/с.

Единицей измерения термодинамической температуры является Кельвин (K). В 1967-2019 годах Кельвин определялся как 1/273,16 части термодинамической температуры тройной точки воды. Шкала Кельвина использует тот же шаг, что и шкала Цельсия. 0 °K — это температура абсолютного нуля, а не температура плавления льда. Согласно современному определению что такое Кельвин, 0 °C установлены таким образом, что температура тройной точки воды на фазовой диаграмме равна 0,01 °C. В итоге шкалы Цельсия и Кельвина сдвинуты на 273,15 °.

Табл.1. Основные физические величины, их обозначения и единицы измерения.

Производные единицы СИ, имеющие собственные наименования

Производные единицы СИ — это единицы измерения, которые исходят от семи основных единиц, определенных Международной системой единиц (СИ).

Такие единицы либо безразмерные, либо могут быть выражены с помощью различных математических операций из основных единиц СИ.

Пространство и время

Единиц измерения, входящих в систему СИ и имеющих собственные названия, которые относятся к пространству и времени — нет.

Периодические явления, колебания и волны, акустика

Частота — это число колебаний совершаемых за одну секунду. Единица измерения названа в честь физика Генриха Герца и обозначается Гц.

Тепловые явления

Энергия — это физическая величина, показывающая какую работу может совершить тело. Измеряется в джоулях (Дж).

Механика

Плоский угол — это часть плоскости, ограниченная двумя лучами, выходящими из одной точки. В системе СИ измеряется в радианах (рад).

Телесный угол — часть пространства, ограниченная некоторой конической поверхностью. Измеряется в системе СИ в стерадианах (ср).

Молекулярная физика

Давление — это скалярная физическая величина равная отношению силы давления, приложенной к данной поверхности, к площади этой поверхности. Единицей измерения в системе СИ является паскаль (Па).

Активность катализатора — характеристика, показывающая насколько катализатор активен в процессе своей работы.

Электричество и магнетизм

Сила — физическая величина, которая характеризует действие на тело других тел, в результате чего у тела изменяется скорость или оно деформируется. Измеряется в ньютонах (Н).

Мощность — это физическая величина, равная отношению работы к промежутку времени, за который совершенна эта работа. В Международной системе (СИ) единицей измерения мощности является ватт (Вт).

Электрический заряд — это физическая величина, характеризующая свойство тел или частиц входить в электромагнитные взаимодействия и определяющая значение сил и энергий этих взаимодействий. Единица измерения в системе СИ — это кулон (Кл).

Разность потенциалов (напряжение) между двумя точками равна отношению работы поля при перемещении положительного заряда из начальной точки в конечную к величине этого заряда. Измеряется в вольтах (В).

Сопротивление — физическая величина, характеризующая способность проводника препятствовать прохождению тока. Единица измерения — Ом. Источник электрической энергии является проводником и всегда имеет некоторое сопротивление, поэтому ток выделяет в нем тепло. Такое сопротивление называется внутренним. Если оно очень мало, то ток короткого замыкания будет большим, что может вывести источник тока из строя.

Емкость — это физическая величина, которая характеризует способность накапливать электрический заряд на одной из металлических обкладок конденсатора, равная отношению заряда к напряжению и измеряется в фарадах (Ф).

Конденсатор — это совокупность двух проводников, находящихся на малом расстоянии друг от друга и разделенных слоем диэлектрика. На значение емкости влияют геометрические размеры и среда. Материал, из которого сделаны обкладки конденсатора, может быть разным.

Электрическая проводимость (электропроводность) — это способность веществ пропускать электрический ток под действием электрического напряжения. Электрическая проводимость — величина, обратная сопротивлению. Измеряется в сименсах (См).

Характер электропроводности может быть разный, поэтому вещества делятся на электролиты (вещества, растворы и расплавы, проводящие электрический ток) и неэлектролиты (вещества, растворы и расплавы, которые не проводят электрический ток).

Оптика, электромагнитное излучение

Световой поток — величина, измеряемая количеством энергии, которую излучает источник света за единицу времени. В системе СИ единицей измерения светового потока является люмен (лм).

Освещенность — это величина светового потока, приходящаяся на единицу площади освещаемой поверхности. Освещенность измеряется в люксах.

Магнитный поток — физическая величина, численно равная произведению модуля магнитной индукции на площадь контура и на косинус угла между нормалью к контуру и вектором магнитной индукции. Единицей измерения магнитного потока в системе СИ является вебер (Вб).

Магнитная индукция — это векторная физическая величина, модуль которой численно равен максимальной силе, действующей со стороны магнитного поля на единичный элемент тока. Единичный элемент тока — это проводник длиной 1 м и силой тока в нем 1 А. Единицей измерения магнитной индукции в системе СИ является тесла (Тл).

Индуктивность — это физическая величина, характеризующая способность проводника с током создавать магнитное поле. Единица измерения — генри (Гн).

Радиоактивность — это способность некоторых атомных ядер самопроизвольно превращаться в другие ядра с испусканием различных видов радиоактивных излучений и элементарных частиц. Различают радиоактивность естественную – для существующих в природе неустойчивых изотопов, а также искусственную — для изотопов, полученных с использованием ядерных реакций. Единицей измерения радиоактивности является беккерель (Бк).

Поглощенная доза ионизирующего излучения — величина энергии ионизирующего излучения, переданная веществу. В единицах СИ поглощенная доза измеряется в джоулях, деленных на килограмм, и имеет специальное название — грей (Гр).

Эффективная доза ионизирующего излучения — величина, используемая как мера риска возникновения отдаленных последствий облучения всего человека и отдельных его органов и тканей с учетом их радиочувствительности. Единицей эквивалентной дозы является зиверт (Зв).

Собственные наименования имеют 22 производные единицы измерения, которые представлены в таблице 2.

Таблица 2. Таблица с произвольными единицами измерения в системе СИ, которые имеют собственные названия.

Преобразование единиц измерения

Рассмотрим в этом пункте только способы преобразования основных единиц измерения в системе СИ, а именно длины (м), массы (кг), времени (с), силы электрического тока (А), термодинамической температуры (К), количества вещества (моль).
Длина:

1 м = 0,001 км = 10 дм =100 см = 1000 мм

1 кг = 0,001 т = 0,01 ц = 1000 г = 1000000 мг

Источник

Зачем физикам идти в большие данные

Новая степень свободы для исследователей и совершенно новый подход к науке — data-driven science: взгляд на любое явление через призму данных.

Как машинное обучение связано с Большим адронным коллайдером и почему наука и ИТ должны работать сообща

Наука и техника — тесно связанные друг с другом элементы человеческой культуры. Развитие научной мысли, вроде открытия закона Ома и теории относительности, ведёт к техническому прогрессу, а появление новых технологий, в свою очередь, меняет подход к фундаментальной науке.

В истории долго преобладала эмпирическая наука: истина объяснялась через факты и софистические принципы. С Ньютона и Кеплера началась эра теоретической науки, отталкивающейся от законов и доказательств: появлялись новые способы записи и математической проверки закономерностей. Такой подход преобладал вплоть до середины XX века, когда появление компьютеров позволило моделировать законы с гораздо большей точностью и с помощью компьютерной симуляции рассчитывать более сложные системы: биологические, экономические, физические. Но на получение результата уходило много времени и ресурсов.

Развитие вычислительных ресурсов и машинное обучение (ML) существенно продвинули использование компьютерной симуляции в науке. Сейчас мы можем построить нейросеть, которая выучит соответствие входных и выходных параметров и проведёт расчёты с гораздо большей скоростью. Это новая степень свободы для исследователей и совершенно новый подход к науке — data-driven science: взгляд на любое явление через призму данных.

Мы начинаем видеть не процессы или изменения характеристик во времени, а зависимости и параметры, которые мы можем с определенной точностью записать при помощи алгоритмов. Мы даём нейросети возможность наблюдать за физическим объектом, и она предсказывает его поведение и находит описывающие его законы. Это позволяет науке задавать более сложные вопросы. Например, раньше мы могли рассчитать с помощью симуляций, какими свойствами обладает материал с той или иной структурой. Теперь мы можем достаточно точно предсказать, какая структура должна быть у материала с нужными нам параметрами. Решая подобные «обратные» задачи, мы можем найти вещества с принципиально новыми свойствами, которые нельзя получить никакими другими методами ни из полимеров, ни химическими реакциями, например сверхрешетки трехслойного графена, которые обладают высокотемпературной сверхпроводимостью.

Машинное обучение и физика высоких энергий

Пример успешной коллаборации ML и физики — исследования с участием Школы анализа данных (ШАД) Яндекса на базе LHCb, эксперимента ЦЕРНа по изучению поведения b-кварков и нарушения CP-симметрии. LHCb — один из четырёх основных детекторов частиц на Большом адронном коллайдере. ШАД предоставляет экспертизу в области машинного обучения, продвинутые алгоритмы и необходимые вычислительные мощности, а LHCb — научную базу для исследований. Результаты этого взаимодействия иллюстрируют, насколько применение алгоритмов может ускорить открытия и увеличить точность экспериментов.

Когда речь идёт о процессах, возникающих в нескольких случаях на миллиард, как, например, распад прелестного мезона (Bs-мезона) на пару из мюона и антимюона, невозможно представить фиксацию и анализ события без применения алгоритмов обработки больших данных. В LHCb мюон — это одна из важных частиц, которые регистрирует детектор. Определение наличия мюонов в результате распада — это очень вычислительноёмкая задача, которую невозможно решить методом перебора. В процессе эксперимента внутрь цепочки анализа данных детектора был встроен алгоритм Яндекса CatBoost, который, как оказалось, определяет координаты траекторий мюонов лучше и быстрее, чем его аналоги. Для ускорения симуляции таких событий может быть использован метод ускорения симуляции событий с использованием генеративных нейросетей, сокращающих время вычислений на несколько порядков. Аналогичный подход исследователи ШАДа предложили для работы с другим поддетектором. Это позволит определять мюоны с высокой точностью и рассчитывать симуляции потоков событий, на которые детектор выйдет через пять лет — старые способы с таким потоком данных не справились бы.

Применение алгоритмов и экспертизы ШАДа и Яндекса для улучшения качества идентификации частиц в LHCb послужило также и недавнему обнаружению четырёх новых тетракварков. Это важное открытие состоялось благодаря анализу данных, собранных на Большом адронном коллайдере с 2011 по 2018 год. До сих пор нормой были обычные адроны: протоны, нейтроны, каоны, состоящие из трех кварков, и пентакварки. Теперь работа идёт с тетракварками, обнаружение которых ставит вопрос об уточнении описаний теоретических механизмов работы сильного взаимодействия внутри частиц.

Фундаментальная наука и будущее

Открытия такого масштаба, как регистрация тетракварков и пентакварков, важны, в первую очередь, для фундаментальной науки. Но не стоит недооценивать значимость подобных открытий и для прикладных областей. Возможно, полученный инструмент описания сильного взаимодействия позволит по-новому взглянуть на то, что мы знали раньше. Например, при создании новых материалов мы будем опираться не только на электромагнитные потенциалы, но и на сильное взаимодействие кварков или другие особенности взаимодействия подчастиц внутри элементарных частиц.

Когда новое знание окажется полезным в технологиях — через пятьдесят лет или через пять — сложно предсказать, но история знает достаточно подобных примеров. То, что гравитация каким-то образом влияет на скорость течения времени и на искривление пространства, было описано в теории относительности ещё в начале XX века. Но когда мы поняли, как это влияние устроено количественно, и научились запускать космические спутники и системы навигации, то увидели подтверждение теории. Без поправки гравитационного влияния на кривизну пространства мы получаем слишком большую погрешность, которая не даст навигационным приборам правильно определять себя в пространстве. Нобелевские премии в физике часто вручаются именно за такие истории, меняющие научную мысль.

Каждый учёный сегодня — дата-сайентист

В новой реальности меняются и требования к компетенциям учёных. Теперь, помимо интуиции в области физики, требуется интуиция, связанная с функциональным анализом и статистикой. Новые условия требуют от исследователя большей дисциплины в работе с экспериментальной установкой, компьютерным моделированием и искусственным интеллектом. Машина умеет хорошо аппроксимировать данные внутри заданной области, для которой у неё есть экспериментальная база. А исследователь должен уметь правильно ставить алгоритму задачу и валидировать результат — и это новая предметная область, которая не входит в стандартный набор научных дисциплин. Яндекс с 2015 года является одним из организаторов ежегодной летней школы машинного обучения для физиков, где учит применять алгоритмы в исследованиях. Прежде всего она ориентирована на аспирантов и молодых постдоков, занимающихся физикой высоких энергий. Благодаря сотрудничеству Яндекса с ЦЕРНом материалы этой школы содержат многочисленные примеры успешного совмещения двух направлений. Выпускники школы нередко в дальнейшем углубляются в исследования на стыке ML и физики. Они строят свою работу уже в контексте датацентричной науки.

Такая синергия выглядит новой нормой и несомненно будет только укрепляться. Поэтому учёным, которые находятся в какой-то предметной области, стоит начать изучать машинное обучение. А дата-сайентистам, в свою очередь, — выбрать научную область, в которой они планируют развиваться: физику, экономику, биологию, химию, лингвистику. Лучше всего найти интересный проект, к которому можно было бы подключиться: группу или лабораторию с междисциплинарными проектами.

Несмотря на новизну датацентричного подхода, машинное обучение уже играет значительную роль практически в каждой научной области. Ни одна важная задача не решается сейчас без внедрения алгоритмов. В космической отрасли это управление космическими аппаратами и спутниками на низких орбитах, чтобы они могли сами корректировать траектории и уклоняться от космического мусора. Специалисты по геномике и химии занимаются с помощью ML поиском тех участков белков, которые позволят лекарству лучше закрепиться в нужных органах и воздействовать на очаги болезней. Самый известный пример — AlphaFold, алгоритм, предсказывающий структуру белка. Он определяет устройство сложных органических молекул и их стыковку друг с другом. Это нужно для проверки эффективности новых лекарств и экономит миллионы долларов при производстве.

Развитие технологий, открытие новых законов, внедрение машинного обучения и общий рост объёма информации делают одиночные научные проекты практически невозможными. Сложность исследований растёт и требует от команд междисциплинарных знаний в разных предметных областях, а также понимания теории и практики проведения экспериментов, умения проводить вычисления на суперкомпьютере и анализировать данные с помощью машинного обучения. Однако с дальнейшим развитием мощностей искусственного интеллекта можно надеяться создать виртуального помощника для автоматизации рутинных задач исследований.

Со временем мы сможем перевести на язык нейросети не только процесс обработки данных, но и построение моделей, проведение экспериментов и сравнение полученных результатов с прогнозами. Это даст больше свободы в научных проектах как коллективам, так и отдельным учёным и позволит им сосредоточиться на поисках новых гипотез и открытий.

Источник